您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
融合Stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法研究
学术论文 | 更新时间:2024-05-31
    • 融合Stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法研究

    • Study on multi-satellite cooperative spectrum cognitive method integrating Stackelberg game and federated learning

    • 在低轨卫星频谱认知领域,专家提出了多星协作频谱认知方法,显著提升了认知性能,降低了模型参数量和运算量。
    • 通信学报   2024年45卷第2期 页码:90-105
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2024034    

      中图分类号: TN92
    • 网络首发:2024-02

      纸质出版:2024-02-25

    移动端阅览

  • 丁晓进, 徐叶辉, 包文, 等. 融合Stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法研究[J]. 通信学报, 2024,45(2):90-105. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2024034.

    Xiaojin DING, Yehui XU, Wen BAO, et al. Study on multi-satellite cooperative spectrum cognitive method integrating Stackelberg game and federated learning[J]. Journal on Communications, 2024, 45(2): 90-105. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2024034.

  •  
  •  

0

浏览量

629

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

面向动态算力节点的联邦学习差分隐私重校准方法
HFLGuard:基于聚类和自编码器的异构联邦中毒防御方法
基于多方计算的安全拜占庭弹性联邦学习
空天地一体化网络中基于联邦深度强化学习的边缘协作缓存策略
基于零集中差分隐私的联邦学习激励方案

相关作者

陈宁江
郑泽章
章德华
李勇飞
方晨
常朝稳
郭渊博
付春辉

相关机构

广西高校并行分布与智能计算重点实验室
广西智能数字服务技术创新中心
广西大学计算机与电子信息学院
海南大学网络空间安全学院
信息工程大学密码工程学院
0