[发明专利]一种基于联邦学习的移动设备射频分布识别方法在审
| 申请号： | 202110228356.0 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN113037662A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 胡苏;吴薇薇;高原;林迪;曹江;尹峻松;王双双 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;中国人民解放军军事科学院战争研究院 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04L5/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于联邦学习的移动设备射频指纹分布式识别的方法，属于物联网安全信息技术领域。首先根据射频信号数据分散存储、难以集中训练模型的特性，采用联邦学习算法实现分布式射频指纹识别，不仅解决了数据分散带来的问题，而且为本地的敏感数据提供了隐私保护。为了减少移动设备数据分布不均衡对联邦学习算法性能的影响，本发明在联邦学习算法的基础上，额外增加了动态样本选择算法，即根据异构设备的数据处理能力动态分配任务。与传统的深度学习算法相比，本发明提出的算法在减少计算时间的同时，提高了识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 移动 设备 射频 分布 识别 方法 | ||
【主权项】：
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