最大化加权和速率
基于联邦学习与深度强化学习的联合信道分配与功率控制算法，在保护用户数据隐私的同时优化系统容量。
贾敏 · 吴健 · 王鑫宇 · 郭清
Frontiers of Information Technology and Electronic Engineering 2024
联邦学习能够在没有集中数据的情况下训练模型，实现用户数据的隐私保护。
将移动边缘计算服务器放置在低轨卫星上，形成低轨卫星边缘计算系统，大幅提升了卫星的处理能力。
深度强化学习算法具有出色的全局搜索能力，用于解决子信道分配和功率分配问题。
仿真结果显示所提算法与基线算法相比实现了最大加权和速率，且收敛性优异。