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题名面向海上无人系统的边缘模型协同与数据压缩算法
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作者
姜俊
张家瑞
潘吉龙
孙国林
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机构
海军工程大学作战运筹与规划系
电子科技大学智能计算研究院
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出处
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第5期1718-1727,共10页
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基金
国家自然科学基金(60831001)
国防基金(9140A31010109HK0101)资助课题。
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文摘
在海上环境中,无人系统可以通过边缘人工智能(artificial intelligence,AI)模型协同实现数据采集与边缘处理任务。面向通信环境差、通信带宽有限、通信链路易被干扰等问题,首先,从无人机AI模型协同的角度,提出一种联邦互蒸馏的模型协同训练方法,以减少模型训练数据传输带宽要求。其次,从数据去冗余压缩的角度出发,提出一种数据差分动态压缩方法,以降低数据传输频次。仿真实验表明,所提出的联邦智能模型互蒸馏训练方法训练的模型性能明显优于分布式训练的模型的性能,且较之于集中式的模型训练方法节省大量通信带宽,提出的差分动态数据压缩方法能够大幅减少通信报文的长度与发送频率,适应于带宽受限的通信弱连接环境。
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关键词
通信弱连接
边缘模型协同
联邦互蒸馏
数据压缩
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Keywords
weak communication link
edge model collaboration
federated mutual distillation
data compression
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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