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user scheduling
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针对低延迟联邦学习的移动感知联合用户调度和资源分配
联邦学习是一种高效的分布式机器学习方法，通过用户端的迭代本地模型训练和中央服务器端的全局模型聚合，保护用户的隐私。然而，现有的工作只研究了静态场景或用户位置的随机初始化，未能捕捉到真实网络中的用户移动。为了解决这个问题，在联邦学习中引入了用
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a year ago
基于机器学习的卫星 - 高空平台 - 地面一体化网络的用户调度
本文介绍了机器学习在综合空地海网络中用户调度上的应用，着重探讨了深度神经网络在优化用户调度策略上的优点，并提出了一些未来发展中的挑战和问题。
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2 years ago
面向通信高效边缘机器学习的数据重要性感知用户调度
本研究旨在提高边缘学习的数据采集效率，设计一种基于数据重要性的用户调度算法，该算法通过考虑数据的信息性指标，利用多用户多样性实现更快的模型收敛速度。
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5 years ago
MM
非正交多址网络的子信道分配、功率分配和用户调度
本文探讨对于下行非正交多用户接入网络，基站如何分配频谱和功率资源，如何进行用户调度，同时兼顾用户公平性，我们将子信道分配问题等同于多对多的双边用户 - 子信道匹配博弈问题，提出一种匹配算法，成功地解决了子信道分配和功率分配问题。仿真结果表明
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8 years ago
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