一种基于联邦学习的无人机群感知数据安全共享方法

摘要

本发明公开了一种基于联邦学习的无人机群感知数据安全共享方法，基于契约理论设计针对不同类型无人机的最优契约；无人机根据自身类型选择最优契约进行本地模型训练得到本地模型参数更新，并将本地模型参数更新传输至联邦学习服务器；联邦学习服务器对接收的本地模型参数更新进行本地模型质量评估，根据评估结果设计模型鲁棒聚合规则和模型效益公平分配规则，根据模型鲁棒聚合规则进行模型聚合，根据模型效益公平分配规则进行效益分配；联邦学习服务器根据本地模型质量评估对无人机进行动态声誉管理。本发明能提高无人机在联邦学习中的通信效率，激励无人机用户的参与，抵御搭便车现象和拜占庭攻击，实现高效的和隐私保护的无人机感知数据共享。