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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種基于動態聚合的低軌衛星互聯網異構聯邦學習方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120433832B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510855424.4，技術領域涉及：H04B7/185；該發明授權一種基于動態聚合的低軌衛星互聯網異構聯邦學習方法是由彭玉懷;劉娜;馮程;王晨路;王靜設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于動態聚合的低軌衛星互聯網異構聯邦學習方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于動態聚合的低軌衛星互聯網異構聯邦學習方法，涉及聯邦學習技術領域，包括如下步驟：S1、中央服務器通過共享數據集方法為每個低軌道遙感衛星分配本地訓練任務；S2、參與本地訓練的衛星接收共享數據和當前全局模型的參數，將更新后的本地模型參數上傳至中央服務器；S3、中央服務器根據每個衛星參與聚合的頻率以及模型上次參與聚合的時間，計算加權值；基于加權值判斷是否收斂；S4、輸出當前的全局模型；S5、以當前的全局模型替代S1中的初始的全局模型并重新執行S1?S3，直至收斂，輸出當前的全局模型。本發明能夠提高模型訓練的效率、精度與穩定性，增強全局模型的泛化能力，從而確保不同衛星之間的協同工作與模型的高效收斂。

本發明授權一種基于動態聚合的低軌衛星互聯網異構聯邦學習方法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態聚合的低軌衛星互聯網異構聯邦學習方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、獲取所有低軌道遙感衛星的全局數據，中央服務器配置初始的全局模型，中央服務器通過共享數據集方法為每個低軌道遙感衛星分配本地訓練任務，中央服務器從全局數據中抽取一部分作為共享數據，將共享數據發送至低軌道遙感衛星進行本地訓練； S2、參與本地訓練的衛星首先接收共享數據和當前全局模型的參數，并使用指數移動平均機制對其本地模型進行個性化更新，得到更新后的本地模型參數，將更新后的本地模型參數上傳至中央服務器； S3、中央服務器基于更新后的本地模型參數進行全局模型的聚合；在聚合過程中，中央服務器對參與聚合的衛星的模型進行合并，中央服務器根據每個衛星參與聚合的頻率以及模型上次參與聚合的時間，計算加權值；基于損失函數判斷全局模型是否收斂，如果收斂，執行S4；如果不收斂，執行S5； S4、輸出當前的全局模型； S5、以當前的全局模型替代S1中的初始的全局模型并重新執行S1-S3，直至收斂，輸出當前的全局模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。