异构联邦学习在无人系统中的研究综述
Review of research on heterogeneous federated learning in unmanned systems
1. 云南民族大学电气信息工程学院, 昆明 650000
2. 云南省无人自主系统重点实验室, 昆明 650500
摘要
异构联邦学习(heterogeneous federated learning，HFL)是一种用于解决数据和设备异构性问题的分布式机器学习方法，广泛应用于包括无人系统在内的多种场景。随着无人系统(如无人机、自动驾驶车辆)的快速发展，如何有效应对非独立同分布(Non-IID)数据及设备计算能力差异，已成为提升联邦学习效率和性能的重要挑战。综述了异构联邦学习在无人系统中的最新研究进展，重点分析了数据、设备及模型异构性带来的主要问题，并总结了现有的解决方案，如分层联邦学习、模型压缩与剪枝技术在此领域的应用。还讨论了这些技术的实际应用场景，评估了它们的优缺点，并提出了未来可能的研究方向，以进一步提升无人系统中的联邦学习性能和数据隐私保护水平。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61540063)
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(20YJCZH129)
云南省吴中海专家工作站项目(202305AF150045)
云南省教育厅科学研究基金资助项目(2023Y0499)
云南民族大学硕士研究生科研创新基金资助项目(2022SKY004)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0256
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第3期
发布历史
[2024-12-10] 优先出版
引用本文
俞浩, 范菁, 孙伊航. 异构联邦学习在无人系统中的研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0256. (Yu Hao, Fan Jing, Sun Yihang. Review of research on heterogeneous federated learning in unmanned systems [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0256. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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