FedQoS

FedQoS框架利用联邦学习实现可靠的无线接入选择

研究人员开发了FedQoS，一个联邦学习框架，旨在改善动态室内外无线环境中的接入选择。该系统通过学习每个接入节点的本地网络数据来预测接入链路未来的可靠性，并将这些学习聚合为全局QoS-风险预测器。与传统的基于信号的方法相比，该框架旨在降低服务质量（QoS）失败率，即使在客户端观察结果非独立同分布（non-IID）的情况下也表现出强大的性能。