arXiv ID:
2605.21418
arXiv 提交日期: 2026-05-20
FedCritic:面向6G多小区OFDMA的基于无服务器联邦评判学习的资源分配方法 / FedCritic: Serverless Federated Critic Learning-based Resource Allocation for Multi-Cell OFDMA in 6G
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为FedCritic的无服务器联邦学习框架,通过让相邻基站借助轻量级信息交换协作训练评判器,在不依赖中央服务器的情况下,高效地为6G超密集网络中的用户分配频谱和功率,从而提升网络速率和公平性。