周敬轩（1994—），男，博士研究生，研究方向为多任务学习，E-mail：/p>
周敬轩（1994—），男，博士研究生，研究方向为多任务学习，E-mail：/p
包卫东（1971—），男，教授，博士，研究方向为指挥信息系统，E-mail：.cn
针对传统联邦学习在无人机群应用中的局限性——要求所有参与者执行相同任务并拥有相同的模型结构，本文探索一种适用于无人机群的多任务联邦学习方法，设计一种新的编-解码器架构，以加强执行不同任务的无人机之间的知识共享. 首先，为执行相同任务的无人机建立直接的知识分享机制，通过直接聚合方式实现同任务知识的有效融合；其次，对于执行不同任务的无人机，从所有无人机的编-解码器架构中提取编码器部分，构建一个全局编码器；最后，在训练环节，将本地编码器和全局编码器的信息整合到损失函数中，并通过迭代更新使本地解码器逐步逼近全局解码器，从而实现跨任务间的知识高效共享. 实验结果表明：相较于传统方法，所提出的方法使无人机群在3个单任务上的性能分别提升1.79%、0.37%和2.78%，仅在1个任务上性能略微下降0.38%，但整体性能仍提升2.38%.
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