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近日，数学与统计学院曹满霞博士在国际学术期刊《IEEE Internet of Things Journal》上发表论文“SatelliteSFL: A Parallel Split Federated Learning Approach for Satellite-Terrestrial Networks”。曹满霞博士为第一作者，leyu乐鱼在线官网官方网站为第一单位，该期刊影响因子IF=8.7，JCR一区，中科院一区TOP期刊。

针对星地网络中卫星计算资源受限和传统分割学习串行训练效率低的问题，本文提出了一种基于分组的卫星分割联邦学习方法。该方法将整个模型划分为卫星侧和地面站侧，并利用基于通信质量的动态Voronoi方法对卫星进行分组，使不同卫星组与地面站能够并行训练，同时通过轨道内模型聚合和MEO卫星分层聚合进一步的降低通信开销。最终实验表明，本文提出的方法实现了更快的模型收敛、更高的测试准确率以及更低的通信开销。

本文通过动态通信质量感知分组、并行分割训练及分层模型聚合，为星地网络中的高效协同智能计算提供了新的技术路径，并为后续研究非独立同分布环境下的知识协同、数据卸载和星地资源优化奠定了方法基础。（撰稿：曹满霞、刘晨；审核：张海）

该学术论文网址：https://10.1109/JIOT.2026.3726738