面向异步联邦边缘学习的宽带数字空中计算
信息论
2021-11-23 v1 网络与互联网体系结构
math.IT
摘要
本文提出了首个用于相位异步 OFDM 联邦边缘学习系统的宽带数字空中计算（AirComp）系统。现有的模拟 AirComp 系统通常假设通过信道预编码实现完美相位对齐，并采用未编码的模拟调制进行模型聚合。相比之下，我们的数字 AirComp 系统利用数字调制和信道编码来克服相位异步，从而在异步多用户 OFDM 系统中实现准确的模型聚合。为实现数字 AirComp 系统，我们提出了一种允许多个边缘设备同时传输的非正交多址接入协议，并提出了一种联合信道解码与聚合（Jt-CDA）解码器（即全状态联合解码器）。为降低计算复杂度，我们进一步提出了一种低复杂度 Jt-CDA 解码器（即降维状态联合解码器），在大多数信噪比（SNR）区间内，其算术和比特错误率性能与全状态联合解码器相似。在 CIFAR10 数据集上关于测试准确率与 SNR 的仿真结果表明：1）在实际设置下，模拟 AirComp 系统对相位异步敏感，即使在高 SNR 区间测试准确率性能也出现错误平底；2）当 SNR 为 9dB 时，我们的数字 AirComp 系统性能优于模拟 AirComp 系统至少 1.5 倍，证明了数字 AirComp 在异步多用户 OFDM 系统中的优势。
引用
@article{arxiv.2111.10508,
title = {Broadband Digital Over-the-Air Computation for Asynchronous Federated Edge Learning},
author = {Xinbo Zhao and Lizhao You and Rui Cao and Yulin Shao and Liqun Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10508},
year = {2021}
}
备注
7 pages