基于联邦学习的无人机辅助 IoT 网络的时延优化
信号处理
2025-02-11 v1
摘要
本文探讨了将功率分裂(PS)同步无线信息和功率传输(SWIPT)架构与联邦学习(FL)集成到物联网(IoT)网络中的问题。SWIPT 的使用允许受功率限制的设备同时收集能量和传输数据，解决了 IoT 设备所面临的能量限制问题。本文提出的场景涉及一架无人航空器(UAV)作为基站(BS)和边缘服务器，聚合来自 IoT 设备的权重更新，并将聚合后的更新单播给每个设备。结果表明，FL 在 IoT 场景中的可行性，确保了通信效率而不会耗尽设备的电池。
关键词
引用
@article{arxiv.2502.06284,
title = {Delay Optimization of a Federated Learning-based UAV-aided IoT network},
author = {Hossein Mohammadi Firouzjaei and Javad Zeraatkar Moghaddam and Mehrdad Ardebilipour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.06284},
year = {2025}
}