面向mMTC网络的联邦学习安全高效设备活动检测
信号处理
2025-03-19 v1
摘要
大规模机器类型通信（mMTC）中的无授权随机接入可实现低时延连接并最小化信令开销。然而，间歇性设备激活需要高效的设备活动检测。我们提出一种基于联邦学习的设备活动检测方法，利用分布式训练提升安全性和隐私性，同时保持低计算复杂度。与现有方法相比，我们的解决方案实现了具竞争力的检测性能，解决了mMTC网络中的可扩展性和安全性挑战。
引用
@article{arxiv.2503.13513,
title = {Federated Learning for Secure and Efficient Device Activity Detection in mMTC Networks},
author = {Ali Elkeshawy and Ibrahim Al Ghosh and Haifa Fares and Amor Nafkha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.13513},
year = {2025}
}