MIMO 卫星广播系统中的联邦学习
信号处理
2023-03-30 v1 机器学习
摘要
联邦学习（FL）是一种在无线边缘的分布式机器学习，可保护客户端数据免受敌手乃至中心服务器的窥探。现有联邦学习方法要么使用（i）易受推理攻击的安全多方计算（SMC），要么使用（ii）在参与方众多且各自数据量较小时可能降低测试精度的差分隐私。为解决文献中现有方法的这一问题，本文中我们提出将联邦学习引入 MIMO 系统的内部工作机制。
引用
@article{arxiv.2303.16603,
title = {Federated Learning in MIMO Satellite Broadcast System},
author = {Raphael Pinard and Mitra Hassani and Wayne Lemieux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16603},
year = {2023}
}