LEO 卫星星座中的地面辅助联邦学习
信号处理
2023-06-06 v2 机器学习
摘要
在低地球轨道（LEO）巨型星座中，存在相关的用例，例如基于卫星成像的推理，其中大量卫星协作训练一个机器学习模型而不共享其本地数据集。为解决此问题，我们提出一组基于联邦学习（FL）的新算法，包括一种基于 FedAvg 的新型异步 FL 流程，该流程相比最先进方法在异构场景下表现出更好的鲁棒性。基于 MNIST 和 CIFAR-10 数据集的广泛数值评估凸显了所提方法的快速收敛速度和优异的渐近测试精度。
引用
@article{arxiv.2109.01348,
title = {Ground-Assisted Federated Learning in LEO Satellite Constellations},
author = {Nasrin Razmi and Bho Matthiesen and Armin Dekorsy and Petar Popovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.01348},
year = {2023}
}
备注
Submitted to IEEE Wireless Communications Letters