LEO 卫星星座中地面辅助联邦学习的调度
信号处理
2022-06-07 v1
摘要
研究了直接在低地球轨道（LEO）卫星上进行机器学习模型的分布式训练。基于一种专门针对卫星场景独有挑战的联邦学习（FL）算法，我们设计了一个调度器，利用地面站（GS）与卫星之间访问时间的可预测性来降低模型陈旧度。数值实验表明，这可将收敛速度提升三倍。
引用
@article{arxiv.2206.01952,
title = {Scheduling for Ground-Assisted Federated Learning in LEO Satellite Constellations},
author = {Nasrin Razmi and Bho Matthiesen and Armin Dekorsy and Petar Popovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.01952},
year = {2022}
}