論文の概要: Federated Learning in the Sky: Joint Power Allocation and Scheduling
with UAV Swarms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08196v2
- Date: Wed, 10 Jun 2020 16:19:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 13:53:10.621772
- Title: Federated Learning in the Sky: Joint Power Allocation and Scheduling
with UAV Swarms
- Title(参考訳): 空における連合学習--uavスウォームを用いた協調電力割当とスケジューリング
- Authors: Tengchan Zeng, Omid Semiari, Mohammad Mozaffari, Mingzhe Chen, Walid
Saad, and Mehdi Bennis
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)は様々なタスクを実行するために機械学習(ML)を利用する必要がある。
本稿では,UAVスワム内に分散学習(FL)アルゴリズムを実装するための新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 98.78553146823829
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unmanned aerial vehicle (UAV) swarms must exploit machine learning (ML) in
order to execute various tasks ranging from coordinated trajectory planning to
cooperative target recognition. However, due to the lack of continuous
connections between the UAV swarm and ground base stations (BSs), using
centralized ML will be challenging, particularly when dealing with a large
volume of data. In this paper, a novel framework is proposed to implement
distributed federated learning (FL) algorithms within a UAV swarm that consists
of a leading UAV and several following UAVs. Each following UAV trains a local
FL model based on its collected data and then sends this trained local model to
the leading UAV who will aggregate the received models, generate a global FL
model, and transmit it to followers over the intra-swarm network. To identify
how wireless factors, like fading, transmission delay, and UAV antenna angle
deviations resulting from wind and mechanical vibrations, impact the
performance of FL, a rigorous convergence analysis for FL is performed. Then, a
joint power allocation and scheduling design is proposed to optimize the
convergence rate of FL while taking into account the energy consumption during
convergence and the delay requirement imposed by the swarm's control system.
Simulation results validate the effectiveness of the FL convergence analysis
and show that the joint design strategy can reduce the number of communication
rounds needed for convergence by as much as 35% compared with the baseline
design.
- Abstract(参考訳): 無人航空機(UAV)は、協調軌道計画から協調目標認識まで様々なタスクを実行するために機械学習(ML)を利用する必要がある。
しかし、UAVスワムと地上基地局(BS)の連続的な接続が欠如しているため、特に大量のデータを扱う場合、集中型MLの使用は困難である。
本稿では,主要なUAVとそれに続くUAVからなるUAVスワム内に,分散フェデレーション学習(FL)アルゴリズムを実装するための新しいフレームワークを提案する。
その後のUAVは、収集したデータに基づいてローカルFLモデルをトレーニングし、このトレーニングされたローカルモデルを主要なUAVに送信し、受信したモデルを集約し、グローバルFLモデルを生成し、スワームネットワーク上でフォロワーに送信する。
風や機械振動による電波の減衰、伝達遅延、UAVアンテナ角の偏差などの無線要因がFLの性能に与える影響を明らかにするため、FLの厳密な収束解析を行う。
そこで, コンバージェンス時のエネルギー消費とSwarmの制御系に課される遅延要件を考慮しつつ, FLの収束率を最適化するために, 連系電力割当とスケジューリング設計を提案する。
シミュレーションの結果,fl収束解析の有効性を検証し,統合設計戦略がベースライン設計と比較して,収束に必要な通信ラウンド数を最大35%削減できることを示した。
関連論文リスト
- Federated Learning in UAV-Enhanced Networks: Joint Coverage and
Convergence Time Optimization [16.265792031520945]
フェデレートラーニング(FL)には、ローカルデータを転送することなく、共有モデルを協調的にトレーニングする複数のデバイスが含まれる。
FLは通信のオーバーヘッドを減らし、エネルギー資源の少ないUAV強化無線ネットワークにおいて有望な学習方法となる。
この可能性にもかかわらず、UAVに強化されたネットワークにFLを実装することは困難であり、カバー範囲を最大化する従来のUAV配置手法はFL遅延を増大させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T17:50:54Z) - Vertical Federated Learning over Cloud-RAN: Convergence Analysis and
System Optimization [82.12796238714589]
高速かつ正確なモデルアグリゲーションを実現するために,クラウド無線アクセスネットワーク(Cloud-RAN)ベースの垂直FLシステムを提案する。
アップリンクとダウンリンクの両方の伝送を考慮した垂直FLアルゴリズムの収束挙動を特徴付ける。
我々は,連続凸近似と代替凸探索に基づくシステム最適化アルゴリズムを開発した,連系トランシーバとフロントホール量子化設計によるシステム最適化フレームワークを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T09:26:03Z) - Wireless-Enabled Asynchronous Federated Fourier Neural Network for
Turbulence Prediction in Urban Air Mobility (UAM) [101.80862265018033]
垂直離着陸機(VTOL)が配車サービスに使用される都市空力(UAM)が提案されている。
UAMでは、航空機はエアロドロムを繋ぐ廊下として知られる指定空域で運用することができる。
GBSと航空機間の信頼性の高い通信網により、UAMは適切に空域を利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-26T14:41:52Z) - Over-the-Air Federated Learning with Retransmissions (Extended Version) [21.37147806100865]
資源制約のある無線ネットワーク上でのフェデレート学習(FL)の収束に対する推定誤差の影響について検討する。
資源制約のある無線ネットワーク上でFL収束を改善する手法として再送信を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-19T15:17:15Z) - Federated Learning Over Cellular-Connected UAV Networks with Non-IID
Datasets [19.792426676330212]
フェデレートラーニング(FL)は有望な分散ラーニング技術である。
本稿では,セルラー接続型無人航空機(UAV)ネットワーク上での新しいFLモデルを提案する。
本稿では,セル接続型UAVネットワークにおけるアップリンク停止確率の抽出可能な解析フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-13T23:15:20Z) - Learning-Based UAV Trajectory Optimization with Collision Avoidance and
Connectivity Constraints [0.0]
無人航空機(UAV)は無線ネットワークの不可欠な部分であると期待されている。
本稿では,衝突回避と無線接続制約による複数UAV軌道最適化問題を再構成する。
この問題を解決するために,分散型深層強化学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-03T22:22:20Z) - Federated Learning on the Road: Autonomous Controller Design for
Connected and Autonomous Vehicles [109.71532364079711]
CAV(コネクテッド・アンド・自律車両)の自律制御設計のための新しい統合学習(FL)フレームワークの提案
CAVの移動性、無線フェーディングチャネル、および不均衡で非独立で同一に分散されたデータを考慮に入れた新しい動的フェデレーション・プロキシ(DFP)アルゴリズムが提案されている。
最適制御器を用いてCAVがどの程度の速度で収束するかを同定するために,提案アルゴリズムに対して厳密な収束解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-05T19:57:47Z) - Distributed Conditional Generative Adversarial Networks (GANs) for
Data-Driven Millimeter Wave Communications in UAV Networks [116.94802388688653]
無人航空機(UAV)無線ネットワークにおけるミリ波(mmWave)通信のための,データ駆動型空対地(A2G)チャネル推定手法を提案する。
実効的なチャネル推定手法を開発し、各UAVは、各ビームフォーミング方向に沿って条件付き生成対向ネットワーク(CGAN)を介してスタンドアロンチャネルモデルを訓練することができる。
分散CGANアーキテクチャに基づく協調的なフレームワークを開発し、各UAVがmmWaveチャネルの分布を協調的に学習できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T20:56:46Z) - Over-the-Air Federated Learning from Heterogeneous Data [107.05618009955094]
フェデレートラーニング(Federated Learning、FL)は、集中型モデルの分散ラーニングのためのフレームワークである。
我々は,共通局所勾配勾配勾配(SGD)FLアルゴリズムを強化するコンバージェント OTA FL (COTAF) アルゴリズムを開発した。
我々は,COTAFにより誘導されるプリコーディングが,OTA FLを用いて訓練されたモデルの収束率と精度を顕著に向上させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-27T08:28:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。