論文の概要: Accelerating Edge Intelligence via Integrated Sensing and Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09574v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 15:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 14:53:18.752574
• Title: Accelerating Edge Intelligence via Integrated Sensing and Communication
• Title（参考訳）: 統合センシングと通信によるエッジインテリジェンスの促進
• Authors: Tong Zhang, Shuai Wang, Guoliang Li, Fan Liu, Guangxu Zhu, and Rui Wang
• Abstract要約: 本稿では,統合センシング通信(ISAC)によるエッジインテリジェンスの向上を提案する。 これにより、センサと通信の段階をマージし、データセット生成とアップロードの両目的のために無線信号の最適活用を図る。 グローバル最適解はランク1保証半定緩和によって導出され、ISACゲインを定量化するために性能解析が行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.94664609065957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realizing edge intelligence consists of sensing, communication, training, and inference stages. Conventionally, the sensing and communication stages are executed sequentially, which results in excessive amount of dataset generation and uploading time. This paper proposes to accelerate edge intelligence via integrated sensing and communication (ISAC). As such, the sensing and communication stages are merged so as to make the best use of the wireless signals for the dual purpose of dataset generation and uploading. However, ISAC also introduces additional interference between sensing and communication functionalities. To address this challenge, this paper proposes a classification error minimization formulation to design the ISAC beamforming and time allocation. Globally optimal solution is derived via the rank-1 guaranteed semidefinite relaxation, and performance analysis is performed to quantify the ISAC gain. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed ISAC scheme. Interestingly, it is found that when the sensing time dominates the communication time, ISAC is always beneficial. However, when the communication time dominates, the edge intelligence with ISAC scheme may not be better than that with the conventional scheme, since ISAC introduces harmful interference between the sensing and communication signals.
• Abstract（参考訳）: エッジインテリジェンスの実現は、センシング、コミュニケーション、トレーニング、推論段階で構成される。 従来、センシングと通信の段階は順次実行され、過剰なデータセットの生成とアップロード時間が発生する。 本稿では,統合センシング通信(ISAC)によるエッジインテリジェンスの向上を提案する。 これにより、センシングと通信の段階がマージされ、データセットの生成とアップロードの2つの目的のために無線信号を最大限に活用することができる。 しかし、isacはセンシングと通信機能の干渉も追加している。 本稿では,isacビームフォーミングと時間割当を設計するための分類誤差最小化定式化を提案する。 グローバル最適解はランク1保証半定緩和によって導出され、ISACゲインを定量化するために性能解析が行われる。 提案手法の有効性を検証するためのシミュレーション結果を提供する。 興味深いことに、センシング時間が通信時間を支配している場合、ISACは常に有益である。 しかし、通信時間が支配される場合、ISACと通信信号の間に有害な干渉をもたらすため、ISAC方式によるエッジインテリジェンスは従来の方式よりは良くない可能性がある。

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