論文の概要: Vertical Federated Edge Learning with Distributed Integrated Sensing and Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08512v1
• Date: Fri, 21 Jan 2022 02:05:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 15:03:07.032542
• Title: Vertical Federated Edge Learning with Distributed Integrated Sensing and Communication
• Title（参考訳）: 分散統合センシングと通信を用いた垂直フェデレーションエッジ学習
• Authors: Peixi Liu, Guangxu Zhu, Wei Jiang, Wu Luo, Jie Xu, and Shuguang Cui
• Abstract要約: 本文は, 協調物体・人体動作認識のための垂直フェデレーションエッジ学習(FEEL)システムについて検討する。 このシステムでは、分散エッジデバイスがまず無線信号を送信し、対象物や人間を検知し、次に中間計算ベクトルを交換して協調認識を行う。 人間の動作認識タスクを考慮し,我々の縦型FEELによるアプローチは,評価精度を最大98%向上し,ベンチマークよりも最大8%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.84033154889936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This letter studies a vertical federated edge learning (FEEL) system for collaborative objects/human motion recognition by exploiting the distributed integrated sensing and communication (ISAC). In this system, distributed edge devices first send wireless signals to sense targeted objects/human, and then exchange intermediate computed vectors (instead of raw sensing data) for collaborative recognition while preserving data privacy. To boost the spectrum and hardware utilization efficiency for FEEL, we exploit ISAC for both target sensing and data exchange, by employing dedicated frequency-modulated continuous-wave (FMCW) signals at each edge device. Under this setup, we propose a vertical FEEL framework for realizing the recognition based on the collected multi-view wireless sensing data. In this framework, each edge device owns an individual local L-model to transform its sensing data into an intermediate vector with relatively low dimensions, which is then transmitted to a coordinating edge device for final output via a common downstream S-model. By considering a human motion recognition task, experimental results show that our vertical FEEL based approach achieves recognition accuracy up to 98\% with an improvement up to 8\% compared to the benchmarks, including on-device training and horizontal FEEL.
• Abstract（参考訳）: 本文は、分散統合センシング・通信(ISAC)を利用して、協調物体・人体動作認識のための垂直連合エッジ学習(FEEL)システムについて研究する。 このシステムでは、分散エッジデバイスがまず無線信号を送信して対象物や人間を検知し、次にデータプライバシを保持しながら協調認識のための中間計算ベクトル(生のセンシングデータの代わりに)を交換する。 感覚のスペクトルとハードウェア利用効率を高めるために,各エッジデバイスに周波数変調連続波(fmcw)信号を用いて,ターゲットセンシングとデータ交換の両方にisacを利用する。 本設定では,収集したマルチビュー無線センシングデータに基づいて認識を実現するための縦型FEELフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、各エッジデバイスが個々のローカルLモデルを所有して、そのセンシングデータを比較的低次元の中間ベクトルに変換し、共通の下流Sモデルを介して最終出力のための調整エッジデバイスに送信する。 人間の動作認識タスクを考慮し,我々の縦型FEELに基づくアプローチは,デバイス上でのトレーニングや水平FEELを含むベンチマークと比較して,最大8倍の精度で認識精度を最大98倍に向上することを示した。

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