Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Evolving Integrated VHetNets for 6G: A Multi-Tier HFL Approach

論文の概要: Self-Evolving Integrated VHetNets for 6G: A Multi-Tier HFL Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05463v1
Date: Tue, 9 May 2023 14:03:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-10 19:33:21.027162
Title: Self-Evolving Integrated VHetNets for 6G: A Multi-Tier HFL Approach
Title（参考訳）: 6Gのための自己進化型統合VHetNet:マルチティアHFLアプローチ
Authors: Amin Farajzadeh, Animesh Yadav, Halim Yanikomeroglu
Abstract要約: 自己進化型ネットワーク(SEN)は、動的かつ自律的に適応し、状況の変化と要求の進化に基づいてパフォーマンスと振る舞いを最適化する新興技術である。本稿では,SEI-VHetNetsの鍵となる特徴と課題について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.92085795009946
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Self-evolving networks (SENs) are emerging technologies that dynamically and autonomously adapt and optimize their performance and behaviour based on changing conditions and evolving requirements. With the advent of fifth-generation (5G) wireless technologies and the resurgence of machine learning, SENs are expected to become a critical component of future wireless networks. In particular, integrated vertical heterogeneous network (VHetNet) architectures, which enable dynamic, three-dimensional (3D), and agile topologies, are likely to form a key foundation for SENs. However, the distributed multi-level computational and communication structure and the fully dynamic nature of self-evolving integrated VHetNets (SEI-VHetNets) necessitate the deployment of an enhanced distributed learning and computing mechanism to enable full integration and coordination. To address this need, we propose a novel learning technique, multi-tier hierarchical federated learning (MT-HFL), based on hierarchical federated learning (HFL) that enables full integration and coordination across vertical tiers. Through MT-HFL, SEI-VHetNets can learn and adapt to dynamic network conditions, optimize resource allocation, and enhance user experience in a real-time, scalable, and accurate manner while preserving user privacy. This paper presents the key characteristics and challenges of SEI-VHetNets and discusses how MT-HFL addresses them. We also discuss potential use cases and present a case study demonstrating the advantages of MT-HFL over conventional terrestrial HFL approaches.
Abstract（参考訳）: 自己進化型ネットワーク(SEN)は、動的かつ自律的に適応し、状況の変化と要求の進化に基づいてパフォーマンスと振る舞いを最適化する新興技術である。第5世代(5G)無線技術の出現と機械学習の復活により、SENは将来の無線ネットワークの重要なコンポーネントになると期待されている。特に、動的で3次元の3Dおよびアジャイルトポロジを可能にする統合垂直ヘテロジニアスネットワーク(VHetNet)アーキテクチャは、SENの重要な基盤を形成する可能性が高い。しかしながら、分散多層計算および通信構造と、自己進化する統合VHetNet(SEI-VHetNets)の完全な動的性質は、完全な統合と協調を可能にするために、強化された分散学習およびコンピューティングメカニズムの展開を必要とする。そこで本研究では,階層型フェデレーション学習(HFL)に基づく多層階層型フェデレーション学習(MT-HFL)の新たな学習手法を提案する。 MT-HFLを通じて、SEI-VHetNetsは動的ネットワーク条件を学習し、適応し、リソース割り当てを最適化し、リアルタイムでスケーラブルで正確な方法でユーザエクスペリエンスを向上させる。本稿では,SEI-VHetNetsの鍵となる特徴と課題について述べる。また,従来の地上HFLアプローチよりもMT-HFLの利点を実証できる可能性についても検討した。

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