論文の概要: Online Vertical Federated Learning for Cooperative Spectrum Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11363v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 17:19:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 19:21:24.977937
• Title: Online Vertical Federated Learning for Cooperative Spectrum Sensing
• Title（参考訳）: 協調スペクトルセンシングのためのオンライン垂直フェデレーション学習
• Authors: Heqiang Wang, Jie Xu
• Abstract要約: オンライン垂直連合学習(OVFL)は、進行中のデータストリームと学習目標のシフトの課題に対処するために設計されている。 OVFLは、サブ線形後悔境界を達成し、それによって効率を低下させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.081617656116139
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing demand for wireless communication underscores the need to optimize radio frequency spectrum utilization. An effective strategy for leveraging underutilized licensed frequency bands is cooperative spectrum sensing (CSS), which enable multiple secondary users (SUs) to collaboratively detect the spectrum usage of primary users (PUs) prior to accessing the licensed spectrum. The increasing popularity of machine learning has led to a shift from traditional CSS methods to those based on deep learning. However, deep learning-based CSS methods often rely on centralized learning, posing challenges like communication overhead and data privacy risks. Recent research suggests vertical federated learning (VFL) as a potential solution, with its core concept centered on partitioning the deep neural network into distinct segments, with each segment is trained separately. However, existing VFL-based CSS works do not fully address the practical challenges arising from streaming data and the objective shift. In this work, we introduce online vertical federated learning (OVFL), a robust framework designed to address the challenges of ongoing data stream and shifting learning goals. Our theoretical analysis reveals that OVFL achieves a sublinear regret bound, thereby evidencing its efficiency. Empirical results from our experiments show that OVFL outperforms benchmarks in CSS tasks. We also explore the impact of various parameters on the learning performance.
• Abstract（参考訳）: 無線通信の需要の増加は、無線周波数スペクトルの利用を最適化する必要性を浮き彫りにする。 未使用のライセンス周波数帯域を活用する効果的な戦略は、複数の二次ユーザ(sus)が、ライセンスされたスペクトルにアクセスする前に、プライマリユーザ(pus)のスペクトル使用を共同的に検出できる協調スペクトルセンシング(css)である。 機械学習の人気が高まり、従来のcssメソッドからディープラーニングに基づいたものへとシフトした。 しかし、ディープラーニングベースのCSSメソッドは、しばしば集中的な学習に依存し、通信オーバーヘッドやデータプライバシリスクといった課題を提起する。 近年の研究では、ディープニューラルネットワークを別のセグメントに分割することを中心に、垂直連合学習(VFL)が潜在的なソリューションとして提案されている。 しかしながら、既存のVFLベースのCSS作業は、ストリーミングデータと客観的シフトに起因する現実的な課題を完全に解決するものではない。 本研究では,現在進行中のデータストリームの課題に対処し,学習目標のシフトを図った頑健なフレームワークであるオンライン垂直統合学習(OVFL)を紹介する。 理論的解析により,OVFLはサブ線形後悔境界を達成し,その効率性を明らかにする。 実験の結果、ovflはcssタスクのベンチマークよりも優れています。 また,学習性能に及ぼす各種パラメータの影響についても検討する。

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