論文の概要: Vaccinating Federated Learning for Robust Modulation Classification in Distributed Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12772v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 17:48:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:20.425924
• Title: Vaccinating Federated Learning for Robust Modulation Classification in Distributed Wireless Networks
• Title（参考訳）: 分散無線ネットワークにおけるロバスト変調分類のための予防的フェデレーション学習
• Authors: Hunmin Lee, Hongju Seong, Wonbin Kim, Hyeokchan Kwon, Daehee Seo,
• Abstract要約: 雑音レベルの異なる信号間の一般化性向上を目的とした新しいAMCモデルであるFedVaccineを提案する。 FedVaccineは、分割学習戦略を用いることで、既存のFLベースのAMCモデルの線形集約の限界を克服する。 これらの結果は、実用的な無線ネットワーク環境におけるAMCシステムの信頼性と性能を高めるためのFedVaccineの可能性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Automatic modulation classification (AMC) serves a vital role in ensuring efficient and reliable communication services within distributed wireless networks. Recent developments have seen a surge in interest in deep neural network (DNN)-based AMC models, with Federated Learning (FL) emerging as a promising framework. Despite these advancements, the presence of various noises within the signal exerts significant challenges while optimizing models to capture salient features. Furthermore, existing FL-based AMC models commonly rely on linear aggregation strategies, which face notable difficulties in integrating locally fine-tuned parameters within practical non-IID (Independent and Identically Distributed) environments, thereby hindering optimal learning convergence. To address these challenges, we propose FedVaccine, a novel FL model aimed at improving generalizability across signals with varying noise levels by deliberately introducing a balanced level of noise. This is accomplished through our proposed harmonic noise resilience approach, which identifies an optimal noise tolerance for DNN models, thereby regulating the training process and mitigating overfitting. Additionally, FedVaccine overcomes the limitations of existing FL-based AMC models' linear aggregation by employing a split-learning strategy using structural clustering topology and local queue data structure, enabling adaptive and cumulative updates to local models. Our experimental results, including IID and non-IID datasets as well as ablation studies, confirm FedVaccine's robust performance and superiority over existing FL-based AMC approaches across different noise levels. These findings highlight FedVaccine's potential to enhance the reliability and performance of AMC systems in practical wireless network environments.
• Abstract（参考訳）: 自動変調分類(AMC)は、分散無線ネットワーク内の効率的な信頼性の高い通信サービスを確保する上で重要な役割を担っている。 近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのAMCモデルへの関心が高まっており、フェデレートラーニング(FL)が有望なフレームワークとして登場している。 これらの進歩にもかかわらず、信号内に様々なノイズが存在することは、モデルが正常な特徴を捉えるのを最適化する一方で、大きな課題を生んでいる。 さらに、既存のFLベースのAMCモデルでは、非IID(Independent and Identically Distributed)環境において局所的に微調整されたパラメータを統合することの難しさに直面する線形集約戦略が一般的であり、それによって最適な学習収束を妨げている。 これらの課題に対処するため,FedVaccineを提案する。FedVaccineは,雑音のバランスレベルを意図的に導入することにより,信号間の一般化性を向上させることを目的とした,新しいFLモデルである。 提案手法は, DNNモデルに対して最適な耐雑音性を同定し, トレーニングプロセスの調整と過度適合の緩和を行う。 さらにFedVaccineは、構造的クラスタリングトポロジと局所キューデータ構造を用いた分割学習戦略を用いることで、既存のFLベースのAMCモデルの線形集約の限界を克服し、局所モデルへの適応的および累積的な更新を可能にする。 IIDおよび非IIDデータセット、アブレーション研究を含む実験結果により、FedVaccineの頑健な性能と既存のFLベースのAMCアプローチよりも優れた性能が確認された。 これらの結果は、実用的な無線ネットワーク環境におけるAMCシステムの信頼性と性能を高めるためのFedVaccineの可能性を浮き彫りにした。

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