論文の概要: Wireless Federated Learning over UAV-enabled Integrated Sensing and Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08918v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 14:25:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 08:33:23.511837
• Title: Wireless Federated Learning over UAV-enabled Integrated Sensing and Communication
• Title（参考訳）: UAVを利用した統合センシングと通信による無線フェデレーション学習
• Authors: Shaba Shaon, Tien Nguyen, Lina Mohjazi, Aryan Kaushik, Dinh C. Nguyen,
• Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)を利用した統合型統合学習(FL)における新しい遅延最適化問題について検討する。 ベンチマーク方式と比較して,システム遅延を最大68.54%削減し,高品質な近似解を求めるため,単純かつ効率的な反復アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8203310972866382
• License:
• Abstract: This paper studies a new latency optimization problem in unmanned aerial vehicles (UAVs)-enabled federated learning (FL) with integrated sensing and communication. In this setup, distributed UAVs participate in model training using sensed data and collaborate with a base station (BS) serving as FL aggregator to build a global model. The objective is to minimize the FL system latency over UAV networks by jointly optimizing UAVs' trajectory and resource allocation of both UAVs and the BS. The formulated optimization problem is troublesome to solve due to its non-convexity. Hence, we develop a simple yet efficient iterative algorithm to find a high-quality approximate solution, by leveraging block coordinate descent and successive convex approximation techniques. Simulation results demonstrate the effectiveness of our proposed joint optimization strategy under practical parameter settings, saving the system latency up to 68.54\% compared to benchmark schemes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(UAV)を利用した統合型統合学習(FL)における新しい遅延最適化問題について検討する。 このセットアップでは、分散UAVが知覚データを用いたモデルトレーニングに参加し、FLアグリゲータとして機能する基地局(BS)と協調してグローバルモデルを構築する。 目的は、UAVの軌道を最適化し、UAVとBSの両方のリソース割り当てを最適化することで、UAVネットワーク上のFLシステムのレイテンシを最小限にすることである。 定式化された最適化問題は、その非凸性のために解決が困難である。 そこで我々は,ブロック座標の導出と連続凸近似手法を利用して,高品質な近似解を求めるため,単純かつ効率的な反復アルゴリズムを開発した。 シミュレーションの結果,実際のパラメータ設定による共同最適化手法の有効性が示され,ベンチマーク手法と比較してシステム遅延を最大68.54倍に抑えることができた。

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