一种迭代的聚合波束成形设计和用户设备选择方法技术

本发明专利技术公开了一种迭代的聚合波束成形设计和用户设备选择方法，该方法针对一个边缘智能系统，将中心节点和用户设备共同完成机器学习任务的问题建模为一个分布式联邦学习模型，并采用了空中计算技术来提高通信效率，但是该技术会引入聚合误差，因此，本发明专利技术通过优化中心节点的波束成形矢量和用户设备选择方案，来减小均方误差，提升模型的学习性能。在选择的用户设备数固定时，本发明专利技术与随机用户设备选择方案和基于信道的用户设备选择策略相比能取得更低的聚合误差，进而获得更好的学习性能。进而获得更好的学习性能。进而获得更好的学习性能。

【技术实现步骤摘要】
一种迭代的聚合波束成形设计和用户设备选择方法


[0001]本专利技术涉及无线通信领域，特别是涉及一种迭代的聚合波束成形设计和用户设备选择方法。

技术介绍

[0002]随着无线通信的发展和人工智能技术的突破，有越来越多的智能业务被下放到了无线通信网络的边缘。如果用传统的集中式的训练框架来完成这些任务，就需要用户设备将自己的隐私数据传输到中心节点，这就会带来高延时和隐私泄露的问题。所以，就有学者提出了一种名为“联邦学习”的新的分布式学习框架。在联邦学习的框架下，中心节点和用户设备们共同训练一个全局模型，在这个过程中，只需要传输模型的参数而不用传输敏感数据，这样就可以避免隐私泄露的问题。但是由于中心节点和各个用户设备之间需要频繁地交换模型参数，而对于一个边缘智能系统来说，无线频谱资源又是非常宝贵的，所以这个如何提高通信效率成为了联邦学习发展的瓶颈。
[0003]传统的通信计算分离原则需要在接收端先对信号进行解码，然后才能进行计算，虽然已经有很多工作针对这种通信原则做出了优化，但其通信效率仍有提升的空间。为此，人们提出了一种新的技术，名为“空中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种迭代的聚合波束成形设计和用户设备选择方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1、针对具有多个边缘用户设备和一个中心节点的边缘智能系统，构建其分布式联邦学习模型；步骤S2、训练步骤S1中构建的分布式联邦学习模型，其中，当所述边缘用户设备往中心节点传输模型参数时，采用空中计算技术提高通信效率，再确定因采用所述空中计算技术产生的聚合误差；步骤S3、针对步骤S2中确定的聚合误差，构建整体优化问题，再将整体优化问题转化为组合优化问题；步骤S4、首先，将步骤S3中得到的组合优化问题拆分为聚合波束成形优化子问题和用户设备选择优化子问题，然后，交替求解所述聚合波束成形优化子问题和用户设备选择优化子问题，最后，通过迭代得到最优解。2.根据权利要求1所述的一种迭代的聚合波束成形设计和用户设备选择方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：在一个边缘智能系统中，有K个只配备了一根天线的边缘用户设备和一个配备了Nr根天线的中心节点，其中，N
r
远远小于K；边缘用户设备k和中心节点之间的信道服从具有单位功率的相同复高斯分布，即定义为所有用户设备构成的集合，每个边缘用户设备k拥有自己的本地数据集所有的本地数据集组合成全局数据集构建全局数据集上的平均损失函数其中，其中，是全局模型的参数，Q是全局模型的损失函数，(x
n
,y
n
)是一个数据样本；构建第k个边缘用户设备，其本地模型参数的更新公式：构建中心节点，其全局模型参数的更新公式：在公式(1)和(2)中，上标i是回合数，μ是学习率，是第k个用户设备平均损失函数的梯度，其中3.根据权利要求2所述的一种迭代的聚合波束成形设计和用户设备选择方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述当所述边缘用户设备往中心节点传输模型参数时，采用空中计算技术提高通信效率，具体包括：首先，在进行第i个回合的训练时，边缘用户设备k传输的符号矩阵定义为
假设用单位方差进行了归一化，表达式为:然后，将进行了归一化后的符号矩阵经过模拟调制后再由传输系数b
k
进行预编码，之后，信号在空中叠加，并和中心节点的波束成形矢量相乘；最后，经过一个比例因子η进行放大。4.根据权利要求3所述的一种迭代的聚合波束成形设计和用户设备选择方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述确定因采用所述空中计算技术产生的聚合误差，具体包括：在进行训练时，定义为将被选中的边缘用户设备子集，则，中心节点希望得到的理想信号的表达式为：由于无线信道存在衰落和噪声，中心节点实际收到的信号表示为：公式(3)和公式(4)中，s
k
为的简写，w
i
为w
i
的简写，g
k
为g
k
的简写，h
k
是从用户设备k到中心节点的信道矢量，b
k
是用户设备k的传输系数，m是中心节点的聚合波束成形矢量，n是加性高斯白噪声并服从独立同分布，即上标H表示共轭转置；根据公式(3)和公式(4)得出，由空中计算技术产生的聚合误差，表达式为：5.根据权利要求4所述的一种迭代的聚合波束成形设计和用户设备选择方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：采用均方误差衡量步骤S2中确定的聚合误差，并且消除所述聚合误差中的与信道衰落相关的误差，同时尽可能减小噪声相关的误差，则，具体表达式为：相关的误差，同时尽可能减小噪声相关的误差，则，具体表达式为：公式(7)中，σ表示噪声的标准差，σ2表示噪声的方差；假定每个回合选择的边缘用户设备数是固定的其中，是边缘用户设备子集中的元素个数，则，所述的整体优化问题的决策变量就包括了：比例因子η，传输系数b
k
，边缘用户设备子集和波束成形矢量m，则，所述的整体优化问题表述为：和波束成形矢量m，则，所述的整体优化问题表述为：和波束成形矢量m，则，所述的整体优化问题表述为：和波束成形矢量m，则，所述的整体优化问题表述为：传输系数b
k
设计为：
比例因子η设计为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄永明，刘升恒，傅凝宁，徐春梅，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：