【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线通信，尤其涉及基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法。
技术介绍
1、联邦学习(federated learning)是一种新兴的机器学习方法，它允许多个分布式设备或数据源在非共享原始数据的情况下进行模型训练。这一方法的兴起主要是为了解决隐私保护和数据安全等问题，同时也能够提高模型的性能和效率。传统的机器学习方法通常涉及在中央服务器上集中存储和处理数据。然而，在某些情况下，这种方法存在一些严重的问题，其中最重要的是数据隐私和安全性。例如，在医疗保健领域，病人的个人健康数据是高度敏感的，不应该被传输到集中式服务器上进行分析。此外，数据集中存储还可能导致大规模数据泄露的风险，一旦服务器受到攻击或数据泄露，将对隐私和安全造成严重威胁。
2、联邦学习作为一种解决这些问题的新方法，旨在让模型去"学习"各个设备上的本地数据，而不是将数据集中存储在一个地方。这一方法的核心思想是将模型的训练过程下放到设备本地，然后通过通信协议来整合各个设备上的模型更新，从而实现全局模型的不断优化。
3、联邦学习的工作原理可以概括为以下几个步骤：(1)、初始化全局模型：在联邦学习开始时，一个全局模型首先在中央服务器上初始化。这个全局模型通常是一个神经网络或其它机器学习模型。(2)、设备本地训练：每个参与联邦学习的设备都会使用本地数据对全局模型进行本地训练。这个本地训练过程是在设备上进行的，不涉及数据传输到中央服务器。(3)、模型更新：在本地训练完成后，设备将更新的模型参数发送回中央服务器。这一步通常涉及将模型参数差异进行
4、智能超表面(reconfigurable intelligence surface，ris)的原理基于其特殊的电磁特性和信号处理技术，它可以调整无线信号的传播路径，以显著改善通信性能。通过与无线信号的相互作用，ris可以反射、折射或散射信号，从而实现信号的增强和控制。这一技术的关键之处在于其自适应性，可以根据环境条件和通信需求来调整操作，因此能够灵活地适应不同的应用场景。通过精确控制信号的反射角度和相位，ris可以将信号聚焦到特定区域，增强信号的强度和覆盖范围，同时还可以用于减少信号干扰，提高通信网络的可靠性和效率。智能超表面在6g通信中的应用前景广阔，实现更快、更可靠和更高效的通信，推动智能城市、物联网、安全通信和紧急救援等领域的发展。随着6g通信技术的不断成熟和发展，ris在未来的通信领域中发挥越来越重要的作用，为人们带来更加便捷和强大的通信体验。
5、与此同时，智能超表面在联邦学习中的应用前景正逐渐受到关注。ris技术可以在联邦学习中发挥多重作用，增强隐私、提高效率和降低通信成本。首先，ris可以增强联邦学习的隐私保护。在传统的联邦学习中，模型参数的更新需要通过网络传输，这可能会暴露用户的敏感数据。使用ris，可以在通信路径上部署智能超表面，它可以控制和干扰信号传输的路径，从而实现更加安全的通信。这有助于保护用户的隐私，确保他们的敏感信息不会在通信过程中泄露。其次，ris可以提高联邦学习的通信效率。在传统联邦学习中，节点之间需要频繁地交换模型参数，这可能会导致较高的通信开销。通过使用ris，可以在通信路径上引入智能超表面，它可以根据网络条件和节点之间的距离来调整信号的反射角度，优化通信链路，减少通信延迟，并提高通信效率。
6、总之，智能超表面在联邦学习中具有广泛的应用前景。它可以增强隐私、提高效率、改善信号质量和提高可扩展性，从而为联邦学习提供更强大的支持。随着这两项技术的不断发展和成熟，它们在未来的分散式机器学习中将发挥越来越重要的作用，为用户提供更安全、高效和可靠的体验。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于为部分解决智能超表面在联邦学习应用中所存在的问题，提供基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法。首先，根据不同用户的信道条件设计智能超表面的相移矩阵，降低信道异构性，使不同信道条件的用户可以参与联邦学习训练过程而不会导致模型聚合性能明显下降，使得基于无线通信的联邦学习系统更具适应性和普适性。其次，基于智能超表面可以显著减少联邦学习在无线通信中的全局聚合轮数。
2、本专利技术采用的技术方案是：
3、基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其包括以下步骤：
4、步骤1：根据联邦学习过程的从属关系以及用户、智能超表面和基站的位置关系建立基于智能超表面辅助联邦学习的系统模型和信道传输模型；
5、步骤2：基于利普西茨连续以及强凸假设的要求设计损失函数，并根据损失函数和信道模型推导出给定收敛条件下的学习率和全局聚合轮数t；
6、步骤3：根据推导出的学习率进行参数更新，根据全局聚合轮数t确定优化目标和约束条件；
7、步骤4：通过优化问题求解智能超表面相移矩阵以及用户发射功率。
8、进一步地，系统模型包括一个基站(可充当联邦学习服务器)、一个具有m个反射单元的智能超表面以及k个联邦学习用户；通信信道矩阵和相移矩阵表示如下：
9、第一信道矩阵g，其维度为m×1，表示从智能超表面到基站的信道；
10、第二信道矩阵hr，k，其维度为1×m，表示从用户k到智能超表面的信道，r表示智能超表面；
11、第三信道矩阵hd，k，其维度为1×1，表示从用户k到基站的信道，d表示基站；
12、令为智能超表面相移矩阵，其中βm∈[0，1]，θm∈[0，2π]，βm和θm分别表示智能超表面第m个反射单元的幅度和相位。
13、进一步地，为了最大化智能超表面相移矩阵的增益，令因此，用户k到基站的联合信道表示为：
14、
15、本地训练结束以后，用户通过频分多址接入(fdma)技术向基站传输本地的系统模型。第(t)轮本地训练结束以后，基站接收到的信息y(t)表示为：
16、
17、其中，为高斯白噪声，d为梯度信息的维度，pk为第k个用户的发射功率。
18、因此，基站在第(t)轮通过联邦学习平均算法得到的全局梯度为：
19、
20、其中，表示所有用户的集合。从上式可以看出聚合误差主要是由信道以及高斯白噪声产生。
21、进一步地，步骤2中全局聚合轮数t的计算步骤如下：
22、步骤2-1，设定全局损失函数连续并且损失函数梯度满足利普西茨连续，获取对应的表达式如下：
23、
24、其中，w，v分别为函数f(*)定义域内的两个任意点，为函数对点v的一阶微分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其特征在于：其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其特征在于：系统模型包括一个基站、一个具有M个反射单元的智能超表面以及K个联邦学习用户；通信信道矩阵和相移矩阵表示如下：
3.根据权利要求2所述的基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其特征在于：为了最大化智能超表面相移矩阵的增益，令βm＝1，则用户k到基站的联合信道表示为：
4.根据权利要求1所述的基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其特征在于：步骤2中全局聚合轮数T的计算步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其特征在于：步骤3中优化目标为最小化全局聚合轮数T的下界Tl，约束条件为智能超表面相移矩阵和用户发射功率，具体表达式如下：
6.根据权利要求1所述的基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其特征在于：步骤4中分析并分类讨论推导最优解表达式，具体包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，
...【技术特征摘要】
1.基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其特征在于：其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其特征在于：系统模型包括一个基站、一个具有m个反射单元的智能超表面以及k个联邦学习用户；通信信道矩阵和相移矩阵表示如下：
3.根据权利要求2所述的基于智能超表面的无线通信的联邦学习方法，其特征在于：为了最大化智能超表面相移矩阵的增益，令βm＝1，则用户k到基站的联合信道表示为：
4.根据权利要求1所述的基于智能超表面的无线通信的...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨正，张思雨，郑云，宋李园，陈亮，吴怡，
申请(专利权)人：福建师范大学，
类型：发明
国别省市：
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