Dec, 2018

针对聚簇 IoT 网络中的数据聚合的 MIMO 空中计算降维设计

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TL;DR本文涵盖了聚合分布式的 IoT 网络中的数据、Over-The-Air Computing、多输入多输出（MIMO）、降维 MIMO 和频道反馈等主题。通过引入减少空间维度的分解聚合波束赋型 (DAB) 框架，本文更深入探讨了这些主题。
发现论文，激发创造
  • 高移动性多模式感知的 MIMO 无线计算

    该研究论文探讨了将 over-the-air-computation 技术用于下一代多天线多模传感器网络，特别是设计用于多功能 AirComp 的波束成形和信道反馈技术，其中接收波束成形的优化是通过紧缩传输功率约束的近似问题使用微分几何来求解的。

    Mar, 2018

  • 基于无线功率传输的物联网数据聚合：基于波束成型和功率控制的空中功能计算

    探讨在物联网的环境下，如何利用无线数据聚合和无线电力传输来优化 AirComp 的能效，通过控制 WPT 可以显著降低 AirComp 误差。

    Aug, 2018

  • 空中计算系统：优化、分析和扩展定律

    本文介绍一种基于超定性数据信道中数据传输和计算联合进行的方法 ——AirComp，以提高物联网（IoT）中大型数据应用的计算效率和能源效益，并探讨了最低计算平均误差和平均功耗下的方法优化问题。

    Sep, 2019

  • 面向任务的多设备边缘 AI 无线计算

    本文提出了一种针对多设备分裂推理系统的任务导向的空中计算（AirComp）方案，旨在最大限度地减少聚合误差并最大化推理准确性。

    Nov, 2022

  • OFDM 系统中带有不完全信道状态信息的无线计算

    本文研究了具有不完美信道状态信息的正交频分复用系统中，通过多个子载波同时发送信号进行分布式功能计算的无线设备的发射系数和访问点的接收波束成形向量的联合优化问题。

    Jul, 2023

  • 无线联合边缘学习的宽带数字无线计算

    本文提出了首个基于正交频分复用（OFDM）的数字化无线计算（AirComp）系统，该系统适用于多个边缘设备同时传输模型数据，使用非正交无线资源，并且边缘服务器直接从叠加信号聚合数据。

    Dec, 2022

  • MIMO 网络中的跨层联邦学习优化

    本文研究了在一个现实的无线多输入多输出（MIMO）通信系统上部署联邦学习（FL）的性能优化，研究了使用数字调制和空中计算（AirComp）的 MIMO 系统，提出了一种组合数字调制和 AirComp 的修改联邦平均（FedAvg）算法来降低无线信道的淡化和确保通信效率。

    Feb, 2023

  • 基于智能反射面辅助的 C-RAN 系统中，优化空中计算

    本文研究了在大规模的云基站网络上，通过优化智能反射面和线性检测器实现过空计算的优势，以最小化参数预估的平均平方误差。

    Apr, 2020

  • 智能反射面的空中计算

    本文提出了一种智能反射表面辅助的空中计算系统，采用 DC 算法解决 AirComp 收发器和 IRS 相移的联合设计问题，实现可控无线环境，提高接收信号的能力，并且仿真结果证明了该方法的算法优势和良好性能。

    Apr, 2019

  • 无线 MIMO 网络中的空中分离机器学习

    该研究提出了一种基于过空中计算的分块机器学习系统，其中神经网络的不同分区由不同的计算节点执行，并演示了该系统在无线网络中的实现和解决方案。通过数学方法将神经网络的层间连接分解为线性预编码和组合转换。同时将预编码矩阵和组合矩阵与 MIMO 信道一起作为神经网络的完全连接层。该方案可以推广到传统的神经网络和卷积神经网络中，并通过模拟实验证明其有效性。在这种分块机器学习系统中，预编码和组合矩阵被视为可训练参数，而 MIMO 信道矩阵被视为未知（隐式）参数。

    Oct, 2022