无线联邦学习的无细胞 massive MIMO

MMSep, 2019

Cell-Free Massive MIMO for Wireless Federated Learning

Tung T. Vu, Duy T. Ngo, Nguyen H. Tran, Hien Quoc Ngo, Minh N. Dao...

TL;DR本文提出了一种基于 CFmMIMO 网络的联邦学习方案来最小化联邦学习训练时间，该方案优化了本地准确性，传输功率，数据速率和用户处理频率等参数，并使用在线逐次凸近似算法来解决这个问题。数值结果证实，所提出的联合设计相比基线方案，将训练时间降低了最多 55％，而且与 CF-TDMA massive MIMO 和 collocated massive MIMO 相比，CFmMIMO 在 FL 进程的训练时间方面具有最低的要求。

Abstract

This paper proposes a novel scheme for cell-free massive multiple-input multiple-output (cfmmimo) networks to support any federated learning (FL) framework. This scheme allows each instead of all the iterations o

cfmmimo federated learning optimization training time successive convex approximation

发现论文，激发创造

蜂窝式大规模 MIMO 网络中联合能量和时延优化的联邦学习

在本文中，我们提出了一种基于协调梯度下降法的在 CFmMIMO 上进行 FL 的上行功率分配方案，通过考虑每个用户的功率对其他用户的能量和延迟的影响，共同最小化用户的上行能量和 FL 训练的延迟。数值结果显示，我们提出的方法在限定的上行能量和延迟预算下，在测试准确性方面将最大和最小求和速率的已知方法分别提高了最多 27% 和 Dinkelbach 方法的最大最小能量效率提高了最多 21%。

Apr, 2024

无线电波传输下的大规模 MIMO 如何支持多个联邦学习群组？

该研究提出了一种基于无小区大规模 MIMO 的方案，通过多点协作和异步执行，支持不同学习目的的多个联邦学习群组同时稳定运行，并且优化资源分配以把每个联邦学习过程中的执行时间最小化。

Jul, 2021

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

毫米波大规模 MIMO 中混合波束成形的联邦学习

本文介绍了一种基于联邦学习的混合波束赋形框架，利用卷积神经网络，通过收集用户的梯度来训练基站的模型，从而在减少数据集传输量和保证隐私的前提下，实现了在信道数据中实现模拟波束赋形，数值模拟表明这种方法具有比集中式机器学习更好的容错性和较小的传输开销。

May, 2020

可扩展无线电脱耦大规模天线阵列的结构化大规模访问

本文提出了一种新的结构化大规模接入算法框架，包括一种初始接入算法、一种部分大尺度衰落解码策略、两种导频分配方案和一种分式功率控制策略，模拟结果表明，该框架在局部部分最小均方误差 (LP-MMSE) 和最大比例 (MR) 合并时提供了高的谱效率。

Jun, 2020

关于全双工无小区巨型 MIMO 的频谱效率与能量效率

该研究论文针对实现更高的无线电频谱和能量效率，提出了一种基于 in-band full-duplex 与 cell-free massive MIMO 的联合设计方案，优化了功控制、入口点和用户设备相关联和入口点选择，并结合零强制传输设计提高了计算效率及理论性能，并采用基于堆的导频分配算法来抵消导频污染。

Oct, 2019

用户中心的无基站大规模 MIMO 系统调查

本文综述了关于基于无小区的 Massive MIMO 技术的研究，包括其意义、基本特征、传输过程和数学模型、资源分配问题和信号处理。本文旨在为未来无线网络上的基于无小区的 Massive MIMO 研究提供起点。

Apr, 2021

无细胞 Massive MIMO：为每个人提供均匀卓越的服务

本文提出了一种优化的最大最小功率控制方案，以确保所有用户获得相等的服务质量，并比较了小区系统和无小区海量 MIMO 系统的性能差异，结果发现 Cell-Free 系统的吞吐量更加集中且更加稳定。

May, 2015

无线管道自由 Massive MIMO 对比小基站

探讨了利用大规模分布式基站和最小功耗控制算法，在时分双工操作中以无线信道直接测量为基础，通过共轭波束成形目的进行复用 / 分复用，对用户进行服务。对单个用户上下行吞吐量的封闭式表征，便于最小功耗控制。在与小型基站方案相比较中，无小区 Cell-Free Massive MIMO 表现出优异的性能表现，尤其是在阴影衰落条件下，可以提供近 10 倍的 95％- 可能性每用户吞吐量提升。

Feb, 2016

传统和 RIS 辅助的大规模 MIMO 通道估计的联邦学习

本文提出了一种基于联邦学习和卷积神经网络的信道估计框架，通过联邦学习的方式训练本地数据集上的模型，减少了数据收集的通信开销，并成功运用到了传统和智能反射表面辅助的 massive MIMO 系统中，同时提高了估计准确性并大大降低了通信开销。

Aug, 2020