关键词over-the-air federated learning
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- 通过近似计算的混合精度无线联邦学习
我们提出了一种基于近似计算的 OTA-FL 框架，通过优化量化性能平衡、开发异构梯度分辨率 OTA-FL 调制方案，实现了异构边缘计算环境中的 OTA-FL，并能够以 50% 更快和更平滑的服务器收敛速度和性能增强方式，比同质化精度方法更好 - 个性化面向个性化重构智能表面的无线联邦学习
我们提出了第一个个性化的 OTA-FL 方案，通过多任务学习以及用户个人可重构智能表面（RIS）的协助，平衡了具有不同数据集的用户的性能，解决了现实生活中数据异质性问题。我们的 PROAR-PFed 算法通过优化通信和计算资源，针对时变信道 - 压缩感知的无线联邦学习：是否需要稀疏化？
通过比较不同通信设计的效果，研究发现，在相同总功率约束下，压缩感知方法配合稀疏化并不必要，而仅进行稀疏化而不使用线性压缩能够更好地提高性能。
- 空中联邦学习：现状、挑战和未来方向
本文综述了 OTA-FL 技术的发展和应用，并从系统设置、安全与隐私等方面对 OTA-FL 进行分类和分析，提出了未来 OTA-FL 系统性能、可靠性和可信度的挑战和发展方向。
- 通过削峰压控实现带压缩的空中协作学习的收敛分析
本文提出了基于范数剪切的空中联邦学习机制，称作 AirFL-Clip 和 AirFL-Clip-Comp，并且为这两种机制提供了收敛性分析，支持离线评估。同时，作者扩展了这两种机制，支持 Top-k 稀疏化和线性压缩。通过实验证明，这个方法 - 如何协调边缘设备进行空中联邦学习？
本研究旨在探究无线网络中的设备协调问题对于 OTA-FL 的影响，通过研究最优方案的特性，提出了一种低复杂度算法以逼近最优方案。
- MM可重构智能表面辅助无线联邦学习：平衡准确性和完整性
本研究提出了一种新颖的框架，使用可重构智能表面（RIS）进行联合优化，解决了无线联邦学习（AirFl）中本地模型可靠性保持以及全局精度之间的权衡问题。该框架利用波束成形器和 CSI 信息通过联合优化解决了该问题。在实验中，该框架在仍能保持本