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渲染有用的无线环境：一种零阶随机联邦学习方法
利用通信高效的框架，我们提出了一种新颖的、基于零阶方法的联邦学习（ZOFL）框架，通过利用无线通信信道的特性，在学习算法本身中包含无线信道，而无需分析并消除其影响。
PDF5 months ago
具有差分隐私的梯度稀疏化，实现高效的无线联合学习
通过设计基于随机稀疏化算法的梯度稀疏化联邦学习框架，该框架在无线信道上进行训练，提升了训练效率且不牺牲收敛性能，同时降低了差分隐私所引起的性能下降和无线信道传输参数数量。
PDFa year ago
MM基于深度学习的 OFDM 系统联合信道估计与信号检测
本论文提出了一种基于深度学习的新方法，可以利用无线信道的时间和频率相关性来联合估计通道和信号检测，该方法中设计了一个 Channel Estimation Network（CENet）来替代传统的基于导频辅助的估计方案中的插值过程，并基于
PDF4 years ago
MM面向学习的边缘智能功率分配
提出了基于边缘智能的学习中心功率分配方法 (LCPA)，该方法使用经验分类误差模型分配无线资源，实验结果表明，LCPA 算法明显优于其他功率分配算法。
PDF4 years ago
利用无线信道进行可扩展和隐私保护的联邦学习
通过模拟传输和交替方向乘法的方法（ADMM），在单个信道上利用无线通道波动和干扰来改善隐私、带宽效率和可伸缩性的可扩展联合学习机制，可实现收敛保证的隐私保护，同时提高收敛速度、可扩展性、通信带宽和能量效率。
PDF4 years ago
MM智能反射表面与解码转发：需要多大的反射表面才能胜过中继？
使用可编程元表面可改善无线信道的速率和能量效率，本文发现需要非常高的速率和 / 或大的元表面才能超越解码转发中继，以最小化总发射功率和最大化能源效率，同时包括收发器硬件的耗散。
PDF5 years ago
深度联合源通道编码的图像逐步完善
本文提出了基于深度学习的通信方法，用于通过无线信道逐步改进图像质量。结果表明，相对于现有数字通信技术，该方法在低信噪比和低带宽情况下具有更好的性能，且可以成功学习分层表示，达到接近单层方案的性能。
PDF5 years ago
多用户在线学习的性能和收敛性
在无线信道质量时变、未知且多用户访问同一信道会造成干扰减少质量的情况下，利用一定的在线学习算法，我们研究了在分散式情况下分配多个用户到无线信道的问题，并确定了何种条件下可以实现社会最优分配。我们的结论是，当用户的合作减少，信道收益的不确定性
PDF13 years ago