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空中智能反射面增强的URLLC多无人机网络
1
作者
崔亚平
应兆朋
+4 位作者
何鹏
郑玉峰
吴大鹏
王汝言
陈烙
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期907-916,共10页
在多无人机超可靠低时延通信(ultra-reliable low-latency communications,URLLC)网络中,为满足超可靠低时延要求,引入空中智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助通信,提出一种多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent de...
在多无人机超可靠低时延通信(ultra-reliable low-latency communications,URLLC)网络中,为满足超可靠低时延要求,引入空中智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助通信,提出一种多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)方法.首先,建立URLLC多无人机系统模型,其中,多架主无人机作为空中基站为多个地面用户提供服务,一架辅无人机携带IRS作为空中无源中继,辅助主无人机与地面用户通信;然后,考虑多种信道条件和能耗,分别建立复合信道模型和总能耗模型;接着,对问题进行分析,在满足有限块长、无人机能量以及IRS相移的约束下,通过联合优化通信调度、IRS相移以及块长,达到总解码错误率最小化的目标;最后,考虑集中式训练在URLLC场景下的时延敏感限制以及分布式训练在无人机资源限制下的能量限制,设计集中式训练、分布式执行的MADDPG框架.研究结果表明:总解码错误率随着IRS反射单元的增加而急剧下降;同时,总解码错误率随着块长和发射功率的增大而减小,具体来说,块长每增加20个符号,总解码错误率减小91.1%.
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关键词
多无人机
智能反射面
可靠性
多智能体
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职称材料
基于Z-Score动态压缩的高效联邦学习算法
被引量：
2
2
作者
刘乔寿
皮胜文
原炜锡
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第7期2093-2097,共5页
联邦学习作为一种具有隐私保护的新兴分布式计算范式,在一定程度上保护了用户隐私和数据安全。然而,由于联邦学习系统中客户端与服务器需要频繁地交换模型参数,造成了较大的通信开销。在带宽有限的无线通信场景中,这成为了限制联邦学习...
联邦学习作为一种具有隐私保护的新兴分布式计算范式,在一定程度上保护了用户隐私和数据安全。然而,由于联邦学习系统中客户端与服务器需要频繁地交换模型参数,造成了较大的通信开销。在带宽有限的无线通信场景中,这成为了限制联邦学习发展的主要瓶颈。针对这一问题,提出了一种基于Z-Score的动态稀疏压缩算法。通过引入Z-Score,对局部模型更新进行离群点检测,将重要的更新值视为离群点,从而将其挑选出来。在不需要复杂的排序算法以及原始模型更新的先验知识的情况下,实现模型更新的稀疏化。同时随着通信轮次的增加,根据全局模型的损失值动态地调整稀疏率,从而在保证模型精度的前提下最大程度地减少总通信量。通过实验证明,在I.I.D.数据场景下,该算法与联邦平均(FedAvg)算法相比可以降低95%的通信量,精度损失仅仅为1.6%,与FTTQ算法相比可以降低40%~50%的通信量,精度损失仅为1.29%,证明了该方法在保证模型性能的同时显著降低了通信成本。
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关键词
联邦学习
Z-SCORE
稀疏化
动态稀疏率
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职称材料
题名
空中智能反射面增强的URLLC多无人机网络
1
作者
崔亚平
应兆朋
何鹏
郑玉峰
吴大鹏
王汝言
陈烙
机构
重庆邮电大学
通信与信息工程学院
重庆邮电大学先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室
重庆邮电大学
泛在感知与
互联
重庆市
重点
实验室
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期907-916,共10页
基金
国家自然科学基金(61901070,61801065,62271096,61871062,U20A20157,62061007)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202000603,KJQN202300621)
+2 种基金
重庆市自然科学基金(CSTB2022NSCQ-MSX0468,CSTB2023NSCQ-LZX0134,cstc2020jcyjzdxmX0024,cstc2021jcyjmsxmX0892)
重庆市高校创新研究群体(CXQT20017)
重庆市研究生科研创新项目(CYB22246)。
文摘
在多无人机超可靠低时延通信(ultra-reliable low-latency communications,URLLC)网络中,为满足超可靠低时延要求,引入空中智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助通信,提出一种多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)方法.首先,建立URLLC多无人机系统模型,其中,多架主无人机作为空中基站为多个地面用户提供服务,一架辅无人机携带IRS作为空中无源中继,辅助主无人机与地面用户通信;然后,考虑多种信道条件和能耗,分别建立复合信道模型和总能耗模型;接着,对问题进行分析,在满足有限块长、无人机能量以及IRS相移的约束下,通过联合优化通信调度、IRS相移以及块长,达到总解码错误率最小化的目标;最后,考虑集中式训练在URLLC场景下的时延敏感限制以及分布式训练在无人机资源限制下的能量限制,设计集中式训练、分布式执行的MADDPG框架.研究结果表明:总解码错误率随着IRS反射单元的增加而急剧下降;同时,总解码错误率随着块长和发射功率的增大而减小,具体来说,块长每增加20个符号,总解码错误率减小91.1%.
关键词
多无人机
智能反射面
可靠性
多智能体
Keywords
multi-unmanned aerial vehicle
intelligent reflecting surface
reliability
multi-agent
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于Z-Score动态压缩的高效联邦学习算法
被引量：
2
2
作者
刘乔寿
皮胜文
原炜锡
机构
重庆邮电大学
通信与信息工程学院
重庆邮电大学先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室
重庆邮电大学
泛在感知与
互联
重庆市
重点
实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第7期2093-2097,共5页
文摘
联邦学习作为一种具有隐私保护的新兴分布式计算范式,在一定程度上保护了用户隐私和数据安全。然而,由于联邦学习系统中客户端与服务器需要频繁地交换模型参数,造成了较大的通信开销。在带宽有限的无线通信场景中,这成为了限制联邦学习发展的主要瓶颈。针对这一问题,提出了一种基于Z-Score的动态稀疏压缩算法。通过引入Z-Score,对局部模型更新进行离群点检测,将重要的更新值视为离群点,从而将其挑选出来。在不需要复杂的排序算法以及原始模型更新的先验知识的情况下,实现模型更新的稀疏化。同时随着通信轮次的增加,根据全局模型的损失值动态地调整稀疏率,从而在保证模型精度的前提下最大程度地减少总通信量。通过实验证明,在I.I.D.数据场景下,该算法与联邦平均(FedAvg)算法相比可以降低95%的通信量,精度损失仅仅为1.6%,与FTTQ算法相比可以降低40%~50%的通信量,精度损失仅为1.29%,证明了该方法在保证模型性能的同时显著降低了通信成本。
关键词
联邦学习
Z-SCORE
稀疏化
动态稀疏率
Keywords
federated learning
Z-Score
sparsification
dynamic sparsity
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空中智能反射面增强的URLLC多无人机网络
崔亚平
应兆朋
何鹏
郑玉峰
吴大鹏
王汝言
陈烙
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于Z-Score动态压缩的高效联邦学习算法
刘乔寿
皮胜文
原炜锡
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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