Over-the-Air FEEL With Integrated Sensing: Joint Scheduling and Beamforming Design
Notice bibliographique
Résumé
Employing wireless systems with dual sensing and communications functionalities is becoming critical in next generation of wireless networks. In this paper, we propose a robust design for over-the-air federated edge learning (OTA-FEEL) that leverages sensing capabilities at the parameter server (PS) to mitigate the impact of target echoes on the analog model aggregation. We first derive novel expressions for the Cramér-Rao bound of the target response and mean squared error (MSE) of the estimated global model to measure radar sensing and model aggregation quality, respectively. Then, we develop a joint scheduling and beamforming framework that optimizes the OTA-FEEL performance while keeping the sensing and communication quality, determined respectively in terms of Cramér-Rao bound and achievable downlink rate, in a desired range. The resulting scheduling problem reduces to a combinatorial mixed-integer nonlinear programming problem (MINLP). We develop a low-complexity hierarchical method based on the matching pursuit algorithm used widely for sparse recovery in the literature of compressed sensing. The proposed algorithm uses a step-wise strategy to omit the least effective devices in each iteration based on a metric that captures both the aggregation and sensing quality of the system. It further invokes alternating optimization scheme to iteratively update the downlink beamforming and uplink post-processing by marginally optimizing them in each iteration. Convergence and complexity analysis of the proposed algorithm is presented. Numerical evaluations on MNIST and CIFAR-10 datasets demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm. The results show that by leveraging accurate sensing, the target echoes on the uplink signal can be effectively suppressed, ensuring the quality of model aggregation to remain intact despite the interference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».