Movable Antenna Design for UAV-Aided Federated Learning via Deep Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces an over-the-air federated learning (OTA-FL) framework that enhances learning efficiency by utilizing movable antennas (MAs) at the access point (AP), with unmanned aerial vehicles (UAVs) acting as federated learning (FL) clients to support Internet of Things (IoT) devices, particularly in remote or disaster-affected areas. We formulate a nonconvex optimization problem aimed at minimizing the Mean square error (MSE) through the joint optimization of antenna placement and beamforming vectors. To address the challenges posed by a dynamic environment, we recast the problem as a Markov decision process (MDP) and propose using the twin delayed deep deterministic policy gradient (TD3) algorithm. Extensive simulations show that the proposed TD3 approach outperforms systems with stationary antennas, including comparisons with fixed-position antennas (FPA) and alternative deep reinforcement learning (DRL) algorithms like soft actor-critic (SAC) and advantage actor-critic (A2C). The results highlight that combining MA arrays with TD3 improves OTA-FL performance and consistently yields higher average rewards, with MA systems proving more efficient than FPA systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».