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Training time minimization for federated edge learning with optimized gradient quantization and bandwidth allocation

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2022年第8期23卷 1247-1263页

作者： Peixi LIU jiamo jiang Guangxu ZHU Lei CHENG Wei jiang Wu LUO Ying DU Zhiqin WANG State Key Laboratory of Advanced Optical Communication Systems and Networks Department of ElectronicsPeking UniversityBeijing 100871China China Academy of Information and Communications Technology Beijing 100191China Shenzhen Research Institute of Big Data Shenzhen 518172China College of Information Science and Electronic Engineering Zhejiang UniversityHangzhou 310027China Zhejiang Provincial Key Laboratory of Information Processing Communication and NetworkingHangzhou 310027China

Training a machine learning model with federated edge learning(FEEL)is typically time consuming due to the constrained computation power of edge devices and the limited wireless resources in edge networks.In this study,the training time minimization problem is investigated in a quantized FEEL system,where heterogeneous edge devices send quantized gradients to the edge server via orthogonal channels.In particular,a stochastic quantization scheme is adopted for compression of uploaded gradients,which can reduce the burden of per-round communication but may come at the cost of increasing the number of communication rounds.The training time is modeled by taking into account the communication time,computation time,and the number of communication rounds.Based on the proposed training time model,the intrinsic trade-off between the number of communication rounds and per-round latency is characterized.Specifically,we analyze the convergence behavior of the quantized FEEL in terms of the optimality gap.Furthermore,a joint data-and-model-driven fitting method is proposed to obtain the exact optimality gap,based on which the closed-form expressions for the number of communication rounds and the total training time are obtained.Constrained by the total bandwidth,the training time minimization problem is formulated as a joint quantization level and bandwidth allocation optimization problem.To this end,an algorithm based on alternating optimization is proposed,which alternatively solves the subproblem of quantization optimization through successive convex approximation and the subproblem of bandwidth allocation by bisection search.With different learning tasks and models,the validation of our analysis and the near-optimal performance of the proposed optimization algorithm are demonstrated by the simulation results.

关键词： Federated edge learning Quantization optimization Bandwith allocation Training time minimization

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New Delay Doppler Communication Paradigm in 6G Era:A Survey of Orthogonal Time Frequency Space(OTFS)

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China Communications 2023年第6期20卷 1-25页

作者： Weijie Yuan Shuangyang Li Zhiqiang Wei Yuanhao Cui jiamo jiang Haijun Zhang Pingzhi Fan Department of Electronic and Electrical Engineering Southern University of Science and TechnologyShenzhenChina Faculty of Electrical Engineering and Computer Science Technical University of BerlinBerlinGermany School of Mathematics and Statistics Xi’an Jiaotong UniversityXi’anChina Department of Communication Engineering Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijingChina China Academy of Information and Communications Technology BeijingChina School of Computer and Communication Engineering University of Science and Technology BeijingBeijingChina School of Information Science and Technology Southwest Jiaotong UniversityChengduChina

In the 6G era,Space-Air-Ground Integrated Network(SAGIN)are anticipated to deliver global coverage,necessitating support for a diverse array of emerging applications in high-mobility,hostile environments.Under such conditions,conventional orthogonal frequency division multiplexing(OFDM)modulation,widely employed in cellular and Wi-Fi communication systems,experiences performance degradation due to significant Doppler shifts.To overcome this obstacle,a novel twodimensional(2D)modulation approach,namely orthogonal time frequency space(OTFS),has emerged as a key enabler for future high-mobility use cases.Distinctively,OTFS modulates information within the delay-Doppler(DD)domain,as opposed to the timefrequency(TF)domain utilized by OFDM.This offers advantages such as Doppler and delay resilience,reduced signaling latency,a lower peak-to-average ratio(PAPR),and a reduced-complexity implementation.Recent studies further indicate that the direct interplay between information and the physical world in the DD domain positions OTFS as a promising waveform for achieving integrated sensing and communications(ISAC).In this article,we present an in-depth review of OTFS technology in the context of the 6G era,encompassing fundamentals,recent advancements,and future directions.Our objective is to provide a helpful resource for researchers engaged in the field of OTFS.

关键词： OTFS 6G delay-Doppler(DD)domain

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Orthogonal Time Frequency Space Modulation in 6G Era

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China Communications 2023年第1期20卷 I0002-I0005页

作者： Weijie Yuan Zhiqing Wei jiamo jiang Shun Zhang Jinhong Yuan Pingzhi Fan the Department of Electrical and Electronic Engineering Southern University of Science and Technology IEEE Com Soc Special Interest Group on Orthogonal Time Frequency Space (OTFS-SIG) the Beijing University of Posts and Telecommunications (BUPT) Mobile Communications Innovation Center (MCIC) China Academy of Information and Communications Technology (CAICT) the State Key Laboratory of Integrated Services Networks Xidian University the School of Electrical Engineering and Telecommunications University of New South Wales Telecommunication Group University of New South Wales the Institute of Mobile Communications Southwest Jiaotong University

Over the past decades, wireless technologies with reliable data transmissions and precise sensing ability in hostile environments are much less understood and significantly under-developed. The DD domain waveform, e.g., orthogonal time frequency space(OTFS), has been recognized globally for its great potential to achieve high-reliable communications and robust sensing performance under various channel conditions in 6G era.

关键词： wireless globally precise

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6G无线空口传输技术研究进展与展望

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中国科学：信息科学 2024年第5期54卷 1078-1113页

作者：杨刚华何高宁陈睿荣张朝阳杨照辉刘荣科杨涛陈达苏昕孙韶辉宋令阳曾书豪马啸蔡穗华王千帆白宝明李南希江甲沫华为技术有限公司深圳518129 浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 大唐移动通信设备有限公司北京100094 北京大学电子学院北京100871 中山大学计算机学院广州510006 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 中国电信股份有限公司北京100033 中国信息通信研究院北京100191

自20世纪80年代以来,移动通信已彻底改变世界,对人们的生活产生了深远影响.在5G成功商用的今天,人们又开始思考6G会是什么样子.作为下一代移动通信系统,6G不仅在频谱效率、时延、可靠性等通信KPI指标上提出了更高的要求,其内涵也将涉及... 详细信息

自20世纪80年代以来,移动通信已彻底改变世界,对人们的生活产生了深远影响.在5G成功商用的今天,人们又开始思考6G会是什么样子.作为下一代移动通信系统,6G不仅在频谱效率、时延、可靠性等通信KPI指标上提出了更高的要求,其内涵也将涉及人工智能、感知等新元素,远超传统意义上移动通信的范畴.为了实现6G愿景,迫切需要业界研究与之相适应的先进无线技术方案.本文重点介绍了6G无线空口多个研究方向的技术趋势和进展,包括信道编码技术、多址和波形技术、智能超表面技术、智能MIMO(multiple input multiple output)技术等,提出并初步验证了一系列创新技术点,如便车码、格码多址等.这些创新技术的提出,对6G愿景和KPI指标的实现起到有力的支撑作用.

关键词：第六代移动通信技术(6G) 信道编码多址波智能超表面智能MIMO

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5G低功耗通感融合半实物验证系统的设计与开发

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移动通信 2023年第3期47卷 101-106页

作者：周伟李阳江甲沫宋国超中国信息通信研究院移动通信创新中心北京100191

随着5G的快速商用,世界范围内也已经逐步开展了面向5G-Advanced/6G的关键技术和潜在应用研究。在以往无线通信系统研究中,软件仿真对评估关键技术和系统性能具有重要作用,但软件仿真无法体现真实无线环境对系统的影响。相比软件仿真,基... 详细信息

随着5G的快速商用,世界范围内也已经逐步开展了面向5G-Advanced/6G的关键技术和潜在应用研究。在以往无线通信系统研究中,软件仿真对评估关键技术和系统性能具有重要作用,但软件仿真无法体现真实无线环境对系统的影响。相比软件仿真,基于软件定义无线电技术的半实物平台可以工作在实际无线环境,评估真实信道条件下无线通信系统性能。主要研究了基于5G半实物平台的低功耗通感融合系统的设计与开发。5G半实物平台包含基于第三代合作伙伴计划(3GPP)标准开发的5G半实物基站和5G半实物终端,基站和终端之间通过空口实现数据传输。通过结合5G信号和反向散射通信设计低功耗感知系统,实现人员检测功能,为后续5G-Advanced/6G的实际应用提供了初步验证。

关键词： 5G 半实物平台通感融合反向散射通信低功耗

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6G通信感知一体化系统的性能指标

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中兴通讯技术 2022年第5期28卷 39-45页

作者：江甲沫韩凯峰徐晓燕中国信息通信研究院中国北京100191

面向6G通信感知一体化(ISAC)系统,从业务共存、能力互助、网络共惠3个阶段研究了技术演进趋势,明确给出各阶段的系统设计目标和性能指标需求。从通信性能、感知性能、资源分配和应用场景等维度,提出影响6G ISAC系统性能的四维边界因素... 详细信息

面向6G通信感知一体化(ISAC)系统,从业务共存、能力互助、网络共惠3个阶段研究了技术演进趋势,明确给出各阶段的系统设计目标和性能指标需求。从通信性能、感知性能、资源分配和应用场景等维度,提出影响6G ISAC系统性能的四维边界因素。基于提出的通感效率和通感效用两个新的性能指标,仿真评估了典型场景下的通信感知一体化系统性能,为后续进一步开展6G ISAC的系统设计和评估验证工作提供了重要参考。

关键词： ISAC 性能指标效率效用

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室内场景中140 GHz无线信道测量与传播特性研究

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移动通信 2023年第5期47卷 26-31页

作者：宋国超周伟徐晓燕李明豫江甲沫中国信息通信研究院移动通信创新中心北京100083

太赫兹技术具有超大带宽的传输能力和超高精度的感知能力,因此成为了6G潜在关键技术方向之一。探明太赫兹信道空间传播特性是太赫兹基础理论创新和关键技术研发的基础。为此,开展了140 GHz室内场景中信道测量与传播特性研究。具体地,搭... 详细信息

太赫兹技术具有超大带宽的传输能力和超高精度的感知能力,因此成为了6G潜在关键技术方向之一。探明太赫兹信道空间传播特性是太赫兹基础理论创新和关键技术研发的基础。为此,开展了140 GHz室内场景中信道测量与传播特性研究。具体地,搭建了基于矢量网络分析仪的频域信道测量平台,并在数据中心、办公室、走廊等典型室内场景中进行了大量的信道数据采集。基于测量数据,完成了太赫兹信道的多径分量提取和分簇,分析了太赫兹信道传播特性。

关键词：太赫兹信道测量室内场景传播特性

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6G联邦边缘学习新范式:基于任务导向的资源管理策略

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通信学报 2022年第6期43卷 16-27页

作者：王志勤江甲沫刘沛西曹晓雯李阳韩凯峰杜滢朱光旭中国信息通信研究院移动通信创新中心北京100191 北京大学电子学院北京100871 广东工业大学信息工程学院广东广州510006 深圳市大数据研究院广东深圳518172

综述了面向6G的联邦边缘学习技术,能够充分利用分布在网络边缘的丰富数据使之服务于人工智能模型训练,以联邦边缘学习为代表的边缘智能技术应运而生,其中无线资源管理策略将以最优化任务学习性能为导向,例如优化模型训练时间、学习收敛... 详细信息

综述了面向6G的联邦边缘学习技术,能够充分利用分布在网络边缘的丰富数据使之服务于人工智能模型训练,以联邦边缘学习为代表的边缘智能技术应运而生,其中无线资源管理策略将以最优化任务学习性能为导向,例如优化模型训练时间、学习收敛性等,从而实现从通信导向到任务导向的设计范式变革。首先,概述了联邦边缘学习基本概念、典型应用场景及其在无线资源管理中的关键问题。然后,以联邦边缘学习中带宽资源分配和用户调度策略为典型的资源管理案例,深入阐述了基于任务导向的设计范式思想。最后,对联邦边缘学习的未来潜在研究方向进行了展望,包括与无线空中计算、通信感知一体化等全新技术的融合赋能。

关键词： 6G智能网络任务导向的联邦边缘学习资源管理策略用户调度策略

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基于GAN的导频配置和信道估计联合优化算法

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信息通信技术与政策 2023年第9期49卷 58-66页

作者：徐明枫李阳韩凯峰徐晓燕江甲沫中国信息通信研究院移动通信创新中心北京100191

随着通信设备的爆炸式增长,信道环境变得愈加复杂,传统信道估计方法需要进一步增加导频开销以维持现有信道估计精度。然而,这会导致系统吞吐量的下降。首先,提出了一种基于GAN的信道估计方法以在OFDM通信系统中解决这一问题。然后,采用... 详细信息

随着通信设备的爆炸式增长,信道环境变得愈加复杂,传统信道估计方法需要进一步增加导频开销以维持现有信道估计精度。然而,这会导致系统吞吐量的下降。首先,提出了一种基于GAN的信道估计方法以在OFDM通信系统中解决这一问题。然后,采用GAN模型去学习从低维的潜向量到真实信道样本的映射关系。最后,在此基础上进行联合的导频配置优化。

关键词：信道估计人工智能生成对抗网络

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基于高频信道的模拟波束赋形系统级仿真分析

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电信网技术 2017年第12期 41-46页

作者：刘慧宋得龙江甲沫中国信息通信研究院技术与标准研究所

高频技术是5G的关键技术之一,可满足热点高容量场景的需求,因此在5G时代,产业界积极探索如何使用6GHz以上的高频资源。本文介绍了高频信道建模方法的标准化进展、高频信道建模所增加的新特性以及可以克服高频传输衰减问题的模拟波束赋... 详细信息

高频技术是5G的关键技术之一,可满足热点高容量场景的需求,因此在5G时代,产业界积极探索如何使用6GHz以上的高频资源。本文介绍了高频信道建模方法的标准化进展、高频信道建模所增加的新特性以及可以克服高频传输衰减问题的模拟波束赋形技术,并通过仿真对比分析了模拟波束赋形所带来的信号增益。

关键词：高频信道模拟波束赋形波束管理

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