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over-the-air aggregation for Federated Learning:Waveform Superposition and Prototype Validation

Journal of Communications and Information Networks 2021年第4期6卷 429-442页

作者： Huayan Guo Yifan Zhu Haoyu Ma Vincent K.N.Lau Kaibin Huang Xiaofan Li Huabin Nong Mingyu Zhou Hong Kong University of Science and Technology Hong Kong 999077China The University of Hong Kong Hong Kong 999077China Jinan University Zhuhai 519000China Shenzhen Institute of Radio Testing and Technology Shenzhen 518000China Baicells Technologies Co.Ltd. Beijing 100000China

In this paper,we develop an orthogonal frequency-division multiplexing(OFDM)-based over-theair(OTA)aggregation solution for wireless federated learning(FL).In particular,the local gradients in massive Internet of things(IoT)devices are modulated by an analog waveform and are then transmitted using the same wireless *** this end,achieving perfect waveform superposition is the key challenge,which is difficult due to the existence of frame timing offset(TO)and carrier frequency offset(CFO).In order to address these issues,we propose a two-stage waveform pre-equalization technique with a customized multiple access protocol that can estimate and then mitigate the TO and CFO for the OTA *** on the proposed solution,we develop a hardware transceiver and application software to train a real-world FL task,which learns a deep neural network to predict the received signal strength with the global positioning system *** verify that the proposed OTA aggregation solution can achieve comparable performance to offline learning procedures with high prediction accuracy.

关键词： over-the-air aggregation federated learning Internet of things

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