使用人工智能(AI)赋予无线网络中数据量的前所未有的数据量激增,为提供无处不在的数据驱动智能服务而开辟了新的视野。通过集中收集数据集和培训模型来实现传统的云彩中心学习(ML)基础的服务。然而,这种传统的训练技术包括两个挑战:(i)由于数据通信增加而导致的高通信和能源成本,(ii)通过允许不受信任的各方利用这些信息来威胁数据隐私。最近,鉴于这些限制,一种新兴的新兴技术,包括联合学习(FL),以使ML带到无线网络的边缘。通过以分布式方式培训全局模型,可以通过FL Server策划的全局模型来提取数据孤岛的好处。 FL利用分散的数据集和参与客户的计算资源,在不影响数据隐私的情况下开发广义ML模型。在本文中,我们介绍了对FL的基本面和能够实现技术的全面调查。此外,提出了一个广泛的研究,详细说明了无线网络中的流体的各种应用,并突出了他们的挑战和局限性。进一步探索了FL的疗效,其新兴的前瞻性超出了第五代(B5G)和第六代(6G)通信系统。本调查的目的是在关键的无线技术中概述了流动的技术,这些技术将作为建立对该主题的坚定了解的基础。最后,我们向未来的研究方向提供前进的道路。
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