在这项工作中，我们考虑了具有多个基站和间隔干扰的无线系统中的联合学习模型。在学习阶段，我们应用了一个不同的私人方案，将信息从用户传输到其相应的基站。我们通过在其最佳差距上得出上限来显示学习过程的收敛行为。此外，我们定义了一个优化问题，以减少该上限和总隐私泄漏。为了找到此问题的本地最佳解决方案，我们首先提出了一种计划资源块和用户的算法。然后，我们扩展了该方案，以通过优化差异隐私人工噪声来减少总隐私泄漏。我们将这两个程序的解决方案应用于联合学习系统的参数。在这种情况下，我们假设每个用户都配备了分类器。此外，假定通信单元的资源块比用户数量少。仿真结果表明，与随机调度程序相比，我们提出的调度程序提高了预测的平均准确性。此外，其具有噪声优化器的扩展版本大大减少了隐私泄漏的量。

联合学习（FL）最近被揭示为有希望的技术，以便在网络边缘启用人工智能（AI），其中分布式移动设备在边缘服务器的协调下协同培训共享AI模型。为了显着提高FL的通信效率，通过利用无线多接入信道的叠加特性，遍布空中计算允许大量的移动设备通过利用无线多接入信道的叠加特性同时上传其本地模型。由于无线信道衰落，边缘服务器的模型聚合误差由所有设备中最弱的通道主导，导致严重的孤立问题。在本文中，我们提出了一种继电器协助的合作液计划，以有效地解决了斯塔格勒问题。特别是，我们部署了多个半双工继电器以协同协作在将本地模型更新上载到边缘服务器时的设备。空中计算的性质构成了与传统继电器通信系统中不同的系统目标和约束。此外，设计变量之间的强耦合使得这种系统具有挑战性的优化。为了解决问题，我们提出了一种基于交替优化的算法来优化收发器和中继操作，具有低复杂度。然后，我们在单个中继盒中分析模型聚合误差，并显示我们的继电器辅助方案实现比没有继电器的中继的误差较小的误差。该分析提供了对协同媒体实施中的继电器部署的关键见解。广泛的数值结果表明，与最先进的方案相比，我们的设计达到了更快的融合。

联邦元学习（FML）已成为应对当今边缘学习竞技场中的数据限制和异质性挑战的承诺范式。然而，其性能通常受到缓慢的收敛性和相应的低通信效率的限制。此外，由于可用的无线电频谱和物联网设备的能量容量通常不足，因此在在实际无线网络中部署FML时，控制资源分配和能量消耗是至关重要的。为了克服挑战，在本文中，我们严格地分析了每个设备对每轮全球损失减少的贡献，并使用非统一的设备选择方案开发FML算法（称为Nufm）以加速收敛。之后，我们制定了集成NuFM在多通道无线系统中的资源分配问题，共同提高收敛速率并最小化壁钟时间以及能量成本。通过逐步解构原始问题，我们设计了一个联合设备选择和资源分配策略，以解决理论保证问题。此外，我们表明Nufm的计算复杂性可以通过$ O（d ^ 2）$至$ o（d）$（使用模型维度$ d $）通过组合两个一阶近似技术来降低。广泛的仿真结果表明，与现有基线相比，所提出的方法的有效性和优越性。

随着数据生成越来越多地在没有连接连接的设备上进行，因此与机器学习（ML）相关的流量将在无线网络中无处不在。许多研究表明，传统的无线协议高效或不可持续以支持ML，这创造了对新的无线通信方法的需求。在这项调查中，我们对最先进的无线方法进行了详尽的审查，这些方法是专门设计用于支持分布式数据集的ML服务的。当前，文献中有两个明确的主题，模拟的无线计算和针对ML优化的数字无线电资源管理。这项调查对这些方法进行了全面的介绍，回顾了最重要的作品，突出了开放问题并讨论了应用程序方案。

有限的通信资源，例如带宽和能源以及设备之间的数据异质性是联合学习的两个主要瓶颈（FL）。为了应对这些挑战，我们首先使用部分模型聚合（PMA）设计了一个新颖的FL框架，该框架仅汇总负责特征提取的神经网络的下层，而与复杂模式识别相对应的上层仍保留在个性化设备上。提出的PMA-FL能够解决数据异质性并减少无线通道中的传输信息。然后，我们在非convex损耗函数设置下获得了框架的收敛结合。借助此界限，我们定义了一个新的目标函数，名为“计划数据样本量”，以将原始的不明智优化问题转移到可用于设备调度，带宽分配，计算和通信时间分配的可拖动问题中。我们的分析表明，当PMA-FL的沟通和计算部分具有相同的功率时，可以实现最佳时段。我们还开发了一种二级方法来解决最佳带宽分配策略，并使用SET扩展算法来解决最佳设备调度。与最先进的基准测试相比，提议的PMA-FL在两个典型的异质数据集（即Minist和CIFAR-10）上提高了2.72％和11.6％的精度。此外，提出的联合动态设备调度和资源优化方法的精度比考虑的基准略高，但它们提供了令人满意的能量和时间缩短：MNIST的29％能量或20％的时间缩短； CIFAR-10的能量和25％的能量或12.5％的时间缩短。

联合学习（FL）能够通过定期聚合培训的本地参数来在多个边缘用户执行大的分布式机器学习任务。为了解决在无线迷雾云系统上实现支持的关键挑战（例如，非IID数据，用户异质性），我们首先基于联合平均（称为FedFog）的高效流行算法来执行梯度参数的本地聚合在云端的FOG服务器和全球培训更新。接下来，我们通过调查新的网络知识的流动系统，在无线雾云系统中雇用FEDFog，这促使了全局损失和完成时间之间的平衡。然后开发了一种迭代算法以获得系统性能的精确测量，这有助于设计有效的停止标准以输出适当数量的全局轮次。为了缓解级体效果，我们提出了一种灵活的用户聚合策略，可以先培训快速用户在允许慢速用户加入全局培训更新之前获得一定程度的准确性。提供了使用若干现实世界流行任务的广泛数值结果来验证FEDFOG的理论融合。我们还表明，拟议的FL和通信的共同设计对于在实现学习模型的可比准确性的同时，基本上提高资源利用是必要的。

随着数据和无线设备的爆炸性增长，联合学习（FL）已成为大型智能系统的有希望的技术。利用电磁波的模拟叠加，空中计算是一种吸引力的方法，以减少流量聚集中的通信负担。然而，随着对智能系统的迫切需求，具有超空气计算的多个任务的培训进一步加剧了通信资源的稀缺性。可以在一定程度上通过同时培训共享通信资源的多个任务来减轻此问题，但后者不可避免地带来任务间干扰的问题。在本文中，我们在多输入多输出（MIMO）干扰通道上使用空中多任务FL（OA-MTFL）。我们提出了一种新颖的模型聚集方法，用于对不同器件的局部梯度对准，这减轻了由于信道异质性而在空中计算中广泛存在的脱柱问题。通过考虑设备之间的空间相关性，为所提出的OA-MTFL方案建立统一的通信 - 计算分析框架，并制定设计收发器波束形成和设备选择的优化问题。我们通过使用交替优化（AO）和分数编程（FP）来开发算法来解决这个问题，这有效地缓解了任务间干扰对流程的影响。我们表明，由于使用新的模型聚合方法，设备选择对我们的方案不再是必不可少的，从而避免了通过实现设备选择引起的重大计算负担。数值结果证明了分析的正确性和所提出的计划的出色性能。

在本章中，我们将主要关注跨无线设备的协作培训。培训ML模型相当于解决优化问题，并且在过去几十年中已经开发了许多分布式优化算法。这些分布式ML算法提供数据局部性;也就是说，可以协同地培训联合模型，而每个参与设备的数据仍然是本地的数据。这个地址，一些延伸，隐私问题。它们还提供计算可扩展性，因为它们允许利用分布在许多边缘设备的计算资源。然而，在实践中，这不会直接导致整体学习速度的线性增益与设备的数量。这部分是由于通信瓶颈限制了整体计算速度。另外，无线设备在其计算能力中具有高度异构，并且它们的计算速度和通信速率都可能由于物理因素而高度变化。因此，考虑到时变通信网络的影响以及器件的异构和随机计算能力，必须仔细设计分布式学习算法，特别是在无线网络边缘实现的算法。

通过增加无线设备的计算能力，以及用户和设备生成的数据的前所未有的级别，已经出现了新的分布式机器学习（ML）方法。在无线社区中，由于其通信效率及其处理非IID数据问题的能力，联邦学习（FL）特别有趣。可以通过称为空中计算（AIRCOMP）的无线通信方法加速FL训练，其利用同时上行链路传输的干扰以有效地聚合模型更新。但是，由于Aircomp利用模拟通信，因此它引入了不可避免的估计错误。在本文中，我们研究了这种估计误差对FL的收敛性的影响，并提出了一种改进资源受限无线网络的方法的转移。首先，我们通过静态通道重新传输获得最佳Aircomp电源控制方案。然后，我们调查了传递的空中流体的性能，并在流失函数上找到两个上限。最后，我们提出了一种选择最佳重传的启发式，可以在训练ML模型之前计算。数值结果表明，引入重传可能导致ML性能提高，而不会在通信或计算方面产生额外的成本。此外，我们为我们的启发式提供了模拟结果，表明它可以正确地确定不同无线网络设置和机器学习问题的最佳重传次数。

预计未来的无线网络将支持各种移动服务，包括人工智能（AI）服务和无处不在的数据传输。联合学习（FL）作为一种革命性的学习方法，可以跨分布式移动边缘设备进行协作AI模型培训。通过利用多访问通道的叠加属性，无线计算允许同时通过同一无线电资源从大型设备上传，因此大大降低了FL的通信成本。在本文中，我们研究了移动边缘网络中的无线信息和传统信息传输（IT）的共存。我们提出了一个共存的联合学习和信息传输（CFLIT）通信框架，其中FL和IT设备在OFDM系统中共享无线频谱。在此框架下，我们旨在通过优化长期无线电资源分配来最大化IT数据速率并确保给定的FL收敛性能。限制共存系统频谱效率的主要挑战在于，由于服务器和边缘设备之间的频繁通信以进行FL模型聚合，因此发生的大开销。为了应对挑战，我们严格地分析了计算与通信比对无线褪色通道中无线FL融合的影响。该分析揭示了存在最佳计算与通信比率的存在，该比率最大程度地降低了空中FL所需的无线电资源量，以收敛到给定的错误公差。基于分析，我们提出了一种低复杂性在线算法，以共同优化FL设备和IT设备的无线电资源分配。广泛的数值模拟验证了FL和IT设备在无线蜂窝系统中共存的拟议设计的出色性能。

Federated learning (FL) has achieved great success as a privacy-preserving distributed training paradigm, where many edge devices collaboratively train a machine learning model by sharing the model updates instead of the raw data with a server. However, the heterogeneous computational and communication resources of edge devices give rise to stragglers that significantly decelerate the training process. To mitigate this issue, we propose a novel FL framework named stochastic coded federated learning (SCFL) that leverages coded computing techniques. In SCFL, before the training process starts, each edge device uploads a privacy-preserving coded dataset to the server, which is generated by adding Gaussian noise to the projected local dataset. During training, the server computes gradients on the global coded dataset to compensate for the missing model updates of the straggling devices. We design a gradient aggregation scheme to ensure that the aggregated model update is an unbiased estimate of the desired global update. Moreover, this aggregation scheme enables periodical model averaging to improve the training efficiency. We characterize the tradeoff between the convergence performance and privacy guarantee of SCFL. In particular, a more noisy coded dataset provides stronger privacy protection for edge devices but results in learning performance degradation. We further develop a contract-based incentive mechanism to coordinate such a conflict. The simulation results show that SCFL learns a better model within the given time and achieves a better privacy-performance tradeoff than the baseline methods. In addition, the proposed incentive mechanism grants better training performance than the conventional Stackelberg game approach.

Federated Learning (FL) is a collaborative machine learning (ML) framework that combines on-device training and server-based aggregation to train a common ML model among distributed agents. In this work, we propose an asynchronous FL design with periodic aggregation to tackle the straggler issue in FL systems. Considering limited wireless communication resources, we investigate the effect of different scheduling policies and aggregation designs on the convergence performance. Driven by the importance of reducing the bias and variance of the aggregated model updates, we propose a scheduling policy that jointly considers the channel quality and training data representation of user devices. The effectiveness of our channel-aware data-importance-based scheduling policy, compared with state-of-the-art methods proposed for synchronous FL, is validated through simulations. Moreover, we show that an "age-aware" aggregation weighting design can significantly improve the learning performance in an asynchronous FL setting.

在本文中，研究了无线网络的联合学习（FL）。在每个通信回合中，选择一部分设备以有限的时间和能量参与聚合。为了最大程度地减少收敛时间，在基于Stackelberg游戏的框架中共同考虑了全球损失和延迟。具体而言，在Leader级别上，将基于信息的设备选择（AOI）选择为全球损失最小化问题，而子渠道分配，计算资源分配和功率分配在追随者级别被视为延迟最小化问题。通过将追随者级别的问题分为两个子问题，追随者的最佳响应是通过基于单调优化的资源分配算法和基于匹配的子渠道分配算法获得的。通过得出收敛速率的上限，重新制定了领导者级别的问题，然后提出了基于列表的设备选择算法来实现Stackelberg平衡。仿真结果表明，所提出的设备选择方案在全球损失方面优于其他方案，而开发的算法可以显着降低计算和通信的时间消耗。

本文通过匹配的追求方法开发了一类低复杂设备调度算法，以实现空中联合学习。提出的方案紧密跟踪了通过差异编程实现的接近最佳性能，并且基于凸松弛的众所周知的基准算法极大地超越了众所周知的基准算法。与最先进的方案相比，所提出的方案在系统上构成了较低的计算负载：对于$ k $设备和参数服务器上的$ n $ antennas，基准的复杂性用$ \ left缩放（n^）2 + k \ right）^3 + n^6 $，而提出的方案量表的复杂性则以$ 0 <p，q \ leq 2 $为$ k^p n^q $。通过CIFAR-10数据集上的数值实验证实了所提出的方案的效率。

个性化联合学习（PFL）是一种新的联邦学习（FL）方法，可解决分布式用户设备（UES）生成的数据集的异质性问题。但是，大多数现有的PFL实现都依赖于同步培训来确保良好的收敛性能，这可能会导致严重的散乱问题，在这种情况下，训练时间大量延长了最慢的UE。为了解决这个问题，我们提出了一种半同步PFL算法，被称为半同步个性化的FederatedAveraging（Perfeds $^2 $），而不是移动边缘网络。通过共同优化无线带宽分配和UE调度策略，它不仅减轻了Straggler问题，而且还提供了收敛的培训损失保证。我们根据每回合的参与者数量和回合数量来得出Perfeds2收敛速率的上限。在此基础上，可以使用分析解决方案解决带宽分配问题，并且可以通过贪婪算法获得UE调度策略。实验结果与同步和异步PFL算法相比，验证了Perfeds2在节省训练时间和保证训练损失的收敛方面的有效性。

Federated learning (FL), as a type of distributed machine learning, is capable of significantly preserving clients' private data from being exposed to adversaries. Nevertheless, private information can still be divulged by analyzing uploaded parameters from clients, e.g., weights trained in deep neural networks. In this paper, to effectively prevent information leakage, we propose a novel framework based on the concept of differential privacy (DP), in which artificial noises are added to parameters at the clients' side before aggregating, namely, noising before model aggregation FL (NbAFL). First, we prove that the NbAFL can satisfy DP under distinct protection levels by properly adapting different variances of artificial noises. Then we develop a theoretical convergence bound of the loss function of the trained FL model in the NbAFL. Specifically, the theoretical bound reveals the following three key properties: 1) There is a tradeoff between a convergence performance and privacy protection levels, i.e., better convergence performance leads to a lower protection level; 2) Given a fixed privacy protection level, increasing the number N of overall clients participating in FL can improve the convergence performance; and 3) There is an optimal number aggregation times (communication rounds) in terms of convergence performance for a given protection level. Furthermore, we propose a K-client random scheduling strategy, where K (1 ≤ K < N ) clients are randomly selected from the N overall clients to participate in each aggregation. We also develop a corresponding convergence bound for the loss function in this case and the K-client random scheduling strategy also retains the above three properties. Moreover, we find that there is an optimal K that achieves the best convergence performance at a

本文建议使用通信管道来提高移动边缘计算应用程序中联合学习的无线频谱利用效率和收敛速度。由于无线子渠道有限，在联合学习算法的每次迭代中，总计客户端的一部分。另一方面，计划的客户等待最慢的客户端完成计算。我们建议首先根据客户在计算联合学习模型的本地梯度所需的时间将客户聚集。然后，我们安排了来自所有群集的客户的混合，以管道的方式发送其本地更新。这样，更多的客户可以参与每次迭代，而不仅仅是等待较慢的客户完成计算的速度。虽然单个迭代的持续时间没有改变，但提出的方法可以显着减少达到目标准确性所需的迭代次数。我们为在不同的设置下提供了最佳客户群聚类的通用公式，并在分析上得出了一种有效的算法来获得最佳解决方案。我们还提供了数值结果，以证明针对不同数据集和深度学习体系结构所提出的方法的收益。

我们检查了通过直播（OTA）聚合的联合学习（FL），移动用户（MUS）旨在借助聚合本地梯度的参数服务器（PS）在全球模型上达成共识。在OTA FL中，MUS在每个训练回合中使用本地数据训练他们的模型，并以未编码的方式使用相同的频带同时传输其梯度。根据超级梯度的接收信号，PS执行全局模型更新。尽管OTA FL的通信成本显着降低，但它容易受到不利的通道影响和噪声的影响。在接收器侧采用多个天线可以减少这些效果，但是对于远离PS的用户来说，路径损失仍然是一个限制因素。为了改善此问题，在本文中，我们提出了一种基于无线的层次FL方案，该方案使用中间服务器（ISS）在MUS更密集的区域形成簇。我们的计划利用OTA群集聚合与MUS与其相应的IS进行交流，而OTA全球聚合从ISS到PS。我们提出了针对所提出算法的收敛分析，并通过对使用ISS的衍生分析表达式和实验结果的数值评估显示，与单独使用较少的传输功率相比，利用ISS的结果比单独的OTA FL具有更快的收敛性和更好的性能。我们还使用不同数量的群集迭代以及不同数据集和数据分布来验证性能的结果。我们得出的结论是，群集聚集的最佳选择取决于MUS和集群之间的数据分布。

如今，各种机器学习（ML）应用程序在无线网络边缘提供连续数据处理和实时数据分析。分布式ML解决方案受到资源异质性严重挑战，特别是所谓的脱柱效应。为了解决此问题，我们设计一种用于设备的新设备到设备（D2D）辅助编码联合学习方法（D2D-CFL），用于在特征隐私泄漏时跨设备负载平衡。所提出的解决方案捕获系统动态，包括数据（时间依赖学习模型，数据到达的各种强度），设备（不同的计算资源和培训数据量）和部署（各种位置和D2D图连接）。我们得出了最佳压缩速率，以实现最小处理时间并建立与收敛时间的连接。由此产生的优化问题提供了次优压缩参数，其提高了总培训时间。我们所提出的方法有利于实时协同应用，用户不断地生成培训数据。

联合学习（FL）是一种新颖的学习范式，可解决集中学习的隐私泄漏挑战。但是，在FL中，具有非独立和相同分布（非IID）特征的用户可能会恶化全局模型的性能。具体而言，由于非IID数据，全局模型受到权重差异的挑战。为了应对上述挑战，我们提出了机器学习（ML）模型（FIDDIF）的新型扩散策略，以通过非IID数据最大化FL性能。在FedDif中，用户通过D2D通信将本地模型传播给相邻用户。 FedDif使本地模型能够在参数聚合之前体验不同的分布。此外，从理论上讲，我们证明了FedDif可以规避体重差异挑战。在理论的基础上，我们提出了ML模型的沟通效率扩散策略，该策略可以决定基于拍卖理论的学习绩效和沟通成本之间的权衡。绩效评估结果表明，与非IID设置相比，FedDIF将全球模型的测试准确性提高了11％。此外，与最新方法相比