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大规模MIMO通信系统中联邦学习的压缩感知方法( A Compressive Sensing Approach for Federated Learning over Massive MIMO Communication Systems )
YS Jeon MM Amiri J Li HV Poor
联合学习是一种保护隐私的方法，通过与无线设备协作，在中央服务器上训练全局模型，每个设备都有自己的本地训练数据集。本文提出了一种用于大规模多输入多输出通信系统中的联合学习的压缩感知方法，该系统中的中央服务器配置了一个大规模天线阵列，并与无线设备进行通信。系统设计中的一个主要挑战是在中央服务器上准确地重建从无线设备计算并发送的局部梯度向量。为了克服这一挑战，我们首先建立了一种传输策略，从器件处的局部梯度向量构造稀疏的传输信号。然后我们提出了一种压缩感知算法，使得服务器能够利用发射信号的稀疏性，迭代地找到发射信号的线性最小均方误差(LMMSE)估计值。我们还导出了每次迭代时残差的解析阈值，以设计所提算法的停止准则。我们表明，对于稀疏的发射信号，所提出的算法比LMMSE算法需要更少的计算复杂度。仿真结果表明，该方法的性能优于传统的线性波束形成方法，并且在完全重构的情况下缩小了联合学习和集中学习之间的性能差距。
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