联邦学习论文分析1----联邦学习_功率分配_频带分配_传输速率_能耗

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本文是对论文《Multi-Server Federated Edge Learning for Low Power Consumption Wireless Resource Allocation Based on User QoE》的分析，第一作者为北京信息科技大学 Tianyi Zhou

一、文章概述

在本文中，作者设计了一种上行链路功率分配(UPA)及频带分配(BA)算法，用于优化联邦学习(FEL)过程中的传输速率(传输时间)和能量消耗。仿真结果表明，相较于基线，在传输时间上有着31.9%的提升，在传输能耗上有着9.6%的提升。

二、系统模型环境

整个系统处于上图所示的环境中，多基站与多用户相连接，每个基站配备MBS服务器用于进行AI模型处理。

本篇文章的目标就是合理配置基站功率，降低用户与基站间传输的时间与能耗。

三、上行链路功率分配(UPA)算法

1.系统目标

上行链路功率分配算法旨在通过控制功率分配P，以最小化目标函数V，展开如下

其中，表示对于不同边缘设备的偏好程度(权重)。例如对于电池电量充足，本地及传输数据量较多的设备(活跃设备)应当赋予更高的权重。和代表用户对于传输时间和能量消耗的偏好程度。约束条件为。当用户选择省电模式时，应该赋予能耗更高的比重。当用户选择高性能模式时，应该赋予传输时间更高的比重。
为任务本地计算与传输的最大时间限制，为上行链路传输用时，需要满足。即任意用户设备，本地计算时间(local)与上传时间总和小于最大时限，同时任务目标是尽可能减少上传时间。为边缘用户本地计算和上传的总能耗，为上行链路传输时的能量消耗。

2.约束条件

常见功率、时延约束

3.公式推导

(1)传输时间

对于系统传输时间，其具体公式为

其中表示系统策略(即是否在某一时刻开启传输)，表示所需传递参数的规模，表示信道容量的大小。

(2)系统能耗

对于系统能耗，定义为:功率*时间，具体公式为

4.算法求解

经过分析，作者得出结论:该优化问题为严格拟凸问题，系统目标的一阶求导如下

分析可知，一阶导数初始值小于0，且单调增加。


其一阶导函数为0的点通过二分法求解。

5.伪代码

四、频带分配(BA)算法

1.系统目标

频带分配(BA)算法的系统目标是优化传输能耗(与UPA有一定的重合)

其中代表频带的分配率。

2.约束条件

3.算法求解

经过数学推导，能耗最小时对应的频带分配率为

上式关于单调不增。这就是说，当Tu较小时，根据公式求解，将会分配给该边缘设备较大比率的频带。

五、性能表征