Integrando Sensores, Comunicación y Computación en el Cielo

Los dispositivos de borde montados en Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) son particularmente ventajosos para el aprendizaje federado de borde (FEEL) debido a su flexibilidad y movilidad en la recolección eficiente de datos. En el FEEL asistido por UAV, el sentido, la computación y la comunicación están acoplados y compiten por recursos a bordo limitados, y el despliegue de UAV también afecta el rendimiento del sentido y la comunicación. Por lo tanto, el diseño conjunto del despliegue de UAV y la asignación de recursos es crucial para lograr el rendimiento óptimo de entrenamiento. En este artículo, abordamos el problema del diseño conjunto del despliegue de UAV y la asignación de recursos para FEEL a través de un estudio de caso concreto de reconocimiento de movimiento humano basado en sensores inalámbricos. Debido a los canales de sentido no ideales, consideramos el modelo de sentido probabilístico. Luego, derivamos el límite superior de la pérdida de entrenamiento de FEEL como una función de la probabilidad de sentido. Formulamos un problema de minimización del tiempo de entrenamiento optimizando conjuntamente el despliegue de UAV, los recursos de sensores integrados, computación y comunicación (ISCC) bajo una restricción deseable de brecha de optimalidad. Para resolver este desafiante problema no convexa de enteros mixtos, proponemos nuestro algoritmo basado en la técnica de optimización alternante. Los resultados de la simulación demuestran que nuestro algoritmo supera a otras líneas base en cuanto a la tasa de convergencia y la precisión de las pruebas.