无线通信中的边缘智能

• 作者: 刘婷婷 杨晨阳 索士强 黄远芳
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 无线边缘网络 机器学习 知识与数据联合驱动 分布式训练
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 特约稿
• 页码范围: 1789-1803
• 页数: 15页
• 分类号: TN929.53
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2020.11.001

摘要

本文综述了机器学习(Machine learning,ML)在无线边缘网络的主要应用、典型学习方法、以及性能潜力.首先分析了无线边缘智能与传统人工智能的区别.而后讨论了两种降低训练ML复杂度的思路,一种是从学习方法角度研究知识与数据联合驱动的ML,另一种是从无线系统角度设计合适的训练和决策方法,分析了集中式决策和分布式决策、集中式训练和分布式训练的优缺点.进一步介绍了联邦学习在无线边缘网络中的应用现状和适用场景,总结了在降低通信开销和个性化学习方面的研究进展与存在的问题.最后对全文进行了总结.