核心概念
무선 네트워크에서 다중 안테나 액세스 포인트(AP)가 다수의 무선 디바이스로부터 센서 데이터의 산술 평균을 복구하는 공중 계산 시나리오에서, 전송 스칼라, 노이즈 제거 계수 및 수신 빔포밍 벡터의 최적 설계를 통해 추정 왜곡을 최소화한다.
要約
이 논문은 무선 네트워크에서 공중 계산(AirComp)을 통한 빠른 데이터 집계를 다룹니다. 다중 안테나 액세스 포인트(AP)는 다수의 무선 디바이스로부터 센서 데이터의 산술 평균을 복구하는 것을 목표로 합니다. 추정 왜곡을 최소화하기 위해, 무선 디바이스의 전송 스칼라, 노이즈 제거 계수 및 AP의 수신 빔포밍 벡터의 공동 최적화를 고려하는 평균 제곱 오차(MSE) 최소화 문제를 정식화합니다.
전송 스칼라와 노이즈 제거 계수에 대한 폐쇄형 표현식을 도출하여, 수신 빔포밍 벡터에 대한 비볼록 이차 제약 이차 프로그래밍(QCQP) 문제를 얻습니다. 특히 대규모 다중 입력 다중 출력(MIMO) AirComp 시스템에서 중요한 빔포밍 설계의 계산 복잡성을 해결하기 위해, 연속 볼록 근사(SCA) 및 라그랑지 쌍대성을 활용하여 수신 빔포밍의 최적 구조를 탐구합니다.
제안된 최적 빔포밍 구조를 활용하여, SCA 및 반한정 완화(SDR)에 기반한 두 가지 효율적인 알고리즘을 개발합니다. 이 알고리즘은 계산 복잡성이 낮으면서도 기준 알고리즘과 거의 동일한 MSE 성능을 제공합니다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법의 효과를 검증합니다.
統計
다중 안테나 AP에서 안테나 수가 증가할수록 AirComp의 MSE가 단조 감소한다.
제안된 SCA-Opt 알고리즘은 직접 SDR 및 SDR-Opt 알고리즘보다 MSE 성능이 우수하며, 직접 SCA와 거의 동일한 성능을 보인다.
SDR-Opt와 SCA-Opt의 평균 계산 시간은 안테나 수에 거의 영향을 받지 않으며, 직접 SDR 및 SCA보다 훨씬 낮다.
무선 디바이스 수가 증가할수록 SCA 기반 알고리즘의 MSE 성능이 악화되지만, SDR-Opt와 SCA-Opt는 여전히 우수한 성능을 유지한다.
SDR-Opt와 SCA-Opt의 평균 계산 시간은 무선 디바이스 수 증가에 따라 증가하지만, 직접 SDR 및 SCA보다 여전히 낮다.
引用
"무선 네트워크에서 공중 계산(AirComp)을 통한 빠른 데이터 집계를 다룹니다."
"다중 안테나 액세스 포인트(AP)는 다수의 무선 디바이스로부터 센서 데이터의 산술 평균을 복구하는 것을 목표로 합니다."
"제안된 최적 빔포밍 구조를 활용하여, SCA 및 반한정 완화(SDR)에 기반한 두 가지 효율적인 알고리즘을 개발합니다."