大規模ネットワークにおけるオーバー・ザ・エア連邦学習のためのランダム集約ビームフォーミング

本論文では、大規模ネットワークにおける連邦学習のためのランダム集約ビームフォーミングを提案する。提案手法は、チャネル推定を必要とせずに、集約ビームフォーミングベクトルをランダムサンプリングすることで実装される。さらに、デバイス数が大きくなるときの集約誤差と選択デバイス数の理論的な解析を行う。