典型文献
联邦边缘学习的低功耗带宽分配与用户调度
文献摘要：
为了降低联邦边缘学习(federated edge learning,FEL)能耗,提出了应用于多服务器边缘蜂窝网络的联合资源优化分配策略,包含低功耗带宽分配(bandwidth allocation,BA)策略以及智能边缘用户调度机制.低功耗BA理论推导结果表明,为了实现在约束时间内的能耗最小化,应为计算能力较弱、信道条件较差的设备分配更大带宽.进一步,在本地边缘设备数据量差异较大和数据量近似两种情景下,模拟了智能边缘用户调度机制,并提出了时间平均筛选和时间峰值筛选两种优化策略.仿真结果表明,与参考算法相比,采用低功耗BA策略,传输功率最大可以降低43.5％,传输能耗最大降低17.7％;采用优化的用户调度策略可以进一步提升系统性能,其中,设备传输功率最大降低了 56.5％,设备传输能耗最大降低了 22％.
文献关键词：
联邦边缘学习;低功耗;联合资源优化;带宽分配;用户调度
中图分类号：
作者姓名：
周天依;潘春雨;郑镛;李学华
作者机构：
北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101
文献出处：
引用格式：
[1]周天依;潘春雨;郑镛;李学华-.联邦边缘学习的低功耗带宽分配与用户调度)[J].北京信息科技大学学报（自然科学版）,2022(01):27-33
A类：
联合资源优化
B类：
联邦边缘学习,低功耗,带宽分配,federated,edge,learning,FEL,多服务器,蜂窝网络,优化分配,分配策略,bandwidth,allocation,BA,边缘用户,调度机制,理论推导,能耗最小化,计算能力,信道,大带宽,地边,边缘设备,数据量,时间平均,传输功率,功率最大,用户调度策略,提升系统,系统性能
AB值：
0.328634
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