Obemannade luftfartyg (UAV) svärmar måste utnyttja maskininlärning (ML) för att utföra olika uppgifter som sträcker sig från samordnad bana planering till kooperativ måligenkänning. På grund av bristen på kontinuerliga förbindelser mellan UAV-svärmen och markbasstationer (BS), kommer det dock att vara en utmaning att använda centraliserad ML, särskilt när det gäller att hantera en stor mängd data. I detta dokument föreslås ett nytt ramverk för att genomföra distribuerade federerade lärande (FL) algoritmer inom en UAV svärm som består av en ledande UAV och flera följande UAVs. Varje efterföljande UAV tränar en lokal FL-modell baserad på dess insamlade data och skickar sedan denna utbildade lokala modell till den ledande UAV som kommer att aggregera de mottagna modellerna, generera en global FL-modell, och överföra den till följare över det intra-svärma nätverket. För att identifiera hur trådlösa faktorer, som blekning, överföringsfördröjning och UAV-antennvinkelavvikelser till följd av vind och mekaniska vibrationer, påverkar FL:s prestanda utförs en rigorös konvergensanalys för FL. Därefter föreslås en gemensam energiallokering och schemaläggning för att optimera konvergensen för FL samtidigt som hänsyn tas till energiförbrukningen under konvergensen och det krav på fördröjning som ställs av svärmens kontrollsystem. Simuleringsresultaten bekräftar effektiviteten i konvergensanalysen för FL och visar att den gemensamma designstrategin kan minska antalet kommunikationsrundor som behövs för konvergens med så mycket som 35 % jämfört med grundscenariot.
Såvitt vi vet är studien av REF den första som föreslår genomförandet av FL för gemensam maktfördelning och schemaläggning av UAV-svärmar.
Federated Learning in the Sky: Joint Power Allocation and Scheduling with UAV Swarms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}