I detta dokument studeras problemet med gemensam makt- och resursfördelning (JPRA) för ultratillförlitlig låg latenskommunikation (URLLC) i fordonsnätverk. Därigenom minimeras fordonsanvändarnas nätomfattande elförbrukning (VUES) med hög tillförlitlighet när det gäller probabilistiska köförseningar. Med hjälp av extremvärdesteorin (EVT) definieras ett nytt tillförlitlighetsmått för att karakterisera extrema händelser som hänför sig till fordonens kölängder som överskrider ett fördefinierat tröskelvärde. För att lära sig dessa extrema händelser, förutsatt att de är oberoende och identiskt fördelade över VUES, föreslås ett nytt distribuerat tillvägagångssätt baserat på federerat lärande (FL) för att uppskatta slutfördelningen av kölängderna. Med tanke på de kommunikationsförseningar som FL har ådragit sig över trådlösa länkar används Lyapunov-optimering för att härleda JPRA-policyn som möjliggör URLLC för varje VUE på ett distribuerat sätt. Den föreslagna lösningen valideras sedan med hjälp av omfattande simuleringar med hjälp av en Manhattan-mobilitetsmodell. Simuleringsresultat visar att FL möjliggör den föreslagna metoden för att uppskatta svansfördelningen av köer med en noggrannhet som är nära en centraliserad lösning med upp till 79% minskning av mängden utbytta data. Dessutom ger den föreslagna metoden upp till 60 %-ig minskning av VUE med stora kölängder, samtidigt som den genomsnittliga strömförbrukningen minskas med två gånger, jämfört med ett genomsnittligt köbaserat basvärde. Index Terms-Vehicular kommunikation, ultra-tillförlitlig låglatens kommunikation (URLLC), federerad inlärning (FL), extremvärdesteori (EVT).
I Ref föreslog författarna ett nytt distribuerat tillvägagångssätt baserat på FL för att lära sig den nätverksomfattande ködynamiken i fordonsnätverk för att uppnå ultratillförlitlig låg latenskommunikation (URLLC) via ett gemensamt makt- och resursfördelningsproblem.
Distributed Federated Learning for Ultra-Reliable Low-Latency Vehicular Communications
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}