54、6 GHz频段共享与联邦学习策略研究

6 GHz频段共享与联邦学习策略研究

6 GHz频段FWA基站与GEO卫星接收器的电磁兼容性评估

在当今的通信领域，6 GHz频段的使用对于无人机视频服务传输具有重要意义，但同时也面临着与地球静止轨道（GEO）卫星接收器的电磁兼容性（EMC）问题。由于使用了共同的频段，若不解决EMC问题，利用固定无线接入（FWA）基站网络从无人机板载传输视频服务是不可行的。

评估方法与步骤

为了评估FWA基站发射机与GEO卫星接收器之间的EMC，我们需要进行一系列的计算，具体步骤如下：
1. 计算归一化到GEO卫星接收器输入的热噪声功率（NUP） ：
- 公式：$NUP = 10 × log(kT \Delta F_{beam}) = -120.4 dBW$
- 参数说明：
- $\Delta F_{beam}$：等效接收器噪声带宽，等于GEO卫星信道（波束）在5850 - 6425 MHz频段的带宽，即$\Delta F_{beam} = 72 MHz$。
- $T$：归一化到GEO卫星接收器输入的等效天线噪声温度，$T = 900 K$。
2. 计算GEO卫星接收器输入处总干扰的允许值（IAVAL） ：
- 公式：$IAVAL = NUP + Kz = NUP - 12.2 = -132.6 dBW$
- 参数说明：$Kz$为允许干扰水平的标准，根据相关建议，有害干扰功率应限制在晴空系统噪声的6%，即$Kz = -12.2 dB$。
3. 计算落入GEO卫星接收器波束内的FWA基站发射机发射频段的平均数量（NFWA） ：
- 公式：$NFWA = (N_{BS}/\Delta F_{band}) × \Delta F_{beam} = (6500/575) × 72 ≈ 814 BS$
- 参数说明：
- $N_{BS}$：根据EMC场景，在5850 - 6425 MHz频段的FWA基站总数，$N_{BS} = 6500$。
- $\Delta F_{band}$：FWA基站网络使用的5850 - 6425 MHz频段的总范围，$\Delta F_{band} = 575 MHz$。
4. 计算同时运行的采用时分双工（TDD）模式的FWA基站发射机数量（$N_{BS TDD}$） ：
- 公式：$N_{BS TDD} = N_{BS}/2 = 407 BS$
- 由于TDD基站发射机以非同步模式工作，且层数为5，在EMC评估中假设无人机和FWA基站的分布是每层约包含80个无人机基站。
5. 计算由于偏离主轴线导致的GEO卫星接收器接收天线增益的额外衰减（$\Delta G_{ADD}$） ：
- 此计算依据国际电信联盟（ITU）无线电规则附录30B进行。
6. 计算来自基站和FWA基站发射机的总干扰 ：
- 步骤6a ：计算每个“层”的无人机基站和FWA基站发射机的干扰。假设每层的所有基站都人为地位于一个点，且基站发射机的天线在方位平面上指向GEO卫星。
- 公式：$P_{oneBS_int} = P_{BsTx} + G_{BS} + G_{SR} - \Delta G_{ADD} - L_{pol} - L_{LOS}$
- 参数说明：
- $P_{BsTx}$：基站发射机功率，dBW。
- $G_{BS}$：基站天线增益，dBi。
- $G_{SR}$：GEO卫星接收器天线增益，dBi。
- $\Delta G_{ADD}$：由于偏离主轴线导致的GEO卫星接收器接收天线增益的额外衰减，dB。
- $L_{pol}$：传播线路上的极化损耗，dB。
- $L_{LOS}$：自由空间传输损耗，dB。
- 步骤6b ：计算第i层80个无人机基站和FWA基站发射机的总干扰水平（$P_{int_80BS(i)}$）。
- 公式：$P_{int_80BS(i)} = P_{oneBS_int} + 10Lg(80) = P_{oneBS_int} + 19$
- 计算无人机和FWA基站组的总干扰水平（$P_{total}$） ：
- 公式：$P_{total} = \sum_{i = 1}^{5}10^{P_{int_80BS(i)}/10}(W)$，或$P_{total} = 10 × Lg(\sum_{i = 1}^{5}10^{P_{int_80BS(i)}/10})(dBW)$

计算结果与分析

通过上述步骤，我们得到了不同纬度层的总干扰功率计算结果，具体如下表所示：
| 层数(i) | 北纬度 | 基站仰角 | $GDHA_BD$ (dBi) | $L_{LOS}$ (dB) | $\Delta G_{ADD}$ (dB) | $P_{oneBS_int}$ (dBW) | $P_{int_80BS}$ (dBW) | $P_{total}$ (dBW) |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 45° - 50° | 39.2° | 3.7 | 200 | 1 | -170.3 | -151.3 | -141.5 |
| 2 | 50° - 55° | 33.8° | 5.2 | 200 | 1.2 | -169.0 | -150.0 | |
| 3 | 55° - 60° | 28.3° | 6.8 | 200 | 1.5 | -167.7 | -148.7 | |
| 4 | 60° - 65° | 23.0° | 8.8 | 200 | 2 | -166.2 | -147.2 | |
| 5 | 65° - 70° | 17.7° | 10.3 | 200 | 3 | -165.7 | -146.7 | |

从表中可以看出，不同层的总干扰功率值在 -166.2 到 -170.3 dBW之间，所有考虑的基站和FWA发射机的总干扰值为 -141.5 dBW。将$P_{total}$与允许的总干扰值$IAVAL$进行比较，我们可以得出结论：支持无人机视频服务的基站发射机与GEO卫星接收器之间将实现电磁兼容性。

为了验证上述分析方法的准确性，我们还使用了Visualyse Professional V7软件包进行了模拟计算。模拟结果显示，GEO卫星接收器输入处的总干扰为 -142.8 dBW。两种方法的结果相差1.3 dB或0.9%，这满足工程计算的精度要求，表明我们提出的分析方法可以简化EMC计算，无需使用复杂的建模系统。

无线信道上的联邦学习策略

在5G和6G应用中，大量连接设备产生的海量数据集需要通过复杂模型进行训练和学习，以实现准确的估计。然而，无线代理的功率和带宽有限，使得集中式解决方案的成本越来越高。同时，隐私保护成为新应用中的重要问题。分布式机器学习（ML）方案由于无需在代理之间交换本地数据，能够有效保护代理隐私并更高效地利用通信资源，因此成为集中式ML的替代方案。

联邦学习的动机与学习目标

联邦学习（FL）是一种隐私保护的分布式ML方案，它允许许多客户端（如移动设备）在不交换训练数据的情况下协作训练模型，同时保持训练数据的分散性。FL的目标是估计一个未知向量$\theta_0$，它是某个全局成本函数$J_{glob}(\theta)$的最小值，即$\theta_0 = argmin_{\theta} J_{glob}(\theta)$。

由于数据集分布在网络节点上，每个节点只能访问自己的数据，仅依靠自身数据无法实现全局最优。因此，节点需要与邻居合作，通过不断的合作和信息共享过程，使网络中的所有节点能够收敛到全局最优$\theta_0$。

网络模型

FL旨在从分布在网络节点上的测量数据中估计一个1 × M的未知向量$\theta_0$。网络图G由节点集N和边集E组成。对于节点k和l，如果它们可以交换信息，即$(k, l) \in E$，则称节点k是节点l的邻居。

节点的向量信号定义为$x = [x_1, \cdots, x_N] \in R^N$，其中节点k的信号为$x_k$，$x(i)$表示时间i的图信号。每个节点k的邻居集$N_k$表示与节点k相连的节点集。边的权重$c_{l,k}$由N × N的矩阵S定义，其值满足：
- $c_{l,k} > 0$
- $\sum_{l = 1}^{N} c_{l,k} = 1$
- $c_{l,k} = 0$，如果$l \notin N_k$

在独立同分布（IID）数据集的情况下，边的权重相等，即$c_{l,k} = \frac{1}{N}$，$l, k \in N_k$。

每个节点k接收到的信号通过线性组合相邻节点的样本进行处理：$x_k = \sum_{l \in N_k} c_{lk}x_l$。

为了定义训练模型的输出，我们考虑线性滤波器$\theta$：$\theta = \sum_{m = 0}^{M - 1} \theta_{o}^m S^m$，其中$\theta_m$表示滤波器系数，M为其阶数。输入向量$x(i)$通过该滤波器得到输出向量$y(i)$：$y(i) = \sum_{m = 0}^{M - 1} \theta_{o}^m S^m x(i - m) + v(i)$，其中$v(i)$是一个加性零均值白噪声过程，且在空间上独立。

我们采用均方误差（MSE）准则来估计$\theta_{o}$，定义全局成本函数为$J_{glob}(\theta) = \sum_{k = 1}^{M} J_{k}(\theta) = \sum_{k = 1}^{M} E|y_{k}(i) - X_{k}(i)\theta|^2$，其中$J_{k}(\theta)$是与每个代理k相关的MSE成本函数。

联邦学习算法

联邦学习根据数据集的分布情况可以分为针对IID数据集和非IID数据集的算法，同时还有分布式策略。
1. 针对IID数据集的算法 ：
- 联邦平均算法（FEDAVG） ：这是最常见的优化联邦学习的方法，包括两个轮次。首先，节点在本地更新模型：$y_i = y_i - \eta_l g_i(y_i)$，其中$\eta_l$是本地步长。然后，中央服务器聚合客户端的模型更新以更新通用模型：$x \leftarrow x + \eta_g \sum_{i \in S} (y_i - x)$，其中$\eta_g$是全局步长。这两个轮次重复进行，直到通用模型达到收敛值。
2. 针对非IID数据集的算法 ：
- 随机控制平均算法（SCAFFOLD） ：由于联邦学习使用的是终端用户设备生成的本地数据，数据通常是非IID的。SCAFFOLD算法通过在服务器端计算校正参数并发送给节点，节点使用该参数校正本地更新，从而克服了异构网络中出现的客户端漂移问题，并能在显著更少的通信轮次内收敛。
3. 分布式策略 ：
- Gossip算法 ：在每个通信轮次，节点k选择一个邻居边进行合作，两个节点交换向量参数$\theta$以更新本地模型。
- 共识策略 ：假设邻居集$N_k$满足$1 < N_k < N$。在每个通信轮次i，每个节点k执行两个步骤：
- 节点k与其邻居$\theta_t(i)$（$t \in N_k$）交换其更新后的模型权重。
- 节点使用接收到的权重更新其模型：
- $\phi_k(i + 1) = \sum_{l \in N_k} a_{lk} \theta_l(i)$
- $\theta_k(i + 1) = \phi_k(i) - \mu_k c_{lk} \nabla_{\theta} J_{k}(\theta_k(i))$
- 其中$J_{k}(\theta_k(i)) = E|y_{k}(i) - X_{k}(i)\theta|^2$，$c_{lk}$和$a_{lk}$是非负标量，满足上述边权重的条件。

综上所述，6 GHz频段的FWA基站与GEO卫星接收器的EMC评估以及无线信道上的联邦学习策略都具有重要的研究价值。通过合理的评估方法和算法选择，我们可以解决通信中的电磁兼容性问题和数据隐私保护问题，推动通信技术的发展。

6 GHz频段共享与联邦学习策略研究

联邦学习算法对比分析

在实际应用中，不同的联邦学习算法和策略具有不同的特点和适用场景。下面我们将对FEDAVG和共识策略进行详细的对比分析。

FEDAVG策略

FEDAVG算法是一种常见的联邦学习算法，它采用中央服务器和客户端协作的方式进行模型训练。其工作流程如下：
1. 本地更新 ：客户端接收中央服务器发送的全局模型，然后在本地使用自己的数据进行K次局部更新。公式为$y_i = y_i - \eta_l g_i(y_i)$，其中$\eta_l$是本地步长。
2. 全局聚合 ：中央服务器收集客户端的模型更新，然后使用公式$x \leftarrow x + \eta_g \sum_{i \in S} (y_i - x)$更新全局模型，其中$\eta_g$是全局步长。

FEDAVG算法的优点是实现简单，能够在一定程度上保护数据隐私。然而，它也存在一些缺点，例如在数据非IID分布的情况下，收敛速度较慢，可能无法达到全局最优。

共识策略

共识策略是一种分布式的联邦学习策略，它允许节点在没有中央服务器的情况下进行协作。其工作流程如下：
1. 信息交换 ：在每个通信轮次i，节点k与其邻居$\theta_t(i)$（$t \in N_k$）交换其更新后的模型权重。
2. 模型更新 ：节点使用接收到的权重更新其模型，公式为$\phi_k(i + 1) = \sum_{l \in N_k} a_{lk} \theta_l(i)$和$\theta_k(i + 1) = \phi_k(i) - \mu_k c_{lk} \nabla_{\theta} J_{k}(\theta_k(i))$。

共识策略的优点是具有更好的分布式特性，能够在数据非IID分布的情况下更快地收敛。然而，它的实现相对复杂，需要节点之间进行更多的通信。

对比结果

为了直观地比较FEDAVG和共识策略，我们可以通过以下表格进行对比：
| 策略 | 适用场景 | 收敛速度 | 实现复杂度 | 数据隐私保护 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| FEDAVG | IID数据 | 较慢（非IID数据） | 简单 | 较好 |
| 共识策略 | IID和非IID数据 | 较快 | 复杂 | 较好 |

从表格中可以看出，FEDAVG适用于数据IID分布的场景，实现简单，但在非IID数据下收敛速度较慢。而共识策略在IID和非IID数据下都能有较好的表现，收敛速度较快，但实现复杂度较高。

实际应用中的考虑因素

在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求选择合适的联邦学习算法和策略。以下是一些需要考虑的因素：
1. 数据分布 ：如果数据是IID分布的，FEDAVG算法可能是一个不错的选择。如果数据是非IID分布的，共识策略可能更适合。
2. 节点通信能力 ：共识策略需要节点之间进行更多的通信，因此需要节点具有较好的通信能力。如果节点的通信能力有限，FEDAVG算法可能更合适。
3. 隐私要求 ：两种策略都能在一定程度上保护数据隐私，但在某些对隐私要求极高的场景下，可能需要进一步的隐私保护措施。
4. 实现复杂度 ：FEDAVG算法实现简单，适合快速开发和部署。而共识策略实现复杂，需要更多的技术支持。

未来发展趋势

随着5G和6G技术的不断发展，联邦学习在无线通信领域的应用前景越来越广阔。未来，我们可以期待以下发展趋势：
1. 算法优化 ：不断改进现有的联邦学习算法，提高其在不同数据分布和网络环境下的性能。
2. 跨领域应用 ：将联邦学习应用到更多的领域，如医疗、金融等，实现数据的安全共享和协同分析。
3. 与其他技术融合 ：将联邦学习与区块链、边缘计算等技术融合，进一步提高数据的安全性和计算效率。
4. 标准化和规范化 ：建立统一的联邦学习标准和规范，促进不同系统之间的互操作性和兼容性。

总结

本文主要探讨了6 GHz频段FWA基站与GEO卫星接收器的电磁兼容性评估以及无线信道上的联邦学习策略。在6 GHz频段共享方面，我们提出了一种分析方法，通过计算不同层的总干扰功率，验证了支持无人机视频服务的基站发射机与GEO卫星接收器之间的电磁兼容性。同时，使用软件模拟验证了该方法的准确性。

在联邦学习方面，我们介绍了联邦学习的动机、学习目标、网络模型和常见的算法策略。通过对比FEDAVG和共识策略，我们分析了它们的优缺点和适用场景。在实际应用中，我们需要根据数据分布、节点通信能力、隐私要求和实现复杂度等因素选择合适的算法和策略。

未来，联邦学习在无线通信领域将有更广泛的应用和发展。我们需要不断探索和创新，以满足日益增长的通信需求和数据隐私保护要求。

流程图总结

下面是6 GHz频段FWA基站与GEO卫星接收器EMC评估以及联邦学习算法流程的mermaid流程图：

graph LR
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    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(6 GHz频段EMC评估):::process
    B --> C(计算热噪声功率NUP):::process
    C --> D(计算总干扰允许值IAVAL):::process
    D --> E(计算落入波束内的FWA基站数量NFWA):::process
    E --> F(计算TDD模式FWA基站数量NBS_TDD):::process
    F --> G(计算额外衰减ΔG_ADD):::process
    G --> H(计算总干扰):::process
    H --> I(比较P_total和IAVAL):::decision
    I -->|满足要求| J(实现电磁兼容性):::process
    I -->|不满足要求| K(调整参数重新计算):::process
    K --> C

    L([开始]):::startend --> M(联邦学习):::process
    M --> N(选择算法):::decision
    N -->|IID数据| O(FEDAVG算法):::process
    N -->|非IID数据| P(SCAFFOLD算法):::process
    N -->|分布式场景| Q(选择分布式策略):::decision
    Q -->|简单通信| R(Gossip算法):::process
    Q -->|复杂通信| S(共识策略):::process
    O --> T(本地更新):::process
    T --> U(全局聚合):::process
    P --> V(计算校正参数):::process
    V --> W(校正本地更新):::process
    S --> X(信息交换):::process
    X --> Y(模型更新):::process

这个流程图总结了6 GHz频段EMC评估和联邦学习的主要流程，帮助读者更直观地理解整个过程。通过合理选择联邦学习算法和策略，以及解决6 GHz频段的电磁兼容性问题，我们可以推动无线通信技术的发展，实现更高效、安全的数据处理和传输。