[논문 리뷰] Over-the-Air Computation with DFT-spread OFDM for Federated Edge Learning

Alphan Şahin, Bryson Everette외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 12. 26.

Privacy-Preserving Technologies in Data인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 DFT-스프레드 OFDM와 펄스 위치 변조(PPM)를 사용하여 채널 상태 정보(CSI)가 없는 조건에서도 허용 가능한 테스트 정확도를 달성할 수 있는 비일致적인 공중 전송 계산(AirComp) 기반 연합 엣지 학습을 위한 새로운 방법을 제안한다. 각 엣지 장치에서 국소 기울기의 부호를 PPM 기반 심벌로 인코딩하고, 엣지 서버에서 에너지 검출을 통해 다수결을 추정함으로써, 엣지 장치나 서버에서 채널 상태 정보가 필요 없이 다중 경로 fading 채널 환경에서도 높은 정확도를 달성하며, 피크 대 평균 에너지 전력비(PMEPR)도 크게 감소시킨다.

ABSTRACT

In this study, we propose an over-the-air computation (AirComp) scheme for federated edge learning (FEEL) without channel state information (CSI) at the edge devices (EDs) or the edge server (ES). The proposed scheme relies on non-coherent communication techniques for achieving distributed training by majority vote (MV). In this work, the votes, i.e., the signs of the local gradients, from the EDs are represented with the pulse-position modulation (PPM) symbols constructed with discrete Fourier transform (DFT)-spread orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) (DFT-s-OFDM). By taking the delay spread and time-synchronization errors into account, the MV at the ES is obtained with an energy detector. Hence, the proposed scheme does not require CSI at the EDs and ES. We also prove the convergence of the distributed training when the MV is obtained with the proposed scheme under fading channel. Through simulations, we show that the proposed scheme provides a high test accuracy in fading channels while resulting in lower peak-to-mean envelope power ratio (PMEPR) symbols.

연구 동기 및 목표

• 기존 AirComp 기반 연합 엣지 학습에서의 높은 통신 오버헤드와 채널 상태 정보(CSI) 의존성 문제를 해결하기 위해.
• 엣지 장치와 엣지 서버 양쪽에서 채널 상태 정보(CSI)가 필요 없도록 제거하기 위해.
• 시간 동기 오차와 다중 경로 퇴색 환경에서도 견고한 분산 학습을 가능하게 하기 위해.
• 무선 엣지 학습 시스템의 하드웨어 효율을 향상시키기 위해 피크 대 평균 에너지 전력비(PMEPR)를 감소시키기 위해.

제안 방법

• 각 엣지 장치에서 국소 기울기 부호를 DFT-spread OFDM(DFT-s-OFDM)를 통해 PPM 심벌로 변환한다.
• 각 기울기 부호를 PPM 심벌 내의 시간 도메인 펄스로 인코딩하고, 간섭을 방지하기 위해 OFDM 심벌 간 격리된 위치에 배치한다.
• 코herent 복합이 아닌 에너지 검출을 통해 엣지 서버에서 다수결(MV)을 추정함으로써 비일치 검출을 실현한다.
• 충분한 간격과 서브코드 간격을 확보하여 지연 스프레드와 시간 동기 오차에 대해 안정성을 확보한다.
• 최대 지연 스프레드와 동기 오차(55.6 ns)를 수용하기 위해 7 심벌의 가드 간격을 적용하여 직교성을 확보한다.
• 에너지 검출기의 임계값 기반 알고리즘을 활용해 중첩된 PPM 신호로부터 다수결을 추정함으로써 비일치 검출을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 채널 상태 정보(CSI)가 없는 AirComp 기반 방법이 퇴색 및 동기 오차 환경에서도 신뢰할 수 있는 모델 집합을 달성할 수 있는가?
• RQ2 DFT-s-OFDM 기반 PPM 신호 전송 방식은 OBDA와 같은 QPSK 기반 방식과 비교해 PMEPR와 동기 오차에 대한 강건성 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ3 제안된 PPM-MV 방식에서 펄스 지속 시간(M_pulse)이 PMEPR와 시스템 자원 사용에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 제안된 방법이 엣지 장치나 엣지 서버에서 채널 상태 정보(CSI)가 없이도 높은 테스트 정확도를 유지할 수 있는가?
• RQ5 ITU EPA와 같은 실제 퇴색 채널 환경에서, 특히 동기 오차가 불완전한 경우 시스템 성능은 어떻게 되는가?

주요 결과

• 제안된 PPM-MV 방식은 엣지 장치나 엣지 서버에서 채널 상태 정보(CSI)가 없더라도 퇴색 채널 환경에서 OBDA와 유사한 높은 테스트 정확도를 달성한다.
• 시간 동기 오차가 발생하더라도 성능이 유지되며, 코herent 복합이 없는 OBDA와 달리 실패하지 않는다.
• OBDA 대비 PMEPR가 크게 감소했으며, M_pulse 증가에 따라 시간 도메인 자원 사용이 증가하는 교환 조건이 수반된다.
• M_pulse = 13일 경우, PMEPR는 OBDA보다 뚜렷이 낮아지며, 수용 가능한 스펙트럼 효율을 유지한다.
• 에너지 검출을 통해 다수결을 추정함으로써 퇴색 채널에서도 학습 과정의 이론적 수렴이 입증되었다.
• 시뮬레이션 결과, TCI가 제공되지 않거나 동기 오차가 발생하는 비이상적 조건에서도 PPM-MV 방법이 OBDA를 능가함을 확인하였다.