[论文解读] Over-the-Air Computation with DFT-spread OFDM for Federated Edge Learning

Alphan Şahin, Bryson Everette+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 26, 2021

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一句话总结

该论文提出了一种用于联邦边缘学习的非相干空中计算（AirComp）方案，采用DFT扩展正交频 division multiplexing（DFT-s-OFDM）与脉冲位置调制（PPM）技术，实现无需信道状态信息（CSI）的训练。通过将本地梯度符号编码为PPM符号，并在边缘服务器通过能量检测实现多数表决（MV）检测，该方法在瑞利衰落信道中无需边缘设备或服务器获取信道状态信息，即可实现高测试准确率，同时显著降低峰均包络功率比（PMEPR）。

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.

研究动机与目标

• 解决现有AirComp方案在联邦边缘学习中通信开销高且依赖CSI的问题。
• 消除边缘设备与边缘服务器对信道状态信息（CSI）的需求。
• 在存在时延扩展与符号同步误差的情况下，实现鲁棒的分布式训练。
• 降低峰均包络功率比（PMEPR），提升无线边缘学习系统的硬件效率。

提出的方法

• 在每个边缘设备上使用DFT-s扩展正交频 division multiplexing（DFT-s-OFDM）将本地梯度符号生成为PPM符号。
• 将每个梯度符号编码为PPM符号中的时域脉冲，通过在OFDM符号间错开脉冲位置以避免干扰。
• 在边缘服务器采用能量检测方法估计梯度符号的多数表决（MV），无需相干合并。
• 通过设置足够的保护间隔与子载波间隔，使系统对延迟扩展与时间同步误差具有鲁棒性。
• 采用7符号的保护间隔以容纳最大延迟扩展与同步误差（55.6 ns），确保正交性。
• 采用基于阈值的能量检测器，从叠加的PPM信号中估计MV，实现非相干检测。

实验结果

研究问题

• RQ1 无CSI的AirComp方案是否能在衰落信道与同步误差下实现可靠的模型聚合？
• RQ2 与OBDA等基于QPSK的方案相比，采用DFT-s-OFDM的PPM信号调制在PMEPR与抗同步误差能力方面表现如何？
• RQ3 在所提出的PPM-MV方案中，脉冲持续时间（M_pulse）对PMEPR与系统资源使用的影响是什么？
• RQ4 所提出的方案是否能在边缘设备与边缘服务器均无CSI的情况下维持高测试准确率？
• RQ5 在ITU EPA等真实衰落信道中，尤其是在同步不完美条件下，系统性能如何？

主要发现

• 所提出的PPM-MV方案在衰落信道中即使在边缘设备与边缘服务器均无CSI的情况下，仍能实现与OBDA（使用TCI）相当的高测试准确率。
• 该方案在存在时间同步误差时仍保持高性能，而OBDA在无相干合并时会失效。
• 与OBDA相比，PMEPR显著降低，代价是随着M_pulse增大，时域资源使用量增加。
• 当M_pulse = 13时，PMEPR明显低于OBDA，同时保持可接受的频谱效率。
• 当通过能量检测估计多数表决时，系统在衰落信道中仍能收敛，证明了训练过程的理论收敛性。
• 仿真结果表明，在非理想条件下，PPM-MV方法优于OBDA，尤其在TCI不可用或同步不完美时表现更优。