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2021年9月22日学术报告无人机网络中基于分布式机器学习的通信研究
Date:2021-09-13 11:34   Clicks:

2021年9月22日学术报告信息

时间:9月22日下午15点

地点:新校区新珈楼B209报告厅

报告题目:无人机网络中基于分布式机器学习的通信研究

报告人:杨照辉博士

报告人简介:杨照辉博士2018年毕业于东南大学信息科学与工程学院,获工学博士学位。从2018年5月至2020年10月,任职伦敦大学国王学院工程学院博士后副研究员。从2020年12月至今,任职伦敦大学学院电子电气工程学院研究员。荣获2019和2020年,期刊IEEE Transactions on Communications模范审稿人。担任2020年 IEEE Communications Magazine杂志专刊“高效边缘学习的通信技术”客座编辑,担任国际期刊IEEE Communications Letters,IET Communications和EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking编辑。在国际会议IEEE GLOBECOM,WCNC 发表关于分布式机器学习Tutorial讲座,参与举办了2020年 国际会议IEEE GLOBECOM Workshop, ICC Workshop, PIMRC Workshop,INFOCOM Workshop和2021年 国际会议IEEE ICC Workshop, WCNC Workshop。主要研究方向包括分布式机器学习在无线通信系统中的应用,无人机通信以及非正交多址接入技术。近五年在IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE Transactions on Wireless Communications和IEEE Wireless Communications等国际权威期刊和国际会议上发表论文100余篇(SCI索引论文50余篇),累计引用2500余次

报告摘要:近来,出于安全考虑以及无线网络中大量数据和计算资源的可用性,将学习算法的部署推向了网络边缘。分布式机器学习整合了两个最初分离的领域:无线通信和机器学习。典型的分布式机器学习框架的特征在于:许多无线设备上进行分布式学习,其中边缘设备使用本地数据来协作地训练大规模人工智能模型。在分布式机器学习中,迭代学习过程涉及数十个到数百个边缘设备的高维(数百万到数十亿)模型参数的重复下载和更新。这将产生巨大的数据流量,给早已拥塞的无线接入网络带来沉重负担。无人机通信可以用来提升无线通信系统的覆盖率和容量,是未来移动通信的研究热点之一。由于无人机具备良好的计算能力以及移动性,在无人机网络中,利用分布式机器学习来提升系统的安全性具有重要研究意义。本报告的主要研究内容包括:通过无人机通信中的资源分配,来求解分布式机器学习中安全速率优化问题;通过分布式机器学习算法,来求解无人机通信中安全速率优化问题。

邀请人:曹越教授

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