个性化联邦学习的相关方法与展望

目前,随着人工智能研究的进步,人工智能被大规模采用,数据监管等领域的需求也促使人们对隐私保护的认识和关注越来越多,这促进了联邦学习(federated learning,FL)框架的流行。但现有的FL难以应对异构问题以及用户的个性化需求。为了应对上述问题,研究了个性化联邦学习(personalized federated learning,PFL)的相关方法并提出了展望。列举了FL的框架并指出了FL的不足,在FL场景的基础上,引出PFL的研究动机对PFL中的统计异构、模型异构、通信异构、设备异构进行分析并提出可行性方案;将PFL中的客户端选择、知识蒸馏等个性化算法分类并分析各自的创新与不足。最后,对PFL的未来研究方向进行了展望。

工业物联网中基于信息熵的联邦增量学习算法与优化

面对工业生产过程中大规模、多样且随时间增长的数据和机器学习任务,该文提出一种基于信息熵的联邦增量学习(FIL)与优化方法。基于联邦框架,各本地计算节点可利用本地数据进行模型训练,并计算信息平均熵上传至服务器,以此辅助识别类增任务;全局服务器则根据本地反馈的平均熵选择参与当前轮次训练的本地节点,并判决任务是否产生增量后,进行全局模型下发与聚合更新。所提方法结合平均熵和阈值进行不同情况下的节点选择,实现低平均熵下的模型稳定学习和高平均熵下的模型增量式扩展。在此基础上,采用凸优化,在资源有限的情况下自适应地调整聚合频率和资源分配,最终实现模型的有效收敛。仿真结果表明,在不同的情景下,该文所提方法都可以加速模型收敛并提升训练精度。

海上无线SDMA接入的波束指向切换技术研究

针对海上用户稀疏且呈现独立动态小型局域网分布特点的通信场景,提出了一种基于相控阵天线的海上无线通信系统,其反向链路基于中心站相控阵天线单个点波束动态波束指向切换实现小站在特定空间方向的波束覆盖,从而实现SDMA接入,具有覆盖范围广、组网灵活等特点,适合于海上动态稀疏的通信场景。主要研究了实现SDMA接入的波束指向切换技术,提出了基于位置信息和时隙分配的波束指向切换方法,该方法根据中心站和小站的实时位置信息解算出波束指向信息并在每个时隙的起始时刻调整波束指向。基于系统级现场可编程门阵列芯片实现了该方法,并通过测试证明了基于位置信息可实现点波束指向对准,且所提方法可在1μs内完成波束指向切换并实现多路高速业务同时回传。

基于合作博弈和知识蒸馏的个性化联邦学习算法

为克服联邦学习(FL)客户端数据和模型均需同构的局限性并且提高训练精度,该文提出一种基于合作博弈和知识蒸馏的个性化联邦学习(pFedCK)算法。在该算法中,每个客户端将在公共数据集上训练得到的局部软预测上传到中心服务器并根据余弦相似度从服务器下载最相近的k个软预测形成一个联盟,然后利用合作博弈中的夏普利值(SV)来衡量客户端之间多重协作的影响,量化所下载软预测对本地个性化学习效果的累计贡献值,以此确定联盟中每个客户端的最佳聚合系数,从而得到更优的聚合模型。最后采用知识蒸馏(KD)将聚合模型的知识迁移到本地模型,并在隐私数据集上进行本地训练。仿真结果表明,与其他算法相比,pFedCK算法可以将个性化精度提升约10%。

基于联邦学习的毫米波大规模MIMO的混合波束赋形和资源分配

针对大规模毫米波(millimeter wave,mm-Wave)多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中的混合波束赋形在中心式机器学习(centralized machine learning,CML)中导致的通信开销过大问题,提出了分层联邦学习(federated learning,FL)框架下的混合波束赋形与基于合同理论的资源分配优化方法。首先,在分层系统中对多用户计算系统开销,并通过优化分配资源实现系统的效益最大化;然后,用户利用分配的资源对信道数据和相应的预编码数据进行反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型训练,利用边缘服务器(edge server,ES)收集用户训练的权值和参数进行边缘聚合,达到一定精度后上传到云服务器(cloud server,CS)进行云聚合,直到取得最优的模型。实验结果表明,资源优化极大地降低了通信开销,并且基于FL的混合波束赋形不仅取得了和CML类似的和速率,而且其和速率要优于基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的混合波束赋形以及全数字波束赋形方案。

基于多智能体深度强化学习的无人机路径规划

为解决多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)在复杂环境下的路径规划问题,提出一个多智能体深度强化学习UAV路径规划框架.该框架首先将路径规划问题建模为部分可观测马尔可夫过程,采用近端策略优化算法将其扩展至多智能体,通过设计UAV的状态观测空间、动作空间及奖赏函数等实现多UAV无障碍路径规划;其次,为适应UAV搭载的有限计算资源条件,进一步提出基于网络剪枝的多智能体近端策略优化(network pruning-based multi-agent proximal policy optimization, NP-MAPPO)算法,提高了训练效率.仿真结果验证了提出的多UAV路径规划框架在各参数配置下的有效性及NP-MAPPO算法在训练时间上的优越性.

面向绿色低碳的工业互联网:发展与挑战

当前绿色工业互联网系统在能效性、隐私性、资源管理等方面存在诸多问题,须融合更多不同领域的技术来实现绿色工业互联网的发展。因此,总结了当前绿色工业互联网的研究现状和实现技术,并对绿色工业互联网的发展和挑战进行了展望。首先,介绍了工业互联网的基本架构和技术特点,围绕绿色通信、移动边缘计算、区块链等前沿网络技术,多角度地讨论了工业互联网“绿色化”的实现途径;其次,详细综述了绿色工业互联网的发展现状以及实际场景建设中所涉及的关键技术;最后,针对现阶段绿色工业互联网发展过程中所面临的问题与挑战,讨论了构建绿色工业互联网系统的解决方案和发展趋势。

面向Kafka共识消息传输的负载均衡算法

Kafka是一种高吞吐量消息中间件,但该算法存在负载均衡导致消费者消息处理效率下降的问题。本文提出一种改进的Kafka负载均衡算法,其中协调者基于消费者和分区的对应关系,根据不同的负载均衡场景优化调整消费者数目,按照业务负载倒序的方式更新消费者和分区的对应关系,优先处理负载较大的业务分区,提高消息传输效率,并且搭建Fabric联盟链验证分析算法的性能。实验结果表明,本算法在中央处理器(CPU)资源消耗比其他算法低5%的情况下,共识速度提升了2%~7%,并且在6个Kafka节点中3个宕机的情况下仍然能共识上链,提升了Kafka负载均衡算法的效率和稳定性。

A load balance optimization framework for sharded-blockchain enabled Internet of Things

Recently,sharded-blockchain has attracted more and more attention.Its inherited immutabili-ty,decentralization,and promoted scalability effectively address the trust issue of the data sharing in the Internet of Things(IoT).Nevertheless,the traditional random allocation between validator groups and transaction pools ignores the differences of shards,which reduces the overall system per-formance due to the unbalance between computing capacity and transaction load.To solve this prob-lem,a load balance optimization framework for sharded-blockchain enabled IoT is proposed,where the allocation between the validator groups and transaction pools is implemented reasonably by deep reinforcement learning(DRL).Specifically,based on the theoretical analysis of the intra-shard consensus and the final system consensus,the optimization of system performance is formed as a Markov decision process(MDP),and the allocation of the transaction pools,the block size,and the block interval are jointly trained in the DRL agent.The simulation results show that the proposed scheme improves the scalability of the sharded blockchain system for IoT.

白刺器官间非结构性碳水化合与C∶N∶P计量比的关联性

为了探明荒漠生态系统优势种白刺的生存和生长策略,以便更好地服务于退化生态系统恢复及荒漠化治理。根据空气相对湿度选取阿拉善地区3个典型白刺群落样点,研究白刺根、茎、叶中非结构性碳水化合物(NSCs)的积累及分配和碳∶氮∶磷(C∶N∶P)计量比特征的变化,并分析相应区域的土壤有机质、全N、全P含量。结果表明:(1)随干旱程度加剧,白刺根、茎、叶中NSCs绝对含量减小,可溶性糖先增加后降低,淀粉先降低后增加;白刺叶片中N、P含量先增加后降低,C∶N和C∶P先降低后增加,在最为干旱的Plot3样点叶片N∶P>16。(2)在Plot1样点,器官间根系可溶性糖显著高于茎干和叶片,根系淀粉含量显著低于茎干和叶片,在Plot3样点叶片可溶性糖含量显著高于茎干和根系,根系中淀粉含量显著高于叶片和茎干;白刺根、茎全C含量显著高于叶片,叶片N含量显著>根系>茎干;在Plot1和PLot2样点叶片P含量显著大于根系和茎干,在Plot3样点根系>茎干>叶片。(3)NSCs及构成与C∶N∶P计量比间关系表明叶片N、P含量与茎、叶可溶性糖含量正相关和淀粉含量负相关,根中P含量与根中淀粉含量正相关和可溶性糖含量负相关。以上结果表明,随干旱加剧白刺的生长受到水分和P的双重限制,白刺通过调整器官间NSCs积累及分配和提高N、P利用效率的策略来适应干旱生境,P含量的变化影响器官间可溶性糖和淀粉的相互转化,对NSCs构成和含量的波动起着调节作用。

基于Q-learning的工业互联网资源优化调度

面对5G与工业互联网中日益增长的数据传输与计算需求,移动边缘计算已逐渐成为一种新兴的解决方法,可有效应对工业互联网设备自身计算能力的不足,并充分缓解网络拥塞等问题.然而,当数量庞大的设备同时发送计算请求时,往往会超出边缘计算服务器的计算负载.此外,工业互联网设备通常仅装配有限的能量供给,无法承受能源消耗过多的任务,且庞大的设备数量还决定了网络连接、数据计算等系统开销.因此,面向工业互联网场景中机器类型通信设备的计算任务卸载问题,提出一种基于Q-learning的计算任务卸载决策方法,综合考虑任务卸载过程中的网络环境和服务器状态,并联合优化卸载过程产生的时延、能耗和经济开销.仿真结果表明,所提优化框架可有效减少计算任务卸载系统的时延、能耗和经济的总开销.

Performance analysis of blockchain for civil aviation business data based on M/G/1 queuing theory

An Ethereum blockchain based on proof of stake ( PoS) consensus mechanism is used to achieve the data sharing within the civil aviation service platform for both airport group management and passengers. Considering the Gas consumption of Ethereum, the dynamic batch-service capacity constraint by the Block Gas Limit and the priority mechanism depending on the different Gas Price of transactions, M/ G/1 queuing theory with batch-service is used to construct the service model of transactions confirmation process in the proposed blockchain system, where the effects of transactions arrival rate, block capacity, service rate and number of nodes on the average confirmation time of transactions with different priority are analyzed, and eventually a performance analysis model of blockchain for civil aviation business data is proposed. The simulation results prove the usability and accuracy of the model, which can provide both theoretical basis for data sharing of civil aviation using Ethereum blockchain and the further optimization of transactions confirmation time.

Transferring in control plane for 5G heterogeneous networks

The heterogeneous network with the separation of the control plane and user plane(C/U) is an evolutionary approach to the fifth generation(5 G) to achieve high system coverage and capacity. To minimize signaling load of the core network when there is a macro base station(BS) failure in the control plane, a scheme of transferring the control of small cells under the coverage of the failure macro BS to the neighbor macro BSs is proposed. The average handover rates between small cells related to user mobilities, the extended coverage of the neighboring macro BSs under the constraint of transmitting power and the load balance index of the system are analyzed, based on which the formula of maximizing the handovers processed by macro BSs is constructed and further solved by the convex optimization methods. Simulation results indicate that the proposed scheme can effectively increase the total handovers processed by the macro BSs and thus reduce the signaling load of the core network.

A compact and reconfigurable low noise amplifier employing combinational active inductors and composite resistors feedback techniques

A compact and reconfigurable low noise amplifier(LNA)is proposed by combining an input transistor,composite transistors with Darlington configuration as the amplification and output transistor,T-type structure composite resistors instead of a simplex structure resistor,a shunt inductor feedback realized by a tunable active inductor(AI),a shunt inductor peaking technique realized by another tunable AI.The division and collaboration among different resistances in the T-type structure composite resistor realize simultaneously input impedance matching,output impedance matching and good noise performance;the shunt feedback and peaking technique using two tunable AIs not only extend frequency bandwidth and improve gain flatness,but also make the gain and frequency band can be tuned simultaneously by the external bias of tunable AIs;the Darlington configuration of composite transistors provides high gain;furthermore,the adoption of the small size AIs instead of large size passive spiral inductor,and the use of composite resistors make the LNA have a small size.The LNA is fabricated and verified by GaAs/InGaP hetero-junction bipolar transistor(HBT)process.The results show that at the frequency of 7 GHz,the gain S_(21)is maximum and up to 19 dB;the S_(21)can be tuned from 17 dB to 19 dB by tuning external bias of tunable AIs,that is,the tunable amount of S_(21)is 2 dB,and similarly at 8 GHz;the tunable range of 3 dB bandwidth is 1 GHz.In addition,the gain S_(21)flatness is better than 0.4 dB under frequency from 3.1 GHz to 10.6 GHz;the size of the LNA only has 760μm×1260μm(including PADs).Therefore,the proposed strategies in the paper provide a new solution to the design of small size and reconfigurable ultra-wideband(UWB)LNA and can be used further to adjust the variations of gain and bandwidth of radio frequency integrated circuits(RFICs)due to package,parasitic and the variation of fabrication process and temperature.

Optimizing MDS-coded cache-enable wireless network:a blockchain-based cooperative deep reinforcement learning approach

Mobile distributed caching(MDC)as an emerging technology has drawn attentions for its ability to shorten the distance between users and data in the wireless network.However,the DC network state in the existing work is always assumed to be either static or real-time updated.To be more realistic,a periodically updated wireless network using maximum distance separable(MDS)-coded DC is studied,in each period of which the devices may arrive and leave.For the efficient optimization of the system with large scale,this work proposes a blockchain-based cooperative deep reinforcement learning(DRL)approach,which enhances the efficiency of learning by cooperating and guarantees the security in cooperation by the practical Byzantine fault tolerance(PBFT)-based blockchain mechanism.Numerical results are presented,and it illustrates that the proposed scheme can dramatically reduce the total file download delay in DC network under the guarantee of security and efficiency.

6G技术中的空中接入网:进展与展望

空中接入网(aerial access network, AAN)具有抗毁性强、覆盖范围广、视距传播概率高的特点,与地面网络相结合能够缓解流量负载压力,提供全时空的连接与服务,可有效助力第六代移动通信网络(6th generation mobile networks, 6G)“万物智联”愿景的实现.因此,在分析AAN中的卫星通信和高空平台(high altitude platform station, HAPS)技术研究进展的基础上,研究了卫星通信在数据接入方面的应用以及HAPS在一体化网络架构中的作用,探究了卫星与HAPS两种技术对未来网络的影响以及进一步优化二者的潜在方法.最后,对卫星接入的数据碰撞问题和HAPS的缓存问题进行讨论分析,并从上述问题出发展望了卫星通信和HAPS技术的未来发展方向.

基于文献计量学的农业生态荟萃分析的研究进展

为了解荟萃分析在农业生态学科研中的发展和应用,提供相关研究参考,以“meta”作为关键词获取有效文献718篇,利用CiteSpace可视化软件和Web of Science(WOS)文献分析工具进行量化。结果表明,农业生态荟萃分析的国际发文总量呈显著增长;美国加州大学戴维斯分校、中国农业大学、中国科学院、中国农业科学院、荷兰瓦赫宁根大学在农业生态荟萃分析领域有较高的国际影响力。荟萃分析在农业生态的研究主题多样化,农田管理措施、土地利用方式变化、气候因子变化对生物多样性、温室气体等的生态环境效应评估和碳氮养分循环的动力学分析,以及不同生态系统之间的变化、互作差异比较等是现阶段的主要应用领域。荟萃分析作为农业生态学研究的重要工具,为大尺度综合性研究提供了验证假说和发展新理论的新途径,但目前简单荟萃研究仍难以完全满足实际工作需求,基于大数据融合、机器学习模型算法和专家知识评估等的综合荟萃分析将是未来研究的重点。

人工智能与区块链赋能物联网:发展与展望

近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)与区块链技术在物联网(Internet of things,IoT)场景中的应用,引起了学术界和工业界对2项技术的广泛关注和深度研究.区块链技术具有去中心化、匿名性、公开透明和不可篡改性等特点,但同时在可扩展性、系统能耗和安全性等问题上亟待改进.而AI技术作为一种强大的分析和决策工具,可以在实时场景中对数据进行预测与分析,并且做出最优决策,但AI技术的中心集中化结构以及安全可信的需求对其广泛应用带来很大的局限性.因此,在IoT场景中,应用2项技术并整合发挥各自优势,已经成为当前研究的重点.对AI与区块链技术赋能IoT场景进行了系统性综述,分别从AI辅助的区块链和基于区块链的AI两方面进行阐述和分析,并且对融合2项技术的发展现状以及相关特征应用于IoT场景进行系统性论述.最后,讨论了关于两者结合赋能给IoT带来更大的优势以及未来发展趋势和挑战.

异常水培生菜自动分选系统设计与试验

为解决水培生菜包装前分选机械化程度低、分选任务重的问题,结合深度学习方法设计了一种异常水培生菜自动分选系统。该系统由信息感知、信息处理以及分选动作执行3个子系统组成。根据水培生菜异常叶片与正常叶片间差异性进行水培生菜分类,采用从下向上的三摄像头配合拍摄方式进行图像信息感知,并基于语义分割DeepLabV3+深度学习网络实现水培生菜图像信息实时处理,其处理性能为:平均联合交并比达83.26%,像素精度为99.24%,单幅图像处理时间为(193.4±4)ms。为便于实现异常水培生菜分选,基于水培生菜的表型及采收模式,设计了一种托架式异常水培生菜分选执行子系统,并以横向支撑杆角度、纵向支撑杆角度和步进电机转速为试验因素,以分选动作执行子系统的分选成功率为评价指标,设计二次正交旋转组合试验。建立了各因素与指标间回归数学模型,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。获得参数最优组合为:横向支撑杆角度146°、纵向支撑角度150°、步进电机转速11 r/min。依据参数最优组合进行性能试验,得到分选动作执行子系统的分选成功率为98%,异常水培生菜自动分选系统的分选成功率为95%,满足生菜冷藏运输技术标准要求。

基于区块链的农产品溯源系统

近年来,随着消费者对农产品质量的关注度提高,可靠、可信农产品溯源技术也日益得到重视。本文提出一种依托智慧农业的区块链溯源框架,通过融合无线传感器网络、智能前端APP、数据库以及二维码标签扫描拍照等技术,基于以太坊环境设计实现了一个农产品溯源系统。农户接入系统之后,数据采集前端将数据存储至区块链系统中,利用区块链本身具备的去中心化、不可篡改、安全加密等特点,结合后台管理数据库以及溯源二维码为消费者提供安全、可靠、真实的农产品溯源信息。系统经过实地部署和应用测试,实现了农产品从生产采摘直到消费者餐桌的全程溯源。