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Adaptive Cooperative Learning for Spatio-Temporal Environmental Variation in Vehicular Communications

车辆通信中时空环境变化的自适应合作学习

基本信息

批准号：
21K17734
负责人：
田谷昭仁
金额：
$ 2.16万
依托单位：
The University of Tokyo (2022)Aoyama Gakuin University (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

昨年度開発した分散協調学習手法のアルゴリズムを論文誌に投稿し採録された。本アルゴリズムは械学習を行う車両が中央制御局に管理されることなく、自律的に協調しながら機械学習するものである。従来の分散学習とは異なり、ニューラルネットワークのパラメータを車両間で共有しながら共通のパラメータに収束させるのではなく、異なるパラメータであっても同一入力に対して同一出力すれば同じ予測モデルであるという考えのもと、関数そのものを最適化対象とすることが特徴である。この手法を利用することで多様な環境に応じて端末ごとに少しずつ異なる予測モデルを学習させるといった応用が可能になる。さらに、ミリ波帯電波を利用した車車間高速通信向けに空間依存性のある通信環境の学習手法を考案した。ミリ波通信は送受信機間に遮蔽物があると通信容量が低下する。本研究では他車両が遮蔽物となり通信容量が低下することを想定して、車両密度が連続的に変化する広域範囲を対象に各地での車両密度に応じた通信容量を学習する。なお、当初予定していた車両のみでの完全分散型アルゴリズムから変更して、路上基地局でのエッジコンピューティングを利用することとした。提案手法はベイズ推定を利用しており、通信容量を点推定ではなく確率密度分布として予測する。各地点のエッジサーバごとに異なる通信容量分布を学習しておき、それらからエッジサーバのない地点での通信容量分布を導くことができる。シミュレーション評価により、地点ごとに異なる分布を予測できることを確認しており、多様な環境への通信制御の動的適用に応用可能である。本研究成果は国際会議に投稿し、採録が決定されている。

Last year, we began to discuss the practice of decentralized coordination, communication, presentation, contribution, contribution, and so on. The Central Bureau of Defense is responsible for the management and self-discipline of mechanical engineering. In this paper, we have to know that there are many problems in the field of dispersion, such as the number of students, and so on. In the end of the environmental protection system, there is a lack of information on the use of information technology in the end of the environmental protection system. The radio waves and radio waves are used to conduct an examination of the environmental science methods of wireless space-dependent communication by means of high-speed inter-carrier communication. The communication capacity is very low because of the low communication capacity. In this study, the communication capacity is low, the communication capacity is low, the domain range of the density link is different, and the communication capacity is low. In the first place, it was expected that there would be a complete dispersion, and that the base bureau would make use of the information on the road. The modus operandi of the proposal is the presumption that the probability density distribution can be predicted by the use of communication capacity and communication capacity points. Location

项目成果

期刊论文数量（4）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Decentralized and Model-Free Federated Learning: Consensus-Based Distillation in Function Space

DOI：
10.1109/tsipn.2022.3205549
发表时间：
2021-04
期刊：
IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks
影响因子：
3.2
作者：
Akihito Taya;T. Nishio;M. Morikura;Koji Yamamoto
通讯作者：
Akihito Taya;T. Nishio;M. Morikura;Koji Yamamoto

計算資源の限られた小型センサ端末のための勾配ブースティング連合学習

计算资源有限的小型传感器终端的梯度提升联合学习

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Yuhi Kurebayashi;Akihito Taya;and Yoshito Tobe;Akihito Taya;Akihito Taya;窪田諒我，田谷昭仁，戸辺義人;山下優衣，田谷昭仁，戸辺義人
通讯作者：
山下優衣，田谷昭仁，戸辺義人

2次元固定LiDARの点群データの線分近似表現による移動物体軌跡の視覚化

使用二维固定 LiDAR 点云数据的线段近似表示来可视化运动物体轨迹