权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

A Study on Federated Learning for Efficient Communication Resource Allocation in 6G Heterogeneous Networks

6G异构网络中高效通信资源分配的联邦学习研究

基本信息

批准号：
22K17877
负责人：
KOKETSU・RODRIGUES TIAGO
金额：
$ 2.41万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17877/
关键词：
Machine Learning Satellite Networks 6G Networks Network Management Cloud Systems Digital Twin Federated Learning Computer Networks

项目摘要

The main result was a protocol for managing data processing from multiple sensors. It determines, based on the location of the source sensor and the state of the network, whether to collect and process the data using Low Earth Orbit satellites, or use a central server. Such protocol is useful for assisting collection and training of Distributed and Federated Learning models in heterogeneous networks, increasing training efficiency by 60% . Additionally, there were results on satellite beamforming, task offloading in cloud networks, and digital twins for network logging andanalysis for a total of 5 journal papers and 3 international conferences.

主要成果是一个用于管理来自多个传感器的数据处理的协议。它根据源传感器的位置和网络的状态，确定是使用低地球轨道卫星收集和处理数据，还是使用中央服务器。该协议可用于帮助异构网络中分布式和联邦学习模型的收集和训练，提高训练效率60%。此外，还有关于卫星波束形成、云网络中的任务卸载以及用于网络日志和分析的数字孪生的结果，共发表了5篇期刊论文和3次国际会议。

项目成果

期刊论文数量（8）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Combination of Distributed and Centralized Learning over Satellite Networks

卫星网络分布式和集中式学习的结合

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Rodrigues Tiago Koketsu;Kato Nei;Tiago Koketsu Rodrigues
通讯作者：
Tiago Koketsu Rodrigues

Robust Multiuser Beamforming for IRS-Enhanced Near-Space Downlink Communications Coexisting With Satellite System

DOI：
10.1109/jiot.2021.3112595
发表时间：
2022-08
期刊：
IEEE Internet of Things Journal
影响因子：
10.6
作者：
Sai Xu;Jiajia Liu;Tiago Koketsu Rodrigues;N. Kato
通讯作者：
Sai Xu;Jiajia Liu;Tiago Koketsu Rodrigues;N. Kato

Five Disruptive Technologies in 6G to Support Digital Twin Networks

DOI：
10.1109/mwc.013.2200296
发表时间：
2024-02
期刊：
IEEE Wireless Communications
影响因子：
12.9
作者：
Qi Guo;Fengxiao Tang;Tiago Koketsu Rodrigues;N. Kato
通讯作者：
Qi Guo;Fengxiao Tang;Tiago Koketsu Rodrigues;N. Kato

Study on Deep Neural Networks Applied for Smart Access Point Association in 6G WiGig Networks

深度神经网络应用于 6G WiGig 网络智能接入点关联的研究

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Rodrigues Tiago Koketsu;Kato Nei;Tiago Koketsu Rodrigues;Tiago Koketsu Rodrigues;Tiago Koketsu Rodrigues
通讯作者：
Tiago Koketsu Rodrigues

Hybrid Centralized and Distributed Learning for MEC-Equipped Satellite 6G Networks