Over-the-air computation has the potential to increase the communication-efficiency of data-dependent distributed wireless systems, but is vulnerable to eavesdropping. We consider over-the-air computation over block-fading additive white Gaussian noise channels in the presence of a passive eavesdropper. The goal is to design a secure over-the-air computation scheme. We propose a scheme that achieves MSE-security against the eavesdropper by employing zero-forced artificial noise, while keeping the distortion at the legitimate receiver small. In contrast to former approaches, the security does not depend on external helper nodes to jam the eavesdropper's receive signal. We thoroughly design the system parameters of the scheme, propose an artificial noise design that harnesses unused transmit power for security, and give an explicit construction rule. Our design approach is applicable both if the eavesdropper's channel coefficients are known and if they are unknown in the signal design. Simulations demonstrate the performance, and show that our noise design outperforms other methods.

联合学习（FL）最近被揭示为有希望的技术，以便在网络边缘启用人工智能（AI），其中分布式移动设备在边缘服务器的协调下协同培训共享AI模型。为了显着提高FL的通信效率，通过利用无线多接入信道的叠加特性，遍布空中计算允许大量的移动设备通过利用无线多接入信道的叠加特性同时上传其本地模型。由于无线信道衰落，边缘服务器的模型聚合误差由所有设备中最弱的通道主导，导致严重的孤立问题。在本文中，我们提出了一种继电器协助的合作液计划，以有效地解决了斯塔格勒问题。特别是，我们部署了多个半双工继电器以协同协作在将本地模型更新上载到边缘服务器时的设备。空中计算的性质构成了与传统继电器通信系统中不同的系统目标和约束。此外，设计变量之间的强耦合使得这种系统具有挑战性的优化。为了解决问题，我们提出了一种基于交替优化的算法来优化收发器和中继操作，具有低复杂度。然后，我们在单个中继盒中分析模型聚合误差，并显示我们的继电器辅助方案实现比没有继电器的中继的误差较小的误差。该分析提供了对协同媒体实施中的继电器部署的关键见解。广泛的数值结果表明，与最先进的方案相比，我们的设计达到了更快的融合。

通过增加无线设备的计算能力，以及用户和设备生成的数据的前所未有的级别，已经出现了新的分布式机器学习（ML）方法。在无线社区中，由于其通信效率及其处理非IID数据问题的能力，联邦学习（FL）特别有趣。可以通过称为空中计算（AIRCOMP）的无线通信方法加速FL训练，其利用同时上行链路传输的干扰以有效地聚合模型更新。但是，由于Aircomp利用模拟通信，因此它引入了不可避免的估计错误。在本文中，我们研究了这种估计误差对FL的收敛性的影响，并提出了一种改进资源受限无线网络的方法的转移。首先，我们通过静态通道重新传输获得最佳Aircomp电源控制方案。然后，我们调查了传递的空中流体的性能，并在流失函数上找到两个上限。最后，我们提出了一种选择最佳重传的启发式，可以在训练ML模型之前计算。数值结果表明，引入重传可能导致ML性能提高，而不会在通信或计算方面产生额外的成本。此外，我们为我们的启发式提供了模拟结果，表明它可以正确地确定不同无线网络设置和机器学习问题的最佳重传次数。

本文通过匹配的追求方法开发了一类低复杂设备调度算法，以实现空中联合学习。提出的方案紧密跟踪了通过差异编程实现的接近最佳性能，并且基于凸松弛的众所周知的基准算法极大地超越了众所周知的基准算法。与最先进的方案相比，所提出的方案在系统上构成了较低的计算负载：对于$ k $设备和参数服务器上的$ n $ antennas，基准的复杂性用$ \ left缩放（n^）2 + k \ right）^3 + n^6 $，而提出的方案量表的复杂性则以$ 0 <p，q \ leq 2 $为$ k^p n^q $。通过CIFAR-10数据集上的数值实验证实了所提出的方案的效率。

随着数据生成越来越多地在没有连接连接的设备上进行，因此与机器学习（ML）相关的流量将在无线网络中无处不在。许多研究表明，传统的无线协议高效或不可持续以支持ML，这创造了对新的无线通信方法的需求。在这项调查中，我们对最先进的无线方法进行了详尽的审查，这些方法是专门设计用于支持分布式数据集的ML服务的。当前，文献中有两个明确的主题，模拟的无线计算和针对ML优化的数字无线电资源管理。这项调查对这些方法进行了全面的介绍，回顾了最重要的作品，突出了开放问题并讨论了应用程序方案。

联合学习（FL）使移动设备能够在保留本地数据的同时协作学习共享的预测模型。但是，实际上在移动设备上部署FL存在两个主要的研究挑战：（i）频繁的无线梯度更新v.s.频谱资源有限，以及（ii）培训期间渴望的FL通信和本地计算V.S.电池约束的移动设备。为了应对这些挑战，在本文中，我们提出了一种新型的多位空天空计算（MAIRCOMP）方法，用于FL中本地模型更新的频谱有效聚合，并进一步介绍用于移动的能源有效的FL设计设备。具体而言，高精度数字调制方案是在MAIRCOMP中设计和合并的，允许移动设备同时在多访问通道中同时在所选位置上传模型更新。此外，我们理论上分析了FL算法的收敛性。在FL收敛分析的指导下，我们制定了联合传输概率和局部计算控制优化，旨在最大程度地减少FL移动设备的总体能源消耗（即迭代局部计算 +多轮通信）。广泛的仿真结果表明，我们提出的方案在频谱利用率，能源效率和学习准确性方面优于现有计划。

随着数据和无线设备的爆炸性增长，联合学习（FL）已成为大型智能系统的有希望的技术。利用电磁波的模拟叠加，空中计算是一种吸引力的方法，以减少流量聚集中的通信负担。然而，随着对智能系统的迫切需求，具有超空气计算的多个任务的培训进一步加剧了通信资源的稀缺性。可以在一定程度上通过同时培训共享通信资源的多个任务来减轻此问题，但后者不可避免地带来任务间干扰的问题。在本文中，我们在多输入多输出（MIMO）干扰通道上使用空中多任务FL（OA-MTFL）。我们提出了一种新颖的模型聚集方法，用于对不同器件的局部梯度对准，这减轻了由于信道异质性而在空中计算中广泛存在的脱柱问题。通过考虑设备之间的空间相关性，为所提出的OA-MTFL方案建立统一的通信 - 计算分析框架，并制定设计收发器波束形成和设备选择的优化问题。我们通过使用交替优化（AO）和分数编程（FP）来开发算法来解决这个问题，这有效地缓解了任务间干扰对流程的影响。我们表明，由于使用新的模型聚合方法，设备选择对我们的方案不再是必不可少的，从而避免了通过实现设备选择引起的重大计算负担。数值结果证明了分析的正确性和所提出的计划的出色性能。

在这项工作中，我们考虑了具有多个基站和间隔干扰的无线系统中的联合学习模型。在学习阶段，我们应用了一个不同的私人方案，将信息从用户传输到其相应的基站。我们通过在其最佳差距上得出上限来显示学习过程的收敛行为。此外，我们定义了一个优化问题，以减少该上限和总隐私泄漏。为了找到此问题的本地最佳解决方案，我们首先提出了一种计划资源块和用户的算法。然后，我们扩展了该方案，以通过优化差异隐私人工噪声来减少总隐私泄漏。我们将这两个程序的解决方案应用于联合学习系统的参数。在这种情况下，我们假设每个用户都配备了分类器。此外，假定通信单元的资源块比用户数量少。仿真结果表明，与随机调度程序相比，我们提出的调度程序提高了预测的平均准确性。此外，其具有噪声优化器的扩展版本大大减少了隐私泄漏的量。

作为图形数据的有效神经网络模型，图形神经网络（GNN）最近找到了针对各种无线优化问题的成功应用程序。鉴于GNN的推理阶段可以自然地以分散的方式实施，因此GNN是下一代无线通信中分散控制/管理的潜在推动力。但是，由于在与GNN的分散推断期间，邻居之间的信息交流可能会发生隐私泄漏。为了解决这个问题，在本文中，我们分析并增强了无线网络中GNN分散推断的隐私。具体来说，我们采用当地的差异隐私作为指标，设计了新颖的隐私信号以及隐私保证的培训算法，以实现保护隐私的推论。我们还定义了SNR私人关系权衡功能，以分析无线网络中使用GNN的分散推理的性能上限。为了进一步提高沟通和计算效率，我们采用了空中计算技术，理论上证明了其在隐私保护方面的优势。通过对合成图数据的大量模拟，我们验证了理论分析，验证提出的隐私无线信号传导和隐私保证培训算法的有效性，并就实际实施提供一些指导。

Communication and computation are often viewed as separate tasks. This approach is very effective from the perspective of engineering as isolated optimizations can be performed. On the other hand, there are many cases where the main interest is a function of the local information at the devices instead of the local information itself. For such scenarios, information theoretical results show that harnessing the interference in a multiple-access channel for computation, i.e., over-the-air computation (OAC), can provide a significantly higher achievable computation rate than the one with the separation of communication and computation tasks. Besides, the gap between OAC and separation in terms of computation rate increases with more participating nodes. Given this motivation, in this study, we provide a comprehensive survey on practical OAC methods. After outlining fundamentals related to OAC, we discuss the available OAC schemes with their pros and cons. We then provide an overview of the enabling mechanisms and relevant metrics to achieve reliable computation in the wireless channel. Finally, we summarize the potential applications of OAC and point out some future directions.

当上行链路和下行链路通信都有错误时联合学习（FL）工作吗？通信噪音可以处理多少，其对学习性能的影响是什么？这项工作致力于通过明确地纳入流水线中的上行链路和下行链路嘈杂的信道来回答这些实际重要的问题。我们在同时上行链路和下行链路嘈杂通信通道上提供了多种新的融合分析，其包括完整和部分客户端参与，直接模型和模型差分传输，以及非独立和相同分布的（IID）本地数据集。这些分析表征了嘈杂通道的流动条件，使其具有与无通信错误的理想情况相同的融合行为。更具体地，为了保持FEDAVG的O（1 / T）具有完美通信的O（1 / T）收敛速率，应控制用于直接模型传输的上行链路和下行链路信噪比（SNR），使得它们被缩放为O（t ^ 2）其中T是通信轮的索引，但可以保持常量的模型差分传输。这些理论结果的关键洞察力是“雷达下的飞行”原则 - 随机梯度下降（SGD）是一个固有的噪声过程，并且可以容忍上行链路/下行链路通信噪声，只要它们不占据时变的SGD噪声即可。我们举例说明了具有两种广泛采用的通信技术 - 传输功率控制和多样性组合的这些理论发现 - 并通过使用多个真实世界流动任务的广泛数值实验进一步通过标准方法验证它们的性能优势。

边缘联合学习（FL）是一种新兴范式，它基于无线通信从分布式数据集中列出全局参数模型。本文提出了一个单位模量的空中计算（UMAircomp）框架，以便于高效的边缘联合学习，它同时通过模拟波束形成更新本地模型参数并更新全局模型参数。所提出的框架避免了复杂的基带信号处理，导致通信延迟和实现成本低。推导Umaircomp FL系统的培训损失界限，并提出了两个低复杂性大规模优化算法，称为惩罚交替最小化（PAM）和加速梯度投影（AGP），以最小化非凸起的非运动损耗绑定。仿真结果表明，与PAM算法的提议Umaircomp框架达到了模型参数估计，训练丢失和测试错误的较小均方误差。此外，具有AGP算法的提议Umaircomp框架实现了令人满意的性能，而与现有优化算法相比，通过幅度的序列降低了计算复杂性。最后，我们展示了Umaircomp在车辆到一般的自主驾驶仿真平台中的实现。发现自主驾驶任务对模型参数误差比其他任务更敏感，因为自主驱动的神经网络包含稀疏模型参数。

In split machine learning (ML), different partitions of a neural network (NN) are executed by different computing nodes, requiring a large amount of communication cost. To ease communication burden, over-the-air computation (OAC) can efficiently implement all or part of the computation at the same time of communication. Based on the proposed system, the system implementation over wireless network is introduced and we provide the problem formulation. In particular, we show that the inter-layer connection in a NN of any size can be mathematically decomposed into a set of linear precoding and combining transformations over MIMO channels. Therefore, the precoding matrix at the transmitter and the combining matrix at the receiver of each MIMO link, as well as the channel matrix itself, can jointly serve as a fully connected layer of the NN. The generalization of the proposed scheme to the conventional NNs is also introduced. Finally, we extend the proposed scheme to the widely used convolutional neural networks and demonstrate its effectiveness under both the static and quasi-static memory channel conditions with comprehensive simulations. In such a split ML system, the precoding and combining matrices are regarded as trainable parameters, while MIMO channel matrix is regarded as unknown (implicit) parameters.

预计未来的无线网络将支持各种移动服务，包括人工智能（AI）服务和无处不在的数据传输。联合学习（FL）作为一种革命性的学习方法，可以跨分布式移动边缘设备进行协作AI模型培训。通过利用多访问通道的叠加属性，无线计算允许同时通过同一无线电资源从大型设备上传，因此大大降低了FL的通信成本。在本文中，我们研究了移动边缘网络中的无线信息和传统信息传输（IT）的共存。我们提出了一个共存的联合学习和信息传输（CFLIT）通信框架，其中FL和IT设备在OFDM系统中共享无线频谱。在此框架下，我们旨在通过优化长期无线电资源分配来最大化IT数据速率并确保给定的FL收敛性能。限制共存系统频谱效率的主要挑战在于，由于服务器和边缘设备之间的频繁通信以进行FL模型聚合，因此发生的大开销。为了应对挑战，我们严格地分析了计算与通信比对无线褪色通道中无线FL融合的影响。该分析揭示了存在最佳计算与通信比率的存在，该比率最大程度地降低了空中FL所需的无线电资源量，以收敛到给定的错误公差。基于分析，我们提出了一种低复杂性在线算法，以共同优化FL设备和IT设备的无线电资源分配。广泛的数值模拟验证了FL和IT设备在无线蜂窝系统中共存的拟议设计的出色性能。

联合学习（FL）能够通过定期聚合培训的本地参数来在多个边缘用户执行大的分布式机器学习任务。为了解决在无线迷雾云系统上实现支持的关键挑战（例如，非IID数据，用户异质性），我们首先基于联合平均（称为FedFog）的高效流行算法来执行梯度参数的本地聚合在云端的FOG服务器和全球培训更新。接下来，我们通过调查新的网络知识的流动系统，在无线雾云系统中雇用FEDFog，这促使了全局损失和完成时间之间的平衡。然后开发了一种迭代算法以获得系统性能的精确测量，这有助于设计有效的停止标准以输出适当数量的全局轮次。为了缓解级体效果，我们提出了一种灵活的用户聚合策略，可以先培训快速用户在允许慢速用户加入全局培训更新之前获得一定程度的准确性。提供了使用若干现实世界流行任务的广泛数值结果来验证FEDFOG的理论融合。我们还表明，拟议的FL和通信的共同设计对于在实现学习模型的可比准确性的同时，基本上提高资源利用是必要的。

Cell-free massive MIMO is emerging as a promising technology for future wireless communication systems, which is expected to offer uniform coverage and high spectral efficiency compared to classical cellular systems. We study in this paper how cell-free massive MIMO can support federated edge learning. Taking advantage of the additive nature of the wireless multiple access channel, over-the-air computation is exploited, where the clients send their local updates simultaneously over the same communication resource. This approach, known as over-the-air federated learning (OTA-FL), is proven to alleviate the communication overhead of federated learning over wireless networks. Considering channel correlation and only imperfect channel state information available at the central server, we propose a practical implementation of OTA-FL over cell-free massive MIMO. The convergence of the proposed implementation is studied analytically and experimentally, confirming the benefits of cell-free massive MIMO for OTA-FL.

我们检查了通过直播（OTA）聚合的联合学习（FL），移动用户（MUS）旨在借助聚合本地梯度的参数服务器（PS）在全球模型上达成共识。在OTA FL中，MUS在每个训练回合中使用本地数据训练他们的模型，并以未编码的方式使用相同的频带同时传输其梯度。根据超级梯度的接收信号，PS执行全局模型更新。尽管OTA FL的通信成本显着降低，但它容易受到不利的通道影响和噪声的影响。在接收器侧采用多个天线可以减少这些效果，但是对于远离PS的用户来说，路径损失仍然是一个限制因素。为了改善此问题，在本文中，我们提出了一种基于无线的层次FL方案，该方案使用中间服务器（ISS）在MUS更密集的区域形成簇。我们的计划利用OTA群集聚合与MUS与其相应的IS进行交流，而OTA全球聚合从ISS到PS。我们提出了针对所提出算法的收敛分析，并通过对使用ISS的衍生分析表达式和实验结果的数值评估显示，与单独使用较少的传输功率相比，利用ISS的结果比单独的OTA FL具有更快的收敛性和更好的性能。我们还使用不同数量的群集迭代以及不同数据集和数据分布来验证性能的结果。我们得出的结论是，群集聚集的最佳选择取决于MUS和集群之间的数据分布。

Federated Edge Learning（Feel）已成为一种革命性的范式，可以在6G无线网络的边缘开发AI服务，因为它支持大量移动设备的协作模型培训。但是，无线通道上的模型通信，尤其是在上行链路模型上传的感觉中，已被广泛认为是一种严重限制感觉效率的瓶颈。尽管无线计算可以减轻广播资源在感觉上传中的过度成本，但无线空中感觉的实际实施仍然遭受了一些挑战，包括强烈的Straggler问题，大型沟通开销和潜在的隐私泄漏。在本文中，我们研究了这些挑战，并利用了未来无线系统的关键推动力，以应对这些挑战。我们研究了有关RIS授权的感觉的最新解决方案，并探索采用RIS增强感觉性能的有希望的研究机会。

Link-Adaptation（LA）是无线通信的最重要方面之一，其中发射器使用的调制和编码方案（MCS）适用于通道条件，以满足某些目标误差率。在具有离细胞外干扰的单用户SISO（SU-SISO）系统中，LA是通过计算接收器处计算后平均值 - 交换后噪声比（SINR）进行的。可以在使用线性探测器的多用户MIMO（MU-MIMO）接收器中使用相同的技术。均衡后SINR的另一个重要用途是用于物理层（PHY）抽象，其中几个PHY块（例如通道编码器，检测器和通道解码器）被抽象模型取代，以加快系统级级别的模拟。但是，对于具有非线性接收器的MU-MIMO系统，尚无等效于平衡后的SINR，这使LA和PHY抽象都极具挑战性。这份由两部分组成的论文解决了这个重要问题。在这一部分中，提出了一个称为检测器的称为比特 - 金属解码速率（BMDR）的度量，该指标提出了相当于后平等SINR的建议。由于BMDR没有封闭形式的表达式可以启用其瞬时计算，因此一种机器学习方法可以预测其以及广泛的仿真结果。

We introduce the concepts of inverse solvability and security for a generic linear forward model and demonstrate how they can be applied to models used in federated learning. We provide examples of such models which differ in the resulting inverse solvability and security as defined in this paper. We also show how the large number of users participating in a given iteration of federated learning can be leveraged to increase both solvability and security. Finally, we discuss possible extensions of the presented concepts including the nonlinear case.