IRS辅助的边缘智能系统中基于数据重要性感知的资源分配

田辉¹, 倪万里¹, 王雯¹, 郑景桁¹, 贺硕²

1. 北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室, 北京 100876;
2. 郑州大学 信息工程学院, 郑州 450001

收稿日期:2020-09-02出版日期:2020-12-28发布日期:2020-11-30

作者简介:田辉(1963-),女,教授,博士生导师,E-mail:tianhui@bupt.edu.cn.
基金资助:国家重点研发计划项目（2019YFC1511400）

Data-Importance-Aware Resource Allocation in IRS-Aided Edge Intelligent System

TIAN Hui¹, NI Wan-li¹, WANG Wen¹, ZHENG Jing-heng¹, HE Shuo²

1. State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. School of Information Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China

Received:2020-09-02Online:2020-12-28Published:2020-11-30

摘要/Abstract

摘要： 针对智能反射面（IRS）辅助的边缘智能系统中模型参数汇聚的问题，提出一种基于数据重要性感知的资源分配算法.利用凸优化和分支定界等方法交替优化用户的发射功率、传输次数和智能反射面的相移矩阵.仿真结果表明，所提算法能够基于本地数据的重要性差异有效汇聚分布式智能体的模型参数，并最大化加权和速率.
中图分类号:
TN929.5

引用本文

田辉, 倪万里, 王雯, 郑景桁, 贺硕. IRS辅助的边缘智能系统中基于数据重要性感知的资源分配[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(6): 51-58.
TIAN Hui, NI Wan-li, WANG Wen, ZHENG Jing-heng, HE Shuo. Data-Importance-Aware Resource Allocation in IRS-Aided Edge Intelligent System[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(6): 51-58.





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