.png){kind=icon}
返回
Wireless Multiaccess Distributed Computing Networks
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/JIOT.2026.3674652.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
无线分布式计算（WDC）是一种有望在未来的物联网（IoT）系统中实现高计算效率的架构。在WDC网络中，洗牌阶段由于两个主要因素导致高归一化交付时间（NDT），即沉重的通信负载和低通信效率。当前研究主要关注于提高通信效率，往往忽视了减少通信负载的需求。在本文中，从联合减少通信负载和提高通信效率的角度出发，我们提出了一种无线多接入分布式计算（WMADC）网络和一种新颖的多接入干扰对齐与中和（MA-IAN）方案以降低NDT。具体而言，WMADC网络通过利用一个归约节点可以连接多个映射节点并直接获取其计算中间值（IVAs）的优势，显著减少了需要传输的中间值数量，从而大幅降低通信负载。此外，我们提出新颖的MA-IAN方案，通过精心设计复杂的联合干扰对齐（IA）和干扰中和（IN）方案，显著提高通信效率。最后，我们推导出WMADC网络的NDT的信息论下界，证明了所提出的MA-IAN方案在多种场景下是最优的。此外，结合MA-IAN方案的WMADC网络在降低NDT方面优于现有的相关方案。
Keyword:
Interference alignment and neutralization (IAN)
multiaccess distributed computing (MADC)
normalized delivery time (NDT)
wireless communication
期刊
IF:
8.9
论文数:
1.4W
被引数:
7.8W
机构
引用论文
.png){kind=icon}
分享收藏Coded Computing for Half-Duplex Wireless Distributed Computing Systems via Interference Alignment通过干扰对齐实现半双工无线分布式计算系统的编码计算
PREAI
分享收藏Multi-Access Coded Caching With Optimal Rate and Linear Subpacketization Under PDA and Consecutive Cyclic Placement在PDA和连续循环放置下具有最佳速率和线性子分组化的多路访问编码缓存
OAAI
OAAI分享收藏Wireless Distributed Computing Networks With Interference Alignment and Neutralization具有干扰对齐和中和功能的无线分布式计算网络
PREAI
分享收藏Distributed Machine Learning for Wireless Communication Networks: Techniques, Architectures, and Applications无线通信网络的分布式机器学习: 技术，体系结构和应用
OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容