Realizing edge intelligence consists of sensing, communication, training, and inference stages. Conventionally, the sensing and communication stages are executed sequentially, which results in excessive amount of dataset generation and uploading time. This paper proposes to accelerate edge intelligence via integrated sensing and communication (ISAC). As such, the sensing and communication stages are merged so as to make the best use of the wireless signals for the dual purpose of dataset generation and uploading. However, ISAC also introduces additional interference between sensing and communication functionalities. To address this challenge, this paper proposes a classification error minimization formulation to design the ISAC beamforming and time allocation. The globally optimal solution is derived via the rank-1 guaranteed semidefinite relaxation, and performance analysis is performed to quantify the ISAC gain over that of conventional edge intelligence. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed ISAC-assisted edge intelligence system. Interestingly, we find that ISAC is always beneficial, when the duration of generating a sample is more than the duration of uploading a sample. Otherwise, the ISAC gain can vanish or even be negative. Nevertheless, we still derive a sufficient condition, under which a positive ISAC gain is feasible.


翻译:实现边缘情报包括感测、通信、培训和推论阶段。 通常, 感测和通信阶段按顺序进行, 从而产生过多的数据集生成和上传时间。 本文建议通过综合感测和通信加速边缘情报( ISAC ) 。 因此, 感测和通信阶段被合并, 以便最佳利用无线信号生成和上传双重目的的数据集生成和上传。 但是, ISAC 也在感测和通信功能之间引入了更多的干扰。 为了应对这一挑战, 本文建议了一种分类错误最小化配方, 以设计ISAC 的成型和时间分配。 全球最佳解决方案是通过第1级保证的半成份放松, 进行绩效分析, 以量化ISAC 相对于常规边缘情报的增益。 模拟结果用于核实拟议的ISAC 辅助边际情报系统的有效性。 有趣的是, 当生成样本的时间超过上载样本的时间时, ISAC 总是有好处的。 否则, ISAC 增益可能消失, 甚至是负面的。 然而, 我们还是得出一个充分的条件, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Python编程基础,121页ppt
专知会员服务
48+阅读 · 2021年1月1日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
【边缘智能综述论文】A Survey on Edge Intelligence
专知会员服务
119+阅读 · 2020年3月30日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
4+阅读 · 2021年7月1日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
50+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月24日
VIP会员
相关VIP内容
Python编程基础,121页ppt
专知会员服务
48+阅读 · 2021年1月1日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
【边缘智能综述论文】A Survey on Edge Intelligence
专知会员服务
119+阅读 · 2020年3月30日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员