6G中联邦学习的应用、挑战和机遇

联邦学习可用于解决各种实际通信应用中的复杂问题，例如干扰消除、网络控制、资源分配和用户分组。此外，联邦学习使用户能够合作学习统一的预测模型，同时将收集到的数据存储在他们的设备上，用于无线环境分析、用户运动预测和用户识别。基于预测结果，基站可以有效地为设备分配无线资源。本文全面概述了预想的6G无线网络的联邦学习应用。特别是，首先描述了将联邦学习应用于无线通信的基本要求。然后详细介绍了无线通信中潜在的联邦学习应用。讨论了与此类应用相关的主要问题和挑战。最后，描述了一种用于无线通信的综合联邦学习实现。