联邦学习在6G-V2X车联网中的计算卸载和资源管理

摘要:

一、背景介绍

1. 6G通信网络与智能驾驶应用

当今世界正迎来一个全新的互联自动驾驶汽车时代,带来了前所未有的用户体验、大幅改善的道路安全性、更加多样的交通环境以及众多创新应用。这一宏伟愿景需要一个大幅增强的车联网(V2X)通信网络,能够支持超快、超可靠和低时延的大规模信息交换。预计第六代(6G)通信系统将满足这些下一代V2X的需求。

1. 车联网边缘计算(VEC)

车联网边缘计算是一种分布式计算架构,主要为联网自动驾驶汽车而设计。它为联网汽车提供了一个集中式平台,用于通过云端进行通信和访问各种应用程序。这意味着车辆可以将需要大量计算资源的任务卸载到边缘计算平台上,从而显著降低延迟和通信成本。此外,通过车联网边缘计算平台,联网车辆可以访问各种与消费电子相关的应用程序,如实时交通、导航、车载娱乐、自动驾驶和安全功能。智能交通系统(ITS)在这种协作中扮演着重要角色。

1. 联邦学习概述

联邦学习是一种分布式机器学习技术,允许去中心化网络中的多个设备在保持本地数据的情况下进行协作训练模型。它可以避免将数据集中到单一位置,从而提高隐私性和安全性。此外,它还可以通过利用来自多个设备的大量数据来提高AI模型的性能。

二、研究动机

1. 6G-V2X网络中的计算卸载和资源管理

6G-V2X(车联网)技术预计将彻底改变未来驾驶,因为它集成了车-车通信、车-基础设施通信和车-云通信。这将使车辆能够相互共享数据并利用云端处理实现更强大的分析。这项技术的一个关键挑战是如何管理来自各种源头的数据,以最大化6G-V2X的潜在效益。采用联邦学习进行计算卸载和车联网边缘计算资源管理的概念提供了一种优化的解决方案。这种方法涉及使用边缘服务器或cloudlet来存储和处理来自各种设备的数据。cloudlet聚合来自不同设备的数据,并提供一个统一的分析计算平台。基于联邦学习的计算卸载和资源管理方法还有助于减少6G-V2X网络中的网络流量,因为数据可以从多个源分布在单一基础设施上进行处理,而不是发送到单一的集中式源。这种分布式负载有助于提高系统的可靠性。

1. 车联网边缘计算资源管理的重要性

车联网边缘计算(VEC)中的资源管理在优化计算和通信资源以提高性能方面发挥着关键作用。在VEC中,动态工作负载分配确保有效分配计算任务,防止拥塞并实现边缘-云协作。通信资源优化涉及基于QoS需求分配带宽,以支持低延迟的V2V、V2I和V2C通信。通过采用节能计算和智能卸载实现能源效率,最小化车辆和边缘节点的能耗足迹。此外,对车辆动态性的适应性确保了实时调整,考虑到诸如交通状况和车辆流动模式等因素。因此,VEC中的资源管理对于实现可靠、高效和自适应的车载计算环境至关重要。

三、系统架构

1. 典型联邦学习模型

在典型的联邦学习模型中,初始时所有客户端使用相同的网络模型进行本地模型训练,并提供自己的私有数据。车辆会收集大量运行过程中产生的数据,并将其本地保存,因为车辆在VEC中会产生大量数据。

1. 基于联邦学习的VEC系统架构

该系统由三层组成:

(1) 最上层是6G-V2X网络,包括6G-V2I或6G-V2V等不同类型的网络。

(2) 次层是车联网边缘服务器,具有路侧基础设施边缘计算功能。

(3) 最底层是可控制大量数据传输、有助于降低通信成本的定制本地训练模型。

1. 计算卸载和资源管理

车联网边缘计算(VEC)中的计算卸载和资源管理是实现可靠、高效和自适应车载计算环境的关键。动态工作负载分配确保有效分配计算任务,防止拥塞并实现边缘-云协作。通信资源优化涉及基于QoS需求分配带宽,以支持低延迟的V2V、V2I和V2C通信。通过采用节能计算和智能卸载实现能源效率,最小化车辆和边缘节点的能耗足迹。此外,对车辆动态性的适应性确保了实时调整,考虑到诸如交通状况和车辆流动模式等因素。

四、关键挑战

1. 网络挑战

网络相关挑战严重影响了车载场景中的计算卸载,例如网络拥塞、碰撞、噪音和干扰等问题。还可能出现信号衰减、缺乏中心协调点、隐藏终端、障碍物阻碍通信以及由于节点数量较少导致的连接性不足等问题。

1. 计算卸载挑战

车辆的高速移动导致无线链路和路径不断中断或碎片化,使得车辆很快超出彼此的通信范围,连接时间很短。此外,由于网络节点数量的快速变化,可能会出现扩展性问题,难以维持良好的性能。

1. 资源管理挑战

收集、存储和处理所有车辆数据是一项巨大挑战,资源管理是另一项任务。即使边缘节点有资源共享的能力,在高峰时段大量用户请求到达时,也可能会出现资源不足的情况,导致性能下降。

1. 安全和隐私挑战

计算卸载需要网络设备之间的协作共享CPU、存储空间、电池等资源。但设备所有者可能更希望自己的应用程序优先使用这些资源,从而变得自私并拒绝共享,这就需要有激励机制来鼓励资源共享。

五、解决方案

1. 基于联邦学习的VEC计算卸载和资源管理

本文提出了一种基于联邦学习的VEC计算卸载和资源管理解决方案,主要包括以下几点:

(1) 中央云服务器训练模型后传送给边缘服务器,由边缘服务器完成剩余的计算和传输任务。这样车辆不需要共享自己的数据,只需更新从边缘服务器获得的模型信息。

(2) 采用最优分布式资源分配算法有效管理资源,根据可用的处理器、内存和通信资源采取不同策略,以最小化总能耗并提高用户体验。

(3) 利用能源感知调度算法如MARCO和MARIN最大化VEC系统的能源效率。

(4) 将深度强化学习和联邦学习框架结合应用于自动驾驶边缘计算和车联网通信,以优化计算卸载中的能耗和延迟。

1. 解决方案的优势

与传统云计算和雾计算相比,基于联邦学习的VEC计算卸载和资源管理方案具有以下优势:

(1) 可降低财务成本。 (2) 支持高移动性和设备异构性。 (3) 提高了隐私和安全性,因为数据不需要集中。 (4) 降低了单点故障风险。

总之,这种6G-V2X网络下基于联邦学习的VEC计算卸载和资源管理方案为实现可靠、高效和自适应的车载计算环境提供了一种优化的解决方案。

六、结论

本文系统回顾了联邦学习在6G-V2X车联网中的计算卸载和资源管理相关研究现状。首先概括了6G通信网络、车联网边缘计算和联邦学习的基本情况,阐述了相关研究的动机。然后详细介绍了基于联邦学习的VEC系统架构,以及计算卸载和资源管理的关键技术。接下来分析了网络、计算卸载、资源管理以及安全隐私方面的主要挑战。最后提出了一种基于联邦学习的VEC计算卸载和资源管理解决方案,并讨论了其优势。希望通过本文的研究回顾和分析,为未来6G-V2X网络中基于联邦学习的VEC技术发展提供有价值的参考。