Federated Learning in NTNs: Design, Architecture and Challenges

要約

非地球ネットワーク（NTN）は、将来の6G通信システムのコアコンポーネントとして浮上しており、グローバルな接続性とデータ集約型アプリケーションをサポートしています。
このホワイトペーパーでは、NTNアーキテクチャ内の分散階層フェデレーション学習（HFL）フレームワークを提案し、中間分布のFLサーバーとして高高度プラットフォームステーション（HAPS）星座を活用します。
当社のフレームワークは、Geostationary Orbit（GEO）および中地球軌道（MEO）衛星を利用しながら、FLトレーニングプロセスの低地球軌道（LEO）衛星と地上クライアントの両方を統合し、世界中の他のHAPS星座を交換し、シームレスでグローバルな学習を可能にします。
提案されたフレームワークは、いくつかの重要な利点を提供します。（i）HAPS星座を活用することによりFLメカニズムの分散化を通じてプライバシーを強化し、（ii）レイテンシのバランスをとりながらモデルの精度を改善し、トレーニング損失を減らし、MEOおよびGEO衛星を利用することでユビキタス接続を通じてFLシステムのスケーラビリティを増加させ、FLを最適化することにより、普遍的な接続性を高め、（IV）。
ネットワーク管理の観点からのNTNアーキテクチャ。
数値研究は、モデルの精度が向上し、トレーニング損失の減少、効率的な潜時管理を伴う、提案されたフレームワークの有効性を実証しています。
この記事には、NTNSのFLの簡単なレビューも含まれており、重要な課題と将来の研究の方向性を強調しています。

要約(オリジナル)

Non-terrestrial networks (NTNs) are emerging as a core component of future 6G communication systems, providing global connectivity and supporting data-intensive applications. In this paper, we propose a distributed hierarchical federated learning (HFL) framework within the NTN architecture, leveraging a high altitude platform station (HAPS) constellation as intermediate distributed FL servers. Our framework integrates both low-Earth orbit (LEO) satellites and ground clients in the FL training process while utilizing geostationary orbit (GEO) and medium-Earth orbit (MEO) satellites as relays to exchange FL global models across other HAPS constellations worldwide, enabling seamless, global-scale learning. The proposed framework offers several key benefits: (i) enhanced privacy through the decentralization of the FL mechanism by leveraging the HAPS constellation, (ii) improved model accuracy and reduced training loss while balancing latency, (iii) increased scalability of FL systems through ubiquitous connectivity by utilizing MEO and GEO satellites, and (iv) the ability to use FL data, such as resource utilization metrics, to further optimize the NTN architecture from a network management perspective. A numerical study demonstrates the proposed framework’s effectiveness, with improved model accuracy, reduced training loss, and efficient latency management. The article also includes a brief review of FL in NTNs and highlights key challenges and future research directions.

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