Over-the-air computation (AirComp) is a well-known technique by which several wireless devices transmit by analog amplitude modulation to achieve a sum of their transmit signals at a common receiver. The underlying physical principle is the superposition property of the radio waves. Since such superposition is analog and in amplitude, it is natural that AirComp uses analog amplitude modulations. Unfortunately, this is impractical because most wireless devices today use digital modulations. It would be highly desirable to use digital communications because of their numerous benefits, such as error correction, synchronization, acquisition of channel state information, and widespread use. However, when we use digital modulations for AirComp, a general belief is that the superposition property of the radio waves returns a meaningless overlapping of the digital signals. In this paper, we break through such beliefs and propose an entirely new digital channel computing method named ChannelComp, which can use digital as well as analog modulations. We propose a feasibility optimization problem that ascertains the optimal modulation for computing arbitrary functions over-the-air. Additionally, we propose pre-coders to adapt existing digital modulation schemes for computing the function over the multiple access channel. The simulation results verify the superior performance of ChannelComp compared to AirComp, particularly for the product functions, with more than 10 dB improvement of the computation error.


翻译:空中计算(AirComp)是一种广为人知的技术,通过模拟幅度调制,多台无线设备可在公共接收端实现发射信号的叠加。其根本物理原理是无线电波的叠加特性。由于这种叠加是模拟幅度形式的,空中计算自然采用模拟幅度调制。然而,这种方案并不实用,因为当今大多数无线设备使用数字调制。鉴于数字通信在纠错、同步、信道状态信息获取及广泛适用性等方面的诸多优势,采用数字通信将极具吸引力。但将数字调制用于空中计算时,普遍认为无线电波的叠加特性会产生无意义的数字信号重叠。本文突破这一传统认知,提出一种名为ChannelComp的全新数字信道计算方法,该方法兼容数字与模拟调制。我们构建了一个可行性优化问题,以确定在无线环境中计算任意函数的最优调制方式。此外,针对多址接入信道上的函数计算,提出了适配现有数字调制方案的预编码器。仿真结果表明,ChannelComp在函数计算性能上显著优于AirComp,尤其对于乘积函数,计算误差改善了10 dB以上。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2022年3月16日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
11+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员