[1]Broadband Digital Over-the-Air Computation for Asynchronous Federated Edge Learning
- 解决问题
模拟aircomp的性能对叠加信号之间的相位偏移非常敏感,如果它们的信号不同相时，就会造成破坏性的叠加，从而导致较大的聚合错误。一般采用完美的信道预编码，可以补偿所有的信道缺陷，如路径丢失、衰落、时间同步误差和载波频率偏移。
实现这种完美的相位对齐传输在实践中是相当具有挑战性的，特别是对于OFDM宽带系统。
为了解决模拟aircomp中要求的相位对齐，提出基于ofdm的数字aircomp系统。
- 所用方法（思想）
设计联合信道解码和聚合的卷积编码Aircomp
异步通信模型
- 全状态联合解码
2.简化状态联合解码
3.并行单用户解码
对每个用户单独译码
- 论文共性
- 分类比较
[2]Coded Over-the-Air Computation for Model Aggregation in Federated Learning
- 解决问题:
无编码传输很难部署在现代数字通信系统中,提出了一种新的基于高斯MAC的模型聚合的编码传输方案，在高斯MAC上设计一种新的编码传输方案，该方案遵循源-信道分离的编码原理，使失真最小化。
- 所用方法：
源编码：随机均匀量化
- 每一轮聚合时，首先获取观察源的动态范围
- M级随机梯度量化
信道编码：嵌套格码
源通道分离原理：高斯多址信道上，分离的源通道编码设计在边缘设备的数量上呈指数级次优
[3]One-Bit Over-the-Air Aggregation for Communication-Efficient Federated Edge Learning: Design and Convergence Analysis
非编码的线性模拟调制在现代系统难以部署
提出单比特宽带数字聚合（OBDA）
主要技术：
signSGD
单比特量化
空中聚合
基于多数投票译码
基于三种信道分析收敛速度
[4]Computation Over Multiple-Access Channels
研究了在多址信道上可靠地重构源函数的问题
1.线性mac可靠发送线性函数的最大可实现速率
2.在任意mac上可靠地发送任意函数的可实现速率
基于分离的计算
线性计算码
系统计算码
格计算码
[5]Computing and Communicating Functions Over Sensor Networks
计算传感器函数并将其传递到汇聚节点的最大速率
类型敏感函数：均值 众数 中位数
类型阈值函数：最大值 最小值 范围
集中网络
随机平面网络
[6]Communicating Linear Functions of Correlated Gaussian Sources Over a MAC
解决问题：
两个相关高斯源的线性函数的联合源-信道编码问题，目标是在平均均方误差失真准则内恢复该线性函数。
相关高斯线性函数在MAC上的分布传输，提出了一种格编码方案。
当相关系数超过阈值时，基于格的传输方案在差分函数失真方面比无编码传输方案有改进
[7]Nomographic Functions: Efficient Computation in Clustered Gaussian Sensor Networks
提出了一种将合适的数据预处理和后处理策略与嵌套格码相结合的计算方案，以保护预处理的传感器读数之和不受信道噪声的影响。
[8]Opportunistic Function Computation for Wireless Sensor Networks
[9]Computation Over Wide-Band Multi-Access Channels: Achievable Rates Through Sub-Function Allocation
为了防止节点数的增加导致计算率的下降，提出了一种新的子载波子函数分配方法。
[10]Computation Over Gaussian Networks With Orthogonal Components
以前关于高斯网络上的计算大部分工作关注都是有限场源的模和以及高斯源的和，本文建立一种计算码，能够在广泛的无线网络上计算这些函数。研究了具有正交分量的高斯网络上任意相关离散无记忆源的函数计算。
- 为什么传感器数量增加，传统的计算方案（正交、同时传输）的计算速率趋于零？
- 数字空中计算的优点
抗噪性能更好
现代通信系统大多数使用数字调制
- 模拟空中计算
模拟aircomp的性能对叠加信号之间的相位偏移非常敏感，要求完美的相位同步传输，且主要限制是缺乏抗噪声的鲁棒设计。
- 联合信源-信道编码
- 研究点
自适应调制的数字aircomp：调制阶数(或量化级)作为控制变量，调节函数值分辨率、调制复杂性和抗信道噪声的鲁棒性之间的权衡。根据信道状态和时延的要求优化调制阶数可以进一步提高数字空比的性能。
量化失真的影响: 数字空比引入的量化误差对最终计算性能的影响还没有得到理论上的理解。
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