下世代多重感測物聯網之分散式多視角壓縮學習技術開發;Distributed Multi- Vi Ew Compressive Learning for Next-Generation Multi-Sensor Iot Networks

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題名:	下世代多重感測物聯網之分散式多視角壓縮學習技術開發;Distributed Multi- Vi Ew Compressive Learning for Next-Generation Multi-Sensor Iot Networks
作者:	楊明勳
貢獻者:	國立中央大學通訊工程學系
關鍵詞:	多視角稀疏向量還原;分散式學習;壓縮相位回復;聯邦式學習;深度展開;分散式壓縮感測;感測網路;Multi-view sparse vector recovery;distributed learning;compressive phase retrieval;federated learning;deep unfolding;distributed compressive sensing;sensor networks
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 17:16:11 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	分散式壓縮學習技術開發乃近年非常熱門且重要的研究議題。現有文獻提出的分散式學習架構絕多數建立於裝置能觀察到訊號之完整視角的條件下完成。另外，高品質/完美訊號還原的關鍵要素是能獲得線性量測值的完整資訊，因此現有的演算法也不適用於處理多視角壓縮相位回復之任務。本計畫致力於在多重感測物聯網路系統下開發分散式多視角訊號還原方法並完成其效能理論分析，演算法開發的重點是可以在不交換感測裝置原始資料的情況下共同合作完成訊號重建。所考慮的研究議題至今仍是文獻上的公開問題，預期研究成果將具備高原創性及高影響力的學術貢獻。對於台灣以發展終端為主的產業，分散式學習是未來發展趨勢，故此計畫成果亦可提供極具價值的參考。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[通訊工程學系] 研究計畫

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