異質性網路下分散式邊緣學習應用於壓縮相位回復之研究;Distributed Edge Learning for Compressive Phase Retrieval over Heterogeneous Networks

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題名:	異質性網路下分散式邊緣學習應用於壓縮相位回復之研究;Distributed Edge Learning for Compressive Phase Retrieval over Heterogeneous Networks
作者:	楊明勳
貢獻者:	國立中央大學通訊工程學系
關鍵詞:	壓縮相位回復;壓縮感測;無相角未定性訊號還原;聯邦式學習;深度展開;分散式學習;;Compressive phase retrieval;compressive sensing;ambiguity-free signal recovery;federated learning;deep unfolding;distributed learning.
日期:	2023-07-17
上傳時間:	2024-09-18 14:48:02 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會
摘要:	壓縮相位回復的解唯一性和演算法開發一直都是很重要的研究議題，現有文獻提出的方法都存在全相角未定性且大都是集中式架構。本計畫致力於在異質性網路系統下開發分散式無相角未定性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在不交換用戶原始資料的情況下可以共同合作完成訊號重建。另外，針對竊聽者存在的情境也提出一套具隱私保密的分散式邊緣學習方法完成相位回復任務。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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