基于动态 D2D 辅助的 O-RAN 联合学习：性能分析、MAC 调度器和非对称用户选择

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该论文着重研究联邦学习中的动态系统动力学，包括动态无线信道容量和用户数据集的变化，通过引入协同联邦学习与专用 MAC 调度器，优化了用户选择和频谱分配，进而解决了一系列网络感知的联邦学习优化问题。

联邦学习是一种高效的分布式机器学习方法，通过用户端的迭代本地模型训练和中央服务器端的全局模型聚合，保护用户的隐私。研究者开发了一种用户调度和资源分配方法，以减小训练延迟。模拟结果表明，该算法相比基线算法具有更好的性能，用户移动可以提高训练性能。