为在未来车载网络中实现泛在智能，人工智能（AI）对于从车载数据中提取有价值信息以增强 AI 驱动服务至关重要。通过将 AI 技术整合到车载边缘计算（VEC）平台（该平台可提供必要的存储、计算和网络资源）中，车载边缘智能（VEI）可得以充分实现。作为 VEI 的支撑技术之一，传统集中式学习不仅给网络带宽带来巨大压力，还会增加延迟并引发隐私问题。如今，联邦学习（FL）、拆分学习（SL）和拆分联邦学习（

文章目录3.1 简介3.2 总结3.3 估计精度考虑3.4 Cramer-Rao下限3.5 WGN中信号的一般CRLB3.6 参数的变换3.7 扩展到矢量参数3.8 矢量参数变换的CRLB3.1 简介 在实际中，如果能够为无偏估计的方差确定一个下限，将是非常有帮助的。在最好的情况下，我们可以据此推断某个估计是否为MVU估计，只要该估计对于未知参数的所有取值都能达到下限。在最坏的情况下，它可以提..

本文内容主要来自David Tse etc., Fundamentals of Wireless Communication，Cambridge University Press, 2004中的附录A。文章目录1、实高斯随机向量2、复高斯随机向量1、实高斯随机向量  若w1,w2,…,wnw_1,w_2,\ldots,w_nw1​,w2​,…,wn​为i.i.d.标准高斯分布随机变量，则标准...

文章目录1、无偏估计量2、最小方差准则3、最小方差无偏估计的存在性4、求最小方差无偏估计量5、扩展到矢量参数1、无偏估计量  对未知参数进行估计，得到估计量。而所谓无偏估计，是指估计量的均值，等于未知参数的真值，即对未知参数θ\thetaθ，有E(θ^)=θ,a<θ<b，{\rm E}( \hat \theta)=\theta,\quad a<\theta<b，...

本文主要内容摘自：S.Pratschner etc., Versatile mobile communications simulation: the Vienna 5G Link Level Simulator, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking (2018)2018:226, https://doi.org/10

在概率与统计中，如果我们有一个包含多个随机变量的随机变量集合，再基于该集合生成一个新的随机变量，则该随机变量的分布称为混合分布(mixture distribution)。具体来说，首先，根据给定概率从集合中随机选取一个随机变量，然后再实现(realize)该随机变量的值。集合中的随机变量可以是随机实数，也可以是随机向量（每个向量的维数相同），在这种情况下，混合分布是多变量分布。  如果集合...

文章目录1、信道噪声简介1.1 加性噪声的不同来源1.2 信道噪声的不同表现形式2、加性高斯白噪声(AWGN)信道模型3、AWGN通过乘法器与滤波器3.1 AWGN与载波信号相乘3.2 AWGN通过滤波器4、等效噪声带宽   作为遍历随机过程的一个例子，这部分我们来讨论白噪声。首先，我们来了解下信道噪声。1、信道噪声简介  所谓干扰（或噪声），是指有用信号以外一切不需要的信号及各种电磁干扰的...

文章目录1、信道噪声简介1.1 加性噪声的不同来源1.2 信道噪声的不同表现形式2、加性高斯白噪声(AWGN)信道模型3、AWGN通过乘法器与滤波器3.1 AWGN与载波信号相乘3.2 AWGN通过滤波器4、等效噪声带宽   作为遍历随机过程的一个例子，这部分我们来讨论白噪声。首先，我们来了解下信道噪声。1、信道噪声简介  所谓干扰（或噪声），是指有用信号以外一切不需要的信号及各种电磁干扰的...