FedPGT：时变信道下车联网联邦学习的渐进梯度传输
原文标题：FedPGT: Progressive Gradient Transmission for Vehicular Federated Learning over Time-Varying Channels
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论文针对车联网联邦学习中车辆移动导致信道快速变化、预设资源分配与稀疏化失效的问题，提出 FedPGT 渐进梯度传输方案。车辆根据瞬时信道条件逐步传输高幅值梯度条目，作者建立收敛界并揭示幂律衰减的收益递减行为。通过每时隙代理变量解耦长期依赖，采用 Lyapunov 漂移加惩罚方法实现在线调度，在 CIFAR-10 与 Argoverse 任务上优于基线。
- 问题
- 车联网联邦学习中车辆移动导致信道快变，预设资源分配与梯度稀疏化失效。
- 方法
- FedPGT 让车辆按瞬时信道逐步传输高幅值梯度条目，用每时隙代理变量解耦长期依赖，再以 Lyapunov 漂移加惩罚实现在线调度。
- 结果
- 在 CIFAR-10 与 Argoverse 任务上优于基线。
- 影响
- 为高移动性场景下的联邦学习提供可在线执行的通信调度方案，降低无效传输开销。
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