【摘 要】
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分子通信（Molecular Communication,MC）是一种以生物化学分子作为信息载体,以液体或气体介质作为信道环境的新型通信技术,是在计算机,生物,化学交叉领域诞生的新兴研究方向。分子通信利用生物化学分子的特殊属性调制或解调信息,由于其独特的信息传输方式,分子通信技术具有生物兼容性好、能量效率高、承载信息量大等优势,可广泛应用在医学、纳米电子、环保等领域。在宏观的分子通信传输环境中,湍
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分子通信（Molecular Communication,MC）是一种以生物化学分子作为信息载体,以液体或气体介质作为信道环境的新型通信技术,是在计算机,生物,化学交叉领域诞生的新兴研究方向。分子通信利用生物化学分子的特殊属性调制或解调信息,由于其独特的信息传输方式,分子通信技术具有生物兼容性好、能量效率高、承载信息量大等优势,可广泛应用在医学、纳米电子、环保等领域。在宏观的分子通信传输环境中,湍流扩散是一种更为常见的传输机制,基于湍流扩散传输机制的分子通信（Molecular Communication via Turbulent Diffusion,MCv TD）具有较强传输动量、热量、质量的能力。但是,湍流扩散的流体运动是混沌和随机的,这大大增加了研究的困难和复杂性。发射初速度可以作为信息调制的一种属性,且影响信号的最大传输范围。因此本文以具有不同初速度的MCv TD为研究场景,基于机器学习分别提出了识别初速度和信源定位方法,为MCv TD的信息推断、调制解调等方面的技术提供了研究基础。本文的工作及其创新点总结如下:1.为了在接收端识别出初速度,提出了一种基于大规模线性支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的时间差值浓度（Time Difference Concentration,TDC）方法。该方法通过分析整个仿真区域内两个不同时刻之间的浓度差值来识别流体的发射初速度,调整两个时刻之间的时间间隔和训练比例使得识别准确率最大化,准确率可高达100%。与常规的方法相比,TDC方法将准确率提高了约15%,运行时间减小了约50%。仿真结果表明在MCv TD中,初速度的属性可以应用于发射机端的信息调制,TDC方法可用于设计解调算法。2.TDC方法中接收机数量相对较多,因此接收的信息可能存在冗余。为了减小仿真区域中的接收机数量,提出了一种逐步最大方差算法（Stepwise Maximum Variance algorithm,SMV）来选取接收信息的关键位置。该算法利用了逐步判别分析算法的思想,在选取关键位置时考虑前面选取出的位置对当前选取位置的影响。与TDC方法相比,接收机数量减少了约74%,识别准确率仅仅降低了5%左右。结果表明SMV算法能有效选取出相对较少的关键接收机位置,且基本不影响识别准确率。3.针对MCv TD的不同初速度的信源定位问题,本文分别基于前馈神经网络（Feedforward Neural Networks,FNN）和长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）利用接收机接收到的浓度信号定位信源。为了在同一个神经网络中实现初速度和信源位置的估计,将位置的均方误差（Mean Square Error,MSE）和初速度的交叉熵（Cross Entropy,CE）之和作为神经网络的损失函数。基于FNN和LSTM方法的初速度识别准确率都达到了95%左右,但FNN信源距离估计绝对误差小于0.1的样本数量比LSTM高了10%左右。结果表明基于FNN和LSTM的方法能够实现不同初速度下信源的定位,但FNN表现相对更好。
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