Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (tt)

Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Phản biện 2: ……… Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc

sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Vào lúc: giờ ngày tháng năm

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài:

Lịch sử truyền thông liên lạc đã chứng kiến nhiều thành tựu ra đời về xử lý truyền thông sóng điện từ: như truyền thống trên đường dây đồng, truyền thông quang hay truyền thông vô tuyến Tất cả chúng đều có một điểm chung là công nghệ điện phát triển dẫn đến công nghệ truyền thông phát triển, tuy nhiên trong cuốn sách [1] đã giới thiệu đến một hình thức truyền thông hoàn toàn mới là truyền thông phân tử (Molecular Communication), trong đó các thông điệp được truyền đi dưới dạng các phân tử Các hệ thống truyền thông này có nhiều hình thức, ví dụ: các phân tử mang thông điệp có thể truyền qua môi trường chất lỏng thông qua chuyển động đơn giản hoặc chúng có thể vận chuyển bằng các động cơ phân tử

Truyền thông phân tử có thể hiểu một cách đơn giản: xung quanh môi trường sống hiện nay, là phương pháp truyền thông chủ yếu giữa các vi sinh vật, bao gồm cả tế bào con người Một câu hỏi thú vị được đưa ra: “Tại sao phải thiết kế một hệ thống liên quan đến phân tử?”- chúng ta hãy giả thiết: “chúng ta muốn đưa một lượng thuốc nhất định đến phần cơ quan đang bị bệnh của một người một cách chính xác và nhanh chóng, để thực hiện nó chúng

ta cần có hàng ngàn các thiết bị rất nhỏ kích thước bằng tế bào máu, cỡ khoảng nanomet và hợp tác với nhau để có thể giải phóng lượng thuốc [1] theo quy định”, điều đó đặt nền tảng cho việc phát triển truyền thông phân tử

Trong truyền thông phân tử, thông tin được mã hóa và giải mã vào các phân tử chứ không phải là các chất điện hoặc sóng điện từ Chúng ta thấy rằng việc truyền các phân tử từ máy phát sang máy

thu phải diễn ra thông qua khuếch tán Điều này được giới thiệu trong [2] về chuyển động Browni rời rạc, có nghĩa là các phân tử mang thông tin được truyền đến phía thu bị mất hoặc mất một khoảng thời gian dài, từ đó tiến trình bị ảnh hưởng dẫn đến tốc độ truyền dẫn bị chậm Mô hình được đề xuất [3] là “mô hình kênh hóa học” được thực hiện do các phân tử nhận thông tin bằng môi trường sinh hóa Sự khuếch tán các phân tử này có thể quan sát bằng kính hiển vi Nhược điểm của mô hình kênh truyền theo chuyển động Browni là khi có sự khuếch tán liên tục bất thường, các phân tử chuyển động không theo quy luật xác định, dẫn dến một số phân tử bị mất hoặc làm chậm tiến trình di chuyển của phân

tử đến việc truyền thông phân tử bị suy giảm rõ rệt

Trong nghiên cứu hiện nay, mô hình hóa kênh và phân tích nhiễu là hướng phát triển chính Lý thuyết truyền thông và thông tin truyền thống được dựa trên mô hình toán học chính xác, tuy nhiên đối với mô hình truyền thông và phân tích nhiễu của truyền thông phân tử không có sự phổ biến nào mà tùy thuộc vào từng môi trường và kịch bản cụ thể

Để cụ thể hóa một mô hình kênh truyền có sự tối ưu cho tốc độ truyền dẫn phân tử khi có khuếch tán liên tục, tôi xin chọn đề tài

nghiên cứu: “Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết tán bất thường”

2 Tổng quan về vấn đề nghiên cứu:

Cho đến nay có khá nhiều công bố nghiên cứu về mô hình toán học cho các hệ thống truyền thông phân tử, cho phép chúng ta có thể thực hiện việc phân tích, thiết kế, tối ưu hóa hệ thống truyền thông Các phân tử tự do trong một môi trường nhất định thường

có sự chuyển động theo chuyển động Browni thông thường [4], tức

là chuyển động ngẫu nhiên do va chạm với các phân tử môi trường Đối với mô hình truyền thông này, ta sử dụng các mô hình toán học với phân bố Gaussian [5] để tính toán thông số và xác suất lỗi của kênh truyền Cụ thể các mô hình truyền toán học đã được nghiên cứu từ năm 1982 với chuyển động Browin cơ học ở [6], năm 1991 của tác giả I Karatzas và SE Shreve trong [7], năm

2006 của tác giả T Nitta, A Tanahashi, M Hirano, và H Hess ở [8], hay những năm gần đây 2010 với đề tài nghiên cứu mô hình trong [9]

Nhưng ở môi trường khác, khi có sự khuếch tán liên tục xảy

ra, sự chuyển động của các phân tử không còn chính xác, khi đó ta cần phải có những giải pháp để tối ưu hóa tốc độ truyền dẫn ở trường hợp đó, mô hình truyền thông toán học được xây dựng mới đây nhất là năm 2017 ở bài báo [2] đã giải quyết vấn đề này

Sau khi tìm hiểu kỹ các nghiên cứu liên quan, học viên tập trung nghiên cứu thời gian của mỗi khe thời gian được lựa chọn để tối đa hóa thông lượng và có thể áp dụng cho bất kỳ quá trình khuếch tán nào với gia số cố định và thời gian chuyển tiếp đầu tiên độc lập cho mỗi liên kết giữa SN và FN Đặc biệt, nó có thể được

áp dụng cho sự di chuyển theo quy tắc L'evy [10], để đánh giá hiệu suất của hệ thống cụ thể là xác suất lỗi, và mô hình toán học chính xác

3 Mục đích nghiên cứu:

- Tìm hiểu lý thuyết mạng liên lạc phân tử

- Tìm hiểu kỹ thuật huấn luyện để tối ưu hóa thông lượng mạng trong hệ thống truyền thông phân tử có sự kết tán bất thường

- Đánh giá hiệu năng của mạng đề xuất

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Hình 1.1: Mô hình kênh truyền với mạng liên lạc phân tử

Nghiên cứu mô hình kênh truyền với mạng liên lạc phân tử, tôi xem xét cách thức để truyền tín hiệu phân tử từ phía phát đến phía thu Để truyền đạt, máy phát tạo ra một thay đổi chất đối với môi trường của nó, và sự thay đổi đó phải đo được ở máy thu, và ở mạng liên lạc phân tử, sự thay đổi phải là phân tử: máy phát giải phóng các phân tử thành một môi trường chia sẻ, nó truyền đến (và được phát hiện bởi) máy thu Tôi xem xét cách thức gửi bản tin từ nguồn tin bằng cách truyền các bít “0” và bít “1”, để làm được điều này tôi có 3 cách giải quyết:

• Điều chế với số lượng: Giả sử chúng ta có n> 0 phân tử có

sẵn ở máy phát Chúng ta có thể gửi bít 0 bằng cách giải phóng các phân tử bằng không, hoặc bít 1 bằng cách giải phóng n phân tử Nếu người nhận, nhận thấy 0 phân tử, nó có thể kết luận rằng bít 0

đã được gửi; Nếu nó quan sát được ít nhất một phân tử, nó có thể kết luận rằng bít 1 đã được gửi đi

• Điều chế với nhận dạng: nghĩa là chúng ta có hai loại phân

tử có sẵn ở máy phát, A và B (nơi người nhận có thể phân biệt A

từ B) Chúng ta có thể gửi một bít 0 bằng cách giải phóng phân tử

A, hoặc bít 1 bằng cách giải phóng phân tử B Người nhận sẽ quyết định bít 0 hoặc bít 1 nếu nó quan sát thấy A hoặc B, tương ứng

• Điều chế với thời gian: nghĩa là chúng ta có một phân tử

duy nhất có sẵn ở máy phát Chúng ta có thể gửi bít 0 bằng cách giải phóng phân tử đó ngay bây giờ, hoặc chúng ta có thể gửi bít 1 bằng cách đợi t> 0 giây trước khi giải phóng phân tử Người nhận

sẽ quyết định xem bít 0 hoặc bít 1 đã được gửi bằng cách đo thời gian đến của phân tử

Tôi giả định môi trường để thực hiện mô hình kênh là một kênh hóa học – tiêu biểu là nước, có đặc tính cơ bản về tín hiệu phân tử trong môi trường nước với vận tốc truyền, hệ số khuếch tán điển hình trong môi trường nước, nhiệt độ và các phân tử khác của các môi trường đó

Ta xem xét mạng liên lạc phân tử với thời gian có đồng bộ và

có khoảng cách thời gian, nơi NS - SNs giám sát trạng thái của một

hệ thống, thời gian của mỗi khe thời gian là TS Khi SN quan sát một sự kiện, nó sẽ phát ra một phân tử ở đầu khe truyền tiếp theo,

FN là nơi nhận mong muốn của tin nhắn, cũng là nơi xử lý các tin nhắn từ SN Sự kiện xảy ra với xác suất pE và mỗi SN phát hiện một sự kiện với xác suất pD

Tôi giả định rằng FN hoàn toàn hấp thụ phân tử bất kỳ phát hiện, và có thể áp dụng cho bất kỳ mạng SN nào, nơi quá trình khuếch tán là tĩnh và thời gian chuyển tiếp đầu tiên của mỗi liên kết SN-FN là độc lập Đặc biệt, mô hình kênh đề xuất áp dụng cho

cả chuyển động của Browni và chuyển động L'evy trong một phạm

vi rộng các điều kiện biên Để xác định có hay không một sự kiện

đã xảy ra, FN giải quyết vấn đề kiểm định giả thiết dựa trên số lượng các phân tử quan sát được

5 Phương pháp nghiên cứu:

 Nghiên cứu và mô hình hóa kênh truyền của phân tử từ phía phát đến phía thu trong trường hợp kết tán bất thường xảy

Luận văn sẽ được cấu trúc với các chương như sau

Chương 1: Tổng quan về mạng liên lạc phân tử

Nội dung chương 1, luận văn sẽ giới thiệu khái niệm cơ bản về mạng liên lạc phân tử, lịch sử phát triển, ứng dụng thực tế và mô hình truyền thông đang được nghiên cứu phổ biến

Chương 2: Nghiên cứu mô hình kênh theo thuật toán huấn luyện tăng cường

Nội dung chương 2, ta nghiên cứu mô hình kênh khi có khuếch tán bất thường xảy ra trong môi trường nhất định, đề xuất thuật toán huấn luyện để cho các phân tử từ phía phát truyền đến phía thu là lớn nhất, từ đó tăng tốc độ truyền dẫn của kênh

Chương 3: Mô phỏng và kết quả

Chương này sử dụng mô phỏng Monte-Carlo và mô hình thuật toán huấn luyện để xem xét các tham số tối ưu thông lượng mạng trên phân mềm Matlab để kiểm chứng tính chính xác của mô hình

hệ thống

Chương 4: Kết luận và hướng phát triển

Chương này nêu các vấn đề luận văn đã làm được và đề xuất hướng phát triển của luận văn

CHƯƠNG 1- TỔNG QUAN VỀ MẠNG LIÊN LẠC PHÂN TỬ 1.1 Tổng quan về mạng liên lạc phân tử

1.1.1 Giới thiệu

1.1.2 Phân tử sinh học tự nhiên

1.1.3 Liên lạc phân tử trong hệ thống sinh học

Để chuyển tải các thông điệp riêng biệt, mỗi thông điệp có thể liên quan đến tín hiệu phân tử: một mô hình phân tử duy nhất cho mỗi thông điệp có thể phân biệt được ở người nhận Hơn nữa, phải

có một cách để người nhận quyết định gửi tin nhắn nào, dựa trên

tín hiệu mà nó đo được

Hình 1.2: Minh họa ba cách đơn giản để tạo ra một tín hiệu

phân tử nhị phân

Chúng ta cũng thấy rằng việc truyền các phân tử từ máy phát đến máy thu phải diễn ra thông qua khuếch tán [1], [4] và [5]: điều này có thể được xem như chuyển động Browni rời rạc, đối với một

số lượng nhỏ các phân tử; hoặc sự khuếch tán liên tục, đối với một

số lượng lớn các phân tử Sau đó, ta sẽ thấy rằng sự khuếch tán là một nguồn bóp méo và hạn chế đáng kể đối với các hệ thống truyền thông phân tử: ví dụ, chuyển động của Browni rời rạc có thể làm cho các phân tử mang tin báo bị mất, hoặc các phân tử mất một thời gian dài khó xác định; Hoặc là, sự khuếch tán liên tục là một tiến trình rất chậm, làm hạn chế tốc độ truyền thông tin

1.2 Mô hình truyền thông phân tử

1.2.1 Tổng quan về mô hình truyền thông phân tử

1.2.2 Mô hình truyền thông theo chuyển động Browni

Ta có một mô hình kênh như hình 1.4:

Hình 1.4: Mô hình kênh theo chuyển động Browni

Một phân tử từ phía phát, khuếch tán tự do trong chất lỏng cho đến khi nó đến máy thu Kể từ khi chuyển động là quá trình ngẫu nhiên, sự xuất hiện của phân tử xảy ra ở một thời gian ngẫu nhiên, thời gian lan truyền ngẫu nhiên, được gọi là thời gian đến

đầu tiên, đây là một nguồn đáng kể biến dạng cho hầu hết mọi mạng phân tử

Máy phát Tx, phát ra các phân tử m ở lần x  [ , x x1 2, , xm] và các phân tử này lần đầu xuất hiện vào các thời điểm

ở đó ni: là thời gian lan truyền đến đích đầu tiên

Giả sử: xixuất hiện tương ứng với yi đến Nếu các phân tử không thể phân biệt được, các hàng đến có thể xảy ra theo một thứ tự khác, không rõ bên nhận

Bên phát liên lạc bằng cách chọn các vectơ khác x của thời gian mở Sau đó, bên thu phải phân biệt x đã được gửi bằng cách quan sát thời điểm hỏng của y Điều này được thực hiện bằng cách tính toán sự phân bố có điều kiện f Y X| ( | )y x , sự phân bố các đầu

ra cho các đầu vào

Ta coi ni là thời gian lan truyền ngẫu nhiên cho mỗi phân tử riêng lẻ có thể xem như là nhiễu trắng Gọi f ( ) n đại diện cho sự

phân bố thời gian đến đầu tiên, sau đó giả sử các phân tử có thể phân biệt, do đó đầu ra yi tương ứng với đầu vào xi, hàm pdf của yi

cho xi được viết là:

● Tính xác suất lỗi và dung lượng kênh

Ta có xác suất lỗi như sau:

Biểu thức dạng đóng cho việc phát hiện tính toán ML (Maximun Likelihood)

● Dung lượng: ta có x đại diện cho 1 biến ngẫu nhiên rời rạc

có giá trị với hàm pmg pX( ) x Entropy của x viết là H x được ( )cho bởi:

Nếu x là giá trị liên tục, với hàm mật độ xác suất (pdf) fX( ) x

thì H x gọi là entropy vi phân cho bởi: ( )

Trong một hệ thống truyền thông phân tử, có 2 biến ngẫu nhiên

x và y lấy giá trị trong tập X và Y tương ứng của các kênh đầu vào và đầu ra Khi đó, Entropy của y, H Y được tính trên ( )

sự thay thế y cho x Ta định nghĩa 2 giá trị X và Y với nhau:

- Entropy liên hợp H(X,Y) là:

Vì H N   là độc lập với sự phân bố đầu vào fX( ) x ; hơn nữa đối với một số phân bố hữu ích của n, H N   có sẵn dạng đóng.

1.2.3 Mô hình truyền thông có kết tán bất thường

Từ Hình 1.1 trên, ta xem xét một hệ thống với tín hiệu nhị phân Hệ thống sử dụng bằng cách: bật – tắt bằng cách gửi K phân

tử trong một khoảng thời gian báo hiệu (bằng cách điều chế số lượng) Máy phát SN và máy thu FN đồng bộ với nhau

Hình 1.6: Minh họa mô hình hệ thống, trong ví dụ này K = 3

1.2.3.2 Kênh

- Cho t là biến ngẫu nhiên biểu diễn thời gian đến đầu tiên của phân tử ở phía thu và là biến ngẫu nhiên, kết quả của một quá trình ngẫu nhiên mô tả bởi chuyển động Levy Vì khi có kết tán bất thường xảy ra, các phân tử được mô tả bằng chuyển động tổng quát và chuyển động được sử dụng có hàm phân bố Levy Hàm mật độ xác suất cho bởi [1]:

 và c  R  0 Trong môi trường với vận tốc trôi là v,

ta có khoảng cách phân tử di chuyển cho bởi:

Cho F t là xác suất mà 1 phân tử truyền qua thời gian 0 đến ( )phía thu trước thời gian t và đó là hàm CDF của phân bố IG (Invest Gaussan) Cho bởi:

Các phân tử phát ra trong các khe thời gian trước đó và không

bị hấp thụ bởi FN Do đó, có sự giao thoa giữa các ký hiệu và số lượng các phân tử quan sát được bởi FN trong khe thời gian j được

cho bởi

1

j

j k

Y Y



 là số lượng các phân tử được truyền qua khe thời gian k và đến khe thời gian j Đặc biệt, biến ngẫu nhiên

Dựa trên giả định này, nhiễu liên ký tự (ISI) được cho bởi

Thử nghiệm giả thuyết ở máy thu sử dụng hàm C bằng cách giả định hai giả thuyết H0 và H1 là nguồn đầu ra tương ứng bit 0 và bit

1 với xác suất đã biết tương ứng là

(1-P) và P

Giá trị Cij, ,i j   0,1 phát sinh để quyết định: Hi nếu đúng thực sự là Hj Hàm C cho bởi:

Ở đây, Z là tổng không gian quan sát số lượng các phân

tử nhận trong khoảng tín hiệu tương ứng, Z0 và Z1 là hai

bộ số được gán cho các giả thuyết H0 và H1.

Khi quan sát r phân tử, cho bởi:

để thay thế phân bố Poisson Binomal để đơn giản hóa thiết kế máy

dò

Tôi thiết kế máy dò như Hình 1.7:

Hình 1.7: Minh họa máy thu

Máy thu bao gồm một bộ quan sát và một bộ so sánh ngưỡng

Bộ quan sát tạo ra số R tích lũy của các phân tử nhận được trong khoảng tín hiệu tương ứng

Bộ so sánh ngưỡng sau đó so sánh R với một ngưỡng xác định trước tạo ra quyết định nhị phân Y Để xác định ngưỡng tối ưu cho

1 1 1

:

:

j j

k j

 là số lượng các phân tử được truyền qua khe

thời gian k và đến khe thời gian j Đặc biệt, biến ngẫu nhiên Yk i j,

là phân phối Bernoulli với thành công xảy ra khi sự kiện xảy ra và phân tử gửi từ thứ i của SN trong khe k đến FN tại khe j

Dựa trên giả định này, nhiễu liên ký tự (ISI) được cho bởi

R là phân phối binomial với xác suất thành công

1.2.3.4 Thiết kế đầu thu tối ưu

Ở đây, tôi xin đề xuất thiết kế máy thu tối ưu Vì việc phát hiện tối ưu là quá phức tạp nên được thực hiện trên máy nano, tôi giới thiệu phương pháp xấp xỉ Poisson để thay thế phân phối Poisson Binomal để đơn giản hóa thiết kế của máy dò

A – Thiết kế máy thu tối ưu

Máy thu được đề xuất được thể hiện như hình 1.5, là sự kết hợp một bộ quan sát và một bộ so sánh ngưỡng Bộ quan sát tạo ra số R tích lũy của các phân tử nhận được trong khoảng tín hiệu tương ứng Bộ so sánh ngưỡng sau đó so sánh R với một ngưỡng xác định trước tạo ra quyết định nhị phân Y

Để xác định ngưỡng tối ưu cho hệ thống này, ta cần tìm

0

1

, 1 1

1

H

R Vì số lượng các phân tử truyền dẫn biểu hiện 1 là K phân tử, Y00 Ở [7],

ta có Yk i j, , là sự kiện mà các phân tử phát ra tại SN i trong khe thời gian k đến khe thời gian j, đây là biến ngẫu nhiên có phân phối Bernoulli với xác suất thành công Pj – k, i Nó tiếp theo đó

R nó là tổng của phân phối nhị phân độc lập, cũng là phân

phối nhị thức Poisson Một biến ngẫu nhiên Bernoulli phân phối với xác suất thành công PPi trừ trường hợp của i = 0; Y 0 , j0 là Bernoulli phân phối với xác suất thành công Pi kể từ khi máy phát tín hiệu 1 Nếu chúng ta giả định rằng phân tử này không bị can thiệp bởi những cái khác được gửi trong các khoảng tín hiệu khác nhau, Yj i j, theo các phân bố Bernoulli độc lập, Có nghĩa là

1, 2, , n

p p p và hàm số khối xác suất của nó, có thể viết ra xác suất thử nghiệm thành công m trên tổng số n như tổng: