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复杂扩散环境中分子通信系统溯源定位方法研究

复杂扩散环境中分子通信系统溯源定位方法研究

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作者：娄智波江苏大学

学位级别：硕士

受益于纳米通信技术的快速发展,基于扩散的分子通信系统(Molecular Communication via Diffusion,MCv D)近年来受到了极大的关注。基于生物启发的MCv D是一种以生物化学分子为载体,根据分子扩散特性以实现多纳米机之间信息共享的通信技... 详细信息

受益于纳米通信技术的快速发展,基于扩散的分子通信系统(Molecular Communication via Diffusion,MCv D)近年来受到了极大的关注。基于生物启发的MCv D是一种以生物化学分子为载体,根据分子扩散特性以实现多纳米机之间信息共享的通信技术。相比于传统无线通信,MCv D具有能耗低、易实现和生物兼容性高的优势,成为组建纳米通信网络的首要选择。本文所述MCv D系统主要由发射机、接收机和分子通信信道组成,现有文献着重于对发射机模型及调制方式、接收机检测方案和构建分子通信信道闭合解等方面进行研究。MCv D将大量分子释放于环境中,通过对接收分子进行分析以完成整个通信过程。在MCv D系统的诸多潜在应用中,例如靶向药物输送和环境污染防治,都需要知道发射源所在位置。因此,发射源的定位或追踪具有重要研究意义。本文主要研究多障碍移动环境下MCv D系统的目标源定位方案,主要包含以下两个研究重点:1)研究有限空间内多障碍物MCvD系统中单目标溯源问题。考虑由一个分子释放源(Molecule-releasing Source,RS)、一个移动分子传感器(Mobile Molecule Sensor,MS)和多个障碍物组成的三维分子通信系统,旨在引导MS在限定时间内找到RS。该问题使用马尔可夫决策过程(Markov decision processes,MDP)建模,并提出一种基于QLearning的自适应多层奖励阈值算法(AMR-Q Learning),利用MS的接收分子数自适应地设置多层奖励。仿真结果表明,提出的AMR-Q Learning算法优于现有的路径规划方案,可以使MS绕过障碍物,同时快速高效地找到RS,并有效降低训练开销;相反,在传统浓度梯度算法中,MS因障碍物影响陷入局部最优而无法找到RS。2)研究无限空间内多障碍物MCv D系统中单目标溯源问题。为了拓展AMR-Q Learning方案中MS的溯源区域,设计基于矩阵补全的Q表生成方案,旨在不需要额外训练的基础上,还原出障碍物所在区域并使MS可以从未知区域找到RS。首先,提出改进的Q-K means算法对Q表中负奖励状态点进行分类以确定障碍物类集;其次,基于Levenberg-Marquardt提出空间估计算法(Levenberg-Marquardt based Space Estimation,LM-SE)对Q-K means中结果进行迭代以确定障碍物的球心以及半径;然后,提出矩阵补全的优化模型,并利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)以最小化矩阵的秩为目标进行矩阵补全;最后,仿真结果表明,Q-K means算法对障碍分类具有较高精度,在一定的训练回合下,其对障碍物的分类精度可达100%,LM-SE算法能够较好的还原出空间中所有障碍物的球心以及半径,所提出的矩阵补全方案能够使MS从较远的未知区域在避开障碍物的同时找到RS。

关键词：分子通信 Q-Learning 多层奖励阈值溯源定位 Q表生成

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