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 CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - PHAN TRẦN HÀ NGHIÊN CỨU MẠNG LIÊN LẠC PHÂN TỬ VỚI KẾT TÁN BẤT THƯỜNG CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THƠNG MÃ SỐ: 60.52.02.08 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NĂM 2017 Luận văn hồn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS HỒ VĂN KHƯƠNG Đại học quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Phản biện 1: …………………………………………………… Phản biện 2: …………………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông Vào lúc: ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài: Lịch sử truyền thông liên lạc chứng kiến nhiều thành tựu đời xử lý truyền thơng sóng điện từ: truyền thống đường dây đồng, truyền thông quang hay truyền thông vô tuyến Tất chúng có điểm chung cơng nghệ điện phát triển dẫn đến công nghệ truyền thông phát triển, nhiên sách [1] giới thiệu đến hình thức truyền thơng hồn tồn truyền thơng phân tử (Molecular Communication), thông điệp truyền dạng phân tử Các hệ thống truyền thơng có nhiều hình thức, ví dụ: phân tử mang thơng điệp truyền qua môi trường chất lỏng thông qua chuyển động đơn giản chúng vận chuyển động phân tử Truyền thơng phân tử hiểu cách đơn giản: xung quanh môi trường sống nay, phương pháp truyền thông chủ yếu vi sinh vật, bao gồm tế bào người Một câu hỏi thú vị đưa ra: “Tại phải thiết kế hệ thống liên quan đến phân tử?”- giả thiết: “chúng ta muốn đưa lượng thuốc định đến phần quan bị bệnh người cách xác nhanh chóng, để thực cần có hàng ngàn thiết bị nhỏ kích thước tế bào máu, cỡ khoảng nanomet hợp tác với để giải phóng lượng thuốc [1] theo quy định”, điều đặt tảng cho việc phát triển truyền thông phân tử Trong truyền thông phân tử, thơng tin mã hóa giải mã vào phân tử chất điện sóng điện từ Chúng ta thấy việc truyền phân tử từ máy phát sang máy thu phải diễn thông qua khuếch tán Điều giới thiệu [2] chuyển động Browni rời rạc, có nghĩa phân tử mang thơng tin truyền đến phía thu bị mất khoảng thời gian dài, từ tiến trình bị ảnh hưởng dẫn đến tốc độ truyền dẫn bị chậm Mơ hình đề xuất [3] “mơ hình kênh hóa học” thực phân tử nhận thông tin mơi trường sinh hóa Sự khuếch tán phân tử quan sát kính hiển vi Nhược điểm mơ hình kênh truyền theo chuyển động Browni có khuếch tán liên tục bất thường, phân tử chuyển động không theo quy luật xác định, dẫn dến số phân tử bị làm chậm tiến trình di chuyển phân tử đến việc truyền thông phân tử bị suy giảm rõ rệt Trong nghiên cứu nay, mơ hình hóa kênh phân tích nhiễu hướng phát triển Lý thuyết truyền thông thông tin truyền thống dựa mơ hình tốn học xác, nhiên mơ hình truyền thơng phân tích nhiễu truyền thơng phân tử khơng có phổ biến mà tùy thuộc vào môi trường kịch cụ thể Để cụ thể hóa mơ hình kênh truyền có tối ưu cho tốc độ truyền dẫn phân tử có khuếch tán liên tục, tơi xin chọn đề tài nghiên cứu: “Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết tán bất thường” Tổng quan vấn đề nghiên cứu: Cho đến có nhiều cơng bố nghiên cứu mơ hình tốn học cho hệ thống truyền thông phân tử, cho phép thực việc phân tích, thiết kế, tối ưu hóa hệ thống truyền thơng Các phân tử tự môi trường định thường có chuyển động theo chuyển động Browni thơng thường [4], tức chuyển động ngẫu nhiên va chạm với phân tử môi trường Đối với mô hình truyền thơng này, ta sử dụng mơ hình tốn học với phân bố Gaussian [5] để tính tốn thông số xác suất lỗi kênh truyền Cụ thể mơ hình truyền tốn học nghiên cứu từ năm 1982 với chuyển động Browin học [6], năm 1991 tác giả I Karatzas SE Shreve [7], năm 2006 tác giả T Nitta, A Tanahashi, M Hirano, H Hess [8], hay năm gần 2010 với đề tài nghiên cứu mơ hình [9] Nhưng mơi trường khác, có khuếch tán liên tục xảy ra, chuyển động phân tử khơng xác, ta cần phải có giải pháp để tối ưu hóa tốc độ truyền dẫn trường hợp đó, mơ hình truyền thơng tốn học xây dựng năm 2017 báo [2] giải vấn đề Sau tìm hiểu kỹ nghiên cứu liên quan, học viên tập trung nghiên cứu thời gian khe thời gian lựa chọn để tối đa hóa thơng lượng áp dụng cho trình khuếch tán với gia số cố định thời gian chuyển tiếp độc lập cho liên kết SN FN Đặc biệt, áp dụng cho di chuyển theo quy tắc L'evy [10], để đánh giá hiệu suất hệ thống cụ thể xác suất lỗi, mơ hình tốn học xác Mục đích nghiên cứu: - Tìm hiểu lý thuyết mạng liên lạc phân tử - Tìm hiểu kỹ thuật huấn luyện để tối ưu hóa thơng lượng mạng hệ thống truyền thơng phân tử có kết tán bất thường - Đánh giá hiệu mạng đề xuất Đối tượng phạm vi nghiên cứu: Hình 1.1: Mơ hình kênh truyền với mạng liên lạc phân tử Nghiên cứu mơ hình kênh truyền với mạng liên lạc phân tử, xem xét cách thức để truyền tín hiệu phân tử từ phía phát đến phía thu Để truyền đạt, máy phát tạo thay đổi chất mơi trường nó, thay đổi phải đo máy thu, mạng liên lạc phân tử, thay đổi phải phân tử: máy phát giải phóng phân tử thành mơi trường chia sẻ, truyền đến (và phát bởi) máy thu Tôi xem xét cách thức gửi tin từ nguồn tin cách truyền bít “0” bít “1”, để làm điều tơi có cách giải quyết: • Điều chế với số lượng: Giả sử có n> phân tử có sẵn máy phát Chúng ta gửi bít cách giải phóng phân tử khơng, bít cách giải phóng n phân tử Nếu người nhận, nhận thấy phân tử, kết luận bít gửi; Nếu quan sát phân tử, kết luận bít gửi • Điều chế với nhận dạng: nghĩa có hai loại phân tử có sẵn máy phát, A B (nơi người nhận phân biệt A từ B) Chúng ta gửi bít cách giải phóng phân tử A, bít cách giải phóng phân tử B Người nhận định bít bít quan sát thấy A B, tương ứng • Điều chế với thời gian: nghĩa có phân tử có sẵn máy phát Chúng ta gửi bít cách giải phóng phân tử bây giờ, gửi bít cách đợi t> giây trước giải phóng phân tử Người nhận định xem bít bít gửi cách đo thời gian đến phân tử Tôi giả định môi trường để thực mơ hình kênh kênh hóa học – tiêu biểu nước, có đặc tính tín hiệu phân tử mơi trường nước với vận tốc truyền, hệ số khuếch tán điển hình mơi trường nước, nhiệt độ phân tử khác mơi trường Ta xem xét mạng liên lạc phân tử với thời gian có đồng có khoảng cách thời gian, nơi NS - SNs giám sát trạng thái hệ thống, thời gian khe thời gian TS Khi SN quan sát kiện, phát phân tử đầu khe truyền tiếp theo, FN nơi nhận mong muốn tin nhắn, nơi xử lý tin nhắn từ SN Sự kiện xảy với xác suất pE SN phát kiện với xác suất pD Tôi giả định FN hoàn toàn hấp thụ phân tử phát hiện, áp dụng cho mạng SN nào, nơi trình khuếch tán tĩnh thời gian chuyển tiếp liên kết SN-FN độc lập Đặc biệt, mô hình kênh đề xuất áp dụng cho chuyển động Browni chuyển động L'evy phạm vi rộng điều kiện biên Để xác định có hay không kiện xảy ra, FN giải vấn đề kiểm định giả thiết dựa số lượng phân tử quan sát Phương pháp nghiên cứu:  Nghiên cứu mơ hình hóa kênh truyền phân tử từ phía phát đến phía thu trường hợp kết tán bất thường xảy  Tính tốn mức độ xác gần xác suất lỗi trung bình  Dùng phần mềm mơ Matlab để kiểm chứng phần phân tích lý thuyết mơ đánh giá thơng lượng theo tiêu chí dừng khác Luận văn cấu trúc với chương sau Chương 1: Tổng quan mạng liên lạc phân tử Nội dung chương 1, luận văn giới thiệu khái niệm mạng liên lạc phân tử, lịch sử phát triển, ứng dụng thực tế mơ hình truyền thơng nghiên cứu phổ biến Chương 2: Nghiên cứu mơ hình kênh theo thuật toán huấn luyện tăng cường Nội dung chương 2, ta nghiên cứu mơ hình kênh có khuếch tán bất thường xảy môi trường định, đề xuất thuật toán huấn luyện phân tử từ phía phát truyền đến phía thu lớn nhất, từ tăng tốc độ truyền dẫn kênh Chương 3: Mô kết Chương sử dụng mơ Monte-Carlo mơ hình thuật tốn huấn luyện để xem xét tham số tối ưu thông lượng mạng phân mềm Matlab để kiểm chứng tính xác mơ hình hệ thống Chương 4: Kết luận hướng phát triển Chương nêu vấn đề luận văn làm đề xuất hướng phát triển luận văn CHƯƠNG 1- TỔNG QUAN VỀ MẠNG LIÊN LẠC PHÂN TỬ 1.1 Tổng quan 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 hệ thống sinh học Để chuyển tải thơng điệp riêng biệt, thơng điệp liên quan đến tín hiệu phân tử: mơ hình phân tử cho thơng điệp phân biệt người nhận Hơn nữa, phải có cách để người nhận định gửi tin nhắn nào, dựa tín hiệu mà đo Hình 1.2: Minh họa ba cách đơn giản để tạo tín hiệu phân tử nhị phân Chúng ta thấy việc truyền phân tử từ máy phát đến máy thu phải diễn thông qua khuếch tán [1], [4] [5]: điều xem chuyển động Browni rời rạc, 31 với Yi , j 0,1 số lượng phân tử nhận khe thời gian từ SN thứ i khe huấn luyện thứ j n số lần thử Để đơn giản, định nghĩa: NS ˆ P0,i   1Y 1 n i 1 i , j (2.4) hàm phân phối thực nghiệm Như vậy, sau ước tính  A quán theo [12] Hơn nữa, quan sát thấy rằng:  NS  P A  Aˆ  N S   P   P0,i  Pˆ0,i  N S   (2.5)  i 1     NS    P A  Aˆ  N S      P P0,i  Pˆ0,i   i 1  (2.6) Tiếp từ cơng thức (2.6) áp dụng bất đẳng thức DvoretzkyKiefer-Wolfowitz [12] cho bởi: Vì từ (2.6) ta có:   NS  P A  Aˆ  N S      2e 2 n   i 1  P A  Aˆ  NS     2e2n   (2.7) NS (2.8) 32 Mặt khác, để thời hạn khe thời gian S ∈ { 1,., } làm sở để xác định khe thời gian huấn luyện, ta có ràng buộc cơng thức (2.8) cung cấp cách tính để có khoảng tin cậy cho xác suất lỗi thông lượng, định nghĩa là: Rl  1  Pe,l  , Tl (2.9) đây, ta có khoảng thời gian khe thời gian thứ l có xác suất lỗi Pe,l tương ứng với khoảng thời gian l sử dụng thuật toán ˆ huấn luyện khe thời gian Đặc biệt, nhờ có ước lượng A l có xác suất Al   Aˆl  N S  , Aˆl  N S   giới hạn công thức (2.8), xây dựng khoảng tin cậy dùng thuật toán Tôi lưu ý Pe,l (2.2) hàm đơn điệu giảm A, thực tế số lượng phân tử vào khe thời gian gia tăng A tăng lên Tiếp theo, sử dụng xác suất lỗi thực tế Pe,l khe thời gian thứ l theo A từ công thức (2.8) (2.9), xác suất 33 Al   Aˆl  N S  , Aˆl  N S   ta có khoảng tin cậy buộc cho Rl cho bởi:   Pe ,l Aˆl  N S      R   P  Aˆ  N    e ,l l Tl l S Tl (2.10) Nếu xét với xác suất lớn   ,      log  N 1 S 1 2n    ,  (2.11) với khoảng tin cậy công thức (2.10), ta có giới hạn xác suất lỗi thông lượng với n lần thử nghiệm, hệ thống hữu ích cho việc đảm bảo thơng lượng cho giai đoạn huấn luyện hạn chế Khoảng tin cậy thuật toán cung cấp phương tiện để tối ưu hóa khoảng thời gian khe thời gian Trong hệ thống này, tơi khơng thể mong muốn có khoảng tin cậy chặt chẽ cho khoảng thời gian khe thời gian, tơi sử dụng khoảng tin cậy công thức (2.10) làm sở cho thuật toán huấn luyện 34 Thuật toán cung cấp đảm bảo cho xác suất khoảng thời gian khe thời gian chọn tối ưu Bây giờ, tơi đưa thuật tốn huấn luyện để giảm thiểu xác suất lỗi khoảng thời gian khe thời gian tối ưu chọn, cách làm ngược với cách tiếp cận tốn thời gian để ước tính lượng liệu cho khoảng thời gian khe thời gian cách riêng biệt Tôi để    mức độ tin cậy cơng thức (2.10), tiêu chí dừng   Tôi giả sử giai đoạn huấn luyện khe thời gian thứ k ta có: + Nếu  k  K , cho j  k chọn Tk khoảng thời gian khe thời gian Ta sử dụng cơng thức (2.3), tính ước lượng Aˆk khoảng tin cậy qua công thức (2.10) + Nếu k  K , ta chọn khe thời gian khoảng j ta có: 1  Pe , j Aˆ l  N S    Tj    (2.12) Từ đó, ta thấy cơng thức (2.10) thơng lượng có giá trị giá trị lớn 35 Ta kết thúc giai đoạn huấn luyện lựa chọn khe thời gian T j , hệ thống dừng ở: Pe , j Aˆ j  N S     Pe , j Aˆ j  N S      ,(2.13) Tj      làm mơ hình hệ thống tối ưu giao thoa khoảng tin cậy áp dụng công thức (2.10) tập rỗng Nếu khơng, thuật tốn tiếp tục với k  k  Lưu ý: thuật toán dựa ước lượng khoảng tin cậy cơng thức (2.10), đó, xác suất mà khoảng thời gian khe thời gian j chọn thuật tốn phụ tối ưu dựa cơng thức xác suất lỗi (2.2) có giới hạn  K Ta nhận thấy rằng, cách ước lượng (2.3) (2.4) dựa ước lượng hàm phân phối tích luỹ thời gian chuyển tiếp 2.4 Kết luận chương Ở chương này, xây dựng thuật toán huấn luyện dựa tham số A để xác định xác suất lỗi hệ thống thơng lượng mạng tối ưu hóa hồn tồn Các phép ước lượng sử dụng để 36 đảm bảo kênh truyền tối ưu hóa với chuyển động phân tử xem xét CHƯƠNG - MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ Trong chương này, để đánh giá cách tồn diện mơ hình hệ thống thuật tốn huấn luyện mình, tơi dựa vào mơ Monte Carlo thuật toán huấn luyện để so sánh thơng lượng hệ thống mơ hình đưa 3.1 Mô tả hệ thống mô tham số hiệu quan trọng Để kiểm chứng tính xác hệ thống thuật tốn, tơi đưa giải pháp kiểm tra Hình 3.1 Hình 3.1: Quy trình kiểm tra mơ hình thuật tốn hệ thống đề xuất Từ quy trình trên, ta thấy mơ hình hệ thống sử dụng Hình 2.1 với số lượng nhiều máy phát SN máy thu 37 FN Ta coi khoảng cách SN FN với d  10 2 m Ta xét số lượng máy SN 10 máy, tương ứng với NS = 10 trạng thái giám sát mạng Thuật tốn huấn luyện Chương tơi trình bày có tham số quan trọng khoảng tin cậy  để thuật toán tối ưu, yếu tố tác động môi trường hay nhiễu, phân tử xem xét kết tán bất thường nên tham số có liên quan đến môi trường tham số vân tốc trôi v Cuối cùng, ta thấy thuật toán dựa quan sát kiện khuếch tán bất thường xảy máy SN nên ảnh hưởng xác suất kiện xảy pE đóng vai trò quan trọng Vì nên chương này, tơi đánh giá thơng lượng hệ thống dựa tham số quan trọng là:  , v pE 3.2 Đánh giá ảnh hưởng độ tin cậy lên hệ thống Để minh họa hành vi thuật tốn tơi có kết tán bất thường, tơi xem xét mơi trường chất lỏng có vận tốc trơi ν = 0.01 m/s, ρE = 0.5, ρD = 1, số mũ ổn định α = 1.2 tham số quy mô σ = 0.01 cho liên kết SN-FN Tôi giả định mạng chọn khe thời gian tập thời gian {1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7} 38 0.8 ước lượng với độ tin cậy = 0.3 ước lượng với độ tin cậy = 0.3 mô với độ tin cậy = 0.02 mô với độ tin cậy = 0.02 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 1.35 1.4 1.45 1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 Khoảng khe thời gian Hình 3.2: Thơng lượng với độ tin cậy 0.3 0.02 Hình 3.2 so sánh thơng lượng cho khoảng thời gian khe thời gian thu trực tiếp từ mô Monte Carlo  từ tham số ước tính A sử dụng thuật toán cho khoảng thời gian khe thời gian riêng biệt với độ tin cậy  = 0.02   0.3 Ta nhận thấy ước tính từ thuật tốn phù hợp với thơng lượng thu từ mô Monte Carlo 39 0.8 ước lượng với độ tin cậy = 0.5 ước lượng với độ tin cậy = 0.9 mô với độ tin cậy = 0.5 mô với độ tin cậy = 0.9 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 1.35 1.4 1.45 1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 Khoảng khe thời gian Hình 3.3: Thơng lượng với độ tin cậy 0.5 0.9 Hình 3.3 so sánh thơng lượng cho khoảng thời gian khe thời gian thu trực tiếp từ mô Monte Carlo  từ tham số ước tính A sử dụng thuật tốn cho khoảng thời gian khe thời gian riêng biệt với độ tin cậy  = 0.5   0.9 ta thấy thời điểm 1.65 thông lượng có sai số Từ hai hình trên, tơi nhận thấy ước tính từ thuật tốn phù hợp với thông lượng thu từ mô Monte Carlo Ta thấy điều hàm ý thuật toán tơi có thơng lượng tối ưu ảnh hưởng độ tin cậy phù hợp với thuật toán huấn 40 luyện ta chọn khoảng tin cậy công thức (2.10) Chương 3.3 Đánh giá ảnh hưởng vận tốc trôi lên hệ thống Để minh họa hành vi thuật tốn tơi có kết tán bất thường, xem xét môi trường chất lỏng có vận tốc trơi ρE = 0.5, ρD = 1, số mũ ổn định α = 1.2 tham số quy mô σ = 0.01 cho liên kết SN-FN Tơi giả định mạng chọn khe thời gian tập thời gian {1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7} 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 ước lượng với vân tốc trôi = m/s ước lượng với vận tốc trôi = 0.1 m/s mô với vận tốc trôi = 0m/s mô với vân tốc trôi = 0.1 m/s 0.1 1.35 1.4 1.45 1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 Khoảng khe thời gian Hình 3.4: Thông lượng với vận tốc trôi m/s 0.1 m/s Hình 3.4 so sánh thơng lượng cho khoảng thời gian khe thời gian thu trực tiếp từ mô Monte Carlo  từ tham số ước tính A sử dụng thuật tốn cho khoảng thời gian khe thời gian riêng biệt với vận tốc trôi v  m/s 41 v  0.1 m/s Ta thấy tăng vận tốc lên phân tử chuyển động nhanh làm tăng thông lượng hệ thống 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 ước lượng với vận tốc trôi = 0.15 m/s ước lượng với vận tốc trôi = 0.2 m/s mô với vận tốc trôi = 0.15 m/s mô với vận tốc trôi = 0.2 m/s 0.1 1.35 1.4 1.45 1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 Khoảng khe thời gian Hình 3.5: Thơng lượng với vận tốc trơi 0.15 0.2 Hình 3.5 cho thấy ảnh hưởng vận tốc trơi nên mơi trường mà có vận tốc trơi lớn làm thơng lượng hệ thống càng tăng Nhưng có xuất lỗi số khe thời gian   Từ ta nhận thấy vận tốc trôi v 0,0.1 m/s Hệ thống có thơng lượng tối ưu theo thuật tốn huấn luyện lỗi xảy 42 3.4 Đánh giá ảnh hưởng xác suất kiện xảy khuếch tán bất thường Để minh họa hành vi thuật tốn tơi có kết tán bất thường, tơi xem xét mơi trường chất lỏng có vận tốc trôi v  0.01 m/s ρD = 1, số mũ ổn định α = 1.2 tham số quy mô σ = 0.01 độ tin cậy  = 0.02 cho liên kết SN-FN Tôi giả định mạng chọn khe thời gian tập thời gian {1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7} 0.8 ước lượng với pE = 0.1 ước lượng với pE = 0.5 mô với pE = 0.1 mô với pE = 0.5 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 1.35 1.4 1.45 1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 PE = 0.5 Khoảng khe thời gian Hình 3.6: Thơng lượng với PE = 0.1 Hình 3.5 so sánh thơng lượng cho khoảng thời gian khe thời gian thu trực tiếp từ mô Monte Carlo  từ tham số ước tính A sử dụng thuật toán cho khoảng thời 43 gian khe thời gian riêng biệt với pE  0.1và pE  0.5 ta thấy xác suất xuất kiện khuếch tán bất thường xảy nhỏ thơng lượng đạt lớn 1.5 ước lượng với pE = 0.7 ước lượng với pE = 0.8 mô với pE = 0.7 mô với pE = 0.8 0.5 1.35 1.4 1.45 1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 Khoảng khe thời gian Hình 3.7: Thơng lượng với PE = 0.7 0.8 Hình 3.7 ta thấy thơng lượng hệ thống có xác suất xảy khuếch tán bất thường pE  0.7 pE  0.8 ta thấy xuất lỗi khe thời gian Từ đó, ta thấy xác suất xuất kiên xảy khuếch tán có ảnh hưởng lớn đến mơ hình hệ thống thuật tốn sử dụng   Thuật tốn hồn hảo với xác suất pE  0.1;0.5 đảm bảo thơng lượng độ xác 44 3.4 Kết luận chương Từ đánh giá tham số độ tin cậy, vận tốc trôi xác suất xuất kiện, ta thấy thuật toán ước lượng từ thuật tốn phù hợp với thơng lượng thu từ mơ Monte Carlo Do đó, thuật tốn tơi áp dụng cho hệ thống truyền thông phân tử với trình kết tán miễn bước tăng độc lập lần chuyển cho liên kết SN FN độc lập CHƯƠNG - KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 4.1 Kết luận Từ nghiên cứu chủ đề đại “mạng truyền thơng phân tử’’, luận văn tơi trình tồn diện khái niệm, ý tưởng, tiền đề xây dựng mạng phân tử tương lai Luận văn đóng góp xây dựng mơ hình truyền thông phân tử với kết tán bất thường xảy thuật toán huấn luyện tăng cường Luận văn đề xuất chứng minh ưu điểm việc sử dụng thuật tốn huấn luyện nhằm tối ưu hóa thơng lượng có kết tán bất thường xảy truyền thông phân tử 4.2 Hướng phát triển Một tính thuật tốn tơi không dựa vào kiến thức thống kê chi tiết tiến triển kết tán mà 45 cung cấp bảo đảm xác suất thông lượng tối ưu Kết mô cho thấy hiệu tốt thu với thời gian huấn luyện ngắn, mở mơ hình MISO, cải thiện mơ hình cũ SISO nghiên cứu thử nghiệm Nhờ kết nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng thuật toán trên, xây dựng mơ hình thuật tốn huấn luyện dùng cho mạng truyền thông phân tử với kết tán bất thường, tương lai, tơi xây dựng thêm mơ hình với với nhiều đầu vào nhiều đầu (MIMO) đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định với trình khuếch tán ... tài nghiên cứu: Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết tán bất thường Tổng quan vấn đề nghiên cứu: Cho đến có nhiều cơng bố nghiên cứu mơ hình tốn học cho hệ thống truyền thông phân tử, cho... trúc mạng phân tử cách tồn diện Chương tơi, chủ yếu phân tích vào mạng liên lạc phân tử theo chuyển động Browni nghiên cứu rộng rãi đến mạng liên lạc phân tử chuyển thông theo khuếch tán bất thường. .. luận văn 8 CHƯƠNG 1- TỔNG QUAN VỀ MẠNG LIÊN LẠC PHÂN TỬ 1.1 Tổng quan 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 hệ thống sinh học Để chuyển tải