相关高斯分子纳米网络中的异常检测：设计与分析

研究了分子纳米网络中的一种纳米异常检测方案（NADS）。其动机在于癌症等疾病的早期检测对其成功治疗起着关键作用。所提出的 NADS 实际上是一个两层网络：第一层为传感器纳米机器（SNMs），汇节点处为数据收集节点（DGN）。SNMs 通过纳米通信信道（NCC）的输入和/或参数变化来检测竞争细胞（异常）的存在。SNMs 的噪声如其本质所示被认为是时空相关的，此处假定为加性高斯噪声。第二步，SNMs 通过噪声微通信信道（MCC）向 DGN 传输微尺度消息，DGN 在融合接收信号后做出决策。我们基于端到端 NADS 性能，为 NADS 各层找到了检测器的最优设计。每个 SNM 的检测性能通过构建广义似然比检验进行分析。接下来，考虑 MCC 的影响，从漏检概率与虚警概率的角度分析了 NADS 的整体性能。此外，通过分别给出漏检概率与虚警概率的近似和上界，推导出了计算高效的 NADS 性能量化表达式。这进而使得能够构建一个设计问题，其中为获得高检测概率与受限虚警概率，得到了样本中 SNMs 的优化浓度。结果表明，若在分析中忽略 SNM 噪声的时空相关性，会导致 NADS 在运行中性能明显不佳。