基于压缩感知的交叉反应受体阵列分子混合物恢复

在本文中，我们提出一种受动物嗅觉启发的工程化分子通信（MC）系统新概念。我们关注多用户场景，其中发送端采用不同类型的信号分子的唯一混合物将其消息传送到中央接收端，该接收端配备包含 $R$ 种不同类型受体的阵列以检测所发射的分子混合物。采用 \textit{正交} 分子-受体对的 MC 系统的硬件复杂度将随信号分子类型数 $Q$ 线性增长（即 $R=Q$）。自然嗅觉系统通过使用 \textit{交叉反应} 受体阵列避免此类高复杂度，其中每种分子激活多种受体，且每种受体虽以不同激活强度但主要由多种分子激活。例如，人类嗅觉系统被认为仅使用数百种受体类型即可辨别数千种化学物质，即 $Q\gg R$。受此观察启发，我们首先开发了考虑嗅觉关键特性的端到端 MC 信道模型。随后，我们将分子混合物恢复表述为一个凸压缩感知（CS）问题，其可通过现有数值求解器高效求解。我们的仿真结果证实了所提 CS 问题在分子混合物信号恢复上的有效性，并量化了不同系统参数下的系统性能。