基于神经网络的分支分子通信系统距离估计
人工智能
2026-02-09 v2
摘要
分子通信 (MC) 是一种新兴的研究范式，利用分子传递信息，具有针对性药物递送或肿瘤检测等生物医学应用前景。它也被视为 Internet of BioNanoThings (IoBNT) 的关键使能器。本文提出一种基于循环神经网络 (RNN) 的算法，用于估计 MC 系统中的通信信道参数。我们聚焦于简单的分支拓扑结构，通过宏观 MC 模拟器模拟分子运动。为距离估计提出的深度学习架构在这些分支环境中表现出强大的性能，凸显了其在未来 MC 应用中的潜力。
引用
@article{arxiv.2511.02071,
title = {Human-AI Co-Embodied Intelligence for Scientific Experimentation and Manufacturing},
author = {Xinyi Lin and Yuyang Zhang and Yuanhang Gan and Juntao Chen and Hao Shen and Yichun He and Lijun Li and Ze Yuan and Shuang Wang and Chaohao Wang and Rui Zhang and Na Li and Jia Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.02071},
year = {2026}
}