面向协作式分子通信的符号逐位最大似然检测
信息论
2018-12-04 v3 math.IT
摘要
本文针对一种基于扩散的协作式分子通信(MC)系统，提出了符号逐位最大似然(ML)检测。在该系统中，发送端(TX)向多个接收端(RXs)发送一个公共信息符号，融合中心(FC)根据来自所有RXs的观测似然，选择更可能的TX符号。该协作式MC系统考虑了二进制符号序列的传输及其引起的码间干扰。根据不同的RX行为和FC处的不同已知信息，提出了三种ML检测变体。推导了其中两种ML检测器变体的系统错误概率，其中一种为闭式解。通过求解联合优化问题，确定了在RXs间使某一变体系统错误概率最小的最优分子分配方案。同样对于该变体，解析证明在两个对称RXs间平均分配分子可达到局部最小错误概率。数值与仿真结果表明，这些ML检测变体为更简单的非ML协作变体提供了错误性能的下界，并证明这些更简单的协作变体具有与ML检测器相当的错误性能。
引用
@article{arxiv.1801.02890,
title = {Symbol-by-Symbol Maximum Likelihood Detection for Cooperative Molecular Communication},
author = {Yuting Fang and Adam Noel and Nan Yang and Andrew W. Eckford and Rodney A. Kennedy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.02890},
year = {2018}
}
备注
15 pages, 7 figures; submission for possible IEEE publication. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1704.05623