Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết táng bất thường (Luận văn thạc sĩ)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

PHAN TRẦN HÀ

NGHIÊN CỨU MẠNG LIÊN LẠC PHÂN TỬ
VỚI KẾT TÁN BẤT THƯỜNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
(Theo định hướng ứng dụng)

TP. HỒ CHÍ MINH - 2017


HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

PHAN TRẦN HÀ

NGHIÊN CỨU MẠNG LIÊN LẠC PHÂN TỬ
VỚI KẾT TÁN BẤT THƯỜNG
CHUYÊN NGÀNH :

KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

MÃ SỐ:

60.52.02.08

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
(Theo định hướng ứng dụng)

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS. HỒ VĂN KHƯƠNG

TP. HỒ CHÍ MINH - 2017


i

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên em xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy PGS.TS. Hồ
Văn Khương đã hướng dẫn tận tình, chỉ bảo em trong suốt quá trình thực hiện luận
văn. Thầy đã trang bị cho em những kiến thức vô cùng quý báu để em có thể vững
tin bước tiếp trên con đường của mình.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các Quý Thầy Cô đã hướng dẫn
tận tình trong suốt thời gian của chương trình học Cao Học. Các Quý Thầy Cô đã
tận tình hướng dẫn và đi tiếp cận sâu hơn đối với từng môn học. Từ đó củng cố kiến
thức thêm phần vững chắc cho học viên.
Cuối cùng em xin chân thành cảm ơn gia đình, lãnh đạo, đồng nghiệp cùng cơ
quan và các bạn khóa cao học 2016 đã động viên, tạo điều kiện cho em hoàn thành
khóa học.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 11 năm 2017
Học viên thực hiện luận văn

PHAN TRẦN HÀ


ii

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 11 năm 2017
Học viên thực hiện luận văn

PHAN TRẦN HÀ


iii

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ......................................................................................................... i
LỜI CAM ĐOAN .................................................................................................. ii
MỤC LỤC............................................................................................................. iii
DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT .......................................... v
DANH SÁCH HÌNH VẼ ...................................................................................... vi
MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1
CHƯƠNG 1- TỔNG QUAN VỀ MẠNG LIÊN LẠC PHÂN TỬ ........................ 3
1.1 Tổng quan về mạng liên lạc phân tử ............................................................... 3
1.1.1 Giới thiệu ........................................................................................................ 3
1.1.2 Phân tử sinh học tự nhiên ............................................................................... 3
1.1.3 Liên lạc phân tử trong hệ thống sinh học ........................................................ 6
1.2 Mô hình truyền thông phân tử ....................................................................... 8
1.2.1 Tổng quan về mô hình truyền thông phân tử. .................................................. 8
1.2.2 Mô hình truyền thông theo chuyển động Browni........................................... 11
1.2.3 Mô hình truyền thông có kết tán bất thường .................................................. 17
1.2.3.1

Máy phát SN ............................................................................... 18

1.2.3.2

Kênh ........................................................................................... 18

1.2.3.3

Máy thu ....................................................................................... 19

1.2.3.4 Thiết kế đầu thu tối ưu.................................................................. 22
CHƯƠNG 2 - NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH KÊNH THEO THUẬT TOÁN
HUẤN LUYỆN TĂNG CƯỜNG ........................................................................ 27
2.1 Giới thiệu ........................................................................................................ 27
2.2 Mô hình đề xuất ............................................................................................... 27
2.3 Thuật toán huấn luyện sử dụng tối ưu hóa thông lượng .................................... 29
2.4 Kết luận chương .............................................................................................. 32
CHƯƠNG 3 - MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ ....................................................... 33
3.1 Mô tả hệ thống mô phỏng và các tham số hiệu năng quan trọng ................... 33
3.2 Đánh giá ảnh hưởng độ tin cậy lên hệ thống. ................................................... 34


iv

3.3 Đánh giá ảnh hưởng vận tốc trôi lên hệ thống .................................................. 35
3.4 Đánh giá ảnh hưởng xác suất sự kiện xảy ra khuếch tán bất thường ................. 37
3.4 Kết luận chương .............................................................................................. 39
CHƯƠNG 4 - KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ................................... 40
4.1 Kết luận ........................................................................................................... 40
4.2 Hướng phát triển .............................................................................................. 40

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................ 41


v

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT

Viết tắt

Tiếng Anh

Tiếng Việt

AM
ATP
CDF
DNA
EM
FN
IG
IP
ISI
MAP
MIMO
MISO
Ns
PDF
RNA
Rx
SISO

Amplitude Modulation
Adenosine Triphosphate
Cumulative Distribution Function
Deoxyribonucleic Acid
Electric Magetic
Fusion Nanomachine
Invest Gaussan
Internet Protocol
Inter symbol Interference
Maximun Aposteriori
Multiple Input Multiple Output
Multiple Input Single Output
Network state
Probability density function
RiboNucleic Acid
Receiver
Single Input Single Output

Điều chế biên độ
Hợp chất giàu năng lượng
Hàm phân phối tích lũy
Axit deoxyribonucleic
Điện trường
Máy nano hợp tin
Hàm Gauss ngược
Giao thức internet
Nhiễu liên ký tự
Tối đa giá trị
Nhiều đầu vào – Nhiều đầu ra

Nhiều đầu vào – Một đầu ra
Trạng thái mạng
Hàm mật độ xác suất
Axit ribonucleic
Máy thu
Một đầu vào – Một đầu ra

SN
Tx

Sensing Nanomachine
Transmitter

Máy nano gửi tin
Máy phát


vi

DANH SÁCH HÌNH VẼ
Hình 1.1: Phác thảo của một hệ thống truyền thông phân tử ......................................... 4
kết hợp máy sinh học nano ........................................................................................... 4
Hình 1.2: Minh họa ba cách đơn giản để tạo ra một tín hiệu phân tử nhị phân. ............. 8
Hình 1.3: Một mô hình truyền thông phân tử. ............................................................... 9
Hình 1.4: Mô hình kênh theo chuyển động Browni..................................................... 11
Hình 1.5: Mô hình truyền thông với kết tán bất thường .............................................. 17
Hình 1.6: Minh họa mô hình hệ thống, trong ví dụ này K = 3. .................................... 18
Hình 1.7: Minh họa máy thu. ...................................................................................... 21
Hình 2.1: Mô hình truyền thông với kết tán bất thường .............................................. 27
Hình 3.1: Quy trình kiểm tra mô hình và thuật toán hệ thống đề xuất ......................... 33

Hình 3.2: Thông lượng với độ tin cậy 0.3 và 0.02. ...................................................... 34
Hình 3.3: Thông lượng với độ tin cậy 0.5 và 0.9 ......................................................... 35
Hình 3.4: Thông lượng với vận tốc trôi 0 m/s và 0.1 m/s ............................................ 36
Hình 3.5: Thông lượng với vận tốc trôi 0.15 và 0.2 .................................................... 37
Hình 3.7: Thông lượng với pE = 0.7 và 0.8................................................................. 39


1

MỞ ĐẦU
Ngày nay, mạng truyền thông vô tuyến đang phát triển mạnh mẽ đặc biệt trong
công nghệ mạng di động tế bào và mạng cảm biến không dây với số lượng người
dùng ngày càng tăng, nhưng mạng có nhược điểm là các thiết bị phải đảm bảo chất
lượng tín hiệu xuyên suốt, sử dụng hiệu quả phổ tần đã được cấp phép, tiết kiệm
năng lượng.
Từ những nguyên nhân trên, các nhà khoa học và giới công nghiệp trên thế giới
đang nghiên cứu và tìm hiểu các hình thức truyền thông mới, trong đó nổi bật lên là
mạng truyên thông phân tử, nó có ưu điểm tận dụng các quá trình hóa sinh trong tự
nhiên mà không cần quan tâm đến phổ tần và mức năng lượng sử dụng trong mạng
ít ảnh hưởng đến môi trường và con người.
Cho đến nay, đã có nhiều công trình nghiên cứu trên mô hình mạng truyền thông
phân tử ở mức độ hạn chế, trong đó phân tử chuyển động ở điều kiện lý tưởng theo
chuyển động Browni và số lượng máy phát và máy thu đơn giản. Vì vậy, thực tiễn
đòi hỏi phải có sự kết hợp nhiều số lượng máy phát và các phân tử truyền có thể
thích ứng được các môi trường chuyển động khác nhau.
Chính vì những yêu cầu cấp thiết trên, trong luận văn này sẽ giới thiệu đề tài mới
“Nghiên cứu mạng liên lạc phân tử với kết tán bất thường” bằng việc đưa ra một
mô hình truyền thông mới và sử dụng được trong môi trường kết tán bất thường xảy
ra, để giải quyết các yêu cầu thực tiễn đòi hỏi hiện nay.
Luận văn sẽ được cấu trúc với các chương như sau.

Chương 1: Tổng quan về mạng liên lạc phân tử
Nội dung chương 1, luận văn sẽ giới thiệu khái niệm cơ bản về mạng liên lạc
phân tử, lịch sử phát triển, ứng dụng thực tế và mô hình truyền thông đang được
nghiên cứu phổ biến.
Chương 2: Nghiên cứu mô hình kênh theo thuật toán huấn luyện tăng cường


2

Nội dung chương 2, ta nghiên cứu mô hình kênh khi có khuếch tán bất thường
xảy ra trong môi trường nhất định, đề xuất thuật toán huấn luyện để cho các phân tử
từ phía phát truyền đến phía thu là lớn nhất, từ đó tăng tốc độ truyền dẫn của kênh.
Chương 3: Mô phỏng và kết quả
Chương này sử dụng mô phỏng Monte-Carlo và mô hình thuật toán huấn luyện
để xem xét các tham số tối ưu thông lượng mạng trên phân mềm Matlab để kiểm
chứng tính chính xác của mô hình hệ thống.
Chương 4: Kết luận và hướng phát triển
Chương này nêu các vấn đề luận văn đã làm được và đề xuất hướng phát triển
của luận văn.


3

CHƯƠNG 1- TỔNG QUAN VỀ MẠNG LIÊN LẠC PHÂN TỬ
1.1 Tổng quan về mạng liên lạc phân tử
1.1.1 Giới thiệu
Về mặt lịch sử, các kỹ sư truyền thông đã xử lý các hình thức truyền thông điện
từ: trong truyền thông đường dây đồng, các điện trường di chuyển dòng xuống dây;
trong truyền thông vô tuyến, sóng điện từ phổ tần số vô tuyến truyền qua không
gian trống; trong truyền thông sợi quang, bức xạ điện từ trong phổ nhìn thấy đi qua

các sợi thủy tinh. Tuy nhiên, luận văn này liên quan đến một hình thức giao tiếp
hoàn toàn khác: truyền thông phân tử [1], trong đó các thông điệp được thực hiện
dưới dạng các phân tử. Như chúng ta sẽ thấy trong chương này, các hệ thống truyền
thông phân tử có nhiều hình thức. Ví dụ, các phân tử mang thông điệp có thể truyền
qua môi trường lỏng thông qua chuyển động đơn giản của Brownian, hoặc chúng có
thể được vận chuyển bằng động cơ phân tử; Thông điệp có thể được chuyển tải về
số lượng và thời gian của các phân tử không rõ ràng, hoặc tin nhắn có thể được ghi
trực tiếp vào phân tử (như DNA); Các đặc tính nano của từng phân tử có thể rất
quan trọng, hoặc chỉ có các tính chất vĩ mô của chúng (như nồng độ).
Truyền thông phân tử là phương pháp truyền thông chủ yếu giữa các vi sinh vật,
bao gồm các tế bào trong cơ thể người. Trong thập kỷ qua, truyền thông phân tử
mới được nghiên cứu trong các tài liệu kỹ thuật hiện đại. Mục tiêu ở chương này là
giới thiệu phương pháp truyền thông phân tử một cách khái quát rõ ràng nhất và các
mô hình truyền thông đang được nghiên cứu hiện nay.

1.1.2 Phân tử sinh học tự nhiên
Truyền thông phân tử là một giải pháp sinh học lấy cảm hứng cho vấn đề truyền
thông. Giao tiếp này có thể được thiết kế theo hai cách: thứ nhất, một thiết bị hoàn
toàn nhân tạo có thể được thiết kế để giao tiếp bằng cách sử dụng các phân tử tín
hiệu ở [1]; và thứ hai, khả năng truyền thông phân tử hiện có của một vi sinh vật
thiết kế (ví dụ, một vi khuẩn với DNA tùy chỉnh) có thể được sử dụng ở [2]. Đáng
chú ý, cả hai robot nano và vi khuẩn nhân tạo đều nằm trong khả năng của công


4

nghệ hiện đại [3]. Do đó kỹ thuật truyền thông nano, như truyền thông phân tử, là
cần thiết để cho phép hợp tác và mở ra tiềm năng phát triển của các hệ thống này.
Máy sinh học nano [1] có thể được định nghĩa như sau:
•Nguyên vật liệu: Một máy nano sinh học được làm bằng các vật liệu sinh học (ví

dụ, protein, axit nucleic, liposome, tế bào sinh học) hoặc lai các vật liệu sinh học và
phi sinh học.
•Kích thước: Kích thước nanô-sinh học có kích thước từ kích thước phân tử đến
kích thước điển hình của tế bào sinh học (~ 100 μm).
• Chức năng: Một chức năng của máy nano sinh học được giới hạn trong tính toán
đơn giản (ví dụ, tích hợp hai loại tín hiệu đầu vào để tạo ra một tín hiệu đầu ra), cảm
nhận đơn giản (ví dụ chỉ cảm nhận một hoặc hai loại phân tử) và hoạt động đơn
giản (ví dụ, Chuyển động).
Hình 1.1 cho biết tổng quan về hệ thống truyền thông phân tử liên quan đến
thiết bị sinh học nano. Trong truyền thông phân tử, thông tin được mã hóa vào các
phân tử (và được giải mã) chứ không phải là các điện tử hoặc sóng điện từ. Thứ
nhất, một nguồn thông tin tạo ra thông tin để mã hóa các phân tử và kích hoạt một
nhóm các máy sinh học nano sinh ra để bắt đầu truyền các phân tử mã hoá thông
tin. Các phân tử mã hoá thông tin sau đó truyền lên trong môi trường và được phát
hiện bởi một nhóm máy thu sinh học nano. Những máy sinh học nano nhận có thể
chuyển các phân tử đến các máy sinh học nano kế tiếp hoặc có thể đưa chúng tới
một bộ giải mã thông tin để giải mã.

Hình 1.1: Phác thảo của một hệ thống truyền thông phân tử
kết hợp máy sinh học nano


5

Lĩnh vực công nghệ nano thường được bắt nguồn từ nhà vật lý đoạt giải Nobel Richard Feynman, và bài giảng nổi tiếng vào năm 1959 của ông cho Hiệp hội Vật lý
Hoa Kỳ, có tựa đề “Có rất nhiều thứ ở phía dưới” [1]. Feynman lập luận rằng các
định luật vật lý cho phép các thiết bị rất nhỏ, nhỏ hơn nhiều so với công nghệ hiện
đại đã có thể sản xuất. Từ năm 1959, tầm nhìn của Feynman về sự thu nhỏ cực đại
đã được thực hiện trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như mạch tích hợp và kính hiển
vi. Hơn nữa, các lĩnh vực nghiên cứu mới, chẳng hạn như các hệ thống cơ điện cực

nhỏ, đã được sinh ra để mở rộng sự thu nhỏ này thành robot học [4].
Trong khi đó, từ lâu người ta đã nhận ra rằng các vi sinh vật, bao gồm cả tế bào
và vi khuẩn, thu được thông tin từ môi trường của chúng bằng cách thu thập các
chất hoá học được gửi đi bởi hàng xóm của chúng. Một ví dụ đơn giản là cảm giác
túc số, trong đó vi khuẩn gửi các thông điệp phân tử đến nhau để ước lượng quần
thể; Vi khuẩn có thể hành động dựa trên ước tính này, chẳng hạn như hình thành
một vùng lãnh địa hoặc tìm kiếm một số lượng lớn các loài của chúng. Hơn nữa,
các phương tiện mà các tế bào gửi tin nhắn đến nhau và kiểm soát hành vi của
những tế bào khác là một khu vực nghiên cứu tốt về sinh học được gọi là báo hiệu
tế bào.
Với sự nghiên cứu kéo dài hàng thập kỷ của các nhà khoa học, lịch sử truyền
thông phân tử cũng có nhiều đặc điểm riêng biệt nổi bật.
Thiên nhiên đã phát triển các dạng nano sinh học khác nhau - các thiết bị quy
mô nhỏ gồm các phân tử sinh học phản ứng hóa học. Đơn giản chỉ cần được gọi là
máy sinh học nano [1], chúng bao gồm các phân tử được tìm thấy nhiều trong các
sinh vật sống, chẳng hạn như carbohydrate, lipid, protein và axit nucleic. Chúng
nằm trong khoảng nano mét tới khoảng micro mét và do đó không nhìn thấy được
bằng mắt người. Chúng là những cỗ máy có khả năng tương tác sinh hóa với các
phân tử, một số ví dụ về máy nano sinh học bao gồm: các phân tử protein xúc tác
phản ứng hóa học (tức là các enzyme), điều hoà dòng chảy của các phân tử (các
kênh vận chuyển) hoặc tạo ra chuyển động sử dụng năng lượng hóa học (các protein
vận động); Các phân tử deoxyribonucleic (DNA) và ribonucleic acid (RNA) chứa


6

thông tin di truyền; Các túi nhỏ trung gian vận chuyển các phân tử protein trong tế
bào; Và virut xâm nhập tế bào sinh học để nhân rộng. Các máy sinh học nano được
mở rộng tới các tế bào di động cung cấp các chức năng cụ thể bên trong tế bào và
thậm chí toàn bộ các tế bào được tạo ra từ hàng tỷ máy nano sinh học, có khả năng

tương tác với nhiều phân tử trong môi trường.
Một máy sinh học nano đơn có thể được xem như một đơn vị chức năng tương
tác với các tín hiệu phân tử. Máy sinh học nano có thể phản ứng với tín hiệu đầu
vào bằng cách truyền tín hiệu đầu ra, thay đổi trạng thái nội bộ của nó, hoặc sửa đổi
chức năng của nó. Ví dụ, một enzym, một chất xúc tác phản ứng hóa học, phản ứng
với các phân tử chất nền cụ thể bằng cách tạo ra các phân tử sản phẩm. Một phân tử
DNA, đã lưu trữ thông tin di truyền, đáp ứng các tín hiệu phân tử trong tế bào bằng
cách thay đổi trạng thái của nó bằng cách chuyển đổi và tắt các gen đặc biệt. Một tế
bào gốc, một tế bào sinh học được tìm thấy trong tất cả các sinh vật đa bào, phản
ứng với các tín hiệu phân tử trong môi trường bằng cách phân biệt thành các tế bào
chuyên biệt với các chức năng đặc biệt (ví dụ, tế bào cơ).

1.1.3 Liên lạc phân tử trong hệ thống sinh học
Ta muốn một hệ thống truyền thông phân tử hoạt động cần phải có những yêu
cầu cụ thể làm nền tảng để hệ thống hoạt động ổn định.
Thứ nhất, ta cần phải rõ ràng định nghĩa "giao tiếp". Tôi tập trung vào truyền
thông nhân tạo, nơi mà một thông điệp nhân tạo cần phải được chuyển tải từ điểm
này đến điểm khác. Một thông điệp có thể được rời rạc (như một dãy bit, như trong
một gói tin IP), hoặc liên tục (như một dạng sóng tương tự, như trong AM radio),
nhưng bây giờ, ta sẽ giả định rằng thông điệp là rời rạc. Trong hình thức truyền
thông đơn giản nhất, có hai đầu cuối: một máy phát, gửi tin nhắn; và một máy thu,
nhận được tin nhắn. Cho đến nay, điều này là chung cho tất cả bất kỳ hệ thống
truyền thông điểm-điểm nào, không chỉ thông tin liên lạc phân tử mà còn có thể
được khái quát hóa: trong một thiết lập mạng, có thể có nhiều người gửi và người
nhận, và một thiết bị đầu cuối có thể là cả người gửi và người nhận tin nhắn khác
nhau.


7

Để truyền đạt, máy phát tạo ra một thay đổi thể chất đối với môi trường của nó,
và sự thay đổi đó phải đo được ở người nhận. Một lần nữa, điều này đúng với bất kỳ
hệ thống truyền thông nào: ví dụ, máy phát không dây tạo ra trường EM thay đổi
dọc theo một ăng-ten, có thể được phát hiện trong một ăng-ten tại máy thu. Tuy
nhiên, trong truyền thông phân tử, sự thay đổi phải là phân tử: máy phát giải phóng
các phân tử thành một môi trường chia sẻ, nó truyền đến (và được phát hiện bởi)
máy thu.
Để chuyển tải các thông điệp riêng biệt, mỗi thông điệp có thể liên quan đến tín
hiệu phân tử: một mô hình phân tử duy nhất cho mỗi thông điệp có thể phân biệt
được ở người nhận. Hơn nữa, phải có một cách để người nhận quyết định gửi tin
nhắn nào, dựa trên tín hiệu mà nó đo được. Ví dụ, giả sử chúng ta muốn gửi một
thông điệp bao gồm một bít, 0 hoặc 1. Ta có thể làm điều này bằng nhiều cách,
nhưng dưới đây là ba khả năng [1]:
• Điều chế với số lượng: Giả sử chúng ta có n  0 phân tử có sẵn ở máy phát.
Chúng ta có thể gửi bít 0 bằng cách giải phóng các phân tử bằng không, hoặc bít 1
bằng cách giải phóng n phân tử. Nếu người nhận, nhận thấy 0 phân tử, nó có thể
kết luận rằng bít 0 đã được gửi; Nếu ta quan sát được ít nhất một phân tử, nó có thể
kết luận rằng bít 1 đã được gửi đi.
• Điều chế với nhận dạng: nghĩa là ta có hai loại phân tử có sẵn ở máy phát, A
và B (nơi người nhận có thể phân biệt A từ B). Ta có thể gửi một bít 0 bằng cách
giải phóng phân tử A, hoặc bít 1 bằng cách giải phóng phân tử B. Người nhận sẽ
quyết định bít 0 hoặc bít 1 nếu nó quan sát thấy A hoặc B, tương ứng.
• Điều chế với thời gian: nghĩa là ta có một phân tử duy nhất có sẵn ở máy
phát. Chúng ta có thể gửi bít 0 bằng cách giải phóng phân tử đó ngay bây giờ, hoặc
chúng ta có thể gửi bít 1 bằng cách đợi t  0 giây trước khi giải phóng phân tử.
Người nhận sẽ quyết định xem bít 0 hoặc bít 1 đã được gửi bằng cách đo thời gian
đến của phân tử.
Ví dụ đơn giản, được minh họa trong Hình 1.2, đóng gói rất nhiều kỹ thuật
chung mà tôi sẽ mô tả trong suốt chương này. Ví dụ, generalizing [1] là một tín hiệu

8

số lượng, hoặc ta có thể thao tác các nồng độ của các phân tử trong môi trường có
nhiều "thành phần sinh học" tồn tại để phát và nhận các phân tử mang tin báo. Kết
quả là các hệ thống truyền thông phân tử thường dựa vào sinh học là chủ yếu.

Hình 1.2: Minh họa ba cách đơn giản để tạo ra một tín hiệu phân tử nhị phân

Chúng ta cũng thấy rằng việc truyền các phân tử từ máy phát đến máy thu phải
diễn ra thông qua khuếch tán [1], [4] và [5]: điều này có thể được xem như chuyển
động Browni rời rạc, đối với một số lượng nhỏ các phân tử; hoặc sự khuếch tán liên
tục, đối với một số lượng lớn các phân tử. Sau đó, ta sẽ thấy rằng sự khuếch tán là
một nguồn bóp méo và hạn chế đáng kể đối với các hệ thống truyền thông phân tử:
ví dụ, chuyển động của Browni rời rạc có thể làm cho các phân tử mang tin báo bị
mất, hoặc các phân tử mất một thời gian dài khó xác định; Hoặc là, sự khuếch tán
liên tục là một tiến trình rất chậm, làm hạn chế tốc độ truyền thông tin.

1.2 Mô hình truyền thông phân tử
1.2.1 Tổng quan về mô hình truyền thông phân tử.
Yêu cầu bắt đầu trong nghiên cứu truyền thông phân tử là tổng hợp các quy
trình truyền thông và phát triển một mô hình cơ bản của truyền thông phân tử. Một
loạt các thiết kế và cơ chế truyền thông phân tử xuất hiện trong các hệ thống sinh
học (ví dụ, các tế bào sinh học tự nhiên truyền thông qua việc truyền các phân tử
khuếch tán, các vật liệu vận chuyển bằng protein nano bằng cách tự truyền lên các


9

sợi filament). Việc khai thác các hệ thống truyền thông phân tử tự nhiên có thể giúp

xác định các thành phần và quy trình chính và cung cấp cơ sở cho việc thiết kế và
phân tích các hệ thống truyền thông phân tử.
Mô hình cơ bản của truyền thông phân tử có thể được mô tả dựa trên mô hình
truyền thông của Shannon (Hình 1.3). Nó bao gồm các thành phần hoạt động như
các phân tử thông tin đại diện cho thông tin (hoặc một thông điệp) được truyền đi,
phía gửi có máy tạo sinh học nano giải phóng các phân tử thông tin, nơi nhận có
máy sinh học nano phát hiện các phân tử thông tin và môi trường, trong đó các phân
tử thông tin lan truyền từ phía gửi đến nơi nhận. Nó cũng có thể bao gồm các loại
máy nano sinh học đặc biệt khác có chức năng như các phân tử vận chuyển để di
chuyển các phân tử thông tin, hướng dẫn các phân tử hướng chuyển động của các
phân tử vận chuyển, các phân tử giao diện cho phép một phân tử vận chuyển phân
loại các phân tử thông tin một cách có chọn lọc và giải quyết các phân tử, gắn với
các phân tử thông tin hoặc các phân tử giao diện để chỉ định máy thu sinh học nano.

Hình 1.3: Một mô hình truyền thông phân tử

Các quá trình truyền thông chung bao gồm: (1) mã hóa thông tin vào một phân tử
thông tin của phía gửi máy sinh học nano, (2) gửi phân tử thông tin vào môi trường,
(3) sự truyền lan của phân tử thông tin qua môi trường, (4) (5) giải mã phân tử
thông tin thành một phản ứng hóa học tại máy thu nhận sinh học nano:


10

(1) Mã hóa: là quá trình trong đó một người gửi chuyển thông tin (hoặc một
thông điệp) thành các phân tử thông tin mà người nhận máy sinh học-nano có
thể phát hiện được. Thông tin có thể được mã hoá dưới nhiều hình thức khác
nhau trong các phân tử thông tin, chẳng hạn như trong cấu trúc ba chiều của
phân tử thông tin [1], trong các phân tử cụ thể tạo thành các phân tử thông tin
(ví dụ DNA được hình thành) hoặc ví dụ như số lượng các phân tử thông tin

trên một đơn vị thể tích của các phân tử dung môi được điều biến theo thời
gian (ví dụ, một nơ-ron có thể tạo ra đột biến neurotransmitter ở một tần số
nhất định) [1].
(2) Gửi: là quá trình mà phía gửi - máy sinh học nano giải phóng các phân tử
thông tin vào môi trường. Một máy sinh học nano có thể giải phóng các phân
tử thông tin bằng các phân tử thông tin không bắt buộc từ người gửi (ví dụ
như bằng cách nảy bọt khí nếu nơi gửi là một tế bào sinh học) hoặc bằng cách
mở một cửa phân tử. thông qua đó các phân tử thông tin khuếch tán đi (ví dụ,
bằng cách mở một kênh ion trên màng của phía gửi) [1]. Một máy sinh học
nano cũng có thể xúc tác một phản ứng hóa học tạo ra các phân tử thông tin ở
nơi khác.
(3) Sự lan truyền: là quá trình trong đó các phân tử thông tin di chuyển từ phía
gửi thông qua môi trường đến nơi nhận. Một phân tử thông tin có thể khuếch
tán thụ động qua môi trường mà không sử dụng năng lượng hóa học, hoặc
tích cực truyền bá, ví dụ bằng cách sử dụng một phân tử vận chuyển (ví dụ
như một protein động cơ) tiêu thụ năng lượng ATP [1]. Trong quá trình nhân
giống, một phân tử giao diện cũng có thể là cần thiết để bảo vệ các phân tử
thông tin khỏi nhiễu trong môi trường. Ví dụ, một phân tử thông tin có thể
được chứa trong một phân tử giao diện dựa trên chất lỏng và lan truyền qua
môi trường, vỏ phân tử giúp ngăn ngừa các phân tử thông tin phản ứng hóa
học với các phân tử khác bên ngoài túi [3].
(4) Nhận: là quá trình mà máy thu nhận sinh học nano, nhận được các phân tử
thông tin truyền lên trong môi trường. Một lựa chọn đầu cho một máy thu


11

nano sinh học để nắm bắt các phân tử thông tin là có một cấu trúc bề mặt
thấm qua các phân tử thông tin. Ví dụ, màng tế bào của một tế bào sinh học
có thể thấm qua một số loại phân tử tín hiệu, và do đó các phân tử tín hiệu lan

truyền trong môi trường có thể vào tế bào và trực tiếp liên kết với các thụ thể
bên trong tế bào [1]. Một lựa chọn thứ hai là sử dụng các thụ thể bề mặt có
khả năng gắn kết với một loại phân tử thông tin cụ thể và gây ra các phản ứng
ở bề mặt, gây ra các phản ứng trong máy thu sinh học nano [6]. Tuy nhiên,
một lựa chọn khác là sử dụng các kênh bề mặt (ví dụ, các kênh cổng hóa học)
cho phép các phân tử thông tin trong môi trường chảy vào máy thu sinh học
nano [6].
(5) Giải mã: là quá trình trong đó máy thu nhận sinh học-nano, khi thu được các
phân tử thông tin, phản ứng với các phân tử. Các phản ứng hóa học để giải
mã có thể dẫn đến việc tạo ra các phân tử mới (ví dụ, thông qua phản ứng
enzym), tạo ra chuyển động, thay đổi hình thái của máy thu sinh học nano và
thay đổi chức năng hóa học [2]. Nếu một phân tử mới được tạo ra và thải ra
môi trường, nơi nhận máy sinh học-nano sẽ hoạt động với vai trò là phía gửi,
dẫn đến việc truyền thông phân tử đa bước.

1.2.2 Mô hình truyền thông theo chuyển động Browni
Ta có một mô hình kênh như hình 1.4:

Hình 1.4: Mô hình kênh theo chuyển động Browni


12

Một phân tử từ phía phát, khuếch tán tự do trong chất lỏng cho đến khi nó đến
máy thu. Kể từ khi chuyển động là quá trình ngẫu nhiên, sự xuất hiện của phân tử
xảy ra ở một thời gian ngẫu nhiên, thời gian lan truyền ngẫu nhiên, được gọi là thời
gian đến đầu tiên, đây là một nguồn đáng kể biến dạng cho hầu hết mọi mạng phân
tử.
Máy phát Tx, phát ra các phân tử m ở lần x  [x1 , x2 ,......, xm ] và các phân tử này lần
đầu xuất hiện vào các thời điểm y  [y1 , y2 ,......, ym ] . Với phân tử xi, thời gian đến yi

đầu tiên cho bởi:
yi  xi  ni ,

(1.1)

ở đó ni : là thời gian lan truyền đến đích đầu tiên.
Giả sử: xi xuất hiện tương ứng với yi đến. Nếu các phân tử không thể phân biệt
được, các hàng đến có thể xảy ra theo một thứ tự khác, không rõ bên nhận.
Bên phát liên lạc bằng cách chọn các vectơ khác x của thời gian mở. Sau đó, bên
thu phải phân biệt x đã được gửi bằng cách quan sát thời điểm hỏng của y. Điều
này được thực hiện bằng cách tính toán sự phân bố có điều kiện fY | X ( y | x) , sự phân
bố các đầu ra cho các đầu vào.
Ta coi ni là thời gian lan truyền ngẫu nhiên cho mỗi phân tử riêng lẻ có thể xem
như là nhiễu trắng. Gọi f N (n) đại diện cho sự phân bố thời gian đến đầu tiên, sau
đó giả sử các phân tử có thể phân biệt, do đó đầu ra yi tương ứng với đầu vào xi,
hàm pdf của yi cho xi được viết là:
fYi | X i ( yi | xi )  f N ( yi - xi )

(1.2)

m

dưới các giả định chuẩn: fY | X ( y | x)   fY | X ( yi | xi )  f N ( yi | xi )
i

i

i 1

Ví dụ: Một mạng liên lạc phân tử được thiết kế để truyền một bit đơn, x đại diện

cho thời gian giải phóng một phân tử. Trong đó: x = 0s tương ứng bít “0”; x = 60s


13

tương ứng bít “1”. Cho D = 10  m và  2  4 , các bit truyền đi 0 và 1 có thể tính
được bằng cách coi thời gian đến đầu tiên của quá trình Wiener 1 chiều.
Lời giải: Ta sử dụng công thức [1]:
fYi | X i ( yi | xi ) 



d2
d2
exp



2
3
2
2 ( yi  xi )
 2 ( yi  xi ) 

Nếu quan sát ở thời điểm y = 70s. Tính:
fY | X (70 | 0)  0, 0028

( x = 0s)

fY | X (70 | 60)  0, 0181 ( x = 60s)

Sử dụng quy tắc Bayes:
Pr( x  0 | y  70)  0,136
Pr( x  1| y  70)  0,864

Chọn bit 1 vì có xác suất cao hơn, khi đó Perr  0,136 .
● Tính xác suất lỗi và dung lượng kênh
Từ mô hình ở Hình 1.2 ta xây dựng ý tưởng:
- Bộ truyền hoàn toàn kiểm soát vị trí ban đầu và thời gian giải phóng phân tử.
- Máy thu (Rx) hoàn toàn đo thời gian đến và vị trí của phân tử khi lần đầu tiên
đến máy thu.
- Ở lần đầu tiên đến của phân tử, máy thu hấp thụ các phân tử và loại bỏ nó khỏi
hệ thống.
Gọi x  [x1, x2 ,......, xm ] chứa 1 vectơ thời gian giải phóng phân tử, một phân tử
khó bị biến dạng, được giải phóng ở x1 , 1 phân tử được giải phóng ở x2 …(nếu
không có tổn thất, ta có thể giả sử x được sắp xếp theo thứ tự tăng dần).
Gọi n là 1 vectơ của các lần đến đầu tiên của chuyển động Browni độc lập,
được phân bố đồng nhất, thì người quan sát tất cả các phân tử của x  n . Tuy nhiên,
máy thu không quan sát yếu tố này theo thứ tự mà bên phát đã gửi, mà nó quan sát
chúng theo thứ tự đến, nghĩa là bên thu quan sát vectơ y :
y  sort ( x  n )

(1.3)


14

Ở đây hàm sort sắp xếp các vectơ theo thứ tự tăng dần vì phải đối phó trường
hợp vectơ x , y có thể có 1 phân tử được giải phóng ở thời điểm x1 có đến trước ở
vị trí y1 hoặc ở cuối vị trí yn (hay bắt cứ vị trí nào). Kết quả, kênh không còn độc

lập với nhau, kênh này có nhớ. Nên ta cần tìm hàm pdf đa biến fY | X ( y | x) , thể hiện
các xác suất đầu vào, đầu ra dưới dạng vectơ. Gọi F   Fi , j  biểu diễn ma trận n  n ,
trong đó:
Fi, j  f N ( yi  xi ) ,

(1.4)

với f N (n) là phân phối thời gian đến đầu tiên.
Theo định lý Bapat-Beg [1]:
 per( F ), y1  y2  ...  yn 
fY | X ( y | x )  

0,



(1.5)

Ở đây, hàm per(.) gọi là đối số của ma trận, cho phép đại diện cho tập hợp tất cả
hoán vị trên n mẫu, hàm được định nghĩa là:
n

per( F )   fi , (i )

(1.6)

 P i 1

n phần tử trong mặt phẳng thu (P).


Ta gửi bit x  0,1 trong mô hình ở Hình 1.2, ta giả sử thông điệp z bằng giá trị

truyền x . Ở phần trước, ta có đầu ra của kênh là 1 biến ngẫu nhiên y , lấy các giá trị
trong tập hợp Y của cho phép kênh đầu ra. Hàm pdf giữa đầu vào và đầu ra là
fY | X ( y | x ) .

Để xác định bit 0 hay bit 1, ta cho y là một bài toán phát hiện, với mục tiêu giảm
thiểu xác suất lỗi (tức là xác suất là 0 được phát hiện là 1, hoặc ngược lại). Về mặt


toán học, máy phát hiện là một hàm của y , vì vậy cho x( y ) : Y  {0;1} đại diện cho
máy phát hiện.


Một lỗi xảy ra nếu x ( y ) không bằng giá trị truyền ban đầu của x.


15



Nếu x ( y ) =1 khi bit 0 được gửi hoặc ngược lại, Xác suất lỗi Perr là xác suất trung
bình của 1 sự kiện lỗi xảy ra cho bởi:
Perr  pX (0) Pr(error | x  0)  pX (1) Pr(error | x  1)

(1.7)

Perr  p X (0)

(1.8)



fY | X ( y | 0)  p X (1)





y: x ( y ) 1



fY | X ( y |1)

y: x ( y )  0

Perr   p X ( x)
x X





(1.9)

fY | X ( y | x )

y:x ( y )  x

Trong vấn đề phát hiện, Perr là con số hiệu quả và nên được giảm thiểu bởi máy


hiện cực đại (MAP: Maximun Aposteriori) để phát hiện cho x là
bởi:

x

MAP

( y) được cho



x

MAP

( y)  arg Maxx0,1 f X |Y ( x | y)

(1.10)

Ở đây argMaxx đưa ra các đối số x tối đa các biểu thức (như trái ngược max,


cho giá trị lớn nhất). Bằng xem xét,

x

MAP

( y) là lời giải thích có thể xảy ra nhất cho

x khi quan sát được y .
Ta viết lại xác suất lỗi như sau:
Perr  1  Pr( NoError )


Perr  1   p X |Y ( x MAP ( y ) | y ). fY ( y )

(1.11)

y



Lớn nhất xảy ra p X |Y ( x MAP ( y ) | y ) cho mỗi y để Perr nhỏ nhất. Do đó, máy phát
hiện MAP là tối ưu về mặt giảm thiểu xác suất lỗi.
Biểu thức dạng đóng cho việc phát hiện tính toán ML (Maximun Likelihood)


x

ML

 arg Maxx0;1 fY | X ( y | x)




với p X |Y ( x ML ( y ) | y ) 



fY | X ( y | x ML ( y )). p X ( x ML ( y ))
fY ( y )

.

(1.12)


16

● Dung lượng: ta có x đại diện cho 1 biến ngẫu nhiên rời rạc có giá trị với hàm
pmg pX ( x) . Entropy của x viết là H ( x ) được cho bởi:
H ( X )   p X ( x) log 2
xX

1
p X ( x)

(1.13)

Nếu pX ( x)  0 cho vài giá trị của x , thì pX  x  .log2 1/ pX  x   0 theo định nghĩa
(1.13).
Nếu x là giá trị liên tục, với hàm mật độ xác suất (pdf) f X ( x) thì H ( x ) gọi là
entropy vi phân cho bởi:
H(X ) 



x X

f X ( x ) log 2

1
f X ( x)

(1.14)

Trong một hệ thống truyền thông phân tử, có 2 biến ngẫu nhiên x và y lấy giá
trị trong tập X và Y tương ứng của các kênh đầu vào và đầu ra. Khi đó, Entropy
của y , H (Y ) được tính trên sự thay thế y cho x . Ta định nghĩa 2 giá trị X và Y
với nhau:
- Entropy liên hợp H(X,Y) là:
H ( X ,Y ) 

 

f X ,Y ( x, y ) log 2

x X yY

-

1
f X ,Y ( x, y )

(1.15)

Entropy có điều kiện của y cho x, H(Y|X) được viết:
H (Y | X ) 

 

f X ,Y ( x, y ) log 2

xX yY

1
fY | X ( y | x )

(1.16)

Lưu ý: pdf ngoài biểu thức log là pdf chung, không phải pdf có điều kiện. Từ đó:
-

Thông tin lẫn nhau giữa x và y viết là I ( X , Y ) có thể viết bằng ba cách:
I ( X ; Y )  H (Y )  H (Y | X )  H ( X )  H ( X | Y )  H ( X )  H (Y )  H ( X , Y )

Mà ta có y  x  n nên: fY | X ( y | x )  f N ( y  x )
Vì vậy, cho phép X và Y mỗi bộ là số thực nên cho bởi công thức:
H (Y | X ) 

 

x y

f X ,Y ( x, y ) log 2

1
f N ( y  x)

(1.17)


17

H (Y | X ) 

 

f X ( x) f N ( y  x) log 2

x y

1
f N ( y  x)

(1.18)

Thay thế n  y – x và để cho H  N  đại diện cho entropy của sự phân bố thời
gian đến đầu tiên, ta có



f X ( x)

x



f N ( n) log 2

n

1

f X ( x) H ( N )  H ( N ) .
f N ( n) x

Đó là các kênh nhiễu cộng, nơi cộng kết thúc H Y | X   H  N  và như vậy
I ( X ; Y )  H (Y )  H ( N )

Ta có dung lượng hệ thống:
C   H ( N )  Max H (Y )
f X ( x)

(1.19)

Vì H  N  là độc lập với sự phân bố đầu vào f X ( x) ; hơn nữa đối với một số phân
bố hữu ích của n , H  N  có sẵn dạng đóng.

1.2.3 Mô hình truyền thông có kết tán bất thường

Hình 1.5: Mô hình truyền thông với kết tán bất thường