Moleküler haberleşme sistemlerinde alıcı kestirim yöntemleri
Receiver detection methods on molecular communications systems
Yazar: ERGİN ASLAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Nanoteknoloji atomik, moleküler veya makromoleküler seviyelerdeki teknolojilerin incelenmesi, geliştirilmesi ve uygulanması olarak tanımlanır. Nanoteknolojinin temel fonksiyonel birimi nanomakinelerdir.

Nanomakineler birkaç nanometreden birkaç mikrometreye kadar değişen boyutlarda olabilen otonom makinelerdir.  Nanomakineler algılama, hesaplama, haberleşme ve çalıştırma gibi basit görevleri yapabilen nano ölçekte bileşenlerden oluşmaktadır. Tek bir nanomakine, boyutu ve basit yapısından dolayı sadece sınırlı görevleri yerine getirebilmektedir. Öte yandan, bir kaç nanomakine daha karmaşık görevleri yerine getirebilmek için bir ağ üzerinden iş birliği yapabilir.  Bu ağlar nano ağlar olarak adlandırılmaktadır.  Nano ağ, nanomakinelerin birbirleri ile haberleşerek iş birliği yaptığı ve bu sayede sağlık ölçümü, akıllı ilaç gönderimi, nano ölçekteki çevrelerde biyolojik ve kimyasal saldırıların tespiti gibi daha karmaşık görevlerin yerine getirilebildiği bir sistemdir. Enerji, sağlık, çevre, gıda ve tekstil gibi birçok kullanım alanına sahip olan nanomakineler, karmaşık görevleri yerine getirebilmek için birbirleri ile haberleşmeye ihtiyaç duymaktadırlar.

Nanomakineler için literatürde mekanik, akustik, elektromanyetik ve moleküler haberleşme sistemleri gibi birçok haberleşme sistemi önerilmiştir. Bu sistemlerden çoğu nano ölçekli rejim ile ilgili güç, boyut ve karmaşıklık kısıtlamaları sebebiyle uygulanamaz olarak tanımlanmıştır. Öte yandan moleküler haberleşme nanomakineler için en uygun çözüm olarak öngörülmüştür.

Moleküler haberleşme, nanomakinelerin akışkan bir ortamda kimyasal işaretler veya moleküller kullanarak haberleşebildiği bir sistemdir. Moleküler haberleşmede gönderici nanomakine, bilgiyi moleküllere kodlayarak akışkan ortama gönderir. Ortamda yayılan bilgi molekülleri alıcı nanomakine ile etkileşime girer. Alıcı nanomakine bilgi moleküllerini sezerek bilgiyi çözer ve uygulamaya yönelik görevleri yerine getirir.

Nanomakineler için iyon işaretleşmesi, aktif taşıma, bakteri tabanlı haberleşme ve difüzyon tabanlı haberleşme gibi çeşitli moleküler haberleşme sistemleri araştırılmıştır. Bu haberleşme sistemlerinden difüzyon tabanlı moleküler haberleşme enerji-verimli bir haberleşme sistemidir.

Difüzyon tabanlı moleküler haberleşme, moleküllerin akışkan ortamda difüzyon ile  pasif bir şekilde yayıldığı moleküler haberleşme sistemlerinden biridir. Difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemlerinde, moleküllerin rastgele difüzyon yayılımından dolayı, klasik radyo frekansı (RF) tabanlı haberleşmeye göre semboller arası girişim daha fazladır. Bu da haberleşme sisteminin güvenirliğini azaltmaktadır.

Bunun yanı sıra, nanomakineler nano ölçekli otonom makineler olduğundan, enerji, boyut, hesaplama kabiliyeti açısından belirli kısıtlamalara sahiptirler.

Nanomakinelerin sahip olduğu bu kısıtlamalar ve difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemlerindeki yüksek semboller arası girişimden dolayı, difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemlerinde, güvenilir ve uygulanabilir bir haberleşme için düşük hesaplama karmaşıklığına ve yüksek bit hata oranı performansına sahip alıcı kestirim yöntemleri gerekmektedir.

Bu tezde, difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemlerinde model tabanlı ve yapay zeka tabanlı alıcı kestirim yöntemleri araştırılmaktadır. Bu kapsamda, difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemi için literatürde önerilen alıcı kestirim yöntemleri verilmiş, model ve yapay zeka tabanlı alıcı kestirim yöntemleri önerilmiştir. Literatürde önerilen  en büyük olabilirlik dizi  kestirim yöntemi, göz ardı edilen ISI terimlerinin oluşturduğu DC yanlılık hesaba katılarak değiştirilmiş ve bit hata performansı açısından daha iyi olan Viterbi dal metrikleri elde edilmiştir. Değiştirilmiş Viterbi algoritmasının, literatürde önerilen klasik Viterbi algoritması ile aynı hesaplama karmaşıklığına sahip olduğu gösterilmiştir. Öte yandan, değiştirilmiş Viterbi algoritması, klasik Viterbi algoritmasına göre daha iyi bit hata oranı performansı göstermektedir. Değiştirilmiş Viterbi algoritması önerilen alıcı kestirim yöntemlerinin bit hata oranı performansları için temel ölçüt olarak kullanılmıştır.

İşarete bağımlı gözlem gürültüsünün varyansı yerine bu varyansın istatistiksel ortalaması kullanılarak durağan kanallarda geçerli olan Wiener filtre difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemi için bir alıcı kestirim yöntemi olarak önerilmiştir. Durağan ve doğrusal olmayan kanallarda kullanılabilen genişletilmiş Kalman filtre, difüzyon tabanlı moleküler haberleşme için ilk kez bir alıcı kestirim yöntemi olarak önerilmiştir. Literatürde önerilen en az ortalama kareler hatası (MMSE) alıcı kestirim yöntemi, Wiener ve Kalman filtrelerinin bit hata oranı (BER) performansları için temel ölçüt olarak kullanılmıştır. Önerilen alıcı kestirim yöntemlerinin BER performansları ayrıca literatürde önerilen uyarlamalı eşik  ve sabit eşik kestirim  yöntemleri ile karşılaştırılmıştır.

Diğer yandan, hesaplama karmaşıklığı Viterbi algoritmasına göre daha düşük olan genişletilmiş Kalman filtrenin, alıcı ve verici arasındaki uzaklık azalırken yada vericiden gönderilen molekül sayısı yüksekken Viterbi algoritmasından daha iyi BER performansı gösterdiği gözlemlenmiştir. Dahası, genişletilmiş Kalman filtre, Viterbi algoritmasından daha az durum sayısına sahipken bile, Viterbi algoritmasından daha iyi BER performansı göstermiştir.
    
Wiener filtre, uyarlamalı eşik değeri kestirim yönteminden daha iyi BER performansı gösterirken, belirli koşullar altında sabit eşik değeri kestirim yöntemi ile benzer BER performansına sahip olduğu görülmüştür. Wiener filtrenin daha düşük hesaplama karmaşıklığı ile MMSE kestirim yönteminden daha iyi bir BER performansına sahip olduğu gösterilmiştir. Dahası, belirli bir bit süresi için sadece iki uzunluklu sonlu dürtü yanıtlı (finit impulse response, FIR) Wiener filtre yeterli bir BER performansı göstermiştir. Öte yandan, genişletilmiş Kalman filtre, ortalama kare hatasını minimize eden diğer alıcı kestirim yöntemleri MMSE ve Wiener filtreden daha iyi BER performansı göstermiştir. Sonuç olarak, lineer hesaplama karmaşıklığına sahip Wiener filtre ve karesel hesaplama karmaşıklığa sahip Kalman filtre moleküler haberleşme için yüksek BER performansı gösteren alıcı kestirim yöntemleri olarak önerilmiştir.

Model tabanlı alıcı kestirim yöntemlerinin bir çoğu alıcıda kanal durum bilgisine (channel state information, CSI) ihtiyaç duymaktadır. Moleküler haberleşme kanalında gözlem gürültüsü vericiden gönderilen işarete istatistiksel olarak bağımlıdır. Bundan dolayı moleküler haberleşme kanalının durumu zamanla değişmektedir ve kanal durum bilgisinin alıcıda kestirimi zordur. Ayrıca, kanal durum bilgisinin alıcıdaki kestiriminin hassasiyeti, model tabanlı alıcı kestirim yöntemlerinin performansını etkileyebilmektedir. Öte yandan, yapay zeka tabanlı alıcı kestirim yöntemleri, alıcıda kanal durum bilgisine (CSI) ihtiyaç duymamakta, sadece alıcıya gelen işareti kullanarak kestirim yapmaktadır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri alıcıda kanal durum bilgisine ihtiyaç duymadan difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemi için yapay zeka tabanlı alıcı kestirim yöntemi olarak kullanılabilir. Bu tezde, karar ağacı, çok modelli rastgele örnekleme, karar ağacı ormanı ve uyarlamalı takviyeli sınıflandırma makine öğrenmesi algoritmaları difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemi için önerilmiş ve BER performansları literatürde önerilen sabit eşik kestirim yöntemi ve ileri beslemeli tam bağlantılı yapay sinir ağı alıcı kestirim yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Tek bir karar ağacı kullanıldığı zaman, yapay sinir ağı ve sabit eşik değeri kestirim yöntemlerinin karar ağacı algoritmasından daha iyi BER performansına sahip  olduğu görülmüştür. Öte yandan, çok modelli rastgele örnekleme, karar ağacı ormanı ve uyarlamalı takviyeli sınıflandırma gruplama yöntemlerinin yapay sinir ağı ve sabit eşik değeri kestirim yöntemlerinden daha iyi BER performansına sahip olduğu görülmüştür.

Abstract:
Nanotechnology is a branch of science that studies and applies technologies between 1 and  10  nanometers and can be used together with other disciplines such as chemistry, biology, physics, material science and engineering. Nanotechnology involves imaging, measuring, modeling, manufacturing and synthesizing materials at this scale.

The basic functional unit of nanotechnology is nanomachines. Nanomachines are composed of nanoscale components that can perform simple tasks such as sensing, computation and communication. A single nanomachine can only perform limited tasks due to its size and simple structure. On the other hand, several nanomachines can cooperate over a network to perform more complex tasks. These networks are called nano-networks. A nano-network is a system in which nanomachines communicate and cooperate with each other and thus perform more complex tasks such as health measurement, smart drug delivery, and detection of biological and chemical attacks in nanoscale environments. Using nano-networks, coordination is ensured in tasks that require cooperation between nanomachines, sensory data may be collected and information messages can be sent to the outer entities from the molecular communication systems.

Because of their small size and limited capabilities, classical communication systems in nanomachines are not applicable. Mechanical, acoustic, molecular and electromagnetic communication systems have been proposed for nanomachines. In mechanical communication systems, information is transmitted between the receiver and the transmitter over a mechanical structure. The mechanical structure here must contact the receiver and transmitter. On the other hand, when the receiver and transmitter are located far from each other, direct contact between the two is not possible. In acoustic communication, data transmission is transmitted by acoustic energy such as pressure change. However,  integration of this system  to the nanoscale regime is not possible due to the size constraints of the acoustic transducer and radio frequency (RF) transceiver structures.

In electromagnetic communication, data transmission is based on modulation and demodulation of electromagnetic waves. In the electromagnetic communication system, nanoscale carbon nanotube radio and antenna are used. But these systems are not bio-compatible. Besides, electromagnetic communication method requires high energy consumption. Therefore, this method is not suitable for a communication system made at nanoscale.

On the other hand, in molecular communication, which is another communication system introduced for nanomachines, information is sent from the transmitter nanomachine to the receiver nanomachine by being encoded on molecules. Molecular communication is by far the most capable and reliable communication system among the communication systems mentioned above for nanotechnology by far.

Molecular communication occurs naturally in nature at nanoscale. It is bio-compatible because it is inspired by communication between natural cellular structures. For example, in the immune system, white blood cells cooperate with each other by communicating through molecules and destroy dangerous pathogens.

Molecular communication has many applications in biomedical, environmental and industrial areas. Applications such as the immune system support, smart drug delivery and health monitoring can be given as examples in the biomedical field. In the environmental field, molecular communication can be used in environmental monitoring and animal and biodiversity control applications. On the other hand, pattern and structure formation and functional materials in the industrial field are applications where molecular communication can be used.

Molecular communication is of great importance for nanomachines to be used in these applications. Various molecular communication systems such as ion signaling, active transport, bacteria-based communication and diffusion-based communication have been investigated for nanomachines. Among these communication systems, diffusion-based molecular communication is an energy-efficient communication system.

In the diffusion-based molecular communication system, the information molecules sent from the transmitter pass through a fluid medium and reach the receiver with free diffusion. In diffusion-based molecular communication systems, inter-symbol interference (ISI) is higher than in classical radio frequency (RF)-based communication due to the random diffusion propagation of molecules. This results in an unreliable communication system.

Besides, because nanomachines are nanoscale autonomous machines, they have certain limitations in terms of energy, size, and computational ability.

Due to these limitations of nanomachines and high inter-symbol interference in diffusion-based molecular communication systems, receiver detection methods with low computational complexity and high bit error rate performance are required for reliable and applicable communication in diffusion-based molecular communication systems.

In this thesis, receiver detection methods are investigated in diffusion-based molecular communication systems. In this context, the maximum likelihood sequence detection method proposed in the literature has been modified by taking into account the DC bias created by the ignored ISI terms, and Viterbi branch metrics, which are better in terms of bit error performance, are obtained. It has been seen that the modified Viterbi algorithm has the same computational complexity as the classical Viterbi algorithm proposed in the literature. On the other hand, the modified Viterbi algorithm shows better bit error rate performance than the classical Viterbi algorithm. The modified Viterbi algorithm is used as a benchmark for the bit error rate performances of the proposed receiver detection methods.

Wiener filter which is valid in stationary channels is proposed as a receiver detection method for diffusion-based molecular communication by using the statistical mean of the signal-dependent observation noise variance. Extended Kalman filter, which can be used in non-stationary and nonlinear channels, is proposed for the first time as a receiver detection method for diffusion-based molecular communication. The least mean squares error (MMSE) receiver detection method proposed in the literature was used as a benchmark for the bit error rate performances of Wiener and Kalman filters. The bit error rate performances of the proposed receiver detection methods are also compared with the adaptive threshold and fixed threshold detection methods proposed in the literature.

It has been observed that the extended Kalman filter, whose computational complexity is lower than the Viterbi algorithm, shows better bit error rate performance than the Viterbi algorithm when the distance between the receiver and the transmitter decreases or the number of molecules sent from the transmitter is high. Moreover, it has been observed that the extended Kalman filter has better bit error rate performance than the Viterbi algorithm, even though it has less number of states than the Viterbi algorithm.
    
While the Wiener filter shows better bit error rate (BER) performance than the adaptive threshold estimation method, it is observed that it has similar BER performance with the fixed threshold detection method under certain conditions. It has been shown that the Wiener filter has a better BER performance than the MMSE detection method with lower computational complexity. Moreover, the Wiener filter with only two-length coefficient vector shows sufficient bit error rate performance for a given bit duration. On the other hand, the extended Kalman filter shows better BER performance than the other receiver detection methods. As a result, Wiener filter with linear computational complexity and Kalman filter with quadratic computational complexity have been shown as viable receiver detection methods with high BER performance for molecular communication.

Most model-based receiver detection methods require channel state information (CSI) at the receiver. The observation noise in the molecular communication channel is statistically dependent on the signal sent from the transmitter. Therefore, the state of the molecular communication channel changes over time and the channel state information is difficult to predict at the receiver. In addition, the sensitivity of the detection of channel state information at the receiver may affect the performance of model-based receiver detection methods. On the other hand, artificial intelligence based receiver detection methods do not need channel state information (CSI) at the receiver. Machine learning and deep learning models can be used as an artificial intelligence based receiver detection method for a diffusion-based molecular communication system without the need for channel state information at the receiver. In this thesis, decision tree, bootstrap aggregating, random forest and adaptive boosting machine learning algorithms are proposed for diffusion based molecular communication system and BER performances are compared with fixed threshold detection and feed forward fully-connected artificial neural network based receiver detection methods which are suggested in the literature. When a single decision tree is used, artificial neural network and fixed threshold detection methods have better BER performance than the decision tree algorithm. On the other hand, bootstrap aggregation, random forest and adaptive boosting ensemble methods were found to have better BER performance than artificial neural network and fixed threshold detection methods.