In this paper, we introduce an autoencoder (AE)-based scheme for end-to-end optimization of a multi-user molecule mixture communication system. In the proposed scheme, each transmitter leverages an encoder network that maps the user symbol to a molecule mixture. The mixtures then propagate through the channel to the receiver, which samples the channel using a non-linear, cross-reactive sensor array. A decoder network then estimates the symbol transmitted by each user based on the sensor observations. The proposed scheme achieves, for a given signal-to-noise ratio, lower symbol error rates than a baseline scheme from the literature in a single-user setting with full channel state information. We additionally demonstrate that the proposed AE-based scheme allows reliable communication when the channel is unknown or changing. Finally, we show that for multiple access the system can account for different user priorities. In summary, the proposed AE-based scheme enables end-to-end system optimization in complex scenarios unsuitable for analytical treatment and thereby brings molecular communication systems closer to real-world deployment.


翻译:本文提出一种基于自编码器(AE)的方案,用于多用户分子混合物通信系统的端到端优化。在该方案中,每个发射器利用编码网络将用户符号映射为分子混合物。混合物随后通过信道传播至接收器,接收器采用非线性交叉反应传感器阵列对信道进行采样。解码网络根据传感器观测值估计每个用户发送的符号。实验表明,在给定信噪比下,该方案在具备完整信道状态信息的单用户场景中实现了低于文献基准方案的符号错误率。我们进一步证明,当信道未知或动态变化时,所提出的基于自编码器的方案仍可实现可靠通信。最后,我们展示了该系统在多址接入场景中能够适应不同用户优先级。综上,本文提出的基于自编码器的方案能够在不适于分析处理的复杂场景中实现端到端系统优化,从而推动分子通信系统向实际部署迈进一步。

0
下载
关闭预览

相关内容

《基于分类方法的自动人机对话》
专知会员服务
27+阅读 · 2023年7月18日
【CVPR2023】面向自监督视觉表示学习的混合自编码器
专知会员服务
25+阅读 · 2023年4月3日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年10月16日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年1月9日
【反馈循环自编码器】FEEDBACK RECURRENT AUTOENCODER
专知会员服务
23+阅读 · 2020年1月28日
再谈变分自编码器VAE:从贝叶斯观点出发
PaperWeekly
13+阅读 · 2018年4月2日
【干货】深入理解变分自编码器
专知
21+阅读 · 2018年3月22日
深度 | 变分自编码器VAE面临的挑战与发展方向
机器之心
16+阅读 · 2018年3月21日
【干货】深入理解自编码器(附代码实现)
【干货】一文读懂什么是变分自编码器
专知
12+阅读 · 2018年2月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Arxiv
17+阅读 · 2022年1月11日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:00
21世纪的无人机战争
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:05
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:51
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员