具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本公开实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。

如背景技术部分所述，分子通信以分子自身作为信息载体，以信使分子浓度、种类以及释放时间为信息编码方式，发送端释放的信使分子，通过自由扩散过程抵达接收端，完成判决以恢复信息序列。然而在通信过程中会产生码间干扰分子，其码间干扰分子被定义为发送于之前若干时隙，但于当前时隙抵达接收机的同种信息分子。为了消除码间干扰分子可以增长比特时隙，然而增长比特时隙则会导致通信效率降低，并且现有技术中通过相干检测需要精确的信道状态信息以及复杂的数字信号处理过程。因此，现有的技术方案具有局限性。

针对上述现有技术中存在的问题，本公开的实施例采用了分集处理与非相干检测结合综合判决的思想，在发射端仅发射信使分子的场景下，考虑到时域动态网络中的化学反应流程，反应过程中产生协同变化物质分子，在接收机处分别进行接收检测，构成单物质发射多物质接收模型。然后，在接收机处对信使分子、反应物分子以及产物分子的浓度曲线分别进行凹凸性度量，得到多个度量指标，将多个度量指标与分别与预设自适应阈值进行比较，得到多个检测结果。最后，对多个检测结果进行综合判决，得到原比特的恢复比特。

以下，结合附图详细说明本公开的一个或多个实施例。

如图1所示，本公开的一个或多个实施例提供一种分子通信方法，该方法在接收端执行，包括以下步骤：

S101、在比特时隙内，分别检测从发射端通过生化环境发送的携带原比特的信息的信使分子的第一浓度、所述生化环境中存在的反应物分子的第二浓度、所述信使分子与所述反应物分子在所述生化环境中发生反应而生成的产物分子的第三浓度，以得到第一浓度曲线、第二浓度曲线和第三浓度曲线。

例如，可以以所述比特时隙划分成的采样时隙为单位分别检测并记录所述第一浓度、所述第二浓度、所述第三浓度。

具体地，在信道环境中，发射端发射携带信息比特的信使分子，同时信道环境中存在有反应物分子，信使分子向接收端运动过程中与信道中的部分反应物分子发生反应，生成产物分子，信使分子、反应物分子以及产物分子同时向接收端运动，并抵达接收端。接收端接收并检测信使分子、反应物分子和产物分子，并获取信使分子、反应物分子以及产物分子到达接收端的吸收浓度曲线。浓度曲线描绘单位时间内分子物质到达接收端的数量。一般地，产物分子在反应过程中每单位时间内生成速率正比于信使分子和反应物分子的浓度。

图2例示了可应用本公开的实施例的分子通信网络中各物质分子反应及运动至接收端的模型。如图2所示，信使分子由电源发射机发出，信使分子在信道环境中运动时会和信道中反应物分子发生反应，产生产物分子，信使分子、反应物分子和产物分子在信道中运动，部分信使分子、反应物分子和产物分子抵达接收端，其中，接收端为球形接收机。信使分子、反应物分子和产物分子运动抵达接收机的概率如下式所示：

其中，R_re为接收机半径长度；d为发射端到所述接收机表面的最短直线距离；D为扩散系数，用来表示物质分子的扩散能力，受系统的温度、压力和混合物中组分浓度的影响；t为时间。

信使分子、反应物分子以及产物分子遵循自由扩散运动规律向接收机运动，单个分子遵循布朗运动且为独立运动。信使分子、反应物分子以及产物分子的运动规律满足正态分布函数，均值为零，扩散方差服从σ²＝2*D*T_s，其中，Ts表示接收机的采样时隙。

S102、分别对所述第一浓度曲线、所述第二浓度曲线和所述第三浓度曲线进行凹凸性度量，以得到第一度量指标、第二度量指标和第三度量指标。

在一些实施例中，参考图3(a)由于第一浓度曲线、第二浓度曲线和第三浓度曲线在接收时具有很大的噪声，噪声的存在容易对检测结果造成影响，导致检测结果不准确。因此，在进行所述凹凸性度量之前，对于所述第一浓度曲线、所述第二浓度曲线和所述第三浓度曲线中的每一个浓度曲线，通过对该浓度曲线上的在所述比特时隙内的多个采样点进行滑动平均，完成对该浓度曲线的预平滑处理，分别得到三条低噪声曲线。其中，预处理后的三条低噪声曲线参考图3(b)。根据图3(b)所示，对浓度曲线进行预平滑处理，可以有效消除浓度曲线中存在的噪声，使得后续的检测结果的准确度有效提高。

在一些实施例中，对于经过所述预平滑处理的所述第一浓度曲线、所述第二浓度曲线和所述第三浓度曲线中的每一个已处理浓度曲线，确定该已处理浓度曲线上的在所述比特时隙内的峰值，并对该已处理浓度曲线上的所述峰值及其邻近的采样值进行凹凸性度量。例如，可以基于所述峰值、所述峰值的邻近区域的预设宽度以及该邻近区域内的采样值进行算术运算，得到多个凹凸性子度量，然后计算所述多个凹凸性子度量之和，作为所述第一度量指标、所述第二度量指标和所述第三度量指标中与该已处理浓度曲线相应的度量指标。

作为例子，首先对每一个已处理浓度曲线上的在每个比特时隙内的i个采样点进行预平滑处理，以达到降低噪声的效果，得到每个比特信息的信道响应特点，根据比特信息的信道响应特点构建凹凸性子度量，并将各个凹凸性子度量相加得到度量指标。

例如，预平滑处理可以如下式所示：

其中，r_k,i表示第k个比特时隙内的第i个采样值，2L+1为所述滑动窗口的取值，L≤(Tb/Ts)/2，Tb表示所述比特时隙的长度，Ts表示所述采样时隙的长度。

例如，凹凸性子度量可以如下所示：

其中，i_m为接收信号峰值位置，L_max为峰值位置邻近区域的采样宽度，L_com、L_ext为依次进一步远离L_max的区域宽度。

可以将上述的各个凹凸性子度量相加，得到度量指标m_k＝m_k,1+m_k,2+m_k,3，与所述第一浓度曲线、所述第二浓度曲线和所述第三浓度曲线分别对应的三个度量指标可被表示为m_1,k、m_2,k、m_3,k。

这里，通过构造三个子度量，将其加和作为总度量指标，可有效缓解来自之前比特信息码间干扰的影响。使用线性近似方法描述码间干扰，将来自之前时隙的拖尾效应用用线性函数近似，使得度量指标主要与当前时隙信息比特有关。在传输比特为1的情况下，信号峰值浓度附近将呈现明显的凸特性，即度量指标m_k将明显大于零，因噪声或码间干扰等原因造成的误差影响较小，从而提高综合判决指标的可靠性。

S103、通过将所述第一度量指标、所述第二度量指标和所述第三度量指标分别与预设的第一自适应阈值、第二自适应阈值和第三自适应阈值进行比较，获得对所述原比特的第一检测结果、第二检测结果和第三检测结果。

在一些实施例中，所述第一自适应阈值、所述第二自适应阈值和所述第三自适应阈值中的每一个是基于相应的已处理浓度曲线上的所述峰值和在所述邻近区域边界的采样值以及所述凹凸性子度量的个数而计算出的。

具体地，为了优化检测效果，可以针对每一个比特设置相应的自适应阈值。考虑到发射端发送“0”与“1”的先验概率等同，该自适应阈值可能会逐渐收敛至由下式表示的γ_k值：

其中，N_sub表示凹凸性子度量的个数。

针对每一个比特，可以将相应的度量指标与自适应阈值进行比较，以对该比特进行判别，得到对该比特的检测结果，如下式所示：

其中，α_k表示对第k个比特的检测结果。

作为例子，假设从发射端通过生化环境发送了5比特的原序列。在接收端经过上述步骤S101～S103的处理，通过对信使分子的浓度变化情况的检测分析可能得到第一检测比特序列“10110”，通过对反应物分子的浓度变化情况的检测分析可能得到第二检测比特序列“01101”，通过对产物分子的浓度变化情况的检测分析可能得到第三检测比特序列“01101”。

S104、基于所述第一检测结果、所述第二检测结果和所述第三检测结果进行综合判决，以得到所述原比特的恢复比特。

继续用上述的三个检测比特序列的例子进行说明。为了降低差错，需要综合一下这三个检测比特序列，得到最终的综合判决比特序列。例如，对于每一个原比特的在这三个检测比特序列中各自的检测结果(“0”或者“1”)，可以采取少数服从多数的原则进行综合判决，以得到该原比特的恢复比特。以这种方式，可以从这三个检测比特序列综合判决得到恢复的比特序列“01101”。

此外，可以将接收端恢复的比特序列与发射端发送的原比特序列进行比较，得到通信过程中的误码率。

例如，根据本公开的综合判决的误码率可以被确定为：

其中，P_n表示接收端检测的第n种分子(n在该反应网络中可取值为n＝1，2，3)的误码率。

图4例示了在化合反应网络中单一分子测度与根据本公开的多测度综合判决的误码率结果对比。如图4所示，误码率(BER)随信噪比(SNR)的增大而逐渐降低。信噪比设置为18dB时，单个物质分子的误码率约在10^-2左右，当在接收机处进一步添加综合判决处理，采取少数服从多数原则，误码率可达到10^-3以下，降低约10倍。因此可见，本公开的实施例采用综合判决处理方式可以显著降低误码率，提升通信性能。

经仿真验证，根据本公开的实施例检测性能较好，能够在保持低复杂度的前提下，较大幅度提高判决性能，在相同信噪比条件下，相较于传统单种测度方式误码率降低约10倍。在纳米医学领域，受限于设备尺度及工作环境，纳米机器人间信息交互将依赖于体内环境中的分子通信机制。多个纳米机器人携带指定药物，通过生化分子通信协调药物释放位置、时间、用量，实现药物的定向投送，使治疗更加精准可控。根据本公开的方法可有效降低分子通信误码率，使通信性能显著提升，提高纳米机器人在体内进行药物传输等医疗操作时的指令信息传输准确率，从而优化治疗效果。此外，根据本公开的方法可以更好模拟生物体内分子通信的实际环境，建模场景为生物体环境内的生化分子自发反应网络，在生物纳米医学网络研究领域具有广阔的应用前景。

基于同一发明构思，与上述任意实施例的方法相对应，本公开还提供了一种用于分子通信的接收机。

参考图5，所述接收机包括：

分集接收模块501，被配置为：在比特时隙内，分别检测从发射端通过生化环境发送的携带原比特的信息的信使分子的第一浓度、所述生化环境中存在的反应物分子的第二浓度、所述信使分子与所述反应物分子在所述生化环境中发生反应而生成的产物分子的第三浓度，以得到第一浓度曲线、第二浓度曲线和第三浓度曲线；

度量模块502，被配置为：分别对所述第一浓度曲线、所述第二浓度曲线和所述第三浓度曲线进行凹凸性度量，以得到第一度量指标、第二度量指标和第三度量指标；

检测模块503，被配置为：通过将所述第一度量指标、所述第二度量指标和所述第三度量指标分别与预设的第一自适应阈值、第二自适应阈值和第三自适应阈值进行比较，获得对所述原比特的第一检测结果、第二检测结果和第三检测结果；

判决模块504，被配置为：基于所述第一检测结果、所述第二检测结果和所述第三检测结果进行综合判决，以得到对所述原比特的恢复比特。

在一些实施例中，所述判决模块基于所述第一检测结果、所述第二检测结果和所述第三检测结果，采用少数服从多数原则进行所述综合判决。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本公开时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的分子通信方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本公开实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本公开实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本公开实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施例的细节是高度取决于将要实施本公开实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本公开实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。

本公开旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本公开的精神和原则之内所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的范围之内。