一种基于MIMO技术的D-MoSK调制方法
一种基于mimo技术的d-mosk调制方法
技术领域
1.本发明涉及分子通信领域，尤其涉及一种基于mimo技术的分子类型调制方法。
背景技术：
2.分子通信是近年来新兴的一个跨学科研究领域，分子通信是一种以生物化学分子为信息载体的短距离通信技术。基于mimo技术的分子通信系统是对前人在分子通信领域的科研工作的进一步研究。高速率的数据传输使得mimo技术在分子通信领域备受青睐。目前，在mimo技术中实现发射信息的调制算法主要是基于分子的浓度。即在某个时隙内，发射方通过发送一定浓度的分子来表示“1”信号，而对于“0”信号则不发送分子；接收方只有当接收到的分子浓度达到某个门限值后才将信息解调为比特“1”，否则的话解调为比特“0”。这种基于分子浓度的分子通信调制算法实现起来非常简单，但由于mimo技术中分子的随机扩散特性，发射机间的干扰，以及介质中的残留分子堆积造成的码间串扰和链路干扰问题非常严重，这无形中就接收机的判决增加了很大难度，信号判别的误码率较高，分子通信过程的可靠性受到了较大影响。
技术实现要素：
3.为了克服上述技术问题，本发明提出了一种基于mimo技术的d-mosk调制方法，在发射机采用释放不同类型的分子(depleted-molecule shift keying，d-mosk)，相比于传统键控调制(code shift keying，csk)有效地减轻了由于分子堆积问题及发射机间干扰造成的码间串扰对解调结果的影响，提高了mimo技术调制算法的可靠性。
4.为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
5.一种基于mimo技术的d-mosk调制方法，所述调制方法包括以下步骤：
6.步骤1：建立mimo分子通信网络模型，在此基础上得到基于d-mosk和csk调制方法接收机收到的分子数分布的数学表达式；
7.步骤2：在接收机处建立假设检验模型，利用似然比检验方法得到检测阈值，并得到基于d-mosk和csk调制方法的mimo模型的误码率的数学表达式；
8.步骤3：对上述模型利用蒙特卡罗仿真方法对误码率数学表达式进行仿真验证。
9.进一步，所述步骤1的过程如下：
10.建立一个三维无界环境下的mimo分子通信网络模型，在节点和节点之间传输的信息被编码为二进制序列，当节点要在第一个时隙开始时向中继节点发送比特信息1时，节点会立即释放一定数量的信息分子，而传输比特0时，节点不会释放任何分子，假设所有节点在时间上完全同步；
11.在通信过程中，节点释放分子到信道中，这些分子通过自由扩散传播，最终一些分子可以到达接收方基于菲克第二扩散定律的扩散方程，被释放的分子位置x(t)随时间变化，其概率密度分布函数为
[0012][0013]
其中p
x
(x,t)是分子位置随时间t变化的概率密度分布函数，x是距发射节点的距离，d表示扩散系数；
[0014]
因此分子在时隙持续时间ts内被接收器吸收的概率为
[0015][0016]
其中d是收发机间距离，r是收发机和球体半径，erfc(x)是互补误差函数；
[0017]
将接收机在时隙内接收到的分子数定义为n。n是一个服从二项分布的随机变量，n表示在时间ts内被接收器吸收的分子数量，其公式如下
[0018]
n～b(n,p(d,ts))，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0019]
其中n表示在当前时隙ts内发射的分子数；
[0020]
当p不接近1或0，且np足够大时，二项分布近似为正态分布，则n表达式为
[0021]
n～n(np(d,ts),np(d,ts)(1-p(d,ts)))，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0022]
考虑表示出之前时隙对应接收机发射的分子对当前时隙的影响，假设ni表示在i个时隙之前发射并泄漏到当前时隙中的分子数，服从如下正态分布
[0023][0024]
其中，1/2是由于比特0和1的传输概率相等
[0025]
总isi可以写为所有先前传输造成的干扰之和如下
[0026][0027]
根据实验结果isi只来自于当前时隙的前k(k＝1,2,3
…
)个时隙，即将干扰与第k个时隙关联近似isi为
[0028][0029]
其中d1表示和之间的距离，n1表示在时隙ts内发射的分子数；
[0030]
isi只包含过去时隙发射机对接收机的影响，而链路间干扰既包括过去时隙不相关发射机对接收机的影响，也包括当前时隙的影响。假设n
ili,0,i,1
表示在当前时隙发射机发送比特0的情况下对接收机表示如下
[0031][0032]
其中p(d,ts)定义为发射端在当前时隙释放分子成功的概率，并且在当前时隙也被吸收的概率。ni表示第i个发射机在当前时隙发射的分子数，di表示第i个发射机与间的距离。同样地，假设n
ili,1,i,1
表示在当前时隙发射机发送比特1的情况下对接收机的影响，则它的概率分布表示为
[0033][0034]
再进一步，所述步骤二中，在表达式(7)、(8)及(9)的基础上，在接收机处建立假设检验模型，利用似然比检验方法得到检测阈值，并得到基于d-mosk和csk调制方法的mimo模型的误码率的数学表达式；
[0035]
在2
×
2mimo场景下，模型中包含了两个接收机与两个发射机，相比于siso模型，这里存在两种干扰：码间干扰与链路间干扰，由于模型对称，这里只分析接收机的接收分布
[0036]
当发射端发射比特0时，下式表示当前时隙内r
x1
吸收的分子的数目包括来自发射的先前符号的isi和来自的ili，其分布如下
[0037][0038]
其中μ
0,1
表示n
isi,1
的期望，表示n
isi,1
的方差，且它们的公式如下
[0039][0040]
当发射端发射比特1时，相比于发射比特0时吸收的分子数还要加上当前时隙发射的分子数，其服从正态分布如下：
[0041][0042]
其中μ
1,1
表示当前时隙发射分子数的期望，表示当前时隙发射分子数的方差，且它们的公式如下：
[0043][0044][0045]
csk调制是传统码位键控，在mimo系统中，检测是基于在两个接收器上进行的观察，设z1和z2分别表示在和处观察到的分子数，然后，这两个检测假设分别是
[0046]
[0047][0048]
通过最大似然函数，应用lrt可得出以下等式
[0049][0050]
其中p(h0|z)表示接收机接收的分子数服从零假设，p(h1|z)表示接收机接收的分子数服从备择假设；
[0051]
通过取对数并设置为零，最佳决策阈值变为
[0052][0053]
其中
[0054][0055][0056][0057]
则信息误码率为
[0058][0059]
其中和p
m1
是误报概率和误检概率，且它们公式如下
[0060][0061][0062]
d-mosk是基于分子类型多样性的调制方式，在这里我们考虑2-type
[0063]
d-mosk，设s0＝(0,0),s1＝(0,1),s2＝(1,0)和s3＝(1,1)代表四种符号情况，并且pi＝p(e|si)表示发送符号si时的错误概率，pi＝p(si|sj)表示当发射端发送sj时，接收端收到si的概率。则在当前时隙发送符号s3的错误概率表示如下
[0064]
p(e|s3)＝p(s0|s3)+p(s1|s3)+p(s2|s3)
[0065]
＝p(n
1,0
《τ1)＠p(n
2,0
《τ2)+p(n
1,0
《τ1)＠p(n
2,1
≥τ2)+p(n
1,1
≥τ1)
·
p(n
2,0
《τ2)
[0066]
＝p
m12
+2
·
p
m1
，(26)
[0067]
其中τ1表示第一类型分子的判决阈值，τ2表示第二类型分子的判决阈值，n
1,0
，n
2,0
，n
1,1
和n
2,0
分别表示类型1分子和类型2分子发送比特0和1的分布，且它们的分布如下
[0068][0069][0070]
同理在当前时隙发送符号s0、s1及s2的错误概率表示如下
[0071]
p(e|s0)＝0，(29)
[0072]
[0073][0074]
故d-mosk调制误码率为
[0075][0076]
其中q0＝q1＝q2＝q3＝1/4。
[0077]
本发明的技术构思为：本发明考虑在mimo的场景下，采用d-mosk调制方式，研究mimo分子通信网络的性能。本发明提出一种基于mimo场景下的d-mosk调制方法，开发可用于基于分子通信的纳米网络的低误码率通信技术。得到d-mosk和csk两种情况下的误码率数学表达式，通过设置不同系统参数，展示不同的参数对mimo分子通信网络的误码率影响。
[0078]
本发明的有益效果是：
[0079]
1.建立mimo分子通信网络模型。在此基础上得到mimo分子通信网络在d-mosk和csk两种情况下的接收机收到分子数分布的数学表达式；
[0080]
2.在接受机处建立假设检验模型，利用似然比检验方法得到在d-mosk和csk两种情况下的mimo分子通信网络的误码率数学表达式；
[0081]
3.通过基于粒子的布朗运动仿真，完成数值仿真和实验仿真。结果表明mimo分子通信网络在d-mosk调制下的性能优于csk调制下的性能，d-mosk的mimo场景有可能提高该网络的整体性能。此外，数值仿真和实验仿真结果展示了mimo分子通信网络在d-mosk和csk两种情况下的误码率随着每个时隙发射分子数、收发机间距离、发射时隙长度所呈现出的变化趋势。
附图说明
[0082]
图1为mimo分子通信网络模型示意图。该网络由两个发射机(节点和节点)、两个接受机(节点和节点)组成，并且节点节点节点及节点是具有半径为r的透明球体。
[0083]
图2为d-mosk调制模型示意图。该模型展示了k种分子由串行到并行再到串行发射的调制过程；
[0084]
图3展示了时隙发射分子数n取不同值时，在d-mosk和csk两种情况下mimo分子通信网络的误码率和时隙长度的关系。其中，考虑前k＝3个时隙的干扰，收发间距离d＝30μm，扩散系数d＝79μm2/sec，收发机球体半径r＝10μm；
[0085]
图4展示了时隙发射分子数n取不同值时，在d-mosk和csk两种情况下mimo分子通信网络的误码率和收发机之间距离的关系。其中，考虑前k＝3个时隙的干扰，时隙长度ts＝30s，扩散系数d＝79μm2/sec，收发机球体半径r＝10μm；
[0086]
图5展示了时隙发射分子数n取不同值时，在csk两种情况下mimo分子通信网络的误码率关于理论数值表达式和数值仿真的对比。其中，考虑前k＝3个时隙的干扰，收发间距离d＝30μm，时隙长度ts＝30s，扩散系数d＝79μm2/sec，收发机球体半径r＝10μm；
[0087]
图6展示了时隙发射分子数n取不同值时，在d-mosk两种情况下mimo分子通信网络的误码率关于理论数值表达式和数值仿真的对比。其中，考虑前k＝3个时隙的干扰，收发间距离d＝30μm，时隙长度ts＝30s，扩散系数d＝79μm2/sec，收发机球体半径r＝10μm；
具体实施方式
[0088]
下面结合附图对本发明作进一步描述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
[0089]
参照图1～图6，一种基于mimo技术的d-mosk调制方法，包括以下步骤：
[0090]
步骤1：建立mimo分子通信网络模型，在此基础上得到基于d-mosk和csk调制方法接收机收到的分子数分布的数学表达式；
[0091]
图1为mimo分子通信网络模型示意图。该网络由两个发射机(节点和节点)、两个接受机(节点和节点)组成，并且节点节点节点及节点是具有半径为r的透明球体。
[0092]
建立一个三维无界环境下的mimo分子通信网络模型，在节点和节点之间传输的信息被编码为二进制序列，当节点要在第一个时隙开始时向中继节点发送比特信息1时，节点会立即释放一定数量的信息分子，而传输比特0时，节点不会释放任何分子，假设所有节点在时间上完全同步；
[0093]
在通信过程中，节点释放分子到信道中，这些分子通过自由扩散传播，最终一些分子可以到达接收方基于菲克第二扩散定律的扩散方程，被释放的分子位置x(t)随时间变化，其概率密度分布函数为
[0094][0095]
其中p
x
(x,t)是分子位置随时间t变化的概率密度分布函数，x是距发射节点的距离，d表示扩散系数；
[0096]
因此分子在时隙持续时间ts内被接收器吸收的概率为
[0097][0098]
其中d是收发机间距离，r是收发机和球体半径，erfc(x)是互补误差函数；
[0099]
将接收机在时隙内接收到的分子数定义为n，n是一个服从二项分布的随机变量，n表示在时间ts内被接收器吸收的分子数量，其公式如下
[0100]
n～b(n,p(d,ts))，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0101]
其中n表示在当前时隙ts内发射的分子数；
[0102]
当p不接近1或0，且np足够大时，二项分布近似为正态分布，则n表达式为
[0103]
n～n(np(d,ts),np(d,ts)(1-p(d,ts)))，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0104]
由于扩散通道的性质，一些释放的分子可能在预定的时隙后到达接收器，从而对后续传输间隔的信息分子产生干扰，导致isi。因此给信息分子更长的时间到达接收器,这可以有效地减少通道中残留分子的数量。对于多接收机模型，链路间干扰是可能存在的另一种通信干扰；
[0105]
考虑表示出之前时隙对应接收机发射的分子对当前时隙的影响，假设ni表示在i个时隙之前发射并泄漏到当前时隙中的分子数，服从如下正态分布：
[0106]
[0107]
其中，1/2是由于比特0和1的传输概率相等；
[0108]
总isi可以写为所有先前传输造成的干扰之和如下：
[0109][0110]
根据实验结果isi只来自于当前时隙的前k(k＝1,2,3
…
)个时隙，即将干扰与第k个时隙关联近似isi为
[0111][0112]
其中d1表示和之间的距离，n1表示在时隙ts内发射的分子数；
[0113]
isi只包含过去时隙发射机对接收机的影响，而链路间干扰既包括过去时隙不相关发射机对接收机的影响，也包括当前时隙的影响。假设n
ili,0,i,1
表示在当前时隙发射机发送比特0的情况下对接收机表示如下
[0114][0115]
其中p(d,ts)定义为发射端在当前时隙释放分子成功的概率，并且在当前时隙也被吸收的概率。ni表示第i个发射机在当前时隙发射的分子数，di表示第i个发射机与间的距离。同样地，假设n
ili,1,i,1
表示在当前时隙发射机发送比特1的情况下对接收机的影响，则它的概率分布表示为
[0116][0117]
步骤2：在接收机处建立假设检验模型，利用似然比检验方法得到检测阈值，并得到基于d-mosk和csk调制方法的mimo模型的误码率的数学表达式；
[0118]
在2
×
2 mimo场景下，模型中包含了两个接收机与两个发射机，相比于siso模型，这里存在两种干扰：码间干扰与链路间干扰，由于模型对称，我们这里只分析接收机的接收分布；
[0119]
当发射端发射比特0时，下式表示当前时隙内吸收的分子的数目包括来自发射的先前符号的isi和来自的ili，其分布如下
[0120][0121]
其中μ
0,1
表示n
isi,1
的期望，表示n
isi,1
的方差，且它们的公式如下
[0122]
[0123][0124]
当发射端发射比特1时，相比于发射比特0时r
x1
吸收的分子数还要加上当前时隙发射的分子数，其服从正态分布如下：
[0125][0126]
其中μ
1,1
表示当前时隙发射分子数的期望，表示当前时隙发射分子数的方差，且它们的公式如下：
[0127][0128][0129]
csk调制是传统码位键控，在mimo系统中，检测是基于在两个接收器上进行的观察，设z1和z2分别表示在和处观察到的分子数，然后，这两个检测假设分别是
[0130][0131][0132]
通过最大似然函数，应用lrt可得出以下等式：
[0133][0134]
其中p(h0|z)表示接收机接收的分子数服从零假设，p(h1|z)表示接收机接收的分子数服从备择假设；
[0135]
通过取对数并设置为零，最佳决策阈值变为
[0136][0137]
其中
[0138][0139]
[0140][0141]
则信息误码率为
[0142][0143]
其中和p
m1
是误报概率和误检概率，且它们公式如下
[0144][0145][0146]
e-mosk是基于分子类型多样性的调制方式，在这里我们考虑2-typed-mosk，设s0＝(0,0),s1＝(0,1),s2＝(1,0)和s3＝(1,1)代表四种符号情况，并且pi＝p(e|si)表示发送符号si时的错误概率，pi＝p(si|sj)表示当发射端发送sj时，接收端收到si的概率。则在当前时隙发送符号s3的错误概率表示如下
[0147]
p(e|s3)＝p(s0|s3)+p(s1|s3)+p(s2|s3)
[0148]
＝p(n
1,0
《τ1)
·
p(n
2,0
《τ2)+p(n
1,0
《τ1)
·
p(n
2,1
≥τ2)+p(n
1,1
≥τ1)
·
p(n
2,0
《τ2)
[0149]
＝p
m12
+2
·
p
m1
，(26)
[0150]
其中τ1表示第一类型分子的判决阈值，τ2表示第二类型分子的判决阈值，n
1,0
，n
2,0
，n
1,1
和n
2,0
分别表示类型1分子和类型2分子发送比特0和1的分布，且它们的分布如下
[0151][0152][0153]
同理在当前时隙发送符号s0、s1及s2的错误概率表示如下
[0154]
p(e|s0)＝0，(29)
[0155][0156][0157]
故d-mosk调制误码率为
[0158][0159]
其中q0＝q1＝q2＝q3＝1/4。
[0160]
图3展示了时隙发射分子数n取不同值时，在d-mosk和csk两种情况下mimo分子通信网络的误码率和时隙长度的关系。两种不同调制方式下误码率分别在时隙ts＝10，ts＝30，ts＝50，ts＝70，ts＝90随时隙分子发射功率增加而降低且逐渐趋于0。因为接收分布中对应的当前时隙发射的分子数占比增加，对接收判决起到的帮助的作用，对应误码率减小。随着时隙发射分子数的增加，当前时隙发射的分子数在接收分布中占比增加的幅度减小，因此对接收判决的帮助效果降低，对应误码率的减小幅度也降低。当时隙发射分子数及时隙长度相同时，可以看出d-mosk调制的误码率性能优于csk调制的误码率。
[0161]
图4展示了时隙发射分子数n取不同值时，在d-mosk和csk两种情况下mimo分子通信网络的误码率和时隙长度的关系。两种不同调制方式下误码率分别在收发距离d＝10，d＝30，d＝50，d＝70，d＝90随时隙分子发射功率增加而降低且逐渐趋于0。因为接收分布中对应的当前时隙发射的分子数占比增加，对接收判决起到的帮助的作用，对应误码率减小。
随着时隙发射分子数的增加，当前时隙发射的分子数在接收分布中占比增加的幅度减小，因此对接收判决的帮助效果降低，对应误码率的减小幅度也降低。当时隙发射分子数及收发距离相同时，可以看出d-mosk调制的误码率性能优于csk调制的误码率。
[0162]
图5展示了时隙发射分子数n取不同值时，在csk情况下mimo分子通信网络的误码率关于理论数值表达式和数值仿真的对比。在给定时隙长度及收发距离后，可以看出理论表达式和数值仿真都随着时隙发射分子数的增加而减少，而趋于0，且两者数值接近，趋势与数值的贴合证明了模型的有效性。
[0163]
图6展示了时隙发射分子数n取不同值时，在d-mosk情况下mimo分子通信网络的误码率关于理论数值表达式和数值仿真的对比。在给定时隙长度及收发距离后，可以看出理论表达式和数值仿真都随着时隙发射分子数的增加而减少且趋于0，且两者数值接近，相比于图5csk可以看出d-mosk误码率性能更好，趋势与数值的贴合证明了模型的有效性。
[0164]
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
技术特征：
1.一种基于mimo技术的d-mosk调制方法，其特征在于，所述调制方法包括以下步骤：步骤1：建立mimo分子通信网络模型，在此基础上得到基于d-mosk和csk调制方法接收机收到的分子数分布的数学表达式；步骤2：在接收机处建立假设检验模型，利用似然比检验方法得到检测阈值，并得到基于d-mosk和csk调制方法的mimo模型的误码率的数学表达式；步骤3：对上述模型利用蒙特卡罗仿真方法对误码率数学表达式进行仿真验证。2.如权利要求1所述的一种基于mimo技术的d-mosk调制方法，其特征在于：所述步骤1的过程如下：建立一个三维无界环境下的mimo分子通信网络模型，在节点和节点之间传输的信息被编码为二进制序列，当节点要在第一个时隙开始时向中继节点发送比特信息1时，节点会立即释放一定数量的信息分子，而传输比特0时，节点不会释放任何分子，假设所有节点在时间上完全同步；在通信过程中，节点释放分子到信道中，这些分子通过自由扩散传播，最终一些分子可以到达接收方基于菲克第二扩散定律的扩散方程，被释放的分子位置x(t)随时间变化，其概率密度分布函数为其中p
x
(x,t)是分子位置随时间t变化的概率密度分布函数，x是距发射节点的距离，d表示扩散系数；因此分子在时隙持续时间t
s
内被接收器吸收的概率为其中d是收发机间距离，r是收发机和球体半径，erfc(x)是互补误差函数；将接收机在时隙内接收到的分子数定义为n，n是一个服从二项分布的随机变量，n表示在时间ts内被接收器吸收的分子数量，其公式如下n～b(n,p(d,t
s
))，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中n表示在当前时隙t
s
内发射的分子数；当p不接近1或0，且np足够大时，二项分布近似为正态分布，则n表达式为n～n(np(d,t
s
),np(d,t
s
)(1-p(d,t
s
)))，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)考虑表示出之前时隙对应接收机发射的分子对当前时隙的影响，假设n
i
表示在i个时隙之前发射并泄漏到当前时隙中的分子数，服从如下正态分布其中，1/2是由于比特0和1的传输概率相等总isi可以写为所有先前传输造成的干扰之和如下根据实验结果isi只来自于当前时隙的前k(k＝1,2,3
…
)个时隙，即将干扰与第k个时隙关联近似isi为
其中d1表示和之间的距离，n1表示在时隙t
s
内发射的分子数；isi只包含过去时隙发射机对接收机的影响，而链路间干扰既包括过去时隙不相关发射机对接收机的影响，也包括当前时隙的影响，假设n
ili,0,i,1
表示在当前时隙发射机发送比特0的情况下对接收机表示如下其中p(d,t
s
)定义为发射端在当前时隙释放分子成功的概率，并且在当前时隙也被吸收的概率，n
i
表示第i个发射机在当前时隙发射的分子数，d
i
表示第i个发射机与间的距离，同样地，假设n
ili,1,i,1
表示在当前时隙发射机发送比特1的情况下对接收机的影响，则它的概率分布表示为3.如权利要求2所述的一种基于mimo技术的d-mosk调制方法，其特征在于：所述步骤二中，在表达式(7)、(8)及(9)的基础上，在接收机处建立假设检验模型，利用似然比检验方法得到检测阈值，并得到基于d-mosk和csk调制方法的mimo模型的误码率的数学表达式；在2
×
2mimo场景下，模型中包含了两个接收机与两个发射机，相比于siso模型，这里存在两种干扰：码间干扰与链路间干扰，由于模型对称，这里只分析接收机的接收分布当发射端发射比特0时，下式表示当前时隙内吸收的分子的数目包括来自发射的先前符号的isi和来自的ili，其分布如下其中μ
0,1
表示n
isi,1
的期望，表示n
isi,1
的方差，且它们的公式如下且它们的公式如下当发射端发射比特1时，相比于发射比特0时吸收的分子数还要加上当前时隙发射的分子数，其服从正态分布如下：其中μ
1,1
表示当前时隙发射分子数的期望，表示当前时隙发射分子数的方差，且它们的公式如下：
csk调制是传统码位键控，在mimo系统中，检测是基于在两个接收器上进行的观察，设z1和z2分别表示在和处观察到的分子数，然后，这两个检测假设分别是这两个检测假设分别是通过最大似然函数，应用lrt可得出以下等式其中p(h0|z)表示接收机接收的分子数服从零假设，p(h1|z)表示接收机接收的分子数服从备择假设；通过取对数并设置为零，最佳决策阈值变为其中:其中:其中:则信息误码率为其中和p
m1
是误报概率和误检概率，且它们公式如下且它们公式如下d-mosk是基于分子类型多样性的调制方式，在这里我们考虑2-type d-mosk，设s0＝(0,0),s1＝(0,1),s2＝(1,0)和s3＝(1,1)代表四种符号情况，并且p
i
＝p(e|s
i
)表示发送符号s
i
时的错误概率，p
i
＝p(s
i
|s
j
)表示当发射端发送s
j
时，接收端收到s
i
的概率，则在当前时隙发送符号s3的错误概率表示如下p(e|s3)＝p(s0|s3)+p(s1|s3)+p(s2|s3)＝p(n
1,0
<τ1)
·
p(n
2,0
<τ2)+p(n
1,0
<τ1)
·
p(n
2,1
≥τ2)+p(n
1,1
≥τ1)
·
p(n
2,0
<τ2)＝p
m12
+2
·
p
m1
，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(26)其中τ1表示第一类型分子的判决阈值，τ2表示第二类型分子的判决阈值，n
1,0
，n
2,0
，n
1,1
和n
2,0
分别表示类型1分子和类型2分子发送比特0和1的分布，且它们的分布如下且它们的分布如下同理在当前时隙发送符号s0、s1及s2的错误概率表示如下
p(e|s0)＝0，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(29)(29)故d-mosk调制误码率为其中q0＝q1＝q2＝q3＝1/4。
技术总结
一种基于MIMO技术的D-MoSK调制方法，包括如下步骤：步骤1，建立MIMO分子通信网络模型，在此基础上得到基于D-MoSK和CSK调制方法接收机收到的分子数分布的数学表达式；步骤2，在接收机处建立假设检验模型，利用似然比检验方法得到检测阈值，并得到基于D-MoSK和CSK调制方法的MIMO模型的误码率的数学表达式；步骤3，对上述模型利用蒙特卡罗仿真方法对误码率数学表达式进行仿真验证。本发明有效地减轻了由于分子堆积问题及发射机间干扰造成的码间串扰对解调结果的影响，提高了MIMO技术调制算法的可靠性。可靠性。可靠性。
