Tez No İndirme Tez Künye Durumu
269393
A physical channel model and analysis of nanoscale neuro-spike communication / Nano OLC ekli noro-spayk haberleşmenin fiziksel kanal modellemesi ve analizi
Yazar:EREN BALEVİ
Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN
Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin:Ağ sistemleri = Network systems ; Kanal modelleri = Channel models ; Nanoteknoloji = Nanotechnology
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
74 s.
Nano olcekli haberlesme, nanoteknoloji icin ilgi cekici bir alandır. Nano olceklihaberlesme amaclı kullanılan bircok method vardır. Bunlara ilaveten, dogada bulunanhaberlesme fenomenlerinden yeni nano olcekli haberlesme teknikleri turetilebilir.Bunlardan biri molekuler haberlesmedir ve bu haberlesme tekniginde bilgi tasıyıcıolarak molekuller, ornegin molekuler motorlar, feromonlar ve noro-spayk haberlesmeicin norotransmitter maddeler kullanılır. Bunlardan noro-spayk haberlesme henuzkesfedilmemis bir alandır. Bu tezin asıl amacı nano olcekli noro-spayk haberlesmeyitam olarak incelemek icin gercekci bir fiziksel kanal modelini elde etmektir. Bumodel farklı alanlarda da kullanılabilecektir. Ilaveten, bu model yeni yapay nanoolcekli haberlesme paradigmaları turetmekte yardımcı olabilir. Bu calısmada modellenenkanal, kanal parametrelerine baglı olarak spaykları tespit etmedeki hata olasılıgıve kanaldaki gecikme acısından analiz edilmektedir. Ayrıca, kanalın paket salgılamayapısı icin bilgi kuramsal analiz yapılacaktır.Modellenen kanal multi-input ve tek output olarak genisletilebilir. Bu durumda, inputnoronlar aynı zamanda aynı sinaps uzerinden gonderim yapabilir. Bu da girisime nedenolur. Fakat bu sinapslarda girisim onleyici otomatik kazanc kontrol sistemi vardır.Bu sistem zayıf sinyal uzerindeki girisimi, sinyalin sinaptik katsayısını arttırarakazaltır. Bunun icin ilk amac, sinapslarda bu kontrol sistemine sahip bir girisim kanalıtanımlamaktır. Bu durum icin ikinci amacsa kanalın erisilebilir deger alanını analizetmektir. Yapılan analiz, otomatik kazanc kontrol sisteminin, zayıf sinyale baglıerisilebilir deger alanının dusmesini onledigini gostermektedir. Ayrıca, kuvvetli sinyalleringucunun, spayk olusma oranının ya da sayısının artması erisilebilir degeralanını degistirmemektedir.
Nanoscale communication is appealing domain in nanotechnology. There are manyexisting nanoscale communication methods. In addition to these, novel techniquescan be derived depending on the naturally existing phenomena such as molecularcommunication. It uses molecules as an information carrier such as molecular motors,pheromones and neurotransmitters for neuro-spike communication. Among them,neuro-spike communication is a vastly unexplored area. The ultimate goal of thisthesis is to accurately investigate it by obtaining a realistic physical channel model.This model can be exploited in different disciplines. Furthermore, the model can helpdesigning novel artificial nanoscale communication paradigms. The modeled channelis analyzed regarding the error probability of detecting spikes depending on channelparameters. Moreover, channel delay is characterized and information theoreticalanalysis of packet release mechanism in the channel is performed.The modeled channel is extended to multi-input single output terminal. In this case,input neurons can simultaneously send information through the same synapse leadingto interference. However, there is an interference repressing technique in thesesynapses called automatic gain control. It decreases the interference level observedon weaker signal. The first aim for this case is to define the interference channel atsynapse having automatic gain control. The second aim is to analyze the achievablerate region of this channel. The analysis shows that gain control mechanism preventsthe decrease in achievable rate region because of the weaker signal. Moreover, power,firing rate and number of stronger inputs do not affect the achievable rate region.