Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
522142		Reception modeling and achievable rate analysis of sphere-to-sphere molecular communication via diffusion / Küreden küreye difüzyon yoluyla moleküler iletişimin alımlama modellemesi ve erişilebilir hız analizi Yazar:GAYE GENÇ KARA Danışman: PROF. DR. TUNA TUĞCU Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2018 141 s.
Nanoağlar alanında yaygın olarak kabul görmüş olan Difüzyon yoluyla Moleküler Haberleşme (DyMH), avantajlarının yanı sıra zorlukları da beraberinde getirmektedir. DyMH'nin yeteneklerini ve kısıtlarını değerlendirebilmek için, alımlama sürecinin ve erişilebilir hızının ayrıntılı olarak kavranması son derece önemlidir. Yansıtıcı küresel bir verici ve tamamen emici küresel bir alıcı ile ağ kurulumu daha gerçekçi olur, fakat analitik türetimler de artarak zorlaşır. Bu tezde, Mesajcı Moleküllerin (MM) ilk geçiş zamanı dağılımını istatistiksel olarak modellemek için iki yeni ağır kuyruklu dağılım öneriyoruz, model doğrulaması için Kolmogorov-Smirnov uyuşum testi yapıyoruz ve modelleme başarımını çok çeşitli sistem parametreleri altında inceliyoruz. Ayrıca, MM emilim olasılığı, sinyal-girişim oranı ve yansıtıcı verici kullanmanın avantajlarına değiniyoruz. Sinyalin ağır kuyruğunun Semboller Arası Girişim (SAG) yaratmasından dolayı, DyMH bellekli bir kanaldır ve Shannon'ın belleksiz kanallar için kapasite formülü uygulanamaz. Bu nedenle, DyMH'nin girişime duyarlı demodülasyon olasılıkları ve ikili hatası olasılıklarının isabetli bir modelini öneriyoruz, uyuşum testleri gerçekleştiriyoruz ve yazındaki tek sembol sürelik bellek varsayımının fazla iyimser olduğunu ispatlıyoruz. Bunlara ek olarak, ergodik sonlu durumlu SAG kanalları için erişilebilir hızın genel formülasyonunu DyMH'ye uyarlıyoruz ve sistem parametreleri, demodülasyon eşiği ve girdi dağılımının erişilebilir hız üzerindeki etkilerini inceliyoruz. Ayrıca, erişilebilir hızın yapay sinir ağı ile kestirimi üzerine ilk gözlemlerimizi sunuyoruz. Son olarak, biyolojideki hücre uzantısı kavramını DyMH'ye uygulayarak girişimin fiziksel olarak azaltılmasını ve uzantı konuşlanma değişkenlerinin erişilebilir hıza olan etkisini inceliyoruz.
As a widely acknowledged information transfer method in the nanonetworking domain, Molecular Communication via Diffusion (MCvD) presents many advantages as well as challenges. In order to assess the capabilities and restrictions of MCvD, a thorough understanding of the reception process and the achievable rate holds utmost importance. With a reflective spherical transmitter and a fully absorbing spherical receiver, the network setup becomes more realistic, but analytical derivations become increasingly difficult. In this thesis, we propose two novel heavy-tail distributions to statistically model the distribution of the first passage time of messenger molecules (MM), conduct Kolmogorov-Smirnov goodness of fit tests for model validation, and examine the modeling performance under diverse deployment parameters. We also investigate MM absorption probability, Signal-to-Interference Ratio, and the advantages of using a reflective transmitter. Since the heavy-tailed signal causes Inter-Symbol Interference (ISI), the MCvD channel has memory, and Shannon's capacity formula for memoryless channels is inapplicable. To this end, we propose an accurate ISI-aware model of demodulation and bit error probabilities for Binary Concentration Shift Keying modulated MCvD, carry out goodness of fit tests, and prove that the literature's assumption of a single symbol duration memory is overly optimistic. Furthermore, we adapt the general formulation of the achievable rate for ergodic finite state ISI channels to MCvD and investigate the effect of deployment parameters, demodulation threshold, and input distribution on the achievable rate. We also present preliminary findings on estimating the achievable rate with a neural network. Finally, we apply the biological concept of protrusions to MCvD, in order to physically reduce ISI and study the effect of protrusion deployment parameters on the achievable rate.