Signal Recovery and Multisource Localization in Turbulent Molecular Communication With Obstacle Based on the Internet of Nano Things
Notice bibliographique
Résumé
The Internet of Nano Things (IoNT) refers to an interconnected network of nanoscale components engineered to perform tasks such as data processing, storage, and actuation. IoNT has broad applications, including environmental monitoring and pollution source localization. In order to achieve monitoring and localization for multiple releasing sources (RSs), the deployment of nanosensor networks is indispensable. However, constrained by spatial limitations and high costs, sensors can only be sparsely deployed, resulting in severe degradation in localization performance. In this paper, we consider a turbulent diffusion molecular communication scenario and the objective is to enable multi-source localization and obstacle perception with sparse nanosensors. For sparse signal recovery, we first propose a real-symmetric based on Truncated Nuclear Norm Regularization with Alternating Direction Method of Multipliers (RS-TNNR) matrix completion algorithm, which utilizes the spatial symmetry of molecular diffusion to achieve precise data recovery under high missing ratios. Furthermore, for multi-source localization and obstacle perception, we also propose an Adaptive Iterative Grid based on Sparse Bayesian Learning (AIG-SBL) algorithm, which enhances the localization accuracy with SBL, mitigates off-grid errors via the proposed adaptive iterative grid, and simultaneously estimates obstacle position and radii. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms for RS-TNNR and AIG-SBL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».