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Enregistrement W7092293057 · doi:10.1109/tcomm.2025.3622931

Channel Modeling for Molecular Communication With Heterogeneous Circular/Spherical Boundary

2025· article· W7092293057 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Communication and Nanonetworks
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBoundary (topology)Boundary value problemMolecular communicationChannel (broadcasting)Bounded functionImpulse (physics)Impulse response

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geometry is a key factor in channel modeling for molecular communication (MC), especially when considering its potential for enabling intrabody networks and healthcare applications. Driven by the complex geometries within biological entities, this paper proposes modeling the channel for an MC via diffusion (MCvD) system in bounded circular and spherical environments with a heterogeneous boundary. Specifically, the boundary comprises fully reflecting and absorbing portions, with properties that depend on the presence of absorbing receptors (APs). Moreover, the characteristics of the APs, such as their number, size, and spatial distribution, are variable to better align with realistic boundary conditions. To obtain an accurate channel impulse response (CIR), we employ the homogenization technique to convert the mixed Dirichlet-Neumann boundary into a Robin boundary. Accordingly, we derive a valid CIR expression for the bounded MCvD system, accommodating confined spaces with APs of arbitrary sizes, numbers, and locations. Numerical results based on particle-based simulations validate our analysis. Finally, we investigate the error performance of the MCvD system under various boundary conditions. Simulation results show that a heterogeneous boundary with appropriate parameters has the potential to achieve pulse shaping of the CIR and enhance the performance of point-to-point MCvD systems in both 2D and 3D environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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