This survey paper focuses on the estimation schemes in molecular communication (MC) systems. The existing studies in estimation schemes can be divided into parameter estimation (e.g., distance, diffusion coefficient, and flow velocity) and channel estimation. In this paper, we present, for the first time, a comprehensive survey on i) distance estimation, since distance is the most widely estimated parameter in current studies, ii) estimation of other parameters (i.e. the parameters excluding distance), and iii) channel estimation that focuses on the channel impulse response (CIR). Moreover, we examine the noise that may impact on the estimation performance and the metrics applied to evaluate the performance of different estimation schemes. Numerical results are provided to compare the performance of different distance estimation schemes. In addition, future research directions in parameter estimation and channel estimation are identified and discussed.


翻译:这份调查文件侧重于分子通信系统的估算计划;估计计划中的现有研究可以分为参数估算(如距离、扩散系数和流量速度)和通道估算;在本文件中,我们首次对距离估算进行全面调查,因为距离是当前研究中最广泛估算的参数;对其他参数(即排除距离的参数)的估计;以及侧重于频道脉冲反应的频道估算;此外,我们还审查了可能影响估算绩效的噪音和用于评估不同估算计划绩效的尺度;提供了数字结果,以比较不同距离估算计划的执行情况;此外,还查明并讨论了参数估算和频道估算的未来研究方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

《过参数化机器学习理论》综述论文
专知会员服务
45+阅读 · 2021年9月19日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Arxiv
28+阅读 · 2021年9月18日
Arxiv
38+阅读 · 2021年8月31日
Arxiv
5+阅读 · 2021年4月21日
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月24日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员