Difüzyon yolu ile moleküler haberleşme modelinin birikimli dağılım fonksiyonları ile analizi

Authors : İbrahim Işık, Esme Işık, Abdullah Ateş
Pages : 2353-2362
Doi:10.17341/gazimmfd.1296267
View : 58 | Download : 39
Publication Date : 2024-05-20
Article Type : Research Paper
Abstract :Nano boyutlu cihazlar (nano makineler) arasında yeni bir iletişim yöntemi olan Moleküler Haberleşme (MOH), son donemde literatürde artarak ilgi görmektedir. Alıcıya ulaşan moleküllerin sayısı ve molekül girişim oranı gibi faktörleri analiz etmek için çok sayıda MOH modeli kullanılmıştır. Bununla birlikte, mevcut MOH modellerinde gözlemlenen ortak bir eğilim, taşıyıcı moleküllerin difüzyon ortamı içindeki hareketini açıklamak için Normal dağılım fonksiyonunun baskın olarak kullanılmasıdır. Mevcut literatürün aksine, bu çalışma optimum performansa sahip MOH modelini belirlemek için alınan molekül sayısını dikkate alarak moleküllerin difüzyon ortamındaki hareketi için alternatif dağılım fonksiyonlarını kapsamlı bir şekilde araştırmayı amaçlamaktadır. Çalışma, literatürde kapsamlı bir şekilde araştırılan sistem ve çevresel parametrelerin iyileştirilmesine odaklanarak MOH sisteminin performansının önemli ölçüde artırılabileceğini öngörmektedir. Sonuç olarak, bu araştırma mevcut bilgi birikimine değerli iç görüler katmaya çalışmaktadır. Bu çalışmada, uç değer dağılımı (EVRND), normal dağılım (NRND), t-dağılım (TRND), genelleştirilmiş uç değer dağılım (GEVRND) ve genelleştirilmiş Pareto (GPRND) rastgele dağılım fonksiyonları, haberleşme sisteminin performansını önemli ölçüde etkileyen farklı sistem parametreleri ile karşılaştırılarak en iyi MOH modeli bulunmaya çalışılmıştır. Analizler, GPRND dağılımının en yüksek performansı, NRND dağılımının ise en kötü performansı gösterdiğini ortaya koymuştur. Literatürdeki MOH modellerinin analizinde NRND dağılımının yaygın kullanımı göz önüne alındığında, bu çalışmanın önemi bir kez daha ortaya çıkmaktadır.
Keywords : Moleküler haberleşme, dağılım fonksiyonları, alınan molekül sayısı, sistem parametresi

ORIGINAL ARTICLE URL