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सिग्नल डिटेक्शन संचार प्रणालियों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है, और मॉलिक्यूलर कम्युनिकेशन (MC) कोई अपवाद नहीं है। MC में सिग्नल डिटेक्शन पर वर्तमान शोध या तो मॉडल-आधारित डिटेक्टरों पर या डेटा-से प्रेरित डिटेक्टरों पर केंद्रित है। इसके विपरीत, हमारा कार्य दोनों योजनाओं के एकीकरण का अध्ययन करता है। मॉडल-आधारित योजना से पूर्व ज्ञान को सम्मिलित करके, डेटा-से प्रेरित न्यूरल नेटवर्क संरचना को फिर से डिजाइन किया जा सकता है, जिससे मॉलिक्यूलर मल्टिपल-इनपुट मल्टिपल-आउटपुट (MIMO) सिस्टम में इंटर-सिंबॉल इंटरफेरेंस और इंटर-लिंक इंटरफेरेंस के प्रभावों को काफी हद तक कम किया जा सकता है। इस एकीकृत डिटेक्टर की व्यवहार्यता को मॉलिक्यूलर MIMO प्रोटोटाइप के प्रयोगात्मक डेटा के माध्यम से मान्यता प्राप्त होती है, जहां चैनल राज्य जानकारी अब अनिवार्य नहीं है। इसके अलावा, संख्यात्मक परिणाम विभिन्न पहलुओं में पारंपरिक स्कीमों पर इसकी श्रेष्ठता को प्रदर्शित करते हैं।
लुओ एट अॉल (शुक्रवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।