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论文对文献中可用的扩散MC信道模型进行了全面的教程回顾。为此我们首先介绍了控制MC通道中扩散、平流和化学反应的基本基本定律，并构成了开发MC通道模型所需的生物学、化学和物理学的基本数学工具。随后，回顾了扩散MC文献中报道的主要端到端通道模型，并展示了它们是如何从基本物理原理发展而来的。综述的端到端通道模型包括释放机制、物理通道和接收机制的联合作用。此外，还给出了接收信号的统一定义，该定义将定时和计数接收机的表示都作为特例包括在内。此外，对于计数接收机，推导了与不同时间尺度相关的信号模型。推广了这些模型来解释干扰噪声分子和ISI，并研究了在不同时间尺度上观测到的接收信号之间的相关性。此外，对于无法从基本物理原理获得简单MC信道模型的复杂场景，研究了仿真驱动和实验驱动的信道模型。最后，对扩散MC系统的信道建模面临的挑战、有待解决的研究问题和未来的发展方向进行了讨论。

一、中英文缩写对照

在开始之前需要几个常见的名词中英文缩写对照。

以下内容基于作者自己＋AI对文章的理解，不一定按照文章的脉络或思路走，文中出现的大多数公式都略过了，需要请查看原文。（原文已上传资源）

二、MC系统的基本物理原理

扩散、平流和反应对分子时空分布的影响进行了数学建模。三种方式示意图如下：

2.1 自由扩散 free diffusion

流体环境中的分子，如液体或气体，会受到热振动和与其他分子的碰撞的影响。由此产生的分子运动纯粹是随机的，没有任何优选的方向，被称为随机行走或布朗运动。（扩散方程推导略）

2.2 平流 Advection

除了扩散，平流是流体环境中溶质颗粒输运的另一种基本机制。在下面，首先说明平流的质量输运如何影响单个溶质粒子。随后，区分了平流的两种类型，即漂移和流体流动。此外，我们还给出了描述平流引起的分子浓度变化的平流方程。最后，我们引入了描述扩散和平流共同影响的对流-扩散方程，并刻画了扩散和平流的相对重要性。（对流-扩散方程推导略）

扩散-平流对比关系：

1.平流比扩散对分子传输的相对重要性：平流和扩散都可以取代和传输分子，尽管方式不同。一个重要的问题是，在什么条件下，一种比另一种更有效。用Pe表示的P‘eclet数可以用来回答这个问题。让我们假设一个具有强度v的速度向量，并在称为特征长度的距离Dc上传输。P‘eclet数量化了粒子在距离DC上扩散所需的时间(与D2c/D成正比)与粒子在距离DC上平流传输所需的时间(由Dc/v给出)的比率。这一比例由[56，等式.(4.44)]

请注意，Pe是一个无量纲数。如果Pe《1成立，扩散主导平流，分子的扩散几乎是各向同性的，尽管在流动方向上有微弱的偏向传输。在这种情况下，扩散方程(3)的解提供了分子浓度的准确估计。另一方面，如果Pe》1成立，则平流主导扩散，是分子输运的主要原因。在这种情况下，可以解平流方程(15)以获得分子浓度的准确估计。最后，对于Pe≈1，分子输运对扩散和平流都很敏感，需要求解(17)中的平流-扩散方程。

总结：根据PE的大小确定平流主导还是扩散主导

2.平流对扩散的相对重要性：可以区分以下两种极端制度，即非弥散制度和弥散制度

I)非弥散区域：在这里，粒子在平流输送时不会在横截面上扩散很多。因此，根据(14)，每个粒子只是通过平流沿z轴传输，其速度强度取决于粒子的径向位置ρ。我们注意到，虽然在这种情况下，单个颗粒的弥散可以忽略不计，但浓度分布的形状随着时间的推移而变化，因为流动在不同的径向位置具有不同的影响，即越接近管道中心的颗粒移动得越快。

Ii)弥散区域：在弥散区域，颗粒在横截面上充分扩散，同时也通过平流沿z轴输送。除了横截面上的弥散外，还存在沿z轴的弥散，这是由于扩散和平流与空间相关的流动剖面(14)的共同影响。

2.3 化学反应

一方面，化学反应可能在MC环境中自然发生，在通信设计中必须考虑它们的影响。另一方面，在MC文献中已经利用化学反应来实现某些目标。研究了这一部分中讨论的三种现象，即扩散、平流和反应对分子传播的联合影响，并以一个简单的例子求解了相应的对流-反应扩散方程。（对流-反应扩散方程公式推导略）

三、组件建模

3.1 通道脉冲响应CIR

与传统通信系统类似，扩散型MC系统的端到端链由三个组件组成，即发射机、物理信道和接收器；参见图6。每个组件都有独特的特征和职责，如下所述；也参见图7。

发射机：发射机负责信息比特的编码和调制。在MC中，信息通常以信号分子的数量、类型或释放时间进行编码。此外，发射机必须生成信令分子(例如，通过发射机内部的CRN)，存储信令分子(例如，在囊泡中)，并控制它们向物理通道的释放。·

物理通道：物理通道是信号分子离开发射机后在其中移动和传播的环境。在扩散MC系统中，信号分子在其最基本的水平上的运动由扩散过程来描述。然而，在扩散过程中，信号分子的随机行走可能会受到其他几个因素和噪声源的影响，如平流、降解信号分子的CRN、环境几何形状和物理通道内的障碍物，见第二节。

接收器：接收器可以观察和处理到达接收器附近的信令粒子，以提取执行检测和解码所需的信息。根据接收器的结构，接收器的接收机制可以包括以下功能：i)外部感官单元，用于检测信号分子、自然界中的细胞膜受体或宏观接收器的传感组件(S)的存在，例如酒精传感器以及磁感仪的磁线圈；ii)内部继电器和接口组件，用于将感官单元的测量结果传送和转换成适合于信息比特的检测和解码的量值。例如，在本质上，这项任务是由细胞内的CRN执行的，这些CRN被称为下行信号通路[18]。下游信号通路可能由激活的受体驱动，也可能直接由被动进入细胞的信号分子驱动。

2.1.1 定义1：端到端信道 end-to-end channel

将端到端通道定义为有效通道，它不仅包括物理通道，还包括发送器和接收器的物理和化学性质的影响，包括信号分子生成、释放机制、感觉单元和内部接收器组件的影响。
请注意，我们对端到端信道的定义不包括发送器和接收器可能执行的编码、调制、检测和解码操作。端到端信道的定义类似于传统无线通信系统中的定义，在传统无线通信系统中，发送器和接收器的天线、功率放大器和滤波器也包括在无线端到端信道的模型中。

端到端通道的输入是代表已调制信息符号的信号，我们也将其称为激励信号。

总结：在信道中可以放大信号，滤波，但是不能进行接收机中调制编码等工作，只起到传输作用，在MC中也是一样，信道只能传递，传递的信息粒子来自发射端。

3.2.2 定义2：CIR

定义端到端信道的CIR，由表示，当发射机在 t0=0t0​=0 时刻受到脉冲式刺激时，在接收机处观测到【一个输出分子】的概率。

1. 因为分子是“离散”且“随机”的（物理现实）

电磁波是连续的波，发射1焦耳能量，到达接收端就是确定的 XX 毫瓦（虽然有噪声，但理论值是确定的）。
但分子是一颗一颗的小球。你喷出一团酒精，它在空气里随机乱撞。你永远无法精准预判“某一个特定分子”在某个特定时刻一定会撞到接收器。 你只能计算它撞到的可能性（概率）有多大。所以，CIR本质上就是一张“分子到达时间的概率分布图”。

2. 为什么非要用“单个分子”的概率？（数学上的偷懒妙招）

注意定义里强调的是“一个（one）输出分子”的概率。
因为如果算出了一个分子到达的概率，那么当发射机喷出 NN 个分子时，接收机在 tt 时刻能收到的平均/期望个数就非常简单了，直接用乘法：

期望收到的分子数 = 释放的总分子数 NN × 单个分子到达的概率 h(t)h(t)

这就把一个复杂的多体物理问题，简化成了简单的数学乘法。如果没有这个“概率”定义，后面第4章所有的泊松分布、高斯近似都无法推导。

在这一部分中，假设所考虑的MC系统的参数是恒定的，即端到端的CIR h(T)是时不变的。在下文中，我们将信号分子称为A分子。下列现象可能会影响A分子的传播，结果是h(T)：

1)粒子生成：A分子的生成例如通过发射机内部的CRN来执行。

2)释放机制：释放机制可以是化学的、电气的或机械的，控制A分子向物理通道的释放。

3)扩散：扩散是指分子以布朗运动的方式传播。

4)降解和产生：CRN可在物理通道中降解或产生A分子。

5)平流：平流可能影响A分子在物理通道中的传输。

6)几何形状：端到端通道各个组件的几何形状可能会影响信号分子的传播。

7)受体动力学：受体动力学影响A分子与接收者感觉单位的受体的相互作用。

8)信号通路：将观察到的A分子转化为二次信号的信号通路影响接收信号。

3.2 接收模型 Receiver Models

三种接收模型如下：分别为被动接收、主动接收、反应受体接收

3.2.1 被动接收机（Passive Receiver）—— 像“开着门的仓库”

• 怎么抓分子？
  它完全不阻挡分子。分子可以自由地、随意地进出接收机的体积（就像一扇永远敞开的门）。接收机本身就是一个透明的“采样区”，它不主动吸附分子，只是静静地数一数此时此刻，这个区域里“正好飘过”多少个分子。

• 信号代表什么？
  它代表“瞬时的浓度”。即：在某一瞬间，屋里有几个分子？

• 数学上的待遇（作者怎么简化它）？
  为了让计算简单，作者经常使用“均匀浓度假设（UCA）”。也就是说，如果发射机离得远，就假装接收机这个小区域里到处浓度都一样，用中心点的浓度代替整个体积的读数。

• 现实中的例子？
  像氧气、乙醇、尿素这类极小的非极性分子，可以直接穿透细胞膜，进出无阻。或者实验装置里那个不干扰磁场的磁力计探头。

3.2.2 全吸收接收机（Fully-Absorbing Receiver）—— 像“粘蝇纸”或“黑洞”

• 怎么抓分子？
  它的表面是“死亡之墙”。任何分子只要碰到了它的外壳（表面），瞬间就被牢牢吸附住，彻底消失（被吸收），再也不出来了。它把分子“吃”掉了。

• 信号代表什么？
  它代表“到达的速率”或“累计消耗量”。它不关心内部浓度，只关心“每分钟撞上来多少个分子”（这就是论文里的 hitting rate）。

• 数学上的待遇？
  物理上，它的表面浓度永远为0（因为碰到就被吃掉了）。数学家利用这个边界条件，去算分子从发射机第一次撞到壳上需要多长时间（首达时间）。

• 现实中的例子？
  很多化学传感器、金属氧化物半导体传感器（比如前一篇论文里的MQ-3酒精传感器），就是分子撞上去引起电阻变化，不会再释放出来。

3.2.3 反应接收机（Reactive Receiver）—— 像“带锁的钥匙孔” (锁钥模型)

• 怎么抓分子？
  它的表面不是普通墙，而是镶嵌着许多“受体蛋白（锁）”。只有特定的信号分子（钥匙）插进去，才会发生可逆的化学反应（结合成复合物）。注意，它是可逆的——分子可以“锁上（结合）”，过一会儿也可能“弹开（解离）”。

• 信号代表什么？
  它代表“有多少把锁被插上了钥匙”（即激活的受体数量）。这个信号还会触发细胞内部的一系列生物反应（信号通路）。

• 数学上的待遇？
  这是最复杂的一种，因为它涉及“化学反应动力学”（结合速率和解离速率）。它同时考虑了扩散和化学反应，方程是耦合的非线性方程。

• 现实中的例子？
  绝大多数大型或极性分子（如激素、神经递质）无法穿过细胞膜，只能靠细胞表面的受体蛋白来“闻”到信号。这是自然界最真实、最常见的通信方式！

🎯 对比表格

3.3 发射模型 transmitter models

发射模型分为点发射、体积发射和离子通道发射如下图

3.3.1 点发射机（Point Transmitter）—— 像“完美数学奇点”

• 它长什么样？
  它被假设成一个没有体积的“几何点”（零维）。就像三维空间里的一个坐标 (x,y,z)(x,y,z)。

• 它是怎么“发”分子的？
  假设在 t=0t=0 的那一瞬间，所有分子同时从这个点上“变”出来，并立刻开始向外扩散。没有释放延迟，没有物理尺寸。

• 优点与缺点？

  • 优点：数学上极其简单！所有复杂的偏微分方程（扩散、平流）都有现成的标准解析解（就是那个高斯分布形状的公式）。

  • 缺点：极其不现实！真正的发射机再小也有体积，分子也不可能瞬间全部在同一位置凭空出现。

• 论文里的地位：
  这是最最最常用的模型（占了文献的90%以上）。它像物理学中的“质点”或“理想气体”，虽然假的离谱，但作为理论推导的基石必不可少。后面所有复杂的发射机模型，都是在这个基础上“打补丁”。

3.3.2 体积发射机（Volume Transmitter）—— 像“一块冒烟的方糖”

• 它长什么样？
  它有了真实的物理体积（比如一个球体或立方体）。分子不是从一个点出来，而是均匀地分布在整个发射机内部。

• 它是怎么“发”分子的？
  假设在 t=0t=0 那一瞬间，发射机内部的每一个角落同时“变”出了分子。并且，发射机的表面是“透明”的（分子可以像穿过空气一样自由穿过外壳，没有任何阻挡）。

• 它与“点发射机”的核心区别？
  点发射机是“瞬间从同一圆心爆炸”，体积发射机是“瞬间从整个大饼里同时冒烟”。因为初始扩散的范围变大了，所以接收机测到的脉冲响应（CIR）会比点发射机稍微“平缓”和“拉宽”一点（因为离接收机最近和最远的分子到达时间有细微差别）。

• 数学上怎么算？
  作者偷了个懒：“叠加原理”。把体积切成无数个微小的“点发射机”，然后把它们对所有接收机造成的效果全部加起来（积分）。如果发射机离接收机特别远，体积发射机就可以近似看成点发射机（因为这点体积差异可以忽略不计）。

3.3.3 离子通道发射机（Ion-Channel based Transmitter）—— 像“带定时小门的胶囊”

• 它长什么样？
  它是一个有坚硬外壳（膜）的球体，外壳上嵌着许多可以开关的“离子通道（小门）”。

• 它是怎么“发”分子的？
  这是最贴近生物现实的模型。

  1. 分子不是瞬间变出来的，而是提前储存在胶囊内部。

  2. 平时小门关着，分子出不去。

  3. 当收到外部刺激（比如电压或化学配体）时，小门打开。

  4. 分子通过被动扩散，慢慢从门里渗透到外部环境中（而不是瞬间全部喷出）。

• 它解决了前两个模型忽略的什么？
  前两个模型都假设“瞬间释放”（数学上的狄拉克δ脉冲）。但现实中，分子释放是需要时间的！离子通道模型把“释放机制（Release Mechanism）”纳入了考量。分子是“慢慢挤出来”的，这会让接收到的信号有一个“上升沿延迟”和“释放拖尾”。

🎯 对比表

3.4 物理通道模型 Physical Channel Models

物理通道模型分有界扩散通道、平流通道、降解通道如图所示。

3.4.1 几何形状（Bound vs. Unbound）—— 像“开阔平原 vs. 下水道”

分子从发射机到接收机，走的路到底是一望无际的开阔地，还是狭窄弯曲的管道？这决定了分子“迷路”的概率。

• 无界信道（Unbounded Environment）：

  • 长什么样？无限大的空间，分子可以往任意方向无限飘走，永远没有墙壁阻挡它。

  • 特点：分子一旦偏离方向，就真的“消失”在茫茫宇宙中了。所以接收机能抓到的分子比例很小，而且信号峰值矮而宽（到达时间极度分散）。

  • 什么时候用？当发射机和接收机离墙壁很远时（比如在开阔的细胞质里）。

• 有界/管道信道（Bounded Duct Channel）：

  • 长什么样？像一根长长的水管或血管（论文举了两种：矩形截面和圆形截面）。分子被限制在管道内，无法逃逸到外面。

  • 特点：管道内壁会反弹分子（像台球撞库边）。分子撞来撞去，反而增加了撞到接收机的概率。论文的图11清楚显示：管道越细，接收机收到的信号峰值越高、越集中（因为分子被墙壁“逼”回来了）。

  • 现实意义：这是最贴近实际的场景——微流控芯片、人体血管、地下管道，全是这种“有界信道”。

3.4.2 流动方式（Advection）—— 像“顺风车 vs. 自己瞎逛”

分子除了自己随机乱撞（扩散），还可能被流体推着走（血流、气流）。论文把流动分成了三种层次：

• 无流动（纯扩散）：

  • 分子完全靠醉汉步乱走。这是最慢、最不可靠的方式，距离稍远信号就极弱（前一篇2013年实验论文里，2米远纯扩散几乎收不到信号）。

• 均匀平流（Uniform Constant Advection）：

  • 长什么样？整个空间内的流体朝同一个方向、同一个速度流动（像一条匀速前进的传送带）。

  • 效果：分子整体被“平移”了一段距离。如果流动方向正好指向接收机，信号会来得更快、峰值更高、尾巴更短（论文图3清楚显示了流速越大峰值越高的趋势）。这是数学上最好处理的流动模型。

• 层流/泊肃叶流（Laminar / Poiseuille Flow）：

  • 长什么样？这是管道内真实的流体剖面。管道中心的流体速度最快，越靠近管壁速度越慢（管壁处流速为0，像被粘住了）。

  • 效果（非常重要！）：同一批释放的分子，中间的分子坐快车先到，边上的分子坐慢车后到。这会导致同一个脉冲信号在时间上被拉宽（色散）——先到一批，后到一批，信号变得拖拖拉拉。

  • 论文里的大招（泰勒分散）：如果管道足够长，分子在横截面上扩散得足够快，所有分子会“平均”掉速度差异，最终像一团“均匀的染剂”以平均速度向前推进。这时可以用一个等效扩散系数（Aris-Taylor）来描述，把复杂的3D管道简化成1D模型。

湍流（Turbulent Flow）：论文在Remark里提到，这是更复杂的随机流动（像台风），目前研究较少，是未来的开放课题。

3.4.3 化学反应/降解（Degradation）—— 像“半路被劫匪抢走或吃掉”

分子在信道里不一定能安全到达，可能中途就被化学反应消耗掉了。但有趣的是，这不一定是坏事！

• 一级降解（First-order Degradation）：

  • 长什么样？分子在信道里以固定的衰减速率不断消失（像一颗定时炸弹，每秒钟有固定比例爆炸）。

  • 效果：接收机能收到的分子数变少了（信号峰值下降，论文图5清楚显示降解速率越大峰值越低）。

  • 但它是把双刃剑！虽然信号变弱了，但分子“赖着不走”的时间也大大缩短了（尾巴切掉了）。这意味着上一个信号的残留分子会快速消失，不会干扰下一个信号——码间干扰（ISI）被显著抑制！论文图15演示了“清洁分子”如何主动切掉信号尾巴。

• 酶促降解（Enzymatic Degradation）：

  • 长什么样？环境中有酶（催化剂），它们会加速分子的分解，但酶本身不会被消耗（像工厂里的流水线工人，自己不下岗）。

  • 效果：比一级降解更复杂，因为反应速率与酶的浓度有关。但在某些近似条件下，它可以等效成一级降解来简化计算。

🎯 对比表

💡 三者的“乘法”关系（物理信道的终极真相）

论文强调：真实的物理信道往往是上述三者的叠加。

例如，人体血管信道=圆形有界管道（几何）+层流剖面（流动）+酶促降解（反应）。

不需要去解“平流-反应-扩散偏微分方程（式29）”，只需要记住一个画面感：

分子从发射机出发，在“有墙壁的水管”里被“中间快两边慢的水流”推着走，路上还不断被“酶吃掉”，最后到达接收机。

这三种效应叠加，2.2共同决定了接收机最终看到的那条信号曲线（CIR）长什么样。

3.5 各种模型解读

论文中表2给出了截止19年给出的模型清单，哪个场景符合哪个模型可以查阅，大致分为四类

3.5.1 入门级“理想宝宝”模型（最简单，纯理论）

特点：发射机是“点”，信道是“无限大空房间”，没有风吹，没有化学反应。

• 代表行：引用 [40]、[80]、[81] 等。

• 它们长什么样：

  • 发射机：点（Point）。

  • 信道：扩散（✓）+ 无界（Unbounded）。

  • 接收机：被动接收（数体积 VrxVrx​）或者全吸收接收（数表面 SrxSrx​）。

• 大白话：这是最“偷懒”的模型。假设发射机像个针尖，在一个无限大的水池子里滴了一滴墨水，旁边放个杯子（接收机）接着。所有公式只有扩散，没有别的干扰。

• 用途：用来建立最基础的数学公式（比如高斯分布），是后面所有复杂模型的“地基”。

3.5.2 进阶版“真实接收机”模型（加入生物化学反应）

特点：接收机不再是“死板”的杯子，而是表面有“锁”（受体），分子要“插钥匙”才能被接收到。

• 代表行：引用 [67]、[68]、[88]。

• 它们长什么样：

  • 接收机：变成“反应接收机（Reactive）”，涉及二级化学反应（2nd-order）。

  • 化学方程：这类模型会考虑分子与受体“结合/解离（Binding/Unbinding）”的速率。

• 大白话：这模拟的是真实的细胞！细胞表面有受体蛋白，只有特定的分子（配体）插进去，才算收到信号。而且这个“插锁”过程是可逆的（插上去也可能掉下来）。

• 关键看点：在最后一列，它们多数标着“Jointly（一起算）”。意思是，“扩散”和“化学反应”是耦合在一起的——分子一边在乱逛，一边可能在半路就发生反应了，数学非常复杂。

3.5.3 进阶版“真实发射机”模型（加入体积和释放机制）

特点：发射机不再是一个“针尖（点）”，而是有体积、有外壳、甚至有小门（离子通道）的实体。

• 代表行：引用 [89]、[90]、[91] 以及本文推导的行。

• 它们长什么样：

  • 发射机：变成“体积（Volume）”或者“离子通道（Ion Channel）”。

  • 释放机制：开始考虑“分子是怎么被放出来的”（Release mechanism），不再假设“瞬间凭空出现”。

• 大白话：这就是我们上一轮讲过的“冒烟的方糖”（体积发射）和“带小门的胶囊”（离子通道发射）。分子是从一大块区域冒出来的，或者是从小门里慢慢挤出来的。

• 效果：因为分子初始位置散了，接收机收到的信号会变得更“胖”、更“平缓”（不像点发射那么尖锐）。

3.5.4 终极版“复杂环境”模型（加入管道、风吹、降解）

特点：信道不再是“空房间”，而是变成了水管（有界）、有风吹（平流）、有敌人消灭分子（降解）。

• 代表行：本文推导的行，以及引用 [44]、[54]、[61]、[65]。

• 它们长什么样：

  • 几何（Geometry）：标着“Bounded（有界）”（比如矩形管道、圆形血管）。

  • 平流（Advection）：标着“Uniform（均匀流）”或“Laminar（层流）”。

  • 降解（Degradation）：标着“1st-order（一级反应）”或“Enzymatic（酶促反应）”。

• 大白话：这就是我们上一轮讲的“下水道送快递”。分子被关在管道里，中间水流快、边上水流慢（层流），路上还有酶在“吃掉”部分分子。

• 关键看点：物理信道这一列密密麻麻全是“✓”，代表这是最接近现实世界的模型（比如血管里的药物输送）。

3.5.5 最后一列 “Jointly vs. Separately” 到底在争什么？

当你看到“Jointly”，就知道：“哦，这篇论文很硬核，数学功底要求高”；看到“Separately”，就知道：“哦，作者在这里做了近似简化，为了算得快”。

• Separately（分开算）：“我先算分子怎么扩散飘过来，到了这一步，我再算它跟受体发生了化学反应。”这是一种近似。好处是数学简单，坏处是不精确（因为实际上分子是一边飘一边反应的）。

• Jointly（一起算）：“扩散和化学反应在同一时刻同时发生，互相影响。”这是严格精确的物理描述。坏处是数学极其难解（非线性偏微分方程组）。

3.5.6 总结

把 Table 2 想象成一张菜单：

• 想研究“最简单的理论”，就选第一类（点发射 + 无界 + 被动接收）。

• 想研究“真实细胞通信”，就选第二类（点发射 + 反应接收）。

• 想研究“真实硬件发射机”，就选第三类（体积/离子通道发射）。

• 想研究“血管里的药物递送”，就选第四类（有界管道 + 层流 + 降解）。

本篇论文前半部分已结束，下半部分是关键点，接收信号建模，此部分理解起来较为困难，作者打算类比通信工程中的《信号与系统》—— 时域、频域与线性系统、《通信原理》—— 调制、噪声、检测与码间干扰、《移动通信》—— 时变信道与相干时间等概念类比理解，思路可能比较乱需要再整理一下。