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目录
1.算法仿真效果
2.算法涉及理论知识概要
2.1 OFDM+QPSK原理
2.2 微波光子信道简介
3.MATLAB核心程序
4.完整算法代码文件获得
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：
仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。
2.算法涉及理论知识概要
在当今信息飞速发展的时代，图像传输的需求日益增长，对传输系统的性能要求也越发严苛。微波光子信道凭借其独特优势，成为实现高效、高速图像传输的关键技术路径。在该系统中，OFDM（正交频分复用）结合 QPSK（四相相移键控）的调制方式、LDPC（低密度奇偶校验码）编译码以及 LS（最小二乘法）信道估计技术相互协作，共同保障图像数据在复杂信道环境下的可靠传输。
2.1 OFDM+QPSK原理
OFDM是一种多载波传输技术，其核心思想是将高速数据流分割成多个低速子数据流，分别调制到多个相互正交的子载波上进行并行传输。这一技术能有效抵抗多径衰落和频率选择性衰落，极大提升了频谱效率和传输可靠性。
QPSK是一种数字调制方式，它将每两个比特的信息映射为一个复数信号点，在星座图上表现为四个不同相位的点，分别对应00、01、10、11四种比特组合。
LDPC译码主要分为硬判决译码和软判决译码。硬判决译码如比特翻转（BF）译码算法，其基本假设是当校验方程不成立时，必定有比特位发生错误，且所有可能发生错误的比特中不满足检验方程个数最多的比特发生错误的概率最大。在每次迭代时翻转发生错误概率最大的比特并用更新之后的码字重新进行译码。
在微波光子信道中，信号在传输过程中会受到信道的影响而发生衰落、失真等，信道估计的目的就是获取信道的状态信息，以便在接收端进行补偿和恢复原始信号。
2.2 微波光子信道简介
微波光子信道的核心原理是利用光子作为载体来传输微波信号。在发送端，微波信号通过调制器加载到光载波上，实现微波信号的光子化；在接收端，经过传输的光信号通过解调器将微波信号从光载波中提取出来，完成光子信号到微波信号的转换。
光纤色散：光纤色散是指不同频率成分的光信号在光纤中传播速度不同，从而导致光信号在时域上展宽的现象。光纤色散主要包括色度色散和偏振模色散。光信号在光纤中传播的相位变化φ(ω)可表示为：
色度色散：色度色散又分为材料色散和波导色散。材料色散是由于光纤材料的折射率随光频率变化而引起的色散；波导色散则是由光纤的几何结构和模式特性导致的色散。
偏振模色散：偏振模色散是由于光纤中存在两个相互正交的偏振模，它们的传播速度不同而引起的色散。偏振模色散通常用差分群时延（DGD）来描述，它是两个偏振模的群时延之差。
光纤损耗：光纤损耗是指光信号在光纤中传输时，由于吸收、散射等原因导致光功率逐渐衰减的现象。光纤损耗通常用衰减系数α来表示，单位为dB/km。光纤损耗用衰减系数α（dB/km）表示，光信号经过长度为L的光纤后，光功率P(L)与输入光功率P(0)的关系为：
非线性效应：在高功率光信号传输时，光纤中的非线性效应会对微波光子信道产生重要影响。常见的非线性效应包括自相位调制（SPM）、交叉相位调制（XPM）和四波混频（FWM）等。
在5G和未来的6G通信中，微波光子信道可用于基站与用户终端之间的无线信号传输。通过将微波信号调制到光载波上，利用光纤的大带宽和低损耗特性，实现高速、大容量的无线信号前传和回传。同时，微波光子技术还可以用于毫米波和太赫兹通信，解决高频段信号传输距离短、损耗大的问题，拓展无线通信的覆盖范围和传输速率。
3.MATLAB核心程序
........................................................................% 定义更接近现实的微波光子信道模型函数fiber_length = [10]; % 光纤长度 (km)dispersion = [17e-12]; % 色散系数 (s/m/nm)dispersion_3rd = [0.07e-27]; % 三阶色散系数 (s^3/m)attenuation = [0.2]; % 光纤损耗 (dB/km)nonlinear_coeff = [1.3]; % 非线性系数 (W^-1/km)Rec_ofdm_symbol = full_microwave_photonics_channel(passchan_ofdm_symbol, fiber_length, dispersion, dispersion_3rd, attenuation, nonlinear_coeff, SNR_dB(i));%%%开始接收Guard_int_remove = func_guard_interval_remove(Rec_ofdm_symbol,(fftlen+Guard_int),Guard_int,(Nc+pilot_num));%FFTfft_out = fft(Guard_int_remove);%sub carrier demappingfft_out = func_desubcarrierMap(fft_out);%信道估计%ls[Sig_Lrmmse,Hs] = func_ls_estimation(fft_out,pilot_space,Pilot_seq,pilot_num);%解调Dqpsk = func_pideMapping(Sig_Lrmmse,fftlen*Nc);%LDPC解码z_hat = func_Dec(2*Dqpsk(1:end-(Len*Nc-length(seridata1)))-1,sigma,H,max_iter);Dqpsk_decode = round(z_hat(size(G,2)+1-size(G,1):size(G,2)));
%转化为图片进行保存save R1.mat Rimages_snrload R1.mat
dat = Rimages_snr{1};
len = length(dat);
Rbin = dat(1:len/3);
Gbin = dat(1+len/3:2*len/3);
Bbin = dat(1+2*len/3:len);%二进制转化为十进制
Rdec = func_bin2image(Rbin);
Gdec = func_bin2image(Gbin);
Bdec = func_bin2image(Bbin);
%十进制转化为矩阵
RIimages = [reshape(Rdec,[256,256])]';
GIimages = [reshape(Gdec,[256,256])]';
BIimages = [reshape(Bdec,[256,256])]';ImagesLS_snr2(:,:,1) = RIimages;
ImagesLS_snr2(:,:,2) = GIimages;
ImagesLS_snr2(:,:,3) = BIimages;
%RGB合并
figure;
imshow(uint8(ImagesLS_snr2));dat = Rimages_snr{2};
len = length(dat);
Rbin = dat(1:len/3);
Gbin = dat(1+len/3:2*len/3);
Bbin = dat(1+2*len/3:len);%二进制转化为十进制
Rdec = func_bin2image(Rbin);
Gdec = func_bin2image(Gbin);
Bdec = func_bin2image(Bbin);
%十进制转化为矩阵
RIimages = [reshape(Rdec,[256,256])]';
GIimages = [reshape(Gdec,[256,256])]';
BIimages = [reshape(Bdec,[256,256])]';ImagesLS_snr4(:,:,1) = RIimages;
ImagesLS_snr4(:,:,2) = GIimages;
ImagesLS_snr4(:,:,3) = BIimages;
%RGB合并
figure;
imshow(uint8(ImagesLS_snr4));dat = Rimages_snr{3};
len = length(dat);
Rbin = dat(1:len/3);
Gbin = dat(1+len/3:2*len/3);
Bbin = dat(1+2*len/3:len);%二进制转化为十进制
Rdec = func_bin2image(Rbin);
Gdec = func_bin2image(Gbin);
Bdec = func_bin2image(Bbin);
%十进制转化为矩阵
RIimages = [reshape(Rdec,[256,256])]';
GIimages = [reshape(Gdec,[256,256])]';
BIimages = [reshape(Bdec,[256,256])]';ImagesLS_snr6(:,:,1) = RIimages;
ImagesLS_snr6(:,:,2) = GIimages;
ImagesLS_snr6(:,:,3) = BIimages;
%RGB合并
figure;
imshow(uint8(ImagesLS_snr6));save R1_iamge.mat ImagesLS_snr2 ImagesLS_snr4 ImagesLS_snr6
0X_083m4.完整算法代码文件获得
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