用matlab建立光子多次散射模型，假设所用激光的波长为405nm，其中有10000000个光子，这些光子初始位置为三维坐标系原点，接收机的坐标为（0.5,0.5,0.5），发射机的发散角为0.5mrad，接收机接收孔径大小为0.3mm，接收机视场角为3.14rad，收发机仰角为10°，发射机偏转角为10°，接收机偏转角为0°，假设这些光子从初始位置经过在发射机发散角范围内的随机角散射，若能到达接收机则计算概率，若不能被接收机接收则继续散射，若光子经过五次以上的散射仍未被接收，并绘制传输波长和脉冲响应的机接收，则该光子被舍弃，最终计算这10000000个光子可以被接收机接收的概率分布，计算其脉冲响应的关系图

这是一个比较复杂的问题，需要一些时间和计算资源来解决。以下是基本的思路和步骤：

1. 创建三维坐标系和接收机、发射机的初始位置和参数。

2. 生成10000000个光子的初始位置和方向，根据发射机的发散角随机生成散射角度。

3. 计算每个光子的传输路径和散射次数，如果在接收孔径内，则计算概率并记录，否则继续散射直至五次散射后仍未被接收。

4. 统计所有光子的接收概率分布和脉冲响应，计算平均值和标准差。

5. 绘制概率分布和脉冲响应的关系图。

以下是大致的代码实现：

% Parameters
lambda = 405e-9; % wavelength
N = 10000000; % number of photons
pos_rx = [0.5, 0.5, 0.5]; % receiver position
pos_tx = [0, 0, 0]; % transmitter position
angle_tx = 0.5e-3; % divergence angle of transmitter
angle_rx = 3.14; % field of view angle of receiver
diameter_rx = 0.3e-3; % aperture diameter of receiver
elevation_angle = 10*pi/180; % elevation angle of transmitter and receiver
azimuth_tx = 10*pi/180; % azimuth angle of transmitter
azimuth_rx = 0; % azimuth angle of receiver
max_scattering = 5; % maximum number of scatterings

% Initialization
prob = zeros(size(angle_rx));
pulse = zeros(size(angle_rx));
count = 0;

% Main loop
for i = 1:N
    % Initial position and direction
    pos = pos_tx;
    dir = randn(1, 3);
    dir = dir./norm(dir);
    
    % Scattering loop
    for j = 1:max_scattering
        % Random scattering angle
        theta = acos(1 - 2*rand)*angle_tx;
        phi = 2*pi*rand;
        dir_scatt = [sin(theta)*cos(phi), sin(theta)*sin(phi), cos(theta)];
        
        % New direction and position
        dir = dir_scatt*rotz(azimuth_tx)*roty(elevation_angle)*rotx(pi/2)*dir';
        pos = pos + 1e-6*dir';
        
        % Check if photon is within receiver field of view
        dir_rx = pos_rx - pos;
        dir_rx = dir_rx./norm(dir_rx);
        if acos(dot(dir_rx, dir)) < angle_rx/2
            % Check if photon is within receiver aperture
            dist_rx = norm(pos_rx - pos);
            if 2*atan(diameter_rx/2/dist_rx) < angle_rx/2
                count = count + 1;
                prob = prob + 1;
                pulse = pulse + exp(-1j*2*pi*dist_rx/lambda);
                break;
            end
        end
    end
end

% Normalize probability and pulse
prob = prob/count;
pulse = pulse/count;

% Plot probability and pulse
figure;
plot(prob, abs(pulse));
xlabel('Probability');
ylabel('Pulse Response');

注意，这里使用了旋转矩阵（rotz, roty, rotx）来进行方向的计算，需要自行实现或使用工具箱。此外，随机数的生成可能会影响计算结果的精度和准确性，可以根据实际情况进行调整。