使用蒙特卡罗方法来生成水下可见光通信海水信道的matlab代码，信道长度1米，并使用这段代码来生成基于LMS均衡技术的水下光通信matlab仿真代码，结果用均衡后的和无均衡的在同一张图里做对比，要明显的突出均衡后的误码率要低于无均衡的，均衡后的3dB带宽要高于无均衡的

生成水下可见光通信海水信道的matlab代码：

clear all
close all
clc

N = 1000; % 信道长度
h = zeros(N,1); % 信道
d = 1; % 信道长度
lamda = 500; % 等效反射次数

for i = 1:N
    h(i) = exp(-lamda*(i-1)*d/N); % 水下可见光通信海水信道
end

figure;
plot(h,'b');
xlabel('信道长度');
ylabel('信道幅度');
title('水下可见光通信海水信道');

使用LMS均衡技术的水下光通信matlab仿真代码：

clear all
close all
clc

N = 1000; % 信道长度
h = zeros(N,1); % 信道
d = 1; % 信道长度
lamda = 500; % 等效反射次数
SNR = 20; % 信噪比
M = 5; % 均衡器长度
mu = 0.01; % 步长

for i = 1:N
    h(i) = exp(-lamda*(i-1)*d/N); % 水下可见光通信海水信道
end

s = randi([0 1],N,1); % 发送的信号
x = 2*s-1; % BPSK调制
n = sqrt(1/(2*10^(SNR/10)))*(randn(N,1)+1i*randn(N,1)); % 加入高斯白噪声

y = h.*x+n; % 信道输出

w = zeros(M,1); % 均衡器权值
e = zeros(N,1); % 均衡器误差

for i = M:N
    x_temp = flipud(x(i-M+1:i)); % 均衡器输入
    y_temp = y(i:-1:i-M+1); % 均衡器输出
    y_hat = w'*x_temp; % 均衡器预测输出
    e(i) = y_temp(1)-y_hat; % 均衡器误差
    w = w+mu*e(i)*conj(x_temp); % 更新均衡器权值
end

% 误码率计算
s_hat = real(y)>0; % BPSK解调
err = sum(s~=s_hat); % 统计错误比特数
BER = err/N; % 计算误码率

% 无均衡结果
BER_no_eq = BER;

% 均衡结果
s_hat_eq = real(y(M:end))>0; % BPSK解调
err_eq = sum(s(M:end)~=s_hat_eq); % 统计错误比特数
BER_eq = err_eq/(N-M+1); % 计算误码率

% 画图
f = linspace(-0.5,0.5,1000);
H = fft(h,1000);
H_eq = fft(w,1000);
figure;
subplot(121);
plot(f,fftshift(abs(H)),'b',f,fftshift(abs(H_eq)),'r--','linewidth',2);
xlabel('归一化频率');
ylabel('归一化幅度');
title('水下可见光通信海水信道频率响应');
legend('无均衡','均衡');

subplot(122);
semilogy(SNR,BER_no_eq,'bo-',SNR,BER_eq,'r*-','linewidth',2);
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率');
title('水下可见光通信误码率性能');
legend('无均衡','均衡');