基于使用蒙特卡洛方法来生成的水下可见光通信信道来完成使用LMS均衡技术的水下光通信matlab仿真代码,信道长度1米,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

的误码率曲线应该更加平滑。下面是一个简单的实现，仅供参考。

% 生成水下可见光通信信道
channel_length = 1; % 信道长度为1米，可以根据实际情况调整
n_symbols = 10000; % 发送符号数
n_taps = 10; % 信道的时延长度，可以根据实际情况调整
channel = randn(n_taps, 1) + 1i * randn(n_taps, 1); % 生成复高斯白噪声信道
channel = channel / norm(channel); % 归一化信道
data = randi([0, 1], n_symbols, 1); % 生成发送数据

% 使用水下可见光通信信道传输数据
tx_signal = 2 * data - 1; % BPSK调制
rx_signal = conv(tx_signal, channel); % 信道传输
rx_signal = rx_signal(1:n_symbols); % 截取与发送数据相同长度的接收信号

% 使用LMS均衡技术对接收信号进行均衡
n_taps_eq = n_taps; % 均衡器的时延长度，可以根据实际情况调整
eq_signal = zeros(size(rx_signal));
eq_error = zeros(size(rx_signal));
w = zeros(n_taps_eq, 1); % 初始化均衡器权重
mu = 0.01; % 步长参数，可以根据实际情况调整
for i = n_taps_eq:n_symbols
    x = rx_signal(i:-1:i-n_taps_eq+1); % 构造均衡器输入
    y = w' * x; % 均衡器输出
    eq_signal(i) = y; % 记录均衡后的信号
    e = tx_signal(i) - y; % 计算误差信号
    eq_error(i) = abs(e); % 记录误差
    w = w + mu * e * x; % 更新均衡器权重
end

% 计算误码率并绘制误码率曲线
ber_no_eq = sum(data ~= (rx_signal > 0)) / n_symbols; % 无均衡误码率
ber_eq = sum(data ~= (eq_signal > 0)) / n_symbols; % 均衡后的误码率
semilogy(eq_error); hold on;
semilogy([1 n_symbols], ber_no_eq * ones(1, 2), '--');
semilogy([1 n_symbols], ber_eq * ones(1, 2), '-.');
legend('均衡误差', '无均衡误码率', '均衡后的误码率');
xlabel('符号序号'); ylabel('误差/误码率'); grid on;