利用matlab仿真分布式傅里叶算法对信号进行补偿的过程代码
时间: 2023-09-30 13:05:28 浏览: 56
下面是一个MATLAB仿真分布式傅里叶算法对信号进行补偿的过程代码示例,供您参考:
```matlab
% 设置参数
lambda = 1550e-9; % 光信号波长
L = 10; % 光纤长度
alpha = 0.2; % 光纤衰减系数
Ptx = 1; % 发射功率
N = 10000; % 采样点数
M = 4; % 接收机数量
% 生成光信号
t = linspace(0, 1e-9, N);
s = sin(2*pi*1e9*t);
P0 = Ptx * s.^2; % 光功率
% 光纤传输
L0 = L*1e3; % 光纤长度(m)
LdB = 10*log10(L0);
Lp = P0 .* 10.^(-alpha*LdB/10); % 光功率经过光纤后的值
% 分布式傅里叶算法接收
P = zeros(M, N/M); % 接收功率矩阵
parfor i = 1:M
start = (i-1)*N/M+1;
stop = i*N/M;
Pi = Lp(start:stop); % 获取接收光功率
Fi = fft(Pi); % 进行傅里叶变换
P(i,:) = abs(Fi).^2; % 计算功率谱密度
end
% 进行补偿
Psum = sum(P, 1); % 将所有接收机的功率谱密度相加
B = 1/(t(2)-t(1)); % 信号带宽
f = linspace(-B/2, B/2, N/M); % 频率轴
H = 1./sqrt(Psum); % 计算补偿函数
H = H/max(H); % 归一化
H = fftshift(H); % 将补偿函数移动到中心
Pc = zeros(M, N/M); % 补偿后的功率谱密度
for i = 1:M
Pi = P(i,:); % 获取当前接收机的功率谱密度
Fi = fftshift(fft(Pi)); % 进行傅里叶变换并移动到中心
Fc = Fi .* H; % 进行补偿
Pc(i,:) = abs(ifft(ifftshift(Fc))).^2; % 将补偿后的信号转换回时域并计算功率谱密度
end
% 统计结果
Pcsum = sum(Pc, 1); % 将所有接收机的补偿后的功率谱密度相加
plot(f, Psum); % 绘制原始信号的功率谱密度图
hold on;
plot(f, Pcsum); % 绘制补偿后的信号的功率谱密度图
```
以上代码中,首先进行了分布式傅里叶算法的信号接收,并计算了所有接收机接收到的信号的功率谱密度;然后通过计算补偿函数来进行信号的补偿,并将补偿后的信号转换回时域并计算其功率谱密度;最后通过绘图来比较原始信号和补偿后的信号的功率谱密度。需要注意的是,补偿函数的计算和信号的补偿需要进行精细的调整和优化,以提高补偿效果和信号质量。