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2.部分仿真图预览
3.算法概述
概率整形技术与现有的光通信系统相结合的呢？如图9所示，二进制数据经过DM后变成非均匀分布的符号，将这些整形后的符号以二进制标签来表示，以便于进行FEC编码，然后再像普通光通信一样，进行星座图的映射，电光调制，光纤传输，光电转换，DSP处理，解调，解码等过程后，再将二进制标签转化为符号，送入DM逆变换器中，恢复发送的数据。注意到，整形是在FEC之前完成的，并且如果采用概率幅度整形（PAS），一般PCS都是这样做的，整形和FEC是完全独立的，FEC也不会改变DM映射之后的概率分布，这给设计带来了很好的灵活性，也降低了实现的复杂度。正是基于此，Nokia在业内最先发布了支持PCS技术的相干DSP芯片PSE3，并且最近成功完成现场测试，验证了可行性。华为也将PCS成功应用于其自研ODSP芯片中，取得较好的效果。
4.部分源码
................................................................
for i = 1:1:log2(order_QAM)
for ii= 1:1:order_QAM
tempx1=datx(ii,1);
if bitget(tempx1,i)==0
tempx2 = x2(ii,1);
tempx4 = x4(ii,1);
xb0(n1,i) = tempx2;
pxb0(n1,i) = tempx4;
n1 = n1+1;
else
tempx2 = x2(ii,1);
tempx4 = x4(ii,1);
xb1(n2,i) = tempx2;
pxb1(n2,i) = tempx4;
n2 = n2+1;
end
end
n1=1;
n2=1;
end
tic
SNR= -20:30;
for ijk= 1:length(SNR)
ijk
Nunifm_dqam = awgn(unifm_dqam,SNR(ijk),'measured');
NPS_QAMs = awgn(PS_QAMs,SNR(ijk),'measured');
%GMI
for k=1:Lens
y_k = NPS_QAMs(k,1);
y_k_bit = imsgss(k,1);
%分母条件概率
q_chs = ch_con_pro(PS_QAMs,NPS_QAMs,y_k,x,Lens);
denss = sum(q_chs.*px);
for i = 1:log2(order_QAM)
bit_temp = bitget(y_k_bit,i);
if bit_temp ==0
x_bit = xb0(:,i);
px_bit = pxb0(:,i);
else
x_bit = xb1(:,i);
px_bit = pxb1(:,i);
end
.............................................................
n = n +1;
end
A236
