1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

...............................................................................
      parse(p,varargin{:})
      layer.NoiseMethod = p.Results.NoiseMethod;
      layer.EbNo = p.Results.EbNo;
      layer.EsNo = p.Results.EsNo;
      layer.SNR = p.Results.SNR;
      layer.BitsPerSymbol = p.Results.BitsPerSymbol;
      layer.SignalPower = p.Results.SignalPower;
      layer.Name = p.Results.Name;
      if isempty(p.Results.Description)
        switch p.Results.NoiseMethod
          case 'EbNo'
            value = layer.EbNo;
          case 'EsNo'
            value = layer.EsNo;
          case 'SNR'
            value = layer.SNR;
        end
        layer.Description = "AWGN channel with " + p.Results.NoiseMethod ...
          + " = " + num2str(value);
      else
        layer.Description = p.Results.Description;
      end
      layer.Type = 'AWGN Channel';

      samplesPerSymbol = 1;
      if strcmp(layer.NoiseMethod, 'EbNo')
        EsNo = layer.EbNo + 10*log10(layer.BitsPerSymbol);
        layer.LocalSNR = EsNo - 10*log10(samplesPerSymbol);
      elseif strcmp(layer.NoiseMethod, 'EsNo')
        EsNo = layer.EsNo;
        layer.LocalSNR = EsNo - 10*log10(samplesPerSymbol);
      else
        layer.LocalSNR = layer.SNR;
      end
    end
    
 ....................................................
    function dLdX = ...
        backward(layer, X, Z, dLdZ,memory)
 
      
      dLdX = dLdZ;
    end
    
    function sl = saveobj(layer)
      sl.NoiseMethod = layer.NoiseMethod;
      sl.EbNo = layer.EbNo;
      sl.EsNo = layer.EsNo;
      sl.SNR = layer.SNR;
      sl.BitsPerSymbol = layer.BitsPerSymbol;
      sl.SignalPower = layer.SignalPower;
      sl.LocalEsNo = layer.LocalEsNo;
      sl.LocalSNR = layer.LocalSNR;
    end
    
    function layer = reload(layer,sl)
      layer.NoiseMethod = sl.NoiseMethod;
      layer.EbNo = sl.EbNo;
      layer.EsNo = sl.EsNo;
      layer.SNR = sl.SNR;
      layer.BitsPerSymbol = sl.BitsPerSymbol;
      layer.SignalPower = sl.SignalPower;
      layer.LocalEsNo = sl.LocalEsNo;
      layer.LocalSNR = sl.LocalSNR;
    end
  end
  
  methods (Static)
    function layer = loadobj(sl)
      if isstruct(sl)
        layer = AutoEncode_channel;
      else
        layer = sl;
      end
      layer = reload(layer,sl);
    end
  end
end
0031

4.算法理论概述

自编码器（Autoencoder）是一种深度学习模型，可以通过无监督学习的方式来学习数据的低维表示。64QAM星座图整形调制解调通信系统是一种数字通信系统，可以在有限的带宽资源下实现高速数据传输。

64QAM星座图调制是一种基于星座图的调制方式，可以将数据符号映射到星座图上进行调制。64QAM星座图调制可以表示为：

$$s_n=a_{i}+jb_{j}$$

其中，$a_{i}$和$b_{j}$是星座图上的调制点，$i,j\in [-3,3]$。64QAM星座图调制可以实现高速数据传输，但是由于星座图上的调制点分布不均匀，容易出现调制误差。

4.1星座图整形

为了解决64QAM星座图调制中的问题，可以通过星座图整形来调整星座图上的调制点。星座图整形可以表示为：

$$s_n=f(r_n)e^{j\theta_n}$$

其中，$r_n$和$\theta_n$是星座图上的极坐标表示，$f(\cdot)$是星座图整形函数。星座图整形可以使星座图上的调制点更加均匀分布，从而减少调制误差。

4.2自编码器

自编码器是一种深度学习模型，可以通过无监督学习的方式来学习数据的低维表示。自编码器的数学模型可以表示为：

$$\hat{x}=f(g(x))$$

其中，$x$是输入数据，$\hat{x}$是重构后的数据，$g(\cdot)$和$f(\cdot)$是编码器和解码器，可以使用不同的神经网络实现。

4.3基于Autoencoder的星座图整形调制解调模型

基于Autoencoder的星座图整形调制解调模型可以表示为：

$$\hat{s}_n=f(g(r_n)e^{j\theta_n})e^{j\theta_n}$$

其中，$\hat{s}_n$是重构后的调制点，$r_n$和$\theta_n$是输入的星座图上的极坐标表示，$g(\cdot)$和$f(\cdot)$是编码器和解码器。该模型可以通过Autoencoder自编码器来学习星座图整形和解调的映射关系。

4.4 实现过程

首先，需要对输入的星座图数据进行预处理，包括数据格式转换、归一化等。预处理过程可以提高模型的鲁棒性和准确性。接下来，需要利用已知的星座图数据集对Autoencoder自编码器进行训练。在训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化算法，以提高模型的准确性和泛化能力。在模型训练完成后，需要利用测试数据集对模型进行测试。测试过程中，需要计算模型的准确性、召回率、精确度和F1值等指标，以评估模型的性能。

在实际应用中，需要实现实时解调。这可以通过将训练好的模型部署到实际系统中来实现。在实时解调过程中，需要将接收到的信号进行采样和量化，并将量化后的信号输入到模型中进行解调。解调后的数据可以通过解码器进行解码，得到原始数据。

基于Autoencoder自编码的64QAM星座图整形调制解调通信系统可以应用于数字通信系统中，特别是在高速数据传输场景下。该系统可以通过学习星座图整形和解调的映射关系，实现更加准确和鲁棒的调制和解调过程，提高数据传输的可靠性和速度。