在 Python 中实现基于 Turbo 编码的信道编码、64-QAM 调制，以及在服务器端使用 DLinear 模型进行预测的流程。分为以下几个部分：

1. Turbo 编码实现。
2. 64-QAM 调制和解调。
3. 基于 PyTorch 的 DLinear 预测模型实现。
4. 将数据从信道经过预测流程。

环境准备

请确保安装了以下库：

pip install numpy scipy torch

代码实现

import numpy as np
from scipy.signal import convolve
import torch
import torch.nn as nn

# ========== 1. Turbo 编码 ==========

class TurboEncoder:
    def __init__(self):
        self.generator_polynomials = [[1, 1, 1], [1, 0, 1]]  # Example polynomials
        self.constraint_length = len(self.generator_polynomials[0])
    
    def encode(self, data_bits):
        # Add zero-padding
        padded_bits = np.concatenate([data_bits, np.zeros(self.constraint_length - 1, dtype=int)])
        encoded_bits = []

        # First convolution
        for g in self.generator_polynomials:
            conv = convolve(padded_bits, g, mode="full")[:len(padded_bits)]
            encoded_bits.append(conv % 2)
        
        # Interleaver
        interleaved_bits = np.random.permutation(data_bits)
        
        # Second convolution on interleaved data
        for g in self.generator_polynomials:
            conv = convolve(np.concatenate([interleaved_bits, np.zeros(self.constraint_length - 1, dtype=int)]), g, mode="full")[:len(padded_bits)]
            encoded_bits.append(conv % 2)
        
        return np.concatenate(encoded_bits).astype(int)

# ========== 2. 64-QAM 调制与解调 ==========

class QAM64Modem:
    def __init__(self):
        self.M = 64  # 64-QAM
    
    def modulate(self, bits):
        # Map to symbols (6 bits per symbol for 64-QAM)
        assert len(bits) % 6 == 0, "Bits length must be a multiple of 6 for 64-QAM."
        symbols = []
        for i in range(0, len(bits), 6):
            real = 2 * (int("".join(map(str, bits[i:i+3])), 2) - 3.5)
            imag = 2 * (int("".join(map(str, bits[i+3:i+6])), 2) - 3.5)
            symbols.append(complex(real, imag))
        return np.array(symbols)
    
    def demodulate(self, symbols):
        bits = []
        for sym in symbols:
            real_part = int((sym.real + 7) // 2)
            imag_part = int((sym.imag + 7) // 2)
            real_bits = format(real_part, "03b")
            imag_bits = format(imag_part, "03b")
            bits.extend(list(map(int, real_bits + imag_bits)))
        return np.array(bits)

# ========== 3. DLinear 模型 ==========

class DLinear(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(DLinear, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# ========== 4. 数据流程整合 ==========

# 伪随机比特数据
data_bits = np.random.randint(0, 2, size=100)

# 1. Turbo 编码
encoder = TurboEncoder()
encoded_bits = encoder.encode(data_bits)

# 2. 64-QAM 调制
modem = QAM64Modem()
modulated_symbols = modem.modulate(encoded_bits)

# 3. 模拟信道
# 添加噪声（AWGN）
noise = np.random.normal(scale=0.1, size=modulated_symbols.shape)
received_symbols = modulated_symbols + noise

# 4. 解调
demodulated_bits = modem.demodulate(received_symbols)

# 5. 预测阶段：将接收到的数据送入 DLinear 模型
input_dim = len(demodulated_bits)
output_dim = 10  # 示例输出维度
model = DLinear(input_dim, output_dim)

# 输入数据需要转换为张量
input_data = torch.tensor(demodulated_bits, dtype=torch.float32).unsqueeze(0)  # Add batch dimension
predictions = model(input_data)

print("Predictions:", predictions)

代码说明

1. Turbo 编码：
2. 实现了一个简单的 Turbo 编码器，基于卷积编码和交织操作。
3. 可根据需要调整生成多项式和约束长度。
4. 64-QAM 调制：
5. 使用 6 个比特映射到一个复数符号。
6. 简化实现，仅适用于实验环境。
7. DLinear 模型：
8. 定义了一个简单的线性回归模型，用于预测。
9. 可根据需求扩展为更复杂的神经网络。
10. 数据流程：
11. 包括编码、调制、信道传输、解调和预测。

扩展方向

• 可以改进 Turbo 编码为解码器。
• 增加信道模型，例如瑞利衰落。
• 增加复杂的预测模型，例如 Transformer 或其他深度学习方法。
• 在调制阶段增加星座图分析以可视化信号质量。