零基础入门simulink仿真--基于Simulink的FSK调制与解调仿真建模示例

目录

基于Simulink的FSK调制与解调仿真建模示例

一、背景介绍

二、所需工具和环境

三、步骤详解

步骤1：创建Simulink模型

步骤1.1：打开Simulink并新建模型

步骤2：设计随机比特生成模块

步骤2.1：添加随机比特生成模块

步骤3：设计FSK调制模块

步骤3.1：添加FSK调制模块

步骤3.2：连接随机比特生成模块到FSK调制模块

步骤4：设计信道模块

步骤4.1：添加AWGN信道模块

步骤4.2：连接FSK调制模块到AWGN信道模块

步骤5：设计FSK解调模块

步骤5.1：添加FSK解调模块

步骤5.2：连接AWGN信道模块到FSK解调模块

步骤6：设计误码率计算模块

步骤6.1：添加误码率计算模块

步骤6.2：连接随机比特生成模块和FSK解调模块到误码率计算模块

步骤7：设计显示模块

步骤7.1：添加显示模块

步骤8：设置仿真参数

步骤9：运行仿真

步骤10：误码率分析（调整SNR）

四、总结

基于Simulink的FSK调制与解调仿真建模示例

在现代数字通信领域内,** FSK（Frequency Shift Keying） **是一种经典的信号调制技术,其核心原理在于通过调整载波频率以实现数字化信息的传输,这种技术因其简单的实现方式和良好的抗噪声性能,成为无线通信系统中的重要组成部分。该技术主要应用于无线网络、卫星系统以及低功耗物联网设备等场景中,并且借助Simulink平台能够便捷地构建一个FSK调制与解码的仿真模型,并通过该模型对系统的性能指标进行精确评估以指导实际应用方案的设计优化。本文将提供一个全面的步骤说明,请按照以下流程启动完整的FSK信号编码及解码系统的仿真实验：...

一、背景介绍

FSK 是一种基于频率调制的技术，在其编码过程中每个比特或符号都对应独特的载波频率。例如，在二进制形式下（如 2-FSK 中），数字 0 和 1 分别对应两组不同的基频。通过 Simulink 模具化建模平台，则可实现对 FSK 的编码与解码过程，并可观察信号在信道传输中的表现

二、所需工具和环境

为了完成FSK调制与解调的仿真，你需要以下工具和环境：

1. MATLAB/Simulink 主要用于建模与仿真工作。
2. Communications Toolbox 包含一系列通信领域的模块与功能。
3. Signal Processing Toolbox 专门支持信号处理相关操作及滤波技术。
4. DSP System Toolbox 支持数字信号处理系统的开发与实现（例如基于FPGA的硬件加速）。

确保你已经安装了上述工具箱，并且拥有有效的许可证。

三、步骤详解

步骤1：创建Simulink模型

首先，打开 MATLAB 并启动 Simulink 创建一个新的空白模型。

步骤1.1：打开Simulink并新建模型

• 打开MATLAB界面。
• 在命令窗口中输入Simulink以启动Simulink界面。
• 单击“Blank Model”按钮生成一个新的空模型。

matlab

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 % 创建新的Simulink模型

    
 modelName = 'FSK_Modulation_Demodulation';
    
 new_system(modelName);
    
 open_system(modelName);

步骤2：设计随机比特生成模块

我们需要一个随机比特生成模块来模拟发送端的数据源。

步骤2.1：添加随机比特生成模块

• 在 Sources 库中导入 Bernoulli Binary Generator 组件并拖拽至模型工作区。
  • 参数设置如下：
    • 概率设置为零：二分之一（表示随机选择输入为零或一的概率相等）。
    • 采样周期：0.01秒（设定系统的采样时间间隔）。
    • 可选整数种子（例如12345）：任意值（用户可自行指定初始种子值）。

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 % 添加随机比特生成模块

    
 add_block('comm/Bernoulli Binary Generator', [modelName '/Random_Bit_Generator']);
    
 set_param([modelName '/Random_Bit_Generator'], 'ProbabilityOfZero', '0.5'); % 设置0的概率为0.5
    
 set_param([modelName '/Random_Bit_Generator'], 'SampleTime', '0.01'); % 设置采样时间为0.01秒
    
 set_param([modelName '/Random_Bit_Generator'], 'Seed', '12345'); % 设置随机种子

步骤3：设计FSK调制模块

接下来，我们将使用FSK调制模块对随机比特进行调制。

步骤3.1：添加FSK调制模块

• 在 Communications Toolbox 的 Modulation 目录中拖放 M-FSK Modulator Baseband 块到模型编辑区。
  • 参数设置如下：
    • M进制数：2（表示二元FSK）。
    • 频率偏移（Hz）：100（设定两个频率之间的间隔为100Hz）。
    • 符号周期（s）：0.01秒。

matlab

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 % 添加FSK调制模块

    
 add_block('comm/M-FSK Modulator Baseband', [modelName '/FSK_Modulator']);
    
 set_param([modelName '/FSK_Modulator'], 'M', '2'); % 设置M-ary为2
    
 set_param([modelName '/FSK_Modulator'], 'FrequencySeparation', '100'); % 设置频率间隔为100Hz
    
 set_param([modelName '/FSK_Modulator'], 'SymbolPeriod', '0.01'); % 设置符号周期为0.01秒

步骤3.2：连接随机比特生成模块到FSK调制模块

将随机比特生成模块的输出连接到FSK调制模块的输入端口。

matlab

深色版本

 % 连接随机比特生成模块到FSK调制模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Random_Bit_Generator'], [modelName '/FSK_Modulator'], 'autorouting', 'on');

步骤4：设计信道模块

在实际通信系统中，信号会受到干扰源的影响。我们通过引入AWGN信道模块来模拟受AWGN影响的过程。

步骤4.1：添加AWGN信道模块

• 在 Communications Toolbox 库的Channels子库中进行 drag-and-drop 操作将 AWGN Channel模块放置于模型编辑区。
  • 设置参数如下：
    • Mode ：选择信噪比模式。
    • SNR (dB) ：建议设置初始值为10dB，并通过调节此参数来观察误码率的变化情况。
    • Input signal power (Watts) ：建议设置输入信号功率为1瓦。

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 % 添加AWGN信道模块

    
 add_block('comm/AWGN Channel', [modelName '/AWGN_Channel']);
    
 set_param([modelName '/AWGN_Channel'], 'Mode', 'Signal to noise ratio (SNR)'); % 设置模式为信噪比
    
 set_param([modelName '/AWGN_Channel'], 'SNR', '10'); % 设置信噪比为10dB
    
 set_param([modelName '/AWGN_Channel'], 'SignalPower', '1'); % 设置信号功率为1瓦

步骤4.2：连接FSK调制模块到AWGN信道模块

将FSK调制模块的输出连接到AWGN信道模块的输入端口。

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 % 连接FSK调制模块到AWGN信道模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/FSK_Modulator'], [modelName '/AWGN_Channel'], 'autorouting', 'on');

步骤5：设计FSK解调模块

在接收端，我们需要对接收信号进行解调以恢复原始数据。

步骤5.1：添加FSK解调模块

• 在 Communications Toolbox > Modulation 库中进行拖放操作以获取 M-FSK Demodulator Baseband 模块，并将其拖放到模型编辑区。
• 请设置以下参数：
  • M-ary number ：指定输入信号的M进制数设为2（与调制模块设置保持一致）。
  • Frequency separation (Hz) ：设定载波间隔频率为100 Hz（与调制模块设置保持一致）。
  • Symbol period (s) ：定义符号周期长度为0.01秒（与调制模块设置保持一致）。

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 % 添加FSK解调模块

    
 add_block('comm/M-FSK Demodulator Baseband', [modelName '/FSK_Demodulator']);
    
 set_param([modelName '/FSK_Demodulator'], 'M', '2'); % 设置M-ary为2
    
 set_param([modelName '/FSK_Demodulator'], 'FrequencySeparation', '100'); % 设置频率间隔为100Hz
    
 set_param([modelName '/FSK_Demodulator'], 'SymbolPeriod', '0.01'); % 设置符号周期为0.01秒

步骤5.2：连接AWGN信道模块到FSK解调模块

将AWGN信道模块的输出连接到FSK解调模块的输入端口。

matlab

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 % 连接AWGN信道模块到FSK解调模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/AWGN_Channel'], [modelName '/FSK_Demodulator'], 'autorouting', 'on');

步骤6：设计误码率计算模块

为了评估系统的性能，我们需要计算误码率（BER）。

步骤6.1：添加误码率计算模块

• 在 Communications Toolbox 目录中拖动 Error Rate Calculation 模块拖入模型编辑区域。
  • 配置参数设置如下：
    • 输出数据设置为：Select Port for Output（输出端口选择）。
    • 接收延迟设置为：Zero Delay（零延迟）。

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 % 添加误码率计算模块

    
 add_block('comm/Error Rate Calculation', [modelName '/Error_Rate_Calculator']);
    
 set_param([modelName '/Error_Rate_Calculator'], 'OutputData', 'Port'); % 设置输出到端口
    
 set_param([modelName '/Error_Rate_Calculator'], 'ReceiveDelay', '0'); % 设置接收延迟为0

步骤6.2：连接随机比特生成模块和FSK解调模块到误码率计算模块

• 将随机位生成器的输出接收到误码检测器的发送端口。
• 将FSK解码器的输出接收到误码检测器的接收端口。

matlab

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 % 连接随机比特生成模块到误码率计算模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Random_Bit_Generator'], [modelName '/Error_Rate_Calculator/Tx'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接FSK解调模块到误码率计算模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/FSK_Demodulator'], [modelName '/Error_Rate_Calculator/Rx'], 'autorouting', 'on');

步骤7：设计显示模块

为了直观地观察结果，我们需要添加显示模块。

步骤7.1：添加显示模块

• 从 Sinks 目录中移动 Display 模块至模型区域。
  • 连接误码率计算模块的输出端口至显示模块。

matlab

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 % 添加显示模块

    
 add_block('simulink/Sinks/Display', [modelName '/Display']);
    
  
    
 % 连接误码率计算模块到显示模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Error_Rate_Calculator'], [modelName '/Display'], 'autorouting', 'on');

步骤8：设置仿真参数

在模型编辑器顶部菜单栏中单击 Simulation > Model Configuration Parameters ，根据需求调节仿真时长（例如设置为10秒），选择合适的求解器类型（建议采用固定步长求解器），并进行其他相关参数的设置。

matlab

深色版本

 % 设置仿真参数

    
 set_param(modelName, 'StopTime', '10'); % 模拟运行时间为10秒
    
 set_param(modelName, 'Solver', 'Fixed-step'); % 设置固定步长求解器
    
 set_param(modelName, 'FixedStep', '0.01'); % 设置固定步长为0.01秒

步骤9：运行仿真

依次执行完所有操作流程后

步骤10：误码率分析（调整SNR）

为了评估FSK系统的表现，我们可以调节AWGN信道模块的信噪比参数（SNR），以观察误码率的变化情况。例如通过设置不同的SNR值进行测试。

1. 将SNR设定为10dB后进行仿真实验，并获取并记录本次实验中的误码率数据。
2. 将SNR设定为5dB后进行仿真实验，并获取并记录本次实验中的误码率数据。
3. 将SNR设定为0dB后进行仿真实验，并获取并详细分析本次实验中的误码率数据。

在经过多轮实验的基础上，在经过多轮实验的基础上

matlab

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 % 示例：绘制BER-SNR曲线

    
 snr_values = [0, 5, 10, 15, 20]; % 不同信噪比值
    
 ber_values = []; % 存储对应的误码率
    
  
    
 for snr = snr_values
    
     set_param([modelName '/AWGN_Channel'], 'SNR', num2str(snr)); % 修改信噪比
    
     sim(modelName); % 运行仿真
    
     ber = get_param([modelName '/Display'], 'Value'); % 获取误码率
    
     ber_values = [ber_values, ber];
    
 end
    
  
    
 % 绘制BER-SNR曲线
    
 figure;
    
 semilogy(snr_values, ber_values, '-o');
    
 xlabel('SNR (dB)');
    
 ylabel('Bit Error Rate (BER)');
    
 title('BER vs SNR for FSK Modulation');
    
 grid on;

四、总结

按照本指南详细讲解了基于Simulink搭建完整的FSK调制与解调仿真模型的过程，并对搭建完成的模型进行了仿真实验和性能评估分析。具体内容涵盖：

• 背景介绍：为深入理解FSK调制与解调的基本原理及其在实际中的应用。
• 所需工具和环境：详细列举用于开展FSK仿真所需的必要工具及运行环境。
• 步骤详解：详细说明从零开始构建完整且功能完善的FSK调制与解调系统的过程，并对随机信号生成器、FSK编码模块、信道仿真器以及解码器等各个子系统进行了详细设计。
• 性能评估：通过误码率（BER）指标对系统性能进行量化分析，并利用图形化界面展示BER-SNR曲线关系。