零基础入门simulink仿真专栏实例--基于Simulink的BPSK调制误码率分析仿真建模示例
目录
从零开始学习Simulink：以Simulink为基础进行BPSK调制误码率分析的仿真建模示例
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BPSK调制模块
步骤3.1：添加BPSK调制模块
步骤3.2：连接随机比特生成模块到BPSK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BPSK调制模块到AWGN信道模块
步骤5：设计BPSK解调模块
步骤5.1：添加BPSK解调模块
步骤5.2：连接AWGN信道模块到BPSK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BPSK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平台的BPSK调制系统误码率仿真实验教学案例
基于Simulink平台的BPSK调制系统误码率仿真实验教学案例
在数字通信领域中，BPSK（Binary Phase Shift Keying） 被广泛采用作为一种基本的二进制相位调制技术。借助Simulink平台，我们不仅能够方便构建一个基于BPSK的调制与解调仿真系统，并且能够评估不同信噪比（SNR）条件下的误码性能（BER）。下面提供了一个全面的步骤说明，请您仔细阅读并按照指引操作。
一、背景介绍
BFSK 属于基础的数字调制技术，在信息传递中采用两种不同的相位状态进行编码。通过Simulink平台，在模块化架构下完成BFSK系统的编码与解码操作，并评估信号传输质量（如误码率指标）。
二、所需工具和环境
为了完成BPSK调制误码率分析的仿真，你需要以下工具和环境：
MATLAB/Simulink ：用于建立模型并进行仿真。
Communications Toolbox ：包含处理通信相关任务的模块及函数集合。
Signal Processing Toolbox ：支持信号处理相关操作及滤波功能。
DSP System Toolbox ：涉及数字信号处理相关组件（例如滤波器设计模块）。
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 应用程序。
- 在命令窗口中输入 simulink 后自动打开 Simulink 的启动界面。
- 单击“Blank Model”按钮生成一个新的空模型文件。
matlab
深色版本
% 创建新的Simulink模型
modelName = 'BPSK_BER_Analysis';
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
- 将此模块拖拽至模型编辑区。
- 请依次设置以下参数：
- 零的发生概率：指定为0.5（表示该模块生成的二进制序列中零与一出现的概率相等）。
- 采样时间：设定为0.01秒（即每隔千分之一秒捕获一次数据点）。
- 初始种子值：任意整数值（例如12345）。
- 请依次设置以下参数：
matlab
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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BPSK调制模块
接下来，我们将使用BPSK调制模块对随机比特进行调制。
步骤3.1：添加BPSK调制模块
在 Communications Toolbox 的 Modulation 目录下，使用拖放功能将 BPSK Modulator Baseband 模块拖放至模型编辑区。
matlab
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% 添加BPSK调制模块
add_block('comm/BPSK Modulator Baseband', [modelName '/BPSK_Modulator']);步骤3.2：连接随机比特生成模块到BPSK调制模块
将随机比特生成模块的输出连接到BPSK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BPSK调制模块
add_line(modelName, [modelName '/Random_Bit_Generator'], [modelName '/BPSK_Modulator'], 'autorouting', 'on');步骤4：设计信道模块
在实际通信系统环境中（即现实存在的各类通信系统中），信号在其传输过程中容易受到各种形式的噪声干扰。为了准确反映真实通信环境下的工作情况，在构建仿真模型时我们会引入AWGN信道模块以模拟信号接收过程中的随机干扰
步骤4.1：添加AWGN信道模块
- 在 Communications Toolbox > Channels 目录中拖放 AWGN Channel 模块至模型编辑区。
- 设置参数如下：
- Mode：选择 Signal to noise ratio (SNR)。
- SNR (dB)：建议设置为 10dB（之后可以进行调整以观察 error rate 的变化）。
- Input signal power (Watts)：1（建议将输入信号功率设置为 1 瓦）。
- 设置参数如下：
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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BPSK调制模块到AWGN信道模块
将BPSK调制模块的输出连接到AWGN信道模块的输入端口。
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深色版本
% 连接BPSK调制模块到AWGN信道模块
add_line(modelName, [modelName '/BPSK_Modulator'], [modelName '/AWGN_Channel'], 'autorouting', 'on');步骤5：设计BPSK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BPSK解调模块
在 Communications Toolbox > 调制 库中拖放 BPSK Demodulator Baseband System object 到模型编辑区。
matlab
深色版本
% 添加BPSK解调模块
add_block('comm/BPSK Demodulator Baseband', [modelName '/BPSK_Demodulator']);步骤5.2：连接AWGN信道模块到BPSK解调模块
将AWGN信道模块的输出连接到BPSK解调模块的输入端口。
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% 连接AWGN信道模块到BPSK解调模块
add_line(modelName, [modelName '/AWGN_Channel'], [modelName '/BPSK_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 > Comm Sinks 库中拖放 Error Rate Calculation 模块至模型编辑区。
- 配置参数如下：
- 输出数据类型：Port（选择输出到端口）。
- 接收延迟：0（无延迟）。
- 配置参数如下：
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深色版本
% 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BPSK解调模块到误码率计算模块
- 用于将随机比特生成模块产生的数据配置为误码率计算模块的输入端口。
- 用于将BPSK解调后的信号配置为误码率计算模块的数据输入。
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深色版本
% 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BPSK解调模块到误码率计算模块
add_line(modelName, [modelName '/BPSK_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库中选择并拖放Display模块至工作区。- 配置参数设置为将误码率计算模块的输出数据传输至显示模块进行解析。
matlab
深色版本
% 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以进入设置界面，在此界面中您将能够根据需求调整仿真时长（例如设置为10秒），选择合适的求解器设置（建议采用固定步长法），以及修改其他相关参数。
matlab
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% 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
在完成所有步骤之后，单击操作台上的"Run"按钮以启动仿真过程。随后，在执行完所有步骤后，请注意观察显示模块的误码率（Bit Error Rate BER），并记录观察结果。
步骤10：误码率分析（调整SNR）
为了评估BPSK系统的性能表现，我们可以调节AWGN通信通道模块内的信噪比参数（SNR），以观察误码率的波动情况。
- 配置SNR值为10dB，并执行仿真过程以获取误码率数据。
- 配置SNR值为5dB，并执行仿真过程以获取误码率数据。
- 配置SNR值为0dB，并执行仿真过程以获取误码率数据。
基于多次实验数据的分析与计算，在信道环境下可生成 BER 随 SNR 变化的可视化图表（简称为 BER-SNR 曲线）。
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 BPSK Modulation');
grid on;四、总结
依据本指南，在阐述了如何基于Simulink构建一个完整的BPSK调制误码率分析仿真模型后，并进行了仿真及性能评估。主要内容涉及：
- 背景介绍：掌握BPSK调制与解调的核心原理及其在实际应用中的重要性。
- 所需工具和环境：概述执行BPSK仿真所需的硬件平台及软件工具。
- 步骤详解：从头开始构建一个完整的BPSK系统模型，并分别实现随机比特生成模块、BPSK调制模块、信道干扰模块以及BPSK解调模块；最后完成误码率计算步骤。
- 性能评估：基于误码率（BER）性能指标进行评估，并绘制不同信噪比条件下的BER-SNR曲线来全面分析系统的性能表现。