手把手教你学Simulink——基于Simulink的MIMO-OFDM系统仿真建模示例

目录

手把手教你学Simulink——基于Simulink的MIMO-OFDM系统仿真建模示例

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2：设计输入信号

步骤3：添加OFDM调制模块

步骤4：添加MIMO发射机

步骤5：添加加性高斯白噪声（AWGN）

步骤6：添加MIMO接收机

步骤7：添加OFDM解调模块

步骤8：计算误码率（BER）

步骤9：添加显示模块

步骤10：设置仿真参数

步骤11：运行仿真并分析结果

四、总结

手把手教你学Simulink——基于Simulink的MIMO-OFDM系统仿真建模示例

多输入多输出正交频分复用（Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing, MIMO-OFDM）是一种整合了MIMO与OFDM技术的先进无线通信方案，在提供高强度的数据传输速率的同时展现了卓越的抗多径衰落能力，并实现了高效频谱利用率。本部分将展示如何利用MATLAB/Simulink搭建一个基础型的MIMO-OFDM系统模型，并通过AWGN信道验证其性能特征。

一、背景介绍

MIMO概述 ：

该技术通过多路天线同时发送和接收信息，并采用空分多址技术实现更高的通信效率。在实际应用中，该系统通常会结合空时ultiplexing技术和空间分割编码等手段来进一步优化性能

OFDM概述 ：

*OFDM是一种将高速率数据流分割为多个低速率数据流进行并行传输的技术；每个子载波都采用调制技术（如BPSK、QPSK），并通过IFFT/FFT变换完成串-并转换。

MIMO-OFDM优势 ：

• 融合了MIMO的空间分集技术带来的增益与OFDM技术对抗多径衰落的效果。

• 显著提升了更高的数据传输速率和频谱效率的提升。

仿真目标 ：

• 构建一个基于MIMO-OFDM技术的简化系统模型，并涵盖信号生成模块、OFDM调制模块以及相关的MIMO处理过程。
• 通过分析不同信噪比条件下的误码率性能（BER），评估系统的整体性能表现。

二、所需工具和环境

为了完成此MIMO-OFDM系统仿真的建模，你需要以下工具和环境：

1. MATLAB/Simulink 被用来设计系统模型以及执行仿真过程。
2. Communications Toolbox 包含一系列功能模块，并支持OFDM调制解调器、MIMO处理器以及AWGN信道建模。
3. 5G Toolbox （可选的工具箱）在需要更高功能实现时建议使用该工具箱中的相关模块。

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，在MATLAB中启动Simulink并创建一个新的空白模型。

matlab

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 % 创建新的Simulink模型

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

步骤2：设计输入信号

我们需要一组随机比特流作为输入信息比特。

将模块拖拽至模型编辑区

matlab

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 % 设定参数

    
 Fs = 1000; % 采样频率 (Hz)
    
  
    
 % 添加随机整数生成器模块
    
 add_block('comm/Random Integer Generator', [modelName '/Random_Integer']);
    
 set_param([modelName '/Random_Integer'], 'M', '4'); % 对于QPSK
    
 set_param([modelName '/Random_Integer'], 'InitialSeed', '73');
    
 set_param([modelName '/Random_Integer'], 'SampleTime', '1/1000');

步骤3：添加OFDM调制模块

请进入 Communications Toolbox 库中的 Modulation > Digital Baseband Modulation 子库位置，并将 OFDM Modulator Baseband 模块拖放至工作区。

• 配置参数如下：
• FFT采样点数量：指定快速傅里叶变换使用的采样点总数。
• 保护区间数量：定义信号保护区间的个数。
• 导频启用端口：若需要输入导频信号，则启用此配置选项。

matlab

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 % 添加OFDM调制器模块

    
 add_block('comm/OFDM Modulator Baseband', [modelName '/OFDM_Modulator']);
    
 set_param([modelName '/OFDM_Modulator'], 'FFTLength', '64');
    
 set_param([modelName '/OFDM_Modulator'], 'NumGuardbands', '[6 5]');
    
 set_param([modelName '/OFDM_Modulator'], 'InsertDCNull', 'on');
    
  
    
 % 连接随机整数生成器到OFDM调制器
    
 add_line(modelName, [modelName '/Random_Integer'], [modelName '/OFDM_Modulator'], 'autorouting', 'on');

步骤4：添加MIMO发射机

采用合适的MIMO方案（例如空间复用SM、空时编码STC）在此举例说明基本的2x2空间复用

• 在 Communications Toolbox 中的 MIMO 库（> MIMO）中定位并导入指定库中的 MIMO Fading Channel 模块或自定义 MIMO 处理模块至模型编辑区。
  • 依据需求配置相关参数设置以满足特定应用要求。

matlab

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 % 添加MIMO发射机模块（这里简化为直接连接）

    
 % 实际应用中可能需要添加额外的处理逻辑，如预编码等
    
  
    
 % 连接OFDM调制器到MIMO发射机
    
 add_line(modelName, [modelName '/OFDM_Modulator'], [modelName '/MIMO_Transmitter'], 'autorouting', 'on');

步骤5：添加加性高斯白噪声（AWGN）

为了模拟现实中的噪声环境，我们向MIMO处理后的信号中添加AWGN。

• 在导航至工具箱下的Communications Toolbox > Channels库中进行拖放操作，将Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel model模块拖入模型编辑区。
  • 配置参数时：
    • SNR (dB) ：设置合适的SNR值以模拟不同信道状态。

matlab

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 % 添加AWGN信道模块

    
 add_block('comm/AWGN Channel', [modelName '/AWGN_Channel']);
    
 set_param([modelName '/AWGN_Channel'], 'SNR', '10'); % 根据实际情况调整SNR
    
  
    
 % 连接MIMO发射机到AWGN信道
    
 add_line(modelName, [modelName '/MIMO_Transmitter'], [modelName '/AWGN_Channel'], 'autorouting', 'on');

步骤6：添加MIMO接收机

在接收端，执行与发射端相反的操作，恢复原始信号。

• 按照发送端的MIMO方案设置接收机模块。
  • 当采用空间复用时，则需均衡处理以实现各路信号的分离。

matlab

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 % 添加MIMO接收机模块（这里简化为直接连接）

    
 % 实际应用中可能需要添加额外的处理逻辑，如均衡器等
    
  
    
 % 连接AWGN信道到MIMO接收机
    
 add_line(modelName, [modelName '/AWGN_Channel'], [modelName '/MIMO_Receiver'], 'autorouting', 'on');

步骤7：添加OFDM解调模块

为了恢复原始数据信号，我们在接收端使用OFDM解调器。

在 Communications Toolbox > Modulation > Digital Baseband Modulation 库中定位并提取 OFDM Demodulator Baseband 模块至模型编辑区。

matlab

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 % 添加OFDM解调器模块

    
 add_block('comm/OFDM Demodulator Baseband', [modelName '/OFDM_Demodulator']);
    
 set_param([modelName '/OFDM_Demodulator'], 'FFTLength', '64');
    
 set_param([modelName '/OFDM_Demodulator'], 'NumGuardbands', '[6 5]');
    
 set_param([modelName '/OFDM_Demodulator'], 'RemoveDCNull', 'on');
    
  
    
 % 连接MIMO接收机到OFDM解调器
    
 add_line(modelName, [modelName '/MIMO_Receiver'], [modelName '/OFDM_Demodulator'], 'autorouting', 'on');

步骤8：计算误码率（BER）

为了评估整个系统的性能，我们需要计算误码率（BER）。

• 在 Communications Toolbox 的 Measurements and Statistics 子模块库中进行模块拖放操作至模型编辑区域。
  • 配置参数设置为：
    • Receive delay ：适当设置延迟以匹配OFDM符号周期。

matlab

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 % 添加误码率计算模块

    
 add_block('comm/Error Rate Calculation', [modelName '/Error_Rate']);
    
  
    
 % 连接原始信号和最终解调信号到误码率计算模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Random_Integer'], [modelName '/Error_Rate/Input Port']);
    
 add_line(modelName, [modelName '/OFDM_Demodulator'], [modelName '/Error_Rate/Output Port'], 'autorouting', 'on');

步骤9：添加显示模块

为了观察误码率的变化情况，我们需要添加一个输出模块。

• 在 Sinks 资源库中拖放 Display 模块至工作区。
  • 将误码率计算模块的输出端口与 Display 模块的输入端口进行连接。

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'], [modelName '/Display'], 'autorouting', 'on');

步骤10：设置仿真参数

根据需要调整仿真时间、求解器类型和其他相关参数。

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', '1/1000'); % 设置固定步长为采样周期

步骤11：运行仿真并分析结果

执行完上述步骤后，在线编辑器中被要求点击工具栏中的"Run"按钮以启动仿真过程。随后，在左侧的Display窗口中被引导至"Display"界面，并被要求观察误码率的变化情况；通过调节信噪比(SNR)、MIMO配置以及OFDM参数等；以此为基础进行深入分析研究不同工作状态下的系统性能

四、总结

按照本指南，阐述了我们的方法论。具体涵盖：基于Simulink搭建了一个简化的MIMO-OFDM系统模型，并对该模型进行仿真分析以评估其性能指标。

• 背景介绍 ：深入掌握MIMO（多输入多输出）与OFDM（正交频分多址）的核心原理及其在现代无线通信系统中的广泛应用。
  • 所需工具和环境 ：详细说明实现仿真所涉及的主要工具和技术平台。
  • 步骤详解 ：从零开始构建一个完整的系统架构，在这一过程中需要依次完成信号生成模块、OFDM调制单元的设计与实现、基于MIMO技术的数据传输处理模块的开发、以及对AWGN（高斯白噪声）信道特性的建模与仿真。
  • 性能评估 ：全面分析误码率指标的变化趋势，并进一步探讨如何通过参数优化策略来提升系统的性能表现。