手把手教你学Simulink——基于地面站与终端设备的场景实例：手持终端设备在卫星通信中的性能评估

最新推荐文章于 2025-12-20 19:32:34 发布
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目录

一、背景介绍

二、手持终端性能评估核心维度

三、系统结构设计

四、建模过程详解

第一步：创建 Simulink 模型

第二步：定义终端与链路参数

第三步：用户与手持姿态建模

1. 手持姿态分类

2. 在 Simulink 中建模

第四步：人体遮挡与天线方向图

1. 人体遮挡模型（经验公式）

2. 天线方向图（使用 Antenna Toolbox）

第五步：卫星信道建模

1. 链路预算核心公式

2. 动态信道因素

第六步：Simulink 模型搭建

1. 主系统框图

2. 关键模块实现

第七步：仿真设置与运行

1. 仿真场景

2. 性能输出

五、性能评估结果

典型评估报告（LEO手持终端）

六、优化建议

七、总结

未来拓展方向

手把手教你学Simulink--基于地面站与终端设备的场实例：手持终端设备在卫星通信中的性能评估

——基于地面站与终端设备的场景实例：手持终端设备在卫星通信中的性能评估

一、背景介绍

手持卫星通信终端（如铱星9555、Inmarsat IsatPhone、Thuraya X5-Touch、Starlink Roam手持终端）是极端环境（极地、海洋、山区、灾区）中实现关键通信的“生命线”。这类设备需在有限体积、电池容量和天线增益的约束下，维持与卫星的可靠链路。

然而，手持终端面临严峻挑战：

  • 用户姿态多变：手持方向影响天线指向
  • 人体遮挡效应：手、头、躯干吸收信号
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学Simulink——基于地面站与终端设备的场景实例：手持终端设备在卫星通信中的性能评估
amy_mhd的博客
09-22 113
本文详细介绍了基于Simulink的手持卫星通信终端性能评估系统建模方法。主要内容包括：系统结构设计（用户模型、天线方向图、信道建模等），建模过程（姿态分类、人体遮挡模型、链路预算公式），以及仿真设置与性能评估（C/N0、BER、MOS评分等）。文章提供了优化建议（MIMO天线、功率自适应等）和未来发展方向（5G NTN集成、AR辅助等），为设计高可用卫星通信终端提供完整解决方案，适用于应急通信、军用单兵设备等领域。
手把手教你学Simulink——基于地面站与终端设备的场景实例：便携式卫星通信终端的发射功率优化
MHD0815的博客
09-22 613
便携式卫星通信终端（如BGAN、Thuraya、铱星手持机、Starlink Roam）广泛应用于应急救援、军事通信、野外勘探、海事航行等场景。在有限电池容量下，实现可靠通信。功率过高→ 电池快速耗尽，设备发热功率过低→ 信号无法到达卫星，通信中断因此，动态优化发射功率，使其在满足链路质量的前提下尽可能降低，是提升便携终端续航能力与可靠性的核心技术。本文将手把手教你如何在中构建一个地面站与终端联动的闭环功率控制仿真系统，实现便携终端发射功率的智能优化。
手把手教你学Simulink——基于地面站与终端设备的场景实例：固定地面站的天线指向控制系统仿真
MHD0815的博客
09-24 424
在卫星通信系统中，地面站天线负责与在轨卫星建立高增益、高稳定性的通信链路。对于固定地面站（如卫星测控站、深空站、VSAT主站），天线必须具备高精度指向能力，以确保波束始终对准卫星。然而，卫星（尤其是低轨卫星）在天空中快速移动，地面站天线必须实时跟踪其轨迹。此外，环境扰动（风载、热变形、机械误差）也会导致指向偏差。因此，设计一个高精度、高鲁棒性的天线指向控制系统（Antenna Pointing Control System）至关重要。本文将手把手教你如何在中构建一个固定地面站天线指向控制系统。
手把手教你学Simulink——基于终端设备与应用场景的场景实例：车载通信系统在NR下行链路中的应用仿真
MHD0815的博客
10-08 52
matlab编辑% 车辆与场景参数% km/h (城市/高速/高铁)% 3.5 GHz% 100 MHz% 4Tx4Rx% m (车顶天线)% 业务模型✅高速移动下的多普勒建模✅3GPP TDL信道集成✅车载MIMO系统仿真✅多业务QoS调度机制✅真实驾驶场景性能评估核心收获多普勒是高速通信主要挑战隧道场景需中继保障URLLC业务必须优先调度Simulink 支持高动态、多业务系统仿真掌握车载通信仿真技术，你将具备设计智能网联汽车通信系统、高速公路专网、高铁5G覆盖。
学Simulink——基于终端设备与应用场景的场景实例：手持设备在NR下行链路中的性能评估
amy_mhd的博客
10-08 30
matlab编辑% 手持终端参数% 或 'Tablet'% 2Rx MIMO% 天线效率 40%, 35%% K (室温)% dB (解调门限)% 使用姿态% 人体遮挡损耗 (dB)✅手持姿态与遮挡建模✅实测天线方向图集成✅接收机链路预算分析✅真实业务性能评估✅用户体验级指标提取核心收获终端性能 ≠ 理想信道性能人体遮挡是主要损伤源横屏使用显著降低速率Simulink 支持从物理层到应用层的端到端评估掌握手持设备性能评估技术，你将具备设计。
学Simulink——基于地面站与终端设备的场景实例：车载移动地面站的动态跟踪能力仿真
xiaoheshang_123的博客
10-03 1009
随着卫星通信技术的发展，车载移动地面站（Mobile Earth Station on Vehicles, MESV）在应急通信、军事指挥、新闻直播、灾害救援、无人平台等领域发挥着关键作用。平台自身运动：车辆在道路行驶中产生位置、姿态（横滚、俯仰、偏航）变化卫星快速移动：尤其是对低轨卫星（LEO）的跟踪，要求天线系统具备高动态响应能力因此，车载移动地面站必须具备动态跟踪能力——在车辆运动扰动下，仍能通过伺服系统实时调整天线指向，保持与卫星的稳定通信链路。本文将手把手教你如何在中构建一个。
学Simulink——基于地面站与终端设备的场景实例：固定地面站的天线指向控制系统仿真
xiaoheshang_123的博客
10-04 572
在卫星通信系统中，地面站天线负责与在轨卫星建立高增益、高稳定性的通信链路。对于固定地面站（如卫星测控站、深空站、VSAT主站），天线必须具备高精度指向能力，以确保波束始终对准卫星。然而，卫星（尤其是低轨卫星）在天空中快速移动，地面站天线必须实时跟踪其轨迹。此外，环境扰动（风载、热变形、机械误差）也会导致指向偏差。因此，设计一个高精度、高鲁棒性的天线指向控制系统（Antenna Pointing Control System）至关重要。本文将手把手教你如何在中构建一个固定地面站天线指向控制系统。
学Simulink——基于地面站与终端设备的场实例：无人机(UAV)作为中继节点的卫星通信链路仿真
xiaoheshang_123的博客
10-01 747
在复杂地形（山区、森林、城市峡谷）或应急场景（灾害救援、军事行动）中，地面终端与卫星之间的直连链路（Direct-to-Satellite, D2S）常因遮挡、距离过远、低仰角而中断。无人机（UAV）凭借其高机动性、灵活部署、高空优势，可作为空中中继节点（Aerial Relay），构建“终端 → 无人机 → 卫星”或“终端 → 无人机 → 地面站”的多跳通信链路，显著提升通信覆盖范围与可靠性。本文将手把手教你如何在中构建一个无人机作为空中中继的卫星通信链路仿真系统，涵盖。
手把手教你学Simulink——基于地面站与终端设备的场景实例：车载移动地面站的动态跟踪能力仿真
MHD0815的博客
09-21 615
随着卫星通信技术的发展，车载移动地面站（Mobile Earth Station on Vehicles, MESV）在应急通信、军事指挥、新闻直播、灾害救援、无人平台等领域发挥着关键作用。平台自身运动：车辆在道路行驶中产生位置、姿态（横滚、俯仰、偏航）变化卫星快速移动：尤其是对低轨卫星（LEO）的跟踪，要求天线系统具备高动态响应能力因此，车载移动地面站必须具备动态跟踪能力——在车辆运动扰动下，仍能通过伺服系统实时调整天线指向，保持与卫星的稳定通信链路。本文将手把手教你如何在中构建一个。
AI加持下的直播美颜sdk：动态贴纸功能的未来形态前瞻
q1031691172的博客
12-19 706
随着 AI 技术的深入应用，直播美颜 SDK 正在从传统滤镜工具，进化为具备智能感知与内容表达能力的核心组件。本文围绕 AI 加持下的直播美颜 SDK，深入解析动态贴纸功能的未来形态，从技术演进、产品趋势到商业价值，探讨其在直播与实时互动场景中的关键作用，为开发者和平台提供前瞻性参考。
【学习心得】基于FunASR推理的SenseVoiceSmall模型来实现语音识别
qq_39780701的博客
12-17 458
SenseVoiceSmall是一款工业级多语言音频理解模型，支持语音识别、情感分析等功能，覆盖中文、英语等多种语言，可通过魔搭社区下载。FunASR是阿里巴巴开源的语音识别工具包，提供多种语音处理功能。使用示例包括文件转录和实时麦克风输入识别，支持GPU加速和自动语言检测。安装需配置相关依赖库如sounddevice和PortAudio。模型支持文本后处理和分段合并优化，适合研究和工业应用。
树莓派5：使用SenseVoice进行语音识别
ki1381的专栏
12-15 437
本文演示了在树莓派上运行SenseVoice语音识别项目的可行性。虽然性能较PC慢（10分钟音频需2分钟处理，PC仅需30秒），但完全可用。安装过程包括：1)通过Anaconda创建Python虚拟环境；2)安装ffmpeg等依赖；3)配置webui.py实现远程访问。使用方法简单：上传MP3文件后即可获取识别文本。项目同时支持x86架构的Windows和Linux系统。需要注意的是，首次运行会自动下载必要模型组件。
Fun-ASR - 多语言多方言的高精度语音识别软件 支持50系显卡 一键整合包下载
AI人工智能影像技术博客
12-17 377
本次，我们对 Fun-ASR 的核心能力进行了全面升级，重点优化了嘈杂环境鲁棒性、多语言自由混说、中文方言与口音覆盖、歌词识别、定制化能力，并将流式识别模型的首字降低到 160ms。在中文方面，模型覆盖 7 大方言（粤语、吴语、闽南语、客家话、赣语、湘语、晋语）与 26 种地方口音，从东北话到港台腔，从四川话到河南腔，都能精准识别。Fun-ASR 是一个由通义实验室推出的开源语音识别大模型，能把语音快速准确地转成文字，支持多语言、多方言，还能在嘈杂环境下保持高识别率，适合教育、金融、会议等场景。
AI 工具实战测评：从技术性能到场景落地的全方位解析
hello world/linux
12-16 772
幽冥大陆(五十四)ASR C语言识别到自动化软件——东方仙盟筑基期
最新发布
cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件
12-20 688
ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）技术在软件自动化命令领域正掀起一场变革。它使得软件系统能够理解人类语言，并依据指令自动执行任务。通过 ASR，用户无需手动输入复杂的命令或进行繁琐的界面操作，只需说出指令，软件就能精准响应。在自动化脚本编写中，ASR 可以实时将语音转化为代码命令。例如，在编写 Python 自动化脚本时，用户说出 “创建一个名为‘data’的列表”，ASR 系统就能将其转化为对应的 Python 代码data = []。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 831
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路
Dreamshop_AI的博客
12-19 906
DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。
[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
12-20 376
本文提出AIM框架，一种无需训练的多模态大语言模型(MLLMs)推理加速方法。通过双阶段设计：在LLM前基于相似度合并视觉Token，在LLM内基于注意力重要性剪枝Token，显著降低计算量。实验表明，该方法在视频理解任务中可减少6.8倍FLOPs，在图像任务中保持3.7倍加速的同时维持性能。关键发现包括：75%视觉Token冗余、LLM早期层侧重跨模态融合而后期侧重文本推理、跨帧合并会损害视频理解等。该方法支持动态调整压缩比例，为资源受限环境下的高效多模态推理提供了实用解决方案。
深入NVIDIA Nemotron-3：高效准确的技术、工具与数据深度解析
专注于人工智能领域的小何尚
12-18 887
摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
MATLAB仿真在甚小孔径终端卫星通信系统中的应用
资源摘要信息:"甚小孔径终端卫星通信系统（VSAT）是现代卫星通信领域中的一个重要组成部分，它允许通过较小的天线建立远程通信。本资源提供了一套基于MATLAB和Simulink的完整仿真项目源码，这些源码能够帮助开发者...
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