零基础入门simulink仿真专栏实例--通信领域的无线协议与通信场景应用：基于Simulink的LoRa通信系统仿真建模示例

由于Simulink本身并不直接提供LoRa特定的调制与解调模块，因此我们需要利用现有的数字调制/解调模块来近似模拟LoRa的工作流程。LoRa采用了扩频技术，具体来说是使用了啁啾扩频（Chirp Spread Spectrum, CSS），但为了简化起见，我们这里采用一种较为基础的方法来演示这一过程。

一、背景介绍

LoRa通信主要特点包括长距离传输、抗干扰能力强和低功耗等。其核心在于使用了一种特殊的调制方式——啁啾扩频（CSS）。然而，在Simulink中没有直接支持CSS的模块，所以我们可以通过模拟类似的效果，例如使用频率偏移键控（FSK）或正交幅度调制（QAM）作为替代方案来进行简化演示。

在这个示例中，我们将使用GFSK（高斯频移键控）作为调制方法来近似表示LoRa的调制特性，并且假设所有必要的编码和交织已经被处理完毕。

二、所需工具和环境

为了完成此通信系统的仿真，你需要以下工具和环境：

MATLAB/Simulink：用于建模和仿真。
Communications Toolbox：提供必要的通信模块，如GFSK调制器、解调器等。
Signal Processing Toolbox（可选）：用于信号处理相关操作。

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。

matlab

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% 创建新的Simulink模型
modelName = 'LoRa_Communication_System';
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信息源。

在 Sources 库中拖拽 Random Integer Generator 模块到模型编辑区。
设置参数如下：
- M-ary number：2（表示二进制信号）。
- Sample time：0.01（采样时间为0.01秒）。
- Initial seed：任意值（如12345）。

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% 添加随机比特生成模块
add_block('comm/Random Integer Generator', [modelName '/Random_Bit_Generator']);
set_param([modelName '/Random_Bit_Generator'], 'M', '2'); % 设置M-ary为2
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GFSK调制模块

虽然LoRa使用的是啁啾扩频（CSS），但我们在这里使用GFSK作为一种近似的调制方式。

在 Communications Toolbox > Modulation > Digital Baseband Modulation 库中找到并拖拽 GFSK Modulator Baseband 模块到模型编辑区。
设置参数如下：
- Bit input：选择是否输入比特流。
- Samples per symbol：设置每个符号的样本数（例如8）。
- Symbol rate (Hz)：设置符号速率（例如1e3 Hz）。
- Frequency deviation (Hz)：设置频率偏移量（例如200 Hz）。

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% 添加GFSK调制模块
add_block('comm/GFSK Modulator Baseband', [modelName '/GFSK_Modulator']);
set_param([modelName '/GFSK_Modulator'], 'BitInput', 'on');
set_param([modelName '/GFSK_Modulator'], 'SamplesPerSymbol', '8');
set_param([modelName '/GFSK_Modulator'], 'SymbolRate', '1e3');
set_param([modelName '/GFSK_Modulator'], 'FrequencyDeviation', '200');

连接随机比特生成模块的输出到GFSK调制模块的输入端口。

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% 连接随机比特生成模块到GFSK调制模块
add_line(modelName, [modelName '/Random_Bit_Generator'], [modelName '/GFSK_Modulator'], 'autorouting', 'on');

步骤4：设计AWGN信道模块

为了模拟实际信道中的噪声，我们添加一个AWGN信道模块。

在 Communications Toolbox > Channels 库中拖拽 AWGN Channel 模块到模型编辑区。
设置参数如下：
- Mode：Signal to noise ratio (SNR)。
- SNR (dB)：初始值可设为10dB（根据需要调整）。
- Input signal power (Watts)：1（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)');
set_param([modelName '/AWGN_Channel'], 'SNR', '10');
set_param([modelName '/AWGN_Channel'], 'SignalPower', '1');

连接GFSK调制模块的输出到AWGN信道模块的输入端口。

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% 连接GFSK调制模块到AWGN信道模块
add_line(modelName, [modelName '/GFSK_Modulator'], [modelName '/AWGN_Channel'], 'autorouting', 'on');

步骤5：设计GFSK解调模块

GFSK解调器将接收到的射频信号转换回原始比特流。

在 Communications Toolbox > Modulation > Digital Baseband Modulation 库中找到并拖拽 GFSK Demodulator Baseband 模块到模型编辑区。
设置参数如下：
- Output data type：选择输出数据类型（例如bit）。
- Samples per symbol：与调制器一致（例如8）。
- Symbol rate (Hz)：与调制器一致（例如1e3 Hz）。
- Frequency deviation (Hz)：与调制器一致（例如200 Hz）。

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% 添加GFSK解调模块
add_block('comm/GFSK Demodulator Baseband', [modelName '/GFSK_Demodulator']);
set_param([modelName '/GFSK_Demodulator'], 'OutputDataType', 'bit');
set_param([modelName '/GFSK_Demodulator'], 'SamplesPerSymbol', '8');
set_param([modelName '/GFSK_Demodulator'], 'SymbolRate', '1e3');
set_param([modelName '/GFSK_Demodulator'], 'FrequencyDeviation', '200');

连接AWGN信道模块的输出到GFSK解调模块的输入端口。

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% 连接AWGN信道模块到GFSK解调模块
add_line(modelName, [modelName '/AWGN_Channel'], [modelName '/GFSK_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）。

在 Communications Toolbox > Comm Sinks 库中拖拽 Error Rate Calculation 模块到模型编辑区。
设置参数如下：
- Output data：Port。
- Receive delay：0。

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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');
set_param([modelName '/Error_Rate_Calculator'], 'ReceiveDelay', '0');

连接随机比特生成模块的输出和GFSK解调模块的输出到误码率计算模块。

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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GFSK解调模块到误码率计算模块
add_line(modelName, [modelName '/GFSK_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。

在 Sinks 库中拖拽 Display 模块到模型编辑区。
将误码率计算模块的输出连接到显示模块。

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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

根据需要调整仿真时间、求解器类型和其他相关参数。

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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：运行仿真并分析结果

完成上述步骤后，点击工具栏上的“Run”按钮开始仿真。观察显示模块中的误码率（BER），并记录结果。

步骤10：误码率分析（调整SNR）

为了进一步分析系统性能，可以通过调整AWGN信道模块中的信噪比（SNR）参数，观察误码率的变化。例如：

设置SNR为5dB，运行仿真，记录误码率。
设置SNR为10dB，运行仿真，记录误码率。
设置SNR为15dB，运行仿真，记录误码率。

通过多次实验，可以绘制出误码率随信噪比变化的曲线图（通常称为BER-SNR曲线）。

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% 示例：绘制BER-SNR曲线
snr_values = [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 LoRa Communication System with GFSK');
grid on;

四、总结

通过本指南，我们介绍了如何基于Simulink搭建一个简化的LoRa通信系统模型，并进行了仿真和性能评估。主要内容包括：

背景介绍：理解LoRa通信的基本原理及其核心技术（尽管在本例中我们使用了GFSK作为近似模拟）。
所需工具和环境：列出进行仿真所需的工具和环境。
步骤详解：从零开始搭建一个完整的LoRa通信系统模型，涵盖随机比特生成、GFSK调制（作为LoRa的近似）、AWGN信道模拟、GFSK解调、误码率计算等模块的设计。
性能评估：通过误码率（BER）评估系统的性能，并绘制BER-SNR曲线。