系统建模与仿真
系统建模与仿真简述
第1章 概述
• 1 .2 仿真的意义阐释
计算机仿真出现的意义： 计算机仿真之前的科研状态分析： 费时费力费用高，周期长，可靠性高，复杂度高的 问题难以解决，缺乏形象性可视性。 计算机仿真之后的科研状态分析： 省时省力省费用，周期短，可靠性高，复杂度高的 问题也能解决，复杂环境下的问题也能解决，形象直 观，可视性、可操控性强。 例如：航天环境下的计算机仿真，核技术中的仿真等。
4
第1章 概述
当下的意义: 建模、仿真能力对年轻的一代IT技术人才已经 不是特长，而是基本的技能和交流工具。 如，ITU(国际电信联盟）第三代通信系统的标 准讨论规定：技术文本与仿真结果必须同时提交， 并且鼓励对其他公司提交的方案进行仿真验证。 我们学习掌握MATLAB仿真，在某种意义上说 是在科学计算、工程设计和工具应用上与国际接
第1章 概述
1
第1章 概述
• 1 什么是仿真？（仿真的 定义和意义） • 2 数学仿真与MATLAB软件 • 3 电子通信系统的建模与 仿真 • 4 本课程的内容与结构概 观
2
第1章 概述
1 .1 什么是仿真？（仿真的定义）
• 系统仿真(Simulation)技术也称为系统模拟技术，简 称“仿真”。 • 计算机仿真：本课程特指自1970年以来发展起来的 利用现代计算机和仿真软件来进行仿真的计算机仿 真技术。由于计算机仿真具有精度高，通用性强， 重复性好，建模迅速以及成本低廉等许多优点。 • MATLAB仿真：是计算机仿真的一种。近年来在计算 机仿真的基础之上，发展了以MATLAB/Simulink为代 表的多种科学计算和系统仿真系统。它使用起来比 利用传统的Fortran、C/C++语言进行仿真可靠、方便、 快捷。
系统建模与仿真课程设计
系统建模与仿真课程设计一、课程目标系统建模与仿真课程设计旨在让学生掌握以下知识目标：1. 理解系统建模与仿真的基本概念、原理和方法；2. 学会运用数学和计算机工具进行系统建模与仿真；3. 掌握分析、评估和优化系统模型的能力。
技能目标：1. 能够运用所学知识对实际系统进行建模；2. 独立完成仿真实验，并对结果进行分析；3. 能够针对具体问题提出合理的建模与仿真方案。
情感态度价值观目标：1. 培养学生的团队合作意识，提高沟通与协作能力；2. 激发学生对科学研究的兴趣，培养创新精神和实践能力；3. 增强学生的社会责任感，使其认识到系统建模与仿真在解决实际问题中的价值。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点和教学要求，将目标分解为以下具体学习成果：1. 掌握系统建模与仿真的基本概念和原理，能够解释现实生活中的系统现象；2. 学会使用数学和计算机工具进行系统建模与仿真，完成课程项目；3. 能够针对实际问题，运用所学知识进行分析、评估和优化，提出解决方案；4. 培养团队协作能力，提高沟通表达和问题解决能力；5. 增强对科学研究的好奇心和热情，树立正确的价值观。
二、教学内容根据课程目标，本章节教学内容主要包括以下几部分：1. 系统建模与仿真基本概念：介绍系统、建模、仿真的定义及其相互关系，分析系统建模与仿真的分类和特点。
2. 建模方法与仿真技术：讲解常见的建模方法（如数学建模、物理建模等）及仿真技术（如连续仿真、离散事件仿真等），结合实例进行阐述。
3. 建模与仿真工具：介绍常用的建模与仿真软件，如MATLAB、AnyLogic 等，并指导学生如何使用这些工具进行系统建模与仿真。
4. 实践项目：设计具有实际背景的系统建模与仿真项目，要求学生分组合作，运用所学知识完成项目。
教学内容安排如下：第一周：系统建模与仿真基本概念，引导学生了解课程内容，激发学习兴趣。
第二周：建模方法与仿真技术，讲解理论知识，结合实例进行分析。
自动化系统建模与仿真
自动化系统建模与仿真自动化系统建模与仿真是自动化领域中的重要研究方向，它通过对实际系统进行数学建模，并利用计算机仿真技术，实现对系统的分析、设计和优化。
本文将介绍自动化系统建模与仿真的基本概念、方法和应用。
一、引言自动化系统建模与仿真是在自动化控制的背景下，利用数学和计算机技术对复杂系统进行模拟和分析的过程。
它通过建立数学模型，描述系统的物理、动力学和控制行为，并利用计算机代码实现对系统的仿真。
自动化系统建模与仿真在工业控制、交通运输、机械制造、航空航天等领域具有广泛的应用。
二、自动化系统建模方法1. 系统建模的基本原理自动化系统建模的基本原理是将实际系统的行为、结构和性能抽象成数学模型，并利用模型描述系统的状态、输入和输出之间的关系。
通常采用微分方程、差分方程、状态空间等数学工具来描述系统行为。
例如，对于连续系统可以使用微分方程描述，对于离散系统可以使用差分方程描述。
2. 建模工具的选择在进行自动化系统建模时，需要选择适当的建模工具，常用的有Simulink、Matlab、LabVIEW等。
Simulink是一款图形化建模仿真工具，可以通过拖拽模块的方式建立系统模型，并进行仿真分析。
Matlab是一种通用的数学计算软件，可以使用其编程语言对系统进行建模和仿真。
LabVIEW是一种基于图形化编程的软件，主要用于虚拟仪器的建模与仿真。
三、自动化系统仿真方法1. 离散事件仿真离散事件仿真是一种模拟离散系统行为的仿真方法，它以事件驱动为基础，模拟系统中事件的发生和处理过程。
离散事件仿真适用于网络通信、物流调度、排队论等领域的系统建模与仿真。
2. 连续系统仿真连续系统仿真主要针对物理系统的动态行为进行模拟，例如机械系统、电路系统等。
连续系统仿真通常采用微分方程来描述系统的动态行为，通过数值求解方法进行仿真计算，得到系统的动态响应。
四、自动化系统建模与仿真应用1. 工业控制系统自动化系统建模与仿真在工业控制系统中的应用十分广泛。
系统建模与仿真
❖5.2.1对系统模型的要求和建模的原则 ❖5.2.要模型
❖5.3.1结构模型 ❖5.3.2网络模型 ❖5.3.3状态空间模型
5.4系统仿真概述
❖5.4.1系统仿真的概念 ❖5.4.2仿真技术的发展 ❖5.4.3系统仿真分类 ❖5.4.4系统仿真的基本步骤
1）图式模型——是指用符号、曲线、图表、图形等抽象表现系统 单元之间相互关系的模型。特点：图式模型直观、明了，一眼便可洞察 全局，虽然不能完全用它进行定量分析，但为建立系统的数学模型打下 了基础。
2）模拟模型分为两类：一类为实体模拟模型，一类为计算机模拟模 型。实体模拟模型也称为物理模拟模型，它是指用一种原理上相似，而 求解或控制容易的系统，代替或描述真实系统。计算机模拟模型是指用 计算机操作而根据特定的程序语言描述真实系统的模型（数学模拟）
系统模型与仿真
实际的系统描述极为困难:
社会、经济、军事大系统，其行为和政策效果往往无法用直接 试验的办法得到。
有些工程技术问题，虽然可以通过试验掌握系统的部分结构功 能和特性，但是往往代价太大，
解决方法：
采用系统模型和仿真的方法来研究分析比较复杂的现实系统。
系统模型与仿真
5.1系统模型
❖5.1.1系统模型的定义与特征 ❖5.1.2建立系统模型的必要性 ❖5.1.3系统模型的分类 ❖5.1.4系统模型的作用
模型法是在对现实系统进行抽象的基础上，把它们再现为某种实物 的、图画的或数学的模型，然后通过模型来对系统进行分析、对比和研 究，最终导出结论。
模型法既避免了实验法的局限性，又避免了抽象法的过于概念化， 所以成为现代工程中一种最常用的研究方法。
5.1系统模型
系统模型化有两重含义： 1）要把需要解决的问题，通过上述分析明确其外部影响因素和内
系统建模与仿真的基本原理
综合不是系统要素、结构的简单累加，而要在分析的基础上 区分主次、去粗取精，以便从整体上把握系统的本质特征
和 运行规律，以便正确地认识系统。
分析与综合是揭示系统规律的基本方法之一。分析是综合的
基础，但是分析着眼于系统局部，分析得到的结果是关于
系
2021/3/11
9
2.3 离散事件系统仿真程序的基本结构
离散事件仿真程序中的子程序：
1．变量、实体属性和系统状态：用来记录系统在不同时刻所 处的工作状况。
2．初始化子程序：在仿真模型开始运行前完成模型的初始化 工作，产生必要的初试参数。
3．仿真时钟：用于记录仿真模型的运行时间，可作为评价系 统性能的依据，也可作为仿真调度和仿真程序 是否结束的依据。
2021/3/11
1
2.1 离散事件系统及其模型分类
系统分类 连续系统（continuous system） 离散事件动态系统（DEDS）
确定性系统（ deterministic system ） 随机系统（stochastic system）
静态系统（static system） 动态系统（dynamic system）
组成，它描述了相关事件及活动之间的 逻辑和时序关系
2021/3/11
5
2.2 离散事件系统建模的基本元素
7．仿真时钟（simulation clock）：用于显示仿真时间的变 化，是仿真模型运行时序的控制机构
！！！仿真时钟是指所模拟的实际系统运行所需的时间， 而不是指计算机执行仿真程序所需的时间。
2021/3/11
2
2.1 离散事件系统及其模型分类
白箱（white box ） 灰箱（grey box ） 黑箱（black box ）
系统建模与仿真及其方法
系统建模与仿真及其方法1 什么是建模与仿真模型（model）：对系统、实体、现象、过程的数学、物理或逻辑的描述。
建模（modeling）:建立概念关系、数学或计算机模型的过程,又称模型化，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模，所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。
仿真（simulation）：通过研究一个能代表所研究对象的模型来代替对实际对象的研究。
计算机仿真就是在计算机上用数字形式表达实际系统的运动规律。
2十种建模与仿真的方法：2.1智能仿真是以知识为核心和人类思维行为做背景的智能技术，引入整个建模与仿真过程，构造各处基本知识的仿真系统，即智能仿真平台。
智能仿真技术的开发途径是人工智能（如专家系统、知识工程、模式识别、神经网络等）与仿真技术（仿真模型、仿真算法、仿真软件等）的集成化。
2.2多媒体仿真[1]它是在可视化仿真的基础上再加入声音，从而得到视觉和听觉媒体组合的多媒体仿真。
多媒体仿真是对传统意义上数字仿真概念内涵的扩展，它利用系统分析的原理与信息技术，以更加接近自然的多媒体形式建立描述系统内在变化规律的模型，并在计算机上以多媒体的形式再现系统动态演变过程，从而获得有关系统的感性和理性认识。
2.3频域建模方法频域建模方法就是从s域的传递函数G(s)，根据相似原理得到与它匹配的z域传递函数G(z)，从而导出其差分模型。
2.4模糊仿真方法[2]基于模糊数学，在建立模型框架的基础上，对于观测数据的不确定性，采用模糊数学的方法进行处理。
2.5蒙特卡罗仿真方法当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型，或者模型太复杂而不便应用则可用随机模拟法近似计算出出系统可靠性的预计值。
基本思想：当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。
建模与仿真分析
建模与仿真分析在科学研究和工程应用中，建模与仿真是非常重要的工具。
它们可以帮助我们更好地理解现象和系统，并通过模拟来预测实际的行为和结果。
本文将探讨建模与仿真的定义、应用领域以及常用的方法和技术。
一、建模与仿真的定义建模是将一个复杂的实际系统或过程用适当的数学符号、图形、图像或其他形式进行简化和抽象的过程。
它可以将现实世界的复杂性转化为可以处理的数学模型。
建模的目的是为了更好地理解系统的行为，并能通过数学方法进行分析和预测。
仿真是在计算机或其他设备上根据建立的模型进行计算、模拟和实验的过程。
它可以通过对模型进行操作和观察，模拟真实系统的行为和性能。
仿真的目的是为了对系统进行测试、优化和决策支持。
二、建模与仿真的应用领域建模与仿真广泛应用于各个领域，包括工程、物理、生物、经济等。
以下是一些常见的应用领域：1. 工程领域：建模与仿真可用于设计和优化机械、电子、航空航天等系统。
它可以模拟系统的运行情况，帮助工程师进行系统设计和性能评估。
2. 生物医学领域：建模与仿真可用于模拟生物过程、疾病传播和药物作用等。
它可以帮助医生和研究人员理解生物系统的行为，提高疾病诊断和治疗的效果。
3. 物理科学：建模与仿真可用于分子动力学、量子力学和天体物理等领域。
它可以帮助科学家研究物质的性质和宇宙的演化。
4. 经济和金融：建模与仿真可用于预测市场行为、风险评估和投资策略等。
它可以帮助经济学家和投资者做出有效的决策。
三、建模与仿真的方法和技术建模与仿真的方法和技术有很多，下面介绍几种常用的方法：1. 数学建模：将现实系统用数学方程或算法进行描述和表示。
常用的数学方法包括微分方程、线性规划和随机过程等。
2. 计算机建模：利用计算机软件进行系统建模和仿真。
常用的建模软件包括MATLAB、Simulink、ANSYS等。
3. 三维建模：使用三维图形软件创建系统的虚拟模型。
它可以模拟系统的外观、结构和运动。
4. 离散事件仿真：将系统的行为分解为一系列离散的事件，通过模拟这些事件的发生来推断整体系统的行为。
体系的建模与仿真
体系的建模与仿真随着科学技术的迅猛发展，人类对于各种复杂的问题的理解和解决手段也越来越多样化和先进化。
体系的建模与仿真作为现代科技中的一种重要手段，已经被广泛应用于多个领域，为业界和学术界带来了诸多益处。
建模是指将一个客观、复杂的实际系统转化为一个符号化且可读的模型的过程，以便于对该系统的行为和特性进行分析、理解和预测。
建模的类型多种多样，不同的建模方法适用于不同的问题。
在一些情况下，我们可以用数学模型来描述系统；在另一些情况下，我们可以使用物理模型、手绘或者计算机生成图形等来直观地描述系统。
无论哪种方法，建模都需要采集系统数据、观察和分析系统行为、对系统进行分类归纳以及运用特定的方法和工具等多个步骤。
而建模的意义在于，它可以帮助人们对负责较大或者复杂的系统进行更为深入的分析，也可以缩短对实际系统的设计和开发时间。
通过建模，我们可以通过一定的方法、公式、算法等来提高系统的效率和性能，避免潜在的风险和错误，并对当前和未来的系统进行考察和规划等。
仿真则是建立在建模之上的一个过程，它通过模拟已建立的模型并进行大量数据分析与实验，以预测实际系统在未来各种反应和效果，并产生相关的决策建议。
随着大数据的逐渐普及，仿真技术也得到了更为广泛的应用。
通过仿真建模、运用计算机软件和硬件的计算能力，我们可以更为直观地了解系统表现和运行机制，发现和解决当前系统中的问题，对未来进行预测和规划。
总的来说，体系的建模与仿真是目前各行业中不可忽视的重要技术手段。
对建筑、航天、国防等产生重大影响的多种体系中，建模与仿真更是无所不能。
近年来，随着 AI 等现代科技的发展，人工智能领域也已经开始运用建模与仿真技术，以更好地探索未来人工智能的边界。
但需注意的是，在进行建模和仿真的过程中，我们必须充分了解所研究的问题，进行合理的假设和预测，以确保建模和API Return Code测试结果的可靠性和准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、基本概念
1、数字正弦载波调制
在通信中不少信道不能直接传送基带信号，必须用基带信号对载波波形的某些参量进行控制，使得载波的这些参量随基带信号的变化而变化，即所谓数字正弦载波调制。
2、数字正弦载波调制的分类。
在二进制时, 数字正弦载波调制可以分为振幅键控（ASK）、移频键控（FSK）和移相键控（PSK）三种基本信号形式。
如黑板所示。
2、高斯白噪声信道
二、实验原理
1、实验系统组成
2、实验系统结构框图
图 1 2FSK信号在高斯白噪声信道中传输模拟框图
各个模块介绍p12
3、仿真程序
x=0:15;% x表示信噪比
y=x;% y表示信号的误比特率，它的长度与x相同FrequencySeparation=24000;% BFSK调制的频率间隔等于24KHz BitRate=10000;% 信源产生信号的bit率等于10kbit/s SimulationTime=10;% 仿真时间设置为10秒SamplesPerSymbol=2;% BFSK调制信号每个符号的抽样数等于2 for i=1:length(x)% 循环执行仿真程序
SNR=x(i);% 信道的信噪比依次取中的元素
sim('project_1');% 运行仿真程序得到的误比特率保存在工作区变量BitErrorRate中
y(i)=mean(BitErrorRate);
end
hold off% 准备一个空白的图
semilogy(x,y);%绘制的关系曲线图，纵坐标采用对数坐标
三、实验结论
图 4 2FSK信号误比特率与信噪比的关系曲线图
系统建模与仿真（二）
——BFSK在多径瑞利衰落信道中的传输性能
一、基本概念
多径瑞利衰落信道
二、实验原理
1、实验系统组成
2、实验系统结构框图
图 1 2FSK信号在多径瑞力衰落信道中传输模拟框图3、仿真程序
x=0:15;% x表示信噪比
y=x;% y表示信号的误比特率，它的长度与x相同FrequencySeparation=24000;% BFSK调制的频率间隔等于24KHz BitRate=10000;% 信源产生信号的bit率等于10kbit/s SimulationTime=10;% 仿真时间设置为10秒SamplesPerSymbol=2;% BFSK调制信号每个符号的抽样数等于2 Velocity=40;% 发送端和接收端相对运动速度（单位是公里/小时）LightSpeed=3*10^8;%光速（单位是米/秒）
Frequency=825*10^6;%载波频率（单位：H）
WaveLength=LightSpeed/Frequency;%计算载波的波长
Fd=Velocity*10^3/3600/WaveLength;%根据运动速度和和波长计算多普勒频移
hold off;%准备一个空白的图
project_1main;%执行实验一的仿真程序，得到相应的曲线。
hold on;%保持实验一的曲线图。
for i=1:length(x)% 循环执行仿真程序
SNR=x(i);% 信道的信噪比依次取中的元素
sim('project_2');% 运行仿真程序，得到的误比特率保存在工作区变量BitErrorRate中
y(i)=mean(BitErrorRate);%计算BitErrorRate的均值作为本次仿真的误比特率
end
semilogy(x,y);%绘制的关系曲线图，纵坐标采用对数坐标
三、实验结论
图 2 2FSK信号误比特率与信噪比的关系曲线图
系统建模与仿真（三）
——BFSK在伦琴衰落信道中的传输性能
一、基本概念伦琴衰落信道
二、实验原理
1、实验系统组成
2、实验系统结构框图
Calculation
3、仿真程序
x=0:15;% x表示信噪比
y=x;% y表示信号的误比特率，它的长度与x相同FrequencySeparation=24000;% BFSK调制的频率间隔等于24KHz BitRate=10000;% 信源产生信号的bit率等于10kbit/s SimulationTime=10;% 仿真时间设置为10秒SamplesPerSymbol=2;% BFSK调制信号每个符号的抽样数等于2 Velocity=40;% 发送端和接收端相对运动速度（单位是公里/小时）LightSpeed=3*10^8;%光速（单位是米/秒）
Frequency=825*10^6;%载波频率（单位：H）
WaveLength=LightSpeed/Frequency;%计算载波的波长
Fd=Velocity*10^3/3600/WaveLength;%根据运动速度和和波长计算多普勒频移
hold off;%准备一个空白的图
project_2main;%执行实验一的仿真程序，得到相应的曲线。
hold on;%保持实验一的曲线图。
for i=1:length(x)% 循环执行仿真程序
SNR=x(i);% 信道的信噪比依次取中的元素
sim('project_3');% 运行仿真程序，得到的误比特率保存在工作区变量BitErrorRate中
y(i)=mean(BitErrorRate);%计算BitErrorRate的均值作为本次仿真的误比特率
end
semilogy(x,y);%绘制的关系曲线图，纵坐标采用对数坐标
三、实验结论
MATLAB集成开发环境
系统建模与仿真（一）
——2FSK在高斯白噪声信道中的传输性能
matlab——simulink——file——m文件
随机整数产生器
Random Integer Generator:
Communication Blockset-Comm.Sources-Date Sources
BFSK基带调制器M-FSK Modulator Baseband:
Communication Blockset-Modulation-Digital Baseban Modulation-Fm
错误率统计模块
Error Rate Calculation Communication Blockset-Comm Sink
选择器模块
Selector:
Simulink-Signal Routing
工作区写入模块To Workspace:Simulink-sinks
加性高斯白噪声信道模型AWGN Channel:Communication Blockset-Channels
本实验程序需要运行多次才能够得到信道的信噪比与信号的误比特率之间的关系，为此需要编写如下的脚本程序（保存为文件
project1_main.m）。
系统建模与仿真（二）
——BFSK在多径瑞利衰落信道中的传输性能matlab——simulink——file——m文件
多径瑞利衰落信道模块
Multipath Rayleigh Fading Channel: Communication Blockset-Channels
Goto:
Simulink-Signal Routing From:
Simulink-Signal Routing。