ch1仿真的作用课件.ppt

图1-6揭示了建模过程的辨证关系。 (1)仿真运行时间和模型复杂度之间的关系： 仿真的一个理想特征就是仿真代码运行速度快。简单模型会比复杂的模型运行得快，因为每次仿真启动模型时只需运行较少行数的计算机代码。 然而，简单的模型可能无法完全刻画器件的重要特性，因此得出的仿真结果可能不准确。在这种情况下，就得动用更复杂的模型。复杂些的模型可能会给出更准确的仿真结果，但精度的提高往往是以增加仿真运行时间为代价。 模 型 (2)建模误差与复杂度的关系： 高的仿真精度和快的运行速度两者往往难以兼得，一个好的仿真能同时提供合理的精度和合理的运行速度。 当然，当仿真指标要求具有高精度时，在精度与运行速度二者间作折衷就严重受限了。在这种情况下，模型必须足够复杂，以充分保证所要求的精度，而仿真运行时间可能难免就要增加了。 建模代价与模型复杂度之间存在的关系： 在建立精确的仿真模型之前，更复杂的模型往往要求进行广泛的测量。 如 建立非线性放大器模型。如 出现多源干扰和严重频率选择性衰落时的无线通信信道建模。 模 型 值得注意的是，这些测量也需要资源（设备与工程时间）。 同时必须注意，复杂模型比简单模型更易出错。 从解析模型到离散时间（数字）仿真模型的转化涉及到很多的假设和近似： 在物理元器件和解析模型中出现的电压和电流是时间的连续函数。从解析模型转向仿真模型，也就从连续域转到了离散域。该过程涉及对电压和电流的时间采样和幅度量化。其中采样过程会引入混叠误差，而幅度量化会导致量化误差。 模 型 采用浮点处理器的仿真中，量化误差经常可以忽略不计；而在仿真采样频率要作适当选择时，要注意混叠误差。 通过提高采样率可以减小混叠误差，但提高采样率要求用更多的采样点来表示给定的数据段，结果是运行仿真必须处理更多的采样点，从而增加了仿真运行的时间，因而必须在采样频率和仿真运行时间之间作折衷。 所以，我们不该一味地消除仿真误差，而应该寻求一个仿真既具有合理运行时间又满足精度要求。 本节目的：理解建模的精度、复杂度和计算量间的辨证关系。解析模型（方程）是物理元器件的抽象，涉及到很多假设和近似。仿真模型基于解析模型，涉及到更进一步的假设和近似。在此过程中，必须高度谨慎，以保证仿真模型的有效性，并保证仿真结果能反映实际情况。 模 型 第四节 确定性与随机性仿真 （一） 一个确定性仿真的实例 （二） 一个随机性仿真的实例 仿真分确定性仿真和随机性仿真两种。 确定性仿真的一个例子是固定电路的SPICE仿真。 这种仿真是电路（系统）对某些确定性输入信号的响应，各种电路元件和电路的输入用开发的软件程序来表示，仿真在电路网络的每一个支路中产生电流，并因此在每个电路元件上产生电压。电压和电流常表示成波形。 因为电路（系统）是固定的，输入信号是确定性的，每次运行仿真都会得到相同的结果。 如果用传统方法（纸和笔）来求解电路网络，也会得到同样波形。 采用仿真是为了节省时间和避免在进行冗长计算时可能出现计算错误 确定性与随机性仿真 随机性仿真是出现随机量的仿真。 现在假设网络的输入为随机波形（即一个随机过程的样本函数）。而系统模型可能要求电阻器的电阻为一个具有某种概率密度函数的随机变量。仿真结果将不再是一个确定性波形，而对波形进行采样会得到一组随机变量。 一个示例：假定某个电路元件两端电压记为e(t)，进行仿真来产生在1毫秒时e(t)的数值。也就是说，想要得知e(0.001) 。 在确定性仿真中，e(0.001)是一个固定填，每次仿真都得到同样结果。使用传统分析方法也会得到相同数值。 在随机性仿真中，e(0.001)是一个随机变量，每次仿真都得到该随机变量的一个不同的值。 确定性与随机性仿真 其中Eb为符号能量，No为单边噪声功率谱密度，Q(x)为高斯Q函数定义如下： 另一个例子：数字通信系统，其接收信号由发送信号和随机噪声叠加而成。假设我们的任务是计算接收机输出端的误符号率，从通信原理可知，如果调制格式为BPSK，信道为AWGN信道，误符号率为 确定性与随机性仿真 注意PE是一个数而不是随机变量，尽管接收机输入端出现了随机量（噪声）。PE值是无数次试验的平均。 这里的试验：让数字信号通过系统和观察结果。结果当然是在接收机输出端要么作出正确判决，要么观察到一个差错。 对遍历性（Ergodic）过程，可以用两种不同方法确定差错概率。 第一种方法是：可以观察单个的发送位，并通过总体均值（Ensemble Average)来计算PE。 确定性与随机性仿真 另一种方法是：通过发送无穷多个二进制符号，使用单个噪声样本函数，再作时间平均来确定PE 。 这里的关键是，使用了无穷多个被发送的二进制符号来计算PE 。如果不是基于无穷多个，而是用有限多个被发送的二进制符号来估算PE