GMSK高斯最小偏移键控仿真研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

高斯最小偏移键控（GMSK）作为一种连续相位调制技术，在现代数字通信系统中占据重要地位。其独特的恒定包络特性，让信号经过非线性功率放大器时不会产生频谱扩展，极大减少了对相邻信道的干扰；同时，较高的频谱利用率使其能在有限带宽内高效传输数据，在 GSM、蓝牙、卫星通信等领域得到广泛应用。

通过对 GMSK 进行仿真研究，能够深入理解其调制机理、信号特性以及在不同信道环境下的性能表现。这不仅可以为实际通信系统的设计与优化提供理论依据和数据支持，还能帮助研究者探索 GMSK 与其他技术的结合方式，进一步拓展其应用范围，具有重要的理论和工程价值。

二、GMSK 调制原理回顾

GMSK 是在最小频移键控（MSK）基础上发展而来的。MSK 通过控制载波频率的偏移来传输数字信息，其调制指数为 0.5，保证了信号相位的连续性。而 GMSK 则在 MSK 调制前加入了高斯低通滤波器，对输入的基带矩形脉冲进行整形。

高斯低通滤波器的作用至关重要，它的冲激响应为高斯函数，能够平滑基带信号的跳变，使得 GMSK 信号的相位变化更加缓慢，有效抑制了信号的带外辐射，进一步提升了频谱利用率。其 3dB 带宽 B 与符号周期 T 的乘积（BT）是一个关键参数，常见的取值有 0.3、0.5 等，不同的 BT 值会对 GMSK 信号的频谱特性和误码性能产生显著影响。

三、GMSK 仿真模型搭建

（一）仿真工具选择

本次仿真采用 MATLAB/Simulink 作为主要工具。MATLAB 强大的数值计算能力和丰富的信号处理函数，以及 Simulink 直观的图形化建模环境，能够便捷地实现 GMSK 调制、传输、解调等全过程的仿真。

四、仿真结果分析

（一）基带信号与高斯滤波后信号波形

仿真得到的基带矩形脉冲序列波形呈现出明显的跳变特征，而经过高斯滤波后的信号波形则变得平滑，跳变处的斜率减小。这表明高斯滤波器有效抑制了基带信号的高频分量，为后续调制后信号的频谱特性改善奠定了基础。

例如，当 BT=0.3 时，滤波后的信号跳变更加平缓，相比 BT=0.5 的情况，高频成分更少。

（二）GMSK 调制信号的时域特性

GMSK 调制信号的时域波形呈现出连续变化的特征，其幅度保持恒定（恒定包络），相位随时间连续变化，没有跳变现象。这一特性是 GMSK 区别于其他调制方式的重要标志，也是其具有良好频谱特性的原因之一。

通过观察调制信号的相位曲线，可以清晰地看到相位的连续变化，进一步验证了 GMSK 的相位连续性。

（三）GMSK 调制信号的频谱特性

对 GMSK 调制信号进行频谱分析，其频谱主瓣窄，旁瓣衰减快，具有良好的频谱集中性。随着 BT 值的减小，频谱主瓣宽度变窄，旁瓣衰减更快，频谱利用率更高，但同时也会增加符号间干扰。

例如，BT=0.3 时的 GMSK 信号频谱主瓣宽度明显小于 BT=0.5 时的情况，旁瓣电平也更低，说明其对相邻信道的干扰更小。

（四）不同信道环境下的误码性能

在 AWGN 信道中，随着信噪比的提高，GMSK 的误码率逐渐降低。当信噪比足够大时，误码率趋近于零。通过仿真可以得到 GMSK 在 AWGN 信道中的误码率曲线，该曲线能够直观反映出信号在噪声环境下的抗干扰能力。

在多径衰落信道中，由于信号的衰落和时延扩展，GMSK 的误码性能有所下降。与 AWGN 信道相比，在相同信噪比下，多径衰落信道中的误码率更高。通过仿真可以研究不同衰落参数对 GMSK 误码性能的影响，为抗衰落技术的设计提供参考。

五、参数对 GMSK 仿真结果的影响

（一）BT 值的影响

BT 值是高斯滤波器 3dB 带宽与符号周期的乘积，是影响 GMSK 性能的关键参数。

当 BT 值减小时，高斯滤波器的带宽变窄，对基带信号的平滑作用更强，调制信号的频谱更加集中，旁瓣衰减更快，频谱利用率更高，但符号间干扰会增加，导致误码率上升。

当 BT 值增大时，情况则相反，频谱主瓣变宽，旁瓣衰减变慢，但符号间干扰减小，误码率降低。因此，在实际应用中需要根据具体的通信需求，选择合适的 BT 值，在频谱利用率和误码性能之间进行权衡。

（二）比特率的影响

比特率的大小决定了符号周期的长短。当比特率提高时，符号周期减小，信号的变化速度加快，调制信号的频谱主瓣宽度增加，需要更宽的信道带宽。同时，在相同的信道条件下，较高的比特率会导致符号间干扰加剧，对解调性能提出更高要求。

通过仿真可以对比不同比特率下 GMSK 的信号特性和误码性能，为通信系统的速率设计提供依据。

（三）信噪比的影响

信噪比是衡量信道质量的重要指标。在仿真中，信噪比的变化对 GMSK 的误码性能影响显著。随着信噪比的提高，接收端能够更准确地从噪声中提取有用信号，误码率降低。

通过绘制不同信噪比下的误码率曲线，可以确定 GMSK 在满足一定误码率要求时所需的最低信噪比，为通信系统的链路预算提供数据支持。

六、仿真研究结论与展望

通过对 GMSK 的仿真研究，清晰地展现了其调制过程、信号特性以及在不同参数和信道环境下的性能表现。GMSK 的恒定包络特性和良好的频谱利用率得到了充分验证，其相位连续性确保了信号的频谱集中性，使其在实际通信系统中具有独特的优势。

未来的仿真研究可以进一步拓展，例如将 GMSK 与自适应调制、信道编码等技术相结合，研究其在复杂通信环境下的综合性能；探索 GMSK 在更高频段、更高数据速率通信中的应用潜力；利用机器学习等先进算法对 GMSK 的调制解调过程进行优化，提升其在恶劣信道条件下的性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王爱军.认知跳频中高斯最小频移键控传输研究[D].哈尔滨工业大学,2010.DOI:10.7666/d.D265584.

[2] 杨允军,武传华.用MATLAB实现GMSK信号的产生与解调[J].无线电工程, 2005, 35(9):3.DOI:10.3969/j.issn.1003-3106.2005.09.022.

[3] 陈淑融,王勇.GMSK调制及其在软件无线电上的应用[J].电子测试, 2010(5):81-85.DOI:10.3969/j.issn.1000-8519.2010.05.020.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇