通過是否需要提取GMSK信號的載波相位和頻偏，可將GMSK解調分為相干和非相干兩種方式。相干解調需要收發端信號的載波、相位和顏偏完全一致，因此需要進行載波同步、相位同步等算法，是一種精確度較髙的解調方法，適用于接收機擁有載波恢復電路的情況。但這種解調技術不僅提高了接收機的成本，而且在信干比、信噪比較小的時候，同步和估計的技術效果較差。

對于短突發情況，更能使用，因此有時只能選取誤碼性能差一些的非相干解調算法。非相干解調技術中以差分解調最為典型，解調端無需進行載波、相位同步和相位的提取。本人在十幾年前在移動集群通信系統中就采用了差分解調，而后在船舶自動識別系統（AIS）中也采用了此算法。下面這個系列文章可以讓你充分了解該算法的優缺點和應用場景。

大學畢業設計一席談之二十五 GMSK差分解調仿真(11)AIS系統的組成

一般情況下，相干解調的性能優于非相干解調，但相干解調對本地恢復的載波頻率以及相位較為敏感，如果本地載波恢復不理想，會造成嚴重的解調失真，所以相干解調需要接收端設計復雜的載波恢復電路，常用的載波恢復方法因鎖定時間較長，基本不適合突發通信，從而基本不應用于突發通信，尤其是短突發情況，因此在較短時間內會存在載波頻率及相位恢復精度不足甚至無法恢復的缺陷。非相干解調法雖然性能略遜于相干解調（準相干解調性能只有較小差距），但是具有一定的抗頻偏以及抗相偏的能力，且硬件結構簡單，易于實現。本文對1bit相位差分解調，2bit相位差分解調以及線性近似的GMSK解調原理進行闡述，然后通過仿真對比分析誤碼率性能以及抗頻偏性能，確定系統最終解調方案。

GMSK信號最佳解調算法是相干條件下的MLSE檢測算法 ，此時GMSK的誤比特率與QPSK的接近，但是這種算法需要準確地恢復相干載波，增加解調器的復雜度 ，且在移動快衰落環境 下 ，對 相干載波相位的恢復是相當困難甚至是不可能的 ，從而導致解調器的誤比特率存在下限，因而不適合衛星移動信道環境下應用。

非相干解調算法(如差分解調、限幅鑒頻等)不需要對載波相位進行恢復 ，因而解調相對簡單，但在AWGN信道 ，其性能比相干解調要差許多。根據Laurent分解原理，GMSK信號可以分解為多個PAM信號的和，此時可以采用準相干解調方式，這種解調算法不需要恢復相干載波，通過采用信道估計匹配濾波 的方法進行解調，與最佳相干MLSE解調算法相比，其性能損失不大，但算法的復雜性和運算量大大降低。另外 ，GMSK進行準相干解調時，對位同步要求簡單，具有一定的抗干擾特性。因此，在衛星移動通信系統中選用GMSK信號且采用準相干解調算法是比較合適的。

為何之前提到的集群通信系統中沒有采用準相干解調算法呢？這不僅要考慮之前所說的因素，還要考慮發送端，因為編碼方式的不同會導致解調算法的差異！先來看一篇碩士論文，它里面把解調方式之間的差異講的比較明白，不足之處也一并指出！請大家同時要注意發端的差異！！！

2bit相位差分解調與1bit相位差分解調最大的區別是發射端需要采用差分編碼。在AIS系統中，發端采用的NRZI編碼也是一種差分編碼方式，因此如果采用2bit相位差分解調算法，可以在接收端直接恢復出原始碼元，不需要進行NRZI解碼。當年本人開發的集群系統中也是這樣的情況！

本段解釋了為何需要進行相位旋轉！沒有提到發端需要差分編碼？請謹記：沒有差分編碼無法進行這樣的準相干解調！

圖中的信噪比值是錯誤的，這是論文的瑕疵，作者不知道信噪比和EbNo的換算！還有準相干解調的信噪比優勢沒這么小，才不到2dB？不可能！

注：不能單議頻偏值，還要看符號率！最好給出頻偏和符號率的比值！

準相干解調對于頻偏的敏感性確實非常大！看看本人在這方面所作的仿真，就是在之前的程序上加入頻偏，再看誤碼性能！先看視頻講解，再看代碼！

代碼來啦！

審核編輯：劉清