Целью моей самостоятельной работы является  усвоение материала статьи «MSK сигналы с гауссовой огибающей (GMSK)» и проработка имитационной модели в среде MatLab,отразив все используемые в статье иллюстрации. В данной статье будут отражены результаты моей работы.
Начнем с краткого описания GMSK: 
GMSK является манипуляцией с минимальным сдвигом (MSK) с использованием предмодуляционного гауссовского ФНЧ, с помощью которого увеличивается спектральная эффективность колебания, за счёт уменьшения ширины главного лепестка и уровня боковых лепестков спектральной плотности. Основная особенность этого способа модуляции состоит в том, что приращение фазы несущего колебания на интервале времени, равном длительности Тс одного символа, всегда равно +90 или -90 в зависимости от знаков символов модулирующего сигнал.
А теперь рассмотрим  имитационную модель, полученную мной в среде MatLab (Рисунок 1) :
Рисунок 1. Имитационная модель GMSK.
Данная модель, представленная на рисунке 1, отражает все используемые в статье иллюстрации. Для этого я использовала стандартные блоки из системы моделирования Simulink. Генератор случайных чисел генерирует целые числа , случайно распределенные в диапазоне [0, М-1].Далее стоит преобразователь однополярного входного сигнала в биполярный выходной сигнал. Затем сигнал подается на модуляторы (GMSK, MSK) и фильтр Гаусса. С выходов модуляторов снимаются глазковые диаграммы и спектры GMSK и MSK сигналов. Для просмотра синфазной I(t) и квадратурной Q(t) составляющих  сигнала  необходимо использовать блок Complex to Real-Imag, который выделяет мнимую и действительную части сигнала. С целью просмотра спектров GMSK сигнала при различных ВТ и MSK сигнала на одном графике, я использовала 4 модулятора GMSK с различными параметрами ВТ (0.3, 0.5, 0.7, 1) и модулятор MSK, объединив их блоком Mux, который позволяет объединить поступающие на него сигналы, выведя их на один блок Spectrum Scope, увидев при этом все спектры одновременно. Для иллюстрации импульсных характеристик и нормированных АЧХ фильтра Гаусса при различных ВТ использовала визуализацию характеристик фильтров (Filter Visualization Tool).  Просмотр сигнала на выходе фильтра Гаусса с  
ВТ =(0.3, 0.5, 0.7, 1) производится блоком Scope.
Рассмотрим подробнее фильтр Гаусса. ФНЧ Гаусса задается импульсной характеристикой вида:
,
где ВТ-безразмерная величина. Параметр ВТ показывает во сколько раз полоса фильтра Гаусса по уровню  - 3 дБ отличается  от скорости передачи информации Br, выраженной в единицах измерения частоты. Диапазон значений параметра ВТ лежит в пределах 1 > BT > 0. Теперь сравним импульсные характеристики и нормированные АЧХ фильтра Гаусса при различных ВТ (рисунки 2-5) 
Рисунок 2. Импульсные характеристики фильтра Гаусса
при Т=1 и различных ВТ(использованы в статье).
Рисунок 3. Импульсные характеристики фильтра Гаусса
при различных ВТ (принадлежат модели).
Рисунок 4. Нормированные АЧХ фильтра Гаусса
при различных ВТ(использованы в статье).
Рисунок 5. Нормированные АЧХ фильтра Гаусса
при различных ВТ (принадлежат модели).
Сравнивая данные графики (рисунки 2-5) можно отметить, что графики, полученные мною, вполне соответствуют графикам представленным в статье.
Далее посмотрим сигнал на выходе фильтра Гаусса при различных ВТ (рисунки 6 и 7).
Рисунок 6. Сигнал на выходе фильтра Гаусса
при различных ВТ (использованы в статье).
Рисунок 7. Сигнал на выходе фильтра Гаусса
при различных ВТ (принадлежат модели).
Проанализировав  полученные осциллограммы (рисунки 6 и 7) видно, что применение Гауссова  фильтра приводит к межсимвольной интерференции тем больше, чем меньше ВТ, хотя и внешне полученные мной осциллограммы отличаются от заданных. Далее для визуальной оценки межсимвольной интерференции воспользуемся глазковыми диаграммами, приведенными на рисунках 8 и 9.
Рисунок 8. Глазковые диаграммы при различных ВТ
( использованы в статье ).
Рисунок 9. Глазковые диаграммы при
различных ВТ ( принадлежат модели ).
Из полученных диаграмм (рисунки 8 и 9) отчетливо видно, что с уменьшением ВТ межсимвольная интерференция усиливается ввиду расширения фильтра Гаусса. (внешний вид глазковых диаграмм, представленных мной, полностью соответствуют диаграммам , используемым в статье).
Теперь перейдем к рассмотрению комплексной огибающей и спектра GMSK сигнала при изменении параметра ВТ. Комплексная огибающая MSK сигнала имеет вид: z(t) = I(t) + jQ(t) ,  где I(t) – синфазная составляющая, а Q(t) -  квадратурная составляющая. На рисунках 10 и 11 представлены составляющие огибающей при GMSK модуляции и различных ВТ.
Рисунок 10. Синфазная и квадратурная составляющие
комплексной огибающей GMSK сигнала при различных ВТ
( использованы в статье ).
Рисунок 11. Синфазная и квадратурная составляющие
комплексной огибающей GMSK сигнала при различных ВТ
( принадлежат модели ).
Глядя на рисунки 10 и 11 можно заметить, что при уменьшении ВТ составляющие I(t) и Q(t) сглаживаются. 
В завершении статьи рассмотрим спектр MSK и GMSK сигналов при различных ВТ. 
Рисунок 12. Спектр MSK и GMSK сигналов при различных ВТ
( использованы в статье ).
Рисунок 13. Спектр MSK и GMSK сигналов при различных ВТ
( принадлежат модели ).
Анализируя представленные рисунки 12 и 13 отчетливо видно, что в спектре GMSK при уменьшении ВТ уменьшаются уровни боковых лепестков и значительно возрастает скорость убывания спектра.
В данной статье были представлены результаты моей работы. В целом, у меня получилось отразить все используемые в статье иллюстрации, проработав  имитационную модель в среде MatLab.
Литература:
1.     Скляр Б. «Цифровая связь». М.: издательство Вильямс, 2004г.