我实际上没有答案，只有想法，但由于这是一个谜，我可能会将这些作为（隐藏为剧透文本）提示给其他人，这可能有我想念的想法：

因此，MSK 通常被介绍为

由 I 和 Q 分量上的半个符号时间偏移 BPSK 表示。这在这里非常方便（避免乘法器）——BPSK 可以在各自的轴上这个想法是，在符号周期之间的边界处，相位是连续的，除了在另一个组件承载 BPSK 星座点的点处精确地设置零之外，无法以任何其他方式实现 wlog。因此，最小可行 MSK 调制具有$\pm 1$

$$\begin{align} I&= [- {s_1} && 0 && -{s_2} && 0 && -{s_3}&\dots ]\\Q&= [ 0 && s_1 && 0 && s_2 && 0 & \dots ] \end{align}$$

作为样本，是要传输的比特，差分表示为。这看起来一点也不像 CPFSK，但我们必须意识到两个连续样本之间的前进需要两个不同的值：$s_n$$\pm 1$

• 对于具有偶数索引的样本，无论具有哪个值，以下样本总是进一步 -90°$n$$s_{n/2}$
  

• 对于具有奇数索引 ，则相位超前为 -90°，如果位不同，则相位超前为 +90°。$n$$s_{\lfloor n/2\rfloor}=s_{(n+1)/2}$

考虑到连续样本的相位差作为瞬时频率，我们因此看到我们得到了样本之间的常数和或的交替，携带信息。我什至不再相信这符合成为 MSK 的标准。$-\frac \pi2$$0$$-\frac \pi2$

由于我们可能需要频谱对称性，我们将采用通常的技巧将信号频率移动采样率的一半（即“乘法”与）。$[-1\,+1\,-1\,+1\,\dots]$

哦，我有一种高斯脉冲整形器的方法，但这只是适用

事物与自身的重复卷积收敛于高斯的事实——与 CLT 工作的原因相同。

这意味着我可以级联一组移动平均滤波器——所有这些滤波器都可以在没有乘数的情况下工作以获得近似的高斯滤波器。

可悲的是，这并不能从本质上解决问题

我上面的 MSK 方法基本上只允许每个符号 1 个样本——但我们至少可以重新创建 GMSK 格子的符号间依赖性特征。