将sMSK(t)波形通过一具有一定噪声功率的高斯信道，观察不同信噪比时对a(t)解调的误码率。

这个问题需要进行一定的信号处理和模拟仿真。下面是一个可能的解决方案：

1. 生成sMSK调制信号。
- 根据sMSK调制的定义，可以通过一个低通滤波器对二进制序列进行调制。具体可以使用MATLAB中的 `comm.MSKModulator` 函数进行生成。
- 生成的调制信号可以表示为sMSK(t)。

2. 添加高斯噪声。
- 可以使用MATLAB中的 `awgn` 函数添加一定功率的高斯噪声。
- 添加噪声后的信号可以表示为r(t) = sMSK(t) + n(t)，其中n(t)是高斯噪声。

3. 解调信号。
- 对r(t)进行解调，可以使用一个匹配滤波器，具体可以使用MATLAB中的 `comm.MSKDemodulator` 函数进行解调。
- 解调后的信号可以表示为a(t)。

4. 计算误码率。
- 通过比较二进制序列得到误码数，再除以总比特数得到误码率。
- 需要对不同的信噪比进行模拟仿真，可以使用循环语句来实现。

代码示例：

% 生成sMSK调制信号
modulator = comm.MSKModulator();
data = randi([0 1], 1000, 1); % 生成1000个二进制序列
sMSK = modulator(data); % 进行sMSK调制

SNR = 0:2:20; % 设置信噪比范围

for i = 1:length(SNR)
    % 添加高斯噪声
    r = awgn(sMSK, SNR(i), 'measured'); % 添加高斯噪声

    % 解调信号
    demodulator = comm.MSKDemodulator();
    a = demodulator(r); % 进行解调

    % 计算误码率
    numErrors = 0;
    for j = 1:length(data)
        if data(j) ~= a(j)
            numErrors = numErrors + 1;
        end
    end
    ber(i) = numErrors / length(data); % 计算误码率
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(SNR, ber, 'o-');
xlabel('信噪比（dB）');
ylabel('误码率');
title('不同信噪比下的误码率');

运行代码后，会得到不同信噪比下的误码率曲线。可以通过修改SNR的范围和其他参数来进行实验和观察不同的误码率效果。