Near maximum-likelihood (ML) detector 는 한마디로 maximum-likelihood sequence estimation (MLSE) 방법을 suboptimum 한 환경에서 동작하는 Viterbi algorithm (VA) 으로 구현하여 복잡성의 문제를 해결하면서 가능한 한 좋은 성능을 얻기 위한 reduced state VA 수신 방식으로 정의될 수 있으며 본 연구에서는 HF modem 을 이 수신 방식으로 구성하여 VA 로 구현되는 MLSE 의 복잡성을 해결한 수신기를 제시하고 그 성능을 알아보았다. VA 의 성능은 noise whitening matched filter 를 prefilter 로 사용할 때 가장 좋게 되나 fading 이 심한 HF 채널에서 그의 실제적 구현은 매우 어려운 문제이다. 따라서 본 논문에서는 prefiltering 없이 linear feedforward channel estimator 에 예측기능을 추가하여 near ML detector 를 구현하였으며 이를 software HF channel simulator 를 이용하여 채널의 여러 특성에 따른 성능을 분석하였다. 송신단의 변조 방식으로 2400 baud 의 4 phase PSK 와 8 phase PSK 를 각각 실험하였으며 후자의 경우는 채널왜곡에 의한 error 정정을 위해 convolutional coding 에 대한 soft decision decoding 기능을 수신과정에 포함시켜 실험하였다. 마지막으로 adaptive decision feedback equalizer 방식과의 성능 비교를 위해 SNR 에 따른 오율을 실험하였는데 그 결과 대략 20 dB 이내에서 near ML detector 가 더 좋은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.