FR 2913291 A1 20080905 FR 0851317 A 20080229 SYSTEMES ET PROCEDES DE DETERMINATION DE SEUILS DE DETECTION D'UNE TECHNIQUE DE DETECTION DE SPECTRE MULTI-RESOLUTION (MRSS) POUR LES SYSTEMES DE RADIOS COGNITIVES (CR) Domaine de l'invention [0002] Les exemples de modes de réalisation de l'invention concernent d'une façon générale les radios cognitives, et plus particulièrement la détermination de seuils de détection d'une technique de détection de spectre multi-résolution (MRSS). Résumé de l'invention [0003] Selon un mode de réalisation de l'invention, des procédés de détection de spectre telle que, par exemple, la détection de spectre multi-résolution (MRSS) peuvent être utilisés pour détecter le taux d'occupation dans un spectre dynamique. La MRSS peut être un procédé de détection d'énergie pouvant ne pas nécessiter de bancs de filtres pour le réglage de la bande passante de résolution. Selon un mode de réalisation de l'invention, des systèmes et des procédés peuvent être proposés pour déterminer les seuils de détection à utiliser avec la MRSS. Ces seuils peuvent être basés sur un taux de fausses alarmes acceptable et des paramètres MRSS tels que, par exemple, le type et la durée d'une fenêtre et le nombre de moyennes. [0004] Selon un mode de réalisation de l'invention, il peut exister un procédé de détermination de seuils pour la détection de spectre. Ce procédé peut comprendre la réception d'un taux de fausses alarmes, ce taux de fausses alarmes étant associé aux fausses identifications de taux d'utilisation d'un segment de spectre, le taux étant associé aux fausses identifications de taux d'utilisation d'un segment de spectre, à la détermination d'un plancher de bruit dépendant d'un facteur de bruit et des caractéristiques d'une fenêtre de détection de spectre multi-résolution (MRSS), et au calcul d'un seuil de détection basé au moins en partie sur le taux de fausses alarmes et le plancher de bruit. [0005] Selon un autre mode de réalisation de l'invention, il peut exister un système de détection de spectre. Ce système peut comprendre une antenne pour la réception d'une partie d'un spectre radiofréquence (RF), et un module de détection de spectre. Le module de détection de spectre peut avoir pour fonction de recevoir un taux de fausses alarmes, le taux de fausses alarmes étant associé aux fausses identifications de taux d'occupation d'un segment de spectre, déterminer un plancher de bruit dépendant d'un facteur de bruit et des caractéristiques d'une fenêtre de détection de spectre multi-résolution (MRSS), et calculer un seuil de détection basé au moins en partie sur le taux de fausses alarmes et le plancher de bruit. Brève description des multiples vues du(des) dessin(s) [0006] Ayant ainsi décrit l'invention en termes généraux, référence va être faite aux dessins annexés, qui ne sont pas nécessairement à l'échelle, et dans lequel : [0007] la figure 1 illustre un schéma synoptique fonctionnel d'un exemple de système de radio cognitive selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. [0008] La figure 2 illustre un exemple d'organigramme du système de radio cognitive de la figure 1, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. [0009] La figure 3 illustre certaines valeurs fNBW à titre d'exemples de fenêtres cosaecft) , selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. [0010] La figure 4 illustre un exemple d'histogramme de la puissance de bruit détectée sur différentes durées de fenêtres et nombres de moyennes, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention ; [0011] La figure 5 illustre un exemple de taux de fausses alarmes, avec une fenêtrecos4L= 100 kHz, et NAVG = 1, 10, 100 et 1000, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. [0012] La figure 6 illustre un exemple de comparaison de valeurs théoriques et de simulation sur la Détermination de Niveau de Seuil avec une fenêtre cos4(zfwt) L= 100 kHz, et PFA = 0.1, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. ] La figure 7A illustre un exemple de probabilité de détection erronée avec une fenêtre cos4(zfvt) où fw= 100 kHz qui est modulée jusqu'à 600 MHz et divers NAVG = 1, 10, 100 et 1000, le signal d'entrée 10 étant un signal CW à 600 MHz, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. [0014] La figure 7B illustre un exemple de probabilité de détection erronée avec une fenêtre cos4(zfvt) où fw= 100 kHz qui est modulée jusqu'à 600 MHz 15 et divers NAVC = 1, 10, 100 et 1000, le signal d'entrée étant un signal ATSC à 600 MHz, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. Description détaillée de l'invention 20 [0015] Des modes de réalisation de l'invention vont maintenant être décrits plus complètement ci-après, en référence aux dessins annexés, dans lesquels sont illustrés certains des, mais non la totalité des modes de réalisation de l'invention. En fait, ces inventions 25 peuvent prendre corps sous bien des formes différentes et ne doivent pas être interprétées comme limitées aux modes de réalisation exposés dans les présentes ; au lieu de cela, ces modes de réalisation sont proposés de façon à ce que cette description satisfasse aux réglementations en vigueur. Les mêmes numéros désignent les mêmes éléments d'un bout à l'autre. [0016] Selon un mode de réalisation de l'invention, des systèmes et des procédés peuvent être proposés pour déterminer un ou plusieurs niveaux de seuil de détection appropriés utilisables avec la détection de spectre multi-résolution (MRSS) utilisée par les exemples de radio cognitive pour la détermination du taux d'occupation (ex. vacant ou occupé) à l'intérieur d'un ou plusieurs canaux spectraux. Un exemple de système de radio cognitive utilisant la MRSS et des seuils de détection associés vont être présentés avant les exemples de systèmes et procédés de détermination des seuils de détection. Dans un exemple de système de radio cognitive, les seuils de détection MRSS peuvent être utilisés dans des modules de détection tels des modules de détection grossière, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. [0017] A. Présentation d'un exemple de système [0018] La figure 1 illustre un organigramme d'un exemple de système de radio cognitive selon un mode de réalisation de l'invention. Comme illustré, la figure 1 illustre une radio cognitive 100 qui peut comprendre une antenne 116, un commutateur d'émission/réception 114, un frontal radio 108, un module de détection de spectre en large bande analogique 102, un convertisseur analogique-numérique 118, un module de traitement de signaux 126, et un module de contrôle d'accès au support (MAC) 124. [0019] Durant le fonctionnement du système de radio cognitive de la figure 1, qui sera décrit en conjonction avec l'organigramme de la figure 2, des signaux d'entrée radiofréquence (RF) peuvent être reçus par l'antenne 116. Dans un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, l'antenne 116 peut être une antenne en large bande utilisable sur une large bande de fréquence, peut-être de la plage de plusieurs mégahertz (MHz) à la plage multi-gigahertz (GHz). Les signaux d'entrée reçus par l'antenne 116 peuvent être transmis ou fournis d'une manière ou d'une autre au module de détection de spectre en large bande analogique 102 via le commutateur d'émission/réception 114 (bloc 202). Le module de détection de spectre 102 peut comprendre un ou les deux d'un module de détection grossière 104 et d'un module de détection fine 106, ou un autre exemple encore de module de détection de spectres pour exécuter les procédés de détection de spectre et les calculs décrits dans les présentes. Le module de détection grossière 104 peut détecter l'existence ou la présence de segments de spectre suspects (ex. des segments de spectre potentiellement utilisés). Le module de détection grossière peut utiliser un ou plusieurs seuils PTH décrits dans les présentes pour détecter les segments de spectre suspects, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. Le module de détection fine 106 peut scruter ou analyser d'une manière ou d'une autre les segments de spectre suspects détectés pour déterminer les types de signaux et/ou schémas de modulation particuliers utilisés dans les présentes. [0020] Pour revenir à la figure 2, le module de détection grossière 104 peut déterminer initialement le taux d'occupation du spectre du signal d'entrée reçu en utilisant un ou plusieurs seuils PTH décrits dans les présentes (bloc 204). L'information de taux d'occupation du spectre peut être convertie d'une forme analogique à une forme numérique par le convertisseur analogique-numérique (A/N) 118, qui peut être un convertisseur A/N (CA/N) à faible vitesse selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention L'information de taux d'occupation du spectre fournie par le convertisseur A/N 118 peut être reçue par le module de reconnaissance de spectre 120 dans le module de contrôle d'accès au support (MAC) 124. Le module de reconnaissance de spectre 120 peut exécuter un ou plusieurs calculs sur l'information d'occupation de spectre numérique pour reconnaître si un ou plusieurs segments de spectre sont actuellement utilisés ou occupés par d'autres. Le module de reconnaissance de spectre 120 peut être mis en oeuvre sous forme de matériel, de logiciel, ou d'une combinaison des deux. [0021] Dans certains cas, selon les segments de spectre reconnus, le module MAC 124 peut demander une recherche plus approfondie du taux d'occupation du spectre (bloc 206). Dans ce cas, le module de détection fine 106 peut avoir pour fonction d'identifier les types de signaux et/ou schémas de modulation particuliers utilisés dans au moins une partie du taux d'occupation du spectre (bloc 208). L'information identifiant les types de signal et/ou schémas de modulation peut ensuite être numérisée par le convertisseur A/N 118, et fournie au module de reconnaissance de spectre 120. L'information à propos du type de signal et/ou schéma de modulation peut être nécessaire pour déterminer l'impact des interférences dans les segments de spectre suspects détectés. [0022] Selon un mode de réalisation de l'invention, le module de reconnaissance de spectre 120 peut comparer l'information issue du module de détection grossière 104 et/ou du module de détection fine 106 avec une base de données d'usage du spectre (bloc 210) pour déterminer une tranche de spectre disponible (ex. non occupée ou sûre) (bloc 212). La base de données d'usage du spectre peut comprendre des informations concernant les types de signaux connus, les schémas de modulation et les fréquences associées. De même, la base de données d'usage du spectre peut comprendre un ou plusieurs seuils pour déterminer si l'information issue du module de détection grossière 104 et/ou du module de détection fine 106 est indicatrice d'un ou plusieurs spectres occupés. Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, la base de données d'usage du spectre peut être mise à jour en se basant sur les informations reçues depuis une source externe, y compris celles diffusées périodiquement depuis une source externe, y compris des informations périodiques diffusées depuis une station de base ou autre station distante, des enregistrements d'informations amovibles (ex. puces amovibles, mémoires, etc.) et des gisements de données sur Internet. En variante, la base de données d'usage du spectre peut être mise à jour en se basant sur des techniques d'apprentissage adaptatives qui peuvent comprendre un mode de tâtonnement, des configurations de test, des calculs statistiques, etc. [0023] Les résultats de détection déterminés par le module de reconnaissance de spectre 120 peuvent être transmis au contrôleur (ex., module d'allocation de spectre) du module MAC 124, et une autorisation peut être requise pour utiliser un spectre particulier (bloc 214). Sur approbation du contrôleur, le bloc de reconfiguration du module MAC 124 peut fournir des informations de reconfiguration au frontal radio 108 via le module de traitement de signal 126 (bloc 218). Dans un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, le frontal radio 108 peut être reconfigurable pour fonctionner à différentes fréquences ( agile en fréquence ), où la (ou les) fréquence(s) particulière(s) peuvent dépendre des segments de spectre sélectionnés utilisables dans les communications de la radio cognitive 100. En conjonction avec le frontal agile en fréquence 108, le module de traitement de signal 126, qui peut être un bloc de traitement de signal de couche physique dans un mode de réalisation à titre d'exemple, peut améliorer la performance de la radio cognitive 100 au moyen d'une technique adaptative de modulation ou d'atténuation d'interférences. 4] B. Exemple de simulation MRSS [0025] Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, une technique de détection de spectre du type MRSS, mise en oeuvre dans un module de détection grossière 104, peut comprendre la détermination du fait qu'un ou plusieurs canaux de spectre peuvent ou non être occupés par des utilisateurs primaires, comme indiqué à titre illustratif par le bloc 204 de la figure 2. Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, un module de détection grossière peut déterminer le taux d'occupation du spectre en testant deux hypothèses (Ho ou H1), indiquées en (1) ci-dessous, et en formulant une de deux décisions d'occupation du spectre (Do ou D1) , indiquées en (2) ci-dessous. Canal vacant Canal occupé Canal vacant (1) D1 : Canal occupé (2) [0026] Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, la détection du spectre par un module de détection grossière peut comprendre trois probabilités : (i) la probabilité d'une fausse alarme ), (ii) la probabilité d'une détection erronée ( PMD ), (iii) et la probabilité d'une détection (PD). Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, la probabilité d'une fausse alarme ( PFA ) indiquée en (3) ci-dessous, peut-être la probabilité 25 que le module de détection grossière détermine qu'un canal est occupé alors qu'il est en réalité vacant. D'autre part, la probabilité d'une détection erronée P ( FA P ( MD ), indiquée en (4) ci-dessous, peut être la probabilité que le module de détection grossière détermine qu'un canal est vacant alors qu'il est en réalité occupé. La probabilité de détection ( PD ), indiquée en (5) ci-dessous, peut être la probabilité de détection désirée. Comme illustré en (5), la probabilité de détection (PD) peut être définie comme étant de 1 moins la probabilité d'une détection erronée (PMD), selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. PFA = P(D1 1 Ho) = P(Do 1 H1) PD =1-PMD [0027] Selon un mode de réalisation de l'invention, la décision d'occupation peut être prise par le module de détection grossière en comparant le résultat de MRSS à un niveau de seuil prédéfini PTH . Par exemple, le 20 résultat de la MRSS peut être des valeurs de corrélation représentant une corrélation entre un signal reçu variant dans le temps et une forme d'onde de base modulée (ex. impulsions sous forme d'ondelettes) qui sert de fenêtre. Si le niveau de seuil PTH est 25 défini trop haut, le taux de fausses alarmes (PFA) peut être bas au prix d'une plus faible probabilité de détection (PD). De ce fait, le niveau de seuil PTH peut (3) (4) (5)15 être réglé en se basant sur un taux de fausses alarmes acceptable ( PFA), selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. Par exemple, si le taux de fausses alarmes acceptable (PFA) est de 0,10 (ex. 10 %), 5 le niveau de seuil peut être réglé de façon à ce que le taux de fausses alarmes (PFA ) ne dépasse pas 0,10. Comme illustré en (3), le taux de fausses alarmes (PFA ) peut être basé sur le résultat MRSS s'il n'y a aucun signal dans le canal désiré. De ce fait, la 10 détermination du niveau de seuil PTH peut être affectée par la distribution des résultats MRSS dans la mesure de puissance de bruit. [0028] C. Exemple de distribution statistique de la MRSS sur la puissance de bruit [0029] Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, la distribution des résultats MRSS dans la mesure de puissance de bruit peut être analysée pour déterminer un niveau de seuil MRSS approprié. Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, la mesure de puissance de bruit peut être modélisée comme du bruit gaussien blanc. La tension d'enveloppe v du bruit gaussien blanc peut présenter une distribution de Rayleigh avec une fonction de densité de puissance fv(v) (pdf), comme indiqué ci-dessous en (6). v v2 ' exp(- o- ,s i v ? 0 4 0 siv d'exemple de l'invention, un moyen de réduire la variation (ou écart type) dans la puissance de bruit mesurée peut être de moyenner la puissance de bruit mesurée individuellement. Si le moyennage est effectué dans le domaine logarithmique, le pdf Îx,AVC(x) , la moyenne AVC, et l'écart type 6AVC résultants obtenus en moyennant des mesures indépendantes NAVC peuvent être indiqués en (10), (11), et (12), respectivement. Ix=101og (8) (9) x - ln(26-2) - exp fx,AVC O x = lO loge NAVC)exp NAVC 101og(e) y " AVC x - ln(262 ) I O log(e) ~ ! 26 AVG = 101og(ex~p(Y) )(dB) 10z log(e) - 5.57 AvC = (dB). V 6NAVC NAVC [0032] D. Exemple de détermination de niveau de seuil 20 [0033] Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, une décision de niveau de seuil peut démarrer par l'estimation du plancher de bruit. Le facteur de bruit désigné en entrée du trajet du récepteur trajet du récepteur MRSS peut être NF dans (12) une échelle en dB, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. La fenêtre ayant la durée de 1/fw peut avoir une bande passante de bruit équivalente de fNBW . La bande passante de bruit équivalente fNBW peut être une bande passante d'un filtre rectangulaire idéal qui accumulerait la même puissance de bruit issue du bruit blanc avec le même gain crête, en indiquant ainsi la bande passante d'un filtre. La figure 3 indique certaines valeurs de bande passante de bruit équivalente fNBW de fenêtres cosa(z fwt) où a = 1, 2, 3, ou 4. La bande passante de bruit équivalente fNBW peut être proportionnelle à la fréquence de la fenêtre fwet à un facteur spécifique de la fenêtre. Même avec une même fréquence de fenêtre, la bande passante de bruit équivalente fw peut différer selon le type ou la forme de la fenêtre. Comme illustré sur la figure 3, différents types de fenêtres peuvent donner différentes bandes passantes de bruit équivalentesfw. La puissance moyenne réelle ü du plancher de bruit peut être représentée en (13). En (13), -174 (dBm/Hz) peut être une puissance de bruit thermique et NF peut être la contribution du bruit supplémentaire issu du récepteur. De ce fait, -174 + NF peut être une puissance de bruit dans 1Hz, et 101og(fNBW) peut être la puissance de bruit dans la bande passante de détection de la détection d'énergie. y=-174+NF+101og(fNBW)(dBm). (13) [0034] Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, le traitement de signal de la tension d'enveloppe v du bruit gaussien blanc dans le domaine logarithmique peut avoir pour résultat une sous-réponse de 2,51 dB par comparaison avec la puissance de bruit vraie. Par exemple, la puissance vraie de la tension de distribution de Rayleigh z distribution avec une variance de 6 peut être comme indiqué ci-dessous en (14). co / V2 \ / V / V2 \ 262 P = ù z exp 2 dv = o R / \6 26 ~/ R A partir de (14), la distribution de Rayleigh 15 comprimée sous forme de représentation logarithmique représentant une puissance moyenne PLR peut être P représentée par LR R exp(y)R La différence entre la puissance vraie et la puissance moyenne PLR peut être -2,51 dB, comme indiqué par -1 -1 Pax _ _ 10y = _2.507dB dB B 1n010) [0035] En se basant sur ce qui précède, si le résultat MRSS est traité dans le domaine logarithmique, la puissance de bruit détectée peut avoir une sous-réponse de -2,51 dB. Par conséquent, après ajustement 25 pour obtenir une sous-réponse de -2,51 dB, le plancher de bruit détecté N peut être représenté en (15). (14) VLR 26-2 20 =-174+A.F+101og(,,v2w)-2.51 (dB ). (15) [0036] Comme illustré en (15), le plancher de bruit détecté N peut dépendre du facteur de bruit du système NF et de la durée et de la forme de la fenêtre. La réduction de la durée de la fenêtre peut augmenter la durée de détection de la MRSS, mais au prix d'un plancher de bruit accru N et d'une résolution réduite. Avec la même durée de fenêtre, la forme de la fenêtre peut également affecter le plancher de bruit détecté, mais la sélectivité du signal peut être affectée également en raison des caractéristiques de bande extrême de la fenêtre. [0037] Le résultat moyenné de la puissance de bruit détectée fx,AVG (x) peut présenter la fonction de densité de probabilités (pdf) indiquée en (10). Le niveau de seuil PTH présentant un taux de fausses alarmes de PFA peut être établi en calculant une 20 fonction de densité cumulée (10) et en localisant le point où la fonction de densité cumulée atteint (1- PFA) Par exemple, si le taux de fausses alarmes acceptable ( PFA) est de 0,10, le niveau de seuil PTH peut être calculé comme indiqué en (16). En particulier, (15) 25 peut être obtenue en détectant le point où l'intégration de la fonction de densité cumulée (10) a une valeur de (1-PFA = 0, 9. ,1265 T.H Tx + (dBm) NA [0038] La figure 4 illustre l'histogramme de la puissance de bruit détectée sur différentes durées de fenêtres et nombres de moyennes. Le bruit gaussien blanc en large bande peut être généré avec une puissance de -164 dBm/Hz, en supposant un facteur de bruit du système de 10 dB. Comme illustré sur la figure 4, on obtient un histogramme de résultats MRSS pour la mesure de puissance de bruit avec une fenêtre cos4(efft) Pour le Cas 1, la fréquence de la fenêtre jw peut être réglée à 100 kHz, et le nombre de moyennes NAVG peut être réglé à 1. Dans ce cas, la moyenne calculée N peut être -113. 62 dbm, et l'écart type 6N peut être 5,55 dB, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. Pour le Cas 2, la fréquence de la fenêtre fw peut être réglée à 100 kHz, et le nombre de moyennes NAVC peut être réglé à 10. Dans ce cas, la moyenne N peut être -113,62 dBm et l'écart type 6N peut être 1,74 dB, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. Pour le Cas 3, la fréquence de la fenêtre peut être réglée à 1 MHz, et le nombre de moyennes NAVC peut être réglé à 10. Dans ce cas, la moyenne N peut être -103,63 dBm, et l'écart type N 25 peut être 1,76 dB, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. On appréciera le fait que 18 (16) l'axe y sur la figure 4 indique le nombre d'occurrences dans chaque plage de puissance de 0,3 dB power range. La simulation de la figure 4 peut être basée sur 200 000 résultats MRSS indépendants pour chaque cas. Le cas ou NAVC=l totalise donc 200 000 points, alors que le cas où NAVC =10 totalise 20 000 points. [0039] Toujours sur la figure 4, la distribution de la puissance de bruit détectée peut être conforme à la distribution de Rayleigh comprimée sous forme de représentation logarithmique. Afin de vérifier la validité de (12) et (15), la moyenne et l'écart type de chaque résultat ont été calculés. On appréciera le fait que, pour les cas 1 et 2, la réduction de l'écart type due à l'augmentation du nombre de moyennes correspond bien à (12). La dérive du plancher de bruit de 10 dB entre le cas 2 et le cas 3 peut être attribuée à une multiplication par dix de fNBW , selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. [0040] La figure 5 illustre un exemple de résultat 20 de simulation de taux de fausses alarmes si la fenêtre cos4(z fft) avec une fréquence fw = 100 kHz et le nombre de moyennes NAVG = 1, 10, 100 et 100. Pour déterminer le taux de fausses alarmes, 200 000 résultats MRSS indépendants peuvent être recueillis et 25 moyennés selon le nombre de moyennes NAVG . A chaque niveau de seuil PTH (dBm), le nombre total de résultats moyennés supérieurs au niveau de seuil peut être compté et divisé par le nombre total de résultats pour obtenir le taux de fausses alarmes PFA à ce seuil. Conformément à (16), on appréciera le fait que, plus le nombre de moyennes NAVC est élevé, plus le niveau de seuil PTH est petit, ce qui satisfait un certain taux de fausses alarmes PFA. Comme illustré sur la figure 5, pour un taux de fausses alarmes PFA de 0,10, un niveau de seuil PTH d'environ -113 dBm peut être utilisé si le nombre de moyennes NAVC = 1 000. Par contre, pour le même taux de fausses alarmes PFA de 0,10, le niveau de seuil PTH peut être environ de -107 dBm où le nombre de moyennes NAVC = 1. La figure 6 contient un exemple de tableau qui compare les résultats théoriques et de simulation par rapport à la détermination de la distribution de la puissance de bruit distribution et du niveau de seuil. L'erreur s'avère négligeable, donc la validité du modèle théorique peut être confirmée, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. 1] E. Exemple de probabilité de détection erronée [0042] Une fois déterminé le niveau de seuil, la probabilité d'une détection erronée peut être simulée, comme illustré sur les figures 7A et 7B. Sur les figures 7A et 7B, le niveau de seuil simulé de la figure 6 peut être utilisé comme niveau de seuil de détection PTH pour chaque nombre de moyennes NAVC. La 25 fenêtre modulée peut être fixée à une fenêtre cos4(z fwt) avec une fréquence L= 100 kHz, modulée jusqu'à fc = 600 MHz, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. [0043] La figure 7A illustre un exemple de cas où l'entrée est un signal en onde entretenue (CW) centré à 600 MHz, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. On a fait varier la puissance du signal (dBm) de -120 dBm à -101 dBm, comme illustré sur la figure 7A. A chaque puissance du signal, 10 000 résultats MRSS indépendants ont été recueillis et moyennés à chaque NAVG . A mesure que le nombre de moyennes NAVC augmente, la variance de la puissance du signal détectée diminue, donc la probabilité d'une détection erronée décroît également, selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention. Du fait qu'un signal CW est une fonction delta dans le domaine fréquence, la puissance détectée n'est pas altérée par la bande passante de bruit équivalente de la fenêtre, et la puissance détectée elle-même, est la puissance de signal d'un signal CW. [0044] la figure 7B illustre un exemple de cas où un signal d'entrée est modulé avec 8-VSB selon la norme ATSC, en étant centré à 600 MHz. La puissance de signal indiquée sur l'axe x de la figure 7B est la puissance totale du signal (dBm) sur la bande passante de 5,38 MHz. Les signaux modulés numériquement avec des données aléatoires ayant une fréquence de symbole plus rapide que la bande passante de résolution de la fenêtre peuvent êtreapproximés avec le théorème central limite. Le signal ATSC détecté est donc également sujet à la sous-réponse de -2,51 dB avec le traitement logarithmique. Donc, la puissance de signal détectée avec une bande passante de bruit équivalente de fNBW dans le cas d'un signal modulé numériquement suffisamment rapide est la suivante : D=Pù101og -2,51 (dBm) (17) où D est la puissance détectée, P est la puissance du signal initiale, et fBW est la bande passante du signal. Selon un mode de réalisation à titre d'exemple de l'invention, dans le cas d'un signal ATSC avec une fenêtre cos4(z fwt) oùfw= 100 kHz, 538x10' 1 94 x105 -2.51 =Pù16:94 (dB a). , =Pù101og (18) Normalement, la puissance moyenne détectée du 15 signal ATSC est en deçà d'une erreur de 1 dB avec la valeur calculée à partir de (18). [0045] Plusieurs modifications et autres modes de réalisation des inventions exposées dans les présentes viendront à l'esprit de l'homme du métier auquel 20 s'adressent ces inventions et exploitant les principes présentés dans les descriptions qui précèdent et les dessins associés. Il est donc précisé que les inventions ne sont pas limitées aux modes de réalisation spécifiques décrits, et que des 25 modifications et d'autres modes de réalisation peuvent leur être apportés sans s'écarter des limites définies dans les revendications annexées. Bien que des termes 23 spécifiques aient été employés dans les présentes, ils ont été utilisés dans un sens général et descriptif, et non à des fins de limitation. REVENDICATIONS 1. Procédé de détermination de seuils de détection de spectres, comprenant les étapes suivantes : - réception d'un taux de fausses alarmes, le taux de fausses alarmes étant associé à de fausses 5 identifications de taux d'occupation d'un segment de spectre ; - détermination d'un plancher de bruit en fonction d'un facteur de bruit et des caractéristiques d'une fenêtre de détection de spectre multi-résolution 10 (MRSS) ; et - calcul d'un seuil de détection en se basant au moins en partie sur le taux de fausses alarmes et le plancher de bruit. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en 15 outre une étape de réception de résultats MRSS associés à une analyse d'une partie d'un spectre radiofréquence (RF) en utilisant la fenêtre MRSS. 3. Procédé selon la revendication 2, comprenant en 20 outre une étape de détection qu'une partie du spectreRF est occupée, en comparant les résultats MRSS avec le seuil de détection calculé. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que les résultats MRSS qui sont supérieurs au seuil de détection calculé conduisent à la détection que la partie du spectre RF est occupée. 5. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les résultats MRSS sont des valeurs de corrélation représentant une corrélation entre la partie du spectre RF et la fenêtre MRSS. 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les caractéristiques de la fenêtre MRSS comprennent une durée et/ou une forme de la fenêtre MRSS. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que la durée de la fenêtre MRSS est un facteur dans la vitesse ou la résolution de détection du spectre. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé 20 en ce que la durée de la fenêtre MRSS est un facteur dans le facteur de bruit. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel : réduire la durée de la fenêtre MRSS augmente la vitesse de détection du spectre, et 25 augmenter la durée de la fenêtre MRSS augmente la résolution de détection du spectre. 10. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la fenêtre MRSS est une fonction de fenêtre ayant une fréquence de fenêtre particulière f, 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que la fonction de fenêtre est cosy(Tfwt), a étant une valeur entière. 12. Procédé selon la revendication 1, caractérisé 5 en ce que le plancher de bruit est fonction du nombre de moyennes de puissances de bruit mesurées. 13. Procédé selon la revendication 12, dans lequel augmenter le nombre de moyennes réduit la variation du plancher de bruit. 10 14. Procédé selon la revendication 12, dans lequel augmenter le nombre de moyennes réduit le seuil de détection calculé qui satisfait le taux de fausses alarmes. 15. Procédé selon la revendication 1, caractérisé 15 en ce que le facteur de bruit est associé à la puissance de bruit due aux contributions de bruit du système. 16. Système de détection de spectres comprenant : une antenne destinée à recevoir une partie d'un 20 spectre radiofréquence (RF) ; et un module de détection de spectre, caractérisé en ce que le module de détection de spectre comprend : des moyens de réception d'un taux de fausses alarmes, caractérisé en ce que le taux de fausses 25 alarmes étant associé à des fausses identifications de taux d'occupation d'un segment de spectre ; des moyens de détermination d'un plancher de bruit en fonction d'un facteur de bruit et des caractéristiques d'une fenêtre de détection de spectre 30 multi-résolution (MRSS) ; etdes moyens de calcul d'un seuil de détection en se basant au moins en partie sur le taux de fausses alarmes et le plancher de bruit. 17. Système selon la revendication 16, caractérisé 5 en ce que le module de détection de spectre comprend en outre des moyens de réception de résultats MRSS associés à une analyse d'au moins une partie du spectre RF ; et des moyens de détection que la partie du spectre 10 RF est occupée, en comparant les résultats MRSS avec le seuil de détection calculé. 18. Système selon la revendication 17, caractérisé en ce que les résultats MRSS sont des valeurs de corrélation représentant une corrélation entre la 15 partie du spectre RF et la fenêtre MRSS. 19. Système selon la revendication 16, caractérisé en ce que la puissance de bruit est fonction du nombre de moyennes de puissances de bruit mesurées. 20. Système selon la revendication 19, dans lequel 20 augmenter le nombre de moyennes réduit le seuil de détection qui satisfait le taux de fausses alarmes.