(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
スペクトラムセンシングの方法であって、
受信信号について自己相関関数を生成するステップと、
前記自己相関関数の出力を、整合フィルタを用いてフィルタリングするステップと、
前記整合フィルタの出力の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成するステップと、
前記決定統計値を用いることによって占有スペクトラム空間を示すステップと、
を含む、前記方法。
【請求項２】
前記自己相関関数は正弦波信号を含む関数と近似されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
スペクトラムセンシングのデバイスであって、
受信信号について自己相関関数を生成する処理回路と、
前記自己相関関数の出力をフィルタリングする整合フィルタと、
前記整合フィルタの出力の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成する決定回路と、
前記決定統計値を用いて占有スペクトラム空間を示す検出ユニットと、
を含む、前記デバイス。
【請求項４】
前記自己相関関数は正弦波信号を含む関数と近似される、請求項３記載のデバイス。
【請求項５】
スペクトラムセンシングの方法であって、
受信信号についての自己相関関数を生成するステップと、
前記自己相関関数の出力を用いて高次統計値を計算するステップと、
前記高次統計値の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成するステップと、
前記決定統計値を用いることによって占有スペクトラム空間を示すステップと、
を含む、前記方法。
【請求項６】
前記高次統計値は自己相関関数の積を累積することによって形成される、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記高次統計値は正弦波信号を含む関数によって近似される、請求項５記載の方法。
【請求項８】
スペクトラムセンシングのデバイスであって、
受信信号について自己相関関数を生成する処理回路と、
前記自己相関関数の出力を用いて高次統計値を計算する計算回路と、
前記高次統計値の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成する決定回路と、
前記決定統計値を用いて占有スペクトラム空間を示す検出ユニットと、
を含む、前記デバイス。
【請求項９】
前記計算回路は、自己相関関数の積を累積することによって前記高次統計値を計算する、請求項８記載のデバイス。
【請求項１０】
前記計算回路は、正弦波信号を含む関数に前記高次統計値を近似させる、請求項８記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、その開示が参照により本明細書に組み込まれる、２００９年５月２２日出願の「北アメリカのＴＶホワイトスペースのスペクトラムセンシング（SPECTRUM SENSING FOR TV WHITE SPACE IN NORTH AMERICA）」という名称の米国仮出願第６１／２１６８７２号、及び２００９年１１月２日出願の「ＦＭ無線マイクロホン信号のスペクトラムセンシング（SPECTRUM SENSING FOR FM WIRELESS MICROPHONE SIGNALS）」という名称の米国仮出願第６１／２８０３３６号の利益を主張する。
【０００２】
本発明はＦＭ無線マイクロホン信号及び系のスペクトラムセンシングに関する。
【背景技術】
【０００３】
交渉による、又は日和見的なスペクトラム共有を実施してスペクトラム効率を改善するためにコグニティブ無線が提案された。最近、ＦＣＣ（連邦通信委員会）は所定の規則下で、認可されたサービスによって使用されていない周波数の放送テレビジョンスペクトラムにおいて無認可の無線送信機の運用を承認している（この不使用ＴＶスペクトラムは度々「ホワイトスペース」と呼ばれている）。主要な規則は、ホワイトスペース装置が、ＴＶ信号（デジタル及びアナログ）、無線マイクロホン（ＷＭ）信号、及び断続ベースでＴＶ帯域で運用している他のサービスの信号を−１１４ｄＢｍのように低いレベルでセンシングすることが要求されるということである。それ故、スペクトラムセンシングはＴＶホワイトスペースにおけるコグニティブ無線の開発のために重要な実現技術である。常温下で６ＭＨｚＴＶチャンネルにおける雑音電力は、センシングデバイスの雑音指数を１０ｄＢと仮定すると、約−９６ｄＢｍである。よって、ＦＣＣによって定められたセンシング要求は、かなり困難な仕事を課する結果となってＳＮＲ（信号対雑音電力比）に関して約−１８ｄＢである。
【０００４】
強干渉下においてＦＭ無線マイクロホン信号のスペクトラムセンシングは非常に困難な課題である。この問題に対処するために、本明細書ではＦＭ信号の重要なプロパティを利用する簡単なスペクトラムセンシング方法が展開され、すなわち、周波数偏移がそれの搬送波周波数よりかなり小さく、その相関遅延が小さいならば、それの自己相関関数を正弦関数として近似させることができる。強力な隣接チャンネル干渉が存在し、かつ信号電力がＦＣＣによっていわゆるホワイトスペース装置についてそれらの報告書で定められた如き−１１４ｄＢｍのように低いとき、コンピュータシミュレーションはこの提案したスペクトラムセンサが目標の信号を確実に検出することができることを実証する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＡＴＳＣ／ＮＴＳＣ信号のスペクトラムセンシングの統一的構成は関連出願（ＰＣＴ／ＵＳ１０／０００９６１）において提案されている。本明細書で説明される発明は無線マイクロホン信号のセンシングに焦点を合わせている。アメリカ合衆国では、無線マイクロホンはＴＶ帯域では低電力の２次認可信号であり、ＣＦＲ（連邦規則コード）の４７章（Title 47）、第７４部（Part 74）（４７ＣＦＲ７４）においてＦＣＣ無線放送規則によって規制されている。無線マイクロホンについての４つの主要規則：（１）無線マイクロホンは４７ＣＦＲ７４においてリストに記載された不使用のＶＨＦ又はＵＨＦのＴＶ帯域での運用を許可される。（２）周波数選択は上限又は下限帯域制限から２５ｋＨｚ又はそれの整数倍だけオフセットされるべきである。（３）割り当て可能な周波数内の１以上の隣接した２５ｋＨｚセグメントを、最大帯域幅が２００ｋＨｚを越えないチャンネルを形成するために組み合わすことができる。（４）最大送信電力はＶＨＦ帯域で５０ｍＷ、ＵＨＦ帯域で２５０ｍＷである。他の国では、無線マイクロホンの運用は異なる機関によって、しかしながら、アメリカ合衆国のそれらの規則と一般的に類似した技術的特性で規制されている。デジタル変調又はハイブリッドアナログ／デジタル変調等の他の種類の変調が市場に出回っている多様なＦＭ装置に使用されているけれども、無線マイクロホン装置の大部分はアナログの周波数変調（ＦＭ）を用いる。無線マイクロホン信号をセンシングするためにその変調方式に拘わらずブラインドスペクトラムセンシング方法、例えば、固有値ベースのアルゴリズムを適用することができる。他の方法は周波数領域にスペクトラムピークを捜し出すことである。無線マイクロホン信号の帯域幅は２００ｋＨｚより小さく、ＴＶ帯域幅（６ＭＨｚ）よりかなり狭い。その結果、無線マイクロホン信号の電力は非常に集中され、一方、雑音電力は６ＭＨｚ帯域全体に一様に分散されている。よって、スペクトラムピークは通常、無線マイクロホン信号のスペクトラムにおいて現れる。しかしながら、強力な隣接チャンネル干渉が存在するときには両方の方法は高い誤警報率を生じる。隣接チャンネル干渉の存在での無線マイクロホン信号をセンシングすることは非常に困難であるという課題がある。無線マイクロホン信号の中心周波数はＦＣＣの隣接チャンネル干渉テストモデルにおいて隣接チャンネル端からわずか５０ｋＨｚである可能性がある。この周波数帯域周囲の信号は低い隣接チャンネルではＴＶ信号から漏れた干渉によってひどく影響を受ける。よって、無線マイクロホン信号は隣接チャンネル干渉によって完全に遮られる可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明においては、ＦＭ変調を用いる無線マイクロホン信号のスペクトラムセンシング方法が説明される。提案した方法は強力な隣接チャンネル干渉があってもＦＭベースの無線マイクロホン信号の存在を判別することができる。スペクトラムセンシング方法は以下に説明され、そして誤警報（ＰFA）の対応する確率でのセンシング閾値設定が続く。提案したスペクトラムセンサのセンシングパフォーマンスはコンピュータシミュレーションによって評価され、また説明され、結果が続く。
【０００７】
従来技術のそれらの及び他の欠点と不利益点は本発明によって対処され、本発明はＦＭベースの無線マイクロホン信号のスペクトラムセンシング方法及びデバイスに向けられている。
【０００８】
本発明の一つの態様によれば、スペクトラムセンシング方法が提供される。その方法は、受信信号について自己相関関数を生成するステップと、その自己相関関数出力を整合フィルタでフィルタリングするステップと、その整合フィルタ出力の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成するステップと、その決定統計値を用いて占有スペクトラム空間を判別するステップと、を含んでいる。
【０００９】
本発明の他の態様によれば、スペクトラムセンシングデバイスが提供される。その装置は、受信信号について自己相関関数を生成する処理回路と、その自己相関出力をフィルタリングする整合フィルタと、その整合フィルタ出力の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成する決定回路と、その決定統計値を用いて占有スペクトラム空間を判別する検出回路と、を含んでいる。
【００１０】
本発明の他の態様によれば、別のスペクトラムセンシング方法が提供される。その方法は、受信信号について自己相関関数を生成するステップと、その自己相関出力を用いて高次統計値を計算するステップと、前記高次統計値の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成するステップと、前記決定統計値を用いて占有スペクトラム空間を判別するステップと、を含んでいる。
【００１１】
本発明の他の態様によれば、別のスペクトラムセンシングデバイスが提供される。その装置は、受信信号について自己相関関数を生成する処理回路と、その自己相関出力を用いて高次統計値を計算する計算回路と、前記高次統計値の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成する決定回路と、その決定統計値を用いて占有スペクトラム空間を判別する検出ユニットと、を含んでいる。
【００１２】
本発明のそれらの及び他の態様、特徴及び利点は例示的な実施形態の次の詳細な説明から明らかになり、それは添付図面と関連して理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は無線マイクロホン信号のシミュレーションモデルを示している。
【図２】図２は干渉なしの無線マイクロホン信号の５ｍｓのセンシング時間のセンシング性能を示している。
【図３】図３は異なるＳＮＲレベルにおける干渉なしの無線マイクロホン信号の５ｍｓのセンシング時間の受信機の動作特性（ＲＯＣ）曲線群を示している。
【図４】干渉ありの無線マイクロホン信号の１００ｍｓのセンシング時間のセンシング性能を示している。
【図５】図５は異なるＳＮＲレベルにおける干渉なしの無線マイクロホン信号の１００ｍｓのセンシング時間のＲＯＣ曲線群を示している。
【図６】図６は本発明の原理を示す第１の例示方法の各ステップを示している。
【図７】図７は本発明の原理を示す第１の例示装置を示している。
【図８】図８は本発明の原理を示す第２の例示方法の各ステップを示している。
【図９】図９は本発明の原理を示す第２の例示装置を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
詳細な説明
ＦＭ無線マイクロホン信号のスペクトラムセンシングに対するアプローチが本明細書では説明されている。
【００１５】
ＦＭ信号の自己相関関数
周波数変調はアナログ変調方式である。正弦波搬送波の周波数はベースバンド信号に応じて変化される。そのＦＭ信号ｘ（ｔ）については、
【００１６】
【数１】
0005591920.tif 000002
【００１７】
の如く示すことができる。ここで、θは（０，２π）について一様に分散されるランダム位相であり、ｍ（ｔ）は送信された音声信号である。それはゼロ平均であり、その大きさは｜ｍ（ｔ）｜≦１である。パラメータＡcは搬送波の振幅、ｆcは搬送波周波数である。定数ΔｆはＦＭ変調器の周波数偏移であり、搬送波周波数ｆcからのＦＭ信号の瞬時周波数の最大ずれを表す。加えて、ＦＭ信号の自己相関関数を示すことができ、ｘ（ｔ）は
【００１８】
【数２】
0005591920.tif 000003
【００１９】
によって与えられ、ここで、第１の期待値はθ及びｍ（ｔ）を越え、第２の期待値はｍ（ｔ）を越える。コサイン関数の内側の積分項は２πΔｆτの最大値を有する。幾つかの従来の無線マイクロホンシミュレーションモデルは３２．６ｋＨｚの提案最大周波数偏移を使用する。搬送波周波数ｆcはＭＨｚの順位である。例えば、ｆc＝３．２６ＭＨｚであると、それはΔｆの最大値の１００倍である。０≦τ≦１０μｓの期間の間に、搬送波周波数によって生じた位相変動は６５．２π（３２．６サイクル）であり、一方、約０．６πの最大値だけは１０μｓで積分項によって寄与される。よって、ｆc≫Δｆで、相関遅延τが小さいとき、位相変動は搬送波周波数によって支配され、その積分項の寄与を無視することができる。上記の観測に基づいて、ｆc≫Δｆ及びτが小さいならば、
【００２０】
【数３】
0005591920.tif 000004
【００２１】
が得られる。
【００２２】
干渉なしでのスペクトラムセンシングアルゴリズム
受信アナログ信号がｒ（ｔ）とすると、
【００２３】
【数４】
0005591920.tif 000005
【００２４】
であり、ここで、ｗ（ｔ）は加法性ホワイトガウスノイズ  （ＡＷＧＮ：ａｄｄｉｔｉｖｅ  ｗｈｉｔｅ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｎｏｉｓｅ）である。アナログ信号ｒ（ｔ）は、アナログ−デジタルコンバータ（ＡＤＣ）によってｆsのサンプリング周波数でサンプリングされ、すなわちｒ［ｎ］＝ｒ（ｎ／ｆs）である。自己相関関数は、
【００２５】
【数５】
0005591920.tif 000006
【００２６】
によって計算され、ここで、ＮrはＲr［ｍ］を計算するために用いられるサンプル数である。なお、式（５）で与えられる推定自己相関関数は同じ数のラグプロダクトに亘って平均化することによって計算される。それは、全ての利用可能な信号サンプルが推定自己相関関数を計算するために利用される訳ではないことを意味する。そうすることにより、そのサンプル自己相関関数Ｒr［ｍ］は異なる相関遅延ｍに対して同一の分散を有することになる。また、閾値の設定方法は簡略化され得る。なお、推定自己相関関数の正確性は影響されておらず、なぜならば、Ｎrは最大の相関遅延より更に大きいからである。ＦＭ信号ｘ（ｔ）及びノイズｗ（ｔ）は共にゼロ平均であり、それらは独立しているので、受信信号ｒ［ｎ］の自己相関関数はそれらの２つの信号の自己相関関数の合計からなる。
【００２７】
【数６】
0005591920.tif 000007
【００２８】
なお、理想的にはノイズの自己相関関数Ｒw［ｍ］はｍ≠０に対してゼロである。実際には、Ｒw［ｍ］の値はｍ≠０に対してゼロではないけれどもＲw［０］の値と比較して相対的に小さい。ＦＭ信号の搬送波周波数が知られているならば、最適な検出器は整合フィルタであり、すなわち、最適な検出器の決定統計値は、
【００２９】
【数７】
0005591920.tif 000008
【００３０】
によって与えられ、ここで、Ｍは異なるｍに対して計算されたＲw［ｍ］値の数である。しかしながら、無線マイクロホン信号の搬送波周波数は、ＴＶチャンネル端からの搬送波周波数オフセットが２５ｋＨｚの倍数である限り、ＴＶチャンネル内のいずれかの周波数であることができる。受信信号がＰ  ＭＨｚから（Ｐ＋６）ＭＨｚまでの帯域を占有すると仮定する。無線マイクロホン装置はその搬送波周波数として、ｆ0＝Ｐ  ＭＨｚ＋５０ｋＨｚ，ｆ1＝Ｐ  ＭＨｚ＋７５ｋＨｚ，．．．，ｆNf-1＝（Ｐ＋６）ＭＨｚ−５０ｋＨｚを選択することができる。全部でＮf＝１＋（６ＭＨｚ−１００ｋＨｚ）／（２５ｋＨｚ）＝２３７の可能な搬送波周波数が存在する。その結果、最適なＦＭ信号センサの決定統計値は、
【００３１】
【数８】
0005591920.tif 000009
【００３２】
によって与えられる。
【００３３】
干渉ありのスペクトラムセンシングアルゴリズム
受信アナログ信号ｒ（ｔ）が干渉信号を含むとき、ｒ（ｔ）は次のように表される。
【００３４】
【数９】
0005591920.tif 000010
【００３５】
ここで、ｉ（ｔ）は干渉信号である。ＦＭ信号ｘ（ｔ）、干渉信号ｉ（ｔ）、及びノイズｗ（ｔ）はゼロ平均であり、それらは相互に独立しているので、受信信号ｒ［ｎ］の自己相関関数はそれらの３つの信号の自己相関関数の合計からなる。
【００３６】
【数１０】
0005591920.tif 000011
【００３７】
観測は相関遅延ｍが小さいとき干渉信号Ｒi［ｍ］の自己相関関数がかなり大きい値であるということである。別の観測は、相関遅延ｍが増加するとき大部分の信号Ｒi［ｍ］は減少するということである。Ｒr［ｍ］の正弦プロパティは、相関遅延ｍが小さいときＲi［ｍ］によって使えなくされる。しかしながら、十分に大きいｍに対してｍ≧Ｄならば、Ｒr［ｍ］はＦＭ信号の正弦プロパティを表すことになる。なお、Ｄは隣接チャンネル干渉の統計的プロパティに従っており、それはヒューリスティックに決定される。よって、ＦＭ信号の正弦プロパティを反映するサンプル自己相関関数の値を用いてＦＭ信号スペクトラムセンシングデバイスの決定統計値、すなわち公知の搬送波周波数ｆcについて、
【００３８】
【数１１】
0005591920.tif 000012
【００３９】
が形成される。しかしながら、式（３）において生成された近似は相関遅延の小さい値に対して正しいことを思い出すとする。式（３）において生成された近似が無効であるようにＤの値が非常に大きいことが可能である。この状態では、式（１１）で与えられたスペクトラムセンシングアルゴリズムは小さい周波数偏移に対して機能するだけである。この問題を解決するために、
【００４０】
【数１２】
0005591920.tif 000013
【００４１】
によって与えられる高次統計値を考慮する。積分はＴDから始まり、積分時間Ｔが十分に大きい限りその結果はＴDによって影響されない。関数Ｚ（λ）は示されたように２つの項からなる。
【００４２】
【数１３】
0005591920.tif 000014
【００４３】
Ｔが大きくなるとき第２の項はゼロに近づく。その結果、ｆc≫Δｆ、λが式（３）を得る場合と同じ理由のために小さいならば、
【００４４】
【数１４】
0005591920.tif 000015
【００４５】
となる。なお、関数Ｚ（λ）は式（１２）で定義されたＲ（τ）の相関の時間的差異に関係付けられているだけである。よって、Ｚ（λ）を計算するためにτの大きな値のＲ（τ）を用いることができる。
【００４６】
高次統計値は、
【００４７】
【数１５】
0005591920.tif 000016
【００４８】
及び
【００４９】
【数１６】
0005591920.tif 000017
【００５０】
によって計算される。そして、最適なＦＭ検波器の決定統計値は、
【００５１】
【数１７】
0005591920.tif 000018
【００５２】
によって与えられ、ここで、
【００５３】
【数１８】
0005591920.tif 000019
【００５４】
である。
【００５５】
誤警報の特定の確率のための閾値設定
ＡＷＧＮノイズだけが存在し、式（８）で特定された自己相関ベースのスペクトラムセンサがスペクトラムセンシングを行うために用いられると考えるとする。式（５）においてｒ［ｎ］をｗ［ｎ］で置き換えることによって、
【００５６】
【数１９】
0005591920.tif 000020
【００５７】
が得られる。Ｎrが十分に大きく、Ｒw［ｍ］がσ4／Ｎrの分散を有するゼロ平均ガウスランダム変数に近づいているとき、ノイズ分散がＥ（ｗ2［ｎ］）＝σ2であり、中心極限定理（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｌｉｍｉｔ  Ｔｈｅｏｒｅｍ）を形成すると仮定する。加えて、
【００５８】
【数２０】
0005591920.tif 000021
【００５９】
は互いに独立して等しく分布した（ｉ．ｉ．ｄ．）ガウスランダム変数である。ガウスランダム変数の加算はまだガウス分布であるので、ランダム変数
【００６０】
【数２１】
0005591920.tif 000022
【００６１】
は
【００６２】
【数２２】
0005591920.tif 000023
【００６３】
の変数を有する同等のガウスランダム変数である。
【００６４】
【数２３】
0005591920.tif 000024
【００６５】
の２つのシーケンスの相関を考えると、
【００６６】
【数２４】
0005591920.tif 000025
【００６７】
である。シーケンスの長さＭが十分に大きいとき、
【００６８】
【数２５】
0005591920.tif 000026
【００６９】
が得られる。よって、
【００７０】
【数２６】
0005591920.tif 000027
【００７１】
は、シーケンスの長さが十分に大きいとき直交シーケンスである。よって、
【００７２】
【数２７】
0005591920.tif 000028
【００７３】
はｉ．ｉ．ｄ．ガウスランダム変数である。故に、決定統計値の累積分布関数は、
【００７４】
【数２８】
0005591920.tif 000029
【００７５】
によって与えられる。よって、項目ＰFAに対して、対応する閾値γTRを、
【００７６】
【数２９】
0005591920.tif 000030
【００７７】
によって見つけ出すことができる。最後に、幾つかの簡単な計算後、
【００７８】
【数３０】
0005591920.tif 000031
【００７９】
が得られ、ここで、Ｑ-1（・）は、関数
【００８０】
【数３１】
0005591920.tif 000032
【００８１】
の逆関数である。
【００８２】
隣接チャンネル干渉が考慮されるとき、式（１８）で特定された高次統計値ベースのスペクトラムセンサがスペクトラムセンシングを行うために用いられる。干渉信号の統計値は知られていないので、発見的方法によってのみ閾値を決定することができる。例えば、１００００回シミュレーションを行って、その結果の統計値を記録することができる。ＰFA＝０．５％に対して、減少順にソートされた１０００の統計値のうちの５１番目の統計値が要求された閾値である。
【００８３】
シミュレーション結果
従来のアプローチは３つの無線マイクロホン動作状態、及び無線マイクロホン信号のためのテストスペクトラムセンシングアルゴリズムに対する２つの環境条件を提案した。その３つのシステム動作状態は次の如くである。
【００８４】
１．サイレントモード
システムユーザは沈黙している。この状態では、ｍ（ｔ）は３２ｋＨｚの正弦波信号であり、ＦＭ偏移ファクタは±５ｋＨｚである。
【００８５】
２．ソフトスピーカモード
システムユーザはソフトスピーカである。この状態では、ｍ（ｔ）は、±１５ｋＨｚのＦＭ偏移ファクタを有する３．９ｋＨｚの正弦波信号としてモデル化されている。
【００８６】
３．ラウドスピーカモード
システムユーザはラウドスピーカである。この状態では、ｍ（ｔ）は、±３２．６ｋＨｚのＦＭ偏移ファクタを有する１３．４ｋＨｚの正弦波信号としてモデル化されている。
【００８７】
２つの環境条件は次の如くである。
【００８８】
１．屋外、ＬＯＳ：
この場合には、無線マイクロホンシステムは、送信機と受信機との間にＬＯＳ（ｌｉｎｅ  ｏｆ  ｓｉｇｈｔ：見通し線）送信パスが存在する屋外環境で用いられる。よって、それはＡＷＧＮチャンネルモデルである。
【００８９】
２．屋内、レイリー（Ｒａｙｌｅｉｇｈ）フェージング：
この場合には、無線マイクロホンシステムは、屋内環境で用いられる。送信機と受信機との間の距離が短いので、シングルパスレイリーフェージングチャンネルが屋内チャンネルをモデル化するために十分良い。よって、フラットフェージングチャンネルが用いられる。更に、ユーザの速度は０．６ｍ／ｓであると仮定される。この速度で、また８０６ＭＨｚの最大搬送波周波数で、最大ドップラーシフトが１．６１２ｋＨｚであると計算される。最大ドップラーシフトは非常に小さいので、ドップラー効果を無視することができる。よって、このチャンネルはシングルパスの時不変チャンネルである。
【００９０】
更に、音声信号のより正確なモデルは幾つかの従来の方法において用いられる。オーディオ信号ｍ（ｔ）は、ＦＭ変調の前にプリエンファシスフィルタに続く回路を介してホワイトノイズを通過させることにより生成されるカラー化ノイズとしてモデル化される。ここで、屋内環境における３つの動作状態、及びΔｆ＝３２．６ｋＨｚを有するカラー化ノイズモデルはシミュレーションではＦＭ無線マイクロホン信号を生成するために用いられる。
【００９１】
図１は無線マイクロホン信号のシミュレーションモデルを示している。無線マイクロホン信号は、低い中心中間周波数（ｆIF）に変換されており、ｆsのレートでサンプリングされてディスクリート信号ｘ［ｎ］を生成する。２つの信号（隣接チャンネル干渉）モデルに応じて、隣接チャンネル干渉が考慮されるならば、低いＴＶチャンネルからの干渉信号が加わる。その低い隣接チャンネルの信号電力は−２８ｄＢｍであり、帯域外エミッション（干渉）電力は−９０ｄＢｍである。加法性ホワイトガウスノイズ  （ＡＷＧＮ）ｗ［ｎ］は試験的な受信信号ｒ［ｎ］を形成するために加えられる。更に、ｗ［ｎ］がゼロ平均であり、雑音電力スペクトル密度（ＰＳＤ）がＮ0＝−１７４＋１０＝−１６４ｄＢｍ／Ｈｚであると仮定し、ここで、−１７４ｄＢｍ／Ｈｚは常温条件下でのサーマル雑音電力スペクトル密度であり、１０は受信機のノイズ指数である。よって、雑音電力は、Ｎ0Ｂ＝−１６４ｄＢｍ／Ｈｚ・６ＭＨｚ＝−９６ｄＢｍである。なお、干渉信号電力は−９０ｄＢｍであり、その雑音電力は約−９６ｄＢｍである。干渉プラス雑音電力は−８９ｄＢｍである。よって、ＦＣＣによって定められた１１４ｄＢｍの感度は、極端に困難な条件である干渉プラス雑音電力率（ＳＩＮＲ）に対する信号の点から等価的に−２５ｄＢである。搬送波周波数がチャンネル端に接近しているとき干渉信号によって無線マイクロホン信号が完全にマスキングされる可能性がある。これは無線マイクロホン信号のスペクトラムセンシングを非常に困難なタスクにさせる。説明したシミュレーションでは、ｆIF＝５．３８ｋＨｚ及びｆs＝２１．５２ＭＨｚの同じ設定が用いられる。ＦＭ無線マイクロホン信号の搬送波周波数は、前述したように２．３８ＭＨｚから８．３８ＭＨｚまでの６ＭＨｚ帯域においてＮf＝２３７の可能な搬送波周波数からランダムに選択される。
【００９２】
図２は５ｍｓのセンシング時間（Ｎr＝１０７６２２）における干渉なしのＦＭ無線マイクロホン信号及びＰFA＝０．５％について式（７）及び（８）で特定された自己相関検出器のセンシング性能を示している。図における曲線は対応するＳＮＲにおける検出ミス（ＰMD）の確率を示している。パラメータＭは１００に等しい。センシング能力は４つの異なる音声ソースに対して類似している。ＰMD＜０．０１を達成するために要求されたＳＮＲは−２６ｄＢである。それは式（８）に特定された自己相関検出器はＦＭ無線マイクロホン信号に対する非常に有望なセンシング能力を有することを実証する。その検出性能は、ＦＭ周波数偏移ファクタが式（３）で生成された近似の正確性のために増加するとき低下する。図４は１００ｍｓのセンシング時間（Ｎr＝２１５２４４００）における干渉ありのＦＭ無線マイクロホン信号及びＰFA＝０．５％について式（１８）で特定された高次統計値検出器の検出性能を示している。パラメータＤは２００であり、Ｍは５００であり、Ｋは２００である。センシング時間は、干渉を平均する必要性のために大きく増加される。全ての無線マイクロホンシミュレーションモデルについてＰMD＜０．１を達成するために要求されたＳＮＲは−１８ｄＢである。提案したスペクトラムセンサのセンシング性能を要約するためにＳＮＲの異なるレベルにおける受信機の動作特性（ＲＯＣ）曲線群が図３（干渉なし）及び図５（干渉あり）に示されている。それらの２つの図において、音声ソースとしてカラー化したノイズを用いるシミュレーションが選択され、それはトーン信号より音声信号により近いためである。信頼性があるスペクトラムセンサは低いＰFAについて検出の高い確率ＰDを達成すべきである。そのＲＯＣ曲線から、提案したＦＭ無線マイクロホンスペクトラムセンサは、強力な隣接チャンネル干渉が存在する場合にはＳＮＲが−２３ｄＢであるとき信頼できる。
【００９３】
本発明の１つの実施形態は図６に示されており、その図６は第１の例示方法６００を示している。その方法は、ステップ６１０で受信信号について自己相関を行うことを含んでおり、その信号はＦＭ無線マイクロホン信号を含んでいても良い。その自己相関出力は次にステップ６２０において整合フィルタによってフィルタリングされる。その整合フィルタ出力は次にステップ６３０において決定統計値を決定するために用いられる。その決定統計値はステップ６４０において占有スペクトラムを示すために用いられる。
【００９４】
本発明の他の実施形態は図７に示されており、その図７は第１の例示装置７００を示している。その装置は受信信号について自己相関関数を生成する処理回路７１０を備えている。その処理回路の出力は、処理回路７１０の自己相関出力をフィルタリングする整合フィルタ７２０と信号通信するように接続されている。その整合フィルタ７２０の出力は、整合フィルタ７２０の出力の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成する決定回路７３０と信号通信するように接続されている。決定回路７３０の出力は、決定統計値を用いることによって占有スペクトラムを示すために検出ユニット７４０と信号通信するように接続されている。
【００９５】
本発明の他の実施形態は図８に示されており、その図８は第２の例示方法８００を示している。その方法はステップ８１０において受信信号について自己相関を行うことを含んでおり、その信号はＦＭ無線マイクロホン信号を含んでいても良い。自己相関出力は次にステップ８２０において高次統計値を計算するために用いられる。ステップ８２０の出力は次にステップ８３０において決定統計値を決定するために用いられる。その決定統計値はステップ８４０において占有スペクトラムを示すために用いられる。
【００９６】
本発明の他の実施形態は図９に示されており、その図９は第２の例示装置９００を示している。その装置は、受信信号について自己相関関数を生成する処理回路９１０を備えている。その処理回路出力は、処理回路９１０の自己相関出力を用いて高次統計値を計算する計算回路９２０と信号通信するように接続されている。計算回路９２０の出力は、計算回路９２０の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成する決定回路９３０と信号通信するように接続されている。決定回路９３０の出力は、決定統計値を用いることによって占有スペクトラムを示すために検出ユニット９４０と信号通信するように接続されている。
【００９７】
図に示された様々な要素の機能は、専用のハードウエアを通して、また、適切なソフトウエアと合併してソフトウエアを実行することができるハードウエアを通して提供されても良い。プロセッサが備えられるときその機能は、単一の専用プロセッサによって、単一の共有プロセッサによって、又は一部が共有されても良い複数の個々のプロセッサによって提供されても良い。更に、用語「プロセッサ」又は「コントローラ」の明白な使用は、ソフトウエアを実行可能なハードウエアにもっぱら言及することに解釈されるべきでなく、限定することなく、ＤＳＰ（デジタル信号プロセッサ）ハードウエア、ソフトウエアを保存するＲＯＭ（リードオンリメモリ）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、及び不揮発性記憶装置を暗黙的に含んでも良い。
【００９８】
他のハードウエア、従来のハードウエア及び／又はカスタムハードウエアも含まれても良い。同様に、図に示された幾つかのスイッチは概念として示されただけである。それらの機能は、プログラムロジックの動作を通して、専用のロジック回路を通して、プログラム制御及び専用のロジック回路のインターラクションを通して、又は手作業によってでも実行されても良く、特定の技術はコンテキストから特に理解されるように実施者によって選択可能である。
【００９９】
本発明の多くの付帯する利点及び特徴が詳細な説明によって与えられ、その幾つかが上記された。例えば、自己相関関数、それに続いて整合フィルタリング、そして、スペクトラム空間内でＦＭ無線マイクロホン信号の存在を判別するために用いられる決定統計値を生成することを実行するＦＭ無線マイクロホン信号のスペクトラムセンシング方法。他の特徴は、以前の方法において、正弦波信号を含む関数と自己相関関数を近似させることである。他の利点は、自己相関関数を生成する処理回路と、整合フィルタと、決定統計値を生成する決定回路と、占有スペクトラム空間を示すために決定統計値を用いる検出ユニットとを備えるＦＭ無線マイクロホン信号のスペクトラムセンシングを行う装置である。更に、利点は上記した装置であり、その装置では自己相関関数が正弦波信号を含む関数と近似される。本発明の他の利点は、自己相関関数、それに続いて自己相関出力から高次統計値を形成し、その高次統計値の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成し、占有スペクトラム空間内でＦＭ無線マイクロホン信号の存在を判別するために決定統計値を用いるＦＭ無線マイクロホン信号のスペクトラムセンシング方法である。更に、本発明の他の利点は上記した方法であり、しかしながら、その方法では、高次統計値が自己相関関数結果を累積することによって形成される。本発明の他の利点は、自己相関関数を行う処理回路と、処理回路と信号通信して自己相関出力から高次統計値を形成する計算回路とを備えているＦＭ無線マイクロホンのスペクトラムセンシングデバイスである。その高次統計値は、決定回路の入力とされ、決定回路はその高次統計値の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成し、その決定統計値は検出ユニットにおいて、スペクトラム空間内のＦＭ無線マイクロホン信号の存在を判別するために用いられる。本発明の更なる利点は上記した装置であり、その装置では、計算回路は自己相関関数結果を累積することによって高次統計値を計算する。また本発明の別の利点は上記した装置であり、しかしながら、その装置では計算回路は、正弦波信号を含む関数とその高次統計値を近似させる。
【０１００】
本詳細な説明は本発明を示している。よって、当然のことながら、この分野の当業者は、本明細書には明白に説明又は示されていないけれども、本発明を実施し、かつその精神及び範囲内に含まれる様々な変形例を考え出すことができる。
【０１０１】
本明細書で記述された全ての例及び条件的な言語は、その技術を促進するために発明者によって寄与された本発明及びそのコンセプトを読み手の理解を手助けする教示目的のために意図されており、また、そのような特に示された例及び条件に限定されることなく解釈されるべきである。
【０１０２】
更に、本発明の原理、態様、及び実施形態を本明細書で示す全ての記述、並びに本発明の特定の例は、本発明の構成上及び機能上の等価なものの両方を包含するように意図される。加えて、そのような等価なものは現在公知の等価なもの、及び将来において開発される等価なもの、すなわち構造とは無関係に同一の機能を行う開発される要素の両方を含んでいるように意図される。
【０１０３】
よって、例えば、この分野の当業者には当然のことながら、本明細書で示されたブロック図は本発明を実施する例示回路の概念的見地を表している。同様に、当然のことながら、フローチャート、フロー図、状態変遷図、疑似コード等は、コンピュータ読み取り可能な媒体でほぼ表現されそれでコンピュータ又はプロセッサによって実行されても良い様々な処理をそのようなコンピュータ又はプロセッサが明白に示されているかどうかに関わらず表している。
【０１０４】
請求の範囲では、特定の機能を実行する手段として表された幾つかの要素は、例えば、ａ）機能を行う回路要素の組み合わせ、又はｂ）機能をなすためにソフトウエアを実行する適切な回路と組み合わされたファームウエア、マイクロコード等を含む形のソフトウエア、を含む機能を実行する方法を包含するように意図される。そのような請求の範囲において定義された如き本発明は、様々な記載の手段によって提供される機能が請求項が要求する方法で組み合わされ一緒にされた中に存在する。よって、それらの機能を提供する手段は本明細書で示されたものと等価であると見なされる。
【０１０５】
本発明の「１つの実施形態」又は「実施形態」とそれの様々な変形例に対する明細書における言及は、その実施形態と関連して説明された特定の特徴、構成、特性等が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。よって、明細書を通して様々な場所に現れるそれらの表現「１つの実施形態において」又は「実施形態において」と他の幾つかの変形例の出現は同一の実施形態を必ずしも全て参照する必要はない。
【０１０６】
結論として、シミュレーション結果は、ＳＮＲが−２３ｄＢであるとき提案したスペクトラムセンサが信頼できるようになることを明らかにしている。提供されたスペクトラムセンシングアルゴリズムは、強力な隣接チャンネル干渉が存在するときＦＣＣによって特定された如きＳＮＲ＝−１８ｄＢのセンシング閾値を達成することができる。
付記１
スペクトラムセンシング方法であって、
受信信号について自己相関関数を生成するステップと、
該自己相関出力を、整合フィルタを用いてフィルタリングするステップと、
前記整合フィルタの出力の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成するステップと、
前記決定統計値を用いることによって占有スペクトラム空間を示すステップと、
を含むことを特徴とする方法。
付記２
前記自己相関関数は正弦波信号を含む関数と近似されることを特徴とする付記１記載の方法。
付記３
スペクトラムセンシングデバイスであって、
受信信号について自己相関関数を生成する処理回路と、
該自己相関出力をフィルタリングする整合フィルタと、
前記整合フィルタの出力の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成する決定回路と、
前記決定統計値を用いて占有スペクトラム空間を示す検出ユニットと、
を含むことを特徴とするデバイス。
付記４
前記自己相関関数は正弦波信号を含む関数と近似されることを特徴とする付記３記載のデバイス。
付記５
スペクトラムセンシング方法であって、
受信信号についての自己相関関数を生成するステップと、
該自己相関出力を用いて高次統計値を計算するステップと、
前記高次統計値の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成するステップと、
前記決定統計値を用いることによって占有スペクトラム空間を示すステップと、
を含むことを特徴とする方法。
付記６
前記高次統計値は自己相関関数の積を累積することによって形成されることを特徴とする付記５記載の方法。
付記７
前記高次統計値は正弦波信号を含む関数によって近似されることを特徴とする付記５記載の方法。
付記８
スペクトラムセンシングデバイスであって、
受信信号について自己相関関数を生成する処理回路と、
該自己相関出力を用いて高次統計値を計算する計算回路と、
前記高次統計値の最大値を見つけ出すことによって決定統計値を生成する決定回路と、
前記決定統計値を用いて占有スペクトラム空間を示す検出ユニットと、
を含むことを特徴とするデバイス。
付記９
前記計算回路は、自己相関関数の積を累積することによって前記高次統計値を計算することを特徴とする付記８記載のデバイス。
付記１０
前記計算回路は、正弦波信号を含む関数に前記高次統計値を近似させることを特徴とする付記８記載のデバイス。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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