"複数のアンテナを含む通信装置で使用するための、アンテナ選択データを判定する方法であって、複数の連続するセンシングスロットに、一つのセンシングピリオドを割り当てることと、ここで、センシングスロットの数はアンテナの数に依存する、第1のセンシングスロットの間、前記第1のセンシングスロットに関するチャネルアクティビティ情報を生成するために、第1のアンテナセットで、対象となる通信チャネルをセンシングすることと、ここで、前記第1のアンテナセットは、前記複数のアンテナのうちの1つ又は複数のアンテナである、第2のセンシングスロットの間、前記第2のセンシングスロットに関するチャネルアクティビティ情報を生成するために、第2のアンテナセットで、対象となる前記通信チャネルをセンシングすることと、ここで、前記第2のアンテナセットは、前記複数のアンテナのうちの1つ又は複数のアンテナであり、前記第2のアンテナセットは、前記第1のアンテナセットとは異なる、チャネルアクティビティーレポートを形成するために、複数の前記センシングスロットに関して得られた複数の前記チャネルアクティビティ情報を合成することを含む方法。前記合成することは、複数の前記センシングスロットに関する複数の前記チャネルアクティビティ情報に対して加重和を実行することを含む、請求項1に記載の方法。前記加重和で使用される重みのセットを判定することを含む、請求項2に記載の方法。チャネルゲインを判定することを含み、前記重みは前記チャネルゲインに依存する、請求項3に記載の方法。前記チャネルアクティビティーレポートは、対象となる前記通信チャネルの上で検出されたエネルギーのメジャーを含み、これに基づいて前記チャネルが使用中かどうかについて判定をすることが可能である、請求項1ないし4のいずれか1項に記載の方法。センシングピリオド中に定義された複数の前記センシングスロットによってセンシングされる複数の前記アンテナセットの和集合が、センシングに使用可能なすべてのアンテナを包含する、請求項1ないし5のいずれか1項に記載の方法。前記チャネルアクティビティーレポートからの前記チャネルが使用されていないとの判定に応答して、1つ又は複数のアンテナにおいて無線通信放射を生成することを含む、請求項1ないし6のいずれか1項に記載の方法。無線信号を、選択的に放射又は受信するための複数のアンテナを含む無線通信装置において、前記装置は、複数の連続するセンシングスロットに、一つのセンシングピリオドを割り当てるためのセンシングピリオド割り当て手段と、ここで、センシングスロットの数はアンテナの数に依存する、第1のセンシングスロットの間、前記第1のセンシングスロットに関するチャネルアクティビティ情報を生成するために、第1のアンテナセットで、対象となる通信チャネルをセンシングするためのチャネルアクティビティーセンシング手段であって、第2のセンシングスロットの間、前記第2のセンシングスロットに関するチャネルアクティビティ情報を生成するために、第2のアンテナセットで、対象となる前記通信チャネルをセンシングするためのチャネルアクティビティーセンシング手段と、ここで、前記第1のアンテナセットは、前記複数のアンテナのうちの1つ又は複数のアンテナであり、前記第2のアンテナセットは、前記複数のアンテナのうちの1つ又は複数のアンテナであり、前記第2のアンテナセットは、前記第1のアンテナセットとは異なる、複数の前記センシングスロットに関して得られた複数の前記チャネルアクティビティ情報を合成することによって、チャネルアクティビティーレポートを作成するチャネルアクティビティーレポート手段とを含む無線通信装置。前記チャネルアクティビティーレポート手段は、複数の前記センシングスロットに関する複数の前記チャネルアクティビティ情報に対して加重和を実行することによって、合成するように動作可能である、請求項8に記載の無線通信装置。前記加重和で使用される重みのセットを判定するための重み判定手段を含む、請求項9に記載の無線通信装置。チャネルゲインを判定するように動作可能なチャネルゲイン判定手段を含み、前記重みはチャネルゲインに依存する、請求項10に記載の無線通信装置。前記チャネルアクティビティーレポート手段は、対象となる前記通信チャネルの上で検出されたエネルギーのメジャーを含み、これに基づいて前記チャネルが使用中かどうかについて判定をすることが可能である、請求項8ないし11のいずれか1項に記載の無線通信装置。センシングピリオド中に定義された複数の前記センシングスロットによってセンシングされる複数の前記アンテナセットの和集合が、センシングに利用可能なすべてのアンテナを含む、請求項8ないし12のいずれか1項に記載の無線通信装置。前記チャネルアクティビティーレポートからの前記チャネルが使用されていないとの判定に応答して、1つ又は複数のアンテナにおいて無線通信放射を生成するように動作可能な信号放射手段を含む、請求項8ないし13のいずれか1項に記載の無線通信装置。適切な汎用装置によって実行されたとき、その装置に、請求項1ないし7のいずれか1項に記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能なインストラクションを含む、コンピュータプログラムプロダクト。一つの実施形態によれば、その低い実装複雑性implementationcomplexityにより、アンテナ選択が利用される。特定の例において、タイムピリオドの間、スペクトルをセンスするために複数のアンテナのうちの一つ又はサブセットが使用され、続いて、後続のタイムピリオドの間、複数のアンテナのうちの他の一つ又はサブセットによって他のスペクトルセンシングが行われるという、スペクトルセンシングスキームが使用される。一つの実施形態に従って、タイムピリオドの間、センシングが実行される方法が提供され、ここで、このタイムピリオドは、より小さいピリオドに分割される。そして、該より小さいタイムピリオドそれぞれの期間に、複数のアンテナのうちの1つ又はサブセットを使用してセンシングが実行される。該複数のアンテナのうちの1つ又はサブセットは、センシングピリオド全体にわたって変化しても良い。上記の複数のアンテナのうちの1つ又はサブセットは、異なるタイムスロットにおいて異なっても良い。異なるアンテナから受信された複数のサンプルをポストプロセスpostprocessするために、重み係数が使用されても良い。アンテナ選択アルゴリズムによって上記の複数のアンテナのうちの1つ又はサブセットを選択することができる。それぞれのサブスロットについて可変の重み係数Variableweightingfactorsが使用されても良い。複数のセンシングサブスロットは、異なる長さであっても良い。コグニティブ無線CRは、無線スペクトルの効率的な使用を促進する。コグニティブ無線システムでは、ライセンスを受けてないユーザunlicensedusersセカンダリーユーザは、ライセンスを受けたユーザlicenseduserプライマリーユーザに対して事前に割り当てられたスペクトルを、そのようなスペクトルがプライマリーユーザによって使用されていないときに、使用することができる。使用可能な無線スペクトルの異なる部分に対して、それぞれ、2以上のユーザがライセンスを受けることができることを読者は認識するであろう。いくつかのコグニティブ無線システムにおいて、セカンダリーユーザが、プライマリーユーザに対して事前に割り当てられたスペクトルリソースへのアクセスを試みる場合、セカンダリーユーザは、最初に、そのスペクトルをセンスし、次に、センシング結果に従ってそのスペクトルにアクセスする必要がある。理想的には、プライマリーユーザによる伝送の優先を保証するために、そしてまた、セカンダリーリンクの伝送を維持するために、セカンダリーユーザは、安全で効率的なオペレーションを確実にするために、制限のあるセンシングピリオドの中での正確で信頼性のあるセンシング機能をもつ必要がある。プライマリーシステムに対するより高いプロテクションレベルのために、より高い検出確率detectionprobabilityが望まれ、一方、より低いフォールスアラーム確率falsealarmprobabilityが、より良いオポチューニスティックなアクセスopportunisticaccessを、セカンダリーユーザに提供する。マルチアンテナスペクトルセンシングへの大部分のアプローチは、複数のRFチェーンの同時の使用を必要とするパラレルセンシングにフォーカスされた。これは高い複雑性及びエネルギー消費を要求する。本明細書で説明される実施形態は、スペクトルセンシングのパフォーマンスを改善するために、アンテナ選択を使用する。とりわけ、センシングピリオド全体をいくつかのサブスロットに分割することによって、および、それぞれのスロット内のスペクトルセンシングを連続して実行するために、複数のアンテナのうちのサブセット1又は複数のアンテナを含むサブセットを使用することによって、センシングピリオドの全体にわたってスペクトルセンシングのために単一のアンテナを使用することと比較して、相当なセンシングゲインを得ることができる。一方、複数のRFチェーンを同時に利用するパラレルマルチアンテナセンシングと比較して、ハードウェアの複雑性/コスト及び対応するエネルギー消費が低減される。このスキームのいくつかのインプリメンテーションは、増強されたenhancedセンシング精度を提供する。一方でそれと同時に、複数のRFチェーンのうちの1つ又はサブセットだけが、ある一つのタイムピリオドにおいて使用されるので、低い実装複雑性を維持する。図1に、適切な通信デバイス10が例示される。通信デバイス10は、複数のアンテナ30に接続されたRFチェーン20を含む。RFチェーン20は、マルチプレクサ/デマルチプレクサ40に接続される。マルチプレクサ/デマルチプレクサ40は、データシンク50とデータソース60との間に介在する。コントローラ70は、RFチェーン20及びマルチプレクサ/デマルチプレクサ40のオペレーションをコントロールする。図2において、コントローラ70がさらに詳細に例示される。一般論として、コントローラ70は、汎用コンピュータを含む。これに従って、コントローラ70は、コンピュータ実行可能なインストラクションを実行するように動作可能なプロセッサ120を含む。それらインストラクションは、関連するデータとともに、マスストレージデバイス122に記憶されても良い。便宜上、インストラクション及びデータに対するより迅速なrapidアクセスのために、ワーキングメモリ124が提供される。これに従って、ユーザアプリケーション126及び通信コントローラ128は、ワーキングメモリ124に記憶されることとして例示される。汎用バス130は、要求に応じて他の装置に対する接続性を提供する通信ユニット132、ユーザ入力ユニット136及びユーザ出力ユニット138との通信のために提供される。ユーザ出力ユニット138は、特定の例において、ビデオ出力手段及び又は音声出力手段を含んでも良く、一方、ユーザ入力ユニット136は、キーパッド、キーボード、タッチスクリーン手段、音声入力手段又は他の適切なユーザ入力装置を含んでも良い。以下、通信コントローラ128アプリケーションのインストラクションの下でのコントローラ70のパフォーマンスについて説明する。このアプローチに従って、図3に示されるように、M個のアンテナの場合に、一つのセンシングスロットτがM個のサブスロットτiに分割される。すなわち、次のようである。一つのRFチェーンのアベイラビリティーを考えると、それぞれのサブスロットにおいて、一つのアンテナがアクティブになってスペクトルセンシングを実行することだけが可能である。しかしながら、異なるチャネルゲインをもつこれらの複数のアンテナの空間ダイバーシティーの活用によって、センシングパフォーマンスゲインがなおも期待される。セカンダリーユーザによって、それぞれのセンシングサブスロットにおいて、エネルギー検出energydetectionが使用される。i番目のサブスロットでのエネルギー検出に関する検定統計量teststatisticは、次のように与えられる。ここで、それぞれのサブスロットにおけるサンプリング数は、Ni=τifsであり、fsはサンプリング周波数である。i番目のサブスロットについて、セカンダリーユーザによりセンスされた観測結果は、二つハイポセシスhypothesesのうちの一つに関連付けることができる。ハイポセシスH1は、プライマリーユーザがアクティブであるというハイポセシスである。また、ハイポセシスH0は、プライマリーユーザが非アクティブであるというハイポセシスである。したがって、次のようになる。ここで、siは、プライマリーユーザの信号であり、その電力レベルσs2は、次のようである。また、hiは、i番目のサブスロットのチャネルゲインである。hiは、i番目のセンシングサブスロットの間、一定であると仮定される。しかしながら、異なるアンテナが適用され得ることを考えると、それがサブスロットごとに異なることも有り得る。ノイズuiは、0平均と分散σu2をもつ、独立同一な複素ガウス分布に従うcomplexGaussianIndependentandIdenticallyDistributedIIDランダム信号であると仮定される。siとuiは、独立していると仮定される。また、場合によっては、σs2とσu2の両方を先験的な情報prioriinformationであると仮定することができる。i番目のサブスロットの間にSUで測定されたPUの受信信号対雑音比SNRは、次のように示される。対応する検出確率及びフォールスアラーム確率Pd及びPfaは、それぞれ、次により与えられる。ここで、εiは、i番目のサブスロットに対する検出閾値である。Qは、ガウステイル確率Gaussiantailprobabilityである。Qは、次のようである。すべてのサブスロットからの複数の観測結果が一緒に処理されるデータ融合datafusionの方法によって、センシング決定がなされる。検定統計量は次のように与えられる。ここで、giは、i番目のサブスロットの重み係数である。例えば、チャネルゲインhiが未知である場合には、平衡/同一重みbalancedsameweightingのために次のようなgiが選択される。センシングスロットが均一に分割される場合つまり、τが次式のように示されるような場合には、センシングパフォーマンスは次の式7,8のように示される。ここで、式7,8において、βとNiはそれぞれ次のようである。目標検出確率Pdt及び目標フォールスアラーム確率Pfatの検出閾値εは、それぞれ、式4及び5から、以下のように導出することができるサンプリング数N=NiMとして。プライマリーシステムは、H1のケースにおいて、Ty>εのときに検出されるように要求される。しかしながら、H0のケースにおいて、Ty>εならば、それはフォールスアラームになり得る。チャネルゲインhiが既知である場合には、重み係数giは、以下のように、低SNRレジームにおいて最適化することができる。したがって、この場合、対応するセンシングパフォーマンスは、次のように与えられる。それぞれのセンシングスロットにおけるアンテナ選択のアプリケーションを考えると、それぞれのサブスロットτiは、異なるチャネルゲインすなわち、異なるγiを経験し得る。したがって、異なるセンシングスロットτにおいて異なる平均チャネルゲインが生じる。これは、目標センシングパフォーマンスのために、センシングスロットごとに検出閾値を変更することをもたらす可能性がある。検定統計量Tにおいて異なる重み係数が適用される場合には、これらの閾値は、中心極限定理及び逆累積分布関数inversecumulativedistributionfunctionを使用して、Tの統計量分布statisticdistributionから計算することができる。図4及び図5に示されるように、それぞれ、目標検出確率0.9及び目標フォールスアラーム確率0.1の下で、単一アンテナと各アンテナ選択の実行との間の解析的結果及びシミュレーション結果の両方が与えられる。チャンネルゲインhiは、0平均及びユニティーバリアンスな複素ガウス確率変数unityvariancecomplexGaussianrandomvariablesである。シミュレートされたセンシングスロットの数は、平均的な受信プライマリーユーザのSNRを-10dBとして、104である。単一アンテナによるスペクトルセンシングと比較して、同じ長さのセンシングスロットτが適用される場合に、説明されるアンテナ選択方法を利用することによる実質的なパフォーマンスの改善が提示される。加えて、アンテナの数を増加させることは、センシングパフォーマンスを更に改善する。図6に、ダイバーシティーオーダーが示される。ここで、一つのRFチェーンの下でのマルチアンテナの使用による、センシングパフォーマンスの改善が確認される。それら結果は、さらに、4つのアンテナによる1つのRFチェーンを使用するシリアルセンシングが、実際的な必要条件例えば、Pd>0.9の下で、2つのアンテナによる2つのRFチェーンより、さらに良いセンシングパフォーマンスを与えることを示す。これは、RFチェーンの高価性及びエネルギー消費並びに比較的安価なアンテナを考えると、より少ないハードウェアコスト及びエネルギー消費によるより良いセンシングパフォーマンスを得ることが可能であることを示す。比較のためにSensingperformanceofenergydetectorwithcorrelatedmultipleantennasから結果を複製すると、そこでは、より良いセンシングパフォーマンスが提示されるとされるが、シリアルなアンテナ選択センシングアルゴリズムの使用によってセンシングのゲインが得られない。また一方、Kimらの結果は、チャネルゲインがそれぞれのセンシングサンプルにおいて独立しているという仮定つまり、H1:yi=hisiuiに基づいている。これは、6MHzのサンプル周波数によるマイクロ秒-ミリ秒のオーダーのセンシングサブスロットの期間の下での、より実際的でない強い仮定である。実際的な仮定は、通常、i番目のサブスロットのチャネルゲインhiが、任意の特定のセンシングサブスロットの間、一定であると仮定されることを要求する。さらに、あるアンテナ数に達した場合に、パフォーマンスのゲインは飽和するであろう。予想通りに、関連するアンテナが導入される場合、図7に示されるように、パフォーマンスが下がる。シミュレーションにおけるSNR値は、図6を除いて、すべて-10dBのセットであると読者は気付くであろう。異なるアンテナが異なるSNR受信を有する場合には、アンテナ選択を使用するという利点をさらに示すことができる例えば、SNR重み付けされた選択基準SNRweightedselectioncriterionを使用して。更に、それぞれのアンテナ/サブスロットのチャネルゲインが既知であり、それに従って、異なる重み係数を使用する場合には、更なるパフォーマンスのゲインを達成することができる。図8は、二つの異なるアルゴリズムからの検定統計量のヒストグラム/分布を示す。上側の図は、上で説明されたセンシングアルゴリズムに基づくアンテナ選択を示す。下側の図は、通常のセンシングアルゴリズムからの検定統計量の分布を示す。図8に示されるように、説明されるアルゴリズムを使用して、目標フォールスアラーム確率の下でより良い検出確率が達成されると期待される。図9は、この実施形態に従ったコントローラにより実行されるプロセスを要約する。ステップS1-2において、コントローラは、それが幾つのアンテナをコントロールしているかを、したがって、それが、時間内に、センシングピリオドを幾つのセンシングスロットに分割しなければならないかを判定する。それは、この分割を実行する。センシングスロットの数により定義されるForループにおいて、それぞれのセンシングスロットについて、ステップ群が実行される。ステップS1-4において、センシングオペレーションが実行される。そして、ステップS1-6及びステップS1-8において、それぞれ、プライマリーユーザがアクティブである確率が判定され、及び、該最初の確率判定の不確実性すなわち、該最初の確率により表されるアクティビティーレポートが誤っているかどうかが判定される。そして、それぞれのセンシングスロットについて、これらのメジャーが、合成フェイズに送られ、その最初のステップであるステップS1-10において、コントローラは、センシングメジャーメントのそれぞれに適用する重みを判定する。そして、それらセンシングメジャーメントは、データ融合の原理に従って、ステップS1-12において、それら重みに従って融合される。そして、融合されたデータに基づいて、データ検出のためにアンテナ選択を実行することができる。特定の実施形態が説明されたが、これらの実施形態はただ例として提示されたものであり、本発明の範囲を制限することが意図されるものではない。実際に、本明細書で説明された新しい方法及びシステムは、種々の他のフォームで具体化されても良いさらに、本明細書で説明された方法及びシステムのフォームにおいて様々な省略、置き換え及び変形が本発明の精神を逸脱しない範囲でなされても良い。添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物は、本発明の範囲及び精神に含まれるであろうそのようなフォーム又は変形をカバーすることが意図される。"