CN101268637A - 检测存在/不存在信息信号 - Google Patents

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Abstract

一种方法，包括：接收输入；确定所述输入的期望方差；以及测试所述输入包括信号的第一假设。

Description

检测存在/不存在信息信号
技术领域
本发明的实施方式涉及检测存在/不存在信息信号。
背景技术
存在一种需要，从值x[t]中检测在“噪声”n[t]内存在/不存在信息信号s[t]，即，是x[t]＝n[t]还是x[t]＝s[t]+n[t]。
如果信噪比s[t]/n[t]较小则这可能是困难的。而寻找能够处理较大范围的信噪比的单一算法也变得困难。
发明内容
根据本发明的一种实施方式，提供了一种方法，包括：接收输入；确定输入的期望方差；以及测试该输入包括信号的第一假设。
根据本发明的另一实施方式，提供了决策引擎，包括：用于确定所接收输入的期望方差的装置；以及用于测试该输入包括信号的第一假设的装置。
根据本发明的另一实施方式，提供了一种计算机程序，包括计算机程序指令，其中当该指令被加载到处理器时则使该处理器能够：确定所接收输入的期望方差；以及测试该输入包括信号的第一假设。
根据本发明的另一实施方式，提供了一种检测器，包括：用于确定所接收输入的期望方差的装置；以及用于测试该输入包括信号的第一假设用以检测信号的装置。
附图说明
为了更好地理解本发明，现在将仅以示例的方式参考附图，其中：
图1示意地示出了一种装置；
图2示意地示出了决策方法；
图3示意地示出了使用计算机程序指令的实现。
具体实施方式
图1示意地示出了一种装置，其包括电路10用于从值x[t]中检测在“噪声”n[t]内存在/不存在信息信号s[t]，即，是x[t]＝n[t]还是x[t]＝s[t]+n[t]。
电路10接收一系列值x[t0]、x[t1]、x[t2]....x[tm-1]、x[tm]作为输入值11。概括而言，第n个值x[tn]将被称为xn。
功率转换器12对输入值xn进行平方以生成xn 2，其为第n个功率值13，将该第n个功率值13提供给决策引擎14。输入值xn可以是多维值，例如xn＝{y1，y2，y3....yj}，其中j＝1，2....或m，在该情况下功率值pn＝y1 2+y2 2+y3 2+....+yj 2。功率值pn可以用于表示复信号I+jQ的绝对值。
决策引擎14执行图2中示意性示出的方法20。
决策引擎14使用基于对功率值13假设的统计分布进行代数处理。
假设功率值xn 213具有非中心卡方分布。
这样假设的结果是得到输入值(xn)的平均值、功率值(xn 2)的平均值以及功率值(xn 2)的方差之间的若干代数关系。该代数关系为：假设噪声具有的功率为1。则：
a)功率值的平均值等于输入值11平均值的平方加一。即
mean(xn 2)＝1+mean(xn)2           -等式1
b)功率值的方差等于输入值11平均值的平方乘以四再加二。即
variance(xn 2)＝2+4*mean(xn)2     -等式2
方法20包括连续的可用以表示计算机程序的部分或一个过程中的步骤的一系列框。
在框22处，决策引擎14接收最新的功率值xn 213。
继而，在框24处，决策引擎14使用该最新的功率值xn 2以更新平均值mean(x2)的值。在本示例中，使用了这样的算法，功率值最新的平均值等于全部功率值的累加和(包括该最新的功率值)除以该和之中所包括的功率值数目。即
mean(xn 2)＝((n-1)*mean(xn-1 2)+xn 2)/n
继而在框26，决策引擎14使用功率值的该最新平均值，以利用等式1和等式2确定功率值的期望方差。应该注意，此步骤是基于具有假设的某种统计分布的所确定的代数等式而不是基于对方差的蛮力计算(brute force calculation)。
首先在子框26A，决策引擎14使用平均值mean(xn 2)的值以利用等式1代数地确定平均值mean(xn)2。
mean(xn)2＝Max[0，mean(xn 2)-1]
然后，在子框26B处，决策引擎14使用平均值mean(xn)2以利用等式2代数地确定方差variance(xn 2)。
variance(xn 2)＝variance(xn-1 2)+2+4*mean(xn)2
可选地，在框26处，决策引擎14能够使用平均值mean(xn 2)的值来直接代数地确定方差variance(xn 2)
variance(xn 2)＝variance(xn-1 2)+4*mean(xn 2)-2
继而在框28处，决策引擎14使用功率值中的期望方差来代数地确定该功率值平均值的期望方差。
variance(mean(xn 2))＝variance(xn 2)/n
假设-输入值包括信号
继而，在框30处，决策引擎14测试该输入值包括信息信号的第一假设。
如果其包括信号，则平均值mean(xn 2)可能值的范围可以表示为：
mean(xn 2)+/-Factor*[variance(mean(xn 2))]1/2
或者其等效表达式
mean(xn 2)+/-Factor*[variance(xn 2)/n]1/2
在子框30A处，决策引擎14确定该范围是否位于阈值Tsignal之上。例如，如果mean(xn 2)-Factor*[variance(xn 2)/n]1/2＞Tsignal则可以假设输入值11包括信息信号。
“Factor(系数)”代表偏离该平均值的标准偏差数。在某些实施方式中其可以是实常数F。在另外的实施方式中，“Factor”可以是n的函数，使得Factor的值随n的增大而减小。这样的结果是随着n的增大而使得对信号的测试变得更不严格。
例如，系数Factor可以具有值F/nα，其中0.45＜α＜0.55。这包括了特定情况α＝0.5使得系数Factor具有值F/n1/2。
在某些实施方式中阈值Tsignal可以是实常数。在另外的实施方式中，如果不包括信号，则阈值Tsignal可以取决于平均值mean(xn 2)可能值的范围的上界，即
Tsignal＝1+F[2/n]1/2
其中如果其不包括信号，则平均数mean(xn 2)可能值的范围可以表示为：
mean(xn 2)+/-Factor*[variance(xn 2)/n]1/2
上式简化为
mean(xn 2)+/-F*[2/n]1/2
当针对噪声信号的方差variance(xn 2)＝2时，通过等式2，针对该信号的平均值mean(xn)为零。
所用阈值Tsignal的简易性简化了方法30的复杂度。
假设-输入值不包括信号
如果框30决策无法作出，则方法移向框32，其中决策引擎14测试输入不包括信息信号的第二假设。
如果其不包括信号，则平均值mean(xn 2)可能值的范围可以表示为：
mean(xn 2)+/-F*[2/n]1/2
在子框32A，决策引擎14确定该范围是否位于阈值Tnoise之下。例如，如果mean(xn 2)-F*[2/n]1/2＜Tnoise则可以假设输入值11不包括信息信号。
如果不存在信号，则Tnoise可以设置为常数诸如期望的平均值mean(xn+1 2)，即等式1中为1。
所用阈值Tnoise的简易性简化了方法30的复杂度。
可以为每个所接收的输入值11执行方法30。因此可在最早的可能条件下做出决策。决策的可信度可以基本上独立于信噪比。
上文所描述的方法30在决策引擎14中执行。决策引擎14可以按任何合适的方式实现，例如作为硬件或实现为固件或软件的计算机程序指令。
硬件实现可以是专用电路诸如，例如，专用集成电路(ASIC)或可编程电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)。
图3示意地示出了使用计算机程序指令的实施。处理器40连接于存储器44以及输入/输出设备42。处理器40被安排用来接收来自输入/输出设备42的输入值11，并被安排用来从存储器44读取或向存储器44写入。
存储器44存储第一计算机程序46，该程序包括计算机程序指令，当将其加载到处理器40时，则使处理器14能够执行功率转换器12的功能。
存储器44存储第二计算机程序48，该程序包括计算机程序指令，当将其加载到处理器40，则使处理器14能够执行决策引擎14的功能即方法30。
计算机程序46、48可以经由电磁载波信号到达装置或可以从诸如计算机程序产品、存储器设备或诸如CD-ROM或DVD的记录介质的物理实体50进行复制。
本发明具有大量的应用。其可以在任何需要从值x[t]中来检测在“噪声”n[t]内存在/不存在信息信号s[t]，即，是x[t]＝n[t]还是x[t]＝s[t]+n[t]的应用中加以使用。
一种应用是在码分多址(cdma)接收机中。一种特别的示例是在例如全球定位系统(GPS)接收机的卫星定位接收机中。在GPS接收机中，所接收的信号可以相关于扩频码，以检测用于编码所接收信号的扩频码和/或用于检测扩频码的相位偏移，该相位偏移给出了对传输时间的指示(伪距离)。
在相关之后，该相关的信号被转换为频域内的多个信号。每个信号占据特定的频率范围(频率仓(bin))。针对每个频率仓，信号相关地被积分(累加加和)，并且继而转换为功率值并加和(非相关地积分)。可以由决策引擎14处理非相关地积分13的结果以识别在该频率槽内信号的存在、不存在。这允许获得频率锁定。
另一种应用是检测噪声中的时钟信号。
另一示例应用是处理来自多个传感器的输出以确定如果有的话，是哪一个感应器已检测到信号s[t]。
另一示例应用是处理当无线接收机尝试锁定传输的载频时在无线接收机中生成的信号。
尽管本发明的实施方式已在先前的段落中参考各种示例加以描述，但应该理解可以对给定示例作出修改而不偏离本发明所要求保护的范围。可以使用决策引擎以利用从任何m维输入值11创建的功率值13来检测信号。在信号的不存在的情况下功率值的方差具有可量化值，其不同于在信号的存在的的情况下功率值的方差，此时可以利用决策引擎。当信号s[t]是循环平稳随机过程并具有期望平均值零时，诸如在+S和-S之间周期性变化的例如GPS卫星信号的信号，也可以利用决策引擎。
尽管前述说明书所尽力于关注的本发明的那些技术特征相信是尤其重要的，但应该理解申请人所要求保护的应涉及任何上文提及和/或在附图中显示的可获得专利的特征或特征的组合，而无论上文是否曾特别强调。

Claims (26)

1.一种方法包括：
接收输入；
确定所述输入的期望方差；以及
测试所述输入包括信号的第一假设。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述输入是功率值。
3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括使用所述输入的平均值以代数地确定所述输入的期望方差。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述代数的确定基于针对所述输入具有卡方分布的假设。
5.根据权利要求3或4所述的方法，还包括向预定义常数加算所述输入的多个平均值以确定所述输入的期望方差。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括向所述输入的先前期望方差加算所述输入的多个平均值以及预定义常数，以确定所述输入的当前期望方差。
7.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，包括在代数表达式中使用输入以获得所述输出的期望方差。
8.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，还包括使用所述输入的期望方差以代数地确定所述输入的平均值的期望方差。
9.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，还包括测试所述输入包括信息信号的第一假设。
10.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，还包括确定所述输入的平均值的可能值范围是否位于一个阈值之上。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述范围是所述输入的平均值的标准差常数。
12.根据权利要求10所述的方法，其中所述范围是所述输入的平均值的减小的标准差数。
13.根据权利要求10、11或12中任意一项所述的方法，其中所述阈值是常数。
14.根据权利要求10、11或12中任意一项所述的方法，其中如果所述输入不包括信号则所述阈值取决于所述输入的平均值的可能值范围的上界。
15.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，还包括测试所述输入不包括信息信号的第二假设。
16.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，还包括确定所述输入的平均值的可能值范围是否位于一个阈值之下。
17.根据权利要求15所述的方法，其中所述范围是所述输入的平均值的标准差的常数。
18.根据权利要求15或16中任意一项所述的方法，其中所述阈值是常数。
19.根据权利要求17所述的方法，其中如果不存在信号则所述常数是所述输入的期望平均值。
20.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，其中所述信号是循环平稳的。
21.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，其中所述信号具有为零的平均值。
22.一种决策引擎，包括：
用于确定所接收输入的期望方差的装置；以及
用于测试所述输入包括信号的第一假设的装置。
23.一种计算机程序，包括计算机程序指令，当所述计算机程序指令被加载到处理器时则使所述处理器能够：
确定所接收输入的期望方差；以及
测试所述输入包括信号的第一假设。
24.一种计算机程序，包括程序指令用于使得计算机执行权利要求1到15中任意一项所述的方法。
25.一种物理实体，包含权利要求22或23所述的计算机程序。
26.一种检测器，包括：
用于确定所接收输入的期望方差的装置；以及
用于测试所述输入包括信号的第一假设用以检测信号的装置。
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