CN101449477A - 使用具有宽带前端的接收器检测窄带信号的方法和系统 - Google Patents

Abstract

一种在具有带宽ΔF1宽带频道中检测具有带宽ΔF2的窄带信号(ΔF1＞ΔF2)的存在的系统(100)和方法(300)。该方法(300)包括：将在所述频道中接收到的信号数字化(310)；将所述数字化信号变换(320)为N个数字频域分量；在多个样本上对所述N个数字频域分量的功率谱进行平均化(330)；利用具有M个跨越带宽ΔF3的非零值的滤波器对所述N个数字频域分量的所述平均化的功率谱进行滤波(340)，其中，N＞M且ΔF1＞ΔF3；计算(350)所述已滤波的平均化的功率谱的均值μ_k、修正的标准差β_k和峰值P_MAX；以及每当P_MAX＞(k₁*μ_k)+(k₂*β_k)时，检测(360)所述窄带的存在，其中，选择k₁和k₂以提供检测概率、漏检概率和虚警概率。

Description

使用具有宽带前端的接收器检测窄带信号的方法和系统

技术领域

本发明涉及一种检测信号存在(或缺失)的方法和系统，并且更特别地，涉及一种使用具有宽带前端的接收器在较宽频道中检测窄带信号存在的方法和系统。

背景技术

随着未经许可的无线设备的迅速扩展，对某频道是否被其他经许可的或未经许可的设备占用的检测将成为将来的未经许可的无线设备的关键组成部分。例如，在超宽带(UWB)系统的情形下，在UWB发送设备在特定信道上开始工作之前，它首先必须校验以了解是否另一UWB系统或一些其他授权的窄带系统正在所述信道中工作。另一个实施例是TV波段中的区域网络，其为通过IEEE802.22组而标准化的新兴标准。在该情况下，所述发送设备必须能够检测可能正在信道中任何位置工作的其他用户，比如在TV波段工作的无线麦克风。

发明内容

因此，所期望的是提供一种使用具有宽带前端的接收器检测窄带的系统。进一步期望的是提供一种使用具有宽带前端的接收器检测窄带的方法。本发明旨在解决上面所关注的一个或多个问题。

根据本发明的一个方面，一种用于在具有带宽ΔF1的宽频信道中检测具有带宽ΔF2的窄带信号的存在(ΔF1>ΔF2)的系统，包括：接收器前端部分，其适用于在具有带宽ΔF1的所选频道中接收信号，将所接收到的信号数字化，以及输出数字化信号；时域到频域的变换器，其适用于将由所述接收器前端部分输出的所述数字化信号变换为N个跨越所述频道的数字频域分量；频谱平均器，其适用于将在多个样本(K)上对所述N个数字频域分量的功率谱进行平均化；滤波器，其适用于利用具有M个跨越带宽ΔF3的非零值的滤波器对所述N个数字频域分量的所述平均化的功率谱进行滤波，其中，N>M且ΔF1>ΔF3；统计学计算器，其用于计算所述N个数字频域分量的所述已滤波的平均化的功率谱的均值μ_k、修正的标准差β_k和峰值P_MAX；以及检测器，其适用于每当P_MAX>(k₁＊μ_k)+(k₂＊β_k)时，检测具有带宽ΔF2的窄带信号在所述频道中的存在，其中，选择k₁和k₂以提供检测概率、漏检概率和虚警概率。

根据本发明的另一方面，一种用于在具有带宽ΔF1的宽频信道中检测具有带宽ΔF2的窄带信号的存在(ΔF1>ΔF2)的方法，包括：将在具有带宽ΔF1的频道中接收到的信号数字化；将所述数字化信号变换为跨越所述频道的N个数字频域分量；在多个样本(K)上对所述N个数字频域分量的功率谱进行平均化；利用具有M个跨越带宽ΔF3的非零值的滤波器对所述N个数字频域分量的所述平均化的功率谱进行滤波，其中，N>M且ΔF1>ΔF3；计算所述N个数字频域分量的所述已滤波的平均化的功率谱的均值μ_k、修正的标准差β_k和峰值P_MAX；以及每当P_MAX>(k₁＊μ_k)+(k₂＊β_k)时，检测具有带宽ΔF2的窄带信号在所述频道中的存在，其中，选择k₁和k₂以提供检测概率、漏检概率和虚警概率。

根据本发明的又一方面，一种用于在具有相对较宽的带宽ΔF1的频道中检测具有相对较窄带宽ΔF2的信号(ΔF1>ΔF2)的方法，包括：在具有带宽ΔF1的所选频道中接收信号；在一个时段上对所接收到的信号的功率谱进行平均化，以产生平均化的功率谱；将所述平均化的功率谱应用到具有带宽ΔF3(其中，ΔF1>ΔF3)的滤波器上，以产生已滤波的、平均化的功率谱；每当所述已滤波的、平均化的功率谱的峰值对从下列各项中所选取的一个的比值超过阈值时，检测具有带宽ΔF2的窄带信号在所述频道上的存在：

(a)所述滤波的、平均化的功率谱的均值；

(b)所述滤波的、平均化的功率谱的修正的标准差；和

(c)所述滤波的、平均化的功率谱的均值和标准差的线性组合。

附图说明

另外的和其他的方面将通过下面的说明而变得明显。

图1示出了用于在具有相对较宽带宽的频道中检测具有相对较窄带宽的信号的存在的系统的一个实施例的高级别示图；

图2阐述了可以被图1的系统采用的接收器前端的一个实施例；

图3是说明用于在具有相对较宽带宽的频道中检测具有相对较窄带宽的信号的存在的方法的一个实施例的流程图；

图4比较了图1的系统的理论性能和仿真性能；

图5示出了图1的系统预期性能，其中，所述窄带信号通过瑞利衰落信道；

图6示出了当所接收到的信噪比为0dB时，在图1的滤波器的输出端的频谱的仿真图线。

具体实施方式

下面将参照附图更全面地描述本发明，附图中示出了本发明的优选实施例。然而，可以以不同形式实施本发明，并且本发明不应被解释为其被限于这里所阐述的实施例。此外，这些实施例是作为本发明的教导实例而被提供的。

图1示出了系统100的一个实施例的高级别示图，其用于在具有相对较宽的带宽的频道中，检测具有相对较窄的带宽ΔF2信号的存在(ΔF1>ΔF2)。如本领域技术人员所理解的，可以使用软件控制的微处理器、硬线逻辑电路或它们的组合在物理上实现图1中所示的各种“部分”中的一些或全部。而且，虽然在图1中为说明的目的，所述部分按功能被隔离，但它们可以以任何物理实现形式被合并。系统100包括接收器前端部分110、时域到频域的变换器120、频谱平均器130、滤波器140、统计学计算器150和检测器160。

图2示出了接收器前端部分110的一个实施例，其包括：射频(RF)调谐器112，跨越多个频道；中频(IF)部分116，耦合到RF调谐器112的输出；模数转换器(ADC)118，耦合到IF部分116的输出。RF调谐器112包括：RF放大器部分113；下转换器114，耦合到RF放大器部分113的输出下转换。RF放大器部分113可以包括：一个或多个RF放大器、跨越所期望的频段的滤波器。下转换器114可以包括：本地振荡器和混频器，所述混频器接收本地振荡器信号与RF放大器部分113的输出。有利地，所述本地振荡器是可编程或可调谐的振荡器，比如锁相环(PLL)频率合成器、直接数字式频率合成器，等等。有利地，IF部分116包括至少一个IF滤波器(例如，声表面波(SAW)滤波器)和IF放大器。

在运行上，下转换器114有选择地将选取自多个频道中的一个下转换为所选择的IF，其中，通过将所述本地振荡器编程或调谐为所期望的频率来选择所期望的频道，从而混频器的输出将所选的频道转变为所述IF频率。下转换器114(并且因此RF调谐器112)的输出包括已转变到所述IF频率的所选频道。在这种情况下，IF部分116去除了来自RF调谐器112的剩余的、未被选择的信道。IF部分116的输出包括被下转换为所述IF的所选的频道。随后ADC 118将从IF部分116输出的模拟信号转换为数字信号，该数字信号是接收器前端部分110的输出。

当然，图2仅示出了接收器前端部分110的一个实施例。在其他实施例中，接收器前端部分可以使用双重转换，或者—如果频率和技术允许—直接在所接收的频率上对所选信道进行数字化并滤波。

再次回到图1的组件，有利地，时域到频域的变换器120是N点快速傅立叶(Fourier)变换器，其中，所述N个点跨越了所选频道的带宽。有利地，频谱平均器130是数字信号处理电路，其可以包括微处理器、数字信号处理器等等。有利地，滤波器140是具有M个非零值的数字滤波器，其中，N>M。

现在将阐述系统100的操作。

接收器前端部分110从天线接收信号，选择具有带宽ΔF1的频道，将所接收到的信号数字化，并输出数字化的信号r_n。应当理解，在本文中术语“接收到的信号”将被广泛地解释为包括了实际发送的信号和出现在接收器前端的噪声，其包括这样的情况：只有噪声而没有实际传输的信号。这不同于术语“窄带信号”，其仅仅指特别地从某些发送设备中所发送的信号。

接下来，时域到频域的变换器120对输入信号执行FFT运算，如下

$Y(k,m)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{n+N*k}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\πmnk}}{N}}$

其中，Y(k，m)是第k块FFT输出，r_n是接收到的数据，且N是FFT的大小。一般地，r_n包括噪声和待检测的窄带信号。然而，也可以出现另外的宽带信号。

在执行FFT之后，频谱平均器130通过K个样本计算所接收到的功率谱的平均值，P(k，m)，如下：

$P(k,m)=\frac{1}{K}\underset{i=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Y(k+i,m)\right|}^2$

用于估计所述频谱的可替代的方法是：在时域到频域变换器120的FFT的每个频点(frequency bin)上使用一阶滤波器，如下：

P(k，m)＝δP(k，m)+(1-δ)|Y(k，m)|²

其中，δ是常数(遗忘因子)。

系统100使用的检测方法承认这样的原则：如果随机变量被建模为具有高斯分布，则大部分样本落在从均值到其3倍标准差之内。这之外的样本被认为是“异常值”。对于该申请，我们可以认为在输入信号缺失时，由系统100测量得到的信号是噪声。该噪声服从高斯分布。然而，一般地，所述窄带信号的功率谱不服从高斯分布。因而，不可直接应用标准“异常值”检测方式。下面的段落为所使用的检测方法提供理论背景。

随机变量y＝x²的概率密度函数(pdf)由下式给出，其中，x是方差为σ²的零均值正态随机变量(服从高斯分布)：

$f\left(y\right)=\frac{e^{-y/{2\mathrm{\σ}}^2}}{\mathrm{\σ}\sqrt{2\mathrm{\πy}}},y>0$

由此，并使用这样的事实：两个随机变量之和的概率密度函数是它们的概率密度函数的卷积，我们发现，当K＝1时，P(k，m)的概率密度函数如下：

$f\left(P\right)=\frac{e^{-P/{2\mathrm{\σ}}^2}}{{2\mathrm{\σ}}^2},$

使用相同的原理，当K>1时，其可表示为：

$f\left(P\right)=\frac{\mathrm{\λ}{\left(\mathrm{\λP}\right)}^{K-1}}{(K-1)!}{e}^{-\mathrm{\λP}}$

其中，λ＝K/(2σ²)。该概率密度函数通常被称为厄兰(Erlang)概率密度函数。所述累积分布函数也由下式给出：

CDF＝Γ(K，Pλ)

其中，Γ()是不完全伽马(Gamma)函数。f(P)的均值和方差为：

均值＝K/λ＝2σ²

以及

方差＝K/λ²＝(2σ²)²/K＝均值²/K。

因此，更多的平均化运算(增加K)使得所述方差接近零。如果K很大，则该密度可以用高斯密度函数逼近，然而如上所示，所述方差接近于零使得对于检测很难使用高斯分布假设。

从上述CDF中，可以看出，在检测中可以进行折中。如果我们将检测准则限定为P>2ασ²，其中，α是阈值常数，则漏检概率、正确检测概率和误检概率可以描述为：

Prob_miss      ＝Γ(K，Kα)^M

Prob_detection ＝1-Γ(K，Kα)^M

Prob_false_alarm.＝1-Γ(K，Kα)^N

其中，N是FFT的大小，而M是所述窄带信号跨越的频点的数量。给定某一性能准则，于是我们可以试图求解阈值常数和所需平均时间(K)。然而，不存在闭式解。

再次回到图1，对由平均器130平均化后的功率谱的进行进一步的谱平均化运算可通过使用具有带宽ΔF3的滤波器140对P(k，m)进行滤波而取得，其中，ΔF1>ΔF3。理想地，滤波器140应该具有匹配正在检测在所述频道内的其存在(或缺失)的所期望的窄带信号的频谱的形状。在此情况下，滤波器是维纳(Wiener)滤波器。然而，在系统100与被检测的窄带信号的发射机之间存在频率选择性多径(例如，瑞利衰落)的情况下，所期望的频谱是未知的。因此，滤波器140可以是带宽为ΔF3的简单的矩形滤波器。有利地，所述滤波器带宽ΔF3近似等于正在检测其存在(缺失)的窄带信号的带宽ΔF2。也就是，滤波器140的带宽ΔF3与待检测其存在(缺失)的窄带信号的带宽ΔF2匹配得越接近，所述系统将执行得越好。在图1的实施例中，有利地，滤波器140是长度为N，具有M个非零值的数字滤波器，其中，M是由待检测的窄带信号所跨越的频点的数量，在典型的情况(例如在6MHz的信道中检测350kHz的信号)中，M<N/10。

接下来，统计学计算器150计算所述已滤波的、平均化的功率谱的一些统计量。特别地，统计学计算器150计算所述已滤波的平均化的功率谱的均值和修正的标准差(SD)。传统的SD在很窄带宽的信号的存在的情况下有偏差，并且因此它不是好用的统计量。统计学计算器150计算均值μ_k和修正的标准差β_k为：

${\mathrm{\&mu;}}_k=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}P(k,m)$

${\mathrm{\&beta;}}_k=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}|P(k,m)-{\mathrm{\&mu;}}_k|$

当max(P(k，m))>k₁μ_k+k₂β_k(其中，k₁和k₂是常数，其被选择以获得所期望的性能准则)时，利用上述概率函数，检测器160在所述频道中检测窄带信号的存在。也就是说，选择k₁和k₂以产生在漏检概率、正确检测概率和错检概率之间所期望的折中。注意：

${\mathrm{\&mu;}}_k={{\mathrm{\&sigma;}}_1}^2+\frac{M}{N}{{\mathrm{\&sigma;}}_2}^2$

$={{\mathrm{\&sigma;}}_1}^2(1+\frac{M}{N}\mathrm{SNR})$

其中，SNR是所述窄带信号的信噪比，σ₁ ²和σ₂ ²分别是基于频点的背景信号(噪声)和窄带信号的方差(功率)(总输入功率是Nσ₁ ²+Mσ₂ ²)。假设k₂＝0，于是：

$\mathrm{Prob}\_\mathrm{miss}=\mathrm{\&Gamma;}{(K,K{k}_1\frac{(1+\frac{M}{N}\mathrm{SNR})}{(1+\mathrm{SNR})})}^M$

$\mathrm{Prob}\_\det \mathrm{ection}=1-\mathrm{\&Gamma;}{(K,K{k}_1\frac{(1+\frac{M}{N}\mathrm{SNR})}{(1+\mathrm{SNR})})}^M$

$\mathrm{Prob}\_\mathrm{false}\_\mathrm{alarm}.=1-\mathrm{\&Gamma;}{(K,K{k}_1\frac{(1+\frac{M}{N}\mathrm{SNR})}{(1+\mathrm{SNR})})}^N$

图3是阐述方法300的一个实施例的流程图，所述方法300用于在具有相对较宽的带宽的频道ΔF1中检测具有相对较窄带宽ΔF2的信号的存在。在一个实施例中，方法300可以由例如图1的系统100的系统来执行。

在方法300的第一步骤310中，在具有带宽ΔF1的频道中接收到的信号被数字化。

接下来，在步骤320中，所述数字化信号被转换为跨越所述频道的N个数字频域分量。有利地，使用快速傅立叶变换。

接着，在步骤330中，所述N个数字频域分量的功率谱在多个(K)样本上被平均化。

在步骤340中，用具有M个非零值跨越带宽ΔF3的滤波器对所述N个数字频域分量的所述平均化功率谱进行滤波，其中，N>M且ΔF1>ΔF3。有利地，ΔF3近似等于ΔF2。优选地，所述滤波器是维纳(Wiener)滤波器。在典型的情况中(例如在6MHz的信道中检测350kHz的信号)，M<N/10。

在步骤350中，计算均值μ_k、修正的标准差β_k和所述N个数字频域分量的所述已滤波的平均化的功率的峰值P_MAX。

最后，在步骤360中，每当P_MAX>(k₁＊μ_k)+(k₂＊β_k)时，检测(360)所述具有带宽ΔF2的窄带信号在所述频道中的存在，其中，选择k₁和k₂以提供所期望的检测概率、漏检概率和虚警概率的值。

执行图1的系统的仿真，以验证在推导上述公式中所作的假设。图4比较图1的系统的理论的性能和仿真的性能。在图4的实例中，N＝1024，M＝50且K＝100。而且，k₁被选择为1.4，而k₂被设定为零。

图5针对标准差、k₁和k₂的各种值，示出了图1的系统的预期的(仿真的)性能，其中，所述窄带信号通过瑞利(Rayleigh)衰落信道。

图6示出了当所接收到的信噪比为零时，在图1的滤波器的输出端的仿真图线。图6阐述了频谱的视觉检测如何清楚地揭示所述窄带信号的存在。这个过程可以通过比较所述已滤波的平均化功率的峰值而被自动化。

虽然这里公开了优选实施例，但是仍然是在本发明的原理和范围内的许多变异是可能的。对于本领域的技术人员，在检查这里的说明书、附图和权利要求之后，这样的变异将变得清楚。所以，除了在所附权利要求的精神和范围之内，本发明没有被限制。

Claims (19)

1.一种系统(100)，用于在具有带宽ΔF1的宽带频道中检测具有带宽ΔF2的窄带信号的存在，ΔF1>ΔF2，，该系统包括：

接收器前端部分(110)，其适用于接收在具有带宽ΔF1的所选频道中所接收到的信号，将所接收到的信号数字化，以及输出数字化信号；

时域到频域变换器(120)，其适用于将由所述接收器前端部分输出的所述数字化信号变换为N个跨越所述频道的数字频域分量；

频谱平均器(130)，其适用于在多个样本(K)上对所述N个数字频域分量的功率谱进行平均化；

滤波器(140)，其适用于利用具有M个跨越带宽ΔF3的非零值的滤波器对所述N个数字频域分量的所述平均化的功率谱进行滤波，其中，N>M且ΔF1>ΔF3；

统计学计算器(150)，其用于计算所述N个数字频域分量的所述已滤波的平均化的功率谱的均值μ_k、修正的标准差β_k和峰值P_MAX；和

检测器(160)，其适用于每当P_MAX>(k₁＊μ_k)+(k₂＊β_k)时，检测具有带宽ΔF2的窄带信号在所述频道中的存在，其中，选择k₁和k₂以提供检测概率、漏检概率和虚警概率。

2.权利要求1的系统(100)，其中，ΔF3近似等于ΔF2。

3.权利要求1的系统(100)，其中，所述滤波器(140)是维纳滤波器。

4.权利要求1的系统(100)，其中，所述时域到频域变换器(120)是快速傅立叶变换器。

5.权利要求1的系统(100)，其中，M<N/10。

6.权利要求1的系统(100)，其中，ΔF1至少是6MHz，而ΔF2不超过350kHz。

7.权利要求1的系统(100)，其中，所述接收器前端部分(110)包括：

射频(RF)调谐器(112)，其跨越多个频道，该RF调谐器包括：

RF放大器部分(113)；和

下转换器(114)，其耦合到RF放大器部分的输出端，该下转换器有选择地将多个频道中的一个转换为所选的中频(IF)；

IF部分(116)，其耦合到所述下转换器的输出端；以及

模数转换器(118)，其连接到所述IF部分的输出端。

8.权利要求7的系统(100)，其中，RF调谐器(112)适用于在VHF和UHF频段选择频道信号。

9.一种方法(300)，用于具有带宽ΔF1的宽带频道中检测具有带宽ΔF2的窄带信号的存在，ΔF1>ΔF2，该方法包括：

将在具有带宽ΔF1的频道中接收到的信号数字化(310)；

将所述数字化信号变换(320)为跨越所述频道的N个数字频域分量；

在多个样本K上对所述N个数字频域分量的功率谱进行平均化(330)；

利用具有M个跨越带宽ΔF3的非零值的滤波器对所述N个数字频域分量的所述平均化的功率谱进行滤波(340)，其中，N>M且ΔF1>ΔF3；

计算(350)所述N个数字频域分量的所述已滤波的平均化的功率谱的均值μ_k、修正的标准差β_k和峰值P_MAX；

每当P_MAX>(k₁＊μ_k)+(k₂＊β_k)时，检测(360)具有带宽ΔF2的窄带信号在所述频道中的存在，其中，选择k₁和k₂以提供检测概率、漏检概率和虚警概率。

10.权利要求9的方法(300)，其中ΔF3近似等于ΔF2。

11.权利要求9的方法(300)，其中，所述滤波器是维纳滤波器。

12.权利要求9的方法(300)，其中，变换所述数字信号的步骤包括：对数字信号执行快速傅立叶变换。

13.权利要求9的方法(300)，其中，M<N/10。

14.权利要求9的方法(300)，其中，ΔF1至少是6MHz，而ΔF2不超过350kHz。

15.一种方法(300)，用于在具有相对较宽的带宽ΔF1的频道中检测具有相对较窄的带宽ΔF2的信号的存在，ΔF1>ΔF2，该方法包括：

接收在具有带宽ΔF1的所选频道中所收到的信号；

在一个时段上对所接收到的信号的功率谱进行平均化(330)，以产生平均化的功率谱；

将所述平均化的功率谱应用(340)到具有带宽ΔF3(其中，ΔF1>ΔF3)的滤波器上，以产生已滤波的、平均化的功率谱；

每当所述已滤波的、平均化的功率谱的峰值对从下面的选项中所选取的一个的比率超过阈值时，检测(360)具有带宽ΔF2的窄带信号在所述频道上的存在，所述选项为：(a)所述已滤波的、平均化的功率谱的均值；(b)所述已滤波的、平均化的功率谱的修正的标准差；和(c)所述已滤波的、平均化的功率谱的均值和修正的标准差的线性组合。

16.权利要求15的方法(300)，其中，ΔF3近似等于ΔF2。

17.权利要求15的方法(300)，其中，所述第二滤波器是维纳滤波器。

18.权利要求15的方法(300)，其中，ΔF1至少是6MHz，而ΔF2不超过350kHz。

19.权利要求15的方法，其中，从下面选项中选取的一个包括均值和修正的标准差值的线性组合，所述选项为：(a)所述已滤波的功率谱的均值；(b)所述已滤波的功率谱的修正的标准差；和(c)所述已滤波的功率谱的均值和修正的标准差的线性组合。

Images