CN102113394A - 分布式谱感测 - Google Patents
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Abstract
总之,本发明涉及用于谱感测的设备、系统、方法和计算机程序。提议用于通过使用能与中央单元通信的多个传感设备来检测所关心的信号或事件的检测过程。这些传感设备可以计算软检测量度,并将这个信息传送给中央单元,在该中央单元中可以使用该信息,以便使用某种指定规则来作出最终检测判定。该提议的方案的信令开销能够具有与硬信令方案的信令开销相同的数量级。但是,该提议的方法可以实现更好的检测性能。
Description
技术领域
本发明一般涉及用于在某个频带中检测所关心的信号或另一类型事件的设备、系统、方法和计算机程序。
背景技术
当前的(频)谱分配模型导致得到许可(领有执照)的(第一级)谱在空间与时间上的利用率不足,例如在VHF-UHF频带中就是这样的情况。这导致了对于灵活的谱使用模型的日益增长的兴趣。一种这样的模型提供已被许可用于主无线系统的谱的二次(辅助)使用。该二次使用由次要认知无线系统启用。该次要认知无线系统的操作不应对主系统用户造成有害的干扰。如果次要认知无线系统操作在没有用于主用户传输的频谱部分上,那么这个要求能够得到满足。为了确定这些部分,监控该谱,以监视主用户活动。这通过谱感测来完成。
能量检测可以用于借助于单个传感单元来确定在所关心的指定谱区域中是否存在具有已知带宽的信号。也考虑了利用信号特征和更高阶统计属性的更先进的检测技术。在认知无线系统中,许多这样的传感单元是可利用的,并且通过组合来自多个传感单元的信息能够改善检测性能。
迄今已提议了两种用于组合来自多个传感单元的信息的方案。一方面,每一个传感单元能够做出硬检测判定,并将其二进制结果(1/0)发送到中央单元,在该中央单元中所接收的比特进行组合。用于组合这些比特的常用规则是多数(裁定)规则,其中如果大多数接收到的比特是1,则作出信号存在的最终判定。这种方案的优点是:信令的数量是低的。但是,作出硬检测判定导致隐含信号信息的丢失,其中该信息不能在中央单元上得到进一步利用。这转而影响最终的检测性能。
另一方面,每一个传感单元可以向中央单元仅仅发送原始观察值或某种其他形式的观察值。虽然这种方案能够产生更好的检测性能,但是其涉及的信令数量却是无法接受地大。
A.Ghasemi和E.S.Sousa发表于2006年9月IEEE VTC Fall第1-6页上的“Impact of user collaboration on the performance of sensing-based opportunistic spectrum access”披露了:或能量值或1比特硬判定从各个传感器发送给中央融合单元(fusion unit),并且在中央融合单元中进行组合,以实施谱感测。
发明内容
本发明的目的是缓解至少一些上述的问题。
这个目的能够利用根据权利要求1的设备、根据权利要求8的系统、根据权利要求13的方法以及根据权利要求15的计算机程序来实现。
因此,在本发明的第一方面中,提出一种设备。该设备包括:传感单元,被配置成感测信号;第一计算单元,被配置成基于感测到的信号或从中得出的信号分量的多个采样来计算值;第二计算单元,被配置成基于由第一计算单元计算的值来计算量度;和通信单元,被配置成传送由第二计算单元计算的量度。该设备可以用于在认知无线系统和其他系统中检测某些所关心的信号,或在传感器网络和其他网络中检测某些事件。该设备可以实现比先前提议的设备更好的检测性能,而不需要多得多的信令开销。
在本发明的第二方面中,第一计算单元被配置成根据感测到的信号或信号分量的采样的平方和来计算该值。第二方面可以与第一方面进行组合。
在本发明的第三方面中,第二计算单元被配置成根据该值的条件概率来计算该量度。第三方面可以与第一或第二方面进行组合。
在本发明的第四方面中,该量度是取决于与不同假设相关联的该值的条件概率的函数。第四方面可以与任一前述方面进行组合。
在本发明的第五方面中,该量度是对数似然比或似然比。第五方面可以与任一前述方面进行组合。
在本发明的第六方面中,传感单元被配置成收集在观测时间上感测到的信号或信号分量的采样。第六方面可以与任一前述方面进行组合。
在本发明的第七方面中,传感单元被配置成感测无线电信号或生理信号。第七方面可以与任一前述方面进行组合。
在本发明的第八方面中,提出一种系统。该系统包括多个根据任一前述方面的设备以及中央单元,其中该中央单元被配置成接收由这些设备传送的量度、组合这些量度并根据组合的量度来判定多个假设中的哪一个假设是真的。该系统可以用于在认知无线网络中检测某些所关心的信号或在传感器网络中检测某些事件。该系统可以提供比先前提议的系统更好的检测性能,而不需要多得多的信令开销。
在本发明的第九方面中,中央单元被配置成通过将这些量度相加或相乘来组合这些量度。第九方面可以与第八方面进行结合。
在本发明的第十方面中,中央单元被配置成借助于阈值规则来作出判定。第十方面可以与第八或第九方面进行组合。
在本发明的第十一方面中,多个设备是认知无线网络或传感器网络的一部分。第十一方面可以与第八到第十方面之中的任一方面进行组合。
在本发明的第十二方面中,该系统被配置成确定在某一频带中是否存在所关心的信号或检测某个事件。第十二方面可以与第八到第十一方面之中的任一方面进行组合。
在本发明的第十三方面中,提出一种方法。该方法包括:感测信号;基于所感测到的信号或从中得到的信号分量的多个采样,计算值;根据在第一计算步骤中计算的值,计算量度;和传送在第二计算步骤中计算的量度。
在本发明的第十四方面中,该方法还包括:从多个设备接收量度;组合这些量度;和基于所组合的量度来判定:多个假设中的哪一个假设是真的。第十四方面可以与第十三方面进行组合。
在本发明的第十五方面中,提出一种计算机程序。该计算机程序包括程序代码装置,用于当在计算机上执行该计算机程序时使得计算机执行根据第十三或第十四方面的方法的步骤。
所提议的方法和计算机程序可以用于在认知无线系统和其他系统中检测某些所关心的信号,或在传感器网络和其他网络中检测某些事件。它们可以实现比先前提议的方法和计算机程序更好的检测性能,而不需要多得多的信令开销。
更多的有益修改在从属权利要求中进行定义。
附图说明
本发明的这些和其他方面从下文参考附图所描述的实施例中将是显然的,并且本发明的这些和其他方面将利用下文中参考附图所描述的实施例来阐述,其中:
图1显示说明根据第一实施例的示例性系统的布置的示意性框图;
图2显示说明根据第二实施例的示例性系统的布置的示意性框图;
图3显示说明根据第三实施例的示例性系统的布置的示意性框图;
图4显示说明根据第一到第三实施例的示例性检测过程(程序)的步骤的流程图;
图5显示第一到第三实施例的基于软件的实施的示例;和
图6显示说明与先前提议的检测过程的性能相比、根据第一到第三实施例的示例性检测过程的性能的图表。
具体实施方式
图1显示说明根据第一实施例的示例性系统100的布置的示意性框图。该系统100能够包括发射机105、分布在区域上的第一到第M设备110_1到110_M以及中央单元140。每一个设备110_1到110_M可以包括天线、传感单元、第一计算单元、第二计算单元以及通信单元。也就是说,第i个设备110_i能够包括天线115_i、传感接收机或单元120_i、第一计算单元125_i、第二计算单元(130_i)以及通信单元135_i。例如,第一设备110_1可以包括天线115_1、传感单元120_1、第一计算单元125_1、第二计算单元(130_1)以及通信单元135_1,并且第M个设备110_M可以包括天线115_M、传感单元120_M、第一计算单元125_M、第二计算单元(130_M)以及通信单元135_M。
设备110_i能够具有不同于上面所讨论的结构。例如,它能够只包括具有第一计算单元125_i和第二计算单元130_i二者的功能的单个通信单元,或者包括某种类型的能够执行该设备110_i的所有组件的功能的处理单元。一般来说,每一个设备110_1到110_M可以是具有与中央单元进行通信的能力的传感接收机,例如传感无线电设备,或者能够执行下述功能的另一类型的设备。
该系统100可以是次要认知无线系统的一部分。这样的次要认知无线系统允许已被许可用于主无线系统的频谱的二次使用,而不会对主系统用户引起有害的干扰。这可以通过操作在未被用于主用户传输的频谱部分上来实现。为了确定这些部分,可以通过谱感测来检测主用户信号。即,可以确定在某个频带中是否存在所关心的信号。
主用户信号检测的问题可以被认为是二进制假设测试问题-确定两个假设之中的哪一个假设是真的,即,所关心的信号存在(利用H1表示的假设)或者只有噪声存在(利用H2表示的假设)是真的。如在下文中更详细描述的,信号存在可以由该系统100的M个设备110_1到110_M来检测。
所关心的信号能够由发射机105发射,并且可以是例如射频(RF)信号,诸如VHF频带或UHF频带中的信号。例如,能够发射微波信号。每一个设备110_1到110_M可以接收或感测由发射机105发射的信号。即,每一个传感单元120_1到120_M能够分别地接收或感测在天线115_1到115_M之中相应的一个天线上接收的发射信号。进一步,每一个传感单元120_1到120_M可以对感测到的信号进行采样。这可以在天线115_1到115_M的各自前端接收天线之后通过采样模拟信号来完成。然后,在观测时间上可以收集感测到的信号的采样。这能够通过在传感单元120_1到120_M上以奈奎斯特频率或更高频率对感测到的信号进行采样来实现。即,过采样是有可能的。所收集的接收到或感测到的信号的采样被表示为rik,其中下标i表示第i个传感单元120_i,并且下标k表示采样索引。
在两个假设H1和H0的情况下在第i个传感单元120_i上采样的感测信号分别地可以随后被写成:
H1∶rik=Sik+nik
(1)
H0∶rik=nik
其中sik表示第i个传感单元120_i上的第k个信号采样,并且nik表示第i个传感单元120_i上的第k个独立高斯噪声采样。
信号采样rik能够从第i个传感单元120_i提供给第i个第一计算单元125_i,并且随后用于根据例如以下等式来计算参量或值Ei:
其中Λ表示时间-带宽乘积,N0表示噪声功率,并且W表示信号带宽。依照等式(2)进行的值Ei的计算可以通过使用例如第i个第一计算单元125_i的平方和单元来执行。
Ei表示随机变量,并且取决于假设而具有不同的分布函数。在假设H0的情况下,Ei可以具有中心卡方分布(central chi-squared distribution),其具有2Λ自由度。在假设H1的情况下,Ei可以具有偏心卡方分布(non-central chi-squared distribution),其具有2Λ自由度和偏心参数2ρi,其中ρi是信噪比(SNR)。即,在假设H0的情况下,Ei的概率分布可以是中心卡方分布,而在假设H1的情况下,Ei的概率分布可以是偏心卡方分布。
基于依照上述等式(2)计算的值Ei,第i个第二计算单元130_i能够计算例如以下参量或软量度:
其中P(Ei|H0)和P(Ei|H1)是在假设H0和H1的情况下Ei的相应概率。即,P(Ei|H0)表示在假设H0是真的条件下的条件概率,而P(Ei|H1)表示在假设H1是真的条件下的条件概率。
P(Ei|H0)和P(Ei|H1)可以分别地在假设H0和H1的情况下根据Ei的概率分布函数来计算。然后,根据上面的等式(3),可以计算量度Di。但是,根据其他的等式,可以计算可选择的量度。例如,量度Di可以根据似然比而非对数似然比来计算。在这种情况下,例如,量度Di可以根据下式来计算:
进一步,在该计算中不仅可以使用似然比,而且还可以使用适当依赖于P(Ei|H0)和P(Ei|H1)的其他函数。也有可能使用如此函数的适当量化的版本。
根据上面等式(3)进行的量度Di的计算可以包括除法函数和对数函数。这些函数可以通过使用能够计算它们的标准功能块来实施。这样的功能块可以是第二计算单元130_i的一部分。如果以不同的方式计算量度Di,那么可能涉及其他的函数。例如,当使用似然比取代对数似然比时,可以仅涉及除法函数。因而,在这种情况下,简单的除法器可能就足够了。
由第二计算单元130_i计算的量度Di能够被提供给通信单元135_i。通信单元135_i可以随后将该量度Di传送到中央单元140。即,这个量度可以从设备110_i传送到中央单元140。这些设备110_1到110_M可以依照规定的协议与中央单元140通信。待传送的信息元素可以进行指定。例如,它可以是根据等式(3)或等式(3’)计算的软信息或量度Di。该通信可以是无线或有线通信。
在中央单元140上可以接收和收集从设备110_1到110_M传送的信息,即量度D1到DM。然后,所传送的信息能够进行组合。例如,量度D1到DM可以进行相加。基于所组合的信息,能够执行所关心的信号的最终检测。换句话说,中央单元140可以确定:是假设H1是真的,即所关心的信号存在,还是假设H0是真的,即只有噪声存在。例如,以下判定规则可以用于声明H1或H0是真的:
根据上面等式(4),取决于矢量的最终判定统计值Ds可以被确定为来自M个设备110_1到110_M的量度D1到DM之和。矢量的分量可以是根据以上等式(2)计算的值。即,矢量可以包括由M个第一计算单元125_1到125_M计算的一组值E1到EM。因此,以下关系可以应用:
在上面等式(4)中,矢量明确地被写为指示:最终判定统计值Ds可以是值E1到EM的函数。在确定Ds之后,这个最终判定统计值可以与检测阈值ζ相比较。如果Ds大于或等于ζ,则可以声明假设H1是真的。如果Ds小于ζ,则可以声明假设H0是真的。检测阈值ζ可以被选择为优化该系统100的检测性能。它可以被先验计算,并且也可以在该系统100正在工作时进行适配。
根据等式(4),最终判定统计值Ds可以被计算为Di之和,并且然后与检测阈值ζ相比较。这些操作可以由例如求和与比较单元来实施。如果Ds的结果值大于或等于检测阈值ζ,那么这种单元的输出可以是1,并且否则可以为0。对于大于或等于检测阈值ζ的Ds的值来说,输出也可以是0,并且否则可以是1。进一步,除了1和0之外的输出可以与不同的Ds值相关联。
如上所述,如果量度Di根据对数似然比、即根据等式(3)来计算,那么最终判定统计值Ds可以通过对D1到DM求和来确定。如果量度Di基于另一合适函数来计算,那么能够以不同的方式来执行该确定。确定的类型可以根据量度Di的计算类型来选择。例如,如果使用似然比而非对数似然比,则根据等式(3’)来计算量度Di,最终判定统计值Ds可以通过将D1到DM相乘来确定。在这种情况下,例如,以下判定规则可以用于声明或H1或H0是真的:
作为上述检测过程的结果,中央单元140能够确定一值,该值指示是假设H0还是假设H1已被声明为真的。例如,如果H0已被声明为真的,则中央单元140可以确定值0,而如果H1已被声明为真的,则中央单元140可以确定值1,或反之亦然。其他的值也可以与假设H0和H1相关联。中央单元140可以输出所确定的值。
根据所执行的检测过程的结果,例如,由中央单元140所确定的值,如果在某个频带中没有正在进行主用户传输,那么能够允许希望执行次要用户传输的设备、例如无线电设备接入该频带。否则,该设备可以不被允许接入该某个频带。即,无线电接入可以基于检测过程的结果来控制。这样的控制可以由中央单元140或在图1中未显示的附加控制单元来执行。在后一种情况中,例如,附加控制单元可以根据由中央单元140确定和输出的值来执行该控制。
根据上面的描述,可以收集所感测的信号的采样rik。也就是说,第i个第一计算单元125_i可以根据所感测的信号的多个采样来计算值Ei。但是,也有可能从所感测的信号中得到的信号分量的采样被收集,并且值Ei根据这些采样来计算。例如,嵌入在所感测的信号中的导频分量的采样可以被收集和被用于计算值Ei。该信号分量能够在第i个第一计算单元125_i中从所感测的信号中进行提取。即使在图1中没有显示向第i个第一计算单元125_i提供该信号分量的分立单元,该信号分量也可以在该分立单元中进行提取。
进一步,上面在示例性布置的上下文中描述用于检测所关心的信号的检测过程,在该示例性布置中,例如,由诸如图1所示的发射机105之类的单个发射机来发射诸如无线电信号之类的单个主信号。但是,该检测过程也能够应用于这样的布置,其中由一个或多个发射机发射多个主信号,即,此时多个信号的集合体(aggregation)出现。换言之,即使这在图1中没有显示出,多个发射机也可以是存在的。
图2显示说明根据第二实施例的示例性系统200的布置的示意性框图。该系统200可以包括多个设备例如第一到第三设备210_1到210_3以及中央单元240。这些设备210_1到210_3可以是图2所示的分布在人体上的传感器网络或另一类型网络的一部分。每一个设备210_1到210_3可以包括与根据第一实施例的系统100中的那些设备110_1到110_M相似的组件。也就是说,每一个设备可以包括天线或耦合单元、传感单元、第一计算单元、第二计算单元和通信单元。
第二实施例与第一实施例的不同之处在于:它涉及事件而不是无线电信号的检测。举例来说,可以检测某些生理参数,例如心率、脑电活动或肌肉活动。这样的参数可以由包括能够测量预期参量的一组灵敏传感器的传感器网络来检测。例如,可以使用包含能够感测生理信号的传感器的传感器网络,其中所述生理信号例如是心电图(ECG)信号、脑电图(EEG)信号和/或肌电图(EMG)信号。
举例来说,根据第二实施例的传感器网络的设备或传感器可以分布在人或动物身体上。在这种情况下,假设H1可以代表生理源或参数的存在(发生)或与正常值的偏差。另一方面,假设H0可以代表其不存在或处于正常状态。例如,H0和H1可以代表人的正常心跳和心脏心律失常。
通过恰当的术语改变,结合第一实施例描述的步骤仍然是类似的,其不同之处在于:在假设H0和H1的情况下的基础概率分布现在取决于所要检测的事件的统计特性而能够是不同的。
图3显示说明根据第三实施例的示例性系统300的布置的示意性框图。该系统300能够包括多个设备例如第一和第二设备310_1和310_2以及中央单元340。这些设备310_1和310_2可以是分布在人或动物体的环境、例如周围家庭环境中的传感器网络的一部分。举个例子,如图3所示,这些设备310_1和310_2可以定位于靠近人体。每一个设备310_1和310_2可以包括与根据第一实施例的系统100中的那些设备110_1到110_M相似的组件。换言之,每一个设备可以包括天线或耦合单元、传感单元、第一计算单元、第二计算单元以及通信单元。
第三实施例与第二实施例相似。利用这个实施例,可以检测人类或动物的存在与否而不是生理源或参数的存在与否。更具体地,能够检测在某个区域中是否存在人或动物体。在这种情况下,举例来说,假设H1可以代表人的存在,而假设H0可以代表其不存在。
利用合适的术语改变,结合第一实施例描述的步骤仍旧是类似的,其不同之处在于:在假设H0和H1的情况下的基础概率分布现在取决于检测目标而可以是不同的。
图4显示说明根据第一到第三实施例的示例性检测过程400的步骤的流程图。在执行根据第一实施例的上述检测过程时,所描绘的步骤能够由图1所示的系统100中的设备110_1到110_M以及中央单元140来执行。这些步骤也可以在执行根据第二实施例的检测过程时由系统200的相应部件来执行,或者在执行根据第三实施例的检测过程时由系统300的相应部件来执行。
在检测过程400的步骤S405中,每一个设备可以进行信号测量。即,每一个设备可以感测信号并对其进行采样。例如,可以感测所发射的信号或生理信号。在步骤S410中,每一个设备可以计算由等式(2)给出的值。在步骤S415中,每一个设备可以计算由例如等式(3)给出的量度。在步骤S420中,每一个设备可以传送各自计算的量度。在步骤S425中,中央单元可以接收来自这些设备的所传送的量度。在步骤S430中,中央单元可以计算由例如等式(4)给出的最终判定统计值Ds。在步骤S435中,能够确定Ds是大于还是等于检测阈值ζ。如果步骤S435中的确定是肯定的(“是”),则在步骤S440中可以声明假设H1为真。如果步骤S435中的确定是否定的(“否”),则可以在步骤S445中声明假设H0为真。
图5显示第一到第三实施例的基于软件的实施的示例。在这里,设备500包括处理单元(PU)505,其中该处理单元可以在单个芯片或芯片模块上提供,并且其可以是任何的具有根据在存储器(MEM)510中存储的控制程序的软件例程来执行控制的控制单元的处理器或计算机实体。程序代码指令从MEM 510中被取出并被载入PU 505的控制单元中,以便执行诸如结合图4所描述的或在权利要求书中所定义的处理步骤。在图4的流程图中描绘的处理步骤或类似的处理步骤可以根据输入数据DI来执行,并且可以生成输出数据DO。输入数据DI可以对应于已被感测到的信号,并且输出数据DO可以对应于指示多个假设中的哪一个假设为真的判定结果。
所提议的检测过程的优点当在包括5个各自具有单个传感单元的设备的系统中比较其检测性能与使用硬检测的检测过程的检测性能时变得显而易见的。能够看出明显的性能增益。与包括仅一个具有单个传感单元的设备的系统相比,也可以看到这样的性能增益。
对于遗漏检测的设置概率(Pmd),系统的检测性能可以根据所获得的假警报的概率(Pfa)来测量。例如,可以设置Pmd=10-3。
图6显示说明与先前提议的检测过程的性能相比、根据第一到第三实施例的示例性检测过程的性能的图表600。所描绘的图表600显示在Pmd被设置为10-3时取决于信噪比(SNR)的不同方案所获得的Pfa。曲线605说明在包含仅仅一个具有单个传感单元或传感器的设备的系统中使用硬检测的先前提议的检测过程的Pfa。曲线610说明在包含5个各自具有单个传感单元或传感器的设备的系统中使用硬检测的先前提议的检测过程的Pfa,其中AND组合应用于由这些设备输出的值。曲线615说明在包括5个各自具有单个传感单元或传感器的设备的系统中使用硬检测的先前提议的检测过程的Pfa,其中OR组合应用于由这些设备输出的值。曲线620说明在包括5个各自具有单个传感单元或传感器的设备的系统中根据第一到第三实施例的示例性检测过程的Pfa。所描绘的曲线说明支持仿真结果。
从图表600中清楚的是:与先前提议的检测过程相比,利用根据第一到第三实施例的检测过程,假警报的概率Pfa可能是显著较低的。这意味着:例如,使用根据第一到第三实施例的检测过程的系统、例如认知无线系统可以具有更多的机会来接入空的频谱,这是因为它错误地声明空的频谱被占用的概率是低的。因而,其性能可能是更好的。
根据第一到第三实施例的检测过程可以应用于只要即将来临的有关无线局域网(Wireless Regional Area Network)(WRAN)的IEEE802.22标准完成就有可能出现的增强。预期未来的标准化是以UHF频带/TV空白空间(white space)中的连接应用(例如,便携式设备)为目标的,其中所提议的检测过程将是极为关注的。所提议的检测过程能够更广泛地应用于各类认知无线系统以及可能受到未来标准化影响的其他系统。
特别地,由于期待未来的无线系统本质上是认知的,所以能够预期将所提出的信号传输和组合软信息的解决方案用于分布式谱感测的各种应用。所提议的检测过程通常可以应用于理解信号环境-检测所关心的信号的类型以及在所关心的某个频谱中存在的干扰。它也能够用于例如由不同的传感器网络进行的事件检测之类的应用。
在本申请中,提议用于认知无线系统的检测过程,其中该认知无线系统包括多个设备或传感器,其具有与中央单元进行通信的能力。这个检测过程能够例如在谱感测方法中用于由认知无线系统检测某些所关心的信号。规则和信令协议可以用于确定在某个频带中是否存在所关心的信号或检测某个事件。所提议的检测过程能够与分布在一区域上的多个设备结合使用。每一个设备可以执行信号检测或感测、在观测时间上收集接收到的信号采样、计算软检测量度(例如,似然比、对数似然比或另一适当函数)以及向中央单元发送/信号传输软检测量度。该量度可以是能量量度,并且可以取决于不同的假设。在中央单元上可以收集来自多个设备的软检测量度。该中央单元可以利用特定的融合或组合规则来组合所收集的量度,并且然后使用阈值规则,以便作出有关所关心的信号或事件的存在或不存在的最终判定,例如,以便检测主用户信号。
与先前提议的方案相比,该提议的检测过程可以提供更好的检测性能,而不需要多得多的信令开销。这可以利用该检测过程所使用的反馈量度和融合规则而成为可能。前者可以采用信令协议的形式,并且在认知无线电的任何标准或传感器网络的未来标准中将是有用的。
总之,本发明涉及用于谱感测的设备、系统、方法和计算机程序。提议用于通过使用能与中央单元通信的多个传感设备来检测所关心的信号或事件的检测过程。这些传感设备可以计算软检测量度,并将这个信息传送到中央单元,在那里该信息可以用于利用某种指定的规则来做出最终的检测判定。所提议的方案的信令开销可以具有与硬信令方案的信令开销相同的(数量)级。但是,该提议的方案可以实现更好的检测性能。
虽然本发明已在附图和以上描述中进行了说明和描述,但是这样的说明和描述将被认为是说明性或示例性的,而不是限制性的。本发明并不局限于所公开的实施例。
通过研究附图、公开内容和所附的权利要求书,本领域技术人员在实践所要求保护的发明中能够理解和实施针对所公开的实施例的变化。
在权利要求书中,词“包括”并不排除其他的部件或步骤,并且不定冠词“一”或“一个”并不排除多个。单个处理器、计算单元、传感单元或其他单元可以满足在权利要求书中叙述的若干项的功能。在互不相同的从属权利要求中叙述某些措施的纯粹事实并不表明不能有利地使用这些措施的组合。
能够控制处理器来执行所请求保护的特征的计算机程序可以被保存/分布在适当介质上,所述介质诸如是与其他硬件一起提供或作为其一部分提供的光存储介质或固态介质,但是该计算机程序也可以采用其他形式、例如借助因特网或其他的有线或无线电信系统来分布。用于计算机的计算机程序产品可以包括软件代码部分,用于在计算机上运行计算机程序产品时执行例如处理步骤,诸如结合图4所描述的那些处理步骤。该计算机程序产品还可以包括其上存储软件代码部分的计算机可读介质,例如光存储介质或固态介质。
权利要求书中的任何参考符号不应被解释成限制其范围。
Claims (15)
1.一种设备(110_i),包括:
传感单元(120_i),被配置成感测信号;
第一计算单元(125_i),被配置成根据所述感测信号或从中得到的信号分量的多个采样来计算值;
第二计算单元(130_i),被配置成根据所述第一计算单元(125_i)计算的所述值来计算量度;和
通信单元(135_i),被配置成传送由所述第二计算单元(130_i)计算的所述量度。
2.根据权利要求1的设备,其中所述第一计算单元(125_i)被配置成根据所述感测信号或信号分量的采样的平方和来计算所述值。
3.根据权利要求1的设备,其中所述第二计算单元(130_i)被配置成根据所述值的条件概率来计算所述量度。
4.根据权利要求1的设备,其中所述量度是取决于与不同的假设相关的所述值的条件概率的函数。
5.根据权利要求1的设备,其中所述量度是对数似然比或似然比。
6.根据权利要求1的设备,其中所述传感单元被配置成在观测时间上收集所述感测信号或信号分量的采样。
7.根据权利要求1的设备,其中所述传感单元被配置成感测无线电信号或生理信号。
8.一种系统,包括:
多个根据任一前述权利要求的设备(110_1,...,110_M;210_1,210_2,210_3;310_1,310_2);和
中央单元(140;240;340),被配置成接收由所述设备传送的量度、组合所述量度、并根据所述组合的量度来判定多个假设中的哪一个是真的。
9.根据权利要求8的系统,其中所述中央单元被配置成通过将所述量度相加或相乘来组合所述量度。
10.根据权利要求8的系统,其中所述中央单元被配置成借助于阈值规则来作出所述判定。
11.根据权利要求8的系统,其中所述多个设备是认知无线网络或传感器网络的一部分。
12.根据权利要求8的系统,其中所述系统被配置成确定在某个频带中是否存在所关心的信号或检测某个事件。
13.一种方法,包括:
感测(S405)信号;
根据所述感测信号或从中得到的信号分量的多个采样,计算(S410)值;
根据在所述第一计算步骤(S410)中计算的所述值,计算(S415)量度;和
传送(S420)在所述第二计算步骤(S415)中计算的所述量度。
14.根据权利要求13的方法,还包括:
从多个设备(110_1,...,110_M;210_1,210_2,210_3;310_1,310_2)接收(S425)量度;
组合(S430)所述量度;和
根据所述组合的量度,判定(S435,S440,S445)多个假设中的哪一个是真的。
15.一种计算机程序,包括程序代码装置,用于当在计算机上执行所述计算机程序时使计算机执行根据权利要求13或14的方法的步骤。
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