CN102138348A - 认知无线电系统中的基于相关的检测 - Google Patents

Abstract

从接收到的信号提取采样。对于多个候选循环频率的每个，使用长度小于提取的采样的数目的傅里叶变换来确定接收到的信号的循环协方差。对于多个候选循环频率中没有任何一个展示超过阈值的峰值的情形，选择信号被接收的频率信道以用于适时的/认知无线电传输，或者针对协作感测传输结果。在执行FT前，可以滤波和抽取提取的采样，并且FT的长度取决于保留的采样的数目。抽取在取决于滤波的带宽的速率处。滤波的带宽由最低的循环频率确定，其中将被检测的信号展示出平稳性。候选循环频率的每个接近零并且确定协方差使用集中在零循环频率上的窗函数。

Description

认知无线电系统中的基于相关的检测

技术领域

这里的教导一般地涉及无线网络和例如认知无线电装置的设备，其操作于感测频谱以确定它们可以适时使用同时避免与主要用户干扰的未用的频谱。

背景技术

无线电频谱的许多部分的未充分使用增加了动态频谱分配中的兴趣。认知无线电已经被建议为用于能够对频谱资源进行动态分配的技术。用于找到并接着可以以适时的方式使用的自由频谱的频谱感测是认知无线电系统中的关键任务。其实现敏捷的频谱利用并且高效地管理与主要用户的干扰。近年来，对开发低复杂度、具有鲁棒性并且可靠的频谱感测方法产生不断增加的兴趣，这些方法用于检测例如蜂窝订户的主要用户的存在性，认知无线电次要用户有责任避免与主要用户的干扰。主要用户操作在具有由管理机构和网络接入节点分配的无线电资源(时间和频率)的网络中。经常各个主要用户设备具有针对它们的传输和接收专门分配的无线电资源。认知无线电网络以适时的方式使用频谱并且因此依赖于频谱感测来找到用于它们传输的频谱中的空穴，这将避免与主要用户的干扰。认知无线电设备接着可以动态地修改它的参数，例如载频、功率和波形，以便在干扰的约束内提供最佳的可用连接和满足用户的需求。无论频谱感测任务要调查的带宽有多宽，频谱感测必须被设计成使用低功率，以便不会由感测任务耗尽移动台的便携式电源。

例如可以通过使用平稳特征检测来实现频谱感测，这里我们指的是检测已知通信信号的平稳特性。平稳特征检测是用于检测明显低于噪声电平的主要用户的方法。当信号的自相关函数在时间上是周期性的时，信号是平稳的。通信信号通常具有平稳特征，因为例如编码或调制向它们引入了周期性统计特性。然而，噪声具有时不变自相关函数并且因此不具有平稳特征。因此，平稳特征检测在低信噪比(SNR)区域具有相当好的性能。

通信信号通常是平稳的，并且具有许多周期性统计特性(例如平均和自相关)。此类的周期性可以例如涉及符号率、编码和调制方案以及保护间隔。平稳允许在不同的传输类型和用户间做出区分，如果它们的信号具有不同的循环频率。因此，主要用户检测例如可以基于检测主要用户信号的平稳特性。

用于平稳性的存在的一种统计检验在A.V.Dandawate和G.B.Giannakis于“STATISTICAL TESTS FOR PRESENCE OF CYCLOSTATIONARITY”，关于信号处理的IEEE汇报，卷42，No.9，第2355-2369页，1994年的论文中详细描述。在理论水平中，其性能已经在各种出版物中进行了研究，但就发明人所知的文献中并没有实际的实现。例如，在学术研究中使用的方法涉及取决于信号采样数目(其可以增加到10⁵或更多)的长度的FFT。当然，这在操作为认知无线电设备的便携式设备中实际上是不可实现的。简单地使用合理长度的固定长度FFT，算法的性能并不认为是足够的。

上述引用的Dandawate和Giannakis的论文的平稳特性检测是基于公式表达如下的假设检验：

$H_0:\∀\mathrm{\α}\∈A$ 并且 $\∀{\left\{{\mathrm{\τ}}_n\right\}}_{n=1}^N\⇒{\hat{r}}_{{\mathrm{xx}}^{*}}\left(\mathrm{\α}\right)={\mathrm{\ϵ}}_{{\mathrm{xx}}^{*}}\left(\mathrm{\α}\right)---\left(1\right)$

H₁：对于某个α∈A并且对于某个

其中H₀指示不存在主要用户信号，而H₁指示存在主要用户信号，

是候选循环频率α的估计误差而τ_n是时延。

首先估计感兴趣的α∈A的循环频率处的循环协方差

在H₀下，估计的循环协方差仅包括估计误差

并且在H₁下，估计的循环协方差包括针对某个α∈A的循环协方差

和估计误差

在不同的滞后τ_n(总计N个滞后)处的候选循环频率α处估计循环协方差并且堆放在下面的向量处：

这里循环自相关的估计是

${\hat{R}}_{{\mathrm{xx}}^{*}}(\mathrm{\α},\mathrm{\τ})=\frac{1}{M}\underset{t=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}x\left(t\right)x^{*}(t+\mathrm{\τ})e^{-j2\mathrm{\πat}},---\left(4\right)$

其中x(t)表示采样的数据。随着M趋于无穷，估计误差渐近正态的分布。

针对假设检验的检验统计定义如下

$T_{{\mathrm{xx}}^{*}}\left(\mathrm{\α}\right)={M\hat{r}}_{x{x}^{*}}{\mathrm{\Σ}}_{{\mathrm{xx}}^{*}}^{-1}{\hat{r}}_{{\mathrm{xx}}^{*}}^T---\left(5\right)$

其中渐近协方差矩阵是

${\mathrm{\Σ}}_{{\mathrm{xx}}^{*}}\left(\mathrm{\α}\right)=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Re}\left\{\frac{Q+Q^{*}}{2}\right\}& \mathrm{Im}\left\{\frac{Q-Q^{*}}{2}\right\}\\ \mathrm{Im}\left\{\frac{Q+Q^{*}}{2}\right\}& \mathrm{Re}\left\{\frac{Q^{*}-Q}{2}\right\}\end{array}\right].---\left(6\right)$

对于协方差矩阵的条目被计算为

$Q(m,n)=S_{f_{\mathrm{\τm}}{f}_{\mathrm{\τn}}}(2\mathrm{\α},\mathrm{\α})$ (7)

$Q^{*}(m,n)={S^{*}}_{f_{\mathrm{\τm}}{f}_{\mathrm{\τn}}}{(0,-\mathrm{\α})}^{,}$

其中f(t，τ)＝x(t)x^*(t+τ)的非共轭和共轭循环频谱使用下式来估计

$S_{f_{\mathrm{\τm}}{f}_{\mathrm{\τn}}}(2\mathrm{\α},\mathrm{\α})=\frac{1}{\mathrm{MT}}\underset{s=-(T-1)/2}{\overset{(T-1)/2}{\mathrm{\Σ}}}W\left(s\right)F_{\mathrm{\τn}}(\mathrm{\α}-\frac{2\mathrm{\πs}}{M})F_{\mathrm{\τm}}(\mathrm{\α}+\frac{2\mathrm{\πs}}{M})$

${S^{*}}_{f_{\mathrm{\τm}}{f}_{\mathrm{\τn}}}(0,-\mathrm{\α})=\frac{1}{\mathrm{MT}}\underset{s=-(T-1)/2}{\overset{(T-1)/2}{\mathrm{\Σ}}}W\left(s\right){F^{*}}_{\mathrm{\τn}}(\mathrm{\α}+\frac{2\mathrm{\πs}}{M})F_{\mathrm{\τm}}(\mathrm{\α}+\frac{2\mathrm{\πs}}{M})---\left(8\right)$

以及

F_τ(ω)＝∑x(t)x^*(t+τ)e^-jax.    (9)

W(s)是长度T的归一化频谱窗口。在H₀下，检验统计

是渐近

分布。这里FFT长度由信号的采样的数目来定义，如可以从等式(4)和(9)看出。

其他详细描述基于平稳性的检测器的文献包括：

J.Lunden，V.Koivunen，A.Huttunen，H.V.Poor，标题为“SPECTRUM SENSING IN COGNITIVE RADIOS BASED ON MULTIPLE CYCLIC FREQUENCIES”，2007年7月31日-8月3日佛罗里达州，奥兰多市，面向认知无线电 无线网络和通信的第二届国际会议记录。

本领域所需的是一种方式来修改用于平稳性的存在性的统计检验(例如在上述参考的Dandawate和Giannakis论文中提出的检验)，以便在将作为认知无线电设备工作的便携式设备中使用。这样的修改将考虑这样的便携式设备的有限的处理能力和电源，同时仍然实现充分的性能，从而有效地管理由于认知频谱使用而与主要用户的任何干扰。

发明内容

根据本发明的一个示例性实施方式的是一种方法，其包括从接收到的信号提取采样。进一步在该方法中，对于多个候选循环频率的每个，使用长度小于提取的采样的数目的傅里叶变换来确定接收到的信号的协方差。该方法以下面的之一或二者继续：对于多个候选循环频率中没有任何一个展示超过阈值的峰值的情形，在信号被接收的无线电频率信道上适时地进行传输，或者将来自确定的循环协方差的结果向其他用户或中央节点传输。

根据本发明的一个示例性实施方式的是一种设备，其包括接收机和处理器以及发射机。接收机配置成接收信号。处理器配置成从接收到的信号提取采样，并且对于多个候选循环频率的每个，使用长度小于提取的采样的数目的傅里叶变换来确定接收到的信号的循环协方差。发射机配置成在对于多个候选循环频率中没有任何一个展示超过阈值的峰值的情形，在信号被接收的无线电频率信道上适时地进行传输，和/或将来自确定的循环协方差的结果进行传输。

根据本发明的一个示例性实施方式的是一种存储器，其包括计算机可读指令的程序，可由处理器来执行以执行针对于找到适时频率信道的动作。在该实施方式中，动作包括从接收到的信号提取采样；以及对于多个候选循环频率的每个，使用长度小于提取的采样的数目的傅里叶变换来确定接收到的信号的循环协方差。该动作进一步包括对于多个候选循环频率中没有任何一个展示超过阈值的峰值的情形，在信号被接收的无线电频率信道上适时地进行传输，和/或将来自确定的循环协方差的结果进行传输。

根据本发明的一个示例性实施方式的是一种设备，其包括采样装置(例如，数字采样器，或更一般地，处理器)以及处理装置(例如，数字数据处理器)和发送装置(例如，无线发射器)。采样装置用于从接收到的信号提取采样。处理装置用于对于多个候选循环频率的每个，使用长度小于提取的采样的数目的傅里叶变换来确定接收到的信号的循环协方差。并且发送装置用于对于多个候选循环频率中没有任何一个展示超过阈值的峰值的情形，在信号被接收的无线电频率信道上适时地进行传输，和/或将来自确定的循环协方差的结果进行传输。

附图说明

图1是示出针对WLAN信号的循环频谱峰值的示图。

图2是示出对于各种信号采样大小，作为信噪比函数(AWGN)的WLAN信号的检测概率的示图。

图3是示出对于具有抽取因子分别为M＝4和M＝2并且FFT长度分别为4096和2048的WLAN信号的检测概率的示图。

图4是示出对于具有FFT长度4096并且具有抽取因子M＝4和M＝8的WLAN信号的检测概率的示图。

图5A是适于在实践本发明的示例性实施方式中使用的各种电子设备的简化框图。

图5B是示出针对本发明的特定实施方式的图5A的进一步细节的框图。

图6是示出其中图5A的认知无线电设备操作的无线电环境的框图，包括其信号将不被干扰的主要用户。

图7是根据本发明的示例性实施方式的处理流程图。

具体实施方式

为了提供可以在便携式设备中合理实现的平稳特征检测的统计检验，根据本发明的一个实施方式提供了一种平稳特征检测算法，其用于检测根据在Dandawate和Giannakis论文中介绍的算法修改的主要信号。这样的实施不被视为Dandawate和Giannakis方法的直接实现，但是这里所提出的修改是针对使得这样的统计特征检测检验在实际中对于认知无线电是可行的而专门订制。具体地，在一个实施方式中，Dandawate和Giannakis论文中详细描述的FFT长度被修改，从而小于信号的长度。这必然意味着在寻找可用频谱的不同实例中，FFT长度是不同的。因此FFT长度可以具有变化的值。

发明人已经评估了针对各种系统的FFT长度，并且已经发现至少16384、65536和131072是分别针对WLAN、LTE和DVB-T的可行FFT长度，以便实现适度的性能水平。这不是要限定主要用户的哪些通信系统可以被评估，而是三个常见的通信系统的示例。如将从下面看出，这些FFT长度可以被进一步减小2的幂的长度，相比较于更长的FFT长度，这将更易实现而没有减小性能。本发明的实施方式使用滤波和抽取的额外信号处理步骤，从而可以使用合理长度的FFT。

在平稳特征检测中，信号的循环频谱被调查，例如通过找到如图1中所示出的自相关峰值。认知无线电设备被动地接收空中接口中的信号，而在此时刻，认知无线电设备不知道它们是噪声还是主要用户信号，它将避免与其干扰。正如本领域所知，这些接收到的模拟信号被数字地采样。根据其他无线通信系统的知识，存在认知无线电设备实施的感兴趣的一组循环频率。如果有这些已知的和预先确定的感兴趣的循环频率之一处的数字采样的循环协方差，则认知无线电设备可以合理地推断出从其取得数字采样的信号是主要用户信号，并且应该避免在接收到信号的无线电频率范围内进行传输。注意循环频率不与无线电频率相同。循环频率的例子是OFDM符号率，如可以在针对OFDM通信的无线协议中公布，而无线电频率是由振荡器频率所给出。平稳特征检测用于找到循环频率。循环协方差的程度由在图1中处看到的峰值所代表。平稳特征检测是统计的评估，并且如果峰值超过某个预先确定的阈值，则认知无线电设备推断其是峰值，并且如果其没有超过某个预先确定的阈值，则认知无线电设备推断没有峰值并且因此在候选循环频率处没有平稳特征。设置阈值以确保某个期望的统计置信级并且其精确设定不做进一步细化。如果循环频谱推断在感兴趣的循环频率处的峰值，则可以推出平稳特征存在。在图1处，横轴是循环频率阿尔法。符号率1/(52+13)的整数倍处的峰值指示信号展示出平稳性。

可以有认知无线电设备依信号调查的多个循环频率。数目取决于若干个因素，尤其是将针对多少个主要系统来检验接收到的信号。对于其中认知无线电设备仅针对例如WLAN系统的基于OFDM的通信系统分析信号，检测可以基于一个或两个特征来做出。具有循环前缀的OFDM信号例如在载频或ODFM符号率的整数倍处展示出平稳性。对于其中认知无线电设备评估信号是否位于任意的若干主通信系统中的情形，检验的特征的数目将相应地上升，并且如果信号在任意的它们中是主要的，则认知无线电设备将避免与该信号干扰。如果事实上在由于主要用户而已知的循环频率处发现峰值，则认知无线电设备此时暂时不考虑其中接收到信号的频率信道，并且寻找不同频率信道中的另一信号来分析。

注意图1从分析的OFDM调制WLAN信号绘出。针对每个循环频率α绘制了关于频率的和。WLAN信号的循环频谱展示了对应于OFDM符号长度T_sampling/T_symbol＝1/(52+13)＝0.0154以及整数倍的峰值。这里OFDM调制的WLAN信号的FFT长度是T_FFT＝52并且循环前缀长度是T_CP＝13。在计算中使用的时延τ_n等于±T_FFT。

Dandawate和Giannakis的算法的性能在图2处示出，其中示出针对各种信号采样大小，作为信噪比函数(加性高斯白噪声AWGN)的WLAN信号的检测概率。WLAN信号的检测概率是基于检测循环频率α＝0.0154。在代表变化数目的信号采样的性能的曲线中，FFT长度总是大于或等于信号采样的数目。因此，当考虑100个OFDM符号时(等于100*64信号采样)，FFT长度是8192(上面提到的作为可行的FFT长度的大小16384的一半)。当考虑200个符号时(等于200*64个信号采样)，FFT长度是16384，以及类似地取决于信号采样的数目。尽管这些FFT长度确实随从取自信号的采样的数目而变化，正如上面宽泛地指示这些教导如何修改现有技术的平稳特征检测，下面将指示对于此类的特征检测所考虑的采样的数目如何被进一步截短而不会造成性能的显著减小。

关于上文，在FFT计算前可以执行滤波和抽取，以便能够使用量级例如2048或4096长度的FFT。更具体地，在一个实施方式中，预先确定有多个FFT长度，每个等于二的幂，这适于数字化的采样。选择的FFT长度是至少等于在滤波和抽取后的采样数目的那些预先确定的FFT长度中最短的。指示平稳特征的循环频率对于每个主要用户是不同的并且取决于信号参数(如上所指出，对于OFDM调制信号，好的平稳特征出现在等于OFDM符号率的循环频率处)。对于每个主要系统，预先定义感兴趣的循环频率，因为主要用户必须要提前知道它们以便首先接入系统。因此，认知无线电设备也能够提前知道这些相同的平稳特征并且在FFT处理前以这样的滤波器对接收到的信号的自相关函数进行滤波。将看到此类的滤波将不会负面地影响平稳特征检测的性能。

在滤波后，信号可以以取决于滤波器带宽的速率来抽取。在抽取后，可以使用较短的FFT而不会影响原始算法的性能。在图3处示出了该证明，图3绘出具有抽取因子分别为M＝4和M＝8并且FFT长度分别为4096和2048的WLAN信号的检测概率。为了比较，在图3也示出没有抽取并且FFT长度为16384的检测概率。当使用较短的4096/2048长度FFT时，在性能上有较少的不同。因此，可以看出根据这些滤波和抽取教导，FFT大小可以从16384减小到4096或2048而没有相当可观的性能降级。

不像Dandawate和Giannakis参考和常规的滤波和抽取，这些教导考虑了循环频谱，而非信号频谱。因此，根据信号在哪些循环频率处展示出平稳性来执行上面细化的滤波和抽取。由于信号的平稳特征是不同的，所以不同的主要信号具有不同的循环频率，而检测在这些循环频率处执行。因此，FFT长度取决于正在被检测的主要信号。抽取因子对于不同的主要信号也可以不同。抽取将使用可能最高的抽取因子来完成，该可能的最高的抽取因子并不滤除对于所述的主要信号峰值所位于的最低循环频率。接着所需的FFT长度被最小化。注意这里的抽取因子根本不取决于信号带宽。

图4是示出针对不同抽取因子的性能，并且其中其他参数保持不变。具体地，对于4096的固定FFT长度以及具有抽取因子M＝4和M＝8，可以从图4看出，随着抽取因子增加，将以如图2处所看到的当信号采样的数目增加时的相同方式改进性能。根据检测的信号以及评估的主要用户系统，选择合适的抽取因子和FFT长度。

为了促进更易在便携式认知无线电设备中的实现，根据这些教导的另一个方面，使用集中在零循环频率上的窗函数。Dandawate和Giannakis论文使用集中于感兴趣的循环频率的窗。为了实现，这要求排序的单元存储器类型。这些教导的这方面避免此类的排序存储器单元，因为感兴趣的循环频率位置接近于零频率(例如，如上OFDM符号率＝0.0154)，可以使用集中在零上的窗函数，而不会影响检测算法的性能。窗函数跨越候选的循环频率，但由于它们位置不管怎样靠近于零频率，因此窗函数可以集中在零循环频率上。在图4中呈示的结果是使用集中在零循环频率上的窗来计算的。

现在描述示例性的设备，其中可以体现本发明的各种方面以及认知无线电环境，其中它们可以根据这些教导来操作和感测频谱。

图5A示出适于在实践本发明的示例性实施方式中使用的各种电子设备的简化框图。图5A示出三个认知无线电终端510、512、514的高层框图。这些认知无线电终端510、512、514在通过频谱感测功能性发现未充分使用的频谱信道中基于适时操作。第一认知无线电终端510包括数据处理器(DP)510A、存储程序(PROG)510C的存储器(MEM)510B、耦接到一个或多个天线510E(示出一个)的合适射频(RF)收发器510D，用于通过一个或多个无线链路516、518与其他认知用户512、514进行双向无线通信。单独的检测器510F示出在第一终端510处，其在各种实现中可以体现为收发器510D的接收机部分内的硬件，如专用集成电路ASIC(其可以位于收发器510D内，例如RF前端芯片或如所示出的分开)，或位于主DP 510A本身内。图5A中还示出那些其他两个认知无线电终端512、514之间的链路520。将理解到其他的终端510、512也具有如针对第一终端510示出的类似硬件，并且它们可以或可以不根据这些教导，使用用于平稳信号的检测器来找到它们的频谱空穴。终端510、512和514也可以通过测量相同的频谱信道、分析测量的数据以及共享分析的结果，执行协作的频谱感测。在一个这样的实现中，一个设备不检测所有的频谱信道，而是多个设备每个感测不同的频谱信道并且向网络中的所有设备或向操作为集中式信息节点的接入节点报告它们的发现，以便通知认知无线电设备哪些信道自由的用于认知无线电通信。

通常，这里详细描述的频谱感测功能使用UE 510的收发器510D和天线510E，在DP 510A或ASIC检测器510F内执行。一旦感测到频谱并且找到“空穴”，UE 510可以与在认知无线电系统中可以被允许的其他认知无线电设备512、514进行通信。这里详细描述的检测技术用于认知无线电510以便感测主要用户的信号，其在图6中来自于操作在WLAN系统中的设备612和614，以及操作在传统蜂窝系统中的设备602、604和606。如果认知用户确定在其分析的信号中的合适循环频率处存在平稳性，则认知终端推断信号来自于主要用户。主要用户信号的平稳特性通常提前已知，因为WLAN和蜂窝等的信令协议是预先公开的并且不需要被盲检测。可替换地，这样的特性可以从采样信号可靠地估计。通过这种方式，认知用户510、512、514可以知道主要用户当前正在占用的频谱的那些部分，并且根据这些教导定制它们自己的与其他认知用户的适时通信的时间和频率，以避免与那些主要用户干扰。除了基于平稳的检测，认知用户可以使用其他的方法例如RSSI(接收信号强度指示)测量来检测例如其他次要用户系统。对于其中已经检测到主要用户的信道来说，对于其中已经检测到另一次要系统的此类频率的认知使用，可以有不同的一组规则。这些规则基于认知无线电规则。

认知通信是适时的，因为可能没有接入节点或等级实体给予认知用户授权使用无线电频谱的特定部分，并且此类的等级实体也没有定义正式的争夺周期，其中用户限于竞争实体针对此类的争夺所分配的资源。

术语“连接”、“耦接”或其任意的变形指在两个或多个单元之间直接或间接的任意连接或耦接，并且可以包括在“连接”或“耦接”在一起的两个单元之间存在一个或多个中间单元。单元之间的耦接或连接可以是物理的、逻辑的或其组合。如这里所使用的，通过使用一个或多个电线、电缆和印刷电连接，以及通过使用电磁能、例如作为非限制性的例子，具有无线电频率区域中、微波区域和光学(可见和不可见二者)区域中波长的电磁能，两个单元可以被认为是被“连接”或“耦接”在一起。

PROG 510C的至少一个可以假设包括程序指令，当由相关的DP执行时，使得电子设备根据本发明的示例性实施方式操作，如上所详细描述的。在DP 510A内部具有时钟(振荡器)，以便实现各种设备之间的同步，从而在所需的合适时间间隔和时隙内进行传输和接收。

PROG 510C在合适时可以包括在软件、固件和/或硬件中。一般地，本发明的示例性实施方式可以通过存储在MEM 510B中并且可以由认知无线电终端/用户设备510的DP 510A来执行的计算机软件来实现，或通过硬件、或在任意的或所示出的所有设备中通过软件和/或固件和硬件的组合来实现。

一般地，认知无线电终端/UE 510的各种实施方式可以包括但不限于移动终端/台、蜂窝电话、具有无线通信能力的个人数字助理(PDA)、具有无线通信能力的便携式计算机(例如，膝上型计算机)、例如具有无线通信能力的数字照相机的图像捕获设备、具有无线通信能力的游戏设备、具有无线通信能力的音乐存储和回放设备、允许无线因特网访问和浏览的因特网设备、以及合并此类功能的便携式单元或终端以及传感器网络。

MEM 510B可以是适于本地技术环境的任意类型并且可以使用任意合适的数据存储技术来实现，例如基于半导体的存储设备、磁存储设备和系统、光存储器设备和系统、固定存储器和可移动存储器。DP 510A/ASIC 510F可以是适于本地技术环境的任意类型，并且可以包括一个或多个通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)和基于多核处理器架构的处理器、作为非限制性的例子。

图5B是图5A的认知无线电设备510的检测器510F的特定实施方式。取自接收到的信号的数字采样的实部和虚部被输入到图5B的单独的线上。这些馈入到复乘法器530，其计算输入信号和其延迟的(τ)的积以及共轭(-1)版本。当具体实现的平稳特征检测使用Dandawate和Giannakis论文的算法(但是具有可变长度FFT)时，需要该积来计算上述的等式(9)。

该积接着被馈入到由W(n)表示的低通滤波器532。滤波器532W(n)的频域幅度响应是等式(8)的滤波器W(s)的平方根。在等式(8)中，两个平方根W(n)的积等于W(s)的幅度响应。在滤波后，采样率Fs可以通过在下采样器/抽取器534处的因子M来降低，因为滤除了高于Fs/(2M)的频率分量。

在抽取后，由FFT处理器单元536根据如上的等式(9)来计算离散傅立叶变换(DFT)，如在图5A处可以看到，FFT处理器单元536可以位于主处理器510A、ASIC 510F或为了最快的响应，可以位于在图5A中由收发器510D所表示的RF前端芯片内。FFT的结果(FFT处理单元536的输出)按照排序的存储器单元538布置，从而在进行相乘前根据等式(8)对齐FFT的频率索引。排序的存储器单元538也产生循环频率分量

。

排序的存储器单元538的输出接着被馈入到复乘法器540并且此后馈入到积分清零类型的积分器542，其执行在等式(8)处示出的乘法和求和。这产生等式(6)的项。

“读”信号(读出寄存器544)用于将结果读入到图5B的最右侧到外部微处理器(例如DP 510A)，其执行针对H₀的实际统计检验。“清零”信号(来自清零寄存器D)用于重置积分器542的反馈循环。

图6是认知无线电环境的简化示意图。假设例如接入点612和用户614之间的信号616是WLAN，并且基站602和移动终端604、606之间的信号608、608’是蜂窝(例如，E-UTRAN、UTRAN、GSM、WCDMA等)。还示出了两个蜂窝移动台604、606之间的设备到设备通信610，但是该链路610以由基站602所分配的无线电资源来操作，并且为了这些目的，这些信号不像移动终端和基站之间的常规上行链路/下行链路信号608、608’，从而它们将展示出与那些上行链路/下行链路信号相同的平稳特征。这些设备602、604、606、612、614是主要用户，其信号608、608’、610、616是认知无线电设备510通过其适时传输来避免干扰的。

认知无线电设备510对于其被动接收(如虚线所示出的被动接收)的主要用户信号608、608’、610、612使用这里详细描述的平稳特征检测教导并且主动地分析以找到其可以使用的频谱中的适时空穴，那些空穴将否则是被浪费的无线电资源。随着时间的过去，这些适时的“空穴”出现和消失，因为其他频带(WLAN、蜂窝)上的业务量随时间变化，从而认知无线电设备510必须继续进行频谱感测，以便保持它们作为次要用户的通信。在图6处未示出的是其他的认知无线电设备512、514，所示出的无线电设备510与它们通信，尽管它们出现在相同的地理邻近范围内并且执行它们自己的频谱感测和特征检测。所示出的认知无线电设备510可以如在直接设备到设备话音通信中与一个其他无线电设备512、514通信，或如在多用户游戏应用中与多个其他认知无线电设备通信，在该多用户游戏应用中，数据同时在多于两个认知无线电设备之间交换。在其他实施方式中，认知无线电设备510也可以或替代地与无线网络的接入点通信，例如图6的基站602。

可以看出，相对于由Dandawate和Giannakis论文所定义的FFT长度来说，这里所提出的短的FFT支持在便携式认知无线电设备中实现平稳特征检测，由于长FFT的高功耗，在没有这些修改下，在便携式认知无线电设备中实现平稳特征检测是不切实际的。

图7是示出根据本发明的示例性实施方式的示例性处理步骤的处理流程图。在块702处，从接收到的信号提取多个采样。在块704处，对多个采样进行滤波，并且在块706处，以取决于滤波的带宽的速率(例如，M＝4或8)对多个滤波的采样进行抽取。在特定的实施方式中，滤波在取决于接收到的信号的循环频谱的带宽处，特别是最低的循环频率，其中信号展示出平稳性。当然，也可以在根据接收到的信号的两个或更多个循环频率的带宽，以更高点增加的处理开销来进行滤波，并且那两个或更多个循环频率可以或可以不包括在如上指出的最低循环频率(其包括最低循环频率的整数倍)。在其他的实施方式中，在此时的滤波可以一块被去除。

在块708处，对于多个候选循环频率的每个，使用具有小于提取的采样的数目的长度的傅立叶变换(在FFT处理单元中执行的DFT)来确定接收到的信号的循环方差。具体地并且如上详细描述的，傅立叶变换的长度取决于在滤波和抽取后所保留的采样的数目，并且从多个预先确定的长度选择长度，使得选择的长度是所有预先确定的长度中最短的一个，其至少等于在滤波和抽取后保留的采样的数目。如上所指出，这些预先确定的长度的每个等于2的幂是有利的。

多个候选频率的每个由至少一个无线通信针对主要用户来预先确定和定义。例如，那些候选循环频率的一个等于针对正交频分复用系统的符号率。块708可以使用集中在跨越多个候选循环频率的零循环频率上的窗函数。

在块710处，对于多个候选循环频率中没有一个展示出超过阈值的峰值的情形，认知无线电设备适时地在信号被接收到的无线电频率信道上进行传输。该缺少峰值指示被分析的接收到的信号是噪声而非主要用户信号。如果事实上存在峰值，则推断接收到的信号是主要用户信号并且在不同的频率信道上接收另一信号，并且处理从开始继续直到找到推断为噪声的信号。认知无线电系统可能也执行协作频谱感测，其中不同的设备分析不同的频谱信道并且向认知无线电网络中的其他设备报告它们的结果，如块710的下部所示出的。当然，任意的认知无线电设备可以向其他的设备传输它的结果，针对不同的频谱部分接收其他认知无线电设备的结果，并且接着基于它自己的结果和那些它从其他的认知无线电设备无线接收的结果的组合分析，适时地进行传输。

一般地，各种实施方式可以实现在硬件或专用电路、软件(体现在计算机可读介质上的计算机可读指令)、逻辑或其任意的组合来实现。尽管本发明的各个方面可以被说明和描述为框图、流程图、或者某种其他图示表示，但是很好理解到作为非限制性例子，此处描述的这些块、设备、系统、技术或方法可以以硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其他计算设备，或其某种组合来实现。

本发明的实施方式可以以诸如集成电路模块之类的各种组件来实施。集成电路IC的设计总体上是高度自动化过程。复杂而强大的软件工具可用于将逻辑级设计转化成可以在光刻和形成在半导体基底上的半导体电路设计。

程序，诸如由加利福尼亚州的Mountain View的Synopsys公司、San Jose的California and Cadence Design公司提供的那些程序，使用适当建立的设计规则以及预存储的设计模块的库来在半导体芯片上自动地布线导体和放置组件。一旦用于半导体电路的设计已经完成，则所得的标准电子格式(例如，Opus、GDSII等等)的设计可以被传输给半导体制造工具或“fab”以便制造。

当结合附图考虑上述说明，对于本领域普通技术人员而言各种修改和调整可以变得明显。然而，本发明教导的任意和所有修改将仍然落在本发明的非限制性实施方式的范围内。

尽管在具体实施方式的上下文中进行了描述，但对于本领域技术人员来说明显的是可以对这些教导做出多个修改和各种改变。因此，尽管关于本发明的一个或多个实施方式具体示出和描述了本发明，但本领域技术人员将理解到在不偏离如上所述的本发明的范围和精神下，或不偏离接着的权利要求书的范围下，做出某些修改或改变。

Claims (27)

1.一种方法，包括：

从接收到的信号提取采样；

对于多个候选循环频率的每个，使用长度小于提取的采样的数目的傅里叶变换来确定接收到的信号的循环协方差；以及

对于多个候选循环频率中没有任何一个展示超过阈值的峰值的情形，在信号被接收的无线电频率信道上适时地进行传输，或者将来自确定的循环协方差的结果进行传输。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述傅立叶变换是由快速傅立叶变换处理器单元执行的离散傅立叶变换。

3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括在执行所述傅立叶变换前滤波和抽取所述提取的采样，并且所述傅立叶变换的长度取决于在所述滤波和抽取后保留的采样的数目。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述抽取在独立于所述滤波的带宽的速率处。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述速率是四或八。

6.根据权利要求4所述的方法，其中所述滤波在取决于最低循环频率的带宽处，所述接收到的信号在该最低循环频率处展示平稳性。

7.根据权利要求3所述的方法，其中所述长度从多个预先确定的长度间选择，使得选择的长度是多个预先确定的长度的最短一个，其至少等于在所述滤波和抽取后保留的采样的数目。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述多个预先确定的长度包括2048和4096。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个候选频率的每个由至少一个无线系统针对主要用户而预先确定和预定义的。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述多个候选循环频率的至少一个等于针对正交频分复用系统的符号率。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个候选循环频率的每个接近零并且其中针对所述多个候选循环频率的每个确定接收到的信号的循环协方差包括使用集中在跨越所述多个候选循环频率的零循环频率上的窗函数。

12.一种存储器，其包括计算机可读指令的程序，可由处理器来执行以执行针对于找到适时的频率信道的动作，所述动作包括：

从接收到的信号提取采样；

对于多个候选循环频率的每个，使用长度小于提取的采样的数目的傅里叶变换来确定接收到的信号的循环协方差；以及

对于多个候选循环频率中没有任何一个展示超过阈值的峰值的情形，在信号被接收的无线电频率信道上适时地进行传输，或将来自确定的循环协方差的结果进行传输。

13.根据权利要求12所述的存储器，所述动作进一步包括在执行所述傅立叶变换前滤波和抽取所述提取的采样，并且其中所述傅立叶变换的长度取决于在所述滤波和抽取后保留的采样的数目。

14.根据权利要求13所述的存储器，其中所述抽取在独立于所述滤波的带宽的速率处，并且所述滤波具有取决于最低循环频率的带宽，所述接收到的信号在该最低循环频率处展示平稳性。

15.根据权利要求13所述的存储器，其中所述长度从多个预先确定的长度间选择，使得选择的长度是多个预先确定的长度的最短一个，其至少等于在所述滤波和抽取后保留的采样的数目。

16.根据权利要求12所述的存储器，其中所述多个候选循环频率的每个接近零并且其中针对所述多个候选循环频率的每个确定接收到的信号的循环协方差包括使用集中在跨越所述多个候选循环频率的零循环频率上的窗函数。

17.一种设备，包括：

接收机，其配置成接收信号；

处理器，其配置成从接收到的信号提取采样；

对于多个候选循环频率的每个，所述处理器进一步配置成使用长度小于提取的采样的数目的傅里叶变换来确定接收到的信号的循环协方差；以及

发射机，其配置成在对于多个候选循环频率中没有任何一个展示超过阈值的峰值的情形，在信号被接收的无线电频率信道上适时地进行传输，或配置成将来自确定的循环协方差的结果进行传输。

18.根据权利要求17所述的设备，其中所述设备进一步包括滤波器，并且所述处理器和滤波器配置成在执行所述傅立叶变换前滤波和抽取所述提取的采样，并且其中所述傅立叶变换的长度取决于在所述滤波和抽取后保留的采样的数目。

19.根据权利要求18所述的设备，其中所述处理器配置成以独立于所述滤波器的带宽的速率进行抽取。

20.根据权利要求19所述的设备，其中所述速率是四或八。

21.根据权利要求19所述的设备，其中所述处理器和滤波器配置成以取决于最低循环频率的带宽对提取的采样进行滤波，所述接收到的信号在该最低循环频率处展示平稳性。

22.根据权利要求18所述的设备，其中所述处理器配置成从多个预先确定的长度间选择所述长度，使得选择的长度是多个预先确定的长度的最短一个，其至少等于在所述滤波和抽取后保留的采样的数目。

23.根据权利要求22所述的设备，其中所述多个预先确定的长度包括2048和4096。

24.根据权利要求17所述的设备，进一步包括存储器，用于存储多个候选的频率的每个，其中存储的多个候选频率的每个由至少一个无线系统针对主要用户来预先确定和预定义。

25.根据权利要求24所述的设备，其中所述多个候选循环频率的至少一个等于针对正交频分复用系统的符号率。

26.根据权利要求17所述的设备，其中所述多个候选循环频率的每个接近零并且其中所述处理器配置成针对所述多个候选循环频率的每个，通过使用跨越所述多个候选循环频率的零循环频率上的窗函数来确定接收到的信号的循环协方差。

27.一种设备，包括：

采样装置，用于从接收到的信号提取采样；

处理装置，用于对于多个候选循环频率的每个，使用长度小于提取的采样的数目的傅里叶变换来确定接收到的信号的循环协方差；以及

发送装置，用于对于当多个候选循环频率中没有任何一个展示超过阈值的峰值的情形，在信号被接收的无线电频率信道上适时地进行传输，或将来自确定的循环协方差的结果进行传输。

Images