CN102474361A - 用于对无线信道中的信号特征作频谱感测的方法和装置 - Google Patents

Abstract

公开了用于感测无线通信系统中的信号的特征的方法和装置。所公开的方法和装置通过确定数个谱密度估计来感测信号特征，其中每个估计是基于具有多个感测天线的系统中各自相应的天线对信号的接收来推导出的。随后组合这些谱密度估计，并基于这些谱密度估计的组合来感测信号特征。

Description

用于对无线信道中的信号特征作频谱感测的方法和装置

优先权要求

本专利申请要求于2009年7月22日提交且已转让给本申请受让人并由此通过援引明确纳入于此的题为“Methods and Apparatus for Spectrum Sensing ofSignal Features in a Wireless Channel(用于对无线信道中的信号特征作频谱感测的方法和装置)”的临时申请No.61/227,700的优先权。

对共同待审的专利申请的参引

本专利申请涉及以下共同待审的美国专利申请：

于2007年11月6日提交、已转让给本申请受让人并通过援引明确纳入于此的具有美国申请号S/N.11/935,911的“Systems and Methods for Detecting thePresence of a Transmission Signal in a Wireless Channel(用于检测无线信道中传输信号的存在性的系统和方法)”。

于2008年8月5日提交、已转让给本申请受让人并通过援引明确纳入于此的具有美国申请号S/N.12/186,500的“Methods and Apparatus for Sensing thePresence of a Transmission Signal in a Wireless Channel(用于感测无线信道中传输信号的存在性的方法和装置)”。

背景

领域

本公开一般涉及用于对无线信道中的信号特征作频谱感测的方法和装置，且更具体而言，涉及使用空间分集对窄带信号特征作频谱感测。

背景

诸如IEEE 802.22无线区域网(WRAN)中采用的那样的认知无线电技术提供利用被许可给主用户的频谱的机会。这种未使用的频谱通常被称为“空白空间(white space)”频谱。标识空白空间频谱的主要方法之一是使用频谱感测技术。频谱感测观察该频谱一段时间并随后确定该频谱是被主用户占用还是可供认知无线电网络使用。频谱感测器必须感测比噪声功率电平弱的信号。由于信号功率如此之低，通常不能解码该信号，并且因而必须感测信号特征。

在其中认知无线电技术很可能首先被准许的电视频带中，有三种需要感测的主信号类型：数字TV、模拟TV和无线话筒。在美国，DTV标准是ATSC，而模拟TV标准是NTSC。对ATSC、NTSC和无线话筒的感测往往归结于感测窄带信号特征。在ATSC中，最佳信号特征之一是正弦导频频调。在NTSC中，最佳特征中有两个特征是音频和视频导频。因此对于皆为6MHz宽的ATSC和NTSC而言，感测时使用的特征往往是相当窄带的。无线话筒具有小于100kHz的典型带宽，因此其是相对窄带的信号。

然而，对窄带信号特征的感测容易受瑞利衰落影响。瑞利衰落导致窄带信号衰落多达20dB或以上，这使得难以感测这些窄带信号。另外，在瑞利衰落信道中，感测性能随信噪比(SNR)增大的提高很缓慢，这不同于其中感测性能随SNR增大的提高快得多的非衰落信道中的情景。

此外，先前的感测技术仅利用了单个感测天线，诸如用单个感测天线来感测ATSC或无线话筒。这些已知感测技术要求对信道带宽的一部分上的功率谱进行估计，并且因此遭受瑞利衰落效应的不利影响。因此，以较不易受瑞利衰落影响的方式执行对无线信道中的窄带特征的频谱感测以提高感测性能将是合意的。

概述

根据一方面，公开了一种用于感测无线通信系统中的信号的特征的方法。该方法包括：确定多个谱密度估计，其中这多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线中各自相应的天线对该信号的接收来推导出的。该方法进一步包括组合这多个谱密度估计，以及基于这多个谱密度估计的组合来感测这些信号特征。

根据另一方面，公开了一种能作用于感测无线通信系统中的信号的特征的装置。该装置包括：存储器，存储能由处理器执行的指令；以及至少一个处理器，配置成执行存储在该存储器中的指令。这些指令使该处理器确定多个谱密度估计，其中这多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线中各自相应的天线对该信号的接收来推导出的。此外，这些指令使该处理器：组合这多个谱密度估计；以及基于这多个谱密度估计的组合来感测这些信号特征。

在又一方面，教导了一种能作用于感测无线通信系统中的信号的特征的设备。该设备包括用于确定多个谱密度估计的装置，这多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线中的相应各个天线对该信号的接收来推导出的。此外，该设备包括用于组合这多个谱密度估计的装置；以及用于基于这多个谱密度估计的组合来感测这些信号特征的装置。

根据再一个其他方面，公开了一种包括计算机可读介质的计算机程序产品。该介质包括用于使计算机在无线设备中确定多个谱密度估计的代码，其中这多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线中各自相应的天线对该信号的接收来推导出的。该介质还包括用于使计算机组合该多个谱密度估计的代码；以及用于使计算机基于这多个谱密度估计的组合来感测这些信号特征的代码。

附图简述

图1是其中可采用本文公开的方法和装置的通信网络。

图2是采用多天线技术的通信系统的示例的框图。

图3解说了用于感测无线通信系统中的信号特征的方法的流程图。

图4解说了用于感测无线通信系统中的信号特征的另一方法的流程图。

图5解说了例如可在图1的系统中使用的示例性无线设备。

图6解说了例如可在图1的系统中使用的另一示例性无线设备。

详细描述

根据本公开，公开了用于使用多个天线(即，空间分集)以较不易受瑞利衰落和其他时间分集衰落影响的方式来检测无线信道中特定传输信号的存在性的方法和装置，其利用该传输信号中的特定频谱特性来提高检测准确度。此举是有用的，因为不同天线上的衰落趋于不同，从而当一个天线上有深度衰落时，不大可能另一天线上也将有深度衰落。具体而言，所公开的方法和装置涉及组合来自多个感测天线的信号以获得对功率谱的估计，以供用于感测窄带信号特征。注意，使用多个天线来接收单个信号被称为“空间分集”。

本文中所描述的技术可用于各种无线通信网络，诸如IEEE 802.22无线区域网(WRAN)、IEEE 802.11无线局域网(WLAN)或其他认知无线电技术。此外，构想了本文公开的方法和装置将可适用于其他无线电技术——倘若其需要感测窄带信号特征，其他无线电技术包括诸如码分多址(CDMA)网络、时分多址(TDMA)网络、频分多址(FDMA)网络、正交FDMA(OFDMA)网络、单载波FDMA(SC-FDMA)网络等技术。术语“网络”和“系统”常被可互换地使用。CDMA网络可实现诸如通用地面无线电接入(UTRA)、cdma2000等无线电技术。UTRA包括宽带CDMA(W-CDMA)和低码片率(LCR)。cdma2000涵盖IS-2000、IS-95和IS-856标准。TDMA网络可实现诸如全球移动通信系统(GSM)等无线电技术。OFDMA网络可实现诸如超移动宽带(UMB)、演进UTRA(E-UTRA)、IEEE 802.11、IEEE 802.16、IEEE802.20、Flash-OFDM等无线电技术。UTRA、E-UTRA和GSM是通用移动电信系统(UMTS)的部分。长期演进(LTE)是即将发布的使用E-UTRA的UMTS版本。UTRA、E-UTRA、GSM、UMTS和LTE在来自名为“第三代伙伴项目”(3GPP)的组织的文献中描述。cdma2000在来自名为“第三代伙伴项目2”(3GPP2)的组织的文档中描述。这些各色无线电技术和标准是本领域公知的。

图1解说了其中可采用本文公开的方法和装置的通信网络100。网络100包括多个基站102、104、106和多个用户设备108、110、112、114。用户设备108、110、112、114可以是认知无线电设备、无线设备、移动站或其他类似设备。网络100还包括多个服务区116、118、120，它们可分别由基站102、104、106实现。第一服务区116包括第一基站102和多个用户设备108、110。第一服务区116可与一个或更多个其他服务区交迭，举例而言诸如所解说的第二服务区118和第三服务区120。如图所示，一些用户设备可位于与不同服务区交迭的服务区中。

这多个基站110、112、114、116、118可向位于其各自相应的服务区中的用户设备提供服务。例如，第一基站102可向位于第一服务区116中的用户设备(例如，108、110、112、114)提供服务并执行与这些用户设备的通信。这多个用户设备108、110、112、114中的每一个用户设备可扫描被一个或更多个基站102、104、106利用的频带以及被其他用户设备使用的频率。位于两个服务区之间的交迭区中的用户设备可扫描被在该交迭区中提供服务的每个基站所利用的频带。这些用户设备中的每一个还可被配置成感测信道是否被有执照传输所占用。例如，每个用户设备可感测RF频谱当前是否正被有执照ATSC数字电视传输、NTSC模拟电视传输、或无线话筒传输所占用。如以上所讨论的，未被占用的信道可被用户设备(例如，用户设备108、110、112和114)用于无执照无线网络操作。具体而言，这些用户设备可包括诸如认知无线电设备之类的设备。

图2是采用多天线技术的通信系统200的示例的框图。具体而言，图2示出了具有发射机系统210和接收机系统250以提供空间分集的多输入多输出(MIMO)系统。在一方面，每个数据流在各自相应的发射天线224上被发射。TX(发射)数据处理器214基于为每个数据流选择的特定编码方案来格式化、编码、和交织该数据流的话务数据以提供经编码数据。

可使用已知技术将每个数据流的经编码数据与导频数据进行复用。导频数据通常是以已知方式处理的已知数据码型，并且可在接收机系统处被用来估计信道响应。每一数据流的经复用的导频和经编码数据随后基于为该数据流选择的特定调制方案(例如，BPSK、QPSK、M-PSK或M-QAM)被调制(即，码元映射)以提供调制码元。每个数据流的数据率、编码、和调制可由处理器230执行的指令来决定。

所有数据流的调制码元随后被提供给TX MIMO处理器220，后者可进一步处理这些调制码元(例如，针对OFDM)。TX MIMO处理器220随后向NT个发射机(TMTR)222a到222t提供NT个调制码元流。

每个发射机222接收并处理各自相应的码元流以提供一个或更多个模拟信号，并进一步调理(例如，放大、滤波、以及上变频)这些模拟信号以提供适合在MIMO信道上传输的经调制信号。来自发射机222a到222t的NT个经调制信号随后分别从NT个天线224a到224t被发射。

在接收机系统250处，所发射的经调制信号被NR个天线252a到252r所接收，并且从每个天线252接收到的信号被提供给各自相应的接收机(RCVR)254a到254r。每个接收机254调理(例如，滤波、放大、以及下变频)各自相应的收到信号，将经调理的信号数字化以提供采样，并进一步处理这些采样以提供相应的“收到”码元流。

至少一个RX(接收)数据处理器260随后从NR个接收机254接收这NR个收到码元流并基于特定接收机处理技术对其进行处理以提供NT个“检出”码元流。RX数据处理器260然后解调、解交织、以及解码每个检出码元流以恢复该数据流的话务数据。RX数据处理器260所执行的处理与发射机系统210处由TX MIMO处理器220和TX数据处理器214所执行的处理互补。

本装置和方法还可利用如图2中所示的MIMO类型的布局进行窄带特征感测，其可利用诸如254或260之类的处理用空间分集来仅感测特定窄带特征。在另一方面，可采用类单输入多输出(SIMO)布局(例如，仅有一个发射天线224)进行窄带特征感测，其中由单个天线从设备(例如，基站)发射单个信号而在用户设备或感测设备处多个感测天线被用来实现空间分集以便感测该单个信号的窄带特征。

此处要注意，传统空间分集组合技术典型情况下涉及在时域中组合来自多个天线的信号。这些传统分集组合技术包括最大比组合以及等功率组合。这两种技术都是要求信号同步的时域组合技术。对于这些技术，来自多个天线的信号必须被同步，从而这些信号才能被同相地组合。这可以在接收机正在解码信号时进行，因为解码信号是在能对信号执行同步的信噪比(SNR)水平进行的。然而，在频谱感测中，SNR可能低至-20dB或以下。在这种情形中，不可能同步到信号。

许多频谱感测技术利用对包含窄带信号特征的频谱区域中的功率谱密度的估计。此类感测技术的示例在以上提及的申请中公开并通过援引纳入于此。本文公开的装置和方法也利用功率谱密度(PSD)估计，诸如在所引述的申请中公开的那些PSD估计。例如，根据072156，周期图生成器可被使用并被配置成确定或演算平均功率谱估计或周期图(例如，

)的离散版本，其中P_PER是功率谱密度估计或周期图，M是所演算的区间或FFT的数目，且x(m)是针对每个相应的第m区间确定的功率谱密度估计。演算P_PER涉及取数目M个FFT，每第m个区间一个FFT，并随后确定FFT结果的绝对值并在所有M个区间上对这些绝对值取平均。

注意，第m个感测区间的基带信号可由关于第n个采样的s_m[n]给定，其中n＝0，1，...N-1。因此，对第m个感测区间的基带信号的离散FFT由X_m[k]给出，k＝0，1，...N-1。因而，M个感测区间上的平均功率谱估计的离散版本X[k]由等式

给出，k＝0，1，...N-1。因此，可使用PSD估计在频域中执行感测。

对于多个天线(例如，数目M个天线——勿与以上关于FFT区间的M相混淆)中的每个天线，本申请提议了对跨越包含要感测的窄带信号特征(例如，导频信号)的一部分频谱的收到信号进行数字采样。相应地，对于这M个信号中的每个信号，估计该信号的带宽上的功率谱密度。该带宽典型情况下是包括该窄带信号特征的窄带宽而不是整个信号带宽。例如，对于具有6MHz带宽的ATSC信号，捕捉到的信号是总信号的经滤波版本，从而其带宽仅为20到50kHz。对于这些信号中的每个信号，功率谱密度估计中有N个采样点。相应地，对由M个天线接收到信号的数目M个功率谱密度估计的集合S_m(k)可定义为：

S_m(k)，0≤k≤(N-1)且1≤m≤M    (1)

其中m是数目M个天线中特定天线的设定编号，而k是N个采样点中的采样编号。

在给定了集合S_m(k)中的一个或更多个信号可能在感兴趣的频带中显著衰落的前提下，本发明提议了组合集合S_m(k)中的PSD估计从而获得能提高频谱感测可靠性的优越PSD估计。该概念依赖于所有信号都衰落的概率远低于仅其中一个信号衰落的概率这一原理。

在一个方面，组合技术可包括根据下式对M个功率谱密度估计取平均：

$S\left(k\right)=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{S}_m\left(k\right),0\≤k\≤(N-1)---\left(2\right)$

在以上估计S(k)中，由衰落较少的那些天线接收的信号趋于支配该总和。这自然而然强调了感兴趣的信号。

在替换性PSD组合技术中，可通过针对每个索引值选择逐点最大值来组合数目M个PSD估计。即，对于索引k的每个值，从该索引k处的M个估计中为该索引选择最大PSD估计。相应地，此选择可表示如下：

$S\left(k\right)=\underset{m}{\max }\left(S_m\left(k\right)\right),0\≤k\≤(N-1).---\left(3\right)$

在一方面，无论是通过取平均(式(2))还是找到逐点最大值(式(3))的方式组合得到的组合PSD估计随后可被进一步处理以生成测试统计。存在多种可以使用的不同测试统计。根据一个示例，测试统计可以是PSD估计的最大值，其量化如下：

$T=\underset{k}{\max }\left(S\left(k\right)\right)---\left(4\right)$

其中T表示测试统计，而

是PSD估计S(k)的最大值。

根据替换性示例，可以对测试统计使用归一化测试统计。在上式(4)的示例中，对PSD估计的最大值的选择没有相对于热噪声电平被归一化。相应地，在给定了来自式(2)或(3)的组合PSD估计S(k)的归一化测试统计中，可找到最强PSD分量p如下：

$p=\underset{k}{\max }\left(S\left(k\right)\right).---\left(5\right)$

值p接下来被归一化。构想了有若干种将p归一化以获得测试统计的方法。一个示例包括根据下式演算组合PSD估计S(k)的均值m₁：

$m_1=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}S\left(k\right).---\left(6\right)$

在将p归一化的另一示例性方法中，可使用PSD采样的中值。具体而言，可根据下面关系式确定组合PSD估计S(k)的中值：

m₁＝中值(S(k))    (7)

其中该中值m₁是使得S(k)中有一半大于该中值且S(k)中有一半小于该中值的那个值。

将p归一化的又一种示例性方法涉及首先消除S(k)中靠近最强值p的那些值，例如，若k₁是最强值p的索引(即，S(k₁)＝p)，则可围绕k₁定义包括预定数目个k值的窗w，S(k)中落在该窗w里的项被消零。在将S(k)中的这些项消零之后，S(k)中剩下的项可定义为：

使用落在围绕k₁的窗内的所有元素都被置为0的该新的PSD，归一化因子m₂可如下设置：

$m_2=\frac{1}{N-2w+1}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{S}_w\left(k\right).---\left(9\right)$

归一化因子提供了对落在围绕最大值k₁的窗之部的信号的估计。由此，若正被感测的信号特征是例如ATSC导频，则此归一化因子提供了对围绕该导频的平坦PSD的良好估计。当在非常低的SNR进行感测时，围绕该导频的PSD只是噪声本底。由此，在低SNR情况下，该方法由噪声进行归一化。这在较高SNR情况下也起作用。使用归一化的额外效益在于在使用自动增益控制(AGC)电路时不需要额外的校准。

最强PSD值(p)由前面描述的归一化因子(m)之一来归一化以生成测试统计T，其定义如下：

$T=\frac{p}{m}---\left(10\right)$

在已根据以上方法中的任何方法生成了测试统计之后，随后将其与预定阈值γ作比较。若测试统计T大于阈值γ(T＞γ)，则信号特征存在。若否，则信号特征不存在。在一方面，该预定阈值被选择成满足目标虚警率。

根据另一方面，在感测某些频谱特征时可作出的进一步检查是频率检查，频率检查可用来修改测试统计T。ATSC导频以及NTSC音频和视频导频的频率是在已知的准确频率传送的。进行感测的接收机由于非理想的本机振荡器(LO)的缘故将具有一定程度的频率偏移，因此应当为此频率偏移留余量。相应地，令Δf为由于发射机(例如，发射机102)与接收机(例如，用户设备106)中的本机振荡器中的任何误差的组合故而可能造成的总频率误差。另外，令f_p为窄带特征(例如，导频信号)的预期频率，且令f₀为PSD的最大分量(p)(参见上式(5))的频率。该检查可量化地表达如下：

如从上式可以演绎出的，若由预期频率与最大分量的频率之差的绝对值决定的频率误差小于Δf，则测试统计不变(即，该统计仍等于如由式(4)的示例确定的T或如部分地由式(6)或(8)确定的归一化测试统计)。另一方面，若该频率误差大于Δf，则测试统计T可被修改成小于预定阈值的值。换言之，测试统计值T被迫为值(T₀)，该值(T₀)被定义为小于预定阈值γ。该受迫值确保了即使T的原始值大于该阈值，该感测算法也将返回感兴趣的窄带特征不存在的判决。这样做的原因在于，大于Δf的频率误差可能产生假阳性，因此采取了保守办法迫使得到该窄带特征“不存在”的结果。

图3解说了用于感测无线通信系统中的信号特征的方法的流程图。方法300包括确定多个谱密度估计，这多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线中各自相应的天线对该信号的接收来推导出的，如框302中所示。作为示例，框302的过程可包括如以上结合式(1)所解释地确定对由这M个天线接收的该信号的数目M个功率谱密度估计的集合S_m(k)。

流程从框302行进至框304，在此组合这多个谱密度估计。根据一方面，可使用如上所述的式(2)来组合这多个谱密度估计。在另一方面，框304的过程可包括如以上关于式(3)所描述地组合逐点最大值。

最后，方法300包括框306，在此基于这多个谱密度估计的组合来感测信号特征。在感测信号特征时，框306的过程可包括确定感兴趣的窄带信号特征存在，由此指示利用该特定频谱(例如，ATSC、NTSC或无线话筒)的无线设备。此外，框306的感测和/或确定可包括根据以上讨论的任何等式生成测试统计，以及将该统计与诸如γ之类的预定阈值作比较以确定窄带信号特征是否存在。在又一方面，框306还可包括以上结合关系式(11)描述的频率检查。

图4解说了用于感测无线通信系统中的窄带信号特征的另一方法400的流程图。该方法包括框402，其中确定多个功率谱密度(PSD)估计，这多个PSD估计中的每个估计是基于由多个天线中各自相应的天线对该信号的接收来推导出的。在框402之后，流程行进至框404，在此根据本文中公开的用于组合的各种方法中的任何方法或任何其他适合用于组合谱密度估计的方法来组合这多个PSD估计以达成跨M重天线的准确PSD估计。

框406接下来实现通过如本文中前面公开的组合PSD估计最大值或归一化测试统计、或者任何其他适合用于得到测试统计的方法来生成测试统计(例如，T)。方法400的流程从框406行进至判决框408。在此，将测试统计与选择成达到合意目标虚警率的预定阈值(例如，γ)作比较。若从在框404中确定的组合PSD推导出的测试统计大于该阈值，则这指示窄带特征很可能存在(即，信号存在)。相应地，一旦作出“是”判断，流程行进至框410以指示信号存在的判断并且过程400结束。若框408中的比较指示测试统计低于该阈值，则信号特征很可能不存在，且流程行进至框412以指示信号不存在。

在替换方案中，方法400可包括进一步的频率检查以消除若频率误差大于可能达到的总频率误差则可能导致假阳性的那些情形。该替换方案在图4中由判决框414解说。由此，若框408产生“是”条件，则流程将行进至框414以进一步判断窄带特征的预期频率(例如，ATSC中的导频信号的已知频率)与组合PSD的最大分量p的频率f₀之差的绝对值是否小于或等于可能达到的总频率误差。此处要注意，可在框404中确定组合PSD期间或之后的任何时间确定最大分量p。

若该差小于可能达到的总频率误差，则信号存在的判断成立，且流程行进至框410。另一方面，若频率误差大于可能达到的(或认为可接受的)总频率误差，则即使如在框408中确定测试统计的值大于预定阈值，流程仍行进至框412。

图5解说了例如可在图1的系统中使用的示例性无线设备500。注意，设备500既可以是无线设备(其可以是用户设备，诸如图1中的108、110、112和114)的接收机部分、也可以在基站102、104、106的接收机部分中，或甚至仅仅简单地是测试设备(本文中未示出)。设备500包括数个用于使用空间分集来实现对窄带特征(例如，ATSC、NTSC、无线话筒、或其他有执照无线传输)作频谱感测的相应各个功能的各种功能模块。各种模块被示为与中央数据总线502或用于将若干模块通信地链接在一起的类似设备通信地耦合。

用户设备500包括多个天线504，它们具有相应的RF接收机电路系统和数字采样电路系统506以提供对由各自相应的天线504接收的信号的采样。这些数字采样经由总线502传达给PSD生成器508，PSD生成器508被配置成为每个天线生成PSD。

设备500还包括取平均或逐点最大值组合器510，其被配置成根据前面公开的方法来组合由生成器508确定的PSD。从组合器510得到的组合PSD随后被测试统计生成器512用于根据最大PSD(例如，参见上式(4))、或归一化最强PSD分量(例如，参见上式(5)到(9)中的一个或更多个)来计算测试统计。

生成器512还可被配置成将生成的测试统计与预定阈值γ作比较，并藉此作出窄带信号特征是否存在的判断。替换地，设备500可包括至少一个处理器514(例如，DSP)以执行由框508、510和512中任何框实现的演算或比较中的任一项。存储器515或其他存储介质可与处理器514相关联以存储能由该处理器执行的指令或代码。此外，可以采用可任选的频率误差检查单元516来执行如以上所讨论的附加的频率检查。

图6解说了可在用户装备、基站、测试单元、或其他无线设备的接收机部分中使用以感测诸如认知无线电网络之类的网络中的窄带信号特征的另一示例性设备600。设备60包括多个天线602以及用于提供对在天线602上接收的信号的采样的RF/采样单元604。示出通信总线或耦合606以在一般意义上解说设备600的各种装置或模块之间的数据或信息通信。

这些信号采样被提供给用于确定多个谱密度估计的装置608，这多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线602中各自相应的天线对该信号的接收来推导出的。作为示例，装置608可被配置成实现图3的框302中的过程。还包括用于组合由装置608确定的多个谱密度估计(例如，PSD)的装置610。作为一个示例，装置608可被配置成执行图3中的框304的过程。最后，设备600包括用于基于由装置610确定的对这多个谱密度估计的组合来感测信号特征的装置612。作为一个示例，装置610可被配置成实现图3中的框306中的各种过程。

鉴于前述讨论，本领域技术人员将领会，本文公开的装置和方法促成了通过使用多个感测天线(即，空间分集)来缓解瑞利衰落的有害效应的频谱感测。具体而言，注意到当从多个天线组合PSD估计时，感测性能得到显著改善，其中在2个或更多个感测天线的情况下性能得到显著改善。事实上，在使用四(4)个感测天线的系统中，已经由系统仿真证明，四天线感测系统在有约20dB的SNR下降(-20dB)的情况下得到的感测可靠性与单天线系统相同，由此使多天线系统比单天线感测系统有大致20dB的优势。

应理解，所公开的过程中各步骤的具体次序或层次仅仅是示例性办法的例子。基于设计偏好，应理解这些过程中各步骤的具体次序或层次可被重新安排而仍落在本公开的范围之内。所附方法权利要求以样本次序呈现各种步骤的要素，且并不意味着被限定于所呈现的具体次序或层次。

本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和强加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。

结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑板块、模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或更多个微处理器、或任何其他此类配置。

结合本文所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中实施。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质被耦合到处理器，使得该处理器能从/向该存储介质读写信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。

措辞“示例性”在本文中用于表示“用作示例、实例或解说”。本文中描述为“示例性”的任何示例不必被解释为优于或胜过其他示例。

提供了以上对所公开的实施例的描述是为了使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本发明。对这些实施例的各种改动对于本领域技术人员将是显而易见的，并且本文中定义的普适原理可被应用于其他实施例而不会脱离本发明的精神或范围。由此，本发明并非旨在被限定于本文中示出的实施例，而是应被授予与本文中公开的原理和新颖性特征一致的最广义的范围。

Claims (36)

1.一种用于感测无线通信系统中的信号的特征的方法，所述方法包括：

确定多个谱密度估计，所述多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线中的相应各个天线对所述信号的接收来推导出的；

组合所述多个谱密度估计；以及

基于所述多个谱密度估计的所述组合来感测所述信号特征。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，组合所述多个谱密度估计包括以下之一：对所述多个谱密度估计取平均，以及针对每个索引选择所述多个谱密度估计的逐点最大值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述多个谱密度估计进一步包括：

数字地采样在每个各自相应的天线上接收的信号；以及

为从每个各自相应的天线采样的所述信号中的每个信号演算各自相应的功率谱密度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，感测所述信号特征进一步包括确定测试统计以及将所述测试统计与预定阈值作比较以确定感测到所述信号特征。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述测试统计包括以下之一：确定所述组合谱密度估计的最大值，以及确定所述组合谱密度估计的最强值的归一化值。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括检查频率误差，以及在所述频率误差高于阈值时确定所述信号特征不存在。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号特征包括高级电视系统委员会(ATSC)信号和NTSC信号中的至少一者的导频。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号特征包括无线话筒信号。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，感测所述信号特征的存在性是在认知无线电系统中实现的。

10.一种能作用于感测无线通信系统中的信号的特征的装置，所述装置包括：

存储器，存储能由处理器执行的指令；以及

至少一个处理器，配置成执行存储在所述存储器中的所述指令以：

确定多个谱密度估计，所述多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线中各自相应的天线对所述信号的接收来推导出的；

组合所述多个谱密度估计；以及

基于所述多个谱密度估计的所述组合来感测所述信号特征。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，组合所述多个谱密度估计包括以下之一：对所述多个谱密度估计取平均，以及针对每个索引选择所述多个谱密度估计的逐点最大值。

12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，在确定所述多个谱密度估计时，所述至少一个处理器进一步配置成执行存储在所述存储器中的所述指令以：

数字地采样在每个各自相应的天线上接收的信号；以及

为从每个各自相应的天线采样的所述信号中的每个信号演算各自相应的功率谱密度。

13.如权利要求10所述的装置，其特征在于，在感测所述信号特征时，所述至少一个处理器进一步配置成执行存储在所述存储器中的所述指令以：

确定测试统计以及将所述测试统计与预定阈值作比较以确定检测到所述信号特征。

14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，在确定所述测试统计时，所述至少一个处理器进一步配置成执行存储在所述存储器中的所述指令以进行以下之一：

确定所述组合谱密度估计的最大值，以及确定所述组合谱密度估计的最强值的归一化值。

15.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述至少一个处理器进一步配置成执行存储在所述存储器中的所述指令以：

检查频率误差，以及

在所述频率误差高于阈值时确定所述信号特征不存在。

16.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述信号特征包括高级电视系统委员会(ATSC)信号和NTSC信号中的至少一者的导频。

17.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述信号特征包括无线话筒信号。

18.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置能在认知无线电系统中工作。

19.一种能作用于感测无线通信系统中的信号的特征的设备，所述设备包括：

用于确定多个谱密度估计的装置，所述多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线中各自相应的天线对所述信号的接收来推导出的；

用于组合所述多个谱密度估计的装置；以及

用于基于所述多个谱密度估计的所述组合来感测所述信号特征的装置。

20.如权利要求19所述的设备，其特征在于，所述用于组合所述多个谱密度估计的装置进一步配置成进行以下之一：对所述多个谱密度估计取平均，以及针对每个索引选择所述多个谱密度估计的逐点最大值。

21.如权利要求19所述的设备，其特征在于，所述用于确定所述多个谱密度估计的装置进一步包括：

用于数字地采样在每个各自相应的天线上接收的信号的装置；以及

用于为从每个各自相应的天线采样的所述信号中的每个信号演算各自相应的功率谱密度的装置。

22.如权利要求19所述的设备，其特征在于，所述用于感测所述信号特征的装置进一步包括用于确定测试统计的装置以及用于将所述测试统计与预定阈值作比较以确定感测到所述信号特征的装置。

23.如权利要求22所述的设备，其特征在于，所述用于确定所述测试统计的装置包括以下之一：用于确定所述组合谱密度估计的最大值的装置、以及用于确定所述组合谱密度估计的最强值的归一化值的装置。

24.如权利要求19所述的设备，其特征在于，进一步包括：

用于检查频率误差的装置，以及

用于在所述频率误差高于阈值时确定所述信号特征不存在的装置。

25.如权利要求19所述的设备，其特征在于，所述信号特征包括高级电视系统委员会(ATSC)信号和NTSC信号中的至少一者的导频。

26.如权利要求19所述的设备，其特征在于，所述信号特征包括无线话筒信号。

27.如权利要求19所述的设备，其特征在于，所述设备能在认知无线电系统中工作。

28.一种计算机程序产品，包括：

计算机可读介质，包括：

用于使计算机在无线设备中确定多个谱密度估计的代码，所述多个谱密度估计中的每个估计是基于由多个天线中各自相应的天线对信号的接收来推导出的；

用于使计算机组合所述多个谱密度估计的代码；以及

用于使计算机基于所述多个谱密度估计的所述组合来感测信号特征的代码。

29.如权利要求28所述的计算机程序产品，其特征在于，所述用于使计算机组合所述多个谱密度估计的代码进一步包括以下之一：

用于使计算机对所述多个谱密度估计取平均的代码；以及

用于使计算机针对每个索引选择所述多个谱密度估计的逐点最大值的代码。

30.如权利要求28所述的计算机程序产品，其特征在于，所述用于使计算机确定所述多个谱密度估计的代码进一步包括：

用于使计算机数字地采样在每个各自相应的天线上接收的信号的代码；以及

用于使计算机为从每个各自相应的天线采样的所述信号中的每个信号演算各自相应的功率谱密度的代码。

31.如权利要求28所述的计算机程序产品，其特征在于，所述用于使计算机感测所述信号特征的代码进一步包括：

用于使计算机确定测试统计的代码；以及

用于使计算机将所述测试统计与预定阈值作比较以确定感测到所述信号特征的代码。

32.如权利要求31所述的计算机程序产品，其特征在于，所述用于使计算机确定所述测试统计的代码包括以下之一：

用于使计算机确定所述组合谱密度估计的最大值的代码；以及

用于使计算机确定所述组合谱密度估计的最强值的归一化值的代码。

33.如权利要求28所述的计算机程序产品，其特征在于，进一步包括：

用于使计算机检查频率误差的代码，以及

用于使计算机在所述频率误差高于阈值时确定所述信号特征不存在的代码。

34.如权利要求28所述的计算机程序产品，其特征在于，所述信号特征包括高级电视系统委员会(ATSC)信号和NTSC信号中的至少一者的导频。

35.如权利要求28所述的计算机程序产品，其特征在于，所述信号特征包括无线话筒信号。

36.如权利要求28所述的计算机程序产品，其特征在于，所述无线设备能在认知无线电系统中工作。

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