JP2009118098A - 信号検出装置、方法およびプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】多数の周波数に対する判定を短期間にかつ高い精度で行う。
【解決手段】雑音と信号を含むフレームごとに複数の直交成分に分解する手段３０１と、複数のフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを線形合成して第１合成結果を生成する手段３０２と、第１合成結果が第１閾値以上であるかどうかの第１判定結果を生成する手段３０２と、複数のフレームのうちのいくつかのフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを線形合成した第２合成結果を生成する手段３０３と、前記第２合成結果が第１閾値より大きい第２閾値以上であるかどうかの第２判定結果を生成する手段３０３と、第１判定結果と第２判定結果とを重みをつけて直交成分ごとに合成して合成結果を生成する手段３０４と、合成結果を第３閾値と比較して第３閾値よりも大きい場合には対応する直交成分には信号が含まれていると判定する手段３０４とを具備する。
【選択図】図３

Description

本発明は、キャリアセンスを行う信号検出装置、方法およびプログラムに関する。
民生用無線通信機器の通信速度を増加させるために、周波数の割当てや利用法を変える動きが始まっている。従来は、特定の帯域は特定の用途に限定的して使用されるよう定められていた。しかし、種々の動きの結果、現状でもすでにいくつかの帯域は複数の用途に免許不要で開放されるようになった。さらに、ＵＷＢ（Ultra Wide Band）システムの利用のために、非常に広い帯域を小電力近距離通信に限定して、他のシステム用の周波数に重ねて信号を送信できるように開放した。
将来のシステムとして、空き周波数検出型コグニティブ無線システムの研究が始まっている。ある周波数で電波が利用されていないことを確認して電波を出し、その周波数に優先権を持つシステム（以下プライマリシステムと呼ぶ）が送信を開始したら通信を停止するといったシステムである。
コグニティブ無線システムでは、プライマリシステムが利用中の周波数を避けるように周波数を利用するため、利用できる周波数は虫食い状態となる。高速通信に必要なビットレートを確保するためには、合計して広い帯域幅を確保する必要があるので、虫食い状態の周波数を飛び飛びに利用せざるを得ない。プライマリシステムの利用開始、利用停止に伴って利用できる周波数が頻繁に変化し、さらに、飛び飛びの周波数にあるばらばらな帯域幅の信号を同時に送受信する必要が生じる。このような場合、送信機および受信機は、１系統のアナログ部とＡ／Ｄ（アナログ−デジタル）、Ｄ／Ａ（デジタル−アナログ）変換器を用いて、広い帯域内の複数の信号をデジタル的に合成および分離し、変復調をデジタル部内で行う構成となる可能性が高い。キャリアセンスはそのような受信用の系統を使用して行う。
コグニティブ無線システムでは、プライマリシステムに干渉を与えないことが非常に重要である。プライマリシステムの検出は、大きい回路、ふんだんな消費電力と時間をかければ、非常に良い感度と少ない誤検出確率で行える。
一方、目標を短時間で感度良く検出するための方法として、航空レーダに用いられる技術がある。この技術は、航空レーダの目標補足において、受信パワーの閾値検出と、複数の特徴のマッチング判定による検出を行う機能を有し、初期に検出した目標の特徴によって適切な検出機能を選択する（例えば、特許文献１参照）。
特開２００１−３４３４５５公報
コグニティブ無線システムが、民生用機器に用いられる場合は、できるだけ高い感度と少ない誤検出率でのプライマリシステム検出を、民生用機器に見合った回路規模で行う必要がある。
端末が周辺の周波数利用状況を検出し、利用周波数を選択するタイプのコグニティブ無線システムでは、感度を上げることによって、雑音を信号と誤検出する確率が高くなる可能性が高い。その結果、利用できない周波数が増加し、コグニティブ端末のスループットが劣化する。プライマリ端末保護のために頻繁にキャリアセンスを繰り返すシステムでは、１回１回のキャリアセンス期間はあまり長くない。キャリアセンス対象帯域が非常に広い場合、多数の周波数に対する判定を短期間にかつ高い精度で、さらに、民生用機器にふさわしい回路規模で行う必要がある。
この発明は、上述した事情を考慮してなされたものであり、多数の周波数に対する判定を短期間にかつ高い精度で行う信号検出装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
上述の課題を解決するため、本発明の信号検出装置は、雑音と信号を含む時間的に連続した広帯域信号をフレームに分割して、それぞれのフレームごとに複数の直交成分に分解する直交変換器と、時間的に連続した第１個数の複数のフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを前記直交成分ごとに線形合成して第１合成結果を生成する第１生成手段と、前記直交成分ごとの前記第１合成結果が第１閾値以上であるかどうかの第１判定結果を生成する第１判定生成手段と、前記第１個数のフレームのうちの前記第１個数よりも少ない第２個数のフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを前記直交成分ごとに線形合成した１以上の第２合成結果を生成する第２生成手段と、前記直交成分ごとの前記第２合成結果が、第２閾値以上であるかどうかの比較結果を生成し、該比較結果を所定式で変換した変換結果を判定基準値と比較した、前記直交成分ごとの第２判定結果を生成する第２判定生成手段と、前記第１判定結果と、前記第２判定結果とを、重みをつけて前記直交成分ごとに合成して合成結果を生成する合成結果生成手段と、前記合成結果を前記直交成分ごとに第３閾値と比較して、第３閾値よりも大きい場合には、対応する直交成分には信号が含まれていると判定する判定手段と、を具備し、前記第１合成結果を１フレームあたりの値に正規化した場合の前記第１閾値の第１換算値よりも、前記第２合成結果を１フレームあたりの値に正規化した場合の前記第２閾値の第２換算値の方が大きいことを特徴とする。
本発明の信号検出装置、方法およびプログラムによれば、多数の周波数に対する判定を短期間にかつ高い精度で行うことができる。
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る信号検出装置、方法およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態中では、同一の番号を付した部分については同様の動作を行うものとして、重ねての説明を省略する。また、以下の図面では、本実施形態の動作に直接関連する部分のみを示し、増幅器や電源等、実動作上は必要でも本実施形態の信号検出装置の動作に直接関連しない部分は図示を省略している。
各部の詳細な説明に入る前に、本実施形態の信号検出装置が適用されるシステムの構成について説明する。
図１はシステムの周波数利用法を説明するための図である。横軸は周波数、縦軸はパワーであり、図において濃い色で塗りつぶされた波は、本実施形態の信号検出装置を内蔵するコグニティブ端末以外のシステムが出力した波である。コグニティブ端末は、これらの波によって利用されていない周波数を検出して利用する。これが、斜めの線でハッチングされた波である。コグニティブ端末は、メインバンドと呼ばれる広い帯域を、まとめて処理する。図１では２つのメインバンドを利用している。メインバンド内では、他システム波を避けるようにサブバンドと呼ばれる小さなバンドを配置していく。コグニティブ端末はこれらのサブバンドで通信を行う。コグニティブ端末は、メインバンド内の信号をまとめてＡ／Ｄ、Ｄ／Ａ変換し、サブバンドの生成、変復調、フィルタリング等々の処理は全てデジタル部で行う。
図２はサブバンドの時間的な利用法である。横軸は周波数であり、送信メインバンドとして図示された帯域の中に大きさがまちまちの複数のサブバンドがある。縦軸は時間であり、データフレーム内で一定期間のサイレントタイムの経過後、送信を行う。この際、各サブバンドでは、１スロットの先頭の例えばスロットの１／３の長さをキャリアセンスに使用する。スロットおよびデータフレームは、送信メインバンド内の全てのサブバンドで同期しており、キャリアセンス期間も同期している。キャリアセンス期間の間に、送信メインバンド内のサブバンドで雑音以外の成分が検出されたら、そのスロットではそのサブバンドでの送信を中止する。本実施形態の信号検出装置は、キャリアセンス期間においてサブバンド内に雑音以外の成分が存在するかどうかを検出するための装置である。
コグニティブ端末は、送信または受信のメインバンドを一括してＡ／Ｄ、Ｄ／Ａ変換して処理する構成をとっているため、キャリアセンスもメインバンド単位で一括して処理される。また、スロット先頭のキャリアセンスで雑音以外の成分が検出されたと判定したら、そのサブバンドについてはそのスロットでの送信を行わないので、雑音を信号と誤って検出する事態は可能な限り避けたい。
雑音と信号が入り混じった波からできるだけ高い精度で信号の有無を検出する方法は種々あるが、コグニティブ端末が民生用機器に利用される無線機であることを考えると、あまり、大規模な検出回路を用いることはできない。また、このような構成では、メインバンドからサブバンドを分離したり、合成の際にスペクトル整形する際のフィルタによって回路規模が増大する。回路規模の増大を避けるためには、ＦＦＴおよびＩＦＦＴを利用してこのようなフィルタ処理を周波数軸上で行うことが望ましい。したがって、このような形態のコグニティブ端末は、メインバンドを一括して処理できる規模のＦＦＴおよびＩＦＦＴ回路を有している。
そこで本実施形態の信号検出装置では、広帯域なメインバンドをＦＦＴによって周波数に分解した後、各周波数のパワーの有無を検出する方法を採用する。受信用のＦＦＴ回路を流用するというだけでなく、キャリアセンスにもフィルタリング、すなわち、周波数軸上で信号を分離する操作は必須であり、大きな帯域を比較的細かい周波数に分離するためには、ＦＦＴを利用する構成が回路規模として有利であるためである。また、パワーの有無または大小による判別は、信号の内容まで解析する他の方法と比較して、非常に簡単な構成で実現できる。
ＦＦＴおよびＩＦＦＴの周波数解像度は、サブバンドの解像度、あるいは、キャリアセンス時に要求される解像度で決定される。コグニティブ端末は他システムの電波の隙間を検出してサブバンドを配置する。したがって、多くの場合、サブバンドの解像度とキャリアセンスの解像度は同一である。これらは、他システム、特にプライマリシステムが周波数を割り当てられる際の粒度でおおよそ決定する。コグニティブ端末が高速通信を目的とした端末である場合、メインバンドの帯域幅は１００ＭＨｚから１ＧＨｚ程度と広帯域になる。一方、プライマリシステムへの周波数割り当ての粒度は、一般に１ＭＨｚ程度を最小の単位として割り当てられていることが多い。メインバンド内を１ＭＨｚ程度の解像度で利用しようとした場合、ＦＦＴ、ＩＦＦＴは１２８ポイントから１０２４ポイント程度で行われる必要がある。本実施形態の信号検出装置はパワーの有無・大小によってプライマリ信号の有無を判断するが、これらはＦＦＴの周波数ポイント単位で行う。
信号検出装置に入力する広帯域信号には必ず雑音が含まれている。アンテナで受信された信号はＬＮＡで増幅され、種々の処理を受けてベースバンド信号に変換された後、Ａ／Ｄ変換されて、信号検出装置に入力する。少なくとも、ＬＮＡで熱雑音、Ａ／Ｄ変換器で量子化雑音が加わる。途中に増幅器などがあれば、寄与は小さいがそれらの熱雑音が付加される。本実施形態の信号検出装置では非常に受信パワーの小さいプライマリ信号を検出する性能が要求されているので、これらの雑音の中で絶対に避けることができないＬＮＡの熱雑音に近いパワーの信号が検出できるように構成される。すなわち、ＬＮＡは十分な利得と小さいＮＦ（Noise Figure雑音指数）を持ち、さらに、Ａ／Ｄ変換器のビット数は十分大きくして、量子化雑音が熱雑音よりも十分に小さくなるように構成される。その結果、キャリアセンスに当たってはＬＮＡの熱雑音のみが問題となる。熱雑音は白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）であり、その振幅の分布はガウス分布である。これをＦＦＴして周波数領域に変換した場合、各周波数における雑音のＩ（同相）成分とＱ（直交）成分の振幅はそれぞれガウス分布を取る。これをＩ，Ｑ合わせてパワーの次元にすると、分布は指数分布となる。その裾の広がりは長く、一定の確率で高いパワーを示す。本実施形態の信号検出装置は、基本的には、検出されたパワーが所定の閾値を超えた場合に、プライマリ有りと判断する。したがって、雑音が高いパワーを示すと、プライマリ有りと判断してしまう。このような誤検出をフォールスアラームと呼ぶ。
このような前提に基づいて、本実施形態の詳細な説明を行う。
（第１の実施形態）
本実施形態の信号検出装置について図３を参照して説明する。本実施形態の信号検出装置３００は広帯域な入力信号内の所望の周波数に雑音以外の信号が存在するかどうかを判定する装置である。
本実施形態の信号検出装置３００は、ＦＦＴ部３０１、長期平均化部３０２、短期検出部３０３、総合判定部３０４を含む。
ＦＦＴ部３０１は、入力端子から入力された広帯域信号をフレームに分割し、フレームごとにＦＦＴして、それぞれの周波数成分のパワーを計算する。その結果は長期平均化部３０２および短期検出部３０３に送られる。
長期平均化部３０２は、一定数のフレーム、たとえばｎ（ｎは自然数）個のフレームの間、それぞれの周波数について検出されたパワーを平均化する。長期平均化部３０２は、この平均化されたパワーを第１の閾値Ｐａと比較し、平均化されたパワーがＰａ以上であれば、真、すなわち信号有りと判定し、その結果を周波数ごとに総合判定部３０４に出力する。長期平均化部３０２の詳細は後に図４を参照して説明する。
短期検出部３０３は、周波数ごとに、ｎより小さいｍ（ｍは自然数）フレームで検出されたパワーに所定の線形変換を施し、その結果をＰａより大きい閾値Ｐｓと比較し、Ｐｓより大きければその結果を真と判定する。ただし、結果の値が複数ある場合は、それらの結果をさらに所定の式に基づいて変換して、変換した結果が真であるかどうか判定し、その結果を周波数ごとに総合判定部３０４に出力する。短期検出部３０３の詳細は後に図４、図５、図６を参照して説明する。
総合判定部３０４は、長期平均化部３０２と短期検出部３０３の判定結果をそれぞれの周波数について合成し、各周波数について雑音以外の信号が含まれているかどうかを判定する。総合判定部３０４の詳細は図４を参照して説明する。
本実施形態では、フォールスアラーム減らす方法として、ＦＦＴを複数回繰り返して得られた結果について、同じ周波数点のパワーを平均化する方法を採用している。ＡＷＧＮを１回のＦＦＴで変換した結果のパワーの分布は前述のように指数分布となるが、ＦＦＴを複数回繰り返して平均化すると、その分布はガンマ分布となる。
ガンマ分布は一般に次式のようにあらわされる。
Figure 2009118098
ｘは分布を表す対象の変数であり、本実施形態の信号検出装置の場合は、ＦＦＴ結果のパワーの値である。σは尺度母数、ｋは形状母数である。上記のように指数分布をする確率変数を複数回平均化する場合には、ｋは平均化の回数に相当し、σをσ／ｋで置き換えることにより、平均化後のパワーの分布となる。
Figure 2009118098
なお、ｋ＝１では、上式は指数分布と等しくなる。σはｋ＝１の場合の分散に等しく、Ｉ，Ｑそれぞれの分散の合計であり、σは雑音の平均パワーに相当する。ｋの増加によって、分布は平均値の周辺に収束し、その広がりは小さくなっていく。したがって、平均化回数を増加させることにより、平均値に近い値が検出されやすくなって、フォールスアラームの確率を下げることができる。
次に、長期平均化部３０２が行う長期平均化の手順について図４を参照して説明する。図４は本実施形態の代表的な手順を示した図である。
雑音と信号が含まれる入力波形をフレームに分割する。各フレームのデータをそれぞれＦＦＴする。ＦＦＴの結果が複数の周波数について得られる。図２では、各フレームについての大きな箱の中に周波数を小さな箱で図示している。各周波数のＦＦＴ結果はパワーに変換される。この段階で位相の情報は落とされる。これを長期平均化の予め定められた期間、ｎフレームについて繰り返す。図２では９フレーム繰り返している。周波数ごとに９フレーム分の得られたパワーを平均化する。長期平均化の検出閾値として第１の閾値が予め決定されており、各周波数の平均化結果が第１の閾値を上回るかどうかを判断する。図２では閾値を上回った周波数は斜めのハッチングで示されている。
このようにＦＦＴ結果の平均化を行った場合、いずれかの周波数でプライマリが送信を開始した時、そのパワーが平均化を行っている間、比較的安定して出続けていれば、プライマリ送信パワーがあまり大きくなくても検出できる。あるいは、断続的であっても、信号が受信されるときのパワーが大きく、平均化されても検出閾値を上回ればプライマリを検出できる。平均化を行うことによって雑音の分散が抑圧できるので、フォールスアラーム確率を上げることなく、検出閾値を小さくすることが出来、比較的弱いパワーのプライマリ信号を検出することが可能となる。
しかし、比較的弱いパワーでｎフレームに満たない期間受信されたようなプライマリを見落とす可能性がある。このような信号を見落とさないようにする最も単純な方法は、検出閾値を下げることであるが、フォールスアラーム確率が上昇する。図１、図２で示したようなシステムでは、フォールスアラーム確率の上昇はコグニティブ端末の送信停止頻度の上昇につながるのでできるだけ避けたい。
そこで、本実施形態では、フォールスアラーム確率をあまり上昇させずに、このような信号の見落としを減らす方法として、短期検出の併用を提案する。その際、短期検出の検出閾値を長期平均化の検出閾値よりも大きく、かつ、特徴のある値にすることによって、フォールスアラームの確率をあまり上げずにプライマリの検出確率を上げることができる。
次に、短期検出部３０３が行う短期検出の概要について図４と図５を参照して説明する。図５は短期検出部３０３の詳細を示した図である。
短期検出は、長期平均化期間であるｎフレームよりも小さいｍフレームで行う。ｍは通常ｎよりも十分短い期間である。例えば、ｎが９ならば、ｍは１〜４程度である。図４では３フレームとなっている。長期平均化期間のｎフレームの間にｍフレームの期間をｎ−ｍ＋１種類だけ取ることができる。図４では短期検出期間として７つの期間（７＝９−３＋１）が図示されている。それぞれの短期検出期間で同じ処理が行われるが、図４では、３つめの短期検出期間について具体的な処理内容を図示している。
短期検出部３０３は、図５に示すように、線形合成部５０１、第１判定部５０２、変換部５０３、第２判定部５０４を含む。
線形合成部５０１は、それぞれの周波数について３フレームのＦＦＴ結果のパワーを線形に合成する。その際、合成結果は、１フレーム分相当に正規化された値となるようにする。例えば、ｍフレーム分を加算する場合には、その結果をｍで割って平均値の形にするなどである。
第１判定部５０２は、線形に合成された結果について、第１の閾値よりも大きい第２の閾値を上回るかどうか判定する。線形合成については後に図６（ｂ）を参照して説明する。
変換部５０３は、第１判定部５０２での判定結果を所定の式で変換する。所定の式については後に図６を参照して説明する。
第２判定部５０４は、変換部５０３の結果を第２の判定基準値で判定して、結果を出力する。
各周波数について３フレームについてこのように判定した結果、第２の判定基準値を超えていると判断された周波数が、図４において点によるハッチングで示されている。図４に図示した７つの短期検出期間それぞれについて、このような結果が得られる。短期検出で行う線形合成等の処理の具体的な方法は、本実施形態では主として２種類あるが、詳しくは後述する。
総合判定部３０４は、長期平均化による１つの結果と短期検出によるｎ−ｍ＋１個の結果を取得する。総合判定部３０４は、これらの結果を重みを付けて合成し、雑音以外の信号の有無を判定する。単純には重みが全部１であり、結果の判定を、０とそれ以外を区別するようにすると、論理和をとる構成となる。論理和を取った結果が図４の縦線でハッチングされた部分であり、これらが本実施形態の信号検出装置として信号ありと判断された周波数でとなる。
以上が、本実施形態の構成の概要である。このように構成することによって、フォールスアラーム確率をあまり上げずに、信号検出感度を上げ、さらに、広い周波数について、比較的小さい回路構成で検出を行うことができる。
次に、短期検出の詳細と、第２の閾値の決定方法について図６を参照して説明する
本実施形態では短期検出は主として２種類用いる。この２種類をこれ以降、ｍフレーム検出と連続フレーム検出と呼ぶ。図６はこれらのブロック図である。図６（ａ）はｍフレーム検出、図６（ｂ）は連続フレーム検出である。
＜ｍフレーム検出＞
ｍフレーム検出は長期平均化と同じ方法であり、平均化期間がｎよりも十分小さいｍフレームとなっているものである。ただし、ｍは１、すなわち、平均化しない場合を含む。
短期検出部３０３は、図６（ａ）に示すように、平均化部６０１と第１判定部５０２を含む。
平均化部６０１は、各周波数についてｍフレーム分のパワーを平均化する。第１判定部５０２は、第２の閾値を上回っているかどうか判定する。この場合、第１判定部５０２の線形合成は合計が１になるような同じ重みでの合成であり、変換部５０３の所定式での変換は無変換であり、第２判定部５０４の変換結果の判定は、第２の閾値についての判定が真偽でなされているならば、そのまま通過させるだけで特に処理は行わない、である。この方法は、信号が出ているときにはそこそこのパワーで出ているが、出ている時間が短いパルス状の信号、パケットの検出に適している。
ｍフレーム検出についてｍの値や第２の閾値を決定する方法を説明する。
フォールスアラームの確率は、上記の式（２）を使って、
Figure 2009118098
と書くことができる。ｘは閾値相当のパワーである。９フレームの長期平均化について、この確率のグラフを図７に「９回平均の場合」で示した。横軸はＡＷＧＮパワーの平均値を０ｄＢとした場合のｄＢで表現した閾値であり、９回平均の場合では、第１の閾値となる。図７によれば、例えば、９フレームの長期平均化のフォールスアラームの確率を１０−４以下にしたい場合、閾値は４．３ｄＢ以上にする必要があることがわかる。
次に、ｍフレーム検出でｍ＝１とした場合、すなわち、複数フレームによる平均化は行わず１フレームのみの検出を行った場合のフォールスアラーム確率を考える。総合判定部３０４での判定後のトータルのフォールスアラーム確率を高くしないためには、１フレーム検出にあまり大きいフォールスアラーム確率の配分は行えない。また、１フレーム検出は９フレームの間に９回の検出を行う。これを図４に示したように論理和で検出すると、フォールスアラーム確率が１０−４などの小さい値の場合、９フレームの間での短期検出のフォールスアラーム確率の合計はおおよそ９倍となる。ｍ＝１でない場合にはおおよそ（ｎ−ｍ−１）倍となる。これが「１フレーム検出の実際の閾値」であらわされる曲線である。許容できるフォールスアラーム確率が与えられたときに、対応する閾値が１フレーム検出の第２の閾値となる。
仮に１フレーム検出のトータルのフォールスアラーム確率が、長期平均化１回分のフォールスアラーム確率と等しくなるように第２の閾値を決定したとすると、９フレームの長期平均化と１フレーム検出を併用した場合のフォールスアラーム確率は、図７において「トータルの誤検出確率」で示したような曲線となる。
１フレーム検出は、あるフレームのみで閾値を上回るパワーが検出された場合を想定している。そこで、１フレームのみで閾値をちょうど上回るパワーが検出された場合の９フレーム平均のパワーを計算することができる。ただし、他のフレームでは熱雑音は平均パワーで検出されていると仮定する。図７において、これを「１フレーム検出の実効閾値」で示した。この曲線の読み方は、次のようである。１フレーム検出に対するトータルのフォールスアラーム確率の要求値の目安、例えば１０−４が与えられた場合に、そのフォールスアラーム確率での横軸の値を読む。そのパルスが９フレーム中１フレームのみで検出された場合に、これを仮に９フレーム長期平均化で検出できるようにするためには、第１の閾値を下げなければならないが、先程読んだ横軸の値がその値となる。図７にて下向きの矢印で示した閾値「１フレーム検出を併用した場合に救えるキャリアセンス期間内平均パワー」がこれに当る。さらに、この閾値における９フレーム長期平均化のフォールスアラーム確率を読む。これが、仮に第１の閾値を下げたと仮定したときのフォールスアラーム確率である。
一方、１フレーム検出と長期平均化を併用した場合の合計の誤検出確率は、図７において９回平均の場合からトータルの誤検出確率の曲線に向かって上に伸びた矢印の先で示すようなフォールスアラーム確率となる。したがって、図７で「フォールスアラーム差」で示した差が大きいｍが望ましい。一方で、ｍフレーム検出は、図７から明らかなように、実際の閾値は高いので、パルス状のプライマリ信号検出には向いているが、平均して弱いパワーを出し続けるプライマリ信号の検出には向いていない。フォールスアラーム差は大抵の場合、目標とするフォールスアラーム確率を下げることで大きくなる。しかし、１フレーム検出に配分するフォールスアラーム確率の比率を上げるために、長期平均化の閾値を上げる方法は、信号を出し続けるプライマリシステム（低速、狭帯域のシステム）の方が現状ではパケットベースのシステムよりも沢山割り当てられていることを考えれば、現実的ではない。
そこで、本実施形態では、長期平均化のフォールスアラーム確率とｍフレーム検出の合計のフォールスアラーム確率が等しくなるようにする。すなわち、図７と同じ場合である。この場合、フォールスアラーム差が最も大きくなるのは、ｍ＝１の場合である。ｍフレーム検出の実効閾値の曲線はフレーム数や目標とするフォールスアラーム確率で変化する。計算してみたところ、ｍ≧２では、ｍフレーム検出の実効閾値の曲線が９回平均の場合の曲線に近づきすぎて、フォールスアラーム差が小さくなる。ｍの値によってはマイナスとなることもあり、ｍフレーム検出を併用する効果はあまり高くない、または、効果が無い。したがってｍ＝１が望ましい。これによって与えられる第２の閾値は、希望する１フレーム検出のトータルのフォールスアラーム確率において「１フレーム検出の実際の閾値」の曲線によって与えられる閾値の値となる。
＜連続フレーム検出＞
次に、短期検出のもう一つの主な方式である連続フレーム検出について説明をする。
短期検出部３０３は、図６（ｂ）に示すように、第１判定部５０２、論理積算出部６０２、真偽判定部６０３を含む。
第１判定部５０２は、各フレームのＦＦＴ結果の各周波数についてそれぞれを第２の閾値を上回るかどうか判定する。
論理積算出部６０２は、ｍフレーム、この場合はｍ≧２である、について、同じ周波数の判定結果の論理積を求める。
真偽判定部６０３は、論理積の結果が真であるかどうかを判定する。
すなわち、ｍフレーム、例えばｍ＝３ならば３フレーム連続して、第２の閾値を上回ったらその周波数には雑音ではない信号が含まれていると判断する。数フレームにまたがる程度の長さのパケットや、ＡＭ信号など振幅がゆっくり変化するが安定しない信号の検出に適している。この場合では、線形合成部５０１の線形合成は、単位行列の乗算であり、実際には何もしない。変換部５０３の所定式での変換は論理積の算出であり、第２判定部５０４の第２の判定基準値についての判定は、論理積の真偽の判定であり、実際には、所定式での判定結果がその後の処理に適した形で出力されるならば、ここも特に何もしない。
次に、一例としてｍ＝３の場合の連続フレーム検出の効果について図８を参照して説明する。
横軸は時間、縦軸はパワーである。雑音平均値、第１、第２の閾値が横線で表現されている。第１の閾値で救える信号で示した信号は、そのパワーを平均すると第１の閾値をちょうど上回る程度のパワーになっている。一方、第２の閾値で救える信号で示したパルスは、短期的には第１、第２の閾値を超過しているが、これを９フレーム分の平均値に均すと「第２の閾値で救える信号のキャリアセンス期間内平均値」で示されるような値となって、第１の閾値を下回っている。第１の閾値よりも下に示すハッチングをした面積とパルスの面積が等しい。したがって長期平均化では検出できない信号であるが、図８を見れば、これが雑音ではなく、信号であることは明白であり、本実施形態では、フォールスアラーム確率をあまり上げることなくこのような信号を検出できるようにした。第２の閾値を適切に設定することにより、このような信号を検出可能にする。
次に、この場合のｍや第２の閾値の決め方を説明する。図９は連続フレーム検出について図７と同様のグラフを書いたものである。図７と同様に９フレームの長期平均化の場合のフォールスアラーム確率を「９回平均の誤検出確率」で示している。これに対してｍ＝２，３，４の場合、すなわち、９フレームのうち、ｍフレーム連続して雑音を信号と誤る確率をそれぞれ「ｍ回連続」で示している。これを図７と同様の実効閾値に変換したものが、それぞれ「ｍ回連続の実効閾値」である。図７の場合と異なり、実効閾値の曲線は９回平均の曲線よりも十分離れており、２回連続でも十分に効果があり、ｍが大きくなるほど効果が高くなるように見える。しかし、ｍを大きくすることはあくまでフォールスアラーム確率を小さくするのみであって、信号検出の高感度化にはつながらない。
連続フレーム検出は、ｍフレームで連続してパワーが検出されなければならず、少なくともｍフレームの間、安定的にパワーを出すシステムであれば有効である。ｍを大きくすると、安定してパワーを出していないシステムでは、途中でパワーが下がったときに検出が出来なくなる可能性が高い。したがって、ｎ＝９の場合には、ｍは２または３程度で十分であり適切である。この場合の第２の閾値は図７の場合と同様に要求するフォールスアラーム確率に対して、それぞれ「ｍ回連続」の対応する閾値となる。
以上のように、短期検出を併用してフォールスアラーム確率を上げないためには、第２の閾値は第１の閾値よりも大きくする必要がある。さらに、第２の閾値を上述のような適切な値にすることによって、フォールスアラーム確率をあまり上げずに、長期検出だけでは検出できない信号を検出するようにできる。
次に、ｍフレーム検出と連続フレーム検出を併用する形態について図１１を参照して説明する。図１１の信号検出装置は、殆どは図３と同じであるが、短期検出内で１フレーム検出と連続フレーム検出が並列して行われている。それぞれの短期検出の結果が全て総合判定部３０４に入力され、論理和によって判断される。
図１１の信号検出装置の短期検出部３０３は、連続フレーム検出部１１０１と、１フレーム検出部１１０２と、を含む。
１フレーム検出部１１０２では、図７で示したように、連続フレーム検出部１１０１に較べて実際の閾値が高く、検出の長さは連続フレーム検出部１１０１に較べて短い。
連続フレーム検出部１１０１では、連続フレーム検出の実際の閾値および検出の長さは図９で示したように中程度である。また、長期平均化は１フレーム検出部１１０２に較べて閾値が低く、検出の長さは長い。
これらの検出によって検出可能な信号領域が分けられている様子を図１０に示す。横軸は検出される信号のパルスの長さであり、縦軸は、パルスが存在する期間内でのパワーの平均値である。パルス内では安定してパワーが出ていると仮定している。長期検出は、「長期平均化で検出できる信号」で示された領域のように、パルス長が最長、すなわち、９フレームの間連続して安定的にパワーが出続けている場合に限り、第１の閾値と同じ平均パワーのものが検出できる。パルス長が短くなると、それに反比例して検出できる平均パワーがあがっていく。一方、連続フレーム検出では、おおよそ、ｍ（図１０では３）以上のパルス長で第２の閾値を上回っていれば検出できる。１フレーム検出では、第２の閾値を上回っていれば良い。
一方、雑音をこの図１０にマッピングすると、灰色で示したような領域となる。色が濃いほどその領域に雑音が存在する確率が高く、薄くなると、存在確率が下がって行く。図１０のように長期平均化では検出できないが、かといって、雑音である確率も低い領域を短期検出で検出できるようにしている。図１０を見ても判るように、３つを併用することによって、フォールスアラーム確率を上げずに、それぞれ異なる領域をできるだけ網羅するような検出が可能となっている。
以上の第１の実施形態によれば、短期検出の検出閾値を長期平均化の検出閾値よりも大きく、かつ、特徴のある値にすることによって、フォールスアラームの確率をあまり上げずにプライマリの検出確率を上げることができる。また、広帯域なメインバンドをＦＦＴによって周波数に分解した後、各周波数のパワーの有無を検出する方法を採用することによって、大きな帯域を比較的細かい周波数に分離することができる。各周波数のパワーの有無を検出する手法は、他の手法と比較して非常に簡単な構成で実現できる。
（第２の実施形態）
本実施形態の信号検出装置について図１２、図１３を参照して説明する。本実施形態の信号検出装置は、第１の実施形態とは異なり、ＦＦＴ部３０１の代わりにオーバーラップＦＦＴ部１３０１を設けている。
オーバーラップＦＦＴ部１３０１は、入力した入力信号を、フレームの一部が重なるようにフレーム分割して、ＦＦＴを行う。図１２では、フレームの１／２が重なっている例を示している。９フレームの長期平均化期間に対して実際には１７フレームのＦＦＴを行う構成となっている。オーバーラップＦＦＴ部１３０１は、１７フレームのＦＦＴを行って各周波数についてパワーを算出し、その全ての結果を長期平均化部３０２に送る。長期平均化部３０２は１７フレームにわたって長期平均化を行う。短期検出部３０３は、オーバーラップした部分を入力せず、図４と同様にオーバーラップしない部分の処理のみを行う。短期検出で用いられる検出が主として１フレーム検出と連続フレーム検出であるためである。詳しくは後述する。
矩形のＦＦＴウィンドウでは、１／２フレームのオーバーラップによって、おおよそ３０％程度の平均回数増効果が得られる。オーバーラップ分では情報量の増加は無いように思われるが、ＦＦＴ直後の位相を含む複素情報の状態では確かに情報量の増大は無い。しかし、位相成分を除去してパワーの次元にすると、オーバーラップＦＦＴによって情報量が増大する。パワーにするために位相情報を落としているが、オーバーラップしている部分は、位相も含めて、データを異なる枠で再度切り出し、ＦＦＴした後に改めて位相を落としている。そのため、位相の組み合わせが変わって情報量が増大する。９フレーム分のオーバーラップを用いた平均化で１２フレーム分の平均化の効果が得られる。その結果、雑音の分散が抑圧され、フォールスアラーム確率を下げることができる。あるいは、同じフォールスアラーム確率を得るのであれば、検出閾値を下げられるのでより低いパワーのプライマリの検出が可能となる。なお、オーバーラップによる情報量増は半分のオーバーラップでも３０％程度であり、それ以上のオーバーラップでは情報量増による効果よりＦＦＴ回数増による処理量増の負荷の方が大きい。
半分のオーバーラップＦＦＴはフレームの半分ずつを、それぞれ短時間ＦＦＴした結果を合成することにより、比較的少ない処理量で計算することができる。短時間ＦＦＴはフレームの半分のみにデータがあり、残りは０をパディングした波形をＦＦＴするものである。このような短時間ＦＦＴを図１２の例では１７回行い、その結果を合成する。ＦＦＴの回数としては１７回で変化は無いが、半分のデータが０であるため、掛け算の回数を著しく減らすことができる。なお合成は、フレーム前半データを用いた結果とフレーム後半データを用いた結果を周波数ごとに複素ベクトルの次元で加算して行う。偶数周波数については、単純に加算、奇数周波数については、後半の位相を反転させた上での加算である。このように、半フレームオーバーラップしたオーバーラップＦＦＴは短期間ＦＦＴを使って小さい回路規模で実現できるため、回路規模的にも有望である。
ただし、ＦＦＴウィンドウが矩形からかけ離れている場合、例えばハニングウィンドウなどの場合は、半分オーバーラップしている状態で初めて、全ての情報が利用されていることになるため、半フレーム以上のオーバーラップを行ってもよい。
一方、短期検出部３０３には、オーバーラップした部分は渡さず、短期検出部３０３は図４と同様にオーバーラップしない部分の処理のみを行う。短期検出で用いられる検出が主として１フレーム検出と連続フレーム検出であるためである。１フレーム検出の場合は、そもそも１フレームのみの検出であるためフレームを半分ずらす意味は殆どない。一方、連続フレーム検出では、例えばｍ＝３の連続フレーム検出で５フレームのオーバーラップＦＦＴ結果を用いることはできるが、連続フレーム検出は、ｍ＝３ならば３フレーム長に渡って連続的にパワーを出し続けている信号を仮定しているため、５フレームのオーバーラップ結果を用いても、検出感度はあまり増加しない。一方で、雑音について３０％の情報量増が得られるかというと、例えば、３フレームで連続して雑音を信号と間違えるような状態を想定した場合、それの原因となっている部分の時間的な分布を考慮すれば、これをオーバーラップＦＦＴして５フレームとしたとしても、やはり５フレーム連続して誤検出している確率が非常に高く、雑音を抑圧する効果は少ない。
したがって、短期検出ではオーバーラップした部分を利用する意味があまりないため、処理量削減のため、オーバーラップしない部分のみを渡すようにしている。
次に、長期平均化の期間、すなわちｎの値について図１４を参照して説明する。
これまで説明した数値例ではｎ＝９を使用している。図１４はｎの数をパラメータとして閾値に対してフォールスアラーム確率をプロットしたグラフである。図１４からわかるようにｎを増加させることによって、雑音の分散を抑圧し、フォールスアラーム確率を下げることができる。あるいは、第１の閾値を下げてより小さいパワーの信号を検出するようにできる。
しかし、図２に示したような利用法でキャリアセンス時に本実施形態の構成を適用する場合、各スロット先頭のキャリアセンス期間があまり長くないため、ｎを十分に大きくすることは難しい。スロット先頭のキャリアセンス期間が１０μｓ、送信メインバンド内の検出に要求される周波数解像度を１ＭＨｚとすると、キャリアセンス期間内にせいぜい１０回程度のキャリアセンスが最大である。総合判定部３０４で判定を行い、それを次の送信の判断に反映させる時間を考慮すれば、１０回は出来ない可能性がある。もちろん、データフレーム先頭のサイレントタイムのような長い期間であれば、ｎの回数を十分に増やすことができる。しかし、データフレーム送信期間内のキャリアセンスでもｎを増加させて、フォールスアラーム確率を下げたい場合もある。
そこで、本実施形態では、平均化を複数のスロットのキャリアセンス期間にまたがって、飛び飛びに行ってもかまわない。すなわち、長期平均化期間は連続である必要は無く、途中に休止期間をはさんで行われてもかまわない。
一方、短期検出の場合は、そもそも検出期間が短いため、間に長期の休止期間を挟む方法は現実的ではない。しかし、短期の休止期間ならば可能である。例えば、１ＦＦＴフレームおきに検出する、などである。このような検出は、汎用性の高い検出とは言いがたいので、後述する学習機能と併せて用いることが望ましい。例えば、予測されるプライマリシステムの送信パターンに合わせて検出するタイミングを決定するなどである。
以上の第２の実施形態によれば、フレームの一部が重なるようにフレーム分割して、ＦＦＴを行うことによって各周波数について検出されたパワーを平均化するフレーム数を増加させることができ、その結果、雑音の分散が抑圧され、フォールスアラーム確率を下げることができる。あるいは、同じフォールスアラーム確率を得るのであれば、検出閾値を下げられるのでより低いパワーのプライマリの検出が可能となる。また、半分のオーバーラップＦＦＴはフレームの半分ずつを、それぞれ短時間ＦＦＴした結果を合成することにより、比較的少ない処理量で計算することができる。
（第３の実施形態）
本実施形態では、信号検出装置の学習機能について説明する。本実施形態の信号検出装置は、周囲の状況に対応して、閾値、ｎ、ｍなどの各種パラメータを変更できる機能を有しても良い。
基本的に備えていることが望ましい学習機能は、雑音レベルの校正機能である。第１の閾値や第２の閾値は受信パワーに対して決定されている。受信された信号には雑音が含まれており、雑音は多くの場合、周波数ごとに異なる。ＬＮＡの雑音指数や、利得、その後の他の部品の周波数特性によって、雑音の絶対レベルが異なる。同じ温度の熱雑音が検出されるレベルも透過した部品の周波数特性によって異なる。このようなレベルを補正する必要がある。
本実施形態の信号検出装置は、このような雑音レベルの差に基づいて、周波数ごとに第１、第２の閾値の値を決定する機能を有する。第１および第２の閾値は上述のように基本的には目標とするフォールスアラーム確率によって決定される。したがって、全ての周波数で同じフォールスアラーム確率にしたいのであれば、それぞれの周波数の熱雑音レベルから何ｄＢ上という方法で決定される必要がある。
そのために、信号入力を遮断し雑音のみが入力される状態にして、長期平均化を行う。長期平均化の期間は、通常のキャリアセンス時よりもずっと長く取る。例えば通常のキャリアセンスがｎ＝９程度であるならば、ｎ＝１０６などである。その結果の熱雑音の各周波数における平均値を雑音の値として記憶する。それぞれの閾値が雑音よりも何ｄＢ上という形で決定される。
なお、もしも、ＬＮＡのＮＦが測定可能であるか、あるいは予めデータなどで与えられていて既知である場合には、閾値を信号の絶対パワーに相当する値にすることができる。例えば、アンテナ端で何ｄＢｍの信号が受信された場合のパワーを閾値とするなどである。この場合はまず、測定結果からＮＦ相当のｄＢ数を引く。残りの値は、長期平均化部３０２に到達するまでに通過した部品の周波数特性によって、種々の利得・減衰を経ている。真の熱雑音の値はｋＴＢ（ｋはボルツマン定数、Ｔは絶対温度、Ｂは測定帯域幅）で一定なので、測定した平均値を真の熱雑音で割って周波数ごとの利得を計算する。真の熱雑音の値に、所望の信号のパワーを線形スケールで加算し、これをそれぞれの周波数での利得倍した値を閾値とする。このようにすると、プライマリ信号の検出要求に基づいて厳密に閾値を決定できる。
信号入力の遮断はＬＮＡの入力を終端することによって行う。ＬＮＡの入力に切換スイッチを備えて、アンテナと終端器の間を切り替える。したがって、本実施形態の信号検出装置が含まれている端末は、そのような切替え装置を有していることが望ましい。もちろん、切替え装置を含まず、工場出荷直前にアンテナをはずした状態で調整を行い固定的に学習させてもかまわない。あるいは、このような調整はプライマリ信号や電磁雑音を拾っていない周波数に限定して、ＬＮＡの入り口を終端することなく動作中に調整してもよい。
このような方法は雑音の補正に有効であり、回路の経年劣化や、利用環境の極端な変化の後、あるいは、電源投入直後などに行われることが望ましい。
また、この方法とは全く別の方法で、本実施形態は、他の同種の端末を利用した閾値の校正機能を有していてもよい。この場合について図１５および図１６を参照して説明する。図１５は校正機能を有する信号検出装置の構成であり、図１６は他端末との間で校正処理を行う様子を示した図である。図１６において、コグニティブ端末１６００およびコグニティブ端末１６５０は同じ構造のコグニティブ端末であるので、コグニティブ端末１６５０については内部を省略している。コグニティブ端末１６００からコグニティブ端末１６５０に向かって、校正用の試験信号を送信し、コグニティブ端末１６５０はその内部にある信号検出装置の閾値を調整する。図１５において、信号検出装置１５００は図３の構成のほかに閾値調整部１５０１を有する。なお、閾値調整部１５０１を除く構成は図３の構成を用いたが、他の構成でもかまわない。
コグニティブ端末１６００では、データ送信部１６０２で生成した無線信号をアンテナ１６０４から送出する。データ送信部１６０２には、擬似干渉発生部１６０１が接続されており、擬似干渉発生部１６０１は、他の端末に送信するための校正用の試験信号を生成し、データ送信部１６０２が、これを無線信号周波数に変換してアンテナ１６０４から送出する。一方、アンテナ１６０４で受信されたデータはデータ受信部１６０３に入力される。通信データに関してはここで復調され、図示しない次段に渡される。データ受信部１６０３において、Ａ／Ｄ変換されたベースバンドデータは信号検出装置１５００に入力される。なお、信号検出装置のうち、ＦＦＴ部に関しては、データ受信部１６０３の構成によっては、共通に利用することもある。信号検出装置１５００で各周波数の雑音以外の信号の有無が判断された結果は、データ送信部１６０２に入力され、信号ありと判断された周波数あるいは、それを含むサブバンドでの次の送信が停止される。なお、アンテナ１６０４にはサーキュレータ１６０４が接続され、送信と受信でアンテナを共用する。
擬似干渉発生部１６０１は、コグニティブ端末１６５０が利用する周波数の試験信号を生成する。閾値校正を行う間も、プライマリ信号がいる周波数は利用できないため、試験信号はコグニティブ端末１６００および１６５０が利用できる周波数に限定して生成される。さらに、試験信号送付の際も、データ送信時と同様にキャリアセンスを行い、試験信号を送付しようとしている周波数で雑音でない信号を検出したら、試験信号の送信を停止する。
試験信号のスペクトルは、送信する周波数において、できるだけフラットであることが望ましい。例えば、ＯＦＤＭ信号や、櫛状のスペクトルのものがよいが、ＰＡＰＲ（ピーク対平均パワー比）が大き過ぎて、端末の他の部品の許容値を超えるような場合には、他の形状でも良い。例えば、正弦波の周波数を徐々に変化させて、長期的に見て矩形のスペクトルを得るチャープ信号や、特定の固定パターンで拡散したシングルキャリア信号などである。シングルキャリア信号の場合、特定のパターンおよび各サブバンドでの変調レート、変調方式は互いに既知であるとする。また、手順上、徐々にパワーを増加させたり、減少させたりするが、その増減のタイミングや幅は互いに既知であるか、お互いの要求に応じて増減させるものとする。
なお、試験信号には特に情報を乗せる必要はない。しかし、送信の際のキャリアセンスの結果に基づいて送信停止があった場合に備えて、これを通知するための方法を予め決定しておくとよい。送信停止があった場合には、その周波数はその後利用できない可能性が高い。したがって、手順としては、そのまま閾値校正処理を継続し、終了後、利用できなくなった周波数とサブバンドを受信側に通知すると良い。その周波数が、解析等によって利用可能であると判明した場合や、サブバンド構成を変更して新たに利用するサブバンドを設定する場合など、新たな校正処理が必要な場合もある。その場合は、そのサブバンドに含まれる周波数について再度閾値の校正処理を行うとよい。
コグニティブ端末１６００から送信された試験信号は、コグニティブ端末１６５０で受信される。これら２つの端末は同期しており、どのタイミングでどの周波数で名目上どのような大きさの信号が送られたかを知っている。また、試験信号はパワーを変えて繰り返し送信される。コグニティブ端末１６５０は、受信された試験信号を通常の手続きでキャリアセンスし、各検出部、すなわち、長期平均化部３０２、短期検出部３０３、短期検出部が２種類ある場合はそれぞれについて、検出結果を出す。コグニティブ端末１６５０はどのタイミングでどの周波数に信号が送られたかわかっているので、検出結果と答え合わせをし、誤検出確率を計算する。この場合の誤検出確率はフォールスアラーム確率のみではなく、信号があるのに、信号無し、と判断するミスディテクション確率も同時に測定できる。コグニティブ端末１６００は試験信号の送信パワーを順次変えていき、一周したら、最初に戻って繰り返す。コグニティブ端末１６５０は、パワーが一周するごとに閾値を変えて行き、所望のフォールスアラーム確率とミスディテクション確率に近い値が得られる閾値をそれぞれの周波数の閾値とする。図１５における閾値調整部１５０１は上述のような答え合わせや閾値調整を行う。
本実施形態の信号検出装置を含む端末はさらに、動作中に他の端末と協調して閾値を調整しても良い。この場合の信号検出装置の一例について図１７を参照して説明する。
この信号検出装置は、図３の第１の実施形態の信号検出装置に含まれる装置部分に加えて、閾値調整・制御部１７０１、記憶装置１７０２を含む。
閾値調整・制御部１７０１は、学習データを収集して、収集した結果を整理し、記憶装置１７０２に記憶させる。閾値調整・制御部１７０１は、記憶した結果に基づいて、上述したような学習結果の反映を各ブロックに対して指示する。
閾値調整・制御部１７０１は、例えば、それぞれの閾値を複数設ける。第１の閾値大、中、小、第２の閾値大、中、小などと設け、通常は中の閾値に対する上下で判断するが、大の閾値、小の閾値に対する判定結果も記憶装置１７０２に記憶しておく。大の閾値は、フォールスアラーム確率が非常に小さくなるように設定されており、これ以上であればほとんど必ず雑音でない信号を拾ったと確信できるような値としておく。大の閾値を超えて検出された結果があった場合は、それを他の端末に通知する。他の端末は、その周波数で信号有りと判断されていれば問題が無いので、閾値はそのままにしておく。しかし、小の閾値を越えているのに中の閾値を超えておらず、信号無し、と判断された場合は、その周波数について少なくとも中の閾値を少し小さくする。その結果、フォールスアラームが増加することがある。そこで、いずれかの端末が信号ありと判断して、いずれかのサブバンドや周波数での送信を停止した場合、他の端末は、信号が検出された周波数について自端末のキャリアセンス結果を参照する。このとき、その周波数について小の閾値も超えていない場合は、フォールスアラームであると判断して、相手端末に閾値を上げるように通知する。
本実施形態の信号検出装置で使用する閾値は、これまで、基本的にフォールスアラーム確率に基づいて決定していたが、おおよそミスディテクション確率に基づいて決定するようにしても良い。そのためには各周波数にプライマリ信号が発生する場合の予想される受信パワーに関する情報が必要である。そこで、本実施形態の信号検出装置は、それぞれの周波数において、過去に雑音でない信号が検出されたときの、パワーの平均値、さらには、平均値からのばらつきを記憶装置１７０２に記憶しておく。ばらつきは、信号有りと判断された場合の全てのデータを記憶装置１７０２に記憶していても良いが、標準偏差σのような形で記憶していればよい。本実施形態の信号検出装置が、信号ありと判断したときに、記憶している平均値からあまりにも離れた値、特に低いパワーで検出された場合には、フォールスアラームと判断する。あまりにも離れた値であるかどうかは、例えば３σを逸脱しているとか、過去の検出結果の最小値よりも著しく低い、などによって判断する。あるいは、フォールスアラーム確率が所定の値よりも大きくなるようなパワーで閾値を定めておき、さらに、３σよりもその閾値が明らかに低い場合では、その閾値よりも小さい値が検出されたら、フォールスアラームであるとするなどである。ただし、このようなパワーの統計は、本実施形態の信号検出装置が含まれる端末が置かれた状況によって変化するため、場所の移動、明らかな電波環境の変化があった場合にはリセットする。したがって、フォールスアラームと判断した場合でも、一応、その結果は、記憶しておき、フォールスアラームが連続して発生するような場合には、状況が変化したと判断して、データを取り直す。なお、端末の電源投入直後など、蓄積されたデータがない場合には、所定のフォールスアラーム値に基づいた閾値で動作すればよい。また、一定以上の過去のデータは捨てていって、その端末が置かれている現在の状況を反映させるようにするとよい。
このような場合、信号が全く検出されない周波数は、常にフォールスアラームに基づいた動作となる。同様に、信号が検出されても、そのときのパワーが常にフォールスアラームに基づいた閾値ぎりぎりであるような場合は、フォールスアラームに基づいた閾値で動作させ続ければよい。検出がフォールスアラームである場合は、閾値を変える必要がないためと、フォールスアラームでないとしても、ミスディテクションに基づいた動作を行うと閾値が下がりすぎてフォールスアラーム確率が無闇に上がってしまうためである。フォールスアラームに基づいた閾値は、熱雑音の数ｄＢ上程度と元々小さい値であるため、フォールスアラームに基づいた閾値ぎりぎりで受信される場合、その送信機は本実施形態の信号検出装置を含む端末とは離れた位置にあり、端末が信号を出しても影響を及ぼさない可能性も高い。したがって、フォールスアラームに基づいた閾値ぎりぎりでの検出が繰り返されても、これにしたがって、閾値を下げる必要はない。ただし、望ましくは本実施形態の信号検出装置は、閾値ぎりぎりの検出があった頻度を計算し、これが、閾値から予測されるフォールスアラーム確率と等しいかどうか検証するとよい。それによって、信号ありと判断された場合にフォールスアラーム以外が含まれているかが判断でき、もし、フォールスアラーム以外が含まれていて、その頻度が多いようならば、閾値を下げても良い。
この他に、本実施形態の信号検出装置は、その周波数でのプライマリシステムの送信パターンを記憶装置１７０２に記憶してもよい。閾値調整・制御部１７０１は、例えば、過去の検出の結果から、送信開始の周期と、送信の継続時間を検出し、これらが一定の時間の倍数になっているかどうかを検証する。プライマリシステムが単位時間で区切られたパケット通信を行っている場合などに有効である。そのような周期性が確認されたならば、短期検出の検出フレームをその周期に合わせて、不連続にしてもよい。あるいは、送信が予測される時刻は、通常よりも検出を入念に行ってもよい。閾値調整・制御部１７０１は、例えば、閾値を少し下げる、オーバーラップＦＦＴにおいて、短期検出では捨てた部分のデータも別途処理してみる、などを行う。またさらに、本実施形態の信号検出装置はキャリアセンスを行う期間でのみ動作するが、過去の送信パターンから、端末の送信中にプライマリの送信が確実に予想される場合には、その送信スロットでの送信は停止すると良い。
このようにすることによって、周囲の状況に則した検出を行うことができる。
以上の第３の実施形態によれば、周囲の状況に対応して、閾値、長期検出のフレーム数、短期検出のフレーム数などの各種パラメータを変更することにより、周囲の状況に合った各種パラメータを設定することができる。
以上に示した実施形態によれば、キャリアセンスにおいて、長期検出と短期検出を併用し、短期検出に適用する検出閾値を長期検出の検出閾値よりも高くする。入力信号のＦＦＴ結果のパワーをこれらの閾値と比較する。長期平均化によって熱雑音などのガウス雑音の分散が抑圧され、低パワーのプライマリ信号の検出が容易になる。さらに、比較的弱いパワーの短期間のパケットを見落とさないために、短期の信号検出を併用する。その際、フォールスアラーム確率に基づいて、短期検出の閾値を上げることによって、長期検出と短期検出で検出される信号領域を分離し、かつ、フォールスアラーム確率の上昇を抑圧する。これらは、パワーに基づいた検出であり、検出のための回路規模を抑圧しつつ、広い帯域について、十分な感度と低い誤検出確率を短期間の検出で実現している。
なお、以上の実施形態では、入力信号はまずＦＦＴして複数の周波数成分に分解している。信号を直交成分に分解する方法はフーリエ変換や、それに類する変換、例えば、離散フーリエ変換、離散コサイン変換のみではない。例えばウェーブレット変換やウォルシュ・アダマール変換なども入力信号を直交成分に分解できる。本実施形態は直交成分に分解する方法をＦＦＴやそれに類する変換に限定するものではない。これらの変換を行った結果はそれぞれの変換の複数の直交成分に分解されるが、これらの直交成分は、一定の解像度を持つ周波数とは若干異なる概念となる。例えば、ウェーブレット変換では、周波数によって幅の異なるまとまりが１つの直交成分と見なされる。しかし、どのような変換を行うかは、検出される信号の性質によって適宜選択すればよく、本実施形態の基本的な動作、長期平均化と短期検出を特定の閾値関係で併用するという点については変わらず行うことができる。ただし、殆どの場合、法律上、無線免許はフーリエ変換ベースの周波数で割り当てが行われているので、直交成分ごとに基本となるパワーの単位が異なる場合には、閾値も当然それにしたがって変える必要がある。
また、以上の実施形態では、ＦＦＴされた信号のパワーを検出した。しかし、実施に当って、これは必ずしもパワーである必要は無く、例えば、振幅でもよい。また、極端な話では振幅の３乗で評価を行っても良い。これらを総称してノルムといい、振幅はＬ１ノルム、パワーはＬ２ノルムである。パワーと１：１の対応がつく単位であれば、ノルムの次数はいくつでも良い。
また、長期平均化で行う処理は上記では単純にｎフレームにわたっての平均化であったが、線形な合成という形で一般化することができる。例えば、何かの理由で信頼度が低くなると予想されるフレームについてはその結果を小さい重みで加算し、逆に信頼度が高くなると予想されるフレームの重みを大きくする。小さくする理由としては、例えば、特定のフレームでは、非常に大きいパワーが入力されるため、ＬＮＡやＡ／Ｄ変換器が歪んだり飽和したりして、雑音や歪によるスプリアスが発生すると予想した場合や、実際の測定によって発生したと特定できた場合などである。あるいは、一定周期の電磁雑音が受信されることが、過去の学習で判明していて、電磁雑音が観測されると予想されるフレームや、実際の測定によって電磁雑音受信されたと判明した場合である。信頼性を高く評価する場合については、例えば、ＦＦＴ結果の値が初期校正時に測定した雑音の値に近い周波数が多いフレームは、測定の信頼性が高いと評価しても良い。
短期検出でｍフレーム検出を行う場合も、同様の重み付けを行っても良い。
さらに、連続フレーム検出の場合でも、同様の処理ができる。上述した連続フレーム検出では、線形合成は単位行列の乗算であって、基本的には何もしないと述べた。しかし、信頼性が低いと評価されたフレームは、その係数を小さくして、第２の閾値に対するフォールスアラームが出にくくしてから、第２の閾値に対する判定を行っても良い。
さらに、種々の線形合成時の１フレームあたりの大きさへの正規化は、実動作上は必ずしも行う必要はない。したがって、平均化は、通常、個数で割る、あるいは、個数で割った重みを乗算するが、個数が常に同じである場合は必要ない。おのおのの閾値を割らなかった場合に対応した値とすればよい。ただし、第１の閾値と第２の閾値の相対関係については、それぞれ同じ正規化を行ったと仮定した場合の関係が維持されたまま、割らなかった場合の値に変換されている必要がある。
また、総合判定部３０４での判定は、これまで、単純に論理和を取って判定したが、重み付け判定を行っても良い。例えば、短期検出の１フレーム検出で、信頼性が低いと評価されたフレームの結果は、論理和の対象からはずす、すなわち、重みを０として判定する。あるいは、論理和ではなく、通常の和を計算し、一定の閾値を越えた場合を信号有りと判断するようにして、信頼性が低い１フレーム検出の結果は重みを小さくしてから加算するようにしてもよい。別の例では、いずれかの検出部の閾値を決定する際の目標とするフォールスアラーム確率を高めに設定した場合、その検出部からの結果は重みを小さくして評価してもよい。また、その逆、フォールスアラーム確率を低めに設定した場合、重みを大きくして評価しても良い。このような場合、総合判定部３０４は、例えば、検出結果の判定に大小２つの閾値を設けてもよい。大きい閾値を超えたものは信号ありと判断し、重みが小さいために信号有りと判断されなかった周波数については、小さい閾値を超えていれば、その周波数を記憶装置１７０２に記憶しておく。その後の時間的に近いキャリアセンス期間の間、その周波数が小さい閾値を超える頻度が、予想されるフォールスアラーム確率よりもずっと多い場合には、信号ありと判断するとよい。もちろん、測定中のどこかで大きい閾値を超えれば、そこで信号有りと判断する。
また、上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態の信号検出装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の信号検出装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。
また、記憶媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、本願発明における記憶媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
また、記憶媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
なお、本願発明におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
また、本願発明の実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
本実施形態の信号検出装置を使用するシステムの周波数利用法を説明するための図。 本実施形態の信号検出装置を使用するシステムでのサブバンドの利用法を示す図。 第１の実施形態の信号検出装置のブロック図。 図３の信号検出装置の動作の一例を示す図。 図３の短期検出部の詳細を示すブロック図。 （ａ）はｍフレーム検出の場合の短期検出部のブロック図であり、（ｂ）は連続フレーム検出の場合の短期検出部のブロック図。 ｍフレーム検出の場合の、閾値に対するフォールスアラーム確率を示す図。 連続フレーム検出の効果について説明するための図。 連続フレーム検出の場合の、閾値に対するフォールスアラーム確率を示す図。 キャリアセンス期間に対する平均パワーの図で、１フレーム検出、連続フレーム検出、長期平均化のそれぞれで検出できる信号の領域を示す図。 第１の実施形態の、ｍフレーム検出と連続フレーム検出を併用する場合の信号検出装置のブロック図。 第２の実施形態の信号検出装置の動作の一例を示す図。 第２の実施形態の信号検出装置のブロック図。 複数の長期平均化の期間（ｎ）についての、閾値に対するフォールスアラーム確率を示す図。 第３の実施形態の信号検出装置のブロック図。 図１５の信号検出装置を含むコグニティブ端末を示す図。 第３の実施形態の別例の信号検出装置のブロック図。
符号の説明
３００，１１００，１３００，１５００，１７００・・・信号検出装置、３０１，１３０１・・・ＦＦＴ部、３０２・・・長期平均化部、３０３・・・短期検出部、３０４・・・総合判定部、５０１・・・線形合成部、５０２・・・第１判定部、５０３・・・変換部、５０４・・・第２判定部、６０１・・・平均化部、６０２・・・論理積算出部、６０３・・・真偽判定部、１１０１・・・連続フレーム検出部、１１０２・・・１フレーム検出部、１５０１・・・閾値調整部、１６００，１６５０・・・コグニティブ端末、１６０１・・・擬似干渉発生部、１６０２・・・データ送信部、１６０３・・・データ受信部、１６０４・・・アンテナ、１６０４・・・サーキュレータ、１７０１・・・閾値調整・制御部、１７０２・・・記憶装置。

Claims (16)

  1. 雑音と信号を含む時間的に連続した広帯域信号をフレームに分割して、それぞれのフレームごとに複数の直交成分に分解する直交変換器と、
    時間的に連続した第１個数の複数のフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを前記直交成分ごとに線形合成して第１合成結果を生成する第１生成手段と、
    前記直交成分ごとの前記第１合成結果が第１閾値以上であるかどうかの第１判定結果を生成する第１判定生成手段と、
    前記第１個数のフレームのうちの前記第１個数よりも少ない第２個数のフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを前記直交成分ごとに線形合成した１以上の第２合成結果を生成する第２生成手段と、
    前記直交成分ごとの前記第２合成結果が、第２閾値以上であるかどうかの比較結果を生成し、該比較結果を所定式で変換した変換結果を判定基準値と比較した、前記直交成分ごとの第２判定結果を生成する第２判定生成手段と、
    前記第１判定結果と、前記第２判定結果とを、重みをつけて前記直交成分ごとに合成して合成結果を生成する合成結果生成手段と、
    前記合成結果を前記直交成分ごとに第３閾値と比較して、第３閾値よりも大きい場合には、対応する直交成分には信号が含まれていると判定する判定手段と、を具備し、
    前記第１合成結果を１フレームあたりの値に正規化した場合の前記第１閾値の第１換算値よりも、前記第２合成結果を１フレームあたりの値に正規化した場合の前記第２閾値の第２換算値の方が大きいことを特徴とする信号検出装置。
  2. 前記直交変換器は高速フーリエ変換器であり、前記直交成分は周波数であることを特徴とする請求項１に記載の信号検出装置。
  3. 前記ノルムはパワーであることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の信号検出装置。
  4. 前記第１生成手段は、線形合成として平均化を行うことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の信号検出装置。
  5. 前記合成結果生成手段は、前記直交成分ごとに、前記第１判定結果と前記第２判定結果との論理和を行うことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の信号検出装置。
  6. 前記第２個数のフレームは時間的に連続していることを特徴とする請求項１に記載の信号検出装置。
  7. 前記第２生成手段は、線形合成として平均化を行い、前記第２合成結果を１つだけ生成し、
    前記第２判定生成手段は前記所定式による変換は無変換であり前記判定基準値に対する比較はせず前記第２閾値との比較結果を前記第２判定結果とすることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の信号検出装置。
  8. 前記第２個数は１であることを特徴とする請求項７に記載の信号検出装置。
  9. 前記第２生成手段は、前記第２個数を２以上とし、前記線形合成として単位行列の乗算を行い、
    前記第２判定生成手段は、前記所定式による変換は前記第２閾値に対する複数の比較結果の論理積の算出であり、前記判定基準値は真また偽であることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の信号検出装置。
  10. 前記第２生成手段は請求項７に記載の生成を行い、前記第２判定生成手段は請求項７に記載の判定を行い、さらに、前記第２生成手段は請求項９に記載の生成を行い、前記第２判定生成手段は請求項９に記載の判定を行うことを特徴とする信号検出装置。
  11. 前記第２個数および前記第２閾値は、前記第１個数のフレームに相当する期間内に前記第２判定生成手段から出力される前記第２判定結果において、雑音を信号と誤るフォールスアラーム確率が、第１判定生成手段におけるフォールスアラーム確率と同等になるように決定されることを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の信号検出装置。
  12. 前記直交変換器は、前記広帯域信号を、各フレームの半分以上の期間がオーバーラップするように分割して、それぞれのフレームごとに複数の直交成分に分解することを特徴とする請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の信号検出装置。
  13. 前記第１判定生成手段は、全てのフレームに関する値を利用し、前記第２判定生成手段は、ほぼオーバーラップしてないフレームに関する値を利用することを特徴とする請求項１２記載の信号検出装置。
  14. 他の機器から送信された試験信号が閾値以下の誤検出確率で判定されるように、前記第１閾値および前記第２閾値を調整する調整手段をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の信号検出装置。
  15. 雑音と信号を含む時間的に連続した広帯域信号をフレームに分割して、それぞれのフレームごとに複数の直交成分に分解し、
    時間的に連続した第１個数の複数のフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを前記直交成分ごとに線形合成して第１合成結果を生成し、
    前記直交成分ごとの前記第１合成結果が第１閾値以上であるかどうかの第１判定結果を生成し、
    前記第１個数のフレームのうちの前記第１個数よりも少ない第２個数のフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを前記直交成分ごとに線形合成した１以上の第２合成結果を生成し、
    前記直交成分ごとの前記第２合成結果が、第２閾値以上であるかどうかの比較結果を生成し、該比較結果を所定式で変換した変換結果を判定基準値と比較した、前記直交成分ごとの第２判定結果を生成し、
    前記第１判定結果と、前記第２判定結果とを、重みをつけて前記直交成分ごとに合成して合成結果を生成し、
    前記合成結果を前記直交成分ごとに第３閾値と比較して、第３閾値よりも大きい場合には、対応する直交成分には信号が含まれていると判定することを具備し、
    前記第１合成結果を１フレームあたりの値に正規化した場合の前記第１閾値の第１換算値よりも、前記第２合成結果を１フレームあたりの値に正規化した場合の前記第２閾値の第２換算値の方が大きいことを特徴とする信号検出方法。
  16. コンピュータを、
    雑音と信号を含む時間的に連続した広帯域信号をフレームに分割して、それぞれのフレームごとに複数の直交成分に分解する直交変換手段と、
    時間的に連続した第１個数の複数のフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを前記直交成分ごとに線形合成して第１合成結果を生成する第１生成手段と、
    前記直交成分ごとの前記第１合成結果が第１閾値以上であるかどうかの第１判定結果を生成する第１判定生成手段と、
    前記第１個数のフレームのうちの前記第１個数よりも少ない第２個数のフレームの間で重みをつけて直交成分のノルムを前記直交成分ごとに線形合成した１以上の第２合成結果を生成する第２生成手段と、
    前記直交成分ごとの前記第２合成結果が、第２閾値以上であるかどうかの比較結果を生成し、該比較結果を所定式で変換した変換結果を判定基準値と比較した、前記直交成分ごとの第２判定結果を生成する第２判定生成手段と、
    前記第１判定結果と、前記第２判定結果とを、重みをつけて前記直交成分ごとに合成して合成結果を生成する合成結果生成手段と、
    前記合成結果を前記直交成分ごとに第３閾値と比較して、第３閾値よりも大きい場合には、対応する直交成分には信号が含まれていると判定する判定手段として機能させるためのものであり、
    前記第１合成結果を１フレームあたりの値に正規化した場合の前記第１閾値の第１換算値よりも、前記第２合成結果を１フレームあたりの値に正規化した場合の前記第２閾値の第２換算値の方が大きいことを特徴とする信号検出プログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2012002576A1 (ja) * 2010-07-01 2012-01-05 日本電気株式会社 信号検出器、その信号検出器を備えた通信装置及び通信方法
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RU2479920C2 (ru) * 2011-07-12 2013-04-20 Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия связи имени маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства Обороны Российской Федерации (Минобороны России) Способ автоматического обнаружения узкополосных сигналов
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