JP2009538026A - 広帯域フロントエンドを持つ受信器を使用して狭帯域信号を検出する方法及びシステム - Google Patents

Abstract

システム１００及び方法３００は、帯域幅ΔＦ１＞ΔＦ２を持つ広帯域周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出する。方法３００は、前記周波数チャネルにおいて受信された信号をデジタル化するステップ３１０と、前記デジタル化された信号をＮ個のデジタル周波数領域成分に変換するステップ３２０と、複数のサンプルに対して前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分のパワースペクトルを平均化するステップ３３０と、Ｎ＞ＭかつΔＦ１＞ΔＦ３である、帯域幅ΔＦ３に及ぶＭ個の非ゼロ値を持つフィルタを用いて前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記平均化されたパワースペクトルをフィルタリングするステップ３４０と、前記フィルタリングされた平均化されたパワーの平均μ_k、修正標準偏差β_k、及びピーク値Ｐ_MAXを計算するステップ３５０と、ｋ₁及びｋ₂が検出の確率、失敗した検出の確率、及び誤警報の確率を与えるように選択され、Ｐ_MAX＞(ｋ₁＊μ_k)＋(ｋ₂＊β_k)である場合にはいつでも前記狭帯域の存在を検出するステップ３６０とを含む。

Description

本発明は、信号の存在（又は不在）を検出する方法及びシステムに関し、より具体的には、広帯域フロントエンドを持つ受信器を使用してより幅広い周波数チャネルにおいて狭帯域信号の存在を検出する方法及びシステムに関する。

免許不要（unlicensed）無線装置の急増とともに、特定の周波数チャネルが他の認可（licensed）又は免許不要装置により占有されているかどうかの検出は、将来の免許不要無線装置の重要な要素になっている。例えば、超広帯域（ＵＷＢ）システムの場合、ＵＷＢ送信装置が特定のチャネル上で動作を開始する前に、まず、他のＵＷＢシステム又は他の認可狭帯域システムが前記チャネルにおいて動作しているかどうかを確かめなければならない。他の例は、テレビ帯域における地域ネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．２２グループにより標準化されている新しい規格である。この場合、前記送信装置は、テレビ帯域において動作する無線マイクロフォンのような前記チャネルのどこかで動作することができる他のユーザを検出することができなければならない。

したがって、広帯域フロントエンドを持つ受信器を使用して狭帯域信号を検出するシステムを提供することが望ましい。広帯域フロントエンドを持つ受信器を使用して狭帯域信号を検出する方法を提供することが更に望ましい。本発明は、前述の関心の１つ以上に対処することを対象とする。

本発明の一態様において、帯域幅ΔＦ１＞ΔＦ２を持つ広帯域周波数チャネルにおいて帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号を検出するシステムは、帯域幅ΔＦ１を持つ選択された周波数チャネルにおいて信号を受信して、前記受信された信号をデジタル化し、デジタル化された信号を出力するように構成された受信器フロントエンドセクションと、前記受信器フロントエンドセクションにより出力された前記デジタル化された信号を前記周波数チャネルに及ぶＮ個のデジタル周波数領域成分に変換するように構成された時間領域−周波数領域変換器と、複数のサンプルＫにわたり前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分のパワースペクトルを平均化するように構成されたスペクトル平均化器と、Ｎ＞ＭかつΔＦ１＞ΔＦ３である、帯域幅ΔＦ３に及ぶＭ個の非ゼロ値を持つフィルタを用いて前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記平均化されたパワースペクトルをフィルタリングするように構成されたフィルタと、前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均μ_k、修正標準偏差（modified standard deviation）β_k及びピーク値Ｐ_MAXを計算する統計計算器と、ｋ₁及びｋ₂が検出の確率、失敗した検出の確率及び誤警報の確率を与えるように選択され、Ｐ_MAX＞(ｋ₁＊μ_k)＋(ｋ₂＊β_k)である場合にはいつでも前記周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出するように構成された検出器とを有する。

本発明の他の態様において、帯域幅ΔＦ１＞ΔＦ２を持つ広帯域周波数チャネルにおいて帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出する方法は、帯域幅ΔＦ１を持つ周波数チャネルにおいて受信された信号をデジタル化するステップと、前記デジタル化された信号を前記周波数チャネルに及ぶＮ個のデジタル周波数領域成分に変換するステップと、複数のサンプルに対して前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分のパワースペクトルを平均化するステップと、Ｎ＞ＭかつΔＦ１＞ΔＦ３である、帯域幅ΔＦ３に及ぶＭ個の非ゼロ値を持つフィルタを用いて前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記平均化されたパワースペクトルをフィルタリングするステップと、前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均μｋ、修正標準偏差βｋ及びピーク値ＰＭＡＸを計算するステップと、ｋ１及びｋ２が検出の確率、失敗した検出の確率及び誤警報の確率を与えるように選択され、ＰＭＡＸ＞(ｋ１＊μｋ)＋(ｋ２＊βｋ)である場合にはいつでも前記周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出するステップとを有する。

本発明の更に他の態様において、比較的広帯域幅ΔＦ１＞ΔＦ２を持つ周波数チャネルにおける比較的狭帯域幅ΔＦ２を持つ信号の存在を検出する方法は、帯域幅ΔＦ１を持つ選択された周波数チャネルにおいて信号を受信するステップと、平均化されたパワースペクトルを生成するように時間間隔に対して前記受信された信号のパワースペクトルを平均化するステップと、フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルを生成するように前記平均化されたパワースペクトルを、ΔＦ１＞ΔＦ３である、帯域幅ΔＦ３を持つフィルタにかけるステップと、（ａ）前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均値、（ｂ）前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの修正標準偏差値、並びに（ｃ）前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均値及び修正標準偏差値の線形結合の選択された１つに対する前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルのピーク値の比が閾値を超過する場合にはいつでも前記周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出するステップとを有する。

更なる及び他の態様は、後に続く記載から明らかになる。

本発明は、ここで本発明の好適な実施例が示される添付の図面を参照してより完全に以下に記載される。本発明は、しかしながら、異なる形式で実施されてもよく、ここに記載される実施例に限定されると解釈されるべきでない。むしろ、これらの実施例は、本発明の教示的例として提供される。

図１は、比較的広帯域幅ΔＦ１＞ΔＦ２を持つ周波数チャネルにおける比較的狭帯域幅ΔＦ２を持つ信号の存在を検出するシステムの一実施例の高レベル図を示す。当業者により理解されるように、図１に示される様々な"部分"の一部又は全ては、ソフトウェア制御マイクロプロセッサ、配線論理回路又はこれらの組み合わせを使用して物理的に実装されることができる。また、前記部分は、説明目的で図１において機能的に分離されるが、物理的実装において組み合わされてもよい。システム１００は、受信器フロントエンドセクション１１０と、時間領域−周波数領域変換器１２０と、スペクトル平均化器１３０と、フィルタ１４０と、統計計算器１５０と、検出器１６０とを含む。

図２は、複数の周波数チャネルに及ぶ無線周波数（ＲＦ）チューナ１１２と、ＲＦチューナ１１２の出力部に結合された中間周波数（ＩＦ）セクション１１６と、ＩＦセクション１１６の出力部に結合されたアナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）１１８とを有する受信器フロントエンドセクション１１０の一実施例を示す。ＲＦチューナ１１２は、ＲＦ増幅器セクション１１３と、ＲＦ増幅器セクション１１３の出力部に結合されたダウンコンバータ１１４とを有する。ＲＦ増幅器セクション１１３は、所望の周波数帯域に及ぶ１以上のＲＦ増幅器及びフィルタを含みうる。ダウンコンバータ１１４は、ローカルオシレータと、ローカルオシレータ信号及びＲＦ増幅器セクション１１３の出力を受信するミキサとを含みうる。有益には、前記ローカルオシレータは、フェーズロックループ（ＰＬＬ）周波数シンセサイザ、直接デジタル周波数シンセサイザ等のようなプログラム可能又は同調可能オシレータである。有益には、ＩＦセクション１１６は、少なくとも１つのＩＦフィルタ（例えば、表面音響波（ＳＡＷ）フィルタ）及びＩＦ増幅器を含む。

動作的に、ダウンコンバータ１１４は、前記複数の周波数チャネルの選択された周波数チャネルを選択されたＩＦに選択的にダウンコンバートし、ここで所望の周波数チャネルは、前記ミキサの出力が前記選択された周波数チャネルをＩＦ周波数にシフトするように前記ローカルオシレータを所望の周波数にプログラム又は同調することにより選択される。ダウンコンバータ１１４（したがってＲＦチューナ１１２）の出力は、前記ＩＦ周波数にシフトされた前記選択された周波数チャネルを含む。この場合、ＩＦセクション１１６は、ＲＦチューナ１１２の前記出力から残りの選択されなかったチャネルを除去する。ＩＦセクション１１６の出力は、前記ＩＦにダウンコンバートされた前記選択された周波数チャネルを有する。ＡＤＣ１１８は、この場合、ＩＦセクション１１６からのアナログ信号出力を受信器フロントエンドセクション１１０の出力であるデジタル信号に変換する。

もちろん、図２は、受信器フロントエンドセクション１１０の一実施例のみを示す。他の実施例において、受信器フロントエンドセクションは、二重変換を使用することができるか、又は周波数及び技術が許可する場合には前記受信された周波数における前記選択されたチャネルを直接的にデジタル化及びフィルタリングすることができる。

図１の構成要素を再び参照すると、有益には、時間領域−周波数領域変換器１２０は、Ｎ点高速フーリエ変換器であり、ここでＮ点は、前記選択された周波数チャネルの帯域幅に及ぶ。有益には、スペクトル平均化器１３０は、マイクロプロセッサ及びデジタル信号プロセッサ等を含みうるデジタル信号処理回路である。有益には、フィルタ１４０は、Ｎ＞Ｍである、Ｍ個の非ゼロ値を持つデジタルフィルタである。

システム１００の動作は、ここで説明される。

受信器フロントエンドセクション１１０は、アンテナから信号を受信し、帯域幅ΔＦ１を持つ周波数チャネルを選択し、前記受信された信号をデジタル化し、デジタル化された信号ｒ_nを出力する。この文脈において、用語"受信された信号"は、雑音のみが存在し、実際に送信された信号が存在しない場合を含む、実際の送信された信号及び前記受信器フロントエンドに存在する雑音のいかなる組み合わせも組み込むように広く解釈されるべきであると理解されるべきである。これは、ある送信装置から特定的に送信された信号のみを示す用語"狭帯域信号"とは区別されるべきである。

次に、時間領域−周波数領域変換器１２０は、

のように入力信号に対してＦＦＴ演算を実行し、ここでＹ(ｋ,ｍ)はｋ番目のブロックＦＦＴ出力であり、ｒ_nは受信されたデータであり、ＮはＦＦＴのサイズである。一般に、ｒ_nは雑音及び検出されるべき狭帯域信号からなる。しかしながら、他のより広帯域な信号も存在してもよい。

前記ＦＦＴが実行された後に、スペクトル平均化器１３０は、

のように、Ｋ個のサンプルに対して平均化された受信されたパワースペクトルＰ(ｋ,ｍ)を計算する。

前記スペクトルを推定する代替手段は、
Ｐ(ｋ,ｍ)＝δＰ(ｋ,ｍ)＋(１−δ)|Ｙ(ｋ,ｍ)|²
のように、時間領域−周波数領域変換器１２０の前記ＦＦＴの周波数ビンの各々に対して一次フィルタを使用することであり、ここでδは定数（忘却因子）である。
システム１００により使用される検出方法は、ランダム変数がガウス分布を持つようにモデル化される場合にサンプルのほとんどが平均から３標準偏差内に入るという原理を認識する。これの外側のサンプルは、"外れ値"とみなされる。本出願に対して、入力信号の不在時に、システム１００により測定された信号が雑音であると見なすことができる。この雑音は、ガウス分布に従う。しかしながら、一般に、前記狭帯域信号のパワースペクトルはガウシアンではない。したがって、標準的な"外れ値"検出は、直接的に使用可能ではない。以下の段落は、使用される検出方法に対する理論的背景を提供する。

ｘが分散σ²を持つゼロ平均正規ランダム変数（ガウシアン）であるランダム変数ｙ＝ｘ²に対する確率密度関数（ｐｄｆ）は、

により与えられる。

ここから、２つのランダム変数の和の確率密度関数がこれらの確率密度関数の畳み込みであるという事実を使用して、Ｋ＝１に対するＰ(ｋ,ｍ)の確率密度関数が、

であることを見つける。

同じ原理を使用して、Ｋ＞１に対して

であると示されることができ、ここでλ＝Ｋ／(２σ²)である。この確率密度関数は、通常は、アーラン密度関数として知られている。累積密度関数（ＣＤＦ）も、
ＣＤＦ＝Γ(Ｋ,Ｐλ)
により与えられ、ここでΓ()は不完全ガンマ関数である。ｆ(Ｐ)の平均及び分散は、
平均＝Ｋ／λ＝２σ²
及び
分散＝Ｋ／λ^２＝(２σ²)²／Ｋ＝平均²／Ｋ
として与えられる。したがって、より多くの平均化（Ｋを増大する）は、前記分散をゼロに近づかせる。Ｋが大きい場合、この密度は、ガウシアン密度関数で近似されることができるが、しかしながら、上に示されるように、前記分散はゼロに近づき、検出のためにガウシアン仮定を使用することを難しくする。

上記のＣＤＦから、トレードオフが検出において行われることができることがわかる。αが閾値定数であるとして検出基準をＰ＞２ασ₂と規定する場合、失敗した検出の確率、正しい検出の確率、及び誤検出の確率は、

により記述されることができ、ここでＮは前記ＦＦＴのサイズであり、Ｍは前記狭帯域信号が及ぶ周波数ビンの数である。特定の性能基準を仮定すると、前記閾値定数及び所要の平均化時間（Ｋ）について解くことを試みることができる。しかしながら、閉形式解は存在しない。

再び図１を参照すると、平均化器１３０からの前記平均化されたパワースペクトルの更なるスペクトル平均化は、ΔＦ１＞ΔＦ３である帯域幅ΔＦ３を持つフィルタ１４０を用いてＰ(ｋ,ｍ)をフィルタリングすることにより達成される。理想的には、フィルタ１４０は、前記周波数チャネル内の存在（又は不在）が検出される前記狭帯域信号の予測されるスペクトルにマッチする形状を持つべきである。この場合、フィルタ１４０はウィーナーフィルタである。しかしながら、検出される前記狭帯域信号の送信器とシステム１００との間の周波数選択マルチパス（例えばレイリーフェージング）の存在時に、前記予測されるスペクトルは既知ではない。したがって、フィルタ１４０は、帯域幅ΔＦ３を持つ単純な長方形フィルタであることができる。有益には、フィルタ帯域幅ΔＦ３は、存在（又は不在）が検出される前記狭帯域信号の帯域幅ΔＦ２に近似的に等しい。すなわち、前記システムは、フィルタ１４０の帯域幅ΔＦ３が、存在（又は不在）が検出されるべきである前記狭帯域信号の帯域幅ΔＦ２により近くマッチするほど、より良く機能する。図１の実施例において、有益には、フィルタ１４０は、Ｍ個の非ゼロ値を持つ長さＮのデジタルフィルタであり、ここでＭは検出されるべき前記狭帯域信号が及ぶ周波数ビンの数である。典型的な場合（例えば６ＭＨzチャネルにおいて３５０ｋＨｚ信号を検出する場合）には、Ｍ＜Ｎ／１０である。

次に、統計計算器１５０は、前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの統計値を計算する。特に、統計計算器１５０は、前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均、及び修正標準偏差（ＳＤ）を計算する。従来のＳＤは、大きな狭帯域信号の存在時にバイアスされ、したがって使用するのに良い統計値ではない。統計計算器１５０は、平均μ_k及び修正標準偏差β_kを、

として計算する。

上に記載された確率関数を使用すると、検出器１６０は、
max(Ｐ(ｋ,ｍ))＞ｋ₁μ_k＋ｋ₂β_k
である場合に前記周波数チャネルにおける狭帯域信号の存在を検出し、ここでｋ₁及びｋ₂は所望の性能基準を得るように選択された定数である。すなわち、ｋ₁及びｋ₂は、失敗した検出の確率、正しい検出の確率、及び誤検出の確率の間の所望のトレードオフを生じるように選択される。

であり、ここでＳＮＲは前記狭帯域信号の信号対雑音比であり、σ₁ ²及びσ₂ ²は周波数ビンに基づくそれぞれ背景信号（雑音）及び前記狭帯域信号の分散（パワー）である（全入力パワーはＮσ₁ ²＋Ｍσ₂ ²である）。ｋ₂＝０を仮定すると、

である。

図３は、比較的広帯域幅ΔＦ１を持つ周波数チャネルにおいて比較的狭帯域幅ΔＦ２を持つ信号の存在を検出する方法３００の一実施例を説明するフローチャートである。一実施例において、方法３００は、図１のシステム１００のようなシステムにより実行されることができる。

方法３００の第１のステップ３１０において帯域幅ΔＦ１を持つ周波数チャネルにおいて受信された信号がデジタル化される。

次に、ステップ３２０において、前記デジタル化された信号は、前記周波数チャネルに及ぶＮ個のデジタル周波数領域成分に変換される。有益には、高速フーリエ変換が使用される。

次いで、ステップ３３０において、前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分のパワースペクトルが、複数のサンプルＫに対して平均化される。

ステップ３４０において、前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の平均化されたパワースペクトルは、帯域幅ΔＦ３に及ぶＭ個の非ゼロ値を持つフィルタを用いてフィルタリングされ、ここでＮ＞Ｍであり、ΔＦ１＞ΔＦ３である。有益には、ΔＦ３は、近似的にΔＦ２に等しい。好ましくは、前記フィルタは、ウィーナーフィルタである。典型的な場合（例えば６ＭＨzチャネルにおいて３５０ｋＨｚ信号を検出する場合）には、Ｍ＜Ｎ／１０である。

ステップ３５０において、前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均μ_k、修正標準偏差β_k、及びピーク値Ｐ_MAXが計算される。

最終的に、ステップ３６０において、前記周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ前記狭帯域信号の存在は、Ｐ_MAX＞(ｋ₁＊μ_k)＋(ｋ₂＊β_k)である場合にはいつでも検出され、ここでｋ₁及びｋ₂は、検出の確率、失敗した検出の確率、及び誤警報の確率に対して所望の値を提供するように選択される。

図１のシステムのシミュレーションが、上の式を算出する際に行われた仮定を検証するために実行された。図４は、理論的性能を図１のシステムのシミュレートされた性能と比較する。図４の例において、Ｎ＝１０２４、Ｍ＝５０及びＫ＝１００である。また、ｋ₁は１．４であるように選択され、ｋ₂はゼロに等しくセットされる。

図５は、前記狭帯域信号が標準偏差、ｋ₁及びｋ₂の様々な値に対してレイリーフェージングチャネルを通過される図１のシステムの予測される（シミュレートされた）性能を示す。

図６は、受信信号対雑音比が０ｄＢである場合の図１のフィルタの出力におけるスペクトルのシミュレートされたプロットを示す。図６は、前記スペクトルの視覚的検査がどのように前記狭帯域信号の存在を明らかにするのかを示す。このプロセスは、前記フィルタリングされた平均化されたパワーの前記ピーク値を比較することにより自動化されることができる。

好適な実施例がここに開示されるが、本発明の概念及び範囲内に留まる多くの変型が可能である。このような変型は、この明細書、図面及び請求項の検討後に当業者に明らかになる。本発明は、したがって、添付の請求項の精神及び範囲内を除き限定されるべきでない。

比較的広帯域幅を持つ周波数チャネルにおける比較的狭帯域幅を持つ信号の存在を検出するシステムの一実施例の高レベル図を示す。 図１のシステムにおいて使用されることができる受信器フロントエンドの一実施例を示す。 比較的広帯域幅を持つ周波数チャネルにおける比較的狭帯域幅を持つ信号の存在を検出する方法の一実施例を説明するフローチャートである。 図１のシステムのシミュレートされた性能に対して理論的性能を比較する。 狭帯域信号がレイリーフェージングチャネルを通過される場合の図１のシステムの予測される性能を示す。 受信信号対雑音比が０ｄＢである場合に図１のフィルタの出力におけるスペクトルのシミュレートされたプロットを示す。

Claims (19)

1. 帯域幅ΔＦ１＞ΔＦ２を持つ広帯域周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出するシステムにおいて、
   帯域幅ΔＦ１を持つ選択された周波数チャネルにおいて受信信号を受信し、前記受信信号をデジタル化し、デジタル化された信号を出力するように構成された受信器フロントエンドセクションと、
   前記受信器フロントエンドセクションにより出力された前記デジタル化された信号を前記周波数チャネルに及ぶＮ個のデジタル周波数領域成分に変換するように構成された時間領域−周波数領域変換器と、
   複数のサンプルＫに対して前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分のパワースペクトルを平均化するように構成されたスペクトル平均化器と、
   Ｎ＞ＭかつΔＦ１＞ΔＦ３である、帯域幅ΔＦ３に及ぶＭ個の非ゼロ値を持つフィルタを用いて前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記平均化されたパワースペクトルをフィルタリングするように構成されたフィルタと、
   前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均μ_k、修正標準偏差β_k、及びピーク値Ｐ_MAXを計算する統計計算器と、
   ｋ₁及びｋ₂が検出の確率、失敗した検出の確率、及び誤警報の確率を与えるように選択され、Ｐ_MAX＞(ｋ₁＊μ_k)＋(ｋ₂＊β_k)である場合にはいつでも前記周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出するように構成された検出器と、
   を有するシステム。
2. ΔＦ３が近似的にΔＦ２に等しい、請求項１に記載のシステム。
3. 前記フィルタがウィーナーフィルタである、請求項１に記載のシステム。
4. 前記時間領域−周波数領域変換器が高速フーリエ変換器である、請求項１に記載のシステム。
5. Ｍ＜Ｎ／１０である、請求項１に記載のシステム。
6. ΔＦ１が少なくとも６ＭＨｚであり、ΔＦ２が３５０ｋＨｚ以下である、請求項１に記載のシステム。
7. 前記受信器フロントエンドセクションが、
   複数の周波数チャネルに及ぶ無線周波数（ＲＦ）チューナであって、
   ＲＦ増幅器セクション、及び
   前記ＲＦ増幅器セクションの出力部に結合され、前記複数の周波数チャネルの１つを選択された中間周波数（ＩＦ）に選択的に変換するダウンコンバータ、
   を含む当該ＲＦチューナと、
   前記ダウンコンバータの出力部に結合されたＩＦセクションと、
   前記ＩＦセクションの出力部に接続されたアナログデジタルコンバータと、
   を有する、請求項１に記載のシステム。
8. 前記ＲＦチューナが、ＶＨＦ及びＵＨＦ周波数帯域において周波数チャネル信号を選択するように構成される、請求項７に記載のシステム。
9. 帯域幅ΔＦ１＞ΔＦ２を持つ広帯域周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出する方法において、
   帯域幅ΔＦ１を持つ周波数チャネルにおいて受信された信号をデジタル化するステップと、
   前記デジタル化された信号を前記周波数チャネルに及ぶＮ個のデジタル周波数領域成分に変換するステップと、
   複数のサンプルＫに対して前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分のパワースペクトルを平均化するステップと、
   Ｎ＞ＭかつΔＦ１＞ΔＦ３である、帯域幅ΔＦ３に及ぶＭ個の非ゼロ値を持つフィルタを用いて前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記平均化されたパワースペクトルをフィルタリングするステップと、
   前記Ｎ個のデジタル周波数領域成分の前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均μ_k、修正標準偏差β_k、及びピーク値Ｐ_MAXを計算するステップと、
   ｋ₁及びｋ₂が検出の確率、失敗した検出の確率、及び誤警報の確率を与えるように選択され、Ｐ_MAX＞(ｋ₁＊μ_k)＋(ｋ₂＊β_k)である場合にはいつでも前記周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出するステップと、
   を有する方法。
10. ΔＦ３が近似的にΔＦ２に等しい、請求項９に記載の方法。
11. 前記フィルタがウィーナーフィルタである、請求項９に記載の方法。
12. 前記デジタル信号を変換するステップが、前記デジタル信号に高速フーリエ変換を実行するステップを有する、請求項９に記載の方法。
13. Ｍ＜Ｎ／１０である、請求項９に記載の方法。
14. ΔＦ１が少なくとも６ＭＨｚであり、ΔＦ２が３５０ｋＨｚ以下である、請求項９に記載の方法。
15. 比較的広帯域幅ΔＦ１＞ΔＦ２を持つ周波数チャネルにおける比較的狭帯域ΔＦ２を持つ信号の存在を検出する方法において、
    帯域幅ΔＦ１を持つ選択された周波数チャネルにおいて受信信号を受信するステップと、
    平均化されたパワースペクトルを生成するために時間間隔に対して前記受信信号のパワースペクトルを平均化するステップと、
    フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルを生成するために、前記平均化されたパワースペクトルを、ΔＦ１＞ΔＦ３である帯域幅ΔＦ３を持つフィルタにかけるステップと、
    （ａ）前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均値、（ｂ）前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの修正標準偏差値、並びに（ｃ）前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均値及び修正標準偏差値の線形結合の選択された１つに対する前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルのピーク値の比が閾値を超過する場合にはいつでも前記周波数チャネルにおける帯域幅ΔＦ２を持つ狭帯域信号の存在を検出するステップと、
    を有する方法。
16. ΔＦ３が近似的にΔＦ２に等しい、請求項１５に記載の方法。
17. 前記フィルタがウィーナーフィルタである、請求項１５に記載の方法。
18. ΔＦ１が少なくとも６ＭＨｚであり、ΔＦ２が３５０ｋＨｚ以下である、請求項１５に記載の方法。
19. （ａ）前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均値、（ｂ）前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの修正標準偏差値、並びに（ｃ）前記フィルタリングされた平均化されたパワースペクトルの平均値及び修正標準偏差値の線形結合の前記選択された１つが、平均値及び修正標準偏差値の線形結合を含む、請求項１５に記載の方法。

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