JP2010035170A - スペクトル検知方法、エネルギー検出方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】スペクトル検知方法、コグニティブ無線システムにおけるコグニティブ無線ユーザ装置、および中央ノードの構成を提供する。
【解決手段】本発明に係るスペクトル検知方法では、コグニティブ無線システム内における少なくとも１つのコグニティブ無線ユーザは、選択されたチャネル内でプライマリユーザの信号を検出して、検出結果をコグニティブ無線システムの中央ノードに送信し、ここで、検出結果は当該チャネルの平均信号対雑音比に関連するパラメータであり、中央ノードは、同一チャネルを検出するすべてのコグニティブ無線ユーザからの検出結果を合成し、合成結果に基づいて最終的な判定を行って、当該チャネルがプライマリユーザシステムにおけるプライマリユーザに占用されたか否かの判定結果を得る。中央ノードはさらにその結果をすべてのコグニティブ無線ユーザに返信するようにしてもよい。また、本発明はエネルギー検出方法および装置を開示している。
【選択図】図２

Description

本発明は、コグニティブ無線技術に関し、特にコグニティブ無線システムにおいてスペクトル検知を実現する方法およびその装置、並びに、エネルギー検出方法およびその装置に関する。

無線通信技術の急速な発展に伴って、スペクトルリソースがますます不足になっている。特に、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）技術、無線パーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）技術の発展に伴って、ますます多くの人がこれらの無線通信技術により無線方式でインターネットにアクセスするようになっている。これらのネットワーク技術がだいたい免許不要周波数帯域を利用するため、免許不要周波数帯域はだんだん飽和状態に近づいている。しかし、ある特定の通信サービス（例えば、テレビ放送サービス等）に保護を提供して、他の通信サービスによる干渉を避けるために、周波数管理機構は、これらの通信サービスに対して、免許付与済み周波数帯域と呼ばれる特定の独自の周波数帯域をもっぱら割り当てた。現段階で、相当数の免許付与済みスペクトルリソースの利用効率は非常に低い。免許付与済み周波数帯域に比べると、免許不要周波数帯域は、スペクトルリソースがはるかに少ないが、搭載される業務量が大きい。そのため、現在のスペクトルリソース割当方法によれば、免許不要周波数帯域にはスペクトルリソースの欠乏という問題があり、免許付与済み周波数帯域にはスペクトルリソースの利用効率が低いという問題がある。

上記問題を解決して、現在のスペクトルリソースの利用効率をなるべく向上させるために、コグニティブ無線技術が台頭し始めた。コグニティブ無線技術の基本的な出発点は、スペクトルの利用効率を向上させるために、コグニティブ機能を持つ無線通信機器が、再利用可能なスペクトルリソースを空間領域、時間領域および周波数領域で探し出すことにより、他のシステムに割り当てられた周波数帯域内で当該システムと同一周波数帯域を共有することである。このような空間領域、時間領域および周波数領域に出現する再利用可能なスペクトルリソースが「スペクトルホール」と呼ばれる。

説明の簡便のために、以下、もともと割り当てられた特定の周波数帯域内で独自に動作する無線通信システムはプライマリユーザシステムと呼ばれ、プライマリユーザシステムにおける無線通信機器はプライマリユーザ（ＰＵ：Ｐｒｉｍａｒｙ Ｕｓｅｒ）と呼ばれる。コグニティブ機能を持つ無線通信機器は、コグニティブ無線ユーザと呼ばれ、セカンダリユーザ（ＳＵ：Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｕｓｅｒ）とも呼ばれる。コグニティブ無線ユーザまたはセカンダリユーザからなるシステムはコグニティブ無線システムと呼ばれる。プライマリユーザシステムとコグニティブ無線システムとが共有する周波数帯域は共有周波数帯域と呼ばれる。プライマリユーザシステムに、その構成を変化してコグニティブ無線システムとスペクトルを共有する義務がないため、コグニティブ無線システム自身は、「スペクトルホール」を発見して、発見された「スペクトルホール」を合理的に利用する能力を備えるべきである。

特定の周波数帯域内の「スペクトルホール」を如何に発見するかがスペクトル検知（Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｓｅｎｓｉｎｇ）技術とも呼ばれる。コグニティブ無線システムがスペクトル検知を如何に正確且つ効果的に実現するかが、コグニティブ無線システムの動作性能に影響を与える肝心なことになる。

従来のスペクトル検知方法では、通常、コグニティブ無線ユーザは、共有周波数帯域内のプライマリユーザの信号を検出し、プライマリユーザの信号が検出された場合、プライマリユーザが「アクティブ」であることを示す１ビットの情報「１」を中央ノードに送信し、プライマリユーザの信号が検出されていない場合、プライマリユーザが「サイレント」であることを示す１ビットの情報「０」を中央ノードに送信する。そして、中央ノードは、論理和（１ビット判定結果のＯＲフュージョンルール）または論理積（１ビット判定結果のＡＮＤフュージョンルール）を用いて、受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザからの情報を合成し、合成結果が「１」である場合、プライマリユーザが「アクティブ」であると判定し、合成結果が「１」ではない場合、プライマリユーザが「サイレント」であると判定する。上記スペクトル検知方法では、チャネル状況の違いによって各コグニティブ無線ユーザ間に検出性能の差異があることが、中央ノードの判定過程中で考慮されていないため、スペクトル検知結果は正確なものではなく、ミスアラーム確率（プライマリユーザが「アクティブ」である場合に、プライマリユーザが「サイレント」であることが判定結果となる確率）または誤アラーム確率（プライマリユーザが「サイレント」である場合に、プライマリユーザが「アクティブ」であることが判定結果となる確率）が高い。

本発明の実施例は、コグニティブ無線システムでスペクトル検知を実現する方法、並びに、コグニティブ無線システムにおけるコグニティブ無線ユーザ装置および中央ノードを提供している。これにより、スペクトル検知を正確且つ効果的に実現することができる。

また、本発明の実施例は、コグニティブ無線ユーザにより検出された信号電力を向上させるエネルギー検出方法および装置を提供している。

本発明の実施例に係るスペクトル検知方法において、選択されたチャネル内でコグニティブ無線ユーザは前記チャネル内のエネルギーを検出して、現在の検出時間内における受信信号電力を得、現在の検出時間内における受信信号電力、並びに、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力に基づいて検知メトリックパラメータを算出し、算出された検知メトリックパラメータを検出結果とし、さらに前記検出結果を中央ノードに送信する、ことを含む。

上記現在の検出時間内における受信信号電力、並びに、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力に基づいて検知メトリックパラメータを算出することは、式ｍｅｔｒｉｃ_ｋ＝（Ｐ_ｄ−Ｐ_ｎ）^２−（Ｐ_ｄ−Ｐ_ｎ−Ｐ_ｓ）^２によって前記検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを算出することであり、ここで、Ｐ_ｄは現在の検出時間内における受信信号電力であり、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎはそれぞれ、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力を表す。

本発明の実施例に係るスペクトル検知方法は、初期化過程において、ある時間窓内におけるＰ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を初期推定し、中央ノードは前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かの判定結果をコグニティブ無線ユーザに返信し、中央ノードから返信された判定結果が、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果である場合、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を更新し、中央ノードから返信された判定結果が、前記チャネルがプライマリユーザに占用されていないという判定結果である場合、Ｐ_ｎの推定値を更新する、ことをさらに含む。

上記チャネル内のエネルギーを検出することは、前記チャネルの周波数帯域全体をＮ（Ｎは１以上）個のサブキャリアに分割し、各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力および現在の検出時間内における受信信号電力を検出し、各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出し、各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出する、ことを含む。

上記各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出することは、式

によって各サブキャリアの重み付け値ω_ｉをそれぞれ算出することであり、ここで、

はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力である。上記各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出することは、式

によってＰ_ｄを算出することであり、ここで、Ｐ_ｉはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である。

上記方法は、分割されたＮ個のサブキャリアのうち、連続するＭ個（Ｍは１以上）を組み合わせて、Ｌ組（Ｌは１以上）のサブ周波数帯域を構成することをさらに含む。上記各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出することは、式

によって各サブ周波数帯域の重み付け値ω_ｌを算出することに相当し、ここで、

はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力であり、ｉ_０はｌ番目のサブ周波数帯域内の１番目のサブキャリアの番号である。上記各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出することは、式

によって現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力Ｐ_ｄを算出することに相当し、ここで、

は式

によって算出されるｌ番目のサブ周波数帯域の現在の検出時間内における受信信号電力であり、Ｐ_ｉはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である。

上記方法は、前記検出結果を中央ノードに送信する前に非均一な量子化を行ってから送信することをさらに含む。

本発明の実施例に係る他のスペクトル検知方法は、中央ノードがコグニティブ無線ユーザから検知メトリックパラメータを受信し、受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザの検知メトリックパラメータを合成し、合成結果に基づいて前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かを判定する、ことを含む。
上記スペクトル検知方法は、前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かの判定結果を、各コグニティブ無線ユーザに返信することをさらに含む。

上記受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザの検知メトリックパラメータを合成することは、すべてのコグニティブ無線ユーザから報告された検知メトリックパラメータを加算することを含み、上記合成結果に基づいて前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かを判定することは、加算結果を閾値０と比較し、加算結果が０以上である場合、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたと判定し、加算結果が０より小さい場合、前記チャネルがプライマリユーザに占用されていないと判定することを含む。

上記合成結果に基づいて前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かを判定することは、加算結果が０より小さい場合、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合に達したか否かを検査し、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合より小さい場合、判定結果を、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果に修正する、ことをさらに含む。

本発明の実施例に係るコグニティブ無線ユーザ装置は、
選択されたチャネル内でエネルギーを検出して、現在の検出時間内における受信信号電力を得、現在の検出時間内における受信信号電力、並びに、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力に基づいて検知メトリックパラメータを算出する検出モジュールと、
検出モジュールからの前記検知メトリックパラメータを中央ノードに送信する検出結果報告モジュールと、を含む。
ここで、検出結果報告モジュールは、検出モジュールから出力された検知メトリックパラメータに対して非均一な量子化を行う検出結果量子化サブモジュールと、検出結果量子化サブモジュールから出力された非均一に量子化された検知メトリックパラメータを中央ノードに報告する検出結果報告サブモジュールと、を含む。

上記コグニティブ無線ユーザ装置は、中央ノードから返信された判定結果を受信する判定結果受信モジュールと、判定結果受信モジュールと検出モジュールとの間に接続され、初期化過程において、ある時間窓内における平均信号電力および平均雑音電力の推定値を初期推定し、中央ノードから返信された判定結果に基づいて平均信号電力および平均雑音電力の推定値を更新し、中央ノードから返信された判定結果が、当該チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果である場合、前記平均信号電力および平均雑音電力の推定値を更新し、中央ノードから返信された判定結果が、当該チャネルがプライマリユーザに占用されていないという判定結果である場合、前記平均雑音電力の推定値を更新し、更新後の推定値を検出モジュールに送信する信号・雑音のエネルギー推定モジュールと、をさらに含む。

本発明の実施例に係る中央ノードは、
コグニティブ無線ユーザからの検知メトリックパラメータを受信する検出結果受信モジュールと、
受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザの検知メトリックパラメータを合成し、合成結果に基づいて当該チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かを判定する判定モジュールと、を含む。

当該中央ノードは、判定結果を各コグニティブ無線ユーザに返信する判定結果送信モジュールをさらに含む。

上記判定モジュールは、すべてのコグニティブ無線ユーザから報告された検知メトリックパラメータを加算する加算サブモジュールと、加算結果を閾値０と比較し、加算結果が０以上である場合、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたと判定し、加算結果が０より小さい場合、前記チャネルがプライマリユーザに占用されていないと判定する判定サブモジュールと、を含む。

上記判定モジュールは、判定サブモジュールに接続され、前記チャネルがプライマリユーザに占用されていないと前記判定サブモジュールにより判定された場合、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合に達したか否かを検査し、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合より小さい場合、判定結果を、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果に修正する第２判定サブモジュールをさらに含む。

本発明の実施例に係るエネルギー検出方法は、前記チャネルの周波数帯域全体をＮ（Ｎは１以上）個のサブキャリアに分割し、各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力および現在の検出時間内における受信信号電力を検出し、各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出し、各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出する、ことを含む。

上記各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出することは、式

によって各サブキャリアの重み付け値ω_ｉをそれぞれ算出することであり、ここで、

はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力である。上記各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出することは、式

によってＰ_ｄを算出することであり、ここで、Ｐ_ｉはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である。

上記エネルギー検出方法は、分割されたＮ個のサブキャリアのうち、連続するＭ個（Ｍは１以上）を組み合わせて、Ｌ組（Ｌは１以上）のサブ周波数帯域を構成することをさらに含む。上記各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出することは、式

によって各サブ周波数帯域の重み付け値ω_ｌを算出することに相当し、ここで、

はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力であり、ｉ_０はｌ番目のサブ周波数帯域内の１番目のサブキャリアの番号である。上記各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出することは、式

によって現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力Ｐ_ｄを算出することに相当し、ここで、

は式

によって算出されるｌ番目のサブ周波数帯域の現在の検出時間内における受信信号電力であり、Ｐ_ｉはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である。

本発明の実施例に係るエネルギー検出装置は、チャネルの周波数帯域全体をＮ（Ｎは１以上）個のサブキャリアに分割し、且つ各サブキャリアに番号を割り当てるサブキャリア分割モジュールと、各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力および現在の検出時間内における受信信号電力を検出する受信信号電力検出モジュールと、各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出する重み付け値算出モジュールと、各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出する受信信号電力算出モジュールと、を含む。

当該エネルギー検出装置は、受信信号電力検出モジュールと重み付け値算出モジュールとの間に接続され、分割されたＮ個のサブキャリアのうち、連続するＭ個（Ｍは１以上）を組み合わせて、Ｌ組（Ｌは１以上）のサブ周波数帯域を構成するサブ周波数帯域分割モジュールをさらに含む。ここで、重み付け値算出モジュールは、各サブ周波数帯域の平均受信信号電力に基づいて、各サブ周波数帯域の重み付け値を算出し、受信信号電力算出モジュールは、各サブ周波数帯域の現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブ周波数帯域の重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出する。

ここからわかるように、本発明に係るスペクトル検知方法では、コグニティブ無線システムにおけるコグニティブ無線装置から中央ノードに報告された検出結果は、チャネル平均信号対雑音比に関連するパラメータである。このように、中央ノードは、各コグニティブ無線ユーザから報告されたチャネル平均信号対雑音比に関連するパラメータに基づいて判定を行う際に、各コグニティブ無線ユーザのチャネルの平均信号対雑音比の違いによる信号検出性能の差異を十分に考慮することができる。これにより、スペクトル検知の判定結果をさらに正確にし、ミスアラーム確率および誤アラーム確率を効果的に低減する。

本発明に係る重み付けのエネルギー検出方法によれば、チャネル内のよりよい周波数帯域の信号に、より大きい重み付け値を与えるため、コグニティブ無線ユーザにより検出された信号電力を向上させることができる。上記エネルギー検出方法をスペクトル検知過程に応用すると、スペクトル検知過程中のミスアラーム確率を効果的に低減することができる。

コグニティブ無線システムの基本構成を示す図である。 本発明の実施例に係るスペクトル検知方法の簡略化フローチャートである。 本発明の実施例に係るスペクトル検知方法におけるコグニティブ無線ユーザの操作フローを示す図である。 本発明の実施例に係るスペクトル検知方法における中央ノードの操作フローを示す図である。 本発明の実施例に係るコグニティブ無線ユーザの内部構成を示す図である。 本発明の実施例に係る中央ノードの内部構成を示す図である。 本発明の実施例に係るエネルギー検出方法のフローチャートである。 本発明の実施例に係るエネルギー検出装置の内部構成を示す図である。 本発明の実施例に係るスペクトル検知方法を採用する場合および従来のスペクトル検知方法を採用する場合の検出確率と誤アラーム確率との間の関係を示す図である。

本発明の目的、解決手段をさらに明確にするために、以下、図面を参照して実施例を挙げながら、本発明をさらに詳しく説明する。

図１はコグニティブ無線システムの基本構成を示す。図１からわかるように、コグニティブ無線システムは主に少なくとも１つのコグニティブ無線ユーザと、中央ノードとを含む。ここで、上記少なくとも１つの無線ユーザは、コグニティブ無線システム内のユーザ端末であり、コグニティブ無線システム内のユーザに基本的な無線通信サービスを提供する以外に、スペクトル検知過程を完成するように少なくともコグニティブ無線システムの中央ノードとやりとりできるべきである。

図２は、図１に示すコグニティブ無線システムのスペクトル検知の実現過程を示す。この過程は主に以下のステップを含む。

ステップ２０１で、共有周波数帯域内の１つのチャネルを選択し、上記コグニティブ無線システム内の少なくとも１つのコグニティブ無線ユーザは、当該チャネル内に割り当てられて、プライマリユーザシステムにおけるプライマリユーザの信号を検出して、検出結果をコグニティブ無線システムの中央ノードに送信する。ここで、上記検出結果は当該チャネルの平均信号対雑音比（ＳＮＲ）に関連するパラメータである。

本発明の実施例では、上記チャネルはサブ周波数帯域、サブチャネルまたは物理リソースブロックなどのスペクトルリソースであってよい。

ステップ２０２で、上記中央ノードは、すべてのコグニティブ無線ユーザからの検出結果を合成し、合成結果に基づいて最終的な判定を行って、当該チャネルがプライマリユーザシステムにおけるプライマリユーザに占用されたか否かの判定結果を得る。

判定結果を得た後、中央ノードは、さらに、判定結果を各コグニティブ無線ユーザに返信するようにしてもよい。

合成結果に基づいて当該チャネルが既にプライマリユーザに占用されたと判定した場合、即ち、プライマリユーザが「アクティブ」であると判定した場合、コグニティブ無線システムは、当該チャネルを占用してコグニティブ無線システムのユーザに通信サービスを提供することができない。逆に、合成結果に基づいて当該チャネルがプライマリユーザに占用されていないと判定した場合、即ち、プライマリユーザが「サイレント」であると判定した場合、コグニティブ無線システムは、当該チャネルをコグニティブ無線ユーザに割り当てることによって、当該チャネルを用いてコグニティブ無線システムのユーザに通信サービスを提供することができる。

上記ステップ２０１および２０２を実行した後、コグニティブ無線システムは、ステップ２０１に戻って、共有周波数帯域内の他のチャネルを選択して、当該チャネルが既にプライマリユーザシステムにおけるプライマリユーザに占用されたか否かを検出するようにしてもよい。ここからわかるように、上記ステップ２０１および２０２を繰り返して実行することによって、コグニティブ無線システムは、共有周波数帯域内の各チャネルをリアルタイムに監視し、「アイドル」のチャネルを探し出して、探し出された「アイドル」のチャネルを用いてコグニティブ無線ユーザに通信サービスを提供することができる。これにより、プライマリユーザシステムに割り当てられたスペクトルリソースを共有し、共有周波数帯域のスペクトルの利用効率を大幅に向上させる。

上記ステップ２０１および２０２を繰り返して実行し、共有周波数帯域内の各チャネルを順次に検出する方式以外に、実際の応用では、特にコグニティブ無線ユーザ数が多い場合、共有周波数帯域内の複数のチャネルを同時に検出するようにしてもよい。即ち、まず、コグニティブ無線ユーザを若干の組に分けて、各組のコグニティブ無線ユーザが共有周波数帯域内の１つのチャネルを検出し、各組内のコグニティブ無線ユーザは自分のチャネル検出結果をそれぞれ中央ノードに報告し、中央ノードは同じチャネルに対する検出結果をそれぞれ合成し、同時に複数のチャネルに対する判定結果を得、共有周波数帯域内の「アイドル」のチャネルを速やかに探し出してコグニティブ無線ユーザに通信サービスを提供するようにしてもよい。

上記方法では、中央ノードの判定根拠が、各コグニティブ無線ユーザから報告されたチャネル平均ＳＮＲに関連するパラメータであるため、上記スペクトル検知過程において、各コグニティブ無線ユーザのチャネルの平均ＳＮＲの違いによる信号検出性能の差異を十分に考慮することができる。これにより、判定結果をさらに正確にし、ミスアラーム確率および誤アラーム確率を効果的に低減する。

以下、具体的な実施例によって、上記図２に示すスペクトル検知方法を詳しく説明する。

図３は上記スペクトル検知方法におけるコグニティブ無線ユーザの操作フローを示す。図３に示すように、スペクトル検知を実現するために、コグニティブ無線システム内の各コグニティブ無線ユーザはそれぞれ以下のステップを実行する。

ステップ３０１で、選択されたチャネル内でプライマリユーザシステムにおけるプライマリユーザの信号を検出する。コグニティブ無線ユーザは前記チャネル内のエネルギーを検出し、即ちエネルギー検出（ｅｎｅｒｇｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）を行って、現在の検出時間内における受信信号電力Ｐ_ｄを得、現在の検出時間内における受信信号電力、並びに、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力に基づいて検知メトリック（ｓｅｎｓｉｎｇ ｍｅｔｒｉｃｓ）パラメータを算出し、算出された検知メトリックパラメータを検出結果とする、ことを含む。

ステップ３０２で、検出結果を中央ノードに送信する。

中央ノードはコグニティブ無線ユーザから報告された検出結果に基づいて判定を行った後、コグニティブ無線ユーザは、さらに、中央ノードから返信された判定結果を受信するようにしてもよい。

ここで、本発明の実施例では、上記ステップ３０１における選択されたチャネル内で前記チャネル内のエネルギーを検出することは、時間領域で実現されるようにしてもよく、周波数領域で実現されるようにしてもよい。エネルギー検出の結果はいずれも

と表されるようにしてもよく、ここで、Ｍは検出時間内におけるサンプリング点数である。時間領域でエネルギー検出を行う場合、ｓ_kは時間領域のサンプリング信号であり、周波数領域でエネルギー検出を行う場合、ｓ_kは周波数領域のサンプリング信号である。

上記ステップ３０１で、検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋは下記の数式１によって算出されるようにしてもよい。

[数式１]
ｍｅｔｒｉｃ_ｋ＝（Ｐ_ｄ−Ｐ_ｎ）^２−（Ｐ_ｄ−Ｐ_ｎ−Ｐ_ｓ）^２
ここで、Ｐ_ｄは現在の検出時間内における受信信号電力であり、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎはそれぞれ、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力を表す。上記の数式１に対してさらに導出を行うと、検知メトリックパラメータ

を得ることができる。ここからわかるように、上記検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋは、平均雑音電力Ｐ_ｎおよび現在の検出時間内における受信信号電力Ｐ_ｄに関連する以外に、当該チャネルの平均信号対雑音比

とほぼ正比例の関係にある。つまり、上記検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋに基づいて判定を行って、平均信号対雑音比のより大きいコグニティブ無線ユーザから報告された検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋは、最終的な判定結果に、より大きな影響を与える。そのため、上記検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋに基づいてスペクトル検知を行う過程では、各コグニティブ無線ユーザのチャネルの平均ＳＮＲの違いによる信号検出性能の差異を十分に考慮して、判定結果をさらに正確にすることができる。

検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋの正確な値を得るために、本発明の実施例では、上記ステップ３０１の前に、初期化過程において、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を初期推定することをさらに含むようにしてもよい。

また、中央ノードから返信された判定結果を受信した後に、次回の検出に使用できるように、中央ノードの判定結果に基づいて、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を更新することをさらに含むようにしてもよい。上記Ｐ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を更新する方法は、具体的に、中央ノードから返信された判定結果が、当該チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果である場合、即ち、プライマリユーザが「アクティブ」である場合、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を更新し、中央ノードから返信された判定結果が、当該チャネルがプライマリユーザに占用されていないという判定結果である場合、即ち、プライマリユーザが「サイレント」である場合、Ｐ_ｎの推定値を更新する、ことを含む。

Ｐ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を如何に初期推定して更新するかは、従来方法によって実現されることができる。例えば、参照文献Ｓ．Ｐａｑｕｅｌｅｔ， Ｌ．−Ｍ． Ａｕｂｅｒｔ， “Ａｎ Ｅｎｅｒｇｙ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｈｉｇｈ Ｄａｔａ Ｒａｔｅｓ ｗｉｔｈ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒａｄｉｏ” ， ＷＣＯＭ ２００４， ＩＥＥＥに記載されたＰ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を初期推定して更新する方法を利用して実現するようにしてもよい。

上記図３に示す方法からわかるように、各コグニティブ無線ユーザは１つの検出結果を中央ノードに伝送するだけで、中央ノードは現在のチャネルが既にプライマリユーザシステム内のプライマリユーザに占用されたか否かを判定することができる。そのため、上記スペクトル検知過程では、各コグニティブ無線ユーザの検出結果を伝送するために、非常に少ないネットワークリソースを占用するだけでよい。

本発明の他の実施例では、伝送を必要とする情報量をさらに低減するために、非均一な量子化の方式で、中央ノードに送信しようとする検出結果に対して量子化を行うようにしてもよい。このように、量子化ビットをさらに節約して、伝送の情報量を低減することができると共に、優れた伝送性能に達することができる。例えば、３ｂｉｔｓで検出結果に対して量子化を行う場合、選択可能な量子化間隔は［１，０．５，０．２５，０．１２５，−０．１２５，−０．２５，−０．５，−１］である。実際の応用では、検出結果の分布特性に基づいて量子化間隔を設定するようにしてもよい。上記検出結果に対して非均一な量子化を行う方式によって、伝送を必要とする情報量をさらに低減し、ネットワークリソースをさらに節約する目的に達することができる、ということは当業者であれば理解できる。

また、上記の数式１からわかるように、コグニティブ無線ユーザから中央ノードに送信された検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋの算出方法は、非常に簡単であり、指数演算や対数演算などの複雑な数学演算が必要ではなく、コグニティブ無線ユーザ装置の設計の複雑度を効果的に低減することができる。そして、雑音の不確定性による検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋの算出誤差が大きなサンプリング点数により拡大されることはない。そのため、上記方法で算出された検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋは雑音の不確かさに敏感ではなく、つまり、雑音の不確かさがある場合にも、中央ノードは上記検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋに基づいて判定を行うことで、より正確な判定結果を得ることができる。

図４は上記スペクトル検知方法における中央ノードの操作フローを示す。図４に示すように、スペクトル検知を実現するために、中央ノードは以下のステップを実行する。

ステップ４０１で、コグニティブ無線ユーザからの同一チャネルに対する検出結果を受信し、即ち、コグニティブ無線ユーザから検知メトリックパラメータを受信する。

ステップ４０２で、受信された同一チャネルを検出するすべてのコグニティブ無線ユーザの検出結果を合成し、即ち、受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザの検知メトリックパラメータを合成する。

ステップ４０３で、合成結果に基づいて当該チャネルがプライマリユーザシステムのプライマリユーザに占用されたか否かを判定する。

判定結果を得た後、中央ノードは、さらに、判定結果を各コグニティブ無線ユーザに返信するようにしてもよい。

上記に説明したように、コグニティブ無線ユーザから報告された検出結果は、当該チャネルのＳＮＲに関連する検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋであってよい。この場合、ステップ４０２における受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザの検出結果を合成することは、すべてのコグニティブ無線ユーザから報告された検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを加算することを含む。ステップ４０３における合成結果に基づいて当該チャネルがプライマリユーザシステムのプライマリユーザに占用されたか否かを判定することは、加算結果を閾値０と比較し、加算結果が０以上である場合、プライマリユーザが「アクティブ」であると判定し、即ち、当該チャネルが既にプライマリユーザに占用されたと判定し、逆に、加算結果が０より小さい場合、プライマリユーザが「サイレント」であると判定し、即ち、当該チャネルがプライマリユーザに占用されていないと判定することを含む。ここからわかるように、上記中央ノードの合成アルゴリズムでは、中央ノードは、同一チャネルを検出するコグニティブ無線ユーザからのすべての検知メトリックパラメータを加算して、閾値０と比較するだけでよい。そのため、当該合成アルゴリズムは、演算が非常に簡単であり、特にユーザ数が多い場合の合成処理に適する。

上記図３および図４に示す方法からわかるように、エネルギー検出の後に、コグニティブ無線ユーザは、エネルギー検出の結果をチャネル平均ＳＮＲに正比例するパラメータに変換して、中央ノードに送信し、中央ノードによって最終的な判定を行う。これにより、本発明の実施例に係るスペクトル検知過程では、各コグニティブ無線ユーザのチャネルの平均信号対雑音比の違いによる信号検出性能の差異を十分に考慮することができる。即ち、生成された検出結果の表現として、各コグニティブ無線ユーザのチャネルの平均ＳＮＲに基づいて、異なるユーザは、異なる重み付け値が与えられる（ここで、平均信号対雑音比がより大きいユーザは、より大きい重み付け値を有する）。このように、判定結果をさらに正確にし、ミスアラーム確率および誤アラーム確率を効果的に低減する。

説明すべきものとして、上記の数式１に示す検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋの算出式は、本発明の実施形態の１つにすぎず、実際の応用では、算出された検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋがチャネル平均ＳＮＲに正比例する限り、他の算出方法を選択して上記検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋ値を算出するようにしてもよい。このようなチャネル平均ＳＮＲに正比例する検知メトリックパラメータを伝送することによって、スペクトル検知の判定過程では、各コグニティブ無線ユーザのチャネルの平均ＳＮＲに基づいて、異なるユーザに異なる重み付け値を与えることができ、判定結果の正確度を向上させる。注意すべきものとして、他の算出方法を選択して検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを算出する場合、検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋの算出方法に基づいて、中央ノードが判定を行う際の閾値を再設定する必要がある。

上記に説明したように、中央ノードはコグニティブ無線ユーザから報告された検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを合成する過程では、平均信号対雑音比がより大きいコグニティブ無線ユーザは、最終的な判定結果に、より大きな影響を与える。しかし、これらの平均信号対雑音比がより大きいコグニティブ無線ユーザは、ある検出期間内で比較的に大きな深く高速なフェージングに遭ったら、当該コグニティブ無線ユーザにより検出された信号エネルギーがより小さくなることで、中央ノードはこのときプライマリユーザが「サイレント」であると判定するようになり、ミスアラームが発生してしまう。このような状況によるミスアラームの確率を低減するために、本発明の他の実施例では、上記図４に示す方法をさらに改善するようにしてもよい。即ち、上記ステップ４０３における合成結果が０より小さい条件を満たす場合、さらに、報告された検出結果が０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合に達したか否かを検査し、報告された検出結果が０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合以上であるとき、やはりプライマリユーザが「サイレント」であると判定し、報告された検出結果が０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合より小さいとき、判定結果を、プライマリユーザが「アクティブ」であるという判定結果に修正する。本実施例では、プライマリユーザが「サイレント」であると判定する制限条件を追加することで、ミスアラーム確率を低減することができる。また、上記割合を向上させると、ミスアラーム確率をさらに低減できるが、同時に誤アラーム確率が増加され、逆に、上記割合を低減すると、誤アラーム確率を低減できるが、同時にミスアラーム確率が増加される、ということは当業者であれば理解できる。従って、実際の応用では、適切な割合を設定するために、誤アラームとミスアラームによるコグニティブ無線システム性能への影響を折衷して考慮すべきである。

上記スペクトル検知方法に対応して、本発明の実施例はコグニティブ無線ユーザ装置および中央ノードも提供している。ここで、コグニティブ無線ユーザ装置の内部構成について図５を参照し、中央ノードの内部構成について図６を参照する。

図５に示すように、前記コグニティブ無線ユーザ装置は主に、
エネルギーを検出して、現在の検出時間内における受信信号電力Ｐ_ｄを得、現在の検出時間内における受信信号電力Ｐ_ｄ、並びに、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力に基づいて検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを算出する検出モジュールと、
検出モジュールからの前記検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを中央ノードに送信する検出結果報告モジュールと、を含む。

実際の応用では、上記検出モジュールは、上記の数式１によって検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを算出するようにしてもよく、または、他の算出方法を用いてチャネル平均ＳＮＲに正比例する検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを算出するようにしてもよい。

上記検出結果報告モジュールは、
検出モジュールから出力された検知メトリックパラメータに対して非均一な量子化を行う検出結果量子化サブモジュールと、
非均一に量子化された検知メトリックパラメータを中央ノードに報告する検出結果報告サブモジュールと、を含む。

検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋの正確な値を得るために、本発明の実施例では、コグニティブ無線ユーザ装置は、
中央ノードから返信した判定結果を受信する判定結果受信モジュールと、
判定結果受信モジュールと検出モジュールとの間に接続され、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を初期推定し、中央ノードから返信された判定結果に基づいてＰ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を更新し、つまり、中央ノードから返信された判定結果が、当該チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果である場合、即ち、プライマリユーザが「アクティブ」である場合、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を更新し、中央ノードから返信された判定結果が、当該チャネルがプライマリユーザに占用されていないという判定結果である場合、即ち、プライマリユーザが「サイレント」である場合、Ｐ_ｎの推定値を更新し、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎの推定値を検出モジュールに送信する信号・雑音のエネルギー推定モジュールと、をさらに含むようにしてもよい。

図６に示すように、中央ノードは主に、
コグニティブ無線ユーザからの検知メトリックパラメータを受信する検出結果受信モジュールと、
受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザの検知メトリックパラメータを合成し、合成結果に基づいて当該チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かを判定する判定モジュールと、を含む。

上記中央モジュールは、判定結果を各コグニティブ無線ユーザに返信する判定結果送信モジュールをさらに含むようにしてもよい。

ここで、上記判定モジュールは、
すべてのコグニティブ無線ユーザから報告された検出メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを加算する加算サブモジュールと、
加算結果を閾値０と比較し、加算結果が０以上である場合、当該チャネルが既にプライマリユーザに占有されたと判定し、即ち、プライマリユーザが「アクティブ」であると判定し、逆に、加算結果が０より小さい場合、当該チャネルがプライマリユーザに占用されていないと判定し、即ち、プライマリユーザが「サイレント」であると判定する判定サブモジュールと、を含む。

上記判定モジュールは、判定サブモジュールに接続され、プライマリユーザが「サイレント」であると判定サブモジュールにより判定された場合、さらに、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合に達したか否かを検査し、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合以上である場合、当該チャネルがプライマリユーザに占用されていないと判定し、即ち、プライマリユーザが「サイレント」であると判定し、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合より小さい場合、判定結果を、当該チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果、即ち、プライマリユーザが「アクティブ」であるという判定結果に修正する第２判定サブモジュールを、さらに含むようにしてもよい。

上記スペクトル検知方法の以外に、本発明の実施例は、コグニティブ無線ユーザのエネルギー検出方法も提供している。当該エネルギー検出方法は、上記ステップ３０１に応用することができる。このようなエネルギー検出方法の応用は、プライマリユーザシステムがマルチキャリア広帯域システムであることを前提条件とする。

本実施例に係るエネルギー検出方法は、重み付けのエネルギー検出アルゴリズムである。その基本思想として、チャネル内のよりよい周波数帯域の信号がより大きな受信信号エネルギーを有するため、エネルギー検出過程では、チャネル内のよりよい周波数帯域の信号に、より大きな重み付け値を与えるべきである。その具体的な方法は、図７に示すように、主に以下のステップを含む。

ステップ７０１で、チャネルの周波数帯域全体をＮ（Ｎは１以上）個のサブキャリアに分割する。

ステップ７０２で、各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力および現在の検出時間内における受信信号電力を検出する。

ステップ７０３で、各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出する。

本ステップでは、下記の数式２によって各サブキャリアの重み付け値ω_ｉをそれぞれ算出するようにしてもよい。

[数式２]

ここで、

はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力である。

ステップ７０４で、各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力Ｐ_ｄを算出する。

本ステップでは、下記の数式３によって現在の検出時間内における受信信号電力Ｐ_ｄを算出するようにしてもよい。

[数式３]

ここで、P_iはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である。

上記重み付けのエネルギー検出方法によれば、コグニティブ無線ユーザにより検出された信号電力は、従来のエネルギー検出アルゴリズムを利用する場合より大きくなる。これにより、誤アラーム確率をさらに低減することができる。

上記実施例の代替案として、エネルギー検出の計算複雑度を低減するために、上記ステップ７０１の後に、さらに、分割されたＮ個のサブキャリアを順に、各組にＭ（Ｍは１以上）個のサブキャリアが含まれるＬ（Ｌは１以上）組を構成し、即ち、分割されたＮ個のサブキャリアのうち、連続するＭ個を組み合わせて、Ｌ組のサブ周波数帯域を構成するようにしてもよい。ここで、各組はＭ個のサブキャリアによって１つのサブ周波数帯域を構成する。

実際の応用では、チャネルのスペクトルを直接にＬ個のサブ周波数帯域に分割し、各サブ周波数帯域をＭ個のサブキャリアに分割し、各サブキャリアに番号を割り当てるようにしてもよい。

この場合、ステップ７０３で各サブ周波数帯域の重み付け値を算出し、具体的に、本実施例では、下記の数式４によって各サブ周波数帯域の重み付け値ω_ｌを算出する。

[数式４]

ここで、

はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力であり、ｉ_０はl番目のサブ周波数帯域内の１番目のサブキャリアの番号である。

ステップ７０４で、下記の数式５によって現在の検出時間内における受信信号電力Ｐ_ｄを算出する。

[数式５]

ここで、

はl番目のサブ周波数帯域内における平均受信信号電力であり、

によって算出されるようにしてもよい。Ｐ_ｉはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である。

上記エネルギー検出方法に対応し、本発明はエネルギー検出装置も提供している。当該エネルギー検出装置は、上記検出モジュールとして、図５に示すコグニティブ無線ユーザ装置に応用されるようにしてもよい。その内部構成は図８に示すように、主に
チャネルの周波数帯域全体をＮ（Ｎは１以上）個のサブキャリアに分割するサブキャリア分割モジュールと、
各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力および現在の検出時間内における受信信号電力を検出する受信信号電力検出モジュールと、
各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出する重み付け値算出モジュールと、
各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出する受信信号電力算出モジュールと、を含む。

実際の応用では、上記重み付け値算出モジュールは、上記の数式２によって、各サブキャリアの重み付け値を算出するようにしてもよく、上記受信信号電力算出モジュールは、上記の数式３によって、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出するようにしてもよい。

上記エネルギー検出装置は、受信信号電力検出モジュールと重み付け値算出モジュールとの間に接続され、分割されたＮ個のサブキャリアのうち、連続するＭ個を組み合わせて、Ｌ組のサブ周波数帯域を構成するサブ周波数帯域分割モジュールをさらに含む。この場合、上記重み付け値算出モジュールは、上記の数式４によって、各サブキャリアの重み付け値を算出するようにしてもよく、上記受信信号電力算出モジュールは、上記の数式５によって、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出するようにしてもよい。

図９は、本発明の実施例に係るスペクトル検知方法を採用する場合および従来のスペクトル検知方法を採用する場合の検出確率と誤アラーム確率との間の関係を示す。従来案は１ビット判定結果のＯＲフュージョンルールを用いる。ここで、検出確率は、プライマリユーザが「アクティブ」である場合に、プライマリユーザが「アクティブ」であると判定する確率を示す。シミュレーションモデルの各パラメータは下記の表１に示す。

図９からわかるように、本発明の実施例に係るスペクトル検知方法では、各コグニティブ無線ユーザの異なる動作特性間の差異が十分に考慮されたため、本発明の実施例に係るスペクトル検知方法は、同じ検出確率の場合で、より低い誤アラーム確率を持ち、同じ誤アラーム確率の場合で、より高い検出確率を持つ。従って、本発明の実施例に係るスペクトル検知方法は、「スペクトルホール」に対する検出性能が従来案より優れている。

上記は、本発明の好ましい実施例にすぎず、本発明の保護範囲を限定するものではない。本発明の精神と原則内で行われる種々の修正、均等置換え、改善などはすべて本発明の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (23)

1. スペクトル検知方法であって、
   選択されたチャネル内でコグニティブ無線ユーザは、
   前記チャネル内のエネルギーを検出して、現在の検出時間内における受信信号電力を得、
   現在の検出時間内における受信信号電力、並びに、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力に基づいて検知メトリックパラメータを算出し、算出された検知メトリックパラメータを検出結果とし、
   さらに前記検出結果を中央ノードに送信する、
   ことを含むことを特徴とする方法。
2. 前記現在の検出時間内における受信信号電力、並びに、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力に基づいて検知メトリックパラメータを算出することは、式ｍｅｔｒｉｃ_ｋ＝（Ｐ_ｄ−Ｐ_ｎ）^２−（Ｐ_ｄ−Ｐ_ｎ−Ｐ_ｓ）^２によって前記検知メトリックパラメータｍｅｔｒｉｃ_ｋを算出することであり、ここで、Ｐ_ｄは現在の検出時間内における受信信号電力であり、Ｐ_ｓおよびＰ_ｎはそれぞれ、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力を表すことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 初期化過程において、ある時間窓内における平均信号電力および平均雑音電力の推定値を初期推定し、
   中央ノードは前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かの判定結果をコグニティブ無線ユーザに返信し、
   中央ノードから返信された判定結果が、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果である場合、平均信号電力および平均雑音電力の推定値を更新し、
   中央ノードから返信された判定結果が、前記チャネルがプライマリユーザに占用されていないという判定結果である場合、平均雑音電力の推定値を更新する、
   ことをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記チャネル内のエネルギーを検出することは、
   前記チャネルの周波数帯域全体をＮ（Ｎは１以上）個のサブキャリアに分割し、
   各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力および現在の検出時間内における受信信号電力を検出し、
   各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出し、
   各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出する、
   ことを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出することは、式
   

   

   によって各サブキャリアの重み付け値ω_ｉをそれぞれ算出することであり、ここで、
   

   

   はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力であり、
   前記各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出することは、式
   

   

   によってＰ_ｄを算出することであり、ここで、Ｐ_ｉはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である、
   ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 分割されたＮ個のサブキャリアのうち、連続するＭ個（Ｍは１以上）を組み合わせて、Ｌ組（Ｌは１以上）のサブ周波数帯域を構成することをさらに含み、
   前記各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出することは、式
   

   

   によって各サブ周波数帯域の重み付け値ω_ｌを算出することに相当し、ここで、
   

   

   はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力であり、ｉ_０はｌ番目のサブ周波数帯域内の１番目のサブキャリアの番号であり、
   前記各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出することは、式
   

   

   によって現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力Ｐ_ｄを算出することに相当し、ここで、
   

   

   は式
   

   

   によって算出されるｌ番目のサブ周波数帯域の現在の検出時間内における受信信号電力であり、Ｐ_ｉはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である、
   ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
7. 前記検出結果を中央ノードに送信する前に非均一な量子化を行ってから送信することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. スペクトル検知方法であって、
   中央ノードがコグニティブ無線ユーザから検知メトリックパラメータを受信し、
   受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザの検知メトリックパラメータを合成し、
   合成結果に基づいて前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かを判定する、
   ことを含むことを特徴とする方法。
9. 前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かの判定結果を、各コグニティブ無線ユーザに返信することをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザの検知メトリックパラメータを合成することは、すべてのコグニティブ無線ユーザから報告された検知メトリックパラメータを加算することを含み、
    前記合成結果に基づいて前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かを判定することは、加算結果を閾値０と比較し、加算結果が０以上である場合、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたと判定し、加算結果が０より小さい場合、前記チャネルがプライマリユーザに占用されていないと判定することを含む、
    ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
11. 前記合成結果に基づいて前記チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かを判定することは、
    加算結果が０より小さい場合、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合に達したか否かを検査し、
    報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合より小さい場合、判定結果を、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果に修正する、
    ことをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. コグニティブ無線ユーザ装置であって、
    選択されたチャネル内でエネルギーを検出して、現在の検出時間内における受信信号電力を得、現在の検出時間内における受信信号電力、並びに、ある時間窓内において推定された平均信号電力および平均雑音電力に基づいて検知メトリックパラメータを算出する検出モジュールと、
    検出モジュールからの前記検知メトリックパラメータを中央ノードに送信する検出結果報告モジュールと、
    を含むことを特徴とするコグニティブ無線ユーザ装置。
13. 前記検出結果報告モジュールは、
    検出モジュールから出力された検知メトリックパラメータに対して非均一な量子化を行う検出結果量子化サブモジュールと、
    検出結果量子化サブモジュールから出力された非均一に量子化された検知メトリックパラメータを中央ノードに報告する検出結果報告サブモジュールと、
    を含むことを特徴とする請求項１２に記載のコグニティブ無線ユーザ装置。
14. 中央ノードから返信された判定結果を受信する判定結果受信モジュールと、
    判定結果受信モジュールと検出モジュールとの間に接続され、初期化過程において、ある時間窓内における平均信号電力および平均雑音電力の推定値を初期推定し、中央ノードから返信された判定結果に基づいて平均信号電力および平均雑音電力の推定値を更新し、中央ノードから返信された判定結果が、当該チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果である場合、前記平均信号電力および平均雑音電力の推定値を更新し、中央ノードから返信された判定結果が、当該チャネルがプライマリユーザに占用されていないという判定結果である場合、前記平均雑音電力の推定値を更新し、更新後の推定値を検出モジュールに送信する信号・雑音のエネルギー推定モジュールと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のコグニティブ無線ユーザ装置。
15. 中央ノードであって、
    コグニティブ無線ユーザからの検知メトリックパラメータを受信する検出結果受信モジュールと、
    受信されたすべてのコグニティブ無線ユーザの検知メトリックパラメータを合成し、合成結果に基づいて当該チャネルがプライマリユーザに占用されたか否かを判定する判定モジュールと、
    を含むことを特徴とする中央ノード。
16. 判定結果を各コグニティブ無線ユーザに返信する判定結果送信モジュールをさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載の中央ノード。
17. 前記判定モジュールは、
    すべてのコグニティブ無線ユーザから報告された検知メトリックパラメータを加算する加算サブモジュールと、
    加算結果を閾値０と比較し、加算結果が０以上である場合、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたと判定し、加算結果が０より小さい場合、前記チャネルがプライマリユーザに占用されていないと判定する判定サブモジュールと、
    を含むことを特徴とする請求項１５に記載の中央ノード。
18. 前記判定モジュールは、
    判定サブモジュールに接続され、前記チャネルがプライマリユーザに占用されていないと前記判定サブモジュールにより判定された場合、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合に達したか否かを検査し、報告された検知メトリックパラメータが０より小さいコグニティブ無線ユーザが所定の割合より小さい場合、判定結果を、前記チャネルが既にプライマリユーザに占用されたという判定結果に修正する第２判定サブモジュールをさらに含む、
    ことを特徴とする請求項１７に記載の中央ノード。
19. エネルギー検出方法であって、
    前記チャネルの周波数帯域全体をＮ（Ｎは１以上）個のサブキャリアに分割し、
    各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力および現在の検出時間内における受信信号電力を検出し、
    各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出し、
    各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出する、
    ことを含むことを特徴とする方法。
20. 前記各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出することは、式
    

    

    によって各サブキャリアの重み付け値ω_ｉをそれぞれ算出することであり、ここで、
    

    

    はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力であり、
    前記各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出することは、式
    

    

    によってＰ_ｄを算出することであり、ここで、Ｐ_ｉはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である、
    ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
21. 分割されたＮ個のサブキャリアのうち、連続するＭ個（Ｍは１以上）を組み合わせて、Ｌ組（Ｌは１以上）のサブ周波数帯域を構成することをさらに含み、
    前記各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出することは、式
    

    

    によって各サブ周波数帯域の重み付け値ω_ｌを算出することに相当し、ここで、
    

    

    はｉ番目のサブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力であり、ｉ_０はｌ番目のサブ周波数帯域内の１番目のサブキャリアの番号であり、
    前記各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出することは、式
    

    

    によって現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力Ｐ_ｄを算出することに相当し、ここで、
    

    

    は式
    

    

    によって算出されるｌ番目のサブ周波数帯域の現在の検出時間内における受信信号電力であり、Ｐ_ｉはｉ番目のサブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力である、
    ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
22. エネルギー検出装置であって、
    チャネルの周波数帯域全体をＮ（Ｎは１以上）個のサブキャリアに分割し、且つ各サブキャリアに番号を割り当てるサブキャリア分割モジュールと、
    各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力および現在の検出時間内における受信信号電力を検出する受信信号電力検出モジュールと、
    各サブキャリアのある時間窓内における平均受信信号電力に基づいて各サブキャリアの重み付け値を算出する重み付け値算出モジュールと、
    各サブキャリアの現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブキャリアの重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出する受信信号電力算出モジュールと、
    を含むことを特徴とするエネルギー検出装置。
23. 受信信号電力検出モジュールと重み付け値算出モジュールとの間に接続され、分割されたＮ個のサブキャリアのうち、連続するＭ個（Ｍは１以上）を組み合わせて、Ｌ組（Ｌは１以上）のサブ周波数帯域を構成するサブ周波数帯域分割モジュールをさらに含み、
    前記重み付け値算出モジュールは、各サブ周波数帯域の平均受信信号電力に基づいて、各サブ周波数帯域の重み付け値を算出し、
    前記受信信号電力算出モジュールは、各サブ周波数帯域の現在の検出時間内における受信信号電力および前記各サブ周波数帯域の重み付け値に基づいて、現在の検出時間内における前記チャネルの周波数帯域全体の受信信号電力を算出する、
    ことを特徴とする請求項２２に記載のエネルギー検出装置。

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