JP2013143572A - 信号検出器、信号検出方法及び通信端末装置 - Google Patents

Abstract

【課題】低ＳＮＲの場合にも信号の有無を正確に判定する信号検出器、信号検出方法及び通信端末装置を提供する。
【解決手段】相関強調処理部５１は、一部期間が重複する一定期間毎の受信信号を基に、各一定期間に対応する相関強調信号を生成する。自己相関行列生成部５２は、相関強調信号を基に自己相関行列を生成する。雑音電力推定部５３は、相関強調信号に含まれる雑音電力を推定する。雑音電力行列生成部５４は、自己相関行列及び雑音電力を基に、自己相関行列に含まれる雑音成分を表す雑音電力行列を生成する。雑音除去部５５は、自己相関行列及び雑音電力行列を基に、自己相関行列から雑音の影響を除去する。固有値算出部５６は、雑音除去部により雑音の影響が除去された自己相関行列の固有値を算出する。信号判定部５７は、固有値算出部により算出された固有値を基に、他の装置が送出した信号が受信信号に含まれるか否かを判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、信号検出器、信号検出方法及び通信端末装置に関する。

現在、移動通信システムにおいてはブロードバンド化に伴う周波数不足が非常に大きな問題として考えられている。この問題に対応する方法として、コグニティブ無線などの技術が提案されている。コグニティブ無線とは、端末装置などが周囲の電波状況をチェックし、その状況に応じて、周波数や方式を変えて通信するという技術である。

例えば、コグニティブ無線の実現方法としては、通信を行うタイミングで使用されていない周波数を検出し、その周波数を用いて通信を行うことが考えられる。このような技術の実現のために、使用されている周波数又は使用されていない周波数を検出する信号検出器が用いられる。

従来、信号検出器による信号検出の技術として、受信信号の自己相関行列の最小固有値と最大固有値との比を用いて信号の有無を判定する技術が提案されている。具体的には、この従来技術では、最小固有値と最大固有値との比を閾値と比較して、その比が閾値以上であれば信号が存在し、その比が閾値未満であれば信号が存在しないと判定している。

また、雑音の相関により固有値がばらつくことを防ぐために、信号行列の各列ベクトルをサイクリックシフトさせて固有値を求め、電波の到来方向を推定する従来技術がある。また、複数アンテナで受信した信号の相関行列の固有値のうち最小固有値を雑音とみなし、最大固有値及び第二固有値から最小固有値を減算して雑音を取り除いた固有値を用いて、電波の到来方向及び空間角度広がりを推定する従来技術がある。また、障害相関行列を用いてＳＮＲを推定する際に、最小固有値を雑音電力とみなして最小固有値を平均して雑音推定精度を向上させる従来技術がある。

特開２００７−３０９８４６号公報 特開２００７−２７４２５０号公報 特開２００７−２２０２３６号公報 特開２００８−８５８９４号公報 特開２００８−５４６３４９号公報

Y. Zeng and Y. Liang, "Eigenvalue-Based Spectrum Sensing Algorithms for Cognitive Radio," IEEE Trans. on Commun., Vol.57, no.6, June 2009

しかしながら、受信信号には、実際に他の装置から送出された信号と雑音とが混在している。そのため、受信信号の自己相関行列には、信号成分と雑音成分とが存在することになる。そして、信号対雑音比（ＳＮＲ：Signal to Noise power Raito）が小さい場合、言い換えれば、雑音電力が信号電力に対して大きい場合、自己相関行列の最大固有値と最小固有値とがほとんど同じ値になってしまう。そのため、最小固有値と最大固有値との比を用いて信号の有無を判定する技術では、ＳＮＲが小さい場合、実際には他の装置から送出された信号が存在しているにも関わらず比が閾値を超えないことが考えられる。このような場合、実際には他の装置から送出された信号が存在しているにも関わらず、信号検出器は、信号が存在しないと誤判定を行ってしまうおそれがある。

また、信号行列の各列ベクトルをサイクリックシフトさせる従来技術を用いても、低ＳＮＲの場合に受信信号と雑音を区別することは困難である。また、最小固有値を雑音とみなし、最大固有値及び第二固有値から最小固有値を減算して雑音を取り除く従来技術においても、低ＳＮＲの場合における受信信号と雑音とを明確に区別は困難である。また、障害相関行列を用いてＳＮＲを推定する際に、最小固有値を雑音電力とみなして最小固有値を平均して雑音推定精度を向上させる従来技術を用いても、低ＳＮＲの場合に受信信号と雑音とを区別することは困難である。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、低ＳＮＲの場合にも信号の有無を正確に判定する信号検出器、信号検出方法及び通信端末装置を提供することを目的とする。

本願の開示する信号検出器、信号検出方法及び通信端末装置は、一つの態様において以下の各部を備える。相関強調処理部は、一部期間が重複する一定期間毎の受信信号を基に、各前記一定期間に対応する相関強調信号を生成する。自己相関行列生成部は、前記相関強調処理部により生成された前記相関強調信号を基に自己相関行列を生成する。雑音電力推定部は、前記相関強調信号に含まれる雑音電力を推定する。雑音電力行列生成部は、前記自己相関行列及び前記雑音電力を基に、前記自己相関行列に含まれる雑音成分を表す雑音電力行列を生成する。雑音除去部は、前記自己相関行列及び前記雑音電力行列を基に、前記自己相関行列から雑音の影響を除去する。固有値算出部は、前記雑音除去部により雑音の影響が除去された前記自己相関行列の固有値を算出する。信号判定部は、前記固有値算出部により算出された固有値を基に、他の装置が送出した信号が前記受信信号に含まれるか否かを判定する。

本願の開示する信号検出器、信号検出方法及び通信端末装置の一つの態様によれば、低ＳＮＲの場合にも信号の有無を正確に判定することができるという効果を奏する。

図１は、実施例に係る通信端末装置のブロック図である。 図２は、相関強調信号の相関を説明するための図である。 図３は、受信信号の相関を説明するための図である。 図４は、実施例に係る信号検出器による信号検出処理のフローチャートである。 図５は、実施例に係る通信端末装置による通信開始までのフローチャートである。 図６は、ＳＮＲに対する信号検出確立特性を表す図である。 図７は、実施例に係る通信端末装置のハードウェア構成図である。

以下に、本願の開示する信号検出器、信号検出方法及び通信端末装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例により本願の開示する信号検出器、信号検出方法及び通信端末装置が限定されるものではない。

図１は、実施例に係る通信端末装置のブロック図である。図１に示すように、本実施例に係る通信端末装置は、増幅器１、ミキサ２、発振器３、ＡＤ・ＤＡ変換部４、信号検出器５、周波数制御部６、ベースバンド処理部７及び入出力制御部８を有している。

増幅器１は、アンテナを介して受信した受信信号を増幅する。そして、増幅器１は、増幅した受信信号をミキサ２へ入力する。また、増幅器１は、ミキサ２から入力された送信信号を増幅しアンテナを介して通信先の装置へ送信する。

発振器３は、ローカル周波数として用いる周波数の情報の入力を周波数制御部６から受ける。そして、発振器３は、受信した周波数をローカル周波数として有する発振信号を生成する。発振器３は、生成した発振信号をミキサ２へ出力する。

ミキサ２は、周波数変換機である。ミキサ２は、受信信号の入力を増幅器１から受ける。また、ミキサ２は、発振信号の入力を発振器３から受ける。そして、ミキサ２は、受信信号に対して発振信号を印加する。そして、ミキサ２は、受信信号と発振信号とを混合することにより、受信信号の周波数をベースバンド信号の周波数に変換する。その後、ミキサ２は、ベースバンド信号に変換した受信信号をＡＤ・ＤＡ変換部４へ出力する。また、ミキサ２は、ＡＤ・ＤＡ変換部４から入力された送信信号の周波数を変換し搬送波を生成する。そして、ミキサ２は、搬送波となった送信信号を増幅器１へ出力する。

ＡＤ・ＤＡ変換部４は、通信要求を他の通信端末装置に対して送り通信を開始する場合（以下では、「発信元となる場合」という。）、使用周波数帯検出モードと通信モードという２つのモードを有する。ＡＤ・ＤＡ変換部４は、自装置が発信元となる場合、使用周波数帯検出モードの開始の指示を入出力制御部８から受けて、使用周波数帯検出モードで動作する。その後、ＡＤ・ＤＡ変換部４は、通信開始の通知を周波数制御部６から受けると、通信モードに切り替わり、通信が終了するまで通信モードで動作する。

ＡＤ・ＤＡ変換部４は、ベースバンド信号に変換された受信信号の入力をミキサ２から受ける。そして、ＡＤ・ＤＡ変換部４は、ベースバンド信号に変換された受信信号をデジタル信号に変換する。その後、使用周波数検出モードの場合、ＡＤ・ＤＡ変換部４は、デジタル信号に変換した受信信号を信号検出器５の相関強調処理部５１へ出力する。これに対して、通信モードの場合、ＡＤ・ＤＡ変換部４は、デジタル信号に変換した受信信号をベースバンド処理部７へ出力する。

信号検出器５は、相関強調処理部５１、自己相関行列生成部５２、雑音電力推定部５３、雑音電力行列生成部５４、雑音除去部５５、固有値算出部５６及び信号判定部５７を有している。

相関強調処理部５１は、デジタル信号に変換された受信信号の入力をＡＤ・ＤＡ変換部４から受ける。ここで、時刻ｔにおけるＡＤ・ＤＡ変換部４から出力される受信信号ｙ（ｔ）は、次の式（１）で表される。

ここで、ｓ（ｔ）は、時刻ｔにおける信号成分を表している。また、ｎ（ｔ）は、時刻ｔにおける雑音成分を表している。すなわち、受信信号は、他の通信端末装置から送信された信号が含まれている場合には、信号成分と雑音成分とを含む。これに対して、他の通信端末装置から送信された信号が含まれていない場合、言い換えれば、その周波数帯が使用されていない場合、受信信号は雑音成分のみを含む。

相関強調処理部５１は、式（１）で表される受信信号に対して相関強調処理を施す。例えば、相関強調処理部５１は、時系列的に連続する時刻の異なる複数の受信信号の加算平均を求めることで、受信信号に対して相関強調処理を施すことができる。本実施例では、相関強調処理部５１は、時系列的に連続したＭ個の受信信号を加算平均する。相関強調処理部５１は、Ｍ個の受信信号を加算平均することで、次の式（２）で表される相関強調信号ｙ’（ｔ）を算出する。

相関強調信号ｙ’（ｔ）には、時刻ｔのときの受信信号ｙ（ｔ）から時刻ｔ＋（Ｍ−１）のときの受信信号ｙ（ｔ＋（Ｍ−１））までのＭ個の信号が含まれている。すなわち、各相関強調信号ｙ’（ｔ）には、相関強調信号ｙ’（ｔ−（Ｍ−１））から相関強調信号ｙ’（ｔ＋（Ｍ−１））の間の各相関強調信号に含まれる受信信号と同じ受信信号が少なくとも一つ含まれる。例えば、相関強調信号ｙ’（ｔ）に含まれる受信信号と相関強調信号ｙ’（ｔ＋１）に含まれる受信信号は、受信信号ｙ（ｔ＋１）から受信信号ｙ（ｔ＋（Ｍ−１））までのＭ−２個の受信信号が重なり合う。このように、それぞれの相関強調信号には、他の相関強調信号に含まれる受信信号が含まれるようになるため、各相関強調信号ｙ’（ｔ）は、相関の強調処理を施す前の各受信信号ｙ（ｔ）に比べて相関が強くなる。

ここで、図２及び図３を参照して、相関強調信号の受信信号と比較した場合の相関の強さについてさらに具体的に説明する。図２は、相関強調信号の相関を説明するための図である。また、図３は、受信信号の相関を説明するための図である。ここでは、相関強調信号として３つの受信信号の加算平均を用いるものとする。

図２に示すように、相関強調信号０’は、受信信号０〜２の組合せ１０１の加算平均である。また、相関強調信号１’、受信信号１〜３の組合せ１０２の加算平均である。また、相関強調信号２’は、受信信号２〜４の組合せ１０３の加算平均である。また、相関強調信号３’は、受信信号３〜５の組合せ１０４の加算平均である。すなわち、受信信号１は、相関強調信号０’及び１’に含まれている。また、受信信号２は、相関強調信号０’〜２’に含まれている。また、受信信号３は、相関強調信号１’〜３’に含まれている。さらに、受信信号４は、相関強調信号２’及び３’に含まれている。このように、各相関強調信号は、時間的に近接する他の相関強調信号と同じ受信信号を用いて生成されるので、相関強調信号同士の相関は受信信号に比べて強くなるといえる。

相関強調処理部５１は、生成した相関強調信号ｙ’（ｔ）を自己相関行列生成部５２へ出力する。

自己相関行列生成部５２が、相関強調信号ｙ’（ｔ）の入力を相関強調処理部５１から受ける。そして、自己相関行列生成部５２は、相関強調信号ｙ’（ｔ）の相関強調信号ベクトルＹ（ｔ’）を取得する。相関強調信号ベクトルＹ（ｔ’）とは、本実施例では、Ｌ個の相関信号を各要素に有するベクトルであり、式（３）で表される。

ここで、Ｌは、相関行列を計算する際の信号長である。すなわち、相関強調信号ベクトルＹ（ｔ’）は、時刻ｔ’Ｌから時刻ｔ’Ｌ＋Ｌ−１までの相関強調信号を各要素として有している。

そして、自己相関行列生成部５２は、式（３）で表される相関強調信号ベクトルＹ（ｔ’）の自己相関行列Ｒを推定する。自己相関行列Ｒは、例えば、次の式（４）で表される。

ここで、Ｅ[]は、無限長時間の平均を表しており、アンサンブル平均と呼ばれる場合がある。ｙ^Ｈ（ｔ’）は、ｙ（ｔ’）のエルミート転置を表している。また、Ｙ（ｔ’）Ｙ^Ｈ（ｔ’）は、Ｙ（ｔ’）とＹ^Ｈ（ｔ’）とのダイアド積を表している。ここで、実際には無限長時間の平均を求めることはできないので、自己相関行列生成部５２は、Ｎ個のダイアド積Ｙ（ｔ’）Ｙ^Ｈ（ｔ’）の平均を利用して自己相関行列Ｒを次の式（５）として生成する。

ここで、Ｎは、式（５）が式（４）として近似できるほどに十分に大きな整数である。また、Ｋは、０以上の整数を表している。

自己相関行列生成部５２は、生成した自己相関行列Ｒを雑音除去部５５へ出力する。

ここで、図２及び図３を再度参照して、自己相関行列を用いて相関強調信号の相関と受信信号の相関とを比較する。図２に示すように、相関信号０’〜３’の自己相関行列Ｒは、信号成分が存在する領域１５１を有する行列１０５となる。これに対して、図３に示すように、受信信号０〜３の自己相関行列Ｒは、信号成分が存在する領域１６１を有する行列１０６となる。領域１５１は、領域１６１に比べて大きい領域となっている。すなわち、相関信号０’〜３’の自己相関行列Ｒの方が受信信号０〜３の自己相関行列Ｒに比べて、信号成分が存在する領域が広い範囲に亘っており、信号の相関が強いことがわかる。

図１に戻って、一方、雑音電力推定部５３は、自己相関行列Ｒを自己相関行列生成部５２から受ける。そして、雑音電力推定部５３は、自己相関行列Ｒを用いて雑音電力を推定する。本実施例では、雑音電力推定部５３は、自己相関行列Ｒの最小固有値ｒ_ｍｉｎを雑音電力とする。

ここで、最小固有値ｒ_ｍｉｎを雑音電力とする理由を説明する。雑音はそれぞれが無相関のため、自己相関行列Ｒの全固有値に均一に雑音電力が含まれる。これに対して、他の装置が送信した信号には相関があるため、最小固有値ｒ_ｍｉｎには信号成分がほとんど含まれず、最大固有値に信号成分が多く含まれる。そのため、最小固有値ｒ_ｍｉｎに含まれる成分は、ほとんどが雑音成分と考えられるので、自己相関行列Ｒの最小固有値ｒ_ｍｉｎを雑音電力として用いることができる。

雑音電力推定部５３は、推定した雑音電力の情報を雑音電力行列生成部５４へ出力する。ここで、本実施例では、雑音電力推定部５３は、自己相関行列Ｒから雑音電力を推定しているがこれは他の方法でもよく、例えば、ＡＤ・ＤＡ変換部４から受信信号を取得して、その取得した受信信号から雑音電力を推定してもよい。

雑音電力行列生成部５４は、雑音電力の情報の入力を雑音電力推定部５３から受ける。そして、雑音電力行列生成部５４は、相関強調信号の自己相関行列から雑音成分を除去するための雑音電力行列を、受信した雑音電力の情報を用いて求める。そこで、次に、雑音電力行列の算出について説明する。

信号成分が非存在時の場合、つまり、受信信号ｙ（ｔ）＝ｎ（ｔ）の場合を考える。この場合、相関強調信号は次の式（６）によって表される。

そして、式（６）で表される相関強調信号ｙ’（ｔ）の自己相関行列Ｒは、次の式（７）のように表される。

ここで、β（ｊ）は、次の式（８）のように表される。

ここで、ｊは０以上の整数とする。また、ｙ^＊（ｔ’）はｙ（ｔ’）の共役転置を表している。そして、雑音は無相関であるため、式（８）は、以下で表す式（９）のように変形される。

ここで、σは、雑音電力推定部５３によって推定された雑音を表しており、本実施例では、σ＝ｒ_ｍｉｎである。そして、Ｍ−ｊ＝ｉとすると、β（ｊ）は、次の式（１０）のようになる。

したがって、式（７）は、次の式（１１）のように表される。

そして、α（ｍ）は、次の式（１２）のように表すことができる。

ここで、ｍは１以上の整数である。

信号成分が非存在の場合、受信信号はほぼ雑音信号と同じであるといえる。そのため、信号成分が非存在の場合の受信信号の自己相関行列Ｒは、雑音電力行列Πと同じと考えられる。そこで、雑音電力行列生成部５４は、雑音電力行列Πを次の式（１３）で表される行列として生成する。

雑音電力行列生成部５４は、生成した雑音電力行列Πを雑音除去部５５へ出力する。

雑音除去部５５は、相関強調信号の自己相関行列Ｒの入力を自己相関行列生成部５２から受ける。また、雑音除去部５５は、雑音電力行列Πの入力を雑音電力行列生成部５４から受ける。そして、雑音除去部５５は、自己相関行列Ｒから雑音電力行列Πを減算することで、自己相関行列Ｒから雑音の影響を除去する。ここで、雑音除去部５５が求めた雑音の影響除去後の自己相関行列Ｒ’は、次の式（１４）で表される。

βは、雑音の推定誤差に合わせて決定される係数である。すなわち、βを適切な値に設定することで、自己相関行列Ｒからの雑音の影響の除去が適切になされ、推定した雑音電力と実際の雑音電力との誤差を吸収することができる。

雑音除去部５５は、雑音の影響を除去した自己相関行列Ｒ’を固有値算出部５６へ出力する。

固有値算出部５６は、式（１４）で表される自己相関行列Ｒ’の入力を雑音除去部５５から受ける。そして、固有値算出部５６は、自己相関行列Ｒ’の固有値を算出する。ここで、自己相関行列Ｒ’の固有値は複数算出される。そして、固有値算出部５６は、算出した複数の固有値を信号判定部５７へ出力する。

信号判定部５７は、自己相関行列Ｒ’の複数の固有値の入力を固有値算出部５６から受ける。そして、信号判定部５７は、受信した固有値の中から自己相関行列Ｒ’の最小固有値ｒ_ｍｉｎ及び最大固有値ｒ_ｍａｘを抽出する。次に、信号判定部５７は、自己相関行列Ｒ’の最小固有値ｒ_ｍｉｎ及び最大固有値ｒ_ｍａｘの比を、次に示す式（１５）のように算出する。

そして、信号判定部５７は、予め記憶している閾値ＴＨと自己相関行列Ｒ’の最小固有値ｒ_ｍｉｎ及び最大固有値ｒ_ｍａｘの比とを比較する。比Ｘが閾値ＴＨ以上の場合、信号判定部５７は、受信信号の中に他の装置から送出された信号が存在すると判定する。これに対して、比Ｘが閾値ＴＨ未満の場合、信号判定部５７は、受信信号の中に他の装置から送出された信号が存在しないと判定する。そして、信号判定部５７は、判定結果を周波数制御部６へ出力する。また、受信信号の中に他の装置から送出された信号が存在しないと判定した場合、信号判定部５７は、その受信信号の周波数帯を使用可能な周波数帯としてベースバンド処理部７へ通知する。

周波数制御部６は、周波数の異なる複数の周波数帯に対応する発振信号の周波数を予め記憶している。周波数制御部６は、自装置が通信開始の要求元となる通信の開始の指示を入出力制御部８から受ける。そして、周波数制御部６は、記憶している発振信号の周波数の中から１つを選択する。そして、周波数制御部６は、選択した発振信号の周波数の情報を発振器３へ出力する。

その後、周波数制御部６は、選択した発振信号の周波数に対応する周波数帯における受信信号に他の装置が送出した信号が存在するか否かの判定結果の入力を信号判定部５７から受ける。

選択した発振信号の周波数に対応する周波数帯における受信信号に他の装置が送出した信号が存在しない場合、周波数制御部６は、記憶している発振信号の周波数の中から信号の検出を行っていない周波数帯に対応する周波数を選択する。そして、周波数制御部６は、選択した発振信号の周波数の情報を発振器３へ出力する。周波数制御部６は、他の装置から送出された信号が存在しない受信信号が検出されるまで発振信号の周波数を新たな周波数に変更し、新たな周波数を発振器３へ通知することを繰り返す。

選択した発振信号の周波数に対応する周波数帯における受信信号に他の装置が送出した信号が存在する場合、周波数制御部６は、通信モードへの切替えをＡＤ・ＤＡ変換部４に通知する。

ベースバンド処理部７は、使用可能な周波数帯の情報の入力を信号判定部５７から受ける。そして、ベースバンド処理部７は、使用可能な周波数帯を通信先の装置に通知するための予め決められた周波数通知信号を生成する。そして、ベースバンド処理部７は、生成した周波数通知信号を、ＡＤ・ＤＡ変換部４、ミキサ２及び増幅器１を介して通信先の装置に通知する。その後、ベースバンド処理部７は、周波数帯を用いて通信を行うことを通知する予め決められた信号を、増幅器１、ミキサ２及びＡＤ・ＤＡ変換部４を介して通信先の装置から受信する。その後、ベースバンド処理部７は、ベースバンド信号に変換された受信信号の入力をＡＤ・ＤＡ変換部４から受ける。そして、ベースバンド処理部７は、受信信号に対して復号化などの処理を施す。その後、ベースバンド処理部７は、処理を施した信号を入出力制御部８へ出力する。また、ベースバンド処理部７は、操作者から入力されたデータの入力を入出力制御部８から受ける。そして、ベースバンド処理部７は、受信したデータに対して符号化処理などを施す。その後、ベースバンド処理部７は、処理を施したデータをＡＤ・ＤＡ変換部４へ出力する。このようにして、本実施例にかかる通信端末装置は、使用可能と判断した周波数帯を用いて通信先の装置と通信を行うことができるようになる。

入出力制御部８は、ベースバンド処理部７から受信したデータをモニタなどに表示させ操作者へ提供する。また、入出力制御部８は、キーパッドなどを用いた操作者からのデータの入力を受けて、受信したデータをベースバンド処理部７へ出力する。また、入出力制御部８は、マイクやスピーカなどを用いて音声の入出力の制御を行っても良い。

さらに、入出力制御部８は、キーパッドなどから通信の開始命令を受けると、使用周波数帯検出モードの開始をＡＤ・ＤＡ変換部４へ通知し、さらに、通信の開始を周波数制御部６へ指示する。

次に、図４を参照して、本実施例に係る信号検出器による信号検出処理の流れについて説明する。図４は、実施例に係る信号検出器による信号検出処理のフローチャートである。

相関強調処理部５１は、デジタル信号に変換された受信信号の入力をＡＤ・ＤＡ変換部４から受ける。そして、相関強調処理部５１は、Ｍ個の受信信号を加算平均することで、式（２）で表される相関強調信号ｙ’（ｔ’）を算出する（ステップＳ１０１）。

自己相関行列生成部５２は、相関強調信号ｙ’（ｔ’）の入力を相関強調処理部５１から受ける。そして、自己相関行列生成部５２は、Ｎ個のダイアド積Ｙ（ｔ’）Ｙ^Ｈ（ｔ’）の平均を利用して自己相関行列Ｒを式（５）として生成する（ステップＳ１０２）。

また、雑音電力推定部５３は、自己相関行列Ｒの情報を自己相関行列生成部５２から取得する。そして、雑音電力推定部５３は、自己相関行列Ｒの最小固有値ｒ_ｍｉｎを雑音電力σ^２として推定する（ステップＳ１０３）。

雑音電力行列生成部５４は、雑音電力の情報を雑音電力推定部５３から取得する。そして、雑音電力行列生成部５４は、雑音電力行列Πを式（１３）で表される行列として生成する（ステップＳ１０４）。

雑音除去部５５は、自己相関行列Ｒの入力を自己相関行列生成部５２から受ける。また、雑音除去部５５は、雑音電力行列Πの入力を雑音電力行列生成部５４から受ける。そして、雑音除去部５５は、自己相関行列Ｒから雑音電力行列Πを減算することで、自己相関行列Ｒから雑音の影響を除去した自己相関行列Ｒ’を式（１４）で表される行列としても求める（ステップＳ１０５）。

固有値算出部５６は、雑音の影響が除去された自己相関行列Ｒ’の入力を雑音除去部５５から受ける。そして、固有値算出部５６は、自己相関行列Ｒ’の固有値を算出する（ステップＳ１０６）。

信号判定部５７は、雑音の影響が除去された自己相関行列Ｒ’の入力を固有値算出部５６から受ける。そして、信号判定部５７は、式（１５）で表される自己相関行列Ｒ’の最大固有値ｒ_ｍａｘ及び最小固有値ｒ_ｍｉｎの比Ｘを求める。その後、信号判定部５７は、求めた比Ｘが閾値以上であれば信号が存在すると判定し、閾値未満であれば信号が存在しないと判定する（ステップＳ１０７）。

次に、図５を参照して本実施例に係る通信端末装置による通信開始までの流れについて説明する。図５は、実施例に係る通信端末装置による通信開始までのフローチャートである。

周波数制御部６は、操作者からの通信開始命令を入出力制御部８から受信する。周波数制御部６は、信号検出の対象となる複数の周波数帯の中から信号検出を行う周波数帯を決定する（ステップＳ２０１）。また、ＡＤ・ＤＡ変換部４も操作者からの通信開始命令を入出力制御部８から受信し、使用周波数帯検出モードに切替わる。

信号検出器５は、周波数制御部６によって決定された周波数帯の受信信号をＡＤ・ＤＡ変換部４から受信する。そして、信号検出器５は、受信信号に対して信号検出処理を行う(ステップＳ２０２)。このステップＳ２０２における信号検出処理は、図４で表される一連の処理に対応する。信号検出器５は、その周波数帯に他の装置が送出した信号が存在するか否かにより該当周波数帯が通信に使用可能か否かを判定する（ステップＳ２０３）。

該当周波数帯に他の装置が送出した信号が存在するため該当周波数帯が通信に使用できない場合（ステップＳ２０３：否定）、周波数制御部６は、ステップＳ２０１に戻り、信号検出の対象とする他の周波数帯を決定する。

一方、該当周波数帯に他の装置が送出した信号が存在しない場合（ステップＳ２０３：肯定）、ベースバンド処理部７及び周波数制御部６は、予め決められた信号を用いて通信先の通信端末装置に使用可能周波数帯を通知する（ステップＳ２０４）。

さらに、ベースバンド処理部７及び周波数制御部６は、予め決められた信号を用いて通信先の通信端末装置からの応答を受信する（ステップＳ２０５）。

ベースバンド処理部７及び周波数制御部６は、信号が存在せず通信に使用可能と判定した周波数帯を用いて通信を開始する(ステップＳ２０６)。

さらに、図６を参照して、本実施例に係る信号検出器による信号検出と従来の信号検出器による信号検出との比較を説明する。図６は、ＳＮＲに対する信号検出確立特性を表す図である。図６は、縦軸で信号検出確率又は誤検出確率を表しており、横軸でＳＮＲの大きさを表している。ここで、従来方式とは、相関の強調や雑音の影響の除去を行わずに、受信信号の自己相関行列の最小固有値と最大固有値との比を用いて信号の有無を判定する方式を表している。

グラフ２０１は、本実施例に係る信号検出器による信号の検出確率を表している。グラフ２０２は、従来方式の信号検出器による誤検出を５％とした場合の信号の検出確率を表している。グラフ２０３は、従来方式の信号検出器による誤検出を０％とした場合の信号の検出確率を表している。グラフ２１１は、本実施例に係る信号検出器による信号の誤検出の確率を表している。グラフ２１２は、従来方式の信号検出器による誤検出を５％とした場合の信号の誤検出の確率を表している。グラフ２１３は、従来方式の信号検出器による誤検出を０％とした場合の信号の誤検出の確率を表している。

グラフ２１２及び２１３は、それぞれ誤検出を５％、０％とした場合の誤検出確率であるので、誤検出確率はそれぞれ５％、０％とほぼ一定になっている。これに対して、本実施例に係る信号検出器は、グラフ２１１で示されるように、ＳＮＲが−２５ｄＢでは誤検出確率が５％に近いが、ＳＮＲが大きくなるにつれて誤検出確率が下がり、ＳＮＲが−２２以上であれば語検出確率はほぼ０％となっている。このように、本実施例に係る信号検出器は、ＳＮＲがある程度小さくても誤検出がほとんど発生せず、ＳＮＲが−２５ｄＢ程度になっても語検出確率は５％程度に抑えることができる。

さらに、グラフ２０１及びグラフ２０２で示されるように、本実施例に係る信号検出器は、ＳＮＲが−２５〜−２２ｄＢであっても誤検出確率がほぼ同じ従来技術に比較して２倍以上の信号の検出確率を得ることができる。また、グラフ２０１及びグラフ２０２で示されるように、本実施例に係る信号検出器は、ＳＮＲが−２２ｄＢ以上の場合には、誤検出確率がほぼ０％の状態で、誤検出確率を５％とした従来技術と同等もしくはそれ以上の信号検出確率を得ることができる。さらに、グラフ２０３で示されるように、誤検出確率を０％とした従来技術では、ＳＮＲが−１７ｄＢを超える程度にならなければ信号の検出確率は９０％以上とすることはできない。これに対して、本実施例に係る信号検出器は、ＳＮＲが−２２ｄＢ以上では誤検出確率がほぼ０％であるにもかかわらず、−２０ｄＢ程度で信号の検出確率が９０％を超える。

以上に説明したように、本実施例に係る信号検出器及びそれを含む通信端末装置は、受信信号の相関を強調した信号の自己相関行列から雑音の影響を除いた行列の固有値を用いて信号の有無を判定する。これにより、自己相関行列の最小固有値と最大固有値との差が大きくなり、信号の検出の確度を向上させることができる。特に、低ＳＮＲの場合にも信号の有無を正確に判定することができる。

（ハードウェア構成）
次に、図７を参照して、本実施例に係る通信端末装置のハードウェア構成について説明する。図７は、実施例に係る通信端末装置のハードウェア構成図である。

図７に示すように、本実施例に係る通信端末装置は、アンテナ３０１、無線部３０２、Ａ／Ｄコンバータ３０３、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０４、メモリ３０５、出力部３０６及び入力部３０７を有する。

無線部３０２、Ａ／Ｄコンバータ３０３、メモリ３０５、出力部３０６及び入力部３０７は、バスでそれぞれＣＰＵ３０４と接続されている。

無線部３０２は、アンテナ３０１と接続されている。無線部３０２は、例えば、増幅器１、ミキサ２及び発振器３などを有している。

Ａ／Ｄコンバータ３０３は、例えばＡＤ・ＤＡ変換部４の機能を実現する。

出力部３０６は、例えばモニタやスピーカなどである。入力部３０７は、例えばキーパッドやマイクなどである。出力部３０６、入力部３０７及びＣＰＵ３０４は、例えば図１に示した入出力制御部８の機能を実現する。

ＣＰＵ３０４及びメモリ３０５は、例えば、図１に示した信号検出器５及びベースバンド処理部７の機能を実現する。例えば、メモリ３０５は、図１に示した信号検出器５に含まれる各部及びベースバンド処理部７などによる処理を実現する各種プログラムを記憶している。そして、ＣＰＵ３０４及びメモリ３０５は、これらの各種プログラムを読み出して実行することで、上述した各機能を実現するプロセスを生成する。

１ 増幅器
２ ミキサ
３ 発振器
４ ＡＤ・ＤＡ変換部
５ 信号検出器
６ 周波数制御部
７ ベースバンド処理部
８ 入出力制御部
５１ 相関強調処理部
５２ 自己相関行列生成部
５３ 雑音電力推定部
５４ 雑音電力行列生成部
５５ 雑音除去部
５６ 固有値算出部
５７ 信号判定部

Claims (5)

1. 一部期間が重複する一定期間毎の受信信号を基に、各前記一定期間に対応する相関強調信号を生成する相関強調処理部と、
   前記相関強調処理部により生成された前記相関強調信号を基に自己相関行列を生成する自己相関行列生成部と、
   前記相関強調信号に含まれる雑音電力を推定する雑音電力推定部と、
   前記自己相関行列及び前記雑音電力を基に、前記自己相関行列に含まれる雑音成分を表す雑音電力行列を生成する雑音電力行列生成部と、
   前記自己相関行列及び前記雑音電力行列を基に、前記自己相関行列から雑音の影響を除去する雑音除去部と、
   前記雑音除去部により雑音の影響が除去された前記自己相関行列の固有値を算出する固有値算出部と、
   前記固有値算出部により算出された固有値を基に、他の装置が送出した信号が前記受信信号に含まれるか否かを判定する信号判定部と
   を備えたことを特徴とする信号検出器。
2. 相関強調処理部は、受信信号を時間毎にサンプリングし、時間順に連続する予め定められた数のサンプリングした受信信号を平均化することで、前記相関強調信号を生成することを特徴とする請求項１に記載の信号検出器。
3. 前記雑音除去部は、前記雑音電力行列に所定の係数を乗算した行列を、前記自己相関行列から減算することで、前記自己相関行列から雑音の影響を除去することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の信号検出器。
4. 一部期間が重複する一定期間毎の受信信号を基に、各前記一定期間に対応する相関強調信号を生成し、
   前記相関強調信号を基に自己相関行列を生成し、
   前記相関強調信号に含まれる雑音電力を推定し、
   前記自己相関行列及び前記雑音電力を基に、前記自己相関行列に含まれる雑音成分を表す雑音電力行列を生成し、
   前記自己相関行列及び前記雑音電力行列を基に、前記自己相関行列から雑音の影響を除去し、
   雑音の影響を除去した前記自己相関行列の固有値を算出し、
   算出した前記固有値を基に、他の装置が送出した信号が前記受信信号に含まれるか否かを判定する
   ことを特徴とする信号検出方法。
5. 一部期間が重複する一定期間毎の受信信号を基に、各前記一定期間に対応する相関強調信号を生成する相関強調処理部と、
   前記相関強調処理部により生成された相関強調信号を基に自己相関行列を生成する自己相関行列生成部と、
   前記相関強調信号に含まれる雑音電力を推定する雑音電力推定部と、
   前記自己相関行列及び前記雑音電力を基に、前記自己相関行列に含まれる雑音成分を表す雑音電力行列を生成する雑音電力行列生成部と、
   前記自己相関行列及び前記雑音電力行列を基に、前記自己相関行列から雑音の影響を除去する雑音除去部と、
   前記雑音除去部により雑音の影響が除去された前記自己相関行列の固有値を算出する固有値算出部と、
   前記固有値算出部により算出された固有値を基に、他の装置が送出した信号が前記受信信号に含まれるか否かを判定する信号判定部と、
   前記信号判定部により他の装置が送出した信号が含まれないと判定された前記受信信号の周波数帯を用いて通信を行う通信部と
   を備えたことを特徴とする通信端末装置。

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