JP5672379B2 - 信号検出のための装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明はスペクトル帯域における信号の検出、特にエネルギー検出器を使用する信号の検出に関するが、それらに限定されるものではない。本発明は特に、コグニティブ無線ネットワークにおける二次ユーザによるスペクトル帯域の一次ユーザの検出に関するが、それらに限定されるものではない。

従来、無線ネットワークはそれの目的のために割り当てられた無線スペクトルの特定の限られた部分のみに限定されている。無線スペクトルの割り当ては、必要性や認可されたユーザに応じて無線スペクトルを割り当てる国の規制機関によって管理されている。例えば、テレビ放送や携帯通信ネットワークは特定の割り当てられた周波数に制限されている。しかしながら、多くの周波数は常に使用されているわけではなく、無線スペクトルの割り当て分の非効率的な使用につながっていることが判明している。もしそのような一次的に使用されていないスペクトルの割り当て分を他の目的のために再利用することができれば、無線スペクトルをより効率的に使用することができる。

無線スペクトルの使用効率を高める方法としてコグニティブ無線が提案されている。コグニティブ無線ネットワークでは、ノードは、異なる目的や他の認可を受けている人（又は組織）のために割り当てられた周波数であるが、例えば、現在使用中でない放送周波数等における、現在使用中でない周波数を使用して通信してもよい。しかしながら、この周波数の一次ユーザがその周波数の再利用によって迷惑を被らないことを確実にするために、二次ユーザ（すなわち、コグニティブ無線）は一次ユーザへのいかなる干渉をも防ぐために一次ユーザによって送信されたいかなる信号も検出し、その周波数の使用を直ちに止めなければならない。

このように、携帯無線システムは、任意のスペクトル帯域、例えば、帯域Ｂ０を、帯域Ｂ０の所有者がその帯域に対して不在中であると事前に決定した後、二次ユーザとして占有してもよい。しかしながら、一次ユーザがＢ０を使用すると決めた場合、二次ユーザは直ちにＢ０の使用を停止しなければならない。これは、二次ユーザは到来する一次ユーザへのいかなる干渉をも制限するために、到来する一次ユーザを高い信頼性で非常に迅速に検出することが可能な何らかの感知能力を有していなければならないことを意味する。

二次ユーザが到来する一次ユーザを検出することを可能にするために、多数の種類の信号検出器が開発されている。最も一般的に使用されている（かつ最も単純な）検出器はエネルギー検出器である。エネルギー検出器は帯域Ｂ０における受信信号のエネルギーを計算し、計算された値をエネルギー閾値と比較することによって動作する。受信信号が雑音だけを含む場合、計算された値は雑音及び一次ユーザによって送信された信号を含む信号よりも低くなるだろう。これはスペクトル帯域内の信号を検出する高速な方法を与える。しかしながら、閾値を設定するためには、帯域Ｂ０の雑音分散に対する良好な推定を与える必要がある。雑音分散に対する正確な推定が利用可能ではない場合、エネルギー検出方法は信頼性の低いものとなり、二次ユーザの送信能力を低下させる誤警報を生じさせたり、さらに悪い場合には、到来する一次ユーザの検出の失敗及びそれに伴う干渉を生じさせたりするだろう。

雑音分散を確実に推定する既知の方法は多くの場合、比較的長い時間を必要とする。特に、いかなる方法も、雑音のある状態での一次信号の有無は本質的に不確定なものであり、それは雑音分散推定の信頼性に影響を与えるということを考慮しなければならない。

このように、現在の方法によると、雑音分散の正確さに欠ける推定によってエネルギー検出器の性能が影響を受けるということを受け入れる高速な検出と、より複雑でかつより低速な信号検出器を必要とする非常に信頼性の高い検出との間で妥協点を見つける必要がある。

到来する一次ユーザの高速な検出かつ非常に高い検出確率を同時に与えることは、今日においても難題のままである。

本発明の実施形態は上述の従来技術における問題点のいくつかに少なくとも部分的に対処することを目的としている。

本発明の第１の態様は第１の周波数帯域における無線信号の存在を検出するための装置であって、前記第１の周波数帯域とは異なり、かつ、無線信号が検出されない第２の周波数帯域を少なくとも１つ特定する手段と、前記第２の周波数帯域の雑音特性を決定する手段と、前記決定された雑音特性に基づいて前記第１の周波数帯域において無線信号の存在を検出する手段と、を備える装置を提供する。

前記装置は、前記第１の周波数帯域において信号が検出されない場合、前記第１の周波数帯域において信号を送信する手段をさらに備えてもよい。

前記雑音特性は前記識別された帯域に対する推定された雑音分散であってもよい。

前記第２の周波数帯域を特定する手段が受信信号に対する尖度パラメータを計算する手段、周期定常検出器、又はＥＭ（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムを実行する手段を備える。

前記少なくとも１つの第２の周波数帯域において雑音特性を決定する手段は、少なくとも１つの第２の周波数帯域において雑音スペクトル密度を平均化する手段を備える。

前記特定手段及び／又は前記決定手段はバックグラウンド処理又は優先度の低い処理として実施され、前記検出手段は優先度の高い処理として実施されてもよい。前記特定手段及び前記決定手段は第１のレートで動作し、前記検出手段は第２のレートで動作し、前記第１のレートは前記第２のレートより小さくてもよい。

本発明の他の態様は第１の周波数帯域における無線信号の存在を検出するための方法であって、前記第１の周波数帯域とは異なり、かつ、無線信号が検出されない第２の周波数帯域を少なくとも１つ特定し、前記第２の周波数帯域の雑音特性を決定し、前記決定された雑音特性に基づいて前記第１の周波数帯域において無線信号の存在を検出すること方法を提供する。

本発明の他の態様は１つ又は複数のコンピュータ装置を上述の装置のいずれかとして構成するためのコンピュータ実施可能命令を含むコンピュータ実施可能製品を提供する。

本発明は、開示された全ての方法に対して、対応する装置上での実施のための対応するコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム製品、装置自体（ユーザ装置、ノード、又はそれらの構成要素）及び装置を更新する方法を提供する。

付随する図面を参照して、例としての本発明の実施形態を以下に説明する。

本発明は到来する一次ユーザの高速な検出かつ非常に高い検出確率を同時に与える。

本発明を適用可能な、ある種の携帯電気通信システムを概略的に図示している。 本発明に従ったコグニティブ無線ノードのブロック図を示している。 本発明に従った無線スペクトル帯域における信号を検出する方法を図示している。

概要
図１は、そこにおいて一次ユーザ２が第１の周波数帯域Ｂ０で放送する領域１を概略的に図示している。携帯無線システムは一次ユーザ２によってカバーされる領域内で動作する。携帯無線システムはコグニティブ無線ノード４ａ及び４ｂを含む。ノード４ａ及び４ｂは第１帯域Ｂ０を含む複数の無線帯域において受信信号を監視し、帯域Ｂ０において一次ユーザ２が放送していないと決定した場合、ノード４ａ及び４ｂはその帯域を使用して通信してもよい。

ある時点において、一次ユーザ２は帯域Ｂ０での動作を再開してもよい。ノード４ａ及び４ｂに対して利用可能な、一次ユーザの送信を示す事前の情報は存在しない。一次ユーザとの干渉を避けるために、ノード４ａ及び４ｂは帯域Ｂ０の全ての使用を直ちに止めなければならない。したがって、ノードは、それらが一次ユーザが帯域Ｂ０における信号の送信を開始したときを決定することを可能にする信号検出能力を有する。

帯域Ｂ０の到来する一次ユーザの高速な検出を与えるために、本発明に従ったコグニティブ無線ノードはエネルギー検出方法を使用する。エネルギー検出を実施するために、帯域Ｂ０において受信した信号のエネルギーが決定され、決定された値はエネルギー閾値と比較される。受信信号が雑音のみからなる場合、決定したエネルギー値は雑音及び一次ユーザ等の他のユーザからの信号を含む受信信号よりも低くなるだろう。エネルギー閾値を予想される雑音エネルギーよりも僅かに高く設定することにより、計算された値を閾値と比較することによって迅速な決定を行うことができる。

しかしながら、信号の正確な検出を提供するために、正確なエネルギー閾値が決定されなければならない。閾値が低すぎる場合、受信した雑音によって誤警報が起きてしまうだろう。高すぎる場合、ノードは一次ユーザを検出しそこない、干渉を生じさせてしまうだろう。正確な閾値を決定するためには、帯域Ｂ０で受信された雑音に対して正確な雑音分散推定を与える必要がある。

雑音分散は、一次ユーザの検出の速度、すなわち干渉を避けるために到来する一次ユーザが検出されなければならない速度に比べて比較的遅い速度で変化すると想定することができる。また、帯域Ｂ０とは異なる無線スペクトル帯域における雑音分散は目的とする帯域Ｂ０の帯域における雑音分散の良好な推定を与えることができる。特に、無線スペクトルにおける帯域Ｂ０に隣接する帯域は非常に類似した雑音分散を有すると予想することができる。

したがって、帯域Ｂ０に対する雑音分散は帯域Ｂ０とは異なる少なくとも１つの帯域Ｂｉにおける信号測定に基づいて推定されてもよく、そして比較的長い間隔で更新されればよい。雑音分散は一次ユーザの検出に対して要求される速度に比べて比較的遅い速度で更新されればよいので、非常に高い信頼性で信号の存在を検出することができ、かつ雑音分散が既知であることを必要とせずに、信号が存在しない帯域Ｂｉを識別することができる低速のアルゴリズムを使用することができる。帯域Ｂｉが識別されると、帯域Ｂ０における他のユーザの信号を検出するためのエネルギー検出方法で使用するための正確な雑音分散推定を与えるために帯域Ｂｉに対して雑音分散推定を実行することができる。

コグニティブ無線ノード
図２は図１に示されているノード４ａ及び４ｂ等のコグニティブ無線ノード４の主要な構成要素を図示しているブロック図である。示されているように、各ノードは第１の周波数帯域Ｂ０を使用して１つ又は複数のアンテナ２３を介して他のノードに信号を送信するため、及び他のノードから信号を受信するために動作可能な送受信回路２１を備える。制御器２７はメモリ２９に格納されているソフトウェアに従って送受信回路２１の動作を制御する。ソフトウェアはオペレーティングシステム３１、空き帯域識別モジュール３３、雑音分散推定モジュール３５、検出モジュール３７、及び他の構成要素を備える。オペレーティングシステム３１はノードの動作を制御するために動作可能である。空き帯域識別モジュール３３はその時に受信信号を全く含まない、すなわち、そのノードにおいて雑音だけが受信される帯域Ｂ０以外の少なくとも１つの無線スペクトル帯域を識別するために動作可能である。雑音分散推定モジュール３５は空き帯域識別モジュール３３によって識別された少なくとも１つの帯域で受信された信号に対する雑音分散を推定し、推定された雑音分散を信号検出モジュール３７に供給する。信号検出モジュール３７はコグニティブ無線システムにおいて他のノードとの通信のために現在使用中の帯域Ｂ０を監視するため、かつ雑音分散計算モジュールによって供給された推定された雑音分散に基づいて帯域Ｂ０におけるいかなる一次ユーザ信号をも検出するために動作可能である。

上述の説明において、説明を簡略化するために、ノード４は多数の別個のモジュール（空き帯域識別モジュール３３、雑音分散推定モジュール３５、信号検出モジュール３７等）を有するものとして記載された。いくつかの用途においてこれらのモジュールは、例えば、本発明を実施するために既存のシステムを改良する場合、このような様式で備えられてもよいが、他の用途において、例えば、最初から本発明の独創的な特徴を考慮して設計するシステムの場合、これらのモジュールはこれらの要素が識別できないような態様で全体的なオペレーティングシステム又はコードに組み込まれてもよい。

空き帯域識別モジュール３３は、雑音分散の事前の知識を必要とせずに、Ｂ０に隣接する雑音だけが存在するスペクトル帯域を確実に識別する多数の方法の１つを使用してもよい。：空き帯域識別モジュール３３によって使用可能な典型的な方法の例として以下の方法がある。

期待値最大化（ＥＭ）：ＥＭ（期待値最大化）アルゴリズムを実施するために、空き帯域識別モジュール３３は帯域Ｂ０とは異なる帯域Ｂｉにおける到来する信号が、各々がそれ自身の分散及び混合確率を有する２つ（又はそれ以上）の確率密度関数（ＰＤＦ）の組み合わせからなるかどうかを決定する。特定の帯域における到来する信号が２つの確率密度関数からなると決定された場合、その帯域におけるその到来する信号は雑音以外のもの、すなわち、信号を含むはずである。ＥＭアルゴリズムを使用する空き帯域識別モジュール３３の実施は、実施が容易であり、完全に盲目的であり（すなわち、到来する信号の特性に対するいかなる仮定も不要であり）、かつ、帯域の占有を決定することができ、それによって狭周波数帯域で実施することができるモジュールをもたらす。ＥＭアルゴリズムは到来する信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）のサンプルに対して動作する。

周期定常検出器：空き帯域識別モジュール３３は周期定常検出器として実施されてもよい。この実施形態において、空き帯域識別モジュール３３は帯域Ｂ０とは異なる帯域Ｂｉにおける到来する信号が特定の周期的周波数を呈するかどうかを調べる。雑音は定常的であると想定されるので、帯域Ｂｉにおける周期的周波数の検出は信号が検出されたことを意味する。

尖度計算：空き帯域識別モジュール３３は、ガウス信号に対して尖度（確率分布の４次統計量）がゼロであるということを利用してもよい。すなわち、帯域Ｂｉにおける到来する信号に対する尖度がゼロに等しくない場合、帯域Ｂｉに雑音以外の信号が存在すると決定される。ＥＭアルゴリズムと同様に、尖度計算は到来する信号のＦＦＴのサンプルに対して実施される。尖度計算を使用するためには、帯域Ｂｉにおける雑音はガウス分布であると仮定される。

空き帯域識別モジュール３３によって使用される方法に応じて、異なる入力パラメータが必要となるだろう。例えば、ＥＭアルゴリズムの場合、入力パラメータは信号内で予想されるＰＤＦの数を特定してもよい。通常、２つのＰＤＦが仮定される。周期定常検出器の実施は目標擬似警報確率（Ｐｆａ）の特定を必要とする。周期定常検出器のいくつかの実施において（すなわち、半盲目的な実施の場合には）、帯域Ｂｉにおいて予想される信号の予想周期的周波数を規定することも必要となるだろう。

空き帯域が識別されると、それは雑音分散推定モジュール３５に供給される。雑音分散はいかなる方法を用いて推定されてもよい。例えば、雑音分散推定モジュール３５は識別された帯域Ｂｉの全組に対する観測された雑音スペクトル密度の古典的な平均化を実施してもよい。

空き帯域識別モジュール３３及び雑音分散推定モジュール３５は雑音分散推定を周期的に更新するために特定の頻度で作動される。上述したように、雑音分散は比較的遅い速度で変化すると想定されるので、雑音分散推定は比較的長い間隔で更新されればよい。

信号検出モジュール３７は一次ユーザ２等の他のユーザからの信号に対して帯域Ｂ０を監視するためにエネルギー検出方法を使用する。信号検出モジュール３７は雑音分散推定モジュール３５から雑音分散推定を受信し、エネルギー比較のための雑音エネルギー閾値を決定するためにこの値を使用する。これにより、閾値が正確に設定されることを可能にするためにエネルギー検出モジュールに雑音分散の正確な推定を与えることができ、信号検出モジュール３７による信頼性の高い信号検出をもたらす。

到来する一次ユーザ２の迅速な検出を与えるために、信号検出モジュール３７は比較的高い頻度で帯域Ｂ０における信号の有無を決定するために作動される。これは到来する一次ユーザ２が素早く検出され、干渉の期間を最小にすることを可能にする。通常、信号検出モジュール３７が作動される割合（又は頻度）は空き帯域識別モジュール３３及び雑音分散推定モジュール３５によって雑音分散推定の更新が決定される割合（又は頻度）よりも大幅に大きい。

上述のように実施されるコグニティブ無線ノード４は特定の周波数帯域における一次ユーザ２又は他の二次ユーザからの全ての種類の無線信号を検出することができる。検出されるだろう他の種類の信号の例としては、デジタルビデオ放送地上（ＤＶＢ−Ｔ）信号、ＦＭ又はＱＰＳＫ変調を含む番組制作及び特別イベント（ＰＭＳＥ）信号等がある。

図３は本発明に従った到来する一次ユーザ２を検出するためにノード４によって実行される方法を図示している。図示された方法に従うと、帯域Ｂ０とは異なる帯域Ｂｉがブロック４０でサンプリングされ、サンプルはブロック４２において信号が帯域Ｂｉに存在するかどうかを決定するために空き帯域識別モジュール３３に送られる。信号が検出された場合、ブロック４６において新規の帯域Ｂｉが選択され、ブロック４０で新規のサンプルが取得される。信号が存在しない場合、ブロック４４において帯域Ｂｉにおける雑音分散の推定が決定される。この雑音分散推定は信号検出モジュール３７に送られる。信号検出モジュール３７は帯域Ｂ０のサンプルも受信し、ブロック５０において帯域Ｂ０に信号が存在するかどうかを決定する。そして、一次ユーザ検出の決定はブロック５０から出力される。

図３に図示された方法は点線５２によって分けられた少なくとも２つの処理として実施されてもよい。そのような処理は並列に実行されるようにされてもよく、また、異なる優先度で実行されてもよい。例えば、いかなる到来する一次ユーザも迅速に検出されることを確実にするために、方法ブロック４８及び５０の機能を実施する処理には比較的高い優先度が与えられてもよい。一方、ノード４上で余分の処理及び／又は無線リソースが利用可能なときに雑音分散推定が更新されることを可能にするために、方法ブロック４０〜４６の機能を実施する処理には比較的低い優先度が与えられてもよいし、又はバックグラウンド処理として実行されてもよい。

いくつかの実施形態に従うと、空き帯域識別モジュール３３は多数のスペクトル帯域をスキャンし、信号が検出されない１つ又は複数の帯域を識別してもよい。そして、雑音分散推定モジュール３５は、空き帯域識別モジュール３３によって識別された複数のＢｉからの雑音分散を平均化してもよい。

．図３に示されているように、雑音分散推定を決定する方法のブロック４０〜４６は周期Ｔ２で作動され、目的の帯域Ｂ０における信号の検出に関する方法のブロック４８及び５０は周期Ｔ１で作動される。概略的には、Ｔ１はＴ２より大幅に短い期間である。

本発明の実施形態は第１の周波数帯域内で受信された信号に対してエネルギー検出器を使用するとともに、そこにおいて該エネルギー検出器による使用のために雑音分散を推定することができる別個の帯域を識別することによって、確実かつ高速な第１帯域における到来する一次ユーザの検出を与える。雑音分散の推定は、エネルギー検出器が動作する割合よりも大幅に遅い割合で実行されてもよい。したがって、この推定は、第１帯域において信号が識別される速度に影響を与えることなく雑音分散推定のために空き帯域を識別するために遅いアルゴリズムを使用してもよい。上述の実施形態は完全に盲目的に（すなわち、目的とする帯域内で予想される信号の知識を全く用いずに）動作することができるだろう。

本発明の実施形態は空き／占有帯域のデータベースにデータを蓄積するために空き帯域識別モジュール３３の出力を使用してもよい。従来技術のコグニティブ無線においては、このようなデータベースの蓄積の目的のために特別な手段を備えることを必要とするだろう。

改良及び変更
以上、多数の詳細な実施形態を説明した。そこにおいて実施される本発明の利益を受けながら上述の実施形態に対して多数の改良や変更を加えることができることは当業者にとって明白であるだろう。説明のみの目的で、以下に、このような多数の改良及び変更を説明する。

いくつかの実施形態に従うと、空き帯域識別モジュール３３及び／又は雑音分散推定モジュール３５はバックグラウンド処理として実行されてもよい。そのようなバックグラウンド処理は比較的低い優先度で実行されてもよく、そのノードにおいて余分の処理又は無線リソースが利用可能なときに更新された雑音分散推定が生成されることを可能にする。代替的に又は付加的に、空き帯域識別モジュール３３及び／又は雑音分散推定モジュール３５は、例えば、信号検出モジュール３７における使用のために更新された雑音分散推定が必要だと決定されたとき等に、要求に応じて作動されるように構成することもできる。

上述の実施形態においては、コグニティブ無線ノードが説明された。ｔｃ．当業者には明白であるだろうが、そのようなノードはアクセスポイント及び携帯電話、電子手帳、ノートパソコン、ウェブブラウザー等のユーザ装置を含む、どのような種類の通信ノード又は装置を備えてもよい。

上述の実施形態においては、多数のソフトウェアモジュールが説明された。当業者には明白であるだろうが、ソフトウェアモジュールはコンパイルされた形式又はコンパイルされていない形式で提供されてもよい。さらに、ソフトウェアモジュールはコンピュータネットワーク上又は記録媒体上の信号としてコグニティブノードに供給されてもよい。また、このソフトウェアの一部又は全てによって実行される機能は１つ又は複数の専用のハードウェア回路を使用して実行されてもよい。しかしながら、ソフトウェアの使用はそれの機能を更新するためにノード４を更新することを容易にするので、ソフトウェアの使用が好ましい。同様に、上述の実施形態は送受信回路を利用しているが、該送受信回路の少なくとも一部の機能はソフトウェアによって実施されてもよい。

このソフトウェアは様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体に格納して、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、及び半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

当業者には他の多様な改良も明白であり、それらの詳細な説明は省略する。
上述したように、本発明は説明のための実施形態への参照とともに説明されてきたが、本発明は上述の実施形態には限定されない。本発明の範囲を逸脱することなく、当業者が容易に理解することができる多様な改良を加えることができる。

この特許出願は、２０１０年１０月２２日に英国知的財産庁に出願された英国特許出願第１０１７８７７．０号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

本発明はスペクトル帯域における信号の検出、特にエネルギー検出器を使用する信号の検出に関するが、それらに限定されるものではない。

１ 放送領域
２ 一次ユーザ
４Ａ コグニティブ無線ノード
４Ｂ コグニティブ無線ノード
４ コグニティブ無線ノード
２１ 送受信回路
２３ アンテナ
２７ 制御器
２９ メモリ
３１ オペレーティングシステム
３３ 空き帯域識別モジュール
３５ 雑音分散計算モジュール
３７ 信号検出モジュール

Claims (17)

1. 第１の周波数帯域における無線信号の存在を検出するための装置であって、
   前記第１の周波数帯域とは異なり、かつ、無線信号が検出されない第２の周波数帯域を少なくとも１つ特定する手段と、
   前記第２の周波数帯域の雑音特性を決定する手段と、
   前記決定された雑音特性に基づいて前記第１の周波数帯域において無線信号の存在を検出する手段と、を備える装置。
2. 前記第１の周波数帯域において信号が検出されない場合、前記第１の周波数帯域において信号を送信する手段をさらに備える、請求項１に記載の装置。
3. 前記雑音特性は雑音分散を含む、請求項１又は２に記載の装置。
4. 前記第２の周波数帯域を特定する手段が受信信号に対する尖度パラメータを計算する手段を備える、請求項１乃至３いずれか１項に記載の装置。
5. 前記第２の周波数帯域を特定する手段が周期定常検出器を備える、請求項１乃至３いずれか１項に記載の装置。
6. 前記第２の周波数帯域を特定する手段がＥＭアルゴリズムを実行する手段を備える、請求項１乃至３いずれか１項に記載の装置。
7. 前記少なくとも１つの第２の周波数帯域において雑音特性を決定する手段が、少なくとも１つの第２の周波数帯域において雑音スペクトル密度を平均化する手段を備える、請求項１乃至６いずれか１項に記載の装置。
8. 前記特定手段及び前記決定手段が第１のレートで動作し、前記検出手段が第２のレートで動作し、前記第１のレートが前記第２のレートより小さい、請求項１乃至７いずれか１項に記載の装置。
9. 前記特定手段がバックグラウンド処理を含む、請求項１乃至８いずれか１項に記載の装置。
10. 第１の周波数帯域における無線信号の存在を検出するための方法であって、
    前記第１の周波数帯域とは異なり、かつ、無線信号が検出されない第２の周波数帯域を少なくとも１つ特定し、
    前記第２の周波数帯域の雑音特性を決定し、
    前記決定された雑音特性に基づいて前記第１の周波数帯域において無線信号の存在を検出すること、を含む方法。
11. 前記雑音特性が雑音分散を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 受信されたサンプルに対する尖度パラメータを計算して前記第２の周波数帯域を特定する請求項１０又は１１に記載の方法。
13. ＥＭアルゴリズムを実行して前記第２の周波数帯域を特定する請求項１０又は１１に記載の方法。
14. 周期定常検出器を使用して前記第２の周波数帯域を特定する請求項１０又は１１に記載の方法。
15. 少なくとも１つの第２の周波数帯域において雑音スペクトル密度を平均化することで雑音特性を決定する請求項１０乃至１４いずれか１項に記載の方法。
16. 前記第１の周波数帯域において無線信号が検出されない場合、前記第１の周波数帯域において無線信号を送信することをさらに含む、請求項１０乃至１５いずれか１項に記載の方法。
17. １つ又は複数のプログラマブルコンピュータ装置を請求項１乃至９いずれか１項に記載の通信装置として構成するプログラム。

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