KR101431255B1 - 광대역 전단을 지닌 수신기를 사용하여 협대역 신호를 검출하는 방법 및 시스템 - Google Patents

광대역 전단을 지닌 수신기를 사용하여 협대역 신호를 검출하는 방법 및 시스템 Download PDF

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닥나츄 비루
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코닌클리케 필립스 엔.브이.
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Abstract

본 발명의 시스템(100)과 방법(300)은 대역폭(ΔF1)을 가지는 광대역 주파수 채널에서 대역폭(ΔF2<ΔF1)을 가지는 협대역 신호의 존재를 검출한다.
이 방법(300)은 주파수 채널에서 수신된 신호를 디지털화하는 단계(310),
N개의 디지털 주파수 영역 성분으로 디지털화된 신호를 변환하는 단계(320),
복수의 샘플(K)에 걸쳐 N개의 디지털 주파수 영역 성분의 전력 스펙트럼을 평균화하는 단계(330),
대역폭(ΔF3)에 걸치는 M개의 0이 아닌 값들을 가지는 필터를 지닌 N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 평균화된 전력 스펙트럼을 필터링하는 단계(340)로서, 여기서 N>M이고, ΔF1>ΔF3인, 필터링 단계(340),
필터링되고 평균화된 전력의 평균(μk), 수정된 표준 편차(βk) 및 피크값(PMAX)을 계산하는 단계(350), 및
PMAX> (k1*μk)+(k2*βk)일 때는 언제나 협대역의 존재를 검출하는 단계(360)로서, k1과 k2는 검출 확률, 놓친 검출의 확률, 및 잘못된 경보의 확률을 제공하기 위해 선택되는, 검출 단계(360)를
포함한다.

Description

광대역 전단을 지닌 수신기를 사용하여 협대역 신호를 검출하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING NARROWBAND SIGNALS USING A RECEIVER WITH A WIDEBAND FRONTEND}
관련 출원들에 대한 상호-참조
본 발명은 신호의 존재(또는 부재)를 검출하는 방법과 시스템에 관계된 것으로, 특히 광대역 전단(front-end)을 지닌 수신기를 사용하여 더 넓은 주파수 채널에서 협대역 신호의 존재를 검출하는 방법과 시스템에 관계된 것이다.
허가받지 않은 무선 디바이스의 확산으로, 다른 허가되거나 허가되지 않은 디바이스에 의해 일정한 주파수 채널이 점유되는지를 검출하는 것이 앞으로의 허가받지 않은 무선 디바이스의 중요한 요소가 되고 있다. 예컨대, 초광대역(UWB: ultra-wide band) 시스템의 경우, UWB 송신 디바이스가 특정 채널에서의 동작을 시작하기 전에, 먼저 또다른 UWB 시스템 또는 일부 다른 인가된 협대역 시스템이 그 채널에서 동작중인지를 체크해야 한다. 또 다른 예는 IEEE802.22 그룹에 의해 표준화되고 있는 최근 만들어진 표준인 TV 대역들에서의 지역적인 영역 네트워크(regional area network)이다. 이 경우, 송신 디바이스는 TV 대역에서 동작하는 무선 마이크와 같이, 채널에서의 아무 곳에서나 동작할 수 있는 다른 사용자를 검 출할 수 있어야 한다.
따라서, 광대역 전단을 지닌 수신기를 사용하여 협대역 신호를 검출하기 위한 시스템을 제공하는 것이 바람직하게 된다. 또한 광대역 전단을 지닌 수신기를 사용하여 협대역 신호를 검출하는 방법을 제공하는 것이 바람직하게 된다. 본 발명은 하나 이상의 전술한 관심사를 다루는 것에 관한 것이다.
본 발명의 일 양상에서, 대역폭(ΔF1)을 가지는 광대역 주파수 채널에서 대역폭(ΔF2<ΔF1)을 가지는 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템은
수신된 신호를 디지털화하고 디지털화된 신호를 출력하기 위해, 대역폭(ΔF1)을 가지는 선택된 주파수 채널에서 신호를 수신하도록 적응된 수신기 전단(front-end) 섹션,
상기 수신기 전단 섹션에 의해 디지털화된 신호 출력을 주파수 채널에 걸치는 N개의 디지털 주파수 영역 성분들로 변환하도록 적응된 시간 영역 대 주파수 영역 변환기,
복수의 샘플(K)에 걸쳐 N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 전력 스펙트럼을평균화하도록 적응된 스펙트럼 평균화기,
대역폭(ΔF3)에 걸치는 M개의 0이 아닌 값들을 가지는 필터를 지닌 N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 평균화된 전력 스펙트럼을 필터링하도록 적응된 필터로서, 여기서 N>M이고, ΔF1>ΔF3인, 필터,
N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 필터링되고 평균화된 전력 스펙트럼의 평균(μk), 수정된 표준 편차(βk) 및 피크값(PMAX)을 계산하는 통계값 계산기, 및
PMAX> (k1*μk)+(k2*βk)일 때는 언제나 대역폭(ΔF2)을 가지는 협대역 신호의 주파수 채널에서 존재를 검출하도록 적응된 검출기를
포함하고, k1과 k2는 검출 확률, 놓친 검출의 확률, 및 잘못된 경보(alarm)의 확률을 제공하기 위해 선택된다.
본 발명의 또 다른 양상에서는, 대역폭(ΔF1)을 가지는 광대역 주파수 채널에서 대역폭(ΔF2<ΔF1)을 가지는 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 방법이
대역폭(ΔF1)을 가지는 주파수 채널에서 수신된 신호를 디지털화하는 단계(310),
상기 주파수 채널에 걸치는 N개의 디지털 주파수 영역 성분으로 디지털화된 신호를 변환하는 단계,
복수의 샘플(K)에 걸쳐 N개의 디지털 주파수 영역 성분의 전력 스펙트럼을 평균화하는 단계,
대역폭(ΔF3)에 걸치는 M개의 0이 아닌 값들을 가지는 필터를 지닌 N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 평균화된 전력 스펙트럼을 필터링하는 단계로서, 여기서 N>M이고 ΔF1>ΔF3인, 필터링하는 단계,
N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 필터링되고 평균화된 전력 스펙트럼의 평균(μk), 수정된 표준 편차(βk) 및 피크값(PMAX)을 계산하는 단계, 및
PMAX> (k1*μk)+(k2*βk)일 때는 언제나 대역폭(ΔF2)을 가지는 협대역 신호의 주파수 채널에서 존재를 검출하는 단계를
포함하고, k1과 k2는 검출 확률, 놓친 검출의 확률, 및 잘못된 경보의 확률을 제공하기 위해 선택된다.
본 발명의 또 다른 양상에서는, 비교적 넓은 대역폭(ΔF1)을 가지는 주파수 채널에서 비교적 좁은 대역폭(ΔF2<ΔF1)을 가지는 신호의 존재를 검출하는 방법이
대역폭(ΔF1)을 가지는 선택된 주파수 채널에서 신호를 수신하는 단계,
평균화된 전력 스펙트럼을 만들어내기 위해 시간 구간에 걸쳐 수신된 신호의 전력 스펙트럼을 평균화하는 단계,
필터링되고, 평균화된 전력 스펙트럼을 만들어내기 위해, ΔF1>ΔF3인, 대역폭(ΔF3)을 가지는 필터에 평균화된 전력 스펙트럼을 적용하는 단계,
(a) 필터링되고 평균화된 전력 스펙트럼의 평균값, (b) 필터링되고 평균화된 전력 스펙트럼의 수정된 표준 편차값, 및 (c) 필터링되고, 평균화된 전력 스펙트럼의 수정된 표준 편차값과 평균값의 선형 조합 중 선택된 것에 대한 필터링되고, 평균화된 전력 스펙트럼에서 피크값의 비가 임계값을 초과할 때는 언제나, 대역폭(ΔF2)을 가지는 협대역 신호의 주파수 채널에서 존재를 검출하는 단계를
포함한다.
추가적인 양상과 다른 양상들은 이어지는 상세한 설명으로부터 분명해진다.
도 1은 비교적 넓은 대역폭을 가지는 주파수 채널에서 비교적 좁은 대역폭을 가지는 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템의 일 실시예의 하이-레벨(high-level) 그림을 도시하는 도면.
도 2는 도 1의 시스템에서 이용될 수 있는 수신기 전단의 일 실시예를 도시하는 도면.
도 3은 비교적 넓은 대역폭을 가지는 주파수 채널에서 비교적 좁은 대역폭을 가지는 신호의 존재를 검출하는 방법의 일 실시예를 설명하는 흐름도.
도 4는 도 1의 시스템의 시뮬레이션된 성능과 이론상 성능을 비교하는 도면.
도 5는 협대역 신호가 레일리 페이딩 채널을 통과하는 도 1의 시스템의 예상된 성능을 도시하는 도면.
도 6은 수신된 신호대 잡음비가 0㏈일 때, 도 1의 필터의 출력에서의 스펙트럼의 시뮬레이션된 플롯(plot)을 도시하는 도면.
이제 본 발명의 바람직한 실시예가 도시되는 첨부 도면을 이후 참조하여 본 발명이 좀더 완전하게 설명된다. 하지만 본 발명은 상이한 형태로 구현될 수 있고, 본 명세서에 설명된 실시예에 제한되는 것으로 여겨서는 안 된다. 그보다는, 이들 실시예는 본 발명의 교시예(teaching example)로서 제공된다.
도 1은 비교적 넓은 대역폭(ΔF1)을 가지는 주파수 채널에서 비교적 좁은 대역폭(ΔF2)을 가지는 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템(100)의 일 실시예의 하이-레벨 그림을 도시한다(ΔF1>ΔF2). 당업자라면 알 수 있듯이, 도 1에 도시된 다 양한 "부분들(parts)"의 일부 또는 전부가 소프트웨어-제어된 마이크로프로세서, 하드-와이어드 로직(hard-wired logic) 회로들 또는 이들의 조합을 사용하여 물리적으로 구현될 수 있다. 또한, 그러한 부분들이 설명의 목적을 위해 도 1에 기능상 분리되어 있지만, 임의의 물리적인 구현예에서는 결합될 수 있다. 시스템(100)은 수신기 전단 섹션(110), 시간 영역에서 주파수 영역으로의 변환기(120), 스펙트럼 평균화기(spectral averager)(130), 필터(140), 통계 계산기(150), 및 검출기(160)을 포함한다.
도 2는 복수의 주파수 채널에 걸치는 무선 주파수(RF: radio frequency) 튜너(112), RF 튜너(112)의 출력에 결합된 중간 주파수(IF: intermediate frequency) 섹션(116), 및 IF 섹션(116)의 출력에 결합된 아날로그-디지털-변환기(ADC: analog-digital-converter)(118)를 포함하는 수신기 전단 섹션(110)의 일 실시예를 도시한다. RF 튜너(112)는 RF 증폭기 섹션(113)과, RF 증폭기 섹션(113)의 출력에 결합된 하향 변환기(114)를 포함한다. RF 증폭기 섹션(113)은 하나 이상의 RF 증폭기와 바라는 주파수 대역에 걸치는 필터들을 포함할 수 있다. 하향 변환기(114)는 국부 발진기와 국부 발진기 신호를 수신하는 혼합기 및 RF 증폭기 섹션(113)의 출력을 포함할 수 있다. 유익하게, 국부 발진기는 위상 동기 루프(PLL: phase lock loop) 주파수 합성기, 다이렉트(direct) 디지털 주파수 합성기 등과 같은 프로그래밍 가능하거나 동조 가능한 발진기이다. 유익하게, IF 섹션(116)은 적어도 하나의 IF 필터{예컨대, 표면 탄성파(SAW: surface acoustic wave) 필터}와 IF 증폭기를 포함한다.
조작상으로, 하향 변환기(114)는 복수의 주파수 채널 중 선택된 주파수 채널을 선택된 IF로 선택적으로 하향 변환하고, 이 경우 바라는 주파수 채널은 혼합기의 출력이 선택된 주파수 채널을 IF 주파수로 시프트하도록 바라는 주파수로 국부 발진기를 프로그래밍 또는 동조시킴으로써 선택된다. 하향 변환기(114){그리고 RF 튜너(112)}의 출력은 IF 주파수로 시프트된 선택된 주파수 채널을 포함한다. 그 경우, IF 섹션(116)은 RF 튜너(112)의 출력으로부터 남아있는 선택되지 않은 채널들을 제거한다. IF 섹션(116)의 출력은 IF로 하향 변환된 선택된 주파수 채널을 포함한다. 이후 ADC(118)는 IF 섹션(116)의 아날로그 신호 출력을 디지털 신호로 변환시키고, 이 신호는 수신기 전단 섹션(110)의 출력이 된다.
물론, 도 2는 수신기 전단 섹션(110)의 일 실시예만을 도시하는 것이다. 다른 실시예에서는, 수신기 전단 섹션이 2중(double) 변환을 사용할 수 있는데, 즉 주파수와 기술이 허용한다면 수신된 주파수에서 선택된 채널을 직접 디지털화하고(digitize) 필터링한다.
도 1의 성분으로 다시 돌아가면, 유익하게 시간 영역 대 주파수 영역 변환기(120)는 N-포인트 고속 푸리에 변환기이고, 이 경우 N개의 포인트가 선택된 주파수 채널의 대역폭에 걸쳐 있다. 유익하게, 스펙트럼 평균화기(130)가 디지털 신호 처리 회로이고, 이는 마이크로프로세서, 디지털 신호 처리기 등을 포함할 수 있다. 유익하게, 필터(140)는 M개의 0이 아닌 값을 가지는 디지털 필터이고, 여기서 N>M이다.
이제 시스템(100)의 동작을 설명한다.
수신기 전단 섹션(110)은 안테나로부터 신호를 수신하고, 대역폭(ΔF1)을 가지는 주파수 채널을 선택하며, 수신된 신호를 디지털화하고, 디지털화된 신호(r n )를 출력한다. 이러한 상황에서 "수신된 신호"라는 용어는, 잡음만 존재하고 실제로 어떠한 송신된 신호도 존재하지 않는 경우를 포함해서, 실제 송신된 신호(들)과 수신기 전단에 존재하는 잡음의 임의의 조합을 포함하는 것으로 널리 해석되어야 한다는 사실이 이해되어야 한다. 이는 일부 송신 디바이스로부터 특별히 송신되는 신호만을 가리키는 용어인 "협대역 신호(narrowband signal)"와 구별되어야 한다.
다음은, 시간 영역 대 주파수 영역 변환기(120)가 다음과 같이 입력 신호에 대해 FFT 동작을 수행한다.
Figure 112008078517505-pct00001
여기서 Y(k,m)은 k번째 블록 FFT 출력이고, r n 은 수신된 데이터이며, N은 FFT의 크기이다. 일반적으로, r n 은 검출될 잡음과 협대역 신호로 이루어진다. 하지만, 또 다른 더 넓은 대역 신호가 또한 존재할 수 있다.
FFT가 수행된 후, 스펙트럼 평균화기(130)가 다음과 같이 K개의 샘플에 대해 평균을 구한 수신된 전력 스펙트럼인 P(k,m)을 계산한다.
Figure 112008078517505-pct00002
이러한 스펙트럼을 추정하는 하나의 대안 방식은, 다음과 같이 시간 영역에서 주파수 영역으로의 변환기(120)의 FFT의 주파수 저장소(bin)들 각각에 대해 1차 필터들을 사용하는 것이다.
Figure 112008078517505-pct00003
여기서 δ는 상수이다{망각 인자(forgetting factor)}.
시스템(100)에 의해 이용된 검출 방법은 랜덤 변수가 가우시안 분포를 가지는 것으로 모델화된다면, 대부분의 샘플이 평균값으로부터 3개의 표준 편차 내에 있게 된다는 원리를 인지한다. 이러한 범위 밖에 있는 샘플들은 "영역 외의 것(outlier)"으로 간주된다. 본 출원의 경우, 입력 신호가 없을 때 시스템(100)에 의해 측정된 신호가 잡음이라고 간주할 수 있다. 이 잡음은 가우시안 분포를 따른다. 하지만, 일반적으로 협대역 신호의 전력 스펙트럼은 가우시안이 아니다. 그러므로, 표준 "영역 외의 것" 검출은 직접적으로 적용 가능하지 않다. 다음 절들은 이용되는 검출 방법에 관한 이론적 배경을 제공한다.
랜덤 변수인 y=x2에 관한 확률 밀도 함수(pdf: probability density function)는 다음과 같이 주어지고, 여기서 x는 분산이 σ2인 0 평균(zero mean) 정규 랜덤 변수(가우시안)이다.
Figure 112008078517505-pct00004
이로부터, 2개의 랜덤 변수의 합의 확률 밀도 함수는 그것들이 확률 밀도 함수의 콘볼루션(convolution)이라는 사실을 사용하여, K=1에 관한 P(k,m)의 확률 밀도 함수가 다음과 같다는 사실을 발견한다.
Figure 112008078517505-pct00005
동일한 원리를 사용하여, K>1에 관해서는
Figure 112008078517505-pct00006
라는 사실이 보여질 수 있고, 여기서 λ= K/(2σ2)이다. 이 확률 밀도 함수는 보통 얼랑(Erlang) 밀도 함수라고 알려져 있다. 누적 분포 함수(CDF: cumulative distribution function)는 또한
Figure 112008078517505-pct00007
로 주어지고, 여기서 Γ()는 불완전한 감마 함수이다. f(P)의 평균(mean)과 분산(variance)은
Figure 112008078517505-pct00008
Figure 112008078517505-pct00009
과 같이 주어진다.
그러므로, 평균을 더 많이 구할수록(K를 증가시킬수록), 분산은 0에 접근하게 된다. K가 크다면, 이 밀도는 위에서 표시된 것처럼, 가우시안 밀도 함수로 근사될 수 있지만, 분산은 0에 접근하여 검출을 위해 가우시안 가정(Gaussian Assumption)을 사용하기 어렵게 한다.
전술한 CDF로부터 검출시 교환(tradeoff)이 이루어질 수 있음을 알 수 있게 된다. 검출 기준을 P>2ασ2(여기서, α는 임계 상수)라고 정의한다면, 놓친 검출의 확률, 올바른 검출의 확률, 및 잘못된 검출의 확률이 다음과 같이 기술될 수 있다.
Figure 112008078517505-pct00010
여기서, N은 FFT의 크기이고, M은 협대역 신호에 의해 걸쳐진 주파수 저장소의 개수이다. 일정한 성능 기준이 주어지면, 임계 상수와 요구된 평균화 시간(K)에 관한 것을 해결하려고 시도할 수 있다. 하지만, 닫힌-형태의(closed-form) 해결책은 존재하지 않는다.
다시 도 1로 돌아가면, 평균화기(130)로부터의 평균화된 전력 스펙트럼의 추가 스펙트럼 평균화가, ΔF1>ΔF3인 대역폭(ΔF3)을 가지는 필터(140)에 의한 필터링인 P(k,m)에 의해 달성된다. 이상적으로, 필터(140)는 주파수 채널 내에서 존재(또는 부재)가 검출되는 협대역 신호의 예상 스펙트럼을 매칭하는 형태를 가져야 한다. 그러한 경우의 필터(140)는 위너(wiener) 필터이다. 하지만 검출되는 협대역 신호의 송신기와 시스템(100) 사이의 주파수 선택적 다중경로(multipath){예컨대, 레일리(Rayleigh) 페이딩}가 존재할 때에는, 예상 스펙트럼이 알려져 있지 않다. 따라서, 필터(140)는 대역폭(ΔF3)을 지닌 간단한 직사각형 필터일 수 있다. 유익하게, 필터 대역폭인 ΔF3는 존재(또는 부재)가 검출되는 협대역 신호의 대역폭(ΔF2)과 거의 같다. 즉, 필터(140)의 대역폭(ΔF3)이 존재(또는 부재)가 검출될 협대역 신호의 대역폭(ΔF2)과 가깝게 매칭될수록, 시스템은 더 나은 성능을 보여준다. 도 1의 실시예에서, 유익하게 필터(140)는 길이가 N이고, M개의 0이 아닌 값들을 지닌 디지털 필터이고, 여기서 M은 검출될 협대역 신호에 의해 걸쳐지는 주파수 저 장소의 개수이다. 통상적인 경우(예컨대, 6㎒ 채널에서 350㎑의 신호를 검출하는 것), M<N/10이다.
그 다음, 통계값 계산기(150)가 필터링되고, 평균화된 전력 스펙트럼의 일부 통계값을 계산한다. 특히, 통계값 계산기(150)는 필터링되고 평균화된 전력 스펙트럼의 평균과 수정된 표준-편차(SD: standard-deviation)를 계산한다. 종래의 SD는 큰 더 좁은 대역의 신호들의 존재시 치우치게 되고, 따라서 사용하기에 양호한 통계값이 아니다. 통계값 계산기(150)는 평균(μk)과 수정된 분산(βk)을 다음과 같이 계산한다.
Figure 112008078517505-pct00011
전술한 확률 함수들을 사용함으로써, 검출기(160)는
Figure 112008078517505-pct00012
일 때, 주파수 채널에서 협대역 신호의 존재를 검출하고, 여기서 k1과 k2는 바라는 성능 기준을 얻기 위해 선택된 상수들이다. 즉, k1과 k2는 놓친 검출의 확률, 올바른 검출의 확률, 및 잘못된 검출의 확률 사이의 바라는 교환을 만들어내기 위해 선택된다.
Figure 112008078517505-pct00013
이고, 여기서 SNR은 협대역 신호의 신호대 잡음비라는 사실을 주목하라.
Figure 112008078517505-pct00014
과
Figure 112008078517505-pct00015
는 각각 주파수 저장소에 기초한 배경 신호(잡음)와 더 좁은 대역 신호의 분산(전력)이다(총 입력 전력은
Figure 112008078517505-pct00016
이다). k2=0이라고 가정하면,
Figure 112008078517505-pct00017
이다.
도 3은 비교적 넓은 주파수 대역폭(ΔF1)을 가지는 주파수 채널에서 비교적 좁은 대역폭(ΔF2)을 가지는 신호의 존재를 검출하는 방법(300)의 일 실시예를 설명하는 흐름도이다. 일 실시예에서, 방법(300)은 도 1의 시스템(100)과 같은 시스템에 의해 실행될 수 있다.
방법(300)의 제 1 단계(310)에서, 대역폭(ΔF1)을 가지는 주파수 채널에서 수신된 신호가 디지털화된다.
그 다음, 단계(320)에서 디지털화된 신호는 주파수 채널에 걸쳐 있는 N개의 디지털 주파수 영역 성분들로 변환된다. 유익하게, 고속 푸리에 변환이 이용된다.
그 다음, 단계(330)에서는 N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 전력 스펙트럼이 복수의 샘플(K)에 걸쳐 평균화된다.
단계(340)에서, N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 평균화된 전력 스펙트럼 이 대역폭(ΔF3)에 걸쳐 있는 M개의 0이 아닌 값들을 가지는 필터를 가지고 필터링되고, 여기서 N>M이며 ΔF1>ΔF3이다. 유익하게, ΔF3는 ΔF2와 거의 같다. 바람직하게, 필터는 위너 필터이다. 통상적인 경우(예컨대, 6㎒ 채널에서 350㎑의 신호를 검출하는 것), M<N/10이다.
단계(350)에서, N개의 디지털 주파수 영역 성분의 필터링되고 평균화된 전력 스펙트럼의 평균(μk), 수정된 표준 편차(βk) 및 피크값(peak value)(PMAX)이 계산된다.
마지막으로 단계(360)에서, 대역폭(ΔF2)을 가지는 협대역 신호의 주파수 채널에서의 존재가 PMAX > (k1*μk)+(k2*βk)일 때는 언제나 검출되고, 여기서 k1과 k2는 검출의 확률, 놓친 검출의 확률, 및 잘못된 경보(alarm)의 확률에 바라는 값들을 제공하기 위해 선택된다.
도 1의 시스템의 시뮬레이션은 위 수학식들을 유도하는데 있어서 만들어진 가정을 검증하기 위해 수행되었다. 도 4는 이론상 성능과 도 1의 시스템의 시뮬레이션된 성능을 비교한다. 도 4의 예에서, N=1024, M=50 및 K=100이다. 또한 k1은 1.4가 되도록 선택되고, k2는 0과 같도록 설정된다.
도 5는 표준 편차의 다양한 값들(k1,k2)에 관한 레일리 페이딩 채널을 협대역 신호가 통과하는 도 1의 시스템의 예상된(시뮬레이션된) 성능을 도시한다.
도 6은 수신된 신호대 잡음비가 0㏈일 때의 도 1의 필터의 출력에서의 스펙 트럼의 시뮬레이션된 플롯(plot)을 도시한다. 도 6은 스펙트럼의 시각적 검사가 협대역 신호의 존재를 어떻게 드러내는지를 예시한다. 이러한 프로세스는 필터링된 평균화된 전력의 피크값을 비교함으로써 자동화될 수 있다.
비록 본 명세서에 바람직한 실시예가 개시되었지만 많은 변형예가 본 발명의 개념과 범주 내에 있는 한 가능하다. 그러한 변형예는 본 명세서의 상세한 설명, 도면 및 청구항을 검사한 후 당업자에게 분명하게 된다. 그러므로 본 발명은 첨부된 청구항의 취지와 범주 내에 있는 것을 제외하고는 제한되지 않는다.
전술한 바와 같이, 본 발명은 광대역 전단을 지닌 수신기를 사용하여 더 높은 주파수 채널에서 협대역 신호의 존재를 검출하는 방법과 시스템에 이용 가능하다.

Claims (19)

  1. 대역폭(ΔF1)을 가지는 광대역 주파수 채널에서 대역폭(ΔF2)을 가지는 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템(100)(ΔF1>ΔF2)으로서,
    수신된 신호를 디지털화하고 디지털화된 신호를 출력하기 위해, 대역폭(ΔF1)을 가지는 선택된 주파수 채널에서 수신 신호를 수신하도록 적응된 수신기 전단(front-end) 섹션(110),
    상기 수신기 전단 섹션이 출력하는 디지털화된 신호를 주파수 채널에 걸치는 N개의 디지털 주파수 영역 성분들로 변환하도록 적응된 시간 영역 대 주파수 영역 변환기(120),
    복수의 샘플(K)에 걸쳐 N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 전력 스펙트럼을평균화하도록 적응된 스펙트럼 평균화기(130),
    대역폭(ΔF3)에 걸치는 M개의 0이 아닌 값들을 가지는 필터를 통해 N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 평균화된 전력 스펙트럼을 필터링하도록 적응된 필터(140)로서, 여기서 N>M이고, ΔF1>ΔF3인, 필터(140),
    N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 필터링되고 평균화된 전력 스펙트럼의 평균(μk), 수정된 표준 편차(βk) 및 피크값(PMAX)을 계산하는 통계값 계산기(150), 및
    PMAX> (k1*μk)+(k2*βk)일 때는 언제나 대역폭(ΔF2)을 가지는 협대역 신호의 주파수 채널에서 존재를 검출하도록 적응된 검출기(160)로서, k1과 k2는 검출 확률, 놓친 검출의 확률, 및 잘못된 경보(alarm)의 확률을 제공하기 위해 선택되는, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, ΔF3는 ΔF2와 같은, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 필터(140)는 위너(Wiener) 필터인, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템.
  4. 제 1항에 있어서, 시간 영역 대 주파수 영역 변환기(120)는 고속 푸리에 변환기인, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템.
  5. 제 1항에 있어서, M<N/10인, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템.
  6. 제 1항에 있어서, ΔF1은 적어도 6㎒이고, ΔF2는 350㎑ 이하인, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 수신기 전단 섹션(110)은
    RF(radio frequency) 증폭기 섹션(113)과,
    복수의 주파수 채널 중 하나를 선택된 중간 주파수(IF: intermediate frequency)로 선택적으로 변환하고, 상기 RF 증폭기 섹션의 출력에 결합된 하향 변환기(114)를
    포함하는, 복수의 주파수 채널에 걸치는 RF 튜너(112),
    상기 하향 변환기의 출력에 결합된 IF 섹션(116), 및
    상기 IF 섹션의 출력에 연결된 아날로그-디지털-변환기(118)를
    포함하는, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 RF 튜너(112)는 VHF 주파수 대역과 UHF 주파수 대역에서 주파수 채널 신호들을 선택하도록 적응된, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 시스템.
  9. 대역폭(ΔF1)을 가지는 광대역 주파수 채널에서 대역폭(ΔF2)을 가지는 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 방법(300)(ΔF1>ΔF2)으로서,
    대역폭(ΔF1)을 가지는 주파수 채널에서 수신된 신호를 디지털화하는 단계(310),
    디지털화된 신호를 상기 주파수 채널에 걸치는 N개의 디지털 주파수 영역 성분으로 변환하는 단계(320),
    N개의 디지털 주파수 영역 성분의 전력 스펙트럼을 복수의 샘플(K)에 걸쳐 평균화하는 단계(330),
    대역폭(ΔF3)에 걸치는 M개의 0이 아닌 값들을 가지는 필터를 통해 N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 평균화된 전력 스펙트럼을 필터링하는 단계(340)로서, 여기서 N>M이고 ΔF1>ΔF3인, 필터링하는 단계(340),
    N개의 디지털 주파수 영역 성분들의 필터링되고 평균화된 전력 스펙트럼의 평균(μk), 수정된 표준 편차(βk) 및 피크값(PMAX)을 계산하는 단계(350), 및
    PMAX> (k1*μk)+(k2*βk)일 때는 언제나 대역폭(ΔF2)을 가지는 협대역 신호의 존재를 주파수 채널에서 검출하는 단계(360)로서, k1과 k2는 검출 확률, 놓친 검출의 확률, 및 잘못된 경보의 확률을 제공하기 위해 선택되는, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 방법.
  10. 제 9항에 있어서, ΔF3는 ΔF2와 같은, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 방법.
  11. 제 9항에 있어서, 상기 필터는 위너 필터인, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 방법.
  12. 제 9항에 있어서, 디지털 신호를 변환하는 단계는 상기 디지털 신호에 대해 고속 푸리에 변환을 수행하는 단계를 포함하는, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위 한 방법.
  13. 제 9항에 있어서, M<N/10인, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 방법.
  14. 제 9항에 있어서, ΔF1은 적어도 6㎒이고, ΔF2는 350㎑ 이하인, 협대역 신호의 존재를 검출하기 위한 방법.
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