KR20110110704A

KR20110110704A - 분포된 스펙트럼 센싱

Info

Publication number: KR20110110704A
Application number: KR1020107023018A
Authority: KR
Inventors: 애시시 비자이 판다리판드; 홍밍 양; 요한 피. 엠. 지. 린나츠
Original assignee: 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.; 엔엑스피 비 브이
Priority date: 2008-03-18
Filing date: 2009-03-12
Publication date: 2011-10-07
Also published as: US8694274B2; TW200946925A; CN102113394B; KR101554732B1; CN102113394A; JP2011517523A; JP5781921B2; US20110022342A1; TWI476414B; WO2009115957A2; WO2009115957A3; EP2255583A2

Abstract

요약하면, 본 발명은 스펙트럼 센싱을 위한 장치, 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. 중앙 유닛과 통신할 수 있는 복수의 센싱 장치들을 사용함으로써 관심있는 신호 또는 이벤트를 검출하는 검출 절차가 제안된다. 센싱 장치들은 소프트 검출 메트릭들을 계산하고, 이러한 정보를 중앙 유닛에 통신할 수 있고, 상기 정보는 임의의 특정 규칙을 사용하여 최종 검출 결정을 내리는데 사용될 수 있다. 제안된 접근법의 시그널링 오버헤드는 하드 시그널링 접근법의 것과 동일한 차수일 수 있다. 그러나, 제안된 접근법은 더 양호한 검출 성능을 성취할 수 있다.

Description

분포된 스펙트럼 센싱{Distributed spectrum sensing}

본 발명은 일반적으로 임의의 주파수 대역에서 관심있는 신호 또는 또 다른 종류의 이벤트를 검출하는 장치, 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.

현재 스펙트럼 할당 모델들은, 예를 들면, VHF-UHF 대역들에서의 경우와 같이 공간 및 시간에 걸쳐 허가된 (1차) 스펙트럼의 이용이 충분하지 않다. 이것은, 유연한 스펙트럼 이용 모델들에 대한 관심을 커지게 하고 있다. 그러한 하나의 모델은 1차 무선 시스템에 대해 허가된 스펙트럼의 2차 이용을 제공한다. 2차 이용은 2차 인지 무선 시스템(cognitive wireless system)에 의해 가능하게 된다. 2차 인지 무선 시스템의 동작은 1차 시스템 사용자들에게 해로운 간섭을 야기해서는 안 된다. 2차 인지 무선 시스템이 1차 사용자 전송들에서 사용되지 않은 스펙트럼들의 일부분들 상에서 동작한다면, 이러한 요건이 충족될 수 있다. 이러한 일부분들을 결정하기 위해, 1차 사용자 활동에 대한 스펙트럼이 모니터링된다. 이것은 스펙트럼 센싱에 의해 이루어진다.

에너지 검출은, 알려진 대역폭의 신호가 관심있는 주어진 스펙트럼 영역에 존재하는지 여부를 단일의 센싱 유닛에 의해 결정하는데 사용될 수 있다. 신호 특성들 및 더 높은 차수의 통계적 속성들을 활용하는 더욱 개선된 검출 기술들이 고려되어 왔다. 인지 무선 시스템에서, 그러한 다수의 센싱 유닛들이 이용 가능하고, 다수의 센싱 유닛들로부터의 정보를 조합함으로써 검출 성능이 개선될 수 있다.

다수의 센싱 유닛들로부터의 정보를 결합하는 2 개의 접근법들이 이제까지 제안되어 왔다. 한편으로, 각각의 센싱 유닛은 검출을 경판정(hard decision)하고 그의 이진 결과(1/0)를 중앙 유닛에 전송할 수 있고, 여기서 수신된 비트들이 결합된다. 비트들을 결합하기 위해 일반적으로 사용되는 규칙은 다수결 원칙이고, 여기서, 수신된 비트들의 다수가 1들이면, 존재하는 신호의 최종 결정이 이루어진다. 이러한 접근법의 이점은 시그널링의 양이 적다는 것이다. 그러나, 검출 경판정은 암시적인 신호 정보의 손실을 생성하고, 이는 중앙 유닛에서 다시 활용될 수 없다. 이것은 결국 최종 검출 성능에 영향을 준다.

반면에, 각각의 센싱 유닛은 다듬어지지 않은 관찰들(raw observations) 또는 일부 다른 형태의 관찰들을 중앙 유닛에 간단하게 전송할 수 있다. 이러한 접근법이 더 양호한 검출 성능을 생성할 수 있지만, 그와 수반된 시그널링의 양이 수용할 수 없을 만큼 크다.

A.Ghasemi 및 E.S.Sousa의 IEEE VTC Fall, pp. 1-6, 2006년 9월, "Impact of user collaboration on the performance of sensing-based opportunistic spectrum access"은, 에너지 값들 또는 1-비트 경판정들 중 어느 하나가 개별적인 센서들에서 중앙 퓨전 유닛에 전송되고 스펙트럼 센싱에 영향을 주도록 결합된다는 것을 개시하고 있다.

본 발명의 목적은 상술된 문제점들 중 적어도 일부를 완화하는 것이다.

이러한 목적은 제 1 항에 따른 장치, 제 8 항에 따른 시스템, 제 13 항에 따른 방법 및 제 15 항에 따른 컴퓨터 프로그램에 의해 성취될 수 있다.

따라서, 본 발명의 제 1 특징에서 장치가 제공된다. 상기 장치는, 신호를 센싱하도록 구성된 센싱 유닛, 상기 센싱된 신호 또는 그로부터 유도된 신호 성분의 다수의 샘플들에 기초하여 값을 계산하도록 구성된 제 1 계산 유닛, 상기 제 1 계산 유닛에 의해 계산된 상기 값에 기초하여 메트릭을 계산하도록 구성된 제 2 계산 유닛; 및 상기 제 2 계산 유닛에 의해 계산된 상기 메트릭을 통신하도록 구성된 통신 유닛을 포함한다. 상기 장치는, 인지 무선 시스템들 및 다른 시스템들에서 관심있는 특정 신호들 및 센서 네트워크들 및 다른 네트워크들에서 특정 이벤트들을 검출하는데 사용될 수 있다. 이는, 훨씬 더 많은 시그널링 오버헤드를 요구하지 않고 이전에 제안된 장치들보다 더 양호한 검출 성능을 가능하게 할 수 있다.

본 발명의 제 2 특징에서, 제 1 계산 유닛은 센싱된 신호 또는 신호 성분의 제곱의 샘플들의 합에 기초하여 값을 계산하도록 구성된다. 제 2 특징은 제 1 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 3 특징에서, 제 2 계산 유닛은 상기 값의 조건부 확률들에 기초하여 메트릭을 계산하도록 구성된다. 제 3 특징은 제 1 또는 제 2 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 4 특징에서, 상기 메트릭은 상이한 가설들에 관련된 값의 조건부 확률들에 의존하는 함수이다. 제 4 특징은 이전 특징들 중 임의의 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 5 특징에서, 상기 메트릭은 로그-우도비(log-likelihood ratio) 또는 우도비이다. 제 5 특징은 이전 특징들 중 임의의 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 6 특징에서, 센싱 유닛은 관찰 시간 동안 센싱된 신호 또는 신호 성분의 샘플들을 수집하도록 구성된다. 제 6 특징은 이전 특징들 중 임의의 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 7 특징에서, 센싱 유닛은 무선 신호 또는 생리학적 신호를 센싱하도록 구성된다. 제 7 특징은 이전 특징들 중 임의의 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 8 특징에서, 시스템이 제공된다. 상기 시스템은 이전 특징들 중 임의의 특징에 따른 복수의 장치들, 및 상기 장치들에 의해 통신되는 메트릭들을 수신하고, 상기 메트릭들을 조합하고, 조합된 메트릭들에 기초하여 복수의 가설들 중 참인 가설을 결정하도록 구성된 중앙 유닛을 포함한다. 상기 시스템은, 인지 무선 네트워크들에서 관심있는 임의의 신호들 또는 센서 네트워크들에서 임의의 이벤트들을 검출하도록 활용될 수 있다. 이것은, 훨씬 더 많은 시그널링 오버헤드를 요구하지 않고 이전에 제안된 시스템들보다 더 양호한 검출 성능을 제공할 수 있다.

본 발명의 제 9 특징에서, 중앙 유닛은 메트릭들을 합산 또는 곱셈함으로써 메트릭들을 결합하도록 구성된다. 제 9 특징은 제 8 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 10 특징에서, 중앙 유닛은 문턱값 규칙에 의해 결정을 내리도록 구성된다. 제 10 특징은 제 8 또는 제 9 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 11 특징에서, 상기 복수의 장치들은 인지 무선 네트워크 또는 센서 네트워크의 일부이다. 제 11 특징은 제 8 내지 제 10 특징들 중 임의의 특징과 결합된다.

본 발명의 제 12 특징에서, 상기 시스템은 관심있는 신호가 특정 주파수 대역에 존재하는지 여부를 결정하거나 특정 이벤트를 검출하도록 구성된다. 제 12 특징은 제 8 내지 제 11 특징들 중 임의의 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 13 특징에서, 방법이 제공된다. 상기 방법은, 신호를 센싱하는 단계, 상기 센싱된 신호 또는 그로부터 유도된 신호 성분의 다수의 샘플들에 기초하여 값을 계산하는 단계, 제 1 계산 단계에서 계산된 값에 기초하여 메트릭을 계산하는 단계, 및 제 2 계산 단계에서 계산된 메트릭을 통신하는 단계를 포함한다.

본 발명의 제 14 특징에서, 상기 방법은, 복수의 장치들로부터 메트릭들을 수신하는 단계, 상기 메트릭들을 결합하는 단계, 및 결합된 메트릭들에 기초하여 복수의 가설들 중 참인 가설을 결정하는 단계를 더 포함한다. 제 14 특징은 제 13 특징과 결합될 수 있다.

본 발명의 제 15 특징에서, 컴퓨터 프로그램이 제공된다. 상기 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 상에서 실행될 때 컴퓨터로 하여금 제 13 또는 제 14 특징에 따른 방법의 단계들을 수행하도록 하는 프로그램 코드 수단을 포함한다.

제안된 방법 및 컴퓨터 프로그램은 인지 무선 시스템 및 다른 시스템들에서 관심있는 임의의 신호들 또는 센서 네트워크들 및 다른 네트워크들에서 임의의 이벤트들을 검출하는데 사용될 수 있다. 제안된 방법 및 컴퓨터 프로그램은, 훨씬 더 많은 시그널링 오버헤드를 요구하지 않고 이전에 제안된 방법들 및 컴퓨터 프로그램들보다 더 양호한 검출 성능을 가능하게 할 수 있다.

부가적인 이로운 수정들은 종속항들에 규정된다.

본 발명의 이들 및 다른 특징들은 첨부한 도면들을 참조하여 이하에 기재된 실시예들로부터 명백해지고 실시예들에 의해 설명될 것이다.

본원 발명은, 훨씬 더 많은 시그널링 오버헤드를 요구하지 않고, 이전에 제안된 장치, 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램보다 더 양호한 검출 성능을 제공할 수 있다.

도 1은 제 1 실시예에 따른 예시적인 시스템의 구성을 예시한 간략한 블록도.
도 2는 제 2 실시예에 따른 예시적인 시스템의 구성을 예시한 간략한 블록도.
도 3은 제 3 실시예에 따른 예시적인 시스템의 구성을 예시한 간략한 블록도.
도 4는 제 1 내지 제 3 실시예들에 따른 예시적인 검출 절차의 단계들을 예시한 흐름도.
도 5는 제 1 내지 제 3 실시예들의 소프트웨어 기반 구현의 예를 도시한 도면.
도 6은 이전에 제안된 검출 절차들의 성능들과 비교하여 제 1 내지 제 3 실시예들에 따른 예시적인 검출 절차의 성능을 예시한 그래픽도.

도 1은, 제 1 실시예에 따른 예시적인 시스템(100)의 구성을 예시한 간략한 블록도를 도시한다. 상기 시스템(100)은 전송기(105), 영역에 걸쳐 분포된 제 1 내지 제 M 장치들(110_1 내지 110_M), 및 중앙 유닛(140)을 포함할 수 있다. 상기 장치들(110_1 내지 110_M) 각각은 안테나, 센싱 유닛, 제 1 계산 유닛, 제 2 계산 유닛 및 통신 유닛을 포함할 수 있다. 즉, 제 i 장치(110_i)는 안테나(115_i), 센싱 수신기 또는 유닛(120_i), 제 1 계산 유닛(125_i), 제 2 계산 유닛(130_i) 및 통신 유닛(135_i)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제 1 장치(110_1)는 안테나(115_1), 센싱 유닛(120_1), 제 1 계산 유닛(125_1), 제 2 계산 유닛(130_1) 및 통신 유닛(135_1)을 포함할 수 있고, 제 M 장치(110_M)는 안테나(115_M), 센싱 유닛(120_M), 제 1 계산 유닛(125_M), 제 2 계산 유닛(130_M) 및 통신 유닛(135_M)을 포함할 수 있다.

장치(110_i)는 상술된 구조와 상이한 구조를 가질 수 있다. 예를 들면, 상기 장치는, 제 1 계산 유닛(125_i) 및 제 2 계산 유닛(130_i) 양자의 기능을 갖는 단일의 계산 유닛, 또는 상기 장치(110_i)의 모든 구성요소들의 기능들을 수행할 수 있는 어떤 종류의 프로세싱 유닛을 포함할 수 있다. 일반적으로, 상기 장치들(110_1 내지 110_M) 각각은, 예를 들면, 센싱 라디오와 같은 중앙 유닛에 대한 통신 능력들을 갖는 센싱 수신기, 또는 후술되는 기능들을 수행할 수 있는 또 다른 종류의 장치일 수 있다.

상기 시스템(100)은 2차 인지 무선 시스템의 일부일 수 있다. 그러한 2차 인지 무선 시스템은, 1차 시스템 사용자들에 대한 해로운 간섭을 야기하지 않고 1차 무선 시스템에 대해 허가된 스펙트럼의 2차 이용을 가능하게 한다. 이것은, 1차 사용자 전송들에 대해 사용되지 않은 스펙트럼의 일부분들 상에서 동작함으로써 성취될 수 있다. 이러한 일부분들을 결정하기 위해, 1차 사용자 신호들은 스펙트럼 센싱에 의해 검출될 수 있다. 즉, 이것은, 관심있는 신호가 임의의 주파수 대역에 존재하는지 여부를 결정할 수 있다.

1차 사용자 신호 검출의 문제점은 이진 가설 테스팅 문제점(2 개의 가설들, 관심있는 신호가 존재(H₁에 의해 표시된 가설) 또는 단지 잡음이 존재(H₀에 의해 표시된 가설) 중 어느 가설이 참인지를 결정)으로서 고려될 수 있다. 신호 존재는 이하에 더 상세하게 기재되는 시스템(100)의 M 개의 장치들(110_1 내지 110_M)에 의해 검출될 수 있다.

관심있는 신호는 전송기(105)에 의해 전송될 수 있고, 예를 들면, VHF 대역 또는 UHF 대역에서의 신호와 같은 무선 주파수(RF) 신호일 수 있다. 예를 들면, 마이크로웨이브 신호가 전송될 수 있다. 상기 장치들(110_1 내지 110_M) 각각은 전송기(105)에 의해 전송된 신호를 수신 또는 센싱할 수 있다. 즉, 센싱 유닛들(120_1 내지 120_M) 각각은 안테나들(115_1 내지 115M) 중 대응하는 하나에서 수신된 전송된 신호를 각각 수신 또는 센싱할 수 있다. 또한, 센싱 유닛들(120_1 내지 120_M) 각각은 센싱된 신호를 샘플링할 수 있다. 이것은, 각각의 전단(front-end)이 안테나들(115_1 내지 115_M) 중 안테나를 수용한 후에 아날로그 신호를 샘플링함으로써 이루어질 수 있다. 그후, 센싱된 신호의 샘플들은 관찰 시간 동안 수집될 수 있다. 이것은, 센싱 유닛들(120_1 내지 120_M)에서 나이키스트 주파수(Nyquist frequency) 또는 더 높은 주파수에서의 센싱된 신호를 샘플링함으로써 성취될 수 있다. 즉, 오버샘플링이 가능하다. 수신되거나 센싱된 신호의 수집된 샘플들은 r_ik로 나타내고, 아래첨자 i는 제 i 센싱 유닛(120_i)을 나타내고, 아래첨자 k는 샘플 인덱스를 나타낸다.

2 개의 가설들(H₁ 및 H₀) 하에서 제 i 센싱 유닛(120_i)에서 샘플링된 센싱된 신호는 각각 다음과 같이 쓸 수 있다.

[수학식 1]

여기서, s_ik는 제 i 센싱 유닛(120_i)에서의 제 k 신호 샘플을 나타내고, n_ik은 제 i 센싱 유닛(120_i)에서의 제 k 독립 가우시안 잡음 샘플을 나타낸다.

신호 샘플들(r_ik)은 제 i 센싱 유닛(120)에서 i 번째 제 1 계산 유닛(125_i)으로 제공될 수 있고, 그후 예를 들면, 다음의 수학식에 따라 수량 또는 값(E_i)을 계산하는데 사용될 수 있다.

[수학식 2]

여기서, Λ은 시간-대역폭 프로덕트(time-bandwidth product)를 나타내고, N₀은 잡음 전력을 나타내고, W는 신호 대역폭을 나타낸다. 수학식 2에 따른 값(E_i)의 계산은, 예를 들면, i 번째 제 1 계산 유닛(125_i)의 제곱 및 합산 유닛을 사용하여 수행될 수 있다.

E_i은 랜덤 변수를 나타내고, 가설에 의존하여 상이한 분포 함수를 갖는다. 가설(H₀) 하에서 E_i은 2Λ 자유도를 갖는 중앙의 카이-스퀘어 분포(chi-square distribution)를 가질 수 있다. 가설(H₁) 하에서 E_i은 2Λ 자유도 및 비중심 파라미터(2ρ_i)를 갖는 비중앙의 카이-스퀘어 분포를 가질 수 있고, 여기서 ρ_i는 신호 대 잡음비(SNR)이다. 즉, H₀ 이 주어지면, E_i의 확률 분포는 중앙의 카이-스퀘어 분포일 수 있고, H₁ 이 주어지면, E_i의 확률 분포는 비중앙의 카이-스퀘어 분포일 수 있다.

수학식 2에 따라 계산된 값(E_i)에 기초하여, i 번째 제 2 계산 유닛(130_i)은, 예를 들면, 다음의 수량 또는 소프트 메트릭을 계산할 수 있다.

[수학식 3]

여기서,

및

는 H₀ 및 H₁가 주어진 E_i의 각각의 확률들이다. 즉,

는 가설(H₀)이 참인 조건 하에서 조건부 확률을 나타내고,

는 가설(H₁)이 참인 조건 하에서 조건부 확률을 나타낸다.

및

는 가설들(H₀ 및 H₁) 하에서 E_i의 확률 분포 함수들에 기초하여 각각 계산될 수 있다. 그후, 메트릭(D_i)은 상기 수학식 3에 따라 계산될 수 있다. 그러나, 대안적인 메트릭들은 다른 수학식들에 따라 계산될 수 있다. 예를 들면, 메트릭(D_i)은 로그-우도비 대신에 우도비에 기초하여 계산될 수 있다. 이러한 경우에, 메트릭(Di)은, 예를 들면, 다음의 수학식에 따라 계산될 수 있다.

[수학식 3']

또한, 우도비들 뿐만 아니라

및

에 적절히 의존하는 다른 함수들이 상기 계산들에서 활용될 수 있다. 또한, 그러한 함수들의 적절히 양자화된 버전들을 사용하는 것이 가능하다.

상기 수학식 3에 따른 메트릭(D_i)의 계산은 나눗셈 함수 및 로그 함수를 수반할 수 있다. 이러한 함수들은, 그들을 계산할 수 있는 표준 함수 블록들을 사용함으로써 구현될 수 있다. 그러한 블록들은 제 2 계산 유닛(130_i)의 일부일 수 있다. 메트릭(D_i)이 상이한 방식으로 계산되는 경우에, 다른 함수들이 수반될 수 있다. 예를 들면, 로그-우도비 대신에 우도비를 사용할 때, 나눗셈 함수만 수반될 수 있다. 따라서, 이러한 경우에, 간단한 제산기(divider)로 충분할 수 있다.

제 2 계산 유닛(130_i)에 의해 계산된 메트릭(D_i)은 통신 유닛(135_i)에 제공될 수 있다. 통신 유닛(135_i)은 메트릭(D_i)을 중앙 유닛(140)에 통신할 수 있다. 즉, 이러한 메트릭은 장치(110_i)에서 중앙 유닛(140)으로 시그널링될 수 있다. 장치들(110_1 내지 110_M)은 규정된 프로토콜 하에서 중앙 유닛(140)과 통신할 수 있다. 통신될 정보 요소가 지정될 수 있다. 예를 들면, 이는, 수학식 3 또는 수학식 3'에 따라 계산된 바와 같은 소프트 정보 또는 메트릭(D_i)일 수 있다. 통신은 무선 또는 유선 통신일 수 있다.

장치들(110_1 내지 110_M)로부터 통신된 정보, 즉, 메트릭들(D₁ 내지 D_M)은 중앙 유닛(140)에서 수신 및 수집될 수 있다. 그후, 통신된 정보가 결합될 수 있다. 예를 들면, 메트릭들(D₁ 내지 D_M)이 합산될 수 있다. 결합된 정보에 기초하여, 관심있는 신호의 최종 검출이 수행될 수 있다. 다시 말해서, 중앙 유닛(140)은, 가설(H₁)이 참인지, 즉, 관심있는 신호가 존재하는지, 또는 가설(H₀)이 참인지, 즉, 어떠한 잡음도 존재하지 않는지를 결정할 수 있다. 예를 들면, 다음의 결정 규칙이 H₁ 또는 H₀를 참으로 선언하는데 사용될 수 있다.

[수학식 4]

상기 수학식 4에 따라, 벡터

에 의존하는 최종 결정 통계(D_s)는 M 개의 장치들(110_1 내지 110_M)로부터의 메트릭들(D₁ 내지 D_M)의 합으로서 결정될 수 있다. 벡터

의 성분들은 상기 수학식 2에 따라 계산된 값들일 수 있다. 즉, 벡터

는 M 개의 제 1 계산 유닛들(125_1 내지 125 M)에 의해 계산된 값들(E₁ 내지 E_M)의 세트를 포함한다. 따라서, 다음의 관계식을 적용할 수 있다.

[수학식 5]

상기 수학식 4에서, 벡터

는 최종 결정 통계(D_S)가 값들(E₁ 내지 E_M)의 함수일 수 있다는 것을 나타내도록 명시적으로 기록된다. D_S를 결정한 후에, 이러한 최종 통계는 검출 문턱값 ζ과 비교될 수 있다. D_S가 ζ 이상이면, 가설(H₁)이 참인 것으로 선언될 수 있다. D_S가 ζ 미만이면, 가설(H₀)이 참인 것으로 선언될 수 있다. 검출 문턱값 ζ은 시스템(100)의 검출 성능을 최적화하도록 선택될 수 있다. 이는 선험적으로 계산될 수 있고, 또한 시스템(100)이 동작하면서 적응될 수 있다.

수학식 4에 따라, 최종 결정 통계(D_S)는 D_i들의 합으로서 계산될 수 있고, 그후 검출 문턱값 ζ과 비교될 수 있다. 이러한 연산들은, 예를 들면, 합산 및 비교 유닛에 의해 실시될 수 있다. D_S의 결과적인 값이 검출 문턱값 ζ 이상이면, 그러한 유닛의 출력은 1일 수 있고, 그렇지 않다면 0일 수 있다. 또한, 검출 문턱값 ζ 이상인 D_S의 값에 대해 출력은 0일 수 있고, 그렇지 않다면 1일 수 있다. 또한, 1 및 0 이외의 출력들은 D_S의 상이한 값들과 연관될 수 있다.

상술된 바와 같이, 메트릭(D_i)이 로그-우도비에 기초하여, 즉, 수학식 3에 따라 계산되면, 최종 결정 통계 D_S는 D₁ 내지 D_M를 합산함으로써 결정될 수 있다. 메트릭(D_i)이 또 다른 적절한 함수에 기초하여 계산되는 경우에, 상기 결정은 상이한 방식으로 수행될 수 있다. 결정의 종류는 메트릭(D_i)의 계산 종류에 의존하여 선택될 수 있다. 예를 들면, 로그-우도비 대신에 우도비가 활용되면, 즉, 메트릭(D_i)이 수학식 3'에 따라 계산되면, 최종 결정 통계 D_S는 D₁ 내지 D_M를 곱셈함으로써 결정될 수 있다. 이러한 경우에, 예를 들면, H₁ 또는 H₀ 중 어느 하나가 참이라고 선언하기 위해 다음의 결정 규칙이 사용될 수 있다.

[수학식 4']

상술된 검출 절차의 결과로서, 중앙 유닛(140)은 가설(H₀) 또는 가설(H₁)이 참으로 선언되는지 여부를 나타내는 값을 결정할 수 있다. 예를 들면, 중앙 유닛(140)은 H₀가 참으로 선언되면 값 0을 결정하고, 그 역으로, H₁가 참으로 선언되면 값 1을 결정한다. 다른 값들은 또한 가설들(H₀ 및 H₁)과 연관될 수 있다. 중앙 유닛(140)은 결정된 값을 출력할 수 있다.

수행된 검출 절차의 결과, 예를 들면, 중앙 유닛(140)에 의해 결정된 값에 기초하여, 예를 들면, 2차 사용자 전송을 수행하기를 원하는 무선 장치와 같은 장치는, 어떠한 1차 사용자 전송도 임의의 주파수 대역에서 일어나지 않으면 이 주파수를 액세스하도록 허용될 수 있다. 그렇지 않다면, 상기 장치는 임의의 주파수 대역을 액세스하도록 허용되지 않을 수 있다. 즉, 무선 액세스는 검출 절차의 결과에 기초하여 제어될 수 있다. 그러한 제어는 중앙 유닛(140) 또는 도 1에 도시되지 않은 부가적인 제어 유닛에 의해 수행될 수 있다. 후자의 경우에, 부가적인 제어 유닛은, 예를 들면, 중앙 유닛(140)에 의해 결정되고 출력된 값에 기초하여 제어를 수행할 수 있다.

상기 설명에 따라, 센싱된 신호의 샘플들(r_ik)이 수집될 수 있다. 즉, i 번째 제 1 계산 유닛(125_i)은 센싱된 신호의 다수의 샘플들에 기초하여 값(E_i)을 계산할 수 있다. 그러나, 센싱된 신호로부터 유도된 신호 성분의 샘플들이 수집되고, 값(E_i)이 이러한 샘플들에 기초하여 계산되는 것이 또한 가능하다. 예를 들면, 센싱된 신호에 임베딩된 파일럿 성분의 샘플들이 수집되고 값(E_i)을 계산하는데 사용될 수 있다. 신호 성분은 i 번째 제 1 계산 유닛(125_i)에서 센싱된 신호로부터 추출될 수 있다. 그러한 임의의 개별 유닛이 도 1에 도시되지 않지만, 이것은, 신호 성분을 i 번째 제 1 계산 유닛(125_i)에 제공하는 개별 유닛에서 추출될 수 있다.

또한, 관심있는 신호를 검출하기 위한 검출 절차는, 예를 들면, 무선 신호와 같은 단일의 1차 신호가 도 1에 도시된 전송기(105)와 같은 단일의 전송기에 의해 전송되는 예시적인 구성과 관련하여 상술되었다. 그러나, 검출 절차는, 즉, 다수의 신호들의 집합이 발생할 때, 복수의 1차 신호들이 하나 이상의 전송기들에 의해 전송되는 구성들에 적용될 수 있다. 즉, 이것이 도 1에 도시되지 않지만, 복수의 전송기들이 존재할 수 있다.

도 2는 제 2 실시예에 따른 예시적인 시스템(200)의 구성을 예시하는 간략한 블록도를 도시한다. 상기 시스템(200)은 복수의 장치들, 예를 들면, 제 1 내지 제 3 장치들(210_1 내지 201_3), 및 중앙 유닛(240)을 포함할 수 있다. 상기 장치들(210_1 내지 210_3)은 도 2에 도시된 바와 같이 사람의 몸체에 걸쳐 분포된 센서 네트워크 또는 다른 종류의 네트워크의 일부일 수 있다. 상기 장치들(210_1 내지 210_3) 각각은 제 1 실시예에 따른 시스템(100) 내의 상기 장치들(110_1 내지 110_M)의 구성요소와 유사한 구성요소들을 포함할 수 있다. 즉, 각각의 장치는 안테나 또는 결합 유닛, 센싱 유닛, 제 1 계산 유닛, 제 2 계산 유닛 및 통신 유닛을 포함할 수 있다.

제 2 실시예는, 무선 신호들보다는 이벤트들의 검출을 수반하는 점에서 제 1 실시예와 상이하다. 예를 들면, 심장 박동, 두뇌 전기 활동 또는 근육 활동과 같은 일부 생리학적 파라미터가 검출될 수 있다. 그러한 파라미터는, 원하는 양을 측정할 수 있는 감지 센서들의 세트를 포함하는 센서 네트워크에 의해 검출될 수 있다. 예를 들면, 심전도(ECG) 신호들, 뇌전도(EEG) 신호들 및/또는 근전도(EMG) 신호들과 같은 생리학적 신호들을 센싱할 수 있는 센서들을 포함하는 센서 네트워크가 사용될 수 있다.

제 2 실시예에 따른 센서 네트워크의 장치들 또는 센서들은, 예를 들면, 사람 또는 동물 몸체에 걸쳐 분포될 수 있다. 이러한 경우에 가설(H₁)은 생리학적 소스 또는 파라미터의 존재(발생), 또는 정상값으로부터의 편차(deviation)를 나타낸다. 반면에, 가설(H₀)은 그의 부재(absence)를 나타내거나 정상 상태인 것을 나타낼 수 있다. 예를 들면, H₀ 및 H₁는 사람의 정상 심장 박동 및 심장 부정맥을 나타낼 수 있다.

제 1 실시예와 연관하여 기재된 단계들은 명명법에서 적절한 변화들과 여전히 유사하고, 차이점은, 가설들(H₀ 및 H₁) 하에서 기본적인 확률 분포들이 검출될 이벤트의 통계적 성질에 의존하여 상이할 수 있다는 것이다.

도 3은 제 3 실시예에 따른 예시적인 시스템(300)의 구성을 예시하는 간략한 블록도를 도시한다. 상기 시스템(300)은 복수의 장치들, 예를 들면, 제 1 및 제 2 장치들(310_1 및 310_2), 및 중앙 유닛(340)을 포함할 수 있다. 상기 장치들(310_1 및 310_2)은, 예를 들면, 주변 가정 환경과 같이 사람 또는 동물의 환경에 분포된 센서 네트워크의 일부일 수 있다. 예를 들면, 상기 장치들(310_1 및 310_2)은 도 3에 도시된 바와 같은 사람의 몸체 옆에 배치될 수 있다. 장치들(310_1 및 310_2) 각각은 제 1 실시예에 따른 시스템(100)의 장치들(110_1 및 110_M)의 것과 유사한 구성요소들을 포함할 수 있다. 즉, 각각의 장치는 안테나 또는 결합 유닛, 센싱 유닛, 제 1 계산 유닛, 제 2 계산 유닛 및 통신 유닛을 포함할 수 있다.

제 3 실시예는 제 2 실시예와 유사하다. 이러한 실시예에서, 생리학적 소스 또는 파라미터보다는 인간 또는 동물의 존재 또는 부재가 검출될 수 있다. 더욱 상세하게, 사람 또는 동물의 몸체가 특정 영역에 존재하는지 여부가 검출될 수 있다. 이러한 경우에, 예를 들면, 가설(H₁)은 사람의 존재를 나타낼 수 있고, 가설(H₀)은 사람의 부재를 나타낼 수 있다.

제 1 실시예에 연관하여 기재된 상기 단계들은, 명명법에서 적절한 변화들과 여전히 유사하고, 차이점은, 가설들(H₀ 및 H₁) 하에서 기본적인 확률 분포들이 검출 타겟에 의존하여 상이할 수 있다는 것이다.

도 4는, 제 1 내지 제 3 실시예들에 따른 예시적인 검출 절차의 단계들을 예시하는 흐름도를 도시한다. 도시된 단계들은, 제 1 실시예에 따른 상술된 검출 절차를 수행할 때 도 1에 도시된 시스템(100)의 장치들(110_1 내지 110_M) 및 중앙 유닛(140)에 의해 실행될 수 있다. 도시된 단계들은 또한, 제 2 실시예에 따른 검색 절차를 수행할 때 시스템(200)의 대응하는 요소들에 의해 실행되고, 또는 제 3 실시예에 따른 검색 절차를 수행할 때 시스템(300)의 대응하는 요소들에 의해 실행될 수 있다.

검색 절차(400)의 단계(S405)에서, 각각의 장치는 신호를 측정할 수 있다. 즉, 각각의 장치는 신호를 센싱하고 이를 샘플링할 수 있다. 예를 들면, 전송된 신호 또는 생리학적 신호가 센싱될 수 있다. 단계(S410)에서, 각각의 장치는 수학식 2에 의해 주어진 값을 계산할 수 있다. 단계(S415)에서, 각각의 장치는 예를 들면, 수학식 3에 의해 주어진 메트릭을 계산할 수 있다. 단계(S420)에서, 각각의 장치는 각각의 계산된 메트릭을 통신할 수 있다. 단계(S425)에서, 중앙 유닛은 상기 장치들로부터 통신된 메트릭들을 수신할 수 있다. 단계(S430)에서, 중앙 유닛은, 예를 들면, 수학식 4에 의해 주어진 최종 결정 통계(D_s)를 계산할 수 있다. 단계(S435)에서, D_s가 검출 문턱값 ζ 이상인지 여부가 결정될 수 있다. 단계(S435)의 결정이 긍정("예")이면, 단계(S435)에서 가설(H₁)이 참인 것으로 선언될 수 있다. 단계(S435)의 결정이 부정("아니오")이면, 단계(S445)에서 가설(H₀)이 참으로 선언될 수 있다.

도 5는 제 1 내지 제 3 실시예의 소프트웨어 기반 구현의 예를 도시한다. 여기서, 장치(500)는, 단일의 칩 또는 칩 모듈 상에 제공될 수 있고, 메모리(MEM)(510)에 저장된 제어 프로그램의 소프트웨어 루틴들에 기초하여 제어를 수행하는 제어 유닛을 갖는 임의의 프로세서 또는 컴퓨터 엔티티일 수 있는 프로세싱 유닛(PU)(505)을 포함한다. 프로그램 코드 명령들은, 도 4와 연관하여 기재되거나 청구항들에서 규정된 바와 같은 프로세싱 단계들을 수행하기 위해 MEM(510)으로부터 불려오고, PU(505)의 제어 유닛에 로딩된다. 도 4의 흐름도에 도시된 프로세싱 단계들 또는 유사한 프로세싱 단계들은 입력 데이터(DI)에 기초하여 수행될 수 있고, 출력 데이터(DO)를 생성할 수 있다. 입력 데이터(DI)는 센싱된 신호들에 대응할 수 있고, 출력 데이터(DO)는 복수의 가설들 중 참인 가설을 나타내는 결정 결과에 대응할 수 있다.

제안된 검출 절차의 이점들은, 그의 검출 성능을 단일의 센싱 유닛을 각각 갖는 5 개의 장치들을 포함하는 시스템에서 하드 검출을 사용하는 검출 절차의 성능과 비교할 때 명백해진다. 분명한 성능 이득을 볼 수 있다. 그러한 성능 이득은, 단일의 센싱 유닛을 갖는 단지 하나의 장치를 포함하는 시스템과의 비교에서도 볼 수 있다.

시스템의 검출 성능은, 분실된 검출의 세트 확률(P_md)에 대해 성취된 거짓 경보의 확률(P_fa)과 관련하여 측정될 수 있다. 예를 들면, P_md = 10^-3으로 설정될 수 있다.

도 6은, 이전에 제안된 검출 절차들의 성능과 비교하여 제 1 내지 제 3 실시예들에 따른 예시적인 검출 절차의 성능을 예시하는 그래프(600)를 도시한다. 도시된 그래프(600)는, P_md = 10^-3으로 설정될 때, 신호 대 잡음비(SNR)에 의존하는 상이한 접근법들의 성취된 P_fa를 도시한다. 곡선(605)은, 단일의 센싱 유닛 또는 센서를 갖는 단지 하나의 장치를 포함하는 시스템에서 하드 검출을 사용하는 이전에 제안된 검출 절차의 P_fa를 예시한다. 곡선(610)은, 단일의 센서 유닛 또는 센서를 각각 갖는 5 개의 장치들을 포함하는 시스템에서 하드 검출을 사용하는 이전에 제안된 검출 절차의 P_fa를 예시하고, 여기서, AND 결합이 이러한 장치들에 의해 출력된 값들에 적용된다. 곡선(615)은, 단일의 센싱 유닛 또는 센서를 각각 갖는 5 개의 장치들을 포함하는 시스템에서 하드 검출을 사용하는 이전에 제안된 검출 절차의 P_fa를 예시하고, OR 결합이 이러한 장치들에 의해 출력된 값들에 적용된다. 곡선(620)은, 단일의 센서 유닛 또는 센서를 각각 갖는 5 개의 장치들을 포함하는 시스템에서 제 1 내지 제 3 실시예들에 따른 예시적인 검출 절차의 P_fa를 예시한다. 도시된 곡선들은 지원하는 시뮬레이션 결과들을 예시한다.

거짓 경보의 확률(P_fa)이 이전에 제안된 검출 절차들보다 제 1 내지 제 3 실시예들에 따른 검출 절차에서 상당히 낮을 수 있다는 것이 그래프(600)로부터 명백하다. 이것은, 비어 있는 스펙트럼이 차지하고 있다고 거짓으로 선언할 확률이 낮기 때문에, 예를 들면, 제 1 내지 제 3 실시예들에 따른 검출 절차를 사용하는 인지 무선 시스템과 같은 시스템이 비어 있는 스펙트럼을 액세스할 기회를 더 많이 가질 수 있다는 것을 의미한다. 따라서, 그의 성능이 더 양호할 수 있다.

제 1 내지 제 3 실시예들에 따른 검출 절차는, 곧 있을 WRAN(Wireless Regional Area Network)에 대한 IEEE 802.22 표준이 완성되면 일어날 수 있는 개선들에 적용될 수 있다. 미래의 표준화는 UHF 대역들/TV 화이트 스페이스에서의 접속 애플리케이션들(예를 들면, 휴대용 장치들)을 목표로 한다는 것이 예상되고, 여기서, 제안된 검출 절차는 큰 관심거리일 것이다. 제안된 검출 절차는, 미래에 표준화될 수 있는 넓은 부류의 인지 무선 시스템들 및 다른 시스템들에 더욱 일반적으로 적용될 수 있다.

특히 미래의 무선 시스템들이 사실상 인지적인 것으로 예상되기 때문에, 분산 스펙트럼 센싱에 대한 소프트 정보를 시그널링 및 결합하는 제시된 해결책을 활용하는 다양한 애플리케이션들이 고려될 수 있다. 제안된 검출 절차는 일반적으로, 관심있는 신호들의 신호 환경 검출 형태 및 관심있는 임의의 스펙트럼에 존재하는 간섭을 이해하도록 적용될 수 있다. 이는, 예를 들면, 이벤트 검출과 같은 애플리케이션들에서 다양한 센서 네트워크에 의해 사용될 수 있다.

본 출원에서, 다수의 장치들 또는 중앙 유닛에 대한 통신 기능들을 갖는 센서들을 포함하는 인지 무선 시스템들에 대한 검출 절차가 제안된다. 이러한 검출 절차는, 예를 들면, 인지 무선 네트워크에 의해 관심있는 임의의 신호들을 검출하는 스펙트럼 센싱 방법에서 사용될 수 있다. 규칙들 및 시그널링 프로토콜들은, 관심있는 신호가 임의의 주파수 대역에 존재하는지 여부를 결정하거나 임의의 이벤트를 검출하는데 사용될 수 있다. 제안된 검출 절차는 영역에 걸쳐 분포된 다수의 장치들에서 활용될 수 있다. 상기 장치들 각각은 신호 검출 또는 센싱을 수행하고, 관찰 시간 동안 수신된 신호 샘플들을 수집하고, 소프트 검출 메트릭(예를 들면, 우도비, 로그-우도비 또는 또 다른 적절한 함수)을 계산하고, 소프트 검출 메트릭을 중앙 유닛에 전송/시그널링할 수 있다. 메트릭은 에너지 메트릭일 수 있고, 상이한 가설들에 대해 조건부일 수 있다. 다수의 장치들로부터의 소프트 검출 메트릭들은 중앙 유닛에서 수집될 수 있다. 중앙 유닛은 특정 융합 또는 결합 규칙에 의해 수집된 메트릭을 결합하고, 그후 관심있는 신호 또는 이벤트, 예를 들면, 1차 사용자 신호를 검출하기 위한 이벤트의 존재 또는 부재에 대해 최종 결정하기 위해 문턱값 규칙을 사용할 수 있다.

제안된 검출 절차는, 훨씬 더 많은 시그널링 오버헤드를 요구하지 않고 이전에 제안된 접근법들과 비교하여 더 양호한 검출 성능을 제공할 수 있다. 이것은, 검출 절차에 의해 사용된 피드백 메트릭 및 융합 규칙에 의해 가능하게 렌더링될 수 있다. 전자는 시그널링 프로토콜의 형태를 취할 수 있고, 인지 라디오들의 임의의 표준 또는 센서 네트워크들의 미래의 표준들에서 유용할 것이다.

요약하면, 본 발명은 스펙트럼 센싱을 위한 장치, 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. 중앙 유닛과 통신할 수 있는 복수의 센싱 장치들을 사용함으로써 관심있는 신호 또는 이벤트를 검출하는 검출 절차가 제안된다. 센싱 장치들은 소프트 검출 메트릭들을 계산하고, 이러한 정보를 중앙 유닛에 통신할 수 있고, 상기 정보는 임의의 특정 규칙을 사용하여 최종 검출 결정을 내리는데 사용될 수 있다. 제안된 접근법의 시그널링 오버헤드는 하드 시그널링 접근법과 동일한 차수일 수 있다. 그러나, 제안된 접근법은 더 양호한 검출 성능을 성취할 수 있다.

본 발명이 도면들 및 상기 기재로 예시 및 설명되었지만, 그러한 예시 및 설명은 예시적이거나 예로서 고려되고 비제한적인 것으로 고려된다. 본 발명은 개시된 실시예들로 제한되지 않는다.

개시된 실시예들에 대한 변동들은, 청구된 본 발명을 실시하는데 있어서 도면들, 본 개시 및 첨부된 특허청구범위의 연구로부터 당업자에 의해 이해 및 실시될 수 있다.

청구항들에서, 단어 "포함"은 다른 요소들 또는 단계들을 배제하지 않고, 부정관사 "한" 또는 "하나"는 복수를 배제하지 않는다. 단일의 프로세서, 계산 유닛, 센싱 유닛 또는 다른 유닛은 청구항들에 언급된 몇몇의 아이템들의 기능들을 수행할 수 있다. 특정 수단들이 상호 상이한 종속항들에 언급된다는 사실은, 이들 수단들의 조합이 이롭게 사용될 수 없다는 것을 나타내지 않는다.

청구된 특징들을 수행하도록 프로세서를 제어할 수 있는 컴퓨터 프로그램은 광 저장 매체 또는 다른 하드웨어의 일부 또는 다른 하드웨어와 함께 제공된 고체 상태 매체와 같은 적절한 매체 상에 저장/분배될 수 있지만, 또한 인터넷 또는 다른 유선 또는 무선 통신 시스템을 통해 다른 형태들로 분배될 수 있다. 컴퓨터용 컴퓨터 프로그램 제품은, 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터 상에서 실행될 때, 예를 들면, 도 4와 연관하여 기재된 것과 같은 프로세싱 단계들을 수행하는 소프트웨어 코드 부분들을 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은, 광 저장 매체 또는 고체 상태 매체와 같이, 소프트웨어 코드 부분들이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 매체를 더 포함할 수 있다.

청구항들 내의 임의의 참조 부호들은 특허청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다.

100: 시스템 105: 전송기
110_i: 장치 115_i: 안테나
150_i: 센싱 유닛 125_i: 제 1 계산 유닛
130_i: 제 2 계산 유닛 135_i: 통신 유닛
140: 중앙 유닛 210_1: 제 1 장치
210_2: 제 2 장치 210_3: 제 3 장치
240: 중앙 유닛 310_1: 제 1 장치
310_2: 제 2 장치 340: 중앙 유닛
500: 장치 505: 프로세싱 유닛
510: 메모리

Claims

장치(110_i)에 있어서:
신호를 센싱하도록 구성된 센싱 유닛(120_i);
상기 센싱된 신호 또는 그로부터 유도된 신호 성분의 다수의 샘플들에 기초하여 값을 계산하도록 구성된 제 1 계산 유닛(125_i);
상기 제 1 계산 유닛(125_i)에 의해 계산된 상기 값에 기초하여 메트릭(metric)을 계산하도록 구성된 제 2 계산 유닛(130_i); 및
상기 제 2 계산 유닛(130_i)에 의해 계산된 상기 메트릭을 통신하도록 구성된 통신 유닛(135_i)을 포함하는, 장치(110_i).
제 1 항에 있어서, 상기 제 1 계산 유닛(125_i)은 상기 센싱된 신호 또는 신호 성분의 샘플들의 제곱의 합에 기초하여 상기 값을 계산하도록 구성되는, 장치(110_i).
제 1 항에 있어서, 상기 제 2 계산 유닛(130_i)은 상기 값의 조건부 확률들(conditional probabilities)에 기초하여 상기 메트릭을 계산하도록 구성되는, 장치(110_i).
제 1 항에 있어서, 상기 메트릭은 상이한 가설들(hypotheses)에 관련된 상기 값의 조건부 확률들에 의존하는 함수인, 장치(110_i).
제 1 항에 있어서, 상기 메트릭은 로그-우도비(log-likelihood ratio) 또는 우도비인, 장치(110_i).
제 1 항에 있어서, 상기 센싱 유닛은 관찰 시간 동안 상기 센싱된 신호 또는 신호 성분의 샘플들을 수집하도록 구성되는, 장치(110_i).
제 1 항에 있어서, 상기 센싱 유닛은 무선 신호 또는 생리학적 신호를 센싱하도록 구성되는, 장치(110_i).
시스템에 있어서:
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 복수의 장치들(110_1,..., 110_M; 210_1, 210_2, 210_3; 310_1, 310_2); 및
상기 장치들에 의해 통신된 메트릭들을 수신하고, 상기 메트릭들을 결합하고, 상기 결합된 메트릭들에 기초하여 복수의 가설들 중 어떠한 가설이 참인지를 결정하도록 구성된 중앙 유닛(140; 240; 340)을 포함하는, 시스템.
제 8 항에 있어서, 상기 중앙 유닛은 상기 메트릭들을 합산 또는 곱셈함으로써 상기 메트릭들을 결합하도록 구성되는, 시스템.
제 8 항에 있어서, 상기 중앙 유닛은 문턱값 규칙에 의해 상기 결정을 내리도록 구성되는, 시스템.
제 8 항에 있어서, 상기 복수의 장치들은 인지 무선 네트워크(cognitive wireless network) 또는 센서 네트워크의 일부인, 시스템.
제 8 항에 있어서, 상기 시스템은 관심있는 신호가 임의의 주파수 대역에 존재하는지 여부를 결정하거나 임의의 이벤트를 검출하도록 구성되는, 시스템.
방법에 있어서:
신호를 센싱하는 단계(S405);
상기 센싱된 신호 또는 그로부터 유도된 신호 성분의 다수의 샘플들에 기초하여 값을 계산하는 단계(S410);
상기 제 1 계산 단계(S410)에서 계산된 상기 값에 기초하여 메트릭을 계산하는 단계(S415); 및
상기 제 2 계산 단계(S415)에서 계산된 상기 메트릭을 통신하는 단계(S420)를 포함하는, 방법.
제 13 항에 있어서,
복수의 장치들(110_1,..., 110_M; 210_1, 210_2, 210_3; 310_1, 310_2)로부터 메트릭들을 수신하는 단계(S425);
상기 메트릭들을 결합하는 단계(S430); 및
상기 결합된 메트릭들에 기초하여 복수의 가설들 중 어떠한 가설이 참인지를 결정하는 단계(S435, S440, S445)를 더 포함하는, 방법.
컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 상에서 실행될 때, 제 13 항 또는 제 14 항에 따른 방법의 단계들을 컴퓨터로 하여금 실행하도록 하는 프로그램 코드 수단을 포함하는, 컴퓨터 프로그램.