WO2007099250A2 - Test d'occupation d'une bande de frequences - Google Patents

Test d'occupation d'une bande de frequences Download PDF

Info

Publication number
WO2007099250A2
WO2007099250A2 PCT/FR2007/050828 FR2007050828W WO2007099250A2 WO 2007099250 A2 WO2007099250 A2 WO 2007099250A2 FR 2007050828 W FR2007050828 W FR 2007050828W WO 2007099250 A2 WO2007099250 A2 WO 2007099250A2
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
centered
signal
indicator
frequency band
function
Prior art date
Application number
PCT/FR2007/050828
Other languages
English (en)
Other versions
WO2007099250A3 (fr
Inventor
Mohamed Ghozzi
François Marx
Original Assignee
France Telecom
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by France Telecom filed Critical France Telecom
Publication of WO2007099250A2 publication Critical patent/WO2007099250A2/fr
Publication of WO2007099250A3 publication Critical patent/WO2007099250A3/fr

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/20—Monitoring; Testing of receivers
    • H04B17/26—Monitoring; Testing of receivers using historical data, averaging values or statistics

Definitions

  • the present invention relates to the detection of telecommunications signals over frequency bands of the radio-transmission spectrum.
  • the increase in telecommunications poses a problem of occupation of the radio-transmission spectrum. Indeed, many spectrum fragments are statically allocated for certain types of transmission without taking into account the actual occupancy of these frequency bands.
  • the so-called "cognitive radio” techniques aim to optimize this occupation by taking into account the operating environment and acting on the transmission parameters.
  • Databases are constituted and group parameters defining the state of the spectrum according to the geographical position.
  • the terminals are preprogrammed and must be deployed in limited areas known in advance.
  • the terminals once positioned, interrogate the databases to obtain the state of the spectrum according to their geographical location.
  • the cyclostationary nature of the telecommunications signals is used to detect their presence.
  • telecommunications signals are so-called cyclostationary signals, that is to say that they have time-dependent and periodic statistics.
  • This test is based on the decomposition of statistical parameters of the signal received in Fourier series and on the analysis of the coefficients obtained but is valid only for a single cyclic frequency. Thus, to test the presence of a telecommunications signal on a portion of the spectrum, it is necessary to repeat this test a large number of times, which requires a large computing power and takes time.
  • An advantage of the invention is in particular to solve this problem by means of a method for detecting a telecommunications signal over a frequency band.
  • the subject of the invention is a method of detecting a telecommunications signal received over a frequency band, characterized in that it comprises:
  • a step of time estimation of a centered autocorrelation function of a signal received on said frequency band a step of determining a statistical indicator representative of the cyclic nature of the centered autocorrelation function
  • This detection method is based on the analysis of the periodic character of the autocorrelation function centered by means of a statistical indicator, which makes it possible to simultaneously test the entire frequency band.
  • the step of time estimation of the autocorrelation centered function comprises a substep of segmentation of the signal into a finite number of segments of a determined duration, a sub-step of sampling each of the segments and averaging the samples of the same date of each of the segments, and a sub-step of subtracting the average of the received signal to form the centered autocorrelation estimate.
  • said substep of sampling is performed for periods corresponding to said determined duration of the segments divided by integers.
  • said subtraction subtraction comprises subtracting the average of the estimate of the autocorrelation function from the values of said estimate.
  • the step of determining the statistical indicator comprises a substep of determining a covariance matrix of the estimate of the autocorrelation function centered and a subset of step of calculating the statistical indicator from the autocorrelation centered function and the covariance matrix.
  • the statistical indicator follows a law of the so-called chi-square type.
  • the comparison step comprises comparing the statistical indicator with a threshold determined from the table of a chi-square law.
  • the occupation indicator confirms the presence of a telecommunications signal on said frequency band.
  • the step of estimating in time the autocorrelation centered function comprises a sub-step of shifting the signal received in time by a determined delay and a substep of combining the signal received with the signal shifted.
  • the method is implemented several times with different delays to form partial indicators resulting from each of the comparisons and in that the method further comprises the combination of the partial indicators to form the occupation indicator.
  • This embodiment provides a high detection accuracy.
  • the invention also relates to a device for detecting a telecommunications signal received over a frequency band, characterized in that it comprises means for:
  • the subject of the invention is also a computer program for a device for detecting a telecommunications signal comprising software instructions for implementing the steps of a detection method as mentioned previously, during a execution. of the program by a unit of calculation of such a device.
  • FIG. 1 is a flowchart of the method of the invention
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of a processing step of the method of FIG. 1;
  • FIG. 3 is a block diagram of a device adapted to implement the method of the invention.
  • a telecommunications signal can be modeled as a cyclostationary signal, that is, with time-dependent and periodic statistical parameters.
  • such a telecommunications signal has a particular signature which varies according to the type of modulation and which has one or more non-zero cyclic frequencies as a function of the parameters of the transmission such as the symbol rate, the flow rate at the chip , carrier frequency, guard intervals and others.
  • a signal is said cyclostationary in the broad sense, if and only if, its statistical parameters up to the order 2, depend periodically on time.
  • a first order statistic such as expectation, is identical for two instants shifted by a cyclic period N 0 , as appears in the following equations:
  • m r (n) m r (n + N 0 )
  • m r (n) E ⁇ r (n) ⁇
  • N 0 is the reference cyclic period
  • E is the expected expectation operator.
  • a second-order statistical parameter also depends periodically on time, so that an autocorrelation expression of the expectation is identical for two instants offset by the cyclic period N 0 , as indicated in the following equations:
  • variable T represents an autocorrelation shift.
  • a noise signal is modeled as a stationary signal, that is to say as a cyclostationary signal of zero cyclic frequency and has statistical parameters independent of time, so that:
  • This method comprises a first step 10 of receiving the signal present on a determined frequency band.
  • this step 10 includes band pass filtering performed in a conventional manner.
  • the signal thus received is then used to determine an estimate of a centered autocorrelation function during a step 12.
  • the centered autocorrelation function chosen is a centered autocovariance function. It should be noted that the autocovariance function and the autocorrelation function are identical when the received signal is a zero average signal.
  • the step 12 for estimating the centered autocovariance function comprises a substep 14 of segmentation of the received signal to form a finite number M of segments each of a duration of
  • the autocovariance function is therefore estimated over a total duration of MxN 0 of the received signal.
  • the selected reference cyclic period N 0 forms the upper limit of detection, so that the method aims to detect a cyclostationary signal of cyclic period less than N 0 .
  • the parameter M defining the number of segments is chosen according to the desired resolution and precision. The larger the number M, the higher the accuracy of the estimate, and hence the detection, increases.
  • the signal is then sampled at the cyclic period N 0 and the values of the samples are averaged during a substep 16. More precisely, the autocovariance function is calculated for samples of the same date within the segments and offset by an integer number of times N 0 .
  • the autocovariance function is estimated according to the following formula:
  • C is the estimate of autocovariance for an instant n with a time shift of T.
  • ⁇ corresponds to the estimation error made with respect to the real value of the autocovariance function, denoted C.
  • the autocovariance function is centered, that is to say, reduced by its average, during a step 18.
  • the subtraction step 18 comprises calculating the average of the vector C _ by adding the p components of the vector and then dividing the total by p. This average value is then subtracted from each of the components of the autocovariance estimate.
  • the term C directly represents the estimate of centered autocovariance.
  • FIG. 2 schematically represents the signal r (n) as well as the signal r (n + T) on which the M segments of duration N 0 are formed.
  • this estimate made for the reference cyclic period N 0 is also an estimate of the autocovariance function for any cyclic period corresponding to a fraction of the period N 0 by an integer.
  • This estimate of the autocovariance thus corresponds to the estimate of the autocovariance for all the cyclic periods N 1 equal to a fraction of the cyclic period N 0 divided by an integer index i.
  • Nj is chosen greater than at least three times the sampling period of the signal r (n).
  • N 0 of the reference cyclic period depends on several factors, and in particular on the knowledge of the environment in which the terminal operates, namely, rather low bit rate or high bit rate, as well as the type of signal expected on the terminal. frequency band evaluated.
  • the method furthermore comprises the determination of a statistical indicator £ of the cyclostationary character of the received signal, ie the cyclic character of the centered autocovariance function, during a step 20.
  • a statistical indicator £ of the cyclostationary character of the received signal ie the cyclic character of the centered autocovariance function
  • the covariance of the estimate of the autocovariance is calculated during a substep 22 with the following equations:
  • the process corresponds to the product of the signal received by itself with marked time offsets T or Y and the term (n, m) of the covariance matrix represents the value of the covariance between the sample of the process y ⁇ taken at the moment n and the sample of the process y ⁇ taken at the instant m.
  • the variables T and Y are dummy variables in the general expression of the covariance. In the embodiment described, the same offset is used and the selection of samples is done on the variable n. Of course, the opposite situation with a variable offset can also be considered.
  • the set of covariance terms is grouped according to the variables n and m in a covariance matrix named Q.
  • the method comprises a substep 24 for calculating the statistical indicator £ according to the following formula:
  • the term M corresponds to the number of segments determined during step 12 of estimation of the autocorrelation function C.
  • Q is the covariance matrix and the letter T denotes the mathematical operator of transposition.
  • C r (M) is the vector expression of the centered autocovariance function.
  • This statistical indicator H follows a so-called "chi-square" law ⁇ 1 said to p degrees of freedom that can be centered or not.
  • the number of degrees is a parameter of the chi-square law and corresponds to the number of samples used in the calculation of the estimate of the autocovariance function. If the signal received is not cyclostationary, H follows a chi-square law. Conversely, if the received signal is cyclostationary, then follows a non-centered chi-square law.
  • the value of the indicator £ thus makes it possible to evaluate the cyclic or periodic character of the estimate of the centered autocovariance, that is to say the cyclostationary character of the signal received.
  • the method then comprises a step 26 for comparing the statistical indicator with a threshold ⁇ determined according to the chi-square law. centered. This threshold ⁇ is chosen to define a probability of false detection called P fa so that:
  • the comparison step 26 results in a step 28 of determining an occupancy indicator of the frequency band evaluated by a telecommunications signal.
  • a positive occupancy indicator reflects the presence of a telecommunications signal on the evaluated frequency band.
  • the statistical indicator est is greater than the threshold ⁇ , it will be considered as following a non-centered chi-square law. This means that a telecommunications signal of cyclic period equal to one of the fractions of the period N 0 by a non-zero integer is detected on the band. As a result, the occupancy indicator is positive.
  • the statistical indicator I is below the threshold ⁇ , it will be considered as following a chi-square law. This means that no cyclostationary signal has been detected, so the occupancy indicator is negative and the frequency band is considered free.
  • the method of the invention makes it possible to detect the presence, on a given frequency band, of cyclostationary signals whose cyclic period is equal to one of the fractions of the period N 0 by a non-zero integer.
  • This detection equipment receives as input the signal r (n) which is injected into a bandpass filter 30 making it possible to retain only the frequency band on which the detection must be carried out.
  • the output signal of the bandpass filter 30 is transmitted on the two channels of a multiplier 32, one of the channels being delayed by the delay ⁇ in a module 34.
  • this multiplier 32 delivers the term y as expressed previously.
  • the output of the multiplier 32 is first introduced into a module
  • the output of the multiplier 32 is used by a module 40 for calculating the statistical indicator which implements step 20 of the method described above.
  • a comparison module 42 receives both the statistical indicator et and the estimate of the centered autocorrelation function C to perform the comparison with respect to the threshold ⁇ . as described with reference to step 26.
  • the module 42 outputs the occupancy indicator.
  • it is envisaged to have several channels in parallel, each with a different delay T, so that the method is applied with several different and predefined delays in order to obtain several partial indicators which combined, form the occupancy indicator. Such an embodiment makes it possible to obtain a more reliable detection.
  • the estimate of the centered autocovariance function is calculated between the channels shifted two by two, i.e., each channel is used with the next channel.
  • this estimate is calculated with respect to the central channel, so that each delayed channel is used with the original channel.
  • the device described can be realized in the form of an electronic circuit comprising several components or in the form of a single programmed component.
  • the steps of the previously described method can thus be executed by a computer device for detecting a telecommunications signal integrating this programmed component, under the control of software instructions. Consequently, the invention also relates to a computer program for a device for detecting a telecommunications signal comprising software instructions for executing the method previously described by the detection device.
  • the program can be stored in or transmitted by a data carrier.
  • This one can be a hardware storage medium, for example a CD-ROM, a magnetic diskette or a hard disk, or a transmissible medium such as an electrical signal, optical or radio.

Abstract

Ce procédé de détection d'un signal de télécommunications reçu sur une bande de fréquences comprend : une étape (12) d'estimation dans le temps d'une fonction d'autocorrélation centrée d'un signal reçu sur ladite bande de fréquences; une étape (20) de détermination d'un indicateur statistique représentatif du caractère cyclique de la fonction d'autocorrélation centrée; une étape (26) de comparaison de l'indicateur statistique avec un seuil prédéterminé; et une étape (28) de détermination d'un indicateur d'occupation de ladite bande de fréquence par un signal de télécommunications en fonction du résultat de la comparaison.

Description

TEST D'OCCUPATION D'UNE BANDE DE FREQUENCES
La présente invention concerne la détection de signaux de télécommunications sur des bandes de fréquences du spectre de radiotransmission. L'accroissement des télécommunications pose un problème d'occupation du spectre de radiotransmission. En effet, de nombreux fragments de spectre sont alloués de manière statique pour certains types de transmission sans tenir compte de l'occupation réelle de ces bandes de fréquences. Les techniques dites de « radio cognitive » ont pour but d'optimiser cette occupation en permettant de prendre en compte l'environnement de fonctionnement et d'agir sur les paramètres de transmission.
Aux Etats-Unis, la Commission Fédérale pour la Communication (FCC) a autorisé en 2002 l'accès aux canaux libres de bandes de télévision sans licence pour des équipements de radio cognitive, à condition qu'ils soient capables de détecter les canaux libres.
Une problématique importante de ces techniques est donc la détection de bandes de fréquences libres sur des portions du spectre de radiotransmission. Cette problématique a déjà été abordée sous l'angle de la détection du signal dans le bruit. Les solutions proposées sont fondées notamment sur un filtrage adapté et la détection radiométrique ou énergétique. Cependant, le niveau de performance de ces techniques dépend du degré de connaissance du signal à détecter et du bruit dans lequel émerge ce signal. Ainsi, ces solutions nécessitent une connaissance a priori des types de signaux et des conditions de transmission.
D'autres solutions sont basées sur la localisation géographique des terminaux. Des bases de données sont constituées et regroupent des paramètres définissant l'état du spectre en fonction de la position géographique. Dans certains systèmes, les terminaux sont préprogrammés et doivent être déployés dans des régions limitées et connues à l'avance. En variante, les terminaux, une fois positionnés, interrogent les bases de données pour obtenir l'état du spectre en fonction de leur localisation géographique.
Ces solutions sont statiques et ne permettent pas un fonctionnement de manière autonome et adaptatif puisque le terminal doit être déployé uniquement dans une région déterminée ou bien doit être en mesure de déterminer sa position et d'interroger une base de données.
Dans d'autres techniques, le caractère cyclostationnaire des signaux de télécommunications est utilisé pour détecter leur présence.
En effet, les signaux de télécommunications sont des signaux dits cyclostationnaires, c'est-à-dire qu'ils présentent des statistiques dépendantes du temps et périodiques.
Ainsi, par exemple, dans le document « Statistical tests for présence of cyclostationarity », publié par NEEE « Transactions on Signal Processing », volume 42, numéro 9 de septembre 1994, il est proposé un test permettant de tester une seule fréquence cyclique à la fois pour détecter la présence d'un signal cyclostationnaire.
Ce test est fondé sur la décomposition de paramètres statistiques du signal reçu en séries de Fourrier et sur l'analyse des coefficients obtenus mais n'est valide que pour une seule fréquence cyclique. Ainsi, pour tester la présence d'un signal de télécommunications sur une portion de spectre, il est nécessaire de répéter ce test un nombre important de fois, ce qui nécessite une grande puissance de calcul et prend du temps.
Aucune des solutions existantes ne permet donc de détecter, sur une bande de fréquences, la présence d'un signal de télécommunications inconnu dans un bruit également inconnu.
Un avantage de l'invention est notamment de résoudre ce problème grâce à un procédé de détection d'un signal de télécommunications sur une bande de fréquences.
A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détection d'un signal de télécommunications reçu sur une bande de fréquences caractérisé en ce qu'il comprend :
- une étape d'estimation dans le temps d'une fonction d'autocorrélation centrée d'un signal reçu sur ladite bande de fréquences ; - une étape de détermination d'un indicateur statistique représentatif du caractère cyclique de la fonction d'autocorrélation centrée ;
- une étape de comparaison de l'indicateur statistique avec un seuil prédéterminé ; et
- une étape de détermination d'un indicateur d'occupation de ladite bande de fréquence par un signal de télécommunications en fonction du résultat de la comparaison.
Ce procédé de détection est fondé sur l'analyse du caractère périodique de la fonction d'autocorrélation centrée grâce à un indicateur statistique, ce qui permet de tester simultanément toute la bande de fréquences.
Selon un autre mode de réalisation, l'étape d'estimation dans le temps de la fonction d'autocorrélation centrée comprend une sous-étape de segmentation du signal en un nombre fini de segments d'une durée déterminée, une sous-étape d'échantillonnage de chacun des segments et de moyennage des échantillons de même quantième de chacun des segments, et une sous-étape de soustraction de la moyenne du signal reçu pour former l'estimation d'autocorrélation centrée. Ce mode de réalisation particulier permet de former l'estimation de l'autocorrélation centrée en un nombre limité d'opérations mathématiques.
Selon encore un autre mode de réalisation, ladite sous-étape d'échantillonnage est réalisée pour des périodes correspondantes à ladite durée déterminée des segments divisée par des entiers. Le procédé permet ainsi de tester plusieurs fractions d'une période cyclique de référence en une seule opération.
En variante, ladite sous-étape de soustraction comprend la soustraction de la moyenne de l'estimation de la fonction d'autocorrélation aux valeurs de ladite estimation. Ce mode de réalisation permet d'effectuer le centrage de la fonction d'autocorrélation de manière simple. Dans une autre variante, l'étape de détermination de l'indicateur statistique comprend une sous-étape de détermination d'une matrice de covariance de l'estimation de la fonction d'autocorrélation centrée et une sous- étape de calcul de l'indicateur statistique à partir de la fonction d'autocorrélation centrée et de la matrice de covariance.
Avantageusement, l'indicateur statistique suit une loi de type dit chi- deux. Dans un mode de réalisation particulier, l'étape de comparaison comprend la comparaison de l'indicateur statistique avec un seuil déterminé à partir de la table d'une loi chi-deux centrée.
Selon une variante de l'invention, si l'étape de comparaison révèle que l'indicateur statistique est supérieur au seuil déterminé, l'indicateur d'occupation confirme la présence d'un signal de télécommunications sur ladite bande de fréquences.
Dans encore un autre mode de réalisation, l'étape d'estimation dans le temps de la fonction d'autocorrélation centrée comprend une sous-étape de décalage du signal reçu dans le temps d'un retard déterminé et une sous-étape de combinaison du signal reçu avec le signal décalé.
Avantageusement, le procédé est mis en œuvre plusieurs fois avec différents retards pour former des indicateurs partiels résultant de chacune des comparaisons et en ce que le procédé comprend en outre la combinaison des indicateurs partiels pour former l'indicateur d'occupation. Ce mode de réalisation permet d'obtenir une précision de détection élevée.
L'invention a également pour objet un dispositif de détection d'un signal de télécommunications reçu sur une bande de fréquence, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour :
- estimer dans le temps la fonction d'autocorrélation centrée d'un signal reçu sur ladite bande de fréquences ;
- déterminer un indicateur statistique représentatif du caractère cyclique de la fonction d'autocorrélation centrée ;
- comparer l'indicateur statistique avec un seuil prédéterminé ;
- déterminer un indicateur d'occupation de ladite bande de fréquence par un signal de télécommunications en fonction du résultat de cette comparaison. Enfin, l'invention a aussi pour objet un programme d'ordinateur pour dispositif de détection d'un signal de télécommunications comprenant des instructions logicielles pour mettre en oeuvre les étapes d'un procédé de détection tel que mentionné précédemment, lors d'une exécution du programme par une unité de calcul d'un tel dispositif.
L'invention sera mieux comprise à la lumière de la description qui suit, faite à titre d'exemple non limitatif en référence aux figures annexées sur lesquelles :
- la figure 1 est un organigramme du procédé de l'invention ; - la figure 2 est un schéma explicatif d'une étape de traitement du procédé de la figure 1 ; et
- la figure 3 est un schéma bloc d'un dispositif apte à mettre en œuvre le procédé de l'invention.
De manière générale, un signal de télécommunications peut être modélisé comme un signal cyclostationnaire, c'est-à-dire avec des paramètres statistiques dépendants du temps et périodiques.
Ainsi, un tel signal de télécommunications dispose d'une signature particulière qui varie selon le type de modulation et qui présente une ou plusieurs fréquences cycliques non nulles en fonction des paramètres de la transmission tels que le débit symbole, le débit au niveau de la puce, la fréquence porteuse, les intervalles de garde et autres.
Plus précisément, un signal est dit cyclostationnaire au sens large, si et seulement si, ses paramètres statistiques jusqu'à l'ordre 2, dépendent de façon périodique du temps. Ainsi, une statistique d'ordre 1 , telle que l'espérance, est identique pour deux instants décalés d'une période cyclique N0, comme cela apparaît dans les équations suivantes :
mr (n) = mr(n + N0) OÙ mr (n) = E{r(n)}
Dans ces équations, /•(/?) est un signal réel discrétisé par échantillonnage, N0 est la période cyclique de référence et E est l'opérateur d'espérance mathématique. De même, un paramètre statistique d'ordre 2 dépend également de façon périodique du temps, de sorte qu'une expression d'autocorrélation de l'espérance est identique pour deux instants décalés de la période cyclique N0 , comme cela est indiqué dans les équations suivantes :
Rr(n,τ) = Rr(n + N0,τ) OÙ Rr (n,τ) = E{r(t)j-(t + τ)} .
Dans ces équations, la variable T représente un décalage d'autocorrélation. A l'inverse, un signal de bruit est modélisé comme un signal stationnaire, c'est-à-dire comme un signal cyclostationnaire de fréquence cyclique nulle et possède des paramètres statistiques indépendants du temps, de sorte que :
mr{n) = c'e et Rr(n,τ) = Rr(τ) .
En référence à la figure 1 , on va maintenant décrire le procédé de l'invention. Ce procédé comporte une première étape 10 de réception du signal présent sur une bande de fréquences déterminée. Par exemple, cette étape 10 comprend un filtrage passe-bande réalisé de manière classique. Le signal ainsi reçu est ensuite utilisé pour déterminer une estimation d'une fonction d'autocorrélation centrée lors d'une étape 12.
Plus particulièrement, dans l'exemple décrit, la fonction d'autocorrélation centrée choisie est une fonction d'autocovariance centrée. Il est à noter que la fonction d'autocovariance et la fonction d'autocorrélation sont identiques lorsque le signal reçu est un signal à moyenne nulle.
Dans l'exemple décrit, l'étape 12 d'estimation de la fonction d'autocovariance centrée comprend une sous-étape 14 de segmentation du signal reçu pour former un nombre fini M de segments chacun d'une durée de
N0. La fonction d'autocovariance est donc estimée sur une durée totale de MxN0 du signal reçu.
La période cyclique de référence N0 choisie forme la limite supérieure de détection, de sorte que le procédé vise la détection d'un signal cyclostationnaire de période cyclique inférieure à N0. Le paramètre M définissant le nombre de segments est choisi en fonction de la résolution et de la précision voulues. Plus le nombre M est important, plus la précision de l'estimation, et donc de la détection, augmente.
Le signal est ensuite échantillonné à la période cyclique N0 et les valeurs des échantillons sont moyennées lors d'une sous-étape 16. Plus précisément, la fonction d'autocovariance est calculée pour des échantillons de même quantième au sein des segments et décalés d'un nombre entier de fois N0.
La fonction d'autocovariance est estimée selon la formule suivante :
1 M-I
Cr (M) (n, τ) = lim — Y r{n + m.N0 ).r{n + m.N0 + τ)
n = 0,l,-- - (N0 -I) = Cr(n,r) + ^MW)
T G N Le terme C est l'estimation de l'autocovariance pour un instant n avec un décalage temporel de T . Le terme ε correspond à l'erreur d'estimation commise par rapport à la valeur réelle de la fonction d'autocovariance, notée C.
Ensuite, la fonction d'autocovariance est centrée, c'est-à-dire diminuée de sa moyenne, lors d'une étape 18., En effet, l'estimation est réalisée sur un ensemble de points temporels p. L'étape 18 de soustraction comprend le calcul de la moyenne du vecteur C _ en additionnant les p composantes du vecteur puis en divisant le total par p. Cette valeur moyenne est ensuite soustraite de chacune des composantes de l'estimation d'autocovariance. Dans la suite, le terme C représente directement l'estimation de l'autocovariance centrée. A des fins explicatives, la figure 2 représente schématiquement le signal r(n) ainsi que le signal r(n+ T ) sur lesquels sont formés les M segments de durée N0. Les échantillons pris à des instants décalés d'un nombre entier de fois N0, tels que les échantillons r(n)xr(n+ 2" ) et r(n+1 N0)xr(n+1 N0+ 2" ) sont combinés. Chacun des termes obtenus par la combinaison des échantillons est ensuite diminué de leur valeur moyenne pour centrer l'estimation de la fonction d'autocorrélation. Dans l'expression de l'estimation de la fonction d'autocovariance, la variable N0 est la période cyclique de référence. A chaque décalage de l'indice i, l'estimation est calculée pour un nombre entier de fois N0. Ainsi, il apparaît que cette estimation réalisée pour la période cyclique de référence N0 est également une estimation de la fonction d'autocovariance pour toute période cyclique correspondant à une fraction de la période N0 par un entier. Cette estimation de l'autocovariance correspond donc à l'estimation de l'autocovariance pour toutes les périodes cycliques N1 égales à une fraction de la période cyclique N0 divisée par un indice i entier. Avantageusement, pour des raisons de détection, Nj est choisi supérieur à au moins trois fois la période d'échantillonnage du signal r(n).
Le choix de la valeur N0 de la période cyclique de référence dépend de plusieurs facteurs et notamment de la connaissance de l'environnement dans lequel évolue le terminal, à savoir, plutôt bas débit ou haut débit ainsi que du type de signal attendu sur la bande de fréquence évaluée.
Le procédé comprend en outre la détermination d'un indicateur statistique £ du caractère cyclostationnaire du signal reçu c'est-à-dire du caractère cyclique de la fonction d'autocovariance centrée, lors d'une étape 20. Pour cela, la covariance de l'estimation de l'autocovariance est calculée lors d'une sous-étape 22 grâce aux équations suivantes :
∞γ{clM) (n,τ),Cr (M) (m,χ)} =-^∞γ{yτ (nl yr (>n)} avec yτ (n) = rin).rin + τ) ; y (m) = r(m).r(m + γ) et
yT(n + i.N0).y (m + i.N0) .
Figure imgf000010_0001
Le processus y correspond au produit du signal reçu par lui-même avec des décalages temporels marqués T ou Y et le terme (n, m) de la matrice de covariance représente la valeur de la covariance entre l'échantillon du processus yτ pris à l'instant n et l'échantillon du processus yγ pris à l'instant m. Les variables T et Y sont des variables muettes dans l'expression générale de la covariance. Dans le mode de réalisation décrit, le même décalage est utilisé et la sélection des échantillons se fait sur la variable n. Bien entendu, la situation inverse avec un décalage variable peut également être envisagée.
L'ensemble des termes de covariance est regroupé en fonction des variables n et m dans une matrice de covariance nommée Q.
Par la suite, le procédé comprend une sous-étape 24 de calcul de l'indicateur statistique £ selon la formule suivante :
Figure imgf000011_0001
Dans cette équation, le terme M correspond au nombre de segments déterminés lors de l'étape 12 d'estimation de la fonction d'autocorrélation C .
Le terme Q est la matrice de covariance et la lettre T désigne l'opérateur mathématique de transposition. Le terme Cr (M) est l'expression vectorielle de la fonction d'autocovariance centrée.
Cet indicateur statistique H suit une loi dite « chi-deux » χ1 dite à p degrés de liberté qui peut être centrée ou pas. Le nombre de degrés est un paramètre de la loi chi-deux et correspond au nombre d'échantillons utilisés dans le calcul de l'estimation de la fonction d'autocovariance. Si le signal reçu n'est pas cyclostationnaire, H suit une loi chi-deux centrée. A l'inverse, si le signal reçu est cyclostationnaire, £ suit une loi chi-deux non centrée. La valeur de l'indicateur £ permet donc d'évaluer le caractère cyclique ou périodique de l'estimation de l'autocovariance centrée, c'est-à-dire le caractère cyclostationnaire du signal reçu. Plus cet indicateur est proche d'une loi chi-deux centré, moins le caractère cyclostationnaire du signal est prononcé. Le procédé comporte ensuite une étape 26 de comparaison de l'indicateur statistique avec un seuil ξ déterminé en fonction de la loi chi-deux centrée. Ce seuil ξ est choisi pour définir une probabilité de fausse détection appelée Pfa de sorte que :
Pfa = Prob {χ2 ≥ ξ} .
L'étape 26 de comparaison aboutit à une étape 28 de détermination d'un indicateur d'occupation de la bande de fréquences évaluée par un signal de télécommunications. Un indicateur d'occupation positif traduit la présence d'un signal de télécommunications sur la bande de fréquence évaluée.
Si l'indicateur statistique £ est supérieur au seuil ξ, il sera considéré comme suivant une loi chi-deux non centrée. Cela signifie qu'un signal de télécommunications, de période cyclique égale à une des fractions de la période N0 par un entier non nul, est détecté sur la bande. En conséquence, l'indicateur d'occupation est positif.
A l'inverse, si l'indicateur statistique I est inférieur au seuil ξ, il sera considéré comme suivant une loi chi-deux centrée. Cela signifie qu'aucun signal cyclostationnaire n'a été détecté, de sorte que l'indicateur d'occupation est négatif et que la bande de fréquences est considérée comme libre.
Ainsi, le procédé de l'invention permet de détecter la présence, sur une bande de fréquences donnée, de signaux cyclostationnaires dont la période cyclique est égale à une des fractions de la période N0 par un entier non nul. En référence à la figure 3, on va maintenant décrire un schéma de réalisation d'un équipement de détection selon l'invention.
Cet équipement de détection reçoit en entrée le signal r(n) qui est injecté dans un filtre passe-bande 30 permettant de ne retenir que la bande de fréquences sur laquelle la détection doit être effectuée. Le signal de sortie du filtre passe-bande 30 est transmis sur les deux voies d'un multiplicateur 32, l'une des voies étant retardée du délai τ dans un module 34.
Ainsi, ce multiplicateur 32 délivre le terme y tel qu'exprimé précédemment. La sortie du multiplicateur 32 est introduite tout d'abord dans un module
36 d'estimation de la fonction d'autocovariance qui met en œuvre les sous- étapes 14 et 16 de l'étape 12 décrite précédemment. Cette estimation de la fonction d'autocovariance est ensuite filtrée dans un filtre passe haut 38 pour diminuer l'estimation de la fonction d'autocovariance de la moyenne du signal reçu et obtenir l'estimation de la fonction d'autocovariance centrée C .
Parallèlement, la sortie du multiplicateur 32 est utilisée par un module 40 de calcul de l'indicateur statistique î qui met en œuvre l'étape 20 du procédé décrit précédemment.
Enfin, un module de comparaison 42 reçoit à la fois l'indicateur statistique £ et l'estimation de la fonction d'autocorrélation centrée C pour réaliser la comparaison par rapport au seuil ξ. tel que cela est décrit en référence à l'étape 26. Le module 42 délivre en sortie l'indicateur d'occupation. Avantageusement, dans un autre mode de réalisation, il est envisagé d'avoir plusieurs voies en parallèle, chacune avec un retard T différent, de sorte que le procédé est appliqué avec plusieurs retards différents et prédéfinis afin d'obtenir plusieurs indicateurs partiels qui, une fois combinés, forment l'indicateur d'occupation. Un tel mode de réalisation permet d'obtenir une détection plus fiable.
Par exemple, l'estimation de la fonction d'autocovariance centrée est calculée entre les voies décalées deux à deux, c'est-à-dire que chaque voie est utilisée avec la voie suivante. En variante, cette estimation est calculée par rapport à la voie centrale, de sorte que chaque voie retardée est utilisée avec la voie d'origine.
Bien entendu, d'autres modes de réalisation de l'invention peuvent également être envisagés.
En particulier, le dispositif décrit peut être réalisé sous la forme d'un circuit électronique comportant plusieurs composants ou encore sous la forme d'un unique composant programmé.
Les étapes du procédé précédemment décrit peuvent ainsi être exécutées par un dispositif informatique de détection d'un signal de télécommunications intégrant ce composant programmé, sous la commande d'instructions logicielles. Par conséquent, l'invention concerne également un programme d'ordinateur pour dispositif de détection d'un signal de télécommunications comprenant des instructions logicielles pour faire exécuter le procédé précédemment décrit par le dispositif de détection. Le programme peut être stocké dans ou transmis par un support de données. Celui-ci peut être un support matériel de stockage, par exemple un CD-ROM, une disquette magnétique ou un disque dur, ou bien un support transmissible tel qu'un signal électrique, optique ou radio.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de détection d'un signal de télécommunications reçu sur une bande de fréquences caractérisé en ce qu'il comprend :
- une étape (12) d'estimation dans le temps d'une fonction d'autocorrélation centrée (C ) d'un signal reçu sur ladite bande de fréquences ;
- une étape (20) de détermination d'un indicateur statistique (£ ) représentatif du caractère cyclique de la fonction d'autocorrélation centrée ; - une étape (26) de comparaison de l'indicateur statistique avec un seuil prédéterminé (ξ) ; et
- une étape (28) de détermination d'un indicateur d'occupation de ladite bande de fréquence par un signal de télécommunications en fonction du résultat de la comparaison.
2. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que l'étape d'estimation dans le temps de la fonction d'autocorrélation centrée comprend une sous-étape (14) de segmentation du signal en un nombre fini (M) de segments d'une durée déterminée (N0), une sous-étape (16) d'échantillonnage de chacun des segments et de moyennage des échantillons de même quantième de chacun des segments, et une sous-étape (18) de soustraction de la moyenne de l'estimation de la fonction d'autocorrélation pour former l'estimation de la fonction d'autocorrélation centrée.
3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite sous- étape d'échantillonnage (16) est réalisée pour des périodes correspondantes à ladite durée déterminée des segments (N0) divisée par des entiers.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 et 3, caractérisé en ce que ladite sous-étape de soustraction (18) comprend la soustraction de la moyenne de l'estimation de la fonction d'autocorrélation aux valeurs de ladite estimation.
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'étape de détermination de l'indicateur statistique comprend une sous-étape (22) de détermination d'une matrice de covariance (Q) de l'estimation de la fonction d'autocorrélation centrée et une sous-étape (24) de calcul de l'indicateur statistique à partir de la fonction d'autocorrélation centrée et de la matrice de covariance.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l'indicateur statistique suit une loi de type dit chi-deux (χ2 ).
7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que l'étape de comparaison (26) comprend la comparaison de l'indicateur statistique avec un seuil (ξ) déterminé à partir de la table d'une loi chi-deux centrée.
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que, si l'étape de comparaison révèle que l'indicateur statistique est supérieur au seuil déterminé, l'indicateur d'occupation confirme la présence d'un signal de télécommunications sur ladite bande de fréquences.
9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que l'étape d'estimation dans le temps de la fonction d'autocorrélation centrée comprend une sous-étape de décalage du signal reçu dans le temps d'un retard déterminé ( T ) et une sous-étape de combinaison du signal reçu avec le signal décalé.
10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que le procédé est mis en œuvre plusieurs fois avec différents retards pour former des indicateurs partiels résultant de chacune des comparaisons et en ce que le procédé comprend en outre la combinaison des indicateurs partiels pour former l'indicateur d'occupation.
11. Dispositif de détection d'un signal de télécommunications reçu sur une bande de fréquences caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour :
- (36) estimer dans le temps la fonction d'autocorrélation centrée (C ) d'un signal reçu sur ladite bande de fréquences ;
- (40) déterminer un indicateur statistique (£ ) représentatif du caractère cyclique de la fonction d'autocorrélation centrée ;
- (42) comparer l'indicateur statistique avec un seuil prédéterminé
(£) ; - déterminer un indicateur d'occupation de ladite bande de fréquence par un signal de télécommunications en fonction du résultat de cette comparaison.
12. Programme d'ordinateur pour dispositif de détection d'un signal de télécommunications comprenant des instructions logicielles pour mettre en oeuvre les étapes d'un procédé de détection selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, lors d'une exécution du programme par une unité de calcul d'un tel dispositif.
PCT/FR2007/050828 2006-03-01 2007-02-21 Test d'occupation d'une bande de frequences WO2007099250A2 (fr)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0601825 2006-03-01
FR0601825 2006-03-01

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2007099250A2 true WO2007099250A2 (fr) 2007-09-07
WO2007099250A3 WO2007099250A3 (fr) 2007-10-25

Family

ID=37114481

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/FR2007/050828 WO2007099250A2 (fr) 2006-03-01 2007-02-21 Test d'occupation d'une bande de frequences

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2007099250A2 (fr)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR1319309A (fr) * 1960-12-19 1963-03-01 Ibm Systèmes d'identification sans ambiguïté
EP0361299A2 (fr) * 1988-09-29 1990-04-04 Ascom Zelcom Ag Système de transmission radio numérique pour réseau cellulaire utilisant la technique de l'étalement de spectre
EP0933885A1 (fr) * 1998-01-23 1999-08-04 Thomson-Csf Procédé de detection cyclique en diversité de polarisation de signaux radioélectriques numériques cyclosationnaires
US5982932A (en) * 1992-09-16 1999-11-09 Mikos, Ltd. Method and apparatus for flash correlation
US20030169413A1 (en) * 2002-03-08 2003-09-11 Stanek Clay J. Gridlocking and correlation methods and arrangements

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR1319309A (fr) * 1960-12-19 1963-03-01 Ibm Systèmes d'identification sans ambiguïté
EP0361299A2 (fr) * 1988-09-29 1990-04-04 Ascom Zelcom Ag Système de transmission radio numérique pour réseau cellulaire utilisant la technique de l'étalement de spectre
US5982932A (en) * 1992-09-16 1999-11-09 Mikos, Ltd. Method and apparatus for flash correlation
EP0933885A1 (fr) * 1998-01-23 1999-08-04 Thomson-Csf Procédé de detection cyclique en diversité de polarisation de signaux radioélectriques numériques cyclosationnaires
US20030169413A1 (en) * 2002-03-08 2003-09-11 Stanek Clay J. Gridlocking and correlation methods and arrangements

Also Published As

Publication number Publication date
WO2007099250A3 (fr) 2007-10-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA1298627C (fr) Procede de demodulation de signaux modules numeriquement et dispositif de mise en oeuvre d'un tel procede
FR2904168A1 (fr) Systeme d'estimation de la qualite de reception d'une transmission numerique.
EP3132358A1 (fr) Procédé de détection numérique
EP1982209A1 (fr) Recepteur numerique large bande de mesure de frequence
FR3002713A1 (fr) Generation d'une signature d'un signal audio musical
EP3671250B1 (fr) Interféromètre numérique à sous-échantillonnage
WO2016131721A1 (fr) Procede de caracterisation d'un defaut non franc dans un cable
EP3612849A1 (fr) Procede et systeme de detection d'un defaut intermittent dans une ligne de transmission, par filtrage
EP0410826B1 (fr) Procédé itératif d'estimation de mouvement, entre une image de référence et une image courante, et dispositif pour la mise en oeuvre de ce procédé
EP0690587A1 (fr) Acquisition de synchronisation temporelle entre une séquence d'étalement d'un récepteur et celle d'un émetteur
EP3324326B1 (fr) Procédé et système de détection de vulnérabilité d'un dispositif embarqué
WO2007099250A2 (fr) Test d'occupation d'une bande de frequences
EP2865158B1 (fr) Procede d'authentification de paquets de donnees recus par une station d'un systeme de telecommunications numerique
EP2077057B1 (fr) Détection de bande de fréquences libre
EP2119063B1 (fr) Procede de determination de la presence d'un signal de telecommunications sur une bande de frequences
EP2366117B1 (fr) Recepteur numerique large bande comprenant un mecanisme de detection de signaux
FR3056058B1 (fr) Procede de mesure normee de la modulation d'un signal radio module en amplitude et procede de filtrage dudit signal radio
FR3109040A1 (fr) Procédé de comptage d’événements d’un réseau extérieur
EP3036841A1 (fr) Procede de detection d'un signal electromagnetique par un reseau antennaire a diversite de diagramme et dispositif mettant en oeuvre le procede
EP3639046A1 (fr) Procede et dispositif de detection de defauts dans une ligne de transmission
FR2998973A1 (fr) Procede de determination des caracteristiques d un signal radar en presence d interferences
FR2573596A1 (fr) Procede et dispositif de transmission d'information numerique par deplacement differentiel de frequence
FR2821216A1 (fr) Procede de synchronisation d'un signal d'horloge avec un signal de reference
FR3091431A1 (fr) Procédé de correction des défauts introduits par un système de numérisation sur un signal IQ et dispositifs associés
WO2010130915A1 (fr) Scrutation de bande de radiocommunications

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 07731649

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A2