Procedimiento para detectar formas espectrales en señales de radiofrecuencia,

que comprende:

- tomar un número N de muestras a partir de una señal de datos de entrada,

- calcular una matriz de correlación de datos (RD) de dimensión QxQ a partir de Q de las N muestras,

- calcular una matriz de correlación objetivo (RT) de un espectro (TS) objetivo a detectar en la señal de datos de entrada, y caracterizado porque comprende además:

- determinar si el espectro (TS) objetivo está presente o no en la señal de datos de entrada comparando una variable de detección (γGEO), que es la distancia geodésica minimizada, con un umbral de comparación,

- calcular la variable de detección (γGEO), que minimiza una distancia geodésica entre la matriz de correlación objetivo (RT) y la matriz de correlación de datos (RD) como: **Fórmula**

en el que det[RT] y det[RD] denotan los determinantes de la matriz de correlación objetivo (RT) y la matriz de correlación de datos (RD) respectivamente y Q es el tamaño de dichas matrices (RT, RD) de correlación objetivo y de datos.

Procedimiento y dispositivo de procesamiento de señales para detectar y ubicar formas espectrales Campo de la invención La presente invención se refiere en general al campo de procesamiento de señales estadístico, más en particular, trata de un procedimiento y un dispositivo de estimación espectral que pueden detectar en registros de datos la presencia o ausencia de un espectro objetivo o amenaza potencial y, si es así, ubicarlo en frecuencia.

Estado de la técnica

Uno de los problemas clave en análisis de espectro electromagnético es encontrar fundamentos que permitan controlar el escáner mediante frecuencias puras, de modo que pueda detectarse una forma espectral específica o signatura de correlación de un espectro (TS) objetivo.

El espectro (TS) objetivo presenta una actividad electrónica que se supone conocida en forma y ancho de banda, pero el nivel de potencia y la ubicación de frecuencia del TS sigue sin conocerse.

Los sistemas comerciales actuales se basan principalmente en detección de energía, cuyo rendimiento es pobre para relación señal a ruido (SNR) baja o en presencia de potentes perturbaciones de canal propio. Además, las técnicas de detección de energía [véase "Robust adaptive radar detection in the presence of steering vector mismatches", de De Maio, A., IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Volumen 41, Número 4, p.p. 1322 - 1337, Oct. 2005] informan de actividad de transmisión sin catalogar apropiadamente los orígenes de tal actividad.

Las alternativas existentes se basan en propiedades cicloestacionarias [véase "Signal interception: a unifying theoretical framework for feature detection" de Gardner, W.A, IEEE Transactions on Communications, Volumen 36, Número 8, p.p. 897 - 906, Ago. 1988] del TS, pero requieren redundancia espectral (es decir ancho de banda excesivo) y, además, estos enfoques se ven afectados por desfase de sincronismo o fluctuación. Otra desventaja es que la ubicación de frecuencia se vuelve casi poco realista en procedimientos cicloestacionarios, puesto que implica un doble escaneo en frecuencia portadora y frecuencia de ciclo. Además de estos inconvenientes, los procedimientos cicloestacionarios no son robustos frente a perturbaciones de canal propio y requieren una longitud de datos bastante larga.

Los enfoques de banco de filtros son otra posible alternativa para detectar y ubicar un TS. Estas técnicas proporcionan un nivel de potencia estimado de la contribución de la forma espectral a un registro de datos dado y picos próximos a la frecuencia en la que forma espectral está ubicada. Sin embargo, las soluciones clásicas basadas en el uso de banco de filtros tales como Periodograma, el Método de Máxima Probabilidad (MLM) o el MLM Normalizado resultan no ser robustas para perturbaciones fuertes y presentan baja resolución. Otra alternativa es la estimación de Thomson de espectro Multi-Taper descrita en "Spectrum Estimation and Harmonic Analysis, " de D.J. Thomson, Proceedings of the IEEE, vol. 70, nº . 9, Sept. 1982, pp. 1055-1096. El método combina varias estimaciones de espectro distintas para lograr un equilibrio deseado entre resolución espectral y varianza de estimador. Sin embargo, un inconveniente significativo de este método es su alta complejidad.

Una técnica de banco de filtros mejorada es la dada a conocer en "Candidate Spectral Estimation for Cognitive Radio" de Rojas, M.A., Lagunas, M.A. y Pérez-Neira, A., Proceedings of the 11th WSEAS International Conference on Communications, pp. 8, Julio de 2007. Este método de Estimación Espectral para su aplicación en Radio Cognitiva da resultados satisfactorios para ubicar en frecuencia una forma espectral dada que forma parte de un registro de datos dado. Básicamente, el banco de filtros, en lugar de sintonizarse a una única portadora, se sintoniza a la forma espectral. Sin embargo, este procedimiento es complejo en cuanto al cálculo, puesto que requiere una Descomposición de Valor Singular General (GSVD) .

Sumario de la invención

La invención que se describe en el presente documento permite la detección de un espectro (TS) objetivo, que forma parte o contribuye a un registro de datos dado, y también permite su ubicación en frecuencia, con muy baja complejidad de cálculo, constituyendo una solución adecuada para las limitaciones que se han comentado anteriormente sobre los requisitos de los sistemas comerciales actuales (y no sólo limitado a ellos) .

La invención propuesta permite proporcionar un nivel de potencia estimado de la contribución del TS al registro de datos y obtener picos próximos a la frecuencia donde el TS está ubicado, sin requerir cálculo de GSVD, constituyendo una alternativa al enfoque de banco de filtros mejorado descrito en "Candidate Spectral Estimation for Cognitive Radio" de Rojas y colaboradores, antes mencionado.

Además de lograr una técnica de cálculo con baja complejidad para detectar y ubicar espectros objetivo, otro objetivo de la presente invención es detectar y ubicar una forma espectral específica independientemente de la presencia de ruido desde otras perturbaciones o cualquier otra fuente de interferencia.

De manera más precisa, un aspecto de la invención es un procedimiento que comprende una primera etapa para detectar la presencia o ausencia del espectro (TS) objetivo en datos de entrada, calculando la matriz de autocorrelación del TS, la matriz de correlación de las (N) muestras de los datos originales y sus determinantes. Adicionalmente, una vez que se ha realizado la primera etapa y si la presencia de un espectro objetivo es detectada, el procedimiento propuesto en el presente documento lleva a cabo además una segunda etapa para ubicar dicho TS en frecuencia y estima su nivel de potencia incluso en presencia de fuertes perturbaciones y fuentes de interferencia. La primera etapa consiste en una técnica de detección de TS que es independiente de la ubicación de frecuencia obtenida por la segunda etapa. Esta segunda etapa se basa en ubicar el espectro objetivo o candidato calculando una varianza mínima.

Gracias a la baja complejidad de implementar la primera etapa, puesto que la técnica de detección del TS propuesta conlleva sólo calcular la relación de determinantes del TS y las matrices de correlación de datos, puede aplicarse como una primera etapa de detección en el procedimiento dado a conocer en "Candidate Spectral Estimation for Cognitive Radio" (Rojas, y colaboradores, julio de 2007) . Si se detecta la ausencia del TS mediante esta primera etapa, se evita el cálculo de GSVD (Descomposición de Valor Singular General) . En la presente invención, la segunda etapa tampoco necesita GSVD y es una técnica alternativa para ubicar el TS que, a diferencia de la ubicación de TS propuesta en "Candidate Spectral Estimation for Cognitive Radio" de Rojas y colaboradores, sólo requiere calcular la relación de las trazas de matrices cuadradas Q por Q determinadas.

La entrada de datos al procedimiento consiste en un registro de datos compuesto por un cierto número (N) de muestras de la señal de datos original de entrada, x (n) . Esta señal de datos original de entrada contiene la señal objetivo, ruido Gaussiano blanco (WGN) y posiblemente interferencia.

El espectro (TS) objetivo se determina mediante una señal de radiofrecuencia (RF) modulada. Normalmente, TS puede ser una señal modulada M-QAM (Modulación de Amplitud en Cuadratura con un número M de símbolos en la constelación de modulación) , por ejemplo, una señal de espectro expandido modulada mediante Modulación por Desplazamiento de Fase Binaria de bajo nivel (BPSK) o Modulación por Desplazamiento de Fase de Cuadratura (QPSK) .

El presente procedimiento es para detectar, así como también para ubicar o localizar formas espectrales en señales de radiofrecuencia (RF) y comprende las siguientes etapas:

- tomar un número N de muestras a partir de una señal de datos de entrada recibida en un circuito de entrada de un receptor RF, obteniendo así un conjunto de muestras {x (n) },

- calcular una matriz de correlación de datos (RD) a partir del conjunto de muestras de la señal de datos de entrada x (n) y calcular una matriz de correlación objetivo (RT) del espectro (TS) objetivo que ha de detectarse en la señal de datos de entrada,

- minimizar una distancia geodésica entre las matrices de correlación calculadas,

- determinar si el espectro (TS) objetivo está presente o no en la señal de datos de entrada, comparando la distancia geodésica minimizada con un umbral (γth) de comparación.... [Seguir leyendo]

1. Procedimiento para detectar formas espectrales en señales de radiofrecuencia, que comprende: -tomar un número N de muestras a partir de una señal de datos de entrada, -calcular una matriz de correlación de datos (RD) de dimensión QxQ a partir de Q de las N muestras, -calcular una matriz de correlación objetivo (RT) de un espectro (TS) objetivo a detectar en la señal de datos de entrada, y caracterizado porque comprende además:

- determinar si el espectro (TS) objetivo está presente o no en la señal de datos de entrada comparando una variable de detección (γGEO) , que es la distancia geodésica minimizada, con un umbral de comparación, -calcular la variable de detección (γGEO) , que minimiza una distancia geodésica entre la matriz de correlación

objetivo (RT) y la matriz de correlación de datos (RD) como: RRD 1/Q , ) 1

# !-det- T. ..

GEO

en el que det[RT] y det[RD] denotan los determinantes de la matriz de correlación objetivo (RT) y la matriz de correlación de datos (RD) respectivamente y Q es el tamaño de dichas matrices (RT, RD) de correlación objetivo y de datos.

2. Procedimiento según la reivindicación 1, en el que el umbral de comparación para determinar la presencia del espectro (TS) objetivo es # ([∃ ) % , # ∗% ], siendo γ una potencia objetivo y σ2 una potencia de ruido, δn

th nS

es un valor estimado de la varianza de la potencia de ruido σ2 yδs es un valor estimado de la varianza de la potencia objetivo γ.

3. Procedimiento para ubicar formas espectrales que comprende detectar un espectro (TS) objetivo según cualquiera de las reivindicaciones 1-2, que comprende además una etapa de escaneo en una banda de frecuencia de interés centrada en una frecuencia de escaneo para determinar una frecuencia portadora del espectro (TS) objetivo; la etapa de escaneo comprende:

- calcular un vector (s) de frecuencia de escaneo definido como s=[1 exp (jw) ··· exp (j (Q-1) w], en el que j denota la unidad imaginaria, Q es el tamaño de las matrices de correlación objetivo y de datos (RT, RD) y w = 2nf, siendo f la frecuencia de escaneo;

- calcular una matriz de correlación modulada objetivo (RTM) como:

RTM=