执行环境射频监视

背景技术

在预分配频谱频率使用如某些政府机构或者对于其它特定商业使用的频率使用的世界中，只有当先前既有者未在使用不在使用中的频带时才可能允许再共享它们。在一些情况下，射频频率带的使用在给定位置中可能是罕见的。实时地检测这些射频的使用以重新分配给新用户以便不干扰既有者特别在大频带之上并在窄且罕见使用情况下是非常困难的问题。例如，可能已允许政府机构使用某些频谱。管理频谱接入以供由另一组用户使用的一种方法是将既有者政府用户从频谱中移出例如到不同的频带，或者检测频带何时不在使用中，然后暂时分配频谱以供由其他人使用。

现有的射频嗅探器通常一次查找单个频率上的频率使用，这对于试图以及时方式检测未用频率以允许由其他人使用来说可能太慢且太昂贵。

附图说明

鉴于当伴随以下图时的以下描述，将更容易地理解本公开，并且其中，相似的附图标记表示相似的元件，其中：

图1是依照本公开中阐述的一个示例的频谱接入系统的示例的框图；

图2是图示依照本公开中阐述的一个示例的环境频率感测设备的一个示例的框图；

图3是依照本公开中阐述的一个示例的射频信号强度分离器的一个示例的框图；

图4是依照本公开中阐述的一个示例的如图3中所引用的信号强度分离器的一个示例；

图5图示现有技术的控制器和依照本公开中阐述的一个示例的控制器；

图6是图示依照本公开中阐述的一个示例的控制器的一个示例的框图；

图7图示依照本公开中阐述的一个示例的短时傅立叶变换(STFT)处理器的一个示例；

图8A-8B是图示依照本公开中阐述的一个示例的图7中图示的STFT子系统的一个示例的框图；

图9是依照本公开中阐述的一个示例的峰提取处理器的一个示例；

图10图示依照本公开中阐述的一个示例的在峰提取子系统内采用的峰查找器的一个示例；

图11是图示依照本公开中阐述的一个示例的噪声本底计算过程的一个示例的框图；

图12A-12B是图示依照本公开中阐述的一个示例的也称为特征提取处理器的脉冲边缘检测器的一个示例的框图；

图13是图示依照本公开中阐述的一个示例的峰提取子系统操作的一个示例的框图；

图14是图示依照本公开中阐述的一个示例的用于提供频率谱分析的方法的一个示例的框图；

图15是依照本公开中阐述的一个示例的频谱分析访问服务器的一个示例；

图16是图示依照本公开中阐述的一个示例的频谱分析访问服务器的操作方法的一个示例的框图；

图17是依照本公开中阐述的一个示例的频谱检测系统的示例的框图；以及

图18图解地图示依照本公开中阐述的示例的地理区域保护。

具体实施方式

在一个示例中，也称为检测器的环境射频传感器(ERFS)在无需复杂自动增益控制操作的情况下实时地检测大动态范围的射频。在一个示例中，诸如RF信号强度分离器的信号调理器基于信号强度将传入信号分解成两个或更多个重叠动态频率范围，从而允许检测大动态范围的射频。与每个重叠动态范围相关联的每个路径使用一系列变换来检测频率模式，诸如宽频率范围内的慢速脉冲和快脉冲两者及啁啾。所检测到的频率模式与预期频率模式(例如，指纹)进行比较，并且如果发现匹配，则在环境中确定频率使用。换句话说，每个检测器执行一种在低信号强度电平和高信号强度电平两者(或其它信号强度电平)中划分的频率的宽带的模式匹配。例如，一个信号强度窗口可以是-89dBm至-34dBm，然而另一个是-35dBm至20dBm，从而给出119dB的动态范围。然后将超过合计噪声阈值的每次检测转换成被输出到主机单元的检测事件。主机分析所检测到的边缘并且通过在逐个情况基础上分析每个指纹来查找某些指纹，每个指纹转换成已知脉冲列。来自检测到信号的每个天线(例如，左天线或右天线)的每个脉冲列被广播到云频谱判定单元，诸如频谱接入服务器(SAS)或对照所有其它检测器来比较的其它云组件。使用逻辑映射来将信号合计在一起，然后声称检测并按设计行动。

例如，能够确定发射RF信号源的粗略位置，并且/或者当不在使用政府分配的频率时，能够将频率分配给其它商业用户。可以将这样的系统用作频谱接入系统(SAS)的一部分。频谱接入系统可以是例如用于促进3550-3700MHz频带(3.5吉赫频带)的共享无线宽带使用的公民宽带无线电服务(CBRS)的一部分，或者与任何其它合适的射频共享系统一起使用。

在一个示例中，每个检测器包括左天线和右天线并且遍及大频带执行对频率的实时边缘向上检测和边缘向下检测。在一个示例中每个检测器包括存储器，该存储器存储感兴趣信号的指纹并且通过将所检测到的信号与所存储的指纹进行比较来确定所检测到的信号是否是感兴趣信号。例如，可以创建一个指纹以查找持续时间从0.5微秒至3.5微秒并以介于每秒700至1100次之间的脉冲重复率重复10次的1MHz脉冲。然而可以采用任何合适的指纹信息。

在一些实施例中，如果检测到感兴趣信号的指纹匹配，则确定了感兴趣频率当前正在使用中。相应的检测器然后将匹配的通知发送到作为频谱接入系统的一部分的云组件。频谱接入系统从其它检测器获得类似数据，并且如果许多检测器已检测到相同频率的使用，则频谱接入服务器确定射频正在使用中。比较来自多个检测器的指纹匹配允许实现误报减少。如果未发生匹配，则检测器继续分析频率而不需要将信息发送到SAS。

在一个示例中，诸如频谱接入服务器的频谱判定单元使用从每个检测器所检测到的频率信息来检测地理区域的一部分中的频率使用。地理区域可以是例如在城市内、沿着海岸线、在农村区域内，或者是任何其它合适的地理区域。系统提供对给定频率的信号发射器的粗略粒度区域检测。使用检测器的位置，SAS视需要放置频率的发射器如移动或非移动基站的地理位置。使用来自不同检测器的冗余频率检测结果也适应这些检测器中的一个在检测中有错误、服务中止或由于其它原因而不可用的情形。使用来自多个检测器的多个检测允许SAS证实特定检测器获得了好数据还是坏数据。如果重复地确定坏数据来自检测器，则能够将该检测器标记为潜在有缺陷的并需要移动或维护。

在一些实施例中，环境频率感测设备包括对接收到的频率带(例如，3550-3700MHz)执行信号强度(SS)电平分离以产生SS电平分离频率的逻辑。该逻辑也操作用于针对每个信号强度电平对SS电平分离频率执行频率分组以产生用于每个分组的幅度信息。该逻辑通过检测所产生的幅度信息的峰来生成峰数据。该逻辑基于给定峰的到达或离开生成指示信号边缘的边缘事件，并且在频率基础上，将生成的边缘与存储的感兴趣信号的指纹数据进行比较。基于比较，该逻辑提供指示环境中的一系列频率的当前使用的检测到的信号数据。在一些实施例中，该逻辑将所检测到的信号数据提供给频谱分析访问服务器。

在一些实施例中，诸如云服务器的服务器包括频谱判定单元，该频谱判定单元操作用于从多个环境射频(RF)传感器评估所检测到的频率数据，该检测到的频率数据是表示一个或多个RF频率已由多个环境射频(RF)传感器中的每一个检测为正在使用中的数据。服务器确定与发射使用多个环境射频(RF)传感器被检测为正在使用中的RF频率的源设备相对应的地理区域，并且防止位于该地理区域中的用户装备使用所检测到的RF频率。

在一些实施例中，服务器包括一个或多个处理器和包含可执行指令的存储器，这些可执行指令当由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器执行以上指出的评估、确定和防止。一个或多个处理器也将表示由多个环境射频(RF)传感器中的每一个检测为正在使用中的一个或多个RF频率的数据彼此进行比较并且确定环境射频(RF)传感器中的至少一个是否提供了包含错误的数据。

在一些实施例中，服务器确定与正在发射由多个环境射频(RF)传感器检测为正在使用中的RF频率的源设备相对应的地理区域。在一些实施例中，服务器基于被检测为正在使用中的频率来标识不在使用中的频率，并且使用该信息来促进由用户装备在区域中对未用频率的使用。

本公开的详细描述

图1图示采用一个或多个环境频率感测设备102、104和106的频谱接入系统100的一个示例。环境射频传感器102-106可以通过诸如但不限于因特网和/或无线广域网和/或无线局域网或一个或多个任何其它合适的网络的一个或多个网络110来与一个或多个频谱分析访问服务器108或任何其它合适的云组件通信。环境频率感测设备可以视需要通过网络110经由通常示出为112的回程链路或通过任何合适的无线或有线连接来链接到频谱分析访问服务器108。频谱分析访问服务器108也可操作地通过通常示出为114的任何合适的网络接口来与网络110通信。诸如一个或多个基站、移动基站或在一频率带之上以无线方式发射的任何其它合适的射频传输设备的无线频谱发射器116由感测设备102-106感测到。在此示例和以下图中，将参考CBRS系统做出系统100。然而，可以采用任何其它合适的频率带。无线频谱源116可以通过通常示出为118的一个或多个任何合适的网络通信链路来与网络110通信。

环境频率感测设备102-106例如沿着海岸线定位，在任何特定城市位置、农村位置或任何其它合适的位置内，以努力检测从无线频谱源116发出的射频发射。频谱接入系统100也可以包括一个或多个用户装备120和122，诸如智能电话、膝上型电脑、可穿戴设备或任何其它合适的无线设备，当由无线频谱源116采用的宽带的频率可供使用时，这些无线设备能够使用这些频率。如此示例中所示，UE 120和122当前与不同的无线频谱源124通信，但是在频谱分析访问服务器108确定频率可用的情况下可能被指示使用源116的频率。当前不与任何基站通信的UE也可以是用于使用由无线频谱源116采用的无线频谱的候选者。

在此示例中，环境射频传感器102-106中的每一个均采用左天线126和右天线128。如本文所使用的，天线能够包括任何合适的天线结构并且左天线和右天线可以包括不止一个天线。在一个示例中，每个ERFS包括三个天线：一对接收天线和例如以-10dB耦合到两个接收天线的发射天线。天线方向图被设计成通过将最大增益设定在与孔位点偏离30°角(例如，对于3550MHz，BW＝45.6度；而对于3650MHz，BW＝44.6度)来使ERFS位点之间的冗余最大化。这在允许单个ERFS确定信号从天线方向图的哪一个象限到达的情况下可以是有用的并且能够成本合算地做这个。单个ERFS通过通过比较传入相位中的两个信号的幅度而完成简化两天线到达角检测来执行此操作。增益将是约18.5dBi。作为示例，所公开的系统能够适应宽范围的信号强度电平，诸如-89dB至+20dB或约130dB的范围。

也参考图2，示出了环境RF感测设备102(即，传感器)的示例。环境RF感测设备102在此示例中包括RF信号强度分离器200、控制器204、主机单元(例如，处理器)231和电源206。天线126和128在此示例中通过分别图示为208和210的同轴电缆连接到RF信号强度分离器200。能够以包括但不限于以下各项的任何合适的方式实现RF信号强度分离器200：一个或多个处理器和随附存储器、接口逻辑、FPGA、状态机或任何合适的逻辑。也可以以包括但不限于以下各项的任何合适的方式实现控制器204：现场可编程门阵列、可编程处理器、状态机或任何其它合适的逻辑。环境频率感测设备102包括合适的存储器，诸如存储包括阈值和其它信息的数据以及可执行指令的RAM和ROM，这些可执行指令当被执行时，使一个或多个处理器以与本公开一致的方式执行。可以采用任何合适的装置。

在一个示例中，对于左天线和右天线中的每一个，RF信号强度分离器200对从每个天线接收到的频率带执行信号强度电平分离。所接收到的频率带被分别示出为信号212和214。来自RF信号强度分离器200的输出是信号强度电平分离频率信息，其指示来自左天线的传入频率的宽频带内的高于示出为216的高信号强度阈值的那些频率以及在相同频带内具有高于示出为218的低阈值的信号强度的那些频率，如例如图4中所图示的。执行类似的信号强度电平分离，从而产生超过低信号强度阈值的右天线高频率220和右天线低频率222。控制器204为主机231产生检测到的频率信息230。主机231使用存储的感兴趣频率的指纹数据来对来自每个天线的所检测到的频率信息230执行信号指纹分析并且确定是否已检测到感兴趣频率。所检测到的信号数据232被发送到频谱分析访问服务器108。所检测到的信号数据232指示环境中的一个或多个频率的当前使用，该环境是任何感兴趣地理区域。在一个示例中，在100MHZ窗口之外，能够检测到0.875MHz的信号。

参考图3，信号强度分离器200在此示例中包括用于左天线的信号强度分离器300和用于右天线的信号强度分离器302。图4是用于左天线的信号强度分离器300的一个示例。在此示例中，-34dBm至-89dBm的输入范围被放大到-16dBm至-71dBm，然而高侧取20dBm至-35dBm的范围并且使其衰减到-5dBm至-60dBm。频率带212由信号强度分离器300接收并通过空腔滤波器400输入。如此示例中所示，所接收到的频率的宽带在3550-3650MHz的范围内。然而，可以采用任何合适的范围。经滤波的输出402然后被输入到另一定向耦合器408。来自定向耦合器408的输出410被输入到限制器电路412。视需要，可以如框414中所示的那样采用电缆损耗的适应。输出216是范围从20dB至-89dBm的信号的左天线高信号强度输出，在此示例中为20dB至-35dB。产生在此示例中具有-34dBm至-89dBm的重叠信号强度的输出信号218的信号强度电平分离包括使输出410通过限制器电路416。输出417用作线性噪声放大器电路418的输入，如框420中所示说明电缆损耗。频率对于信号强度分离器输出信号216和218两者来说是相同的，但是仅满足信号强度电平的阈值的那些被输出。在此示例中，高侧提供太安静低于-35dBm的信号。

图5图示控制器204以及现有技术的控制器500的示例。如能够看到的，控制器204除了包括具有被提供给直接数字控制器508的输出506的数字转换器504之外还包括环境感测能力(ESC)信号处理器502。在此示例中，ESC信号处理器502在120MHz下操作，所以200MHz时钟DDC输出被以200MHz馈送到FIFO 510中并以120MHz从FIFO读取。然而，在此示例中如果ESC信号处理器能够在200MHz下操作，则不需要使用FIFO。来自ESC信号处理器502的输出512被馈送到FIFO 514中以通过直接存储器存取块(DMA)516将数据发送到主机231。

图6图示使用频率带(在此示例中，3550-3650MHz)的子频带范围(在此示例中，示出为600的100MHz)的ESC信号处理器502的一个示例。在此示例中，采用附加FIFO缓冲器602和604来缓冲读取数据和写入数据。然而，视需要不必采用它们。ESC信号处理器502包括STFT处理器606、峰提取处理器608和脉冲边缘检测器610。箭头618和620表示不使用FIFO的实施例。

输入采样

在一些实现方式中，在2个输入通道上以100MSps或更高(在分数抽取滤波器没有足够的混叠抑制的x310的情况下更高)对输入数据进行采样。

STFT处理器

参考图7、图8A和图8B，在一些示例中，IQ数据不能直接用于检测阈值，因为超过100MHz带宽的噪声功率可以提供不充分的信噪比(SNR)。快速傅里叶变换(FFT)700和702被采用来在雷达频率为感兴趣频率的情况下对于可能包含雷达频率范围的任何频率区间提高SNR。P0N型雷达想要约1MHz的频率带宽，所以使用以112MSps的采样率给出时间分辨率为1.14us的875kHz的频率分辨率的128点FFT。由于最短雷达为500ns，这因在大多数雷达测试条件下没有降级而导致最坏情况-3.6dB的SNR降级。对于雷达示例考虑以下准则，然而，能够采用任何合适的频率范围或合适的无线发射器：

·Q3N型雷达是啁啾的(啁啾也能够被称为脉冲雷达)，所以频率带宽与时间/频率块大小比不太重要。SNR是带宽太宽使噪声功率上升与时间分辨率太慢使时段期间的平均功率由于雷达仅占据时间段的一小部分而下降之间的权衡。

·Q3N#1是速度为10MHz/us至33MHz/us的最快啁啾。以112MSps的采样率运行的32点FFT将给出3.5MHz的频率区间和286ns的时间分辨率。在此时段期间，啁啾占据2.86MHz至9.4MHz，从而在极端时给出～-0.8dB和～-4dB的SNR降级并且在12.24MHz/us时给出0dBSNR降级。

·Q3N#2和Q3N#3是速度范围从～0.1MHz/us至2MHz/us的较慢啁啾。对于这些慢速度，128点FFT输出将因在大多数雷达测试条件下没有降级而产生至多4dB SNR降级。

·输入数据被加窗以防止频谱泄漏/扇状损耗。使用具有系数(a0＝0.42，a1＝0.5，a2＝0.08)的布莱克曼窗口。

·为了防止传感器遗漏在窗口函数的衰减部分期间发生的雷达，对于每个FFT长度进行2次FFT，时间偏移FFT长度的一半，这导致总共2个通道x 2个FFT长度x 2个时间偏移＝每样本8次FFT。

·对实数值和虚数值平方并求和(但是不计算平方根)。针对此的线性值被输出。

·避免需要计算平方根的20*log

·使用Log 2LUT技术来计算对数基数2。能够通过将数字转换为单精度浮点来简化这个。IEEE-754使用对数基数2，所以在去除127偏差之后，能够将8位指数用作整数部分。有效数部分能够被量化并用作从64样本对数基数2LUT中查找的索引，其中索引i的每个样本＝log

·用于所有8个FFT流的对数函数和线性函数的结果被对齐并输出到FIFO中。

峰提取处理器

·参考图9-10，对于FFT流614、616中的每一个，存在对频域数据进行操作的峰提取器1000。也称为峰提取器1100的第一级确定频谱的前3个峰(局部最大值)是什么并且剩余样本的线性和及计数是什么。它使用后者信息来确定它视为噪声本底的非峰样本的平均值。这种假定是公平的，因为各自占空比范围从0.1％到30％的不止3个雷达同时地出现在FFT中的可能性极其低。噪声本底将示出反复无常值的一种条件是当ADC饱和时。这能够被用作在主机处确定数据何时能够随着它饱和而被忽略的检测算法的一部分。前3个峰的峰值和FFT区间索引被存储以供输出到FIFO。峰值被从固定点值截断为int8以使数据的大小最小化并且因为后续阶段不需要小于1dB的准确度。

·第二级1102从FFT取线性和及计数值，执行除法以确定平均值，然后使用STFT块中使用的对数技术，它确定平均值的对数从而给出噪声本底的对数。

·第三级1104对齐并组合对数噪声本底值和峰值，并且将其放置到结构中并将其发送到输出FIFO。

·此代码块通过对于与检测频带内的频率区间相对应的索引使用FFT的长度与真值的布尔掩码来说明这采样带宽大于信号检测带宽的场景。来自布尔数组的与FFT值的索引相对应的值与“数据有效”标志一起用在与门中，这将因此使峰检测算法忽略掩码值的样本。

下一个级1105交错4个FFT流(2个通道x 2个FFT长度)中的每一个的两个时间偏移。交错的次序必须仔细地进行以防止在某个频率下的单个脉冲在时间上看起来像3个脉冲。延迟流数据首先反直觉地出现。这是因为延迟通过在数据流的前面插入零来工作，所以第一次FFT它计算仅时间数据的前半部分的频谱，所以那意味着在时间上此FFT首先出现。

峰查找器过程的目标是为了做出对于每个FFT数据流的前3个局部最大值输出整数对数值和频率区间索引并且合计线性值的流峰查找器并针对FFT的所有剩余元素计数。

为了实现此目标，程序使用具有以下元素(FFT起始索引U8、FFT停止索引U8、最大索引U8、最大值FXP s16.11、计数U8、线性和FXP s64.28)的结构。FFT起始索引表示在FFT的第一上升元素或第一元素处发生的给定峰的第一元素索引。FFT停止索引表示作为相同峰的一部分的最后元素(即，在下一个第一上升元素之前的最后元素)。最大值索引和最大值表示来自起始索引与停止索引之间的最大值的输入的值。计数是作为峰的一部分的元素的数目的总和并且线性和是起始索引与停止索引之间的所有线性输入值的和。

程序在存储器中保持这些结构中的4个。第一个是current_state结构。其它三个结构表示用于前3个峰(峰1、峰2、峰3)的结构。此外存在第五结构，该第五结构具有称作noise_floor的(计数U8、线性和FXP s64.28)，该noise_floor用于累积线性和并且针对从前3个峰结构取代的任何峰起计数。

程序通过检查每个新元素以查看它是FFT的第一元素还是第一上升元素(即紧跟在较高值之后的低值之后的高值)来工作。在这些条件中的任何一个下，程序假定先前状态结构被关闭并且它更新3个峰值结构和noise_floor结构(在下一段落中说明此过程)。如果它是FFT的第一元素，则就像noise_floor结构一样从此块输出3个峰结构。在此之后的时钟周期中，noise_floor结构和所有3个峰值结构被清除。

通过首先比较3个峰值结构的最大值、然后确定具有最小值的结构来执行更新3个峰值和noise_floor结构的判定。然后将具有最小值的最大值的峰值结构与current_state结构的最大值进行比较。如果当前值较小，则单独留下峰值结构并且替代地将current_state结构的计数及线性和元素添加到噪声本底结构。如果当前值较大，则将取来自峰值的计数及线性和并将其添加到noise_floor结构的计数及线性和，此后用current_value结构替换特定峰值结构。

对于线性和步骤，使用具有28个整数位的有符号64位来累积线性和值。当从此块输出样本时，它们作为两个结构被输出。第一结构对于前3个峰中的每一个将最大索引强制转换取为U8类型并将最大值强制转换取为U8类型。在不改变数据类型的情况下输出noise_floor结构。

图11示出针对噪声本底计算的流程。噪声本底计算有效地对不在前三个中的所有值求和。

特征提取处理器

参考图12A、图12B和图13，特征提取器610采取处理器的形式，该处理器执行对所有4个数据流进行操作的幅度跟踪算法。所有这些算法的结果被报告给最终FIFO以便通过公共DMA发送到主机。最终分组包括表示32位FFT计数的32位时间戳(因为每～142ns执行一次FFT，所以此计数器将每10分钟卷绕，如此应该将主机设计来处理这种情况)、表示位标志的8位报头(以通知主机什么算法、FFT长度、通道以及事件是脉冲的开始还是脉冲的结束)、表示在峰的最后FFT时的噪声值的8位值、峰索引和振幅。

·振幅算法：此算法在概念上非常简单。目标是为了查看任何峰是否大于从主机提供的阈值(对于每个FFT长度，每个通道各1阈值)。算法然后仅在频率区间超过阈值时输出并且在同一频率区间下降至阈值以下时再次输出。这使发送到主机的分组的数目最小化，因为在许多连续FFT之上延展的长脉冲仅导致2个分组被发送到主机。

振幅算法的目标是为了标识超过阈值的峰的上升边缘和下降边缘，同时确保事件不是由升高的噪声本底引起的。此算法通过使用等于在其值被初始化为假情况下对数据进行操作的FFT的长度的布尔值数组‘state_array’来工作。

当将峰和噪声本底的新结构馈送到算法中时，针对三个峰值中的每一个做出该峰高于阈值同时噪声本底低于阈值的检查。然后将此布尔条件存储在峰的索引处的‘state_array’中。

算法保持来自前一次迭代的‘state_array’的副本以及峰值和索引及噪声本底。我们将在这里用后缀‘_old’引用它们并用后缀‘_new’引用当前值。算法保持FFT的长度的数组并且存储最大值和所对应的噪声本底值。这些值在到达下降边缘时被重置为-128。

在每次迭代时在来自先前迭代的3个当前峰索引和3个峰索引处对‘state_array_new’和‘state_array_old’二者做出检查。如果给定索引处的‘state_array_old’为真同时‘state_array_new’示出为假，则那指示峰的下降边缘，并且在这种情况下，连同报头和时间戳一起输出来自所存储的数组的最大值、索引和噪声本底。如果给定索引处的‘state_array_old’为假同时‘state_array_new’示出为真，则那指示峰的上升边缘，并且在这种情况下，连同报头和时间戳一起输出来自当前迭代的峰值、索引和噪声本底。如果给定索引处的‘state_array_old’为真同时‘state_array_new’示出为真，则那指示我们仍然在峰中间，并且在这种情况下，我们不会输出任何东西。如果给定索引处的‘state_array_old’为假同时‘state_array_new’示出为假，则我们不会输出任何东西。

报头由4个条件定义。边缘(上升＝0，下降＝1)、通道(通道1＝0，通道2＝1)、FFT长度(32点＝0，128点＝1)、算法类型(振幅算法＝0，峰跟踪算法＝1)。报头被存储在U8中。位0..1表示边缘。位2..3表示通道。位4..5表示FFT长度并且位6..7表示算法类型。

参考图14，示出了如由环境频率感测设备所执行的用于评估射频频谱使用的方法。在此示例中，RF信号强度分离器200、控制器204和主机单元231执行如所描述的操作。然而，可以采用任何合适的结构。如框1800中所示，方法包括从一个或多个源如基站116接收具有频率带的RF信号。接收可以例如由RF信号强度分离器200像从左天线和右天线接收信号一样执行。如框1802中所示，方法包括对所接收到的频率带执行信号强度电平分离并且产生信号强度电平分离频率信息216-222。这是例如通过RF信号强度分离器200已接收到3550-3700MHz范围中的RF信号来完成的。如框1804中所示，方法包括，对与每个信号强度电平相关联的SS电平分离频率执行频率分组以产生用于每个分组的幅度信息。这例如由控制器204执行。在一个示例中，根据由RF SS 200输出的信号强度电平分离频率信息216-222中的已分离的信号强度信号检测短持续时间脉冲和长持续时间脉冲。此示例中的脉冲滤波由STFT处理器606执行。

如框1806中所示，方法包括通过检测所检测到的幅度信息的峰来生成示出为612的峰数据。例如，对于每种脉冲类型如检测到的短脉冲或检测到的长脉冲来说超过阈值的峰使其峰由如上所述的峰提取处理器608检测。如框1808中所示，方法包括基于给定峰的到达或离开生成指示信号边缘的边缘事件。这由脉冲边缘检测器610执行。过程由ESC信号处理器502执行并且被实时地执行，因此所描述的系统执行实时频谱分析。

如框1810中所示，方法包括在频率基础上将所生成的边缘与所存储的感兴趣信号的指纹数据进行比较。在此示例中这由主机单元231完成。如以上所指出的，指纹信息能够包括用于确定检测器是否已检测到频率或频率的范围的任何合适的准则。

如框1812中所示，如果存在匹配，则为SAS服务器提供所检测到的信号数据232，然而应认识到，SAS服务器能够执行传感器的操作，诸如确定是否发生匹配以及任何其它合适的操作。所检测到的信号数据232指示由既有者设备、基站、系统或已被检测到的无线RF频谱的任何其它源对一系列频率的当前使用。这被示出在框1814中。过程针对接收信号的频率带内的每个100MHz子频带重复，直到没有留下其它子频带为止。返回参考框1812，如果未检测到匹配，则过程继续进行以对接收到的频率执行信号强度电平分离以继续过程。

图15是SAS服务器108的框图，该SAS服务器在此示例中包括一个或多个处理器1900、能够用作一个或多个数据库的存储器1902，存储器用于存储可执行指令，这些可执行指令当由一个或多个处理器1900执行时，使一个或多个处理器执行本文描述的操作。网络接口1904也与处理器通信以允许处理器与环境RF传感器和任何其它合适的网络元件进行通信。

参考图16，示出了由SAS服务器108执行的方法的示例。方法包括评估从来自多个环境射频(RF)传感器中的每一个的多个天线的检测到的信号数据，该检测到的信号数据表示通过来自每个相应的环境射频(RF)传感器的多个天线中的每一个所检测到正在使用中的一个或多个RF频率。这被示出在框2000中。如框2002中所示，方法包括确定与发射使用多个环境射频(RF)传感器被检测为正在使用中的RF频率的源设备相对应的定义保护区域。这可以包括例如采用源于来自环境RF传感器的每个天线的位置信息，该位置信息可以包括GPS位置信息。例如，如上所述在此示例中在环境RF传感器处执行频率使用检测。SAS服务器108中的基于云的判定引擎(例如，一个或多个编程的处理器)确定例如源设备在特定感兴趣地理区域中的频率使用。如框2004中所示，方法包括防止位于定义保护区域中的用户装备使用所检测到的RF频率。然后通过不允许在那个地理区域中使用所检测到的频率来保护该地理区域。在此示例中，被保护包括不将频率的使用分配给其它设备，因为已经确定了政府设备或其它既有者设备已经正在使用感兴趣频率或频率范围。在一个示例中，从环境RF传感器接收的所检测到的信号数据包括来自右天线和左天线中的每一个的信号数据。SAS服务器中的判定引擎标识所检测到的信号数据来自地理上彼此相邻的多个环境RF传感器。在其它示例中系统检测到频率不在使用中并且使得商用设备或其它设备被分配了未检测到的频率的使用。

图17图示不采用频谱分析访问服务器108而是替代地采用诸如服务器的设备的另一系统2200，该设备是频谱判定单元2202。在此示例中，不需要采用频率重新分配。替代地，频谱判定单元2202确定源设备116是否正在产生感兴趣频率。频谱判定单元2202可以如先前描述的那样操作以确定源设备单元116在地理区域内的位置并且如先前描述的那样保护地理区域。频谱判定单元2202不必是服务器，诸如web服务器，而是可以为与环境RF传感器102-106通信的任何合适的设备。如以上所指出的，取决于特定系统设计，源设备116可以为移动设备或非移动设备。

在另一示例中，SAS服务器或频谱判定单元将表示经由来自多个环境射频传感器中的每一个的多个天线中的每一个检测为正在使用中的一个或多个频率的数据彼此进行比较，以确定环境射频传感器中的至少一个是否提供了包含错误的数据。例如，在采用三个传感器的情况下，如果这些传感器中的一个检测到频率的使用但是两个其它传感器未检测到频率的使用并且其它两个传感器的位置是已知的，则SAS服务器能够推理由一个传感器进行的检测不应该被给予高权重或者根本不应该被给予权重，因为其它传感器应该已检测到类似的频率使用。

参考图18，RF源设备116将可能被环境RF传感器104和106的右-A、左-B和右-B天线检测到。云判定引擎确定所检测到的信号来自“A”与“B”之间并且从那里，东-15地理区域被指定为受保护。这导致不允许任何新设备被授予对由源设备116在此区域中提供的频谱的访问。如果源设备116在图中更靠南，则RF传感器106将指示左-B天线和右-B天线都在检测信号并且这样的检测将导致云判定引擎保护东-15地理区域和东-16地理区域两者。因此，当源设备位置是已知的但是未检测到RF频率使用并且先前已将频率分配给政府设备但是这些设备不在使用频谱时，例如向其它商用设备分配未被确定为正在使用中的那些频率。

换句话说，频谱判定单元2202或SAS服务器评估从来自多个环境射频(RF)传感器中的每一个的多个天线(例如，并置的左天线和右天线)的检测到的信号数据。所检测到的信号数据表示通过来自每个相应的环境射频(RF)传感器的多个天线中的每一个检测到正在使用中的一个或多个RF频率。频谱判定单元确定与正在发射使用多个环境射频(RF)传感器被检测为正在使用中的RF频率的源设备相对应的定义保护区域(例如，地理区域)。频谱判定单元防止位于定义保护区域中的用户装备使用通过设备上的任何合适的应用通知、通过诸如WWAN或WLAN连接的网络连接或通过任何合适的机制检测到的RF频率。

在优选实施例的前面的详细描述中，已参考了形成其一部分的附图，并且在附图中通过图示示出了可以在其中实践本发明的具体优选实施例。这些实施例被足够详细地描述以使得本领域的技术人员能够实践本发明，并且应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以利用其它实施例并且可以做出逻辑、机械和电气变化。为了避免使得本领域的技术人员能够实践本发明所不必要的细节，描述可以省略为本领域的技术人员已知的某些信息。此外，本领域的技术人员可以容易地构造并入本发明的教导的许多其它变化的实施例。因此，本发明不旨在限于本文阐述的具体形式，而是相反，本发明旨在涵盖如能够被合理地包括在本发明的范围内的此类变更、修改和等同物。前面的详细描述因此不应在限制性意义上进行，并且本发明的范围仅由所附权利要求限定。已仅出于图示和描述的目的而不是通过限制呈现了本文描述的实施例和示例的以上详细描述。因此设想了本发明涵盖落入在上面公开并在本文中要求保护的基本底层原理的范围内的任何及所有修改、变化或等同物。