Title:
VERFAHREN ZUM SCHÄTZEN EINER MOMENTANEN QUALITÄT EINES KOMMUNIKATIONSKANALS UND VERFAHREN ZUM SCHÄTZEN EINER ZUKÜNFTIGEN QUALITÄT EINES KOMMUNIKATIONSKANALS
Kind Code:
A1


Abstract:

Vorgeschlagen wird ein Verfahren zum Schätzen einer momentanen Qualität eines Kommunikationskanals. Das Verfahren beinhaltet ein Empfangen über den Kommunikationskanal. Weiterhin beinhaltet das Verfahren ein Bestimmen einer Mehrzahl von Kanalparametern basierend auf physikalischen Eigenschaften eines über den Kommunikationskanal empfangenen Trägersignals. Zudem beinhaltet das Verfahren ein Bestimmen der momentanen Qualität des Kommunikationskanals basierend auf einer Kombination der Mehrzahl an Kanalparametern. embedded image




Inventors:
Saad, Ahmad (81249, München, DE)
Application Number:
DE102016122752A
Publication Date:
04/19/2018
Filing Date:
11/25/2016
Assignee:
Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., 80686 (DE)
International Classes:



Foreign References:
201000545122010-03-04
201100197152011-01-27
201301211772013-05-16
Attorney, Agent or Firm:
2SPL Patentanwälte PartG mbB Schuler Schacht Platzer Lehmann, 81373, München, DE
Claims:
Verfahren (100) zum Schätzen einer momentanen Qualität eines Kommunikationskanals, umfassend:
Empfangen (102) über den Kommunikationskanal;
Bestimmen (104) einer Mehrzahl von Kanalparametern basierend auf physikalischen Eigenschaften eines über den Kommunikationskanal empfangenen Trägersignals; und
Bestimmen (106) der momentanen Qualität des Kommunikationskanals basierend auf einer Kombination der Mehrzahl an Kanalparametern.

Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl von Kanalparametern Folgendes umfasst:
Bestimmen der Mehrzahl von Kanalparametern basierend auf einer Spektraldarstellung des Trägersignals.

Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl an Kanalparametern Folgendes umfasst:
transformieren des Trägersignals unter Verwendung einer schnellen Fourier-Transformation;
Bestimmen einer Mehrzahl an Vektoren der schnellen Fourier-Transformation; und
Gruppieren der Mehrzahl an Vektoren der schnellen Fourier-Transformation basierend auf einem Vergleich der Mächtigkeiten jeweils aufeinanderfolgender Vektoren.

Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Gruppieren der Mehrzahl an Vektoren Folgendes umfasst:
Vergleichen eines Schwellwerts mit einem ersten Vergleichswert, der proportional zu einem Verhältnis der Mächtigkeit eines der Mehrzahl an Vektoren zu der Mächtigkeit des diesem vorangehenden Vektors aus der Mehrzahl an Vektoren ist, wenn die Mächtigkeit des einen Vektors kleiner als die Mächtigkeit des vorangehenden Vektors ist; oder
Vergleichen des Schwellwerts mit einem zweiten Vergleichswert, der proportional zu einem Verhältnis des vorangehenden Vektors zu dem einen Vektor ist, wenn die Mächtigkeit des einen Vektors größer oder gleich der Mächtigkeit des vorangehenden Vektors ist; und
Bestimmen, dass der eine Vektor und der vorangehende Vektor zu einer Gruppe gehören, wenn der erste Vergleichswert oder der zweite Vergleichswert kleiner als der Schwellwert ist; ansonsten
Bestimmen, dass der eine Vektor und der vorangehende Vektor zu verschiedenen Gruppen gehören.

Verfahren nach Anspruch 3 oder Anspruch 4, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl an Kanalparametern ferner Folgendes umfasst:
Bilden eines normierten Durchschnittsvektors aus den Vektoren einer Gruppe.

Verfahren nach Anspruch 5, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl an Kanalparametern ferner Folgendes umfasst:
Bestimmen, dass ein erstes Maximum und ein zweites Maximum eines Frequenzspektrums des normierten Durchschnittsvektors, welche durch ein dazwischenliegendes Minimum getrennt sind, zwei Teilsignale des empfangenen Trägersignals repräsentieren, wenn das erste Maximum und das zweite Maximum jeweils über einem ersten Schwellwert liegen und das Minimum unter einem zweiten Schwellwert liegt; und
Extrahieren einer Pulsform aus dem Frequenzspektrum basierend auf dem ersten Maximum.

Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl an Kanalparametern ferner Folgendes umfasst:
Bestimmen einer Art des durch die Pulsform repräsentierten Signaltyps.

Verfahren nach Anspruch 7, wobei das Bestimmen der Art des durch die Pulsform repräsentierten Signaltyps Folgendes umfasst:
Vergleichen der Pulsform mit Pulsformen bekannter Signaltypen.

Verfahren nach Anspruch 7 oder Anspruch 8, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl an Kanalparametern ferner Folgendes umfasst:
Bestimmen einer Belegung des Kommunikationskanals durch den durch die Pulsform repräsentierten Signaltyp.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl an Kanalparametern ferner Folgendes umfasst:
Bestimmen einer Belegung des Kommunikationskanals.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl an Kanalparametern ferner Folgendes umfasst:
Bestimmen einer Anzahl der Benutzer des Kommunikationskanals basierend auf einer Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung einer Leistung des Trägersignals.

Verfahren nach Anspruch 11, wobei das Bestimmen der Anzahl der Benutzer des Kommunikationskanals Folgendes umfasst:
Bestimmen einer Anzahl an Maxima der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung, die über einem Schwellwert liegen;
Bestimmen der Anzahl der Benutzer des Kommunikationskanals basierend auf der Anzahl der Maxima der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl an Kanalparametern ferner Folgendes umfasst:
Bestimmen einer Auslastung des Kommunikationskanals basierend auf einem Vergleich eines Schwellwerts mit einer Energie des Trägersignals.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Bestimmen (104) der Mehrzahl an Kanalparametern ohne ein Demodulieren des Trägersignals erfolgt.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Bestimmen (106) der momentanen Qualität des Kommunikationskanals ein Auswerten eines Entscheidungsbaumes basierend auf der Mehrzahl an Kanalparametern umfasst.

Verfahren (700) zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals, umfassend:
Bestimmen (702) von Wahrscheinlichkeitswerten für eine Mehrzahl an möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals unter Verwendung einer Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals und je eines Hidden-Markov-Modells für jede mögliche Qualität des Kommunikationskanals; und
Verwenden (704) derjenigen möglichen Qualität des Kommunikationskanals als zukünftige Qualität des Kommunikationskanals, deren Wahrscheinlichkeitswert die größte Wahrscheinlichkeit anzeigt.

Verfahren nach Anspruch 16, wobei für zumindest eine der Mehrzahl an möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals Wahrscheinlichkeitswerte für eine Mehrzahl an möglichen Sequenzen vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals in einer Tabelle gespeichert sind, und wobei das Bestimmen (702) des Wahrscheinlichkeitswerts für zumindest die eine der Mehrzahl an möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals Folgendes umfasst:
Auswählen eines der Wahrscheinlichkeitswerte aus der Tabelle basierend auf einem Vergleich der Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals mit der Mehrzahl an möglichen Sequenzen vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals.

Verfahren nach Anspruch 16 oder Anspruch 17, wobei die Wahrscheinlichkeitswerte für die Mehrzahl an möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals auf einer Likelihood-Funktion basieren.

Verfahren zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals, umfassend:
Schätzen einer momentanen Qualität des Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den Ansprüchen 1 bis 15; und
Schätzen der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den Ansprüchen 16 bis 18, wobei die Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals die momentane Qualität des Kommunikationskanals umfasst.

Verfahren (1100) zum Senden von Informationen über einen Kommunikationskanal, umfassend:
Schätzen (1102) einer zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den Ansprüchen 16 bis 19; und
Senden (1104a) der Nachricht über den Kommunikationskanal, wenn die zukünftige Qualität des Kommunikationskanals über einem Schwellwert liegt.

Verfahren nach Anspruch 20, wobei das Verfahren ferner Folgendes umfasst:
wenn die zukünftige Qualität des Kommunikationskanals unter dem Schwellwert liegt, Schätzen (1104b) einer zukünftigen Qualität eines zweiten Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den Ansprüchen 16 bis 19; und
Senden (1106) der Nachricht über den zweiten Kommunikationskanal, wenn die zukünftige Qualität des zweiten Kommunikationskanals über einem zweiten Schwellwert liegt.

Verfahren (1200) zum Senden von Informationen über einen Kommunikationskanal, umfassend:
Schätzen (1202) einer zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den Ansprüchen 16 bis 19; und
Einstellen (1204) einer Sendeleistung für das Versenden der Informationen über den Kommunikationskanal basierend auf der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals.

Verfahren nach Anspruch 22, wobei das Einstellen (1204) der Sendeleistung Folgendes umfasst:
Einstellen der Sendeleistung auf einen ersten Wert für eine erste zukünftige Qualität des Kommunikationskanals; und
Einstellen der Sendeleistung auf einen höheren zweiten Wert für eine zweite zukünftige Qualität des Kommunikationskanals, wobei die zweite zukünftige Qualität des Kommunikationskanals eine höhere Qualität des Kommunikationskanals als die erste zukünftige Qualität des Kommunikationskanals anzeigt.

Description:
Technisches Gebiet

Ausführungsbeispiele befassen sich mit der Schätzung von Kanalqualitäten. Insbesondere befassen sich Ausführungsbeispiele mit einem Verfahren zum Schätzen einer momentanen Qualität eines Kommunikationskanals sowie einem Verfahren zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals. Ausführungsbeispiele befassen sich ferner auch mit Verfahren zum Senden von Informationen über einen Kommunikationskanal.

Hintergrund

Drahtlose Kommunikation spielt für verschiedene Anwendungen sowohl im privaten als auch im industriellen Bereich eine immer wichtiger werdende Rolle. Insbesondere industrielle Anwendungen haben sehr strenge Auflagen hinsichtlich Zuverlässigkeit und Echtzeitfähigkeit. Insbesondere bei drahtloser Kommunikation in einem ISM-Band (engl. Industrial, Scientific and Medical Band), in dem keine Koexistenzregeln zur Anwendung kommen und jeder Knoten mit den anderen Knoten um Ressourcen im Spektrum konkurriert, kann es zu Kollisionen zwischen den Knoten kommen und die Zuverlässigkeit der drahtlosen Kommunikation dadurch vermindert sein.

Adaptive Kommunikationskonzepte und insbesondere kognitiver Funk (engl. cognitive radio), welche die Integration von Umgebungsbewusstsein und Anpassungsvermögen in kommunizierende Knoten ermöglichen, können Abhilfe schaffen. Jedoch ist es dazu nötig, den Zustand eines Funkkanals zu kennen.

Es besteht somit ein Bedürfnis, eine Möglichkeit zur Zustandsbestimmung eines Funkkanals bereitzustellen.

Zusammenfassung

Ausführungsbeispiele eines Verfahrens zum Schätzen einer momentanen Qualität eines Kommunikationskanals ermöglichen dies. Das Verfahren umfasst ein Empfangen über den Kommunikationskanal. Weiterhin umfasst das Verfahren ein Bestimmen einer Mehrzahl von Kanalparametern basierend auf physikalischen Eigenschaften eines über den Kommunikationskanal empfangenen Trägersignals. Zudem umfasst das Verfahren ein Bestimmen der momentanen Qualität des Kommunikationskanals basierend auf einer Kombination der Mehrzahl an Kanalparametern.

Weitere Ausführungsbeispiele betreffen ein Verfahren zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals. Das Verfahren umfasst ein Bestimmen von Wahrscheinlichkeitswerten für eine Mehrzahl an möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals unter Verwendung einer Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals und je eines Hidden-Markov-Modells für jede mögliche Qualität des Kommunikationskanals. Ferner umfasst das Verfahren ein Verwenden derjenigen möglichen Qualität des Kommunikationskanals als zukünftige Qualität des Kommunikationskanals, deren Wahrscheinlichkeitswert die größte Wahrscheinlichkeit anzeigt.

Zudem betreffen weitere Ausführungsbeispiele noch ein Verfahren zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals. Das Verfahren umfasst ein Schätzen einer momentanen Qualität des Kommunikationskanals gemäß dem vorgenannten Verfahren. Zudem umfasst das Verfahren ein Schätzen der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals gemäß dem vorgenannten Verfahren. Die Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals umfasst dabei die bestimmte momentane Qualität des Kommunikationskanals.

Ferner betreffen weitere Ausführungsbeispiele ein Verfahren zum Senden von Informationen über einen Kommunikationskanal. Das Verfahren umfasst ein Schätzen einer zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals gemäß einem der vorgenannten Verfahren. Weiterhin umfasst das Verfahren ein Senden der Nachricht über den Kommunikationskanal, wenn die zukünftige Qualität des Kommunikationskanals über einem Schwellwert liegt.

Zudem betreffen Ausführungsbeispiele noch ein weiteres Verfahren zum Senden von Informationen über einen Kommunikationskanal. Das Verfahren umfasst ein Schätzen einer zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals gemäß einem der vorgenannten Verfahren. Weiterhin umfasst das Verfahren ein Einstellen einer Sendeleistung für das Versenden der Informationen über den Kommunikationskanal basierend auf der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals.

Figurenliste

Ausführungsbeispiele werden nachfolgend bezugnehmend auf die beiliegenden Figuren näher erläutert. Es zeigen:

  • 1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Schätzen einer momentanen Qualität eines Kommunikationskanals;
  • 2 zeigt ein Vektoren einer Gruppe sowie deren normierten Durchschnittsvektor;
  • 3 zeigt ein Frequenzspektrum eines normierten Durchschnittsvektors;
  • Figs. 4a bis 4d zeigen beispielhafte Pulsformen von Signaltypen;
  • 5 zeigt eine Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung einer Leistung eines Trägersignals;
  • 6 zeigt einen Entscheidungsbaum;
  • 7 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals;
  • 8 zeigt eine Struktur eines Hidden-Markov-Modells für eine mögliche Qualität eines Kommunikationskanals;
  • 9 zeigt ein auf einer Tabelle basierendes Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals;
  • 10 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer Kombination eines Verfahrens zum Schätzen einer momentanen Qualität eines Kommunikationskanals und eines Verfahren zum Schätzen einer zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals;
  • 11 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Senden von Informationen über einen Kommunikationskanal; und
  • 12 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines weiteren Verfahrens zum Senden von Informationen über einen Kommunikationskanal.

Beschreibung

Verschiedene Ausführungsbeispiele werden nun ausführlicher unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben, in denen einige Ausführungsbeispiele dargestellt sind. In den Figuren können die Dickenabmessungen von Linien, Schichten und/oder Regionen um der Deutlichkeit Willen übertrieben dargestellt sein.

Bei der nachfolgenden Beschreibung der beigefügten Figuren, die lediglich einige exemplarische Ausführungsbeispiele zeigen, können gleiche Bezugszeichen gleiche oder vergleichbare Komponenten bezeichnen. Ferner können zusammenfassende Bezugszeichen für Komponenten und Objekte verwendet werden, die mehrfach in einem Ausführungsbeispiel oder in einer Zeichnung auftreten, jedoch hinsichtlich eines oder mehrerer Merkmale gemeinsam beschrieben werden. Komponenten oder Objekte, die mit gleichen oder zusammenfassenden Bezugszeichen beschrieben werden, können hinsichtlich einzelner, mehrerer oder aller Merkmale, beispielsweise ihrer Dimensionierungen, gleich, jedoch gegebenenfalls auch unterschiedlich ausgeführt sein, sofern sich aus der Beschreibung nicht etwas anderes explizit oder implizit ergibt.

Obwohl Ausführungsbeispiele auf verschiedene Weise modifiziert und abgeändert werden können, sind Ausführungsbeispiele in den Figuren als Beispiele dargestellt und werden hierin ausführlich beschrieben. Es sei jedoch klargestellt, dass nicht beabsichtigt ist, Ausführungsbeispiele auf die jeweils offenbarten Formen zu beschränken, sondern dass Ausführungsbeispiele vielmehr sämtliche funktionale und/oder strukturelle Modifikationen, Äquivalente und Alternativen, die im Bereich der Erfindung liegen, abdecken sollen. Gleiche Bezugszeichen bezeichnen in der gesamten Figurenbeschreibung gleiche oder ähnliche Elemente.

Man beachte, dass ein Element, das als mit einem anderen Element „verbunden“ oder „verkoppelt“ bezeichnet wird, mit dem anderen Element direkt verbunden oder verkoppelt sein kann oder dass dazwischenliegende Elemente vorhanden sein können.

Die Terminologie, die hierin verwendet wird, dient nur der Beschreibung bestimmter Ausführungsbeispiele und soll die Ausführungsbeispiele nicht beschränken. Wie hierin verwendet, sollen die Singularformen „einer“, „eine“, „eines“ und „der, die, das“ auch die Pluralformen beinhalten, solange der Kontext nicht eindeutig etwas anderes angibt. Ferner sei klargestellt, dass die Ausdrücke wie z.B. „beinhaltet“, „beinhaltend“, aufweist“ und/oder „aufweisend“, wie hierin verwendet, das Vorhandensein von genannten Merkmalen, ganzen Zahlen, Schritten, Arbeitsabläufen, Elementen und/oder Komponenten angeben, aber das Vorhandensein oder die Hinzufügung von einem bzw. einer oder mehreren Merkmalen, ganzen Zahlen, Schritten, Arbeitsabläufen, Elementen, Komponenten und/oder Gruppen davon nicht ausschließen.

Solange nichts anderes definiert ist, haben sämtliche hierin verwendeten Begriffe (einschließlich von technischen und wissenschaftlichen Begriffen) die gleiche Bedeutung, die ihnen ein Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet, zu dem die Ausführungsbeispiele gehören, beimisst. Ferner sei klargestellt, dass Ausdrücke, z.B. diejenigen, die in allgemein verwendeten Wörterbüchern definiert sind, so zu interpretieren sind, als hätten sie die Bedeutung, die mit ihrer Bedeutung im Kontext der einschlägigen Technik konsistent ist, solange dies hierin nicht ausdrücklich anders definiert ist.

1 zeigt ein Verfahren 100 zum Schätzen einer momentanen Qualität eines Kommunikationskanals. Das Verfahren 100 umfasst ein Empfangen 102 über den Kommunikationskanal. Weiterhin umfasst das Verfahren 100 ein Bestimmen 104 einer Mehrzahl von Kanalparametern basierend auf physikalischen Eigenschaften eines über den Kommunikationskanal empfangenen Trägersignals. Zudem umfasst das Verfahren 100 ein Bestimmen 106 der momentanen Qualität des Kommunikationskanals basierend auf einer Kombination der Mehrzahl an Kanalparametern.

Das Verfahren 100 kann eine völlig passive Schätzung der momentanen Qualität des Kommunikationskanals ermöglichen. Das Verfahren 100 kann eine adaptive, echtzeitfähige und friedvolle Kommunikation (z.B. im industriellen Kontext) ermöglichen, welche die verfügbaren spektralen Ressourcen z.B. eines ISM-Bandes effizient nutzt, um auch strenge Servicequalitätsanforderungen erfüllen zu können.

Der Kommunikationskanal ist eine Frequenz bzw. ein Frequenzbereich, auf der bzw. dem ein Kommunikationssignal (z.B. analoge oder digitale Daten) übertragen wird. Bei dem Kommunikationskanal kann es sich z.B. um eine Frequenz bzw. einen Frequenzbereich innerhalb eines ISM-Bandes handeln. Beispielsweise kann es sich um eine Frequenz bzw. einen Frequenzbereich zwischen 2,4 GHz und 2,5 GHz oder zwischen 5,18 GHz und 5, 825 GHz handeln. Bei dem Kommunikationskanal kann es sich aber auch um jede Frequenz bzw. jeden Frequenzbereich außerhalb von ISM-Bändern handeln.

Das Empfangen 102 über den Kommunikationskanal kann z.B. über einen vorbestimmten Zeitraum ausgeführt werden. Ferner kann das Empfangen 102 über den Kommunikationskanal ein Erfassen jeglicher Umgebungssignale in dem Kommunikationskanal umfassen. Mit anderen Worten: Es können von verschiedenen Quellen auf (verschiedene) Trägersignale aufmodulierte Informationen empfangen werden. Die Trägersignale sind dabei hochfrequent (d.h. sie weisen eine Frequenz von 10 kHz und mehr auf).

Das bestimmen 104 der Mehrzahl von Kanalparametern erfolgt dabei aber passiv, d.h. ohne eine Art von Kanalsondierung und/oder Demodulation bzw. Decodierung. Es wird somit nur gelauscht bzw. sensiert, ohne Testsignale in die Umgebung abzustrahlen. Die Kanalparameter werden nur basierend auf physikalischen Eigenschaften des über den Kommunikationskanal empfangenen Trägersignals bestimmt. Das Bestimmen der Mehrzahl an Kanalparametern erfolgt somit ohne ein Demodulieren des Trägersignals. Das Verfahren 100 wird also lediglich basierend auf den Eigenschaften und Merkmalen der physikalischen Signale betrieben, die von der Umgebung erfasst werden.

Die Mehrzahl von Kanalparameter sind verschiedene Größen, welche den Kommunikationskanal, dessen Eigenschaften bzw. dessen Zustand charakterisieren. Geeignete Parameter für die Beschreibung des Kommunikationskanals bzw. dessen Zustands sind beispielsweise die Belegung des Kommunikationskanals, die über den Kommunikationskanal übertragenen Signaltypen, Bandbreiten der über den Kommunikationskanal übertragenen Signale, eine Belegung des Kommunikationskanals durch einen bestimmten Signaltyp, eine Anzahl an Benutzern des Kommunikationskanals oder auch eine Auslastung des Kommunikationskanals.

Die Kanalparameter ermöglichen somit eine Charakterisierung des Kommunikationskanals bzw. dessen Zustands. Eine Kombination der Mehrzahl an Kanalparametern nach vorbestimmten Kriterien kann daher eine Aussage über den momentanen Zustand und somit auch eine Qualität des Kommunikationskanals ermöglichen. Die Qualität des Kommunikationskanals gibt dabei eine Güte des Kommunikationskanals wieder. Die Güte bzw. Qualität kann z.B. Anhand von Schwell- bzw. Grenzwerten für einen oder mehrere Kanalparameter bestimmt werden. Entsprechend kann die Qualität des Kommunikationskanals mehrere Qualitätsstufen umfassen, welche mit einer vorgegebenen Granularität die Güte des Kommunikationskanals beschreiben. Das Bestimmen 106 der momentanen Qualität des Kommunikationskanals kann gemäß einer Vielzahl möglicher Kombinationen der Mehrzahl an Kanalparametern erfolgen. Insbesondere kann die Kombination der Mehrzahl an Kanalparametern situations- bzw. anwendungsabhängig erfolgen.

In einigen Ausführungsbeispielen kann das Bestimmen 104 der Mehrzahl von Kanalparametern beispielsweise ein Bestimmen der Mehrzahl von Kanalparametern basierend auf einer Spektraldarstellung des Trägersignals umfassen. Aus der Spektraldarstellung des Trägersignals können eine Vielzahl an Informationen zur Beschreibung des Kanals gewonnen werden, ohne das Trägersignal aufwendig demodulieren zu müssen. Entsprechend kann eine Schätzung der momentanen Qualität des Kommunikationskanals in Echtzeit ermöglicht werden.

Dazu kann das Bestimmen 104 der Mehrzahl an Kanalparametern z.B. ein Transformieren des Trägersignals unter Verwendung einer schnellen Fourier-Transformation (engl. Fast-Fourier-Transform, FFT) umfassen. Aus der FFT ergibt sich die Spektraldarstellung des Trägersignals. Weiterhin kann eine Mehrzahl an Vektoren der FFT bestimmt werden. Die Mehrzahl an Vektoren der FFT können basierend auf einem Vergleich der Mächtigkeiten jeweils aufeinanderfolgender Vektoren gruppiert werden.

Mit anderen Worten: Nach einer FFT kann als erster Schritt eine Zeit-Frequenz-Analyse von an der Hochfrequenzschnittstelle erfassten Signalabtastwerten erfolgen. Dies kann es ermöglichen, saubere individuelle Signale zu extrahieren, die Systemen entsprechen, die bereits in der Umgebung betrieben werden. Die Analyse kann dabei über einen vorbestimmten Zeitraum hinweg ausgeführt werden. Das vorbeschriebene, auf der Mächtigkeit des zuletzt bestimmten FFT-Vektors basierende heuristische Verfahren kann es ermöglichen, Signale, die der gleichen Übertragungssitzung entsprechen, zu gruppieren. Eine Übertragungssitzung kann Übertragungen von einem oder mehreren Knoten bzw. Systemen auf unterschiedlichen oder gleichen Trägerfrequenzen umfassen. Eine Übertragung bei gleicher Trägerfrequenz entspricht dabei einer Störung durch den Knoten bzw. das System.

Das Gruppieren der Mehrzahl an Vektoren kann dazu beispielsweise ein Vergleichen eines Schwellwerts mit einem ersten Vergleichswert, der proportional zu einem Verhältnis der Mächtigkeit eines der Mehrzahl an Vektoren zu der Mächtigkeit des diesem vorangehenden Vektors aus der Mehrzahl an Vektoren ist, umfassen. Dieser Vergleich kann ausgeführt werden, wenn die Mächtigkeit des einen Vektors kleiner als die Mächtigkeit des vorangehenden Vektors ist. Alternativ kann das Gruppieren der Mehrzahl an Vektoren ein Vergleichen des Schwellwerts mit einem zweiten Vergleichswert, der proportional zu einem Verhältnis des vorangehenden Vektors zu dem einen Vektor ist, umfassen. Dieser Vergleich kann ausgeführt werden, wenn die Mächtigkeit des einen Vektors größer oder gleich der Mächtigkeit des vorangehenden Vektors ist. Ferner kann das Gruppieren der Mehrzahl an Vektoren dann ein Bestimmen, dass der eine Vektor und der vorangehende Vektor zu einer Gruppe gehören, umfassen, wenn der erste Vergleichswert oder der zweite Vergleichswert kleiner als der Schwellwert ist. Ansonsten kann bestimmt werden, dass der eine Vektor und der vorangehende Vektor zu verschiedenen Gruppen gehören.

Die Mächtigkeit des zuletzt bestimmten FFT-Vektors kann also verwendet, um zu entscheiden, ob er mit dem davor bestimmten FFT-Vektor gruppiert werden soll oder nicht.

Beispielweise kann also ein Entscheidungsverhältnis (engl. decision ratio) RDzwischen einer Mächtigkeit P eines aktuellen FFT-Vektors i und dessen vorangehenden FFT-Vektor i - 1 berechnet werden. Wenn das Entscheidungsverhältnis RD unter einem bestimmten (z.B. experimentell bestimmten) Schwellwert liegt, wird der FFT-Vektor i mit dem vorangehenden FFT-Vektor i - 1 gruppiert. Liegt das Entscheidungsverhältnis RD über dem Schwellwert, wird eine neue Gruppe begonnen. Das Entscheidungsverhältnis RD kann z.B. folgendermaßen definiert sein: RD(i):={|PiPi11| für Pi<Pi1 |Pi1Pi1| für Pi1<Piembedded image

Das Bestimmen 104 der Mehrzahl an Kanalparametern kann in einigen Ausführungsbeispielen ferner noch ein Bilden eines normierten Durchschnittsvektors aus den Vektoren einer Gruppe umfassen. Mit anderen Worten: FFT-Vektoren, die der gleichen Sitzung entsprechen, können noch gemittelt und für eine nachfolgende Trennung über den Frequenzbereich hinweg normalisiert werden.

Ein Beispiel einer Gruppe von FFT-Vektoren und des Durchschnittsvektors dieser Gruppe ist in 2 gezeigt. Die in 2 gezeigte Gruppe umfasst drei FFT-Vektoren 210, 220 und 230. In 2 ist die Mächtigkeit (in Dezibel, dB) sowohl der FFT-Vektoren 210, 220 und 230 als auch des Durchschnittsvektors 240 abhängig von der Frequenz (in MHz) gezeigt. Mit anderen Worten: 2 zeigt das Ergebnis der oben vorbeschriebenen Verfahrensschritte.

In einigen Ausführungsbeispielen kann der normierte Durchschnittsvektor einer Gruppe weiter ausgewertet werden. Beispielsweise kann das Bestimmen 104 der Mehrzahl an Kanalparametern dann ferner ein Bestimmen, dass ein erstes Maximum und ein zweites Maximum eines Frequenzspektrums des normierten Durchschnittsvektors, welche durch ein dazwischenliegendes Minimum getrennt sind, zwei Teilsignale des empfangenen Trägersignals repräsentieren, umfassen. Dies kann bestimmt werden, wenn das erste Maximum und das zweite Maximum jeweils über einem ersten Schwellwert liegen und das Minimum unter einem zweiten Schwellwert liegt. Das Bestimmen 104 der Mehrzahl an Kanalparametern kann dann weiterhin ein Extrahieren einer Pulsform aus dem Frequenzspektrum basierend auf dem ersten Maximum umfassen. Alternativ oder ergänzend kann auch eine weitere (zweite) Pulsform aus dem Frequenzspektrum basierend auf dem zweiten Maximum extrahiert werden.

Beispielsweise kann durch die Extraktion ein weiterer heuristischer Ansatz über den mittleren FFT-Vektor verwendet werden, der das Spektrum zerschneidet, wenn es ein niedriges lokales Minimum zwischen zwei hohen lokalen Maxima gibt. Die zugrundeliegende Annahme bei diesem Ansatz ist, dass, wenn es zwei lokale Maxima mit sehr hoher Mächtigkeit und ein lokales Minimum mit sehr geringer Mächtigkeit dazwischen gibt, die zwei Komponenten mit hoher Mächtigkeit (höchstwahrscheinlich) auf zwei unterschiedliche Signale zurückgehen. Dieser Schritt kann die Vorverarbeitung des Trägersignals abschließen und als Ergebnis individuelle Impulse liefern, die weiter analysiert werden können.

Das Resultat dieser Verfahrensschritte ist in 3 gezeigt. 3 zeigt das Frequenzspektrum eines normierten Durchschnittsvektors 310 (der z.B. gemäß den oben beschriebenen Grundsätzen bestimmt wurde). Das Frequenzspektrum ist in drei Bereiche unterteilt: Einen ersten Bereich 320 und einen dritten Bereich 340, in dem die Mächtigkeit (in dB) des Durchschnittsvektors 310 jeweils hoch ist, sowie einen zweiten Bereich 330, in dem die Mächtigkeit des Durchschnittsvektors 310 gering ist.

Als erster Schwellwert kann nun z.B. -20 dB und als zweiter Schwellwert kann z.B. -40 dB gewählt werden. Im ersten Bereich 320 als auch im dritten Bereich 340 gibt es jeweils lokale Maxima (z.B. Maxima 321 und 341) des Durchschnittsvektors 310, die über dem ersten Schwellwert liegen. In dem zweiten Bereich 330 gibt es lokale Minima (z.B. Minimum 331) des Durchschnittsvektors 310, die unter dem zweiten Schwellwert liegen. Somit kann angenommen werden, dass der Durchschnittsvektor 310 in dem ersten Bereich 320 im Wesentlichen durch ein erstes Teilsignal des empfangenen Trägersignals (d.h. einen ersten empfangenen Puls) bestimmt ist, während der Durchschnittsvektor 310 in dem dritten Bereich 340 im Wesentlichen durch ein zweites Teilsignal des empfangenen Trägersignals (d.h. einen zweiten empfangenen Puls) bestimmt ist. Entsprechend kann das Frequenzspektrum geschnitten werden, um aus den Bereichen 320 und 340 die Pulsformen, welche das erste bzw. das zweite Teilsignal repräsentieren, zu extrahieren (erhalten). Auf diese Weise können individuelle Pulse über dem Frequenzbereich separiert werden.

Nach Extraktion individueller Impulse kann als nächster Schritt die Detektion des zugrundeliegenden Störsystems, das diesen Impulsen entspricht, erfolgen. Das Bestimmen 104 der Mehrzahl an Kanalparametern kann daher ferner ein Bestimmen einer Art des durch die Pulsform repräsentierten Signaltyps umfassen. Das Bestimmen der Art des durch die Pulsform repräsentierten Signaltyps kann dabei ein Vergleichen der Pulsform mit Pulsformen bekannter Signaltypen umfassen.

Figs. 4a bis 4d zeigen im Folgenden beispielhafte Pulsformen von Signaltypen. So zeigt 4a die Pulsform 410 eines Bluetooth-Signals (gemäß dem Standard IEEE 802.15.1 des Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE). 4b zeigt die Pulsform 420 eines ZigBee-Signals. In 4c ist die Pulsform 430 eines WLAN-Signals (gemäß dem Standard 802.11 des IEEE). Schließlich zeigt 4d noch die Pulsform 440 eines gemessenen Signals, das gemäß den oben beschriebenen Grundlagen verarbeitet bzw. ausgewertet wurde. Die in 4d gezeigte Pulsform kann beispielsweise durch die in Zusammenhang mit 3 beschriebenen Verfahrensschritte erhalten werden.

Das Vergleichen der Pulsform 440 mit einer der bekannten Pulsformen 410, 420 und 420 kann auf einem euklidischen Abstand der Pulsformen zueinander basieren. Der euklidische Abstand kann z.B. wie folgt berechnet werden: di=n=1NFFT|su[n]si[n]|2embedded imagewobei su die extrahierte Pulsform, die klassifiziert werden soll, und si eine der gespeicherten (bekannten) Pulsformen darstellt.

Die Detektion kann also auf einem euklidischen Abstand zwischen dem normalisierten extrahierten Impuls und einer Menge von bereits gespeicherten Standardimpulsen, die möglichen Systemen entsprechen, die z.B. in einer industriellen Umgebung auftreten (z. B. WiFi, Bluetooth, Zigbee, proprietäre Systeme etc.), basieren. Eine extrahierte Pulsform wird dabei basierend auf der minimalen Distanz zu den gespeicherten Impulsen als ein bestimmtes Standardkommunikationssystem eingestuft. Mit anderen Worten: Das ausgewählte System ist durch das arg min{di} gegeben. Beispielimpulse, die gespeichert sein können, umfassen IEEE 802.11-a/g/n-Impulse (egal ob auf dem überwachten Kanal oder auf überlappenden Kanälen).

Nach der Extraktion der individuellen Impulse kann ferner ein Arbeitszyklus pro System wie auch der Gesamtarbeitszyklus der aggregierten Übertragung auf dem Kommunikationskanal geschätzt werden. Der Arbeitszyklus kann eine sehr wichtige Metrik zum Bestimmen der Qualität des Kommunikationskanals. Ein hoher Arbeitszyklus für ein Breitbandsystem kann einen Kommunikationskanal ungeeignet für eine Übertragung machen.

Das Bestimmen 104 der Mehrzahl an Kanalparametern kann daher ferner ein Bestimmen einer Belegung des Kommunikationskanals durch den durch die Pulsform repräsentierten Signaltyp umfassen. Alternativ oder ergänzend kann das Bestimmen 104 der Mehrzahl an Kanalparametern kann daher ferner ein Bestimmen einer (Gesamt-) Belegung des Kommunikationskanals umfassen.

Weiterhin kann das Bestimmen 104 der Mehrzahl an Kanalparametern ein Bestimmen einer Anzahl der Benutzer des Kommunikationskanals basierend auf einer Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung einer Leistung des Trägersignals umfassen. Die Anzahl der Benutzer kann eine weitere wichtige Metrik zum Bestimmen der Qualität des Kommunikationskanals sein.

Beispielsweise kann das Bestimmen der Anzahl der Benutzer des Kommunikationskanals Folgendes ein Bestimmen einer Anzahl an Maxima der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung, die über einem Schwellwert liegen, umfassen. Fernen kann es ein Bestimmen der Anzahl der Benutzer des Kommunikationskanals basierend auf der Anzahl der Maxima der Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung umfassen.

Ein Ausführungsbeispiel eines Bestimmens einer Anzahl der Benutzer des Kommunikationskanals ist in 5 gezeigt. Bei dem in 5 gezeigten Beispiel wird ein Histogrammverfahren verwendet, um die Anzahl von Benutzern auf dem Kanal zu schätzen. Ein Kanal mit einer großen Anzahl von Benutzern ist weniger geeignet als ein Kanal mit einem oder keinem Benutzer. Dazu schätzt ein Histogramm 500 die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (engl. probability density function) der aggregierten Abtastleistung auf dem Kanal, unter der Annahme, dass ein ausreichend großer Abtastwert erfasst worden ist. Ein Algorithmus kann beispielsweise alle lokalen Maxima mit einer relativen Frequenz, die einen (z.B. experimentell vordefinierten) Schwellwert überschreiten, bestimmen. Die Anzahl der lokalen Maxima entspricht dabei der Anzahl an Benutzern auf dem Kanal und schließt die Rauschkomponente mit ein. Bei dem Beispiel der 5 gibt es ein erstes Maximum 510, das einem ersten Benutzer des Kommunikationskanals entspricht, ein zweiten Maximum 520, das einem zweiten Benutzer des Kommunikationskanals entspricht, sowie ein drittes Maximum 530, das einer Rauschkomponente des Kommunikationskanals entspricht. Die Anzahl an Benutzern kann daher z.B. durch die Subtraktion von Eins von der Anzahl der lokalen Maxima bestimmt werden.

Weiterhin kann das Bestimmen der Mehrzahl an Kanalparametern ein Bestimmen einer Auslastung des Kommunikationskanals basierend auf einem Vergleich eines Schwellwerts mit einer Energie des Trägersignals umfassen. Die momentane Belegung (d.h. die Auslastung) kann eine weitere wichtige Metrik für die kurzfristige Qualität des Kommunikationskanals sein. Sie kann Information über die unmittelbare Verfügbarkeit des überwachten Kommunikationskanals für eine Übertragung liefern. Diese Metrik kann beispielsweise über eine Energiedetektion für eine (z.B. experimentell) definierte Dauer ermittelt werden. Wie in der nachfolgenden Formel (3) gezeigt, kann beispielsweise die Gesamtenergie des Kommunikationskanals mit einem vordefinierten Schwellwert λD verglichen werden: 1Nn=0N1y2(n)><λDembedded imagewobei y(n) die Energie eines erfassten Abtastwerts innerhalb der definierten Dauer repräsentiert. Der Kanal kann z.B. als frei angesehen werden, wenn die Energie des Trägersignals (d.h. die Gesamtenergie des Kommunikationskanals) kleiner als der Schwellwert ist.

Nach dem Bestimmen mehrerer Kanalparameter (z.B. gemäß den vorangehend beschriebenen Beispielen) werden diese kombiniert, um das Bestimmen 106 der momentanen Qualität des Kommunikationskanals zu ermöglichen. Das Bestimmen 106 der momentanen Qualität des Kommunikationskanals kann dabei beispielsweise ein Auswerten eines Entscheidungsbaumes basierend auf der Mehrzahl an Kanalparametern umfassen.

Ein Beispiel eines Entscheidungsbaumes 600 ist in 6 gezeigt. Der Entscheidungsbaum 600 kann die Kombination der einzeln bestimmten Submetriken (Kanalparameter) zu einer einzelnen Kanalqualitätsmetrik (Qualität) q ermöglichen. Die bestimmten Submetriken können z.B. in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit angeordnet sein, d. h. in der Reihenfolge nach welcher sie die Qualität des Kanals am meisten beeinträchtigen (beeinflussen).

Bei dem Entscheidungsbaum 600 wird beispielsweise zunächst eine unmittelbare Kanalverfügbarkeit 610 abgefragt. Der vorher bestimmte Kanalparameter der Auslastung des Kommunikationskanals kann Aufschluss darüber geben, ob der Kommunikationskanal frei oder belegt ist. Anschließend kann der Arbeitszyklus 620 von WLAN-Signalen (gemäß dem Standard IEEE 802.11) in dem Kommunikationskanals abgefragt werden. Diese ist aus der vorher bestimmten Belegung des Kommunikationskanals bekannt. In einem weiteren Schritt kann beispielsweise auch der vorbestimmte Arbeitszyklus 620 von WLAN-Signalen (gemäß dem Standard IEEE 802.11) in einem oder mehrere benachbarten Kommunikationskanälen (mit z.B. ähnlichen Sendefrequenzen) abgefragt werden (d.h. die Belegung dieser Kanäle durch die Signale). WLAN-Signale sind breitbandig und können bei nahe beieinanderliegenden Kommunikationskanälen daher zu Störungen in benachbarten Kommunikationskanälen führen. Auch kann weiterhin z.B. der Arbeitszyklus von schmalbandigen Signalen in dem Kommunikationskanal (d.h. die Belegung des Kommunikationskanals durch diese Signale) abgefragt werden oder auch die Anzahl der Benutzer des Kommunikationskanals. Es versteht sich von selbst, dass die oben beschriebene Reihenfolge der Abfrage der Kanalparameter als auch die Kanalparameter nur beispielhaft sind und auch jede andere Kombination (Abfragereihenfolge) von Kanalparametern verwendet werden kann.

Der Entscheidungsbaum 600 ist dabei so verzweigt, dass nach Abfrage der Kanalparameter eine einer Mehrzahl an Qualitäten des Kommunikationskanals erhalten wird. Wie in 6 angedeutet, können z.B. 10 Qualitäten des Kommunikationskanals (d.h. Qualitätsstufen) vorgegeben sein. Es ist jedoch selbstverständlich, dass auch jede andere Anzahl an Qualitätsstufen verwendet werden kann, und der Entscheidungsbaum dann entsprechend anders verzweigt ist.

Gemäß den vorbeschriebenen Aspekten kann somit eine momentane Qualität eines Kommunikationskanals geschätzt werden. Es kann jedoch weiterhin interessieren, auch eine zukünftige Qualität eines Kommunikationskanals zu schätzen. Ein Verfahren 700 zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals ist in 7 gezeigt. Das Verfahren 700 umfasst ein Bestimmen 702 von Wahrscheinlichkeitswerten für eine Mehrzahl an möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals unter Verwendung einer Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals und je eines Hidden-Markov-Modells für jede mögliche Qualität des Kommunikationskanals. Ferner umfasst das Verfahren 700 ein Verwenden 704 derjenigen möglichen Qualität des Kommunikationskanals als zukünftige Qualität des Kommunikationskanals, deren Wahrscheinlichkeitswert die größte Wahrscheinlichkeit anzeigt.

Das Verfahren 700 kann eine völlig passive Schätzung der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals aus der Historie ermöglichen. Das Verfahren 700 kann eine adaptive, echtzeitfähige und friedvolle Kommunikation (z.B. im industriellen Kontext) ermöglichen, welche die verfügbaren spektralen Ressourcen z.B. eines ISM-Bandes effizient nutzt, um auch strenge Servicequalitätsanforderungen erfüllen zu können.

Ein Hidden-Markov-Modell ist ein stochastisches Modell, in dem ein System durch eine Markov-Kette mit unbeobachteten Zuständen modelliert wird. Aufgrund der Heterogenität von drahtlosen Kommunikationssystemen (z.B. in einer industriellen Umgebung) führen unterschiedliche Aktivitätspegel von Maschinen- und Roboterbewegungen zu unterschiedlichen Spektrumsbelegungsmustern, Arbeitszyklen, Bandbreiten, Störpegeln etc., die allesamt eine bestimmte Kanalqualität reflektieren. Während der Sendeknoten die Qualität des Kanals unmittelbar erfährt, sind die Aktivitätspegel der anderen Knoten versteckt und könnten somit als unbeobachtete Zustände (engl. hidden states) betrachtet werden. Die tatsächliche Kanalqualität ist das, was der Sendeknoten erfährt (beobachtet). Hidden-Markov-Modelle können daher die zukünftige Kanalqualität aufgrund der Interaktion zwischen unbeobachteten und beobachteten Ereignissen prognostizieren.

So können beispielsweise mehrere Hidden-Markov-Modelle trainiert werden, von denen jedes eine bestimmte Kanalqualität q beschreibt (z.B. von 1 bis 10). Beispielsweise können so 10 Hidden-Markov-Modelle trainiert werden, die zehn verschiede zukünftige Qualitäten des Kommunikationskanals beschreiben (repräsentieren). Es versteht sich von selbst, dass auch jede andere Anzahl an zukünftige Qualitäten des Kommunikationskanals und somit jede andere Anzahl an zugehörigen Hidden-Markov-Modellen verwendet werden kann. Die trainierten Hidden-Markov-Modelle werden anschließend angewandt, um historische Qualitätssequenzen einzustufen und somit die Qualität des Kanals in der Zukunft zu prognostizieren.

In 8 gezeigt ist ein Beispiel eines Hidden-Markov-Modells 800 für eine zukünftige Qualität des Kommunikationskanals gezeigt. Das Hidden-Markov-Modell 800 beschreibt dabei die zukünftige Qualität 5 einer Qualitätsskala, die von 1 bis 10 reicht. Das Hidden-Markov-Modell 800 weist M-1 unbeobachtete Zustände 810-1, 810-2, ..., 810-M-1 auf, die eine Sequenz von Kanalqualitäten 830-1, 830-2, 830-M-1 erzeugen. Weiterhin weist das Hidden-Markov-Modell 800 einen M-ten begrenzenden Zustand 810-M auf, der die zukünftige Qualität des Kommunikationskanals 830-M anzeigt. Die einzelnen Zustände 810-1, 810-2, ..., 810-M sind über Übergangswahrscheinlichkeiten 820-1, 820-2, ..., 820-N miteinander verknüpft. Die Übergangswahrscheinlichkeiten 820-1, 820-2, ..., 820-N können durch das Training an die realen Gegebenheiten angepasst werden.

Für jede mögliche Qualität des Kommunikationskanals, die durch ein Hidden-Markov-Modell repräsentiert (beschrieben) ist, kann ein Wahrscheinlichkeit berechnet werden, die anzeigt, wie wahrscheinlich diese spezifische Qualität des Kommunikationskanals bei der gegebenen Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals in der Zukunft ist. Die Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals umfasst dabei eine Mehrzahl historischer Qualitäten des Kommunikationskanals vor dem Zeitpunkt der Ausführung des Verfahrens.

Die Wahrscheinlichkeitswerte für die Mehrzahl an möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals können beispielsweise auf einer Likelihood-Funktion basieren. Die zukünftige Kanalqualität kann also in einigen Ausführungsbeispielen durch Finden des wahrscheinlichsten Modells im Sinne der maximalen Wahrscheinlichkeit (engl. maximum likelihood, ML) prognostiziert werden. Die Wahrscheinlichkeit einer historischen Qualitätssequenz kann in Bezug auf jedes der trainierten Modelle unter Verwendung z.B. eines Vorwärtsrekursionsalgorithmus berechnet werden.

In einigen Ausführungsbeispielen können für zumindest eine der Mehrzahl an möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals Wahrscheinlichkeitswerte für eine Mehrzahl an möglichen Sequenzen vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals in einer Tabelle gespeichert sein. Das Bestimmen 702 des Wahrscheinlichkeitswerts für zumindest die eine der Mehrzahl an möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals kann dann ein Auswählen eines der Wahrscheinlichkeitswerte aus der Tabelle basierend auf einem Vergleich der Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals mit der Mehrzahl an möglichen Sequenzen vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals umfassen. Mit anderen Worten: ein hardware-effizienter Lookup-Tabellen-Ansatz kann verwendet werden, um die ML-Einstufung zu implementieren. So kann beispielsweise jedes Hidden-Markov-Modell durch eine Lookup-Tabelle implementiert werden, wodurch die ML einer Sequenz durch ein einfaches Lookup-Tabelle-Indizieren erhalten werden kann.

Da für jede mögliche Qualität des Kommunikationskanals eine Lookup-Tabelle benötigt wird, entspricht die Anzahl der Lookup-Tabellen der Anzahl möglicher Qualitäten des Kommunikationskanals. Bei beispielsweise 10 möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals werden also 10 Lookup-Tabellen benötigt. Die Komplexität des Findens der Wahrscheinlichkeit ist dabei auf ein einfaches Indizieren einer Lookup-Tabelle reduziert.

Ein auf einer Tabelle basierendes Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals ist in 9 gezeigt. In dem Beispiel der 9 sind 10 mögliche Qualitäten des Kommunikationskanals angenommen.

Eine Sequenz 910 vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals wird mit Lookup-Tabellen 920-1, 920-2, ..., 920-10, welche die 10 möglichen Qualitäten des Kommunikationskanals beschreiben, verglichen. In jeder der Lookup-Tabellen 920-1, 920-2, ..., 920-10 ist für verschiedene mögliche Sequenzen vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals die jeweils zugehörige Wahrscheinlichkeit, dass der Kommunikationskanals zukünftig die von dem darunterliegenden Hidden-Markov-Modell repräsentierte Qualität aufweist, gespeichert. Über ein Indizieren der Lookup-Tabellen 920-1, 920-2, ..., 920-10 kann nun für jede Lookup-Tabelle, d.h. für jede mögliche Qualität des Kommunikationskanals, der zugehörige Wahrscheinlichkeitswert bestimmt werden.

Aus den bestimmten Wahrscheinlichkeitswerten für jede Lookup-Tabelle, d.h. für jede mögliche Qualität des Kommunikationskanals, wird nun in einem weiteren Schritte 930 der Wahrscheinlichkeitswert, der die größte Wahrscheinlichkeit anzeigt, ausgewählt. Diejenige mögliche Qualität des Kommunikationskanals, zu der der Wahrscheinlichkeitswert mit der größte Wahrscheinlichkeit gehört, wird als zukünftige Qualität 940 des Kommunikationskanals verwendet.

Vorangehend wurden die Schätzung der momentanen Qualität eines Kommunikationskanals und die Schätzung der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals als voneinander unabhängige Verfahren beschrieben. Jedoch können beide Verfahren auch kombiniert werden wie in 10 gezeigt.

Das resultierende Verfahren zum Schätzen einer zukünftigen Qualität eines Kommunikationskanals kann dann ein Schätzen einer momentanen Qualität des Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den vorgenannten Grundsätzen umfassen als auch ein Schätzen der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den vorgenannten Grundsätzen. Die bei der Schätzung der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals verwendete Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals kann dabei die momentane Qualität des Kommunikationskanals umfassen.

So kann zunächst mittels einer Antenne 1000 und einer Hochfrequenzschnittstelle 1010 über den Kommunikationskanal empfangen werden. Mittels einer Zeit-Frequenz-Analyse 1020 kann die Spektraldarstellung des empfangenen Trägersignals ermittelt werden. Daraus kann einer Mehrzahl von Kanalparametern 1031, 1032, 1033, 1034 bestimmt werden und aus diesen z.B. unter Verwendung eines Entscheidungsbaumes 1035 die momentane Qualität 1036 des Kommunikationskanals bestimmt werden. Dies kann für einen oder auch mehrere Kommunikationskanäle geschehen.

Mit anderen Worten: Nach Ausführung einer Zeit-Frequenz-Analyse und Vorverarbeitung kann eine Menge von Teilblöcken eine Anzahl von Algorithmen einsetzen, die den Typ von Störern/Systemen, die auf dem Kanal betrieben werden, ihre entsprechenden Arbeitszyklen und Bandbreiten, die Anzahl von Benutzern auf dem Kanal und der momentane Belegungsstatus des Kanals, auf den zugegriffen wird, detektieren.

Die so geschätzte momentane Qualität 1036 des Kommunikationskanals kann nun eine Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals aktualisieren. Solche Sequenzen können für einen oder auch mehrere Kommunikationskanäle z.B. in Form einer Tabelle 1040 gespeichert sein. Mit anderen Worten: Eine Kanalqualitätstabelle mit einer bestimmten Pufferlänge pro zugegriffenem Kanal kann so gefüllt werden. Nach Schätzung der Kanalqualität für sämtliche überwachten Kanäle können die Qualitätswerte q anschließend in der Kanalqualitätshistorien-Tabelle 1040 gepuffert werden. Die Qualitätshistorie pro Kanal kann anschließend zum Prognostizieren der zukünftigen Kanalqualität verwendet werden.

Aus der aktualisierten Sequenz vergangener Qualitäten des Kommunikationskanals kann nun gemäß des vorbeschriebenen Lookup-Tabellen-Ansatzes 1050 diejenige möglichen Qualität des Kommunikationskanals mit der größten Wahrscheinlichkeit als zukünftige Qualität des Kommunikationskanals bestimmt werden. Mit anderen Worten: Ein Prognoseblock setzt z.B. einen Prognosealgorithmus ein, der die historischen Daten verwendet, um die zukünftige Qualität des Kanals zu prognostizieren. Der Prognosealgorithmus basiert auf Hidden-Markov-Modellen, die durch Lookup-Tabellen implementiert sein können.

Basierend auf der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals kann nun z.B. eine adaptive Übertragung 1060 von Informationen durch einen Sender ermöglicht werden. Weitere Details dazu sind nachfolgend unter Bezugnahme auf die 11 und 12 näher erläutert.

11 zeigt ein Verfahren 1100 zum Senden von Informationen über einen Kommunikationskanal. Das Verfahren 1100 umfasst ein Schätzen 1102 einer zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den vorbeschriebenen Grundsätzen. Ferner umfasst das Verfahren 1100 ein Senden 1104a der Nachricht über den Kommunikationskanal, wenn die zukünftige Qualität des Kommunikationskanals über einem Schwellwert liegt.

Wenn die zukünftige Qualität des Kommunikationskanals unter dem Schwellwert liegt, kann das Verfahren 1100 alternativ ein Schätzen 1104b einer zukünftigen Qualität eines zweiten Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den vorbeschriebenen Grundsätzen umfassen. Wenn die zukünftige Qualität des zweiten Kommunikationskanals über einem (verschiedenen) zweiten Schwellwert liegt, kann das Verfahren 1100 dann ein Senden 1106 der Nachricht über den zweiten Kommunikationskanal umfassen.

Das Verfahren 1100 kann somit kognitiven Funk nach einem interweave-Kommunikationsansatz durch die Ausnutzung spektraler Löcher ermöglichen.

Alternativ kann das in 12 gezeigte Verfahren 1200 kognitiven Funk nach einem underlay-Kommunikationsansatz ermöglichen. Dazu umfasst das Verfahren 1200 zum Senden von Informationen über einen Kommunikationskanal ein Schätzen 1202 einer zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals nach einem Verfahren gemäß den vorbeschriebenen Grundsätzen. Ferner umfasst das Verfahren 1200 ein Einstellen 1204 einer Sendeleistung für das Versenden der Informationen über den Kommunikationskanal basierend auf der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals.

Das Einstellen 1204 der Sendeleistung kann dabei beispielsweise ein Einstellen der Sendeleistung auf einen ersten Wert für eine erste zukünftige Qualität des Kommunikationskanals umfassen. Ferner kann das Einstellen 1204 der Sendeleistung ein Einstellen der Sendeleistung auf einen höheren zweiten Wert für eine zweite zukünftige Qualität des Kommunikationskanals umfassen, wenn die zweite zukünftige Qualität des Kommunikationskanals eine höhere Qualität des Kommunikationskanals als die erste zukünftige Qualität des Kommunikationskanals anzeigt.

Alternativ oder ergänzend zur Sendeleistung können auch andere Kommunikationsparameter, wie z.B. die Kodierrate oder das Modulationsverfahren, basierend auf der zukünftigen Qualität des Kommunikationskanals eingestellt werden.

Einige Ausführungsbeispiele des vorgeschlagenen Ansatzes können also ein Verfahren betreffen, das passiv die Qualität eines Funkkanals schätzt durch ein Analysieren von in bestimmten Umgebungen erfassten Signalen und ein Schätzen von kurzfristigen und langfristigen Metriken abhängig von den physikalischen Eigenschaften der erfassten Abtastwerte.

Weitere Ausführungsbeispiele können ein Verfahren betreffen, das eine Kanalqualitätsmetrik entwirft, die kein Decodieren des Signals benötigt, um eine Bit-Error-Rate (BER) oder eine Packet-Loss-Rate (PLR) zu erhalten.

Ausführungsbeispiele können auch ein Verfahren betreffen, das die Qualität eines Funkkanals unter Verwendung von historischen Qualitätsdaten durch Implementieren eines Hidden-Markov-Modells prognostiziert.

Zudem können Ausführungsbeispiele ein Verfahren betreffen, das ein Hidden-Markov-Modell mittels eines Lookup-Tabellen-Ansatzes implementiert.

Ferner können Ausführungsbeispiele eine Kombination von Kanalqualitätsschätzung und Kanalprognose für kognitiven Funk in industriellen Anwendungen in einem interweave-Szenario oder in einem underlay-Szenario betreffen.

Die in der vorstehenden Beschreibung, den nachfolgenden Ansprüchen und den beigefügten Figuren offenbarten Merkmale können sowohl einzeln wie auch in beliebiger Kombination für die Verwirklichung eines Ausführungsbeispiels in ihren verschiedenen Ausgestaltungen von Bedeutung sein und implementiert werden.

Obwohl manche Aspekte im Zusammenhang mit Verfahren beschrieben wurden, versteht es sich, dass diese Aspekte auch eine Beschreibung der entsprechenden Vorrichtung darstellen. Aspekte, die im Zusammenhang mit einem oder als ein Verfahrensschritt beschrieben wurden, stellen auch eine Beschreibung eines entsprechenden Blocks oder Details oder Merkmals einer entsprechenden Vorrichtung dar.

Je nach bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispiele der Erfindung in Hardware oder in Software implementiert sein. Die Implementierung kann unter Verwendung eines digitalen Speichermediums, beispielsweise einer Floppy-Disk, einer DVD, einer Blu-Ray Disc, einer CD, eines ROM, eines PROM, eines EPROM, eines EEPROM oder eines FLASH-Speichers, einer Festplatte oder eines anderen magnetischen oder optischen Speichers durchgeführt werden, auf dem elektronisch lesbare Steuersignale gespeichert sind, die mit einer programmierbaren Hardwarekomponente derart zusammenwirken können oder zusammenwirken, dass das jeweilige Verfahren durchgeführt wird.

Eine programmierbare Hardwarekomponente kann durch einen Prozessor, einen Computerprozessor (CPU = Central Processing Unit), einen Grafikprozessor (GPU = Graphics Processing Unit), einen Computer, ein Computersystem, einen anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreis (ASIC = Application-Specific Integrated Circuit), einen integrierten Schaltkreis (IC = Integrated Circuit), ein Ein-Chip-System (SOC = System on Chip), ein programmierbares Logikelement oder ein feldprogrammierbares Gatterarray mit einem Mikroprozessor (FPGA = Field Programmable Gate Array) gebildet sein.

Das digitale Speichermedium kann daher maschinen- oder computerlesbar sein. Manche Ausführungsbeispiele umfassen also einen Datenträger, der elektronisch lesbare Steuersignale aufweist, die in der Lage sind, mit einem programmierbaren Computersystem oder einer programmierbare Hardwarekomponente derart zusammenzuwirken, dass eines der hierin beschriebenen Verfahren durchgeführt wird. Ein Ausführungsbeispiel ist somit ein Datenträger (oder ein digitales Speichermedium oder ein computerlesbares Medium), auf dem das Programm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufgezeichnet ist.

Allgemein können Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung als Programm, Firmware, Computerprogramm oder Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode oder als Daten implementiert sein, wobei der Programmcode oder die Daten dahin gehend wirksam ist bzw. sind, eines der Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Prozessor oder einer programmierbaren Hardwarekomponente abläuft. Der Programmcode oder die Daten kann bzw. können beispielsweise auch auf einem maschinenlesbaren Träger oder Datenträger gespeichert sein. Der Programmcode oder die Daten können unter anderem als Quellcode, Maschinencode oder Bytecode sowie als anderer Zwischencode vorliegen.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel ist ferner ein Datenstrom, eine Signalfolge oder eine Sequenz von Signalen, der bzw. die das Programm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren darstellt bzw. darstellen. Der Datenstrom, die Signalfolge oder die Sequenz von Signalen kann bzw. können beispielsweise dahin gehend konfiguriert sein, um über eine Datenkommunikationsverbindung, beispielsweise über das Internet oder ein anderes Netzwerk, transferiert zu werden. Ausführungsbeispiele sind so auch Daten repräsentierende Signalfolgen, die für eine Übersendung über ein Netzwerk oder eine Datenkommunikationsverbindung geeignet sind, wobei die Daten das Programm darstellen.

Ein Programm gemäß einem Ausführungsbeispiel kann eines der Verfahren während seiner Durchführung beispielsweise dadurch umsetzen, dass dieses Speicherstellen ausliest oder in diese ein Datum oder mehrere Daten hinein schreibt, wodurch gegebenenfalls Schaltvorgänge oder andere Vorgänge in Transistorstrukturen, in Verstärkerstrukturen oder in anderen elektrischen, optischen, magnetischen oder nach einem anderen Funktionsprinzip arbeitenden Bauteile hervorgerufen werden. Entsprechend können durch ein Auslesen einer Speicherstelle Daten, Werte, Sensorwerte oder andere Informationen von einem Programm erfasst, bestimmt oder gemessen werden. Ein Programm kann daher durch ein Auslesen von einer oder mehreren Speicherstellen Größen, Werte, Messgrößen und andere Informationen erfassen, bestimmen oder messen, sowie durch ein Schreiben in eine oder mehrere Speicherstellen eine Aktion bewirken, veranlassen oder durchführen sowie andere Geräte, Maschinen und Komponenten ansteuern.

Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele stellen lediglich eine Veranschaulichung der Prinzipien der vorliegenden Erfindung dar. Es versteht sich, dass Modifikationen und Variationen der hierin beschriebenen Anordnungen und Einzelheiten anderen Fachleuten einleuchten werden. Deshalb ist beabsichtigt, dass die Erfindung lediglich durch den Schutzumfang der nachstehenden Patentansprüche und nicht durch die spezifischen Einzelheiten, die anhand der Beschreibung und der Erläuterung der Ausführungsbeispiele hierin präsentiert wurden, beschränkt sei.