本發(fā)明屬于無線通信技術領域，特別是非授權頻段上的LTE-U(LTE in unlicensed spectrum)系統(tǒng)在接入信道時的空閑信道評估技術領域，涉及一種基于多時隙融合機制的LTE-U空閑信道評估方法。

背景技術：

LTE-U是近年來3GPP提出用于緩解授權頻段通信負荷壓力的新興技術，它能夠讓運營商將LTE系統(tǒng)部署于非授權頻段(公共頻段)。利用LTE的技術優(yōu)勢，可以提高非授權頻段頻的頻譜效率，同時也通過將流量從授權頻段轉移至非授權頻段而達到緩解現(xiàn)有授權頻段上的通信壓力的目的。由于非授權頻段的地區(qū)開放政策和頻譜特性的限制，LTE-U技術將應用于5GHz附近的非授權頻段。該頻段目前主要有WIFI(IEEE 802.11a)系統(tǒng)在使用，因此國內外關于LTE-U的研究主要集中在如何讓LTE-U與WIFI系統(tǒng)在該頻段內和諧共存。

目前基于公平性(競爭接入)考慮的共存方案是讓LTE-U采用LBT(Listen Before Talk)方式的信道接入機制，即LTE-U設備在接入信道前先進行空閑信道評估(Clear Channel Assessment，CCA)。若LTE-U設備在CCA過程中未發(fā)現(xiàn)WIFI信號，那么可視信道為空閑，即可占用信道并傳輸數(shù)據(jù)；反之，則不能接入信道。同時，為了使其他系統(tǒng)也有機會接入信道，LTE-U設備在數(shù)據(jù)傳輸完成后要留出一段空閑時隙，以供其他系統(tǒng)使用信道頻譜。LBT下的CCA一般采用單節(jié)點能量檢測(Energy Detection，ED)方法，可稱為ED-CCA。ED-CCA先對時域信號采樣求模，對所求模值取平方，然后累加求和再取平均，最后將所求均值與系統(tǒng)預設的檢測閾值進行比對，根據(jù)比對結果判斷WIFI系統(tǒng)(或其他駐留在非授權頻段上的系統(tǒng))傳輸狀態(tài)。

如果ED-CCA的采樣窗口(即對目標信道進行數(shù)據(jù)獲取的時間區(qū)間)與WIFI發(fā)送的數(shù)據(jù)包完全對齊或錯開時，對信道狀態(tài)能夠具有較好的判斷能力。然而，在實際環(huán)境中，由于WIFI數(shù)據(jù)包包長的不確定性以及LTE-U設備請求接入信道時間點與WIFI時序之間的異步性，使得實際CCA采樣窗口往往與WIFI數(shù)據(jù)包不能完全對齊，因此，導致采樣窗口內接收到的WIFI信號較少而造成對信道狀態(tài)的誤判。此外，CCA的結構設計較為固定，一般只能通過設置采樣窗口的寬度來適應共存環(huán)境，不能根據(jù)現(xiàn)實需求靈活地應用數(shù)據(jù)融合和判決方法。據(jù)此，本發(fā)明針對ED-CCA存在的問題，提出一種基于多時隙(Multi-Slot)融合機制的CCA方法。

技術實現(xiàn)要素：

有鑒于此，針對ED-CCA在實際環(huán)境下采樣窗口與WIFI數(shù)據(jù)包不完全對齊時對信道狀態(tài)判斷欠缺準確度的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于多時隙融合機制的LTE-U空閑信道評估方法，在LTE-U設備中，將CCA采樣窗口劃分為多個時隙，利用接收信號的特征值信息對各時隙的接收數(shù)據(jù)進行不均等權重的加權，再將加權數(shù)據(jù)融合生成全局檢測統(tǒng)計量(Global Test Statistic，GTS)，并做出最終的閾值判決。理論分析和實驗結果證明：本發(fā)明提出的MS-CCA算法比現(xiàn)有的ED-CCA在數(shù)據(jù)包與CCA采樣窗口不完全對齊的情況下，對信道的占用情況可更加準確地判斷，從而能夠降低LTE-U與WIFI系統(tǒng)在同信道共存時發(fā)生數(shù)據(jù)包碰撞的概率，進而提升系統(tǒng)共存效率。

為達到上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：

一種基于多時隙融合機制的LTE-U空閑信道評估方法，在該方法中，LTE-U終端在接入信道之前先執(zhí)行至少20μs的CCA，將原有的CCA窗口劃分為多個時隙，利用多個時隙內的數(shù)據(jù)組成信號采樣矩陣Y，根據(jù)采樣矩陣獲得采樣信號協(xié)方差矩陣R_y，計算協(xié)方差矩陣R_y的特征值并組成特征值矩陣Λ；利用Λ對每個時隙進行不均等加權，最后由加權增益合并方式生成全局檢測統(tǒng)計量GTS，并進行目標信道是否存在WIFI信號的最終判決。

進一步，所述的將原有的CCA窗口劃分為多個時隙，劃分時隙的標準具體為：WIFI802.11a標準中規(guī)定的OFDM符號時長為4μs，以單個OFDM符號時長為最小單位，MS-CCA窗口寬度不小于20μs且應為OFDM符號時長的整數(shù)倍，時隙數(shù)即為CCA采樣窗口時長T_CCA除以OFDM符號時長T_0FDM。

進一步，所述的獲得特征值矩陣具體為：根據(jù)多時隙內的采樣數(shù)據(jù)組成采樣矩陣Y，每個時隙內的采樣數(shù)為N′，時隙數(shù)為S，利用Y求得其協(xié)方差矩陣R_y，然后計算特征值以集合的形式表示為：λ＝{λ₁，λ₂，…，λ_s}，以升序排列得到排序集合λ′＝{λ_j1，λ_j2，…，λ_jS}；排序之后集合中的元素滿足{λ_j1≤λ_j2≤…≤λ_jS}，其中{j1，j2，…，jS}是對{1，2，…，S}的重新排序；λ′寫成對角矩陣形式得到Λ。

進一步，所述的加權方法具體為：將采樣矩陣Y與經(jīng)多時隙信號處理得到的特征值矩陣進行加權增益合并，令：

z(n)＝Λ^Ty(n)，根據(jù)式計算加權增益合并值作為GTS。

進一步，將T與根據(jù)期望的虛警概率P_FA,DES計算的判決門限γ進行比較，做出最終判決：即當T_MS-CCA大于等于γ₂時，判決為H₁，表示判決PU信號存在；反之，判決為H₀，表示判決PU信號不存在。

本發(fā)明的有益效果在于：

1)有效改善了在WIFI數(shù)據(jù)包與CCA采樣窗口未對齊時，LTE-U終端對信道狀態(tài)的正確判斷能力。通過對不同時隙的不均等加權，加重了后面數(shù)個時隙的比重，當采樣為前向不完全對齊時(參見圖5情景1)，由于MS-CCA方法予以后數(shù)個時隙更高的權重，使得接收信號中的WIFI信號分量得到放大和增強，從而降低漏檢概率。當采樣為后向不完全對齊時(參見圖5情景2)，MS-CCA弱化了接收信號中的WIFI信號分量的比重，從而降低了虛警概率，避免了因判為忙而需等待至下一個CCA周期浪費信道資源。

2)MS-CCA的結構使得其在數(shù)據(jù)融合方式的使用上相比傳統(tǒng)CCA更加的靈活多變，可配合優(yōu)良的軟數(shù)據(jù)融合算法帶來更好判決性能。

3)從數(shù)據(jù)處理的角度考慮，MS-CCA的結構可采用判決復雜度更低的硬判決融合方法，即每個時隙單獨做出判決，然后將各時隙的判決結果進行融合做出最終判決。硬判決融合可根據(jù)需要選用融合準則，如需最大化保護WIFI用戶免受LTE-U用戶因漏檢而造成的干擾時，可采用OR融合準則。假如追求頻譜資源利用率的最大化，可采用AND融合準則。

附圖說明

為了使本發(fā)明的目的、技術方案和有益效果更加清楚，本發(fā)明提供如下附圖進行說明：

圖1為LTE-U信道評估接入系統(tǒng)模型；

圖2為ETSI制定的LBT機制及其參數(shù)；

圖3為CCA理想對齊采樣示意圖；

圖4為CCA不完全對齊采樣示意圖；

圖5為MS-CCA結構示意圖；

圖6為MS-CCA方法流程圖；

圖7為MS-CCA加權及性能評估流程圖；

圖8為前向不完全對齊狀態(tài)下信道狀態(tài)評估性能對比；

圖9為后向不完全對齊狀態(tài)下信道狀態(tài)評估性能對比；

圖10為不同算法下碰撞概率對比。

具體實施方式

本發(fā)明提出一種基于多時隙融合機制的MS-CCA空閑信道評估方法，包括：LTE-U終端或基站在請求接入非授權頻段的信道之前先執(zhí)行CCA，在CCA窗口內對目標信道進行數(shù)據(jù)采樣。本發(fā)明將LBT機制下的CCA窗口劃分為S(S>1)個等時長的時隙，利用每個時隙內的N′個采樣數(shù)據(jù)構造信號采樣矩陣Y(S×N′)；根據(jù)采樣矩陣Y計算其協(xié)方差矩陣R_y，隨后計算協(xié)方差矩陣R_y的特征值，將S個特征值按升序排列，并作為對角元素構造對角矩陣Λ，利用Λ根據(jù)加權融合的方式對信號采樣矩陣Y進行不均等加權生成全局檢測統(tǒng)計量T_MS-CCA，最后利用T_MS-CCA進行最終判決。

其中，時隙數(shù)劃分具體為：LBT機制下CCA窗口寬度不得小于20μs，而WIFI(IEEE802.11a)的OFDM符號時長為4μs，占用帶寬為20Mhz，發(fā)射的OFDM信號包含64個子載波，每個OFDM符號由64個經(jīng)過QPSK或者QAM調制之后的信號組成，經(jīng)過IFFT操作并添加循環(huán)前綴之后每個OFDM符號內包括80個時域樣本。本發(fā)明所提方法中為構造采樣矩陣Y，要求每個時隙內的樣本點數(shù)相同，以單個OFDM符號時長為最小單位，MS-CCA窗口寬度不小于20μs且應為OFDM符號時長的整數(shù)倍，時隙數(shù)即為CCA采樣窗口時長T_CCA除以OFDM符號時長T_OFDM。

利用多時隙內的接收信號構造接收信號累積矩陣Y，包括，第i個時隙內的第n個時刻的采樣數(shù)據(jù)為y_i(n)，其中i＝1，2，…，S，n＝0，1，…，N′-1，則Y為：

計算接收信號矩陣Y的協(xié)方差矩陣R_y，利用R_y的特征值組成的對角矩陣對各時隙的數(shù)據(jù)進行不均等加權，采用加權增益合并方式生成全局檢測統(tǒng)計量T_MS-CCA(即GTS)；根據(jù)公式z(n)＝Λ^Ty(n)將接收信號協(xié)方差矩陣的特征值矩陣與接收機基于多時隙的信號采樣矩陣進行合并；根據(jù)公式計算MS-CCA算法的加權增益合并統(tǒng)計值，并將其作為全局檢測統(tǒng)計量T_MS-CCA。這里，||·||為向量-2范數(shù)。

根據(jù)期望的虛警概率來確定判決門限γ，將生成的全局檢測統(tǒng)計量T_MS-CCA(即GTS)與判決門限進行比較，并根據(jù)公式做出最終判決，即當T_MS-CCA大于等于γ時，判決為H₁，表示目標信道中存在WIFI信號；反之，當T_MS-CCA小于γ時，判決為H₀，目標信道中不存在WIFI信號。

下面將結合附圖，對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行詳細的描述。

在實際的LTE-U系統(tǒng)與WIFI系統(tǒng)共存環(huán)境中，由于WIFI數(shù)據(jù)包長的不確定和LTE-U設備請求接入信道的時間點與WIFI時序之間存在的異步關系，使得采用了LBT機制的LTE-U終端在請求接入到信道之前所進行的CCA過程中，采樣窗口和WIFI數(shù)據(jù)包之間的相對位置一般不確定。尤其當WIFI的數(shù)據(jù)為連續(xù)短數(shù)據(jù)包時，發(fā)生采樣窗口與WIFI數(shù)據(jù)包不完全對齊的概率更大。當發(fā)生前向不完全對齊時，僅有少量WIFI信號出現(xiàn)在CCA窗口后半段，使得CCA窗口前半段獲取的噪聲部分稀釋了后半段獲取的數(shù)據(jù)中所包含的WIFI信號部分，導致發(fā)生漏檢的概率增大。而后向不完全對齊時，WIFI信號主要出現(xiàn)在CCA窗口的前半段，這部分WIFI信號提升了噪聲部分的等效功率，導致不能按需將信道狀態(tài)判為空閑，使得采用LBT機制的LTE-U設備不得不等待至下一個CCA窗口再進行接入嘗試，從而造成頻譜資源的浪費。此外，CCA結構通常十分固定，只能通過設置采樣窗口寬度來適應共存環(huán)境，不能根據(jù)現(xiàn)實需求靈活地應用其他評估算法。

本發(fā)明可一定程度上解決傳統(tǒng)基于ED方式的CCA在實際環(huán)境下發(fā)生WIFI數(shù)據(jù)包與LTE-U設備采樣窗口不完全對齊情況時，對信道狀態(tài)判斷的準確性存在不足的問題。

傳統(tǒng)ED-CCA先對時域信號采樣求模，對所求模值取平方后，再累加求和并計算平均值，最后將所求均值與系統(tǒng)預設閾值進行比對，根據(jù)比對結果判斷WIFI在目標信道上的傳輸狀態(tài)。ED-CCA周期內在時域上的采樣信號可表示為(設采樣數(shù)為N)：

y_CCA＝[y(O),y(1),…，y(N-1)]^T

故ED-CCA的檢測統(tǒng)計量為：

其中|·|表示求模運算。

將T_ED-CCA與根據(jù)期望虛警概率P_{FA，DES}預先設置的判決門限γ₁進行比較，做出最終判決：即當T_ED-CCA大于等于γ₁時，判決為H₁，表示判決目標信道有WIFI信號存在；反之，判決為H₀，表示判決目標信道WIFI信號不存在。

考慮到實際情況中，ED方法在采樣窗口與WIFI數(shù)據(jù)包不完全對齊時對信道狀態(tài)的判決不夠準確的問題，觀察到采樣窗口的后數(shù)個時刻的采樣樣本對整體判決有著更重要的作用，本發(fā)明將采樣窗口劃分為S個時隙，并根據(jù)每個時隙的采樣數(shù)據(jù)建立接收信號矩陣Y，并計算其協(xié)方差矩陣R_y，然后計算R_y的S個特征值，將這S個特征值按升序排列后，根據(jù)加權增益合并方式生成GTS參與最終判決。

將CCA周期劃分為S個均等的時隙后，相對于ED-CCA，每個時隙內的采樣數(shù)為N′＝N/S，LTE-U終端在第i個時隙內的第n個時刻的采樣信號可表示為：

其中x_i(n)表示第i個時隙的第n個時刻接收到的來自于WIFI設備的信號，η_i(n)為高斯白噪聲，滿足在這S個時隙內對應的接收信號協(xié)方差矩陣為：

R_y＝E[y(n)y^H(n)]

＝E[x(n)x^H(n)]+E[η(n)η^H(n)]

＝R_x+R_η

上式中R_x＝E[x(n)x^H(n)]為WIFI接收信號的自相關矩陣，表示噪聲自相關矩陣，I_S表示S階單位矩陣。又有：

y(n)＝[y₁(n)，y₂(n)，…，y_S(n)]^T

x(n)＝[x₁(n)，x₂(n)，…，x_S(n)]^T

η(n)＝[η₁(n)，η₂(n)，…，η_S(n)]^T

根據(jù)Y計算得到R_y后，計算R_y的特征值并以集合表示為λ＝{λ₁，λ₂，…，λ_S}，將λ中的特征值按升序排列得到λ′＝{λ_j1，λ_j2，…，λ_jS}，其中序號{j1，j2，…，jS}是對{1，2，…，S}的重新排序。以λ′中的元素為對角元素構造矩陣Λ為：

將上述Λ作為加權矩陣以生成MS-CCA算法的全局檢測統(tǒng)計量T_MS-CCA：

其中，z(n)＝Λ^Ty(n)，y(n)為MS-CCA算法下的采樣矩陣Y的列向量，N′為采樣次數(shù)。

將T_MS-CCA與根據(jù)期望的虛警概率P_FA，DES計算的判決門限γ₂進行比較，做出最終判決：即當T_MS-CCA大于等于γ₂時，判決為H₁，表示判決信道上存在WIFI信號；反之，判決為H₀，表示判決目標信道上WIFI信號不存在。

圖1所示為LTE-U與WIFI同信道共存時LTE-U終端CCA模型圖。LTE-U與WIFI共存場景下的空閑信道評估是LTE-U用戶對接收到的WIFI信號(即OFDM信號)進行檢測來判斷信道是否被WIFI終端占用，即只需判決有無WIFI信號，并不需要解調出原信號。為了保證LTE-U與WIFI在同信道的和諧共存及LTE-U技術的廣泛部署，LTE-U終端采用如圖2所示的基于競爭接入的LBT信道接入機制，在接入信道前先執(zhí)行基于能量檢測的CCA，即在最少20μs的時間內進行有限次采樣，計算得到采樣能量值。若接收的信號能量值大于預設閾值則認為目標信道上存在WIFI信號，LTE-U繼續(xù)等待下一個周期的CCA窗口到來；反之，則認為信道空閑，LTE-U可直接接入信道發(fā)送數(shù)據(jù)。

CCA窗口對齊分析

傳統(tǒng)的CCA在面臨圖3兩種情況時對信道的狀態(tài)評估性能相對較好，即采樣窗口內一直存在WIFI信號或者完全不存在WIFI數(shù)據(jù)，但是當采樣發(fā)生如圖4所示的兩類情況時，并不能很好地判斷信道的占用狀態(tài)。如圖4情形1下，當數(shù)據(jù)出現(xiàn)在CCA窗口后半段時，由于接收到的WIFI信號較少，ED-CCA極有可能將信道判為空閑而傳輸數(shù)據(jù)，而實際上在CCA窗口之后是有WIFI數(shù)據(jù)在目標信道上傳輸?shù)模暨@時LTE-U發(fā)送數(shù)據(jù)會造成數(shù)據(jù)包的碰撞。當發(fā)生如圖4情形2數(shù)據(jù)包出現(xiàn)在CCA窗口前半部分時，ED-CCA又極有可能將信道判斷為忙，而實際上在CCA窗口之后的信道是空閑的，這樣會造成因判為忙而需等待至下一個CCA窗口的到來，造成信道資源浪費。由圖4可以看出，在發(fā)生不完全對齊情況時，CCA窗口內的后面部分對整體判決有更加重要的作用，針對這一特點，本發(fā)明設計的基于多時隙加權融合的空閑信道評估方法如圖5所示，即將CCA窗口劃分為多個時隙，根據(jù)各個時隙內的接收數(shù)據(jù)構造接收矩陣，然后計算其協(xié)方差矩陣，利用協(xié)方差矩陣的特征值對每個時隙進行不均等加權，加大后面數(shù)個時隙的比重，利用加權融合之后的數(shù)據(jù)進行最終判決。此發(fā)明在完全對齊時和ED-CCA有著相近的性能，而在不完全對齊狀態(tài)下對信道狀態(tài)的判斷相比傳統(tǒng)的ED-CCA方案更加準確。

MS-CCA算法

圖6為MS-CCA算法流程圖，包括如下步驟：

(1)LTE-U終端采用LBT信道接入機制時，將其CCA窗口劃分為S個時隙，要求CCA窗口是WIFI OFDM符號時長的整數(shù)倍，時隙數(shù)為CCA窗口時長除以OFDM符號時長，即S＝T_CCA/T_OFDM。LTE-U終端在第i個時隙內獲得的N′個采樣值為：y_i＝[y_i(0)，y_i(1)，…，y_i(N′-1)]^T，其中i＝1，2，…，S。

(2)利用所有時隙的采樣數(shù)據(jù)生成采樣矩陣Y_(S×N′)，計算得到Y的協(xié)方差矩陣R_y，然后計算得到采樣防方差矩陣的S個特征值，以集合形式表示為：λ＝{λ₁，λ₂，…，λ_S}，將λ中的特征值以升序排列得到排序集合λ′＝{λ_j1，λ_j2，…，λ_jS}。排序之后集合中的元素滿足{λ_j1≤λ_j2≤…≤λ_jS}，其中{j1，j2，…，jS}是對{1，2，…，S}的重新排序。λ′寫成對角矩陣形式得到Λ，Λ是根據(jù)接收信號計算得到的，對角元素按大小排列后的對角矩陣，用作時隙加權。

加權能量合并方式

圖7為加權及性能評估流程圖，包括如下步驟：將接收機采樣信號y(n)與經(jīng)劃分時隙計算得到的特征值矩陣Λ進行合并得到Λ^Ty(n)，令z(n)＝Λ^Ty(n)；根據(jù)公式計算加權增益合并能量值作為GTS；將T_MS-CCA與根據(jù)期望的虛警概率P_FA，DES計算的判決門限γ₂進行比較，做出最終判決：即當T_MS-CCA大于等于γ₂時，判決為H₁，表示判決目標信道WIFI信號存在，LTE-U不接入到信道；反之，判決為H₀，表示判決目標信道WIFI信號不存在，LTE-U接入到信道。

本發(fā)明針對實際環(huán)境中由于WIFI數(shù)據(jù)包長的不確定性以及LTE-U終端請求接入信道時間點的不確定性所造成的采樣窗口與WIFI數(shù)據(jù)包發(fā)生不完全對齊的情況，考慮將CCA窗口劃分為多個小時隙，加重相對重要時隙的權重，進而提出了一種基于多時隙融合機制的空閑信道評估方法。該方法在實際情況中不需要任何先驗信息，且在數(shù)據(jù)包與CCA窗口不完全對齊時相對傳統(tǒng)的ED-CCA有更加準確的判定能力，一定程度上解決了傳統(tǒng)LBT的CCA在數(shù)據(jù)包與CCA窗口不完全對齊時不能準確判斷信道狀態(tài)的問題。

圖8，圖9和圖10對比了ED-CCA及MS-CCA兩種評估算法的相關性能，使用檢測概率、準確率和虛警概率作為衡量比對標準。在Matlab環(huán)境下進行5000次迭代的Monte Carlo仿真，設定CCA時長為20μs，MS-CCA時隙數(shù)為5。WIFI采用OFDM調制，占用帶寬為20Mhz，OFDM時長為4μs，WIFI系統(tǒng)每次發(fā)送數(shù)據(jù)占用整個帶寬，另外設期望虛警概率為10％，仿真信噪比范圍為[-8dB 8dB]。

仿真1：考察圖4情形1前向不完全對齊(LTE-U設備需檢測到WIFI數(shù)據(jù)存在)，CCA窗口與WIFI數(shù)據(jù)包分別對齊20％，40％和80％的情況下，基于多時隙的MS-CCA和ED-CCA對信道狀態(tài)的判斷能力。從圖8(a)中可以看出，當采樣窗口內包含較少WIFI數(shù)據(jù)(對齊20％)時，MS-CCA均有效的擴大了WIFI信號的比重從而有著相對較好的檢測能力。在CCA窗口內包含較多WIFI數(shù)據(jù)(對齊80％)時，MS-CCA和ED-CCA的檢測性能相近。綜上，MS-CCA在前向不完全對齊的各情況下都有著不錯的檢測性能。從圖8(b)可以看出，此時二者算法的虛警率保持在一個相對較穩(wěn)的可接受水平范圍內。

仿真2：考察圖4情形2后向不完全對齊時(數(shù)據(jù)包出現(xiàn)在CCA窗口前半段，LTE-U設備需將信道狀態(tài)判為空閑)，基于多時隙的MS-CCA和ED-CCA對信道狀態(tài)的準確判斷能力。從圖9(a)可以看出，在CCA窗口內包含較少WIFI數(shù)據(jù)(即對齊20％)時，MS-CCA有效擴大了的噪聲功率比重，使得其對信道狀態(tài)的判斷相對ED-CCA更為準確。值得說明的是，圖中的準確率是指后向不完全對齊時，需要將信道狀態(tài)準確判為空閑的概率。隨著信噪比的增大，CCA周期內的WIFI信號功率的比重會隨之增大，進而使得各算法將信道判為空閑的概率降低。此時各算法的虛警概率變化情況如圖9(b)所示。

綜上，MS-CCA由于予以后數(shù)個時隙更高權重，使得其在前向和后向不完全對齊時對信道狀態(tài)的判定都較為準確，而完全對齊狀態(tài)下MS-CCA與ED-CCA有著相近的性能。因此MS-CCA算法在面對目標信道內存在WIFI連續(xù)短數(shù)據(jù)包，即CCA窗口與數(shù)據(jù)包經(jīng)常發(fā)生不完全對齊的情況時有著更好的信道狀態(tài)評估性能。

仿真3：考察LTE-U與WIFI同信道共存時，WIFI業(yè)務量處于高、中、低三種狀態(tài)下，LTE-U分別采用ED-CCA和基于多時隙的MS-CCA融合檢測算法隨機接入到信道時與WIFI發(fā)生數(shù)據(jù)包碰撞的概率大小。

從圖10(a)可以看出，WIFI發(fā)送信號多為長數(shù)據(jù)包的情況下，即CCA窗口與數(shù)據(jù)包發(fā)生不完全對齊的情況較少時，基于多時隙的MS-CCA與ED-CCA對信道狀態(tài)的判斷能力十分接近。圖10(b)展示了WIFI發(fā)送信號為連續(xù)短數(shù)據(jù)包時，LTE-U與WIFI發(fā)生碰撞的概率。可以看出當不完全對齊發(fā)生概率增大時，MS-CCA對信道狀態(tài)的判斷力相對ED-CCA提升較為明顯，有效降低了數(shù)據(jù)包碰撞的概率。

最后說明的是，以上優(yōu)選實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案而非限制，盡管通過上述優(yōu)選實施例已經(jīng)對本發(fā)明進行了詳細的描述，但本領域技術人員應當理解，可以在形式上和細節(jié)上對其作出各種各樣的改變，而不偏離本發(fā)明權利要求書所限定的范圍。