CN109951864A - 基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：S1：针对LBT机制中的能量检测部分设定Markov链的状态；S2：引入虚警概率P_f和漏检概率P_m同时结合Markov链，建立LAA不完美频谱探测时的数学模型；S3：根据Markov链模型，计算出LAA在不完美频谱探测下设备的传输概率，同时根据BianChi模型得到WiFi的传输概率；S4：分析LAA由于不完美频谱探测的对共存系统性能的影响，分别计算出LAA和WiFi的碰撞概率和吞吐量。

Description

基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法。

背景技术

随着无线通信技术的迅速发展，各种无线技术得到了广泛应用。不同距离的无线通信技术已经占据了各个频段，频谱作为移动通信的关键资源，在中低频段已经十分短缺。为了缓解频谱资源的紧张，一方面在固定的频段资源上，只能通过在调制方式和天线技术等方面寻求新的突破来提升移动通信的容量，另一方面则只能通过寻求新的频谱资源来承载移动通信的业务。

在当前授权频谱增加受限制的情况下，为了寻求更多的频谱资源，各大运营商将目光投向了未授权频段(Unlicensed Spectrum)。合理使用未授权频段可以缓解日益增长的网络流量需求和可用频谱资源短缺之间的矛盾，同时也能够提高频谱的利用率，缓解频谱资源的紧张。

在2013年12月举行的3GPP RAN(Radio Access Network)#62次峰会上，高通、爱立信、威瑞森、华为等公司和其他的倡导者们提出了LTE-U(LTE Advanced in UnlicensedSpectrum)的概念。LTE-U方案是一种基于时分复用的动态占空比共存方案,希望能够将LTE业务部署在未授权频段上与WiFi业务进行相互隔离。

3GPP标准化组织在LTE Release 13中制定了将部分LTE业务部署在未授权频段上的标准，即授权辅助接入(Licensed Assisted Access,LAA)。LAA解决方案分为以下两种模式，第一种模式中，LTE授权频段用来传输上行和下行信息，而未授权频段仅仅作为补充下行链路传输，即SDL模式。第二种模式中，LTE授权频段作为主载波进行上下行的信息传输，而未授权频段作为辅载波用于上下行的通信，即TDD模式。两种模式下一个用户往往配置有一个授权频段的Primary Cell和一个或者多个非授权频段的Secondary Cell，LAA设备能够通过载波聚合技术(Carrier Aggregation,CA)将授权频段和未授权频段聚合，间接的增加系统可用带宽，提升频带利用率和系统容量。

在LAA方案中，设备在数据发送前采用LBT(Listen Before Talk)的机制对信道进行探测。LAA设备在信道检测过程中采用基于能量检测(Energy Detection,ED)的方案对信道进行探测，能量检测方案的探测准确度会受到信道环境等因素的影响。

传统方案在分析LAA与WiFi共存时，都默认考虑LAA与WiFi两个系统为完美频谱探测而忽略了可能会出现不完美频谱探测的情形。因此，针对LAA出现不完美频谱探测的情况，分析其对LAA与WiFi共存系统性能的影响。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，根据LBT流程，针对LAA的能量检测部分结合Markov链分析LAA系统和WiFi系统在不完美频谱探测下的性能。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，包括以下步骤：

S1：针对LBT机制中的能量检测部分设定Markov链的状态；

S2：引入虚警概率P_f和漏检概率P_m同时结合Markov链，建立LAA不完美频谱探测时的数学模型；

S3：根据Markov链模型，计算出LAA在不完美频谱探测下设备的传输概率，同时根据BianChi模型得到WiFi的传输概率；

S4：分析LAA由于不完美频谱探测的对共存系统性能的影响，需要分别计算出LAA和WiFi的碰撞概率和吞吐量；

进一步，在步骤S1中，LAA设备在数据传输前采用“说之前听”的方案，即LBT机制，LBT机制在执行的过程中可以分为两个部分，分别为初始信道评估阶段(Initial ClearChannel Access,ICCA)和扩展空闲信道评估阶段(Extend Clear Channel Access,ECCA)，在本方法中，具体分析ECCA阶段的不完美频谱探测情况，ECCA阶段可以分为两部分，分别为ECCA延时阶段(ECCA defer period)和ECCA避退阶段(ECCA backoff stage)，设定延时阶段和避退阶段中的每一个时隙为Markov链中的状态。

上述两个阶段LAA设备都采用能量检测的方案对信道状态进行评估，但是延时阶段和避退阶段的探测时间不同，因此导致的探测的准确度不同。

根据探测的结果ECCA延时阶段和ECCA避退阶段处于不断变换的过程，两个阶段间的切换实际取决于信道探测结果而不是实际信道状态。具体切换过程遵从需要遵从以下方式：

1)假设当前设备处于饱和的网络环境中，LBT过程忽略ICCA阶段，只执行ECCA阶段。在ECCA阶段中，当设备执行ECCA延时过程时，延时过程执行的信道探测结果可能为空闲或者忙，根据探测结果选择避退阶段或者继续执行延时阶段；

2)当设备执行到避退阶段时，设备会从竞争窗口中随机的选择一个避退数N进行避退，在时隙避退过程中，每一个时隙的探测结果可能为空闲或者忙，根据探测结果选择继续执行避退过程或者进入延时阶段；

3)在避退阶段时，时隙的探测结果为空闲时，设备选择的的避退数逐渐递减，即N＝N-1，当N＝0时，数据发送；

4)在避退阶段时，一旦某个时隙的探测结果为忙，避退数暂时冻结，设备执行延时阶段，直到延时阶段执行结果为空闲，则继续冻结前的避退数进行避退；

进一步，在步骤S2中，根据上述状态间的切换方式建立Markov链。为了描述Markov链状态之间的转移概率，引入虚警概率P_f和漏检概率P_m两个概率参数。其中虚警概率P_f表示在信道空闲条件下，探测结果为忙的概率，误检概率P_m表示在信道占用条件下，探测结果为空闲的概率。当出现不完美探测时，状态之间的转移或者等待取决于信道探测的结果而不是实际信道状态。虚警概率P_f和漏检概率P_m的表达式分别为：

上述虚警概率P_f和漏检概率P_m表达式中ε表示能量阈值，表示噪声功率，γ表示信噪比，N表示探测时间内的样本数，样本数的值与探测的时间与抽样的频率有关。其中Q(x)表示标准高斯分布的互补分布函数，即

为了描述LAA不完美频谱探测的情况，根据虚警概率P_f和误检概率P_m计算出状态间的转移概率。以下两种情况可能出现状态的转移，分别为当信道状态实际为忙，探测结果为空闲和当信道状态实际为空闲，探测结果也为空闲时。概率大小分别为P_BP_m和(1-P_B)(1-P_f)，因此状态转移的概率为P_BP_m+(1-P_B)(1-P_f)。以下两种情况则会出现状态的等待，分别为当信道状态实际为空闲，探测结果为忙和信道实际为忙，探测结果也为忙时。概率大小分别为(1-P_B)P_f和P_B(1-P_m)，因此时隙等待的概率为P_B(1-P_m)+(1-P_B)P_f。上述P_B表示检测时间段中实际信道为忙的概率；

进一步，根据状态之间的转移概率，设计出一个新的Markov链，在步骤S3中，分析当LAA出现不完美频谱探测时设备的传输概率τ_L。此外，在BianChi模型的基础上，分析WiFi设备的传输概率τ_W。

进一步，在步骤S4中，根据LAA和WiFi的传输概率分析LAA和WiFi的系统性能。分别对LAA和WiFi的碰撞概率和吞吐量进行计算。LAA和WiFi的碰撞概率分别表示如下：

其中P_L和P_W分别表示LAA和WiFi的碰撞概率，n_L和n_W分别表示LTE SBS和WiFi AP的数量；

此外LAA和WiFi的吞吐量分别表示如下：

其中S_L和S_W分别表示LAA和WiFi的吞吐量，D_L和D_W分别表示LAA和WiFi传输的比特数，T_average表示信道各个状态的期望。

本发明的有益效果在于：通过对LAA不完美频谱探测的情况建模，分析当LAA出现不完美频谱探测时，共存系统的性能变化。同时直接分析了虚警概率P_f和漏检概率P_m对系统性能的影响。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为LBT机制流程图；

图2为LTE与WiFi共存的网络模型图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

本发明针对LTE与WiFi在未授权频段上的共存问题，分析当LAA设备在使用能量检测方案对信道进行探测时，由于信道环境等原因导致的频谱探测不完美的情况。针对LBT机制中ECCA阶段中的延时阶段和避退阶段设计一种新的Markov链(延时过程和避退过程如图1中虚线判断框所示)，分析并计算当LAA出现不完美频谱探测时设备的传输概率。引入虚警概率P_f和误检概率P_m描述LAA的不完美频谱探测的情况并分析其对LAA系统和WiFi系统性能的影响。

在本实施例中主要考虑LAA仅作为补充下行链路传输的情况，同时WiFi系统也只考虑在下行链路上的业务。共存场景为多个LTE SBSs和多个WiFi APs，网络模型如图2所示。当只考虑下行链路时，对于LAA系统和WiFi系统来说发射机分别为LTE SBS和WiFi AP，接收机为LTE UE和WiFi Station。因此当LAA系统(WiFi系统)有业务需求时，LTE SBS(WiFiAP)会先进行信道的检测，即LTE SBS和WiFi AP在相互竞争信道，当LTE SBS或WiFi AP评估完信道的状态后，再决定是否发送数据。对于所有的LTE SBSs既可以使用授权频谱也可以使用未授权频段频谱，而WiFi APs则只能使用未授权频谱。

在研究过程中，假设当前处于饱和网络环境条件下，即LAA设备总是有数据进行传输，则初始信道评估(ICCA)阶段只执行一次，除首次数据传输以外,后续的数据传输只执行扩展空闲信道评估(ECCA)阶段。因此在研究过程中忽略LAA的ICCA阶段，只考虑ECCA阶段。针对ECCA阶段中延时阶段和避退阶段使用Markov链进行建模。

在建立Markov链过程中，需要将延时阶段和避退阶段的每一个时隙作为Markov链的一个状态，状态之间的转移可以分为四种情况，分别为避退阶段转移到避退阶段、避退阶段转移到延时阶段、延时阶段转移到延时阶段、延时阶段转移到避退阶段。以下两种情况可能出现状态的转移，分别为当信道状态实际为忙，探测结果为空闲和当信道状态实际为空闲，探测结果也为空闲时。概率大小分别为P_BP_m和(1-P_B)(1-P_f)，因此状态转移的概率为P_BP_m+(1-P_B)(1-P_f)。以下两种情况则会出现状态的等待，分别为当信道状态实际为空闲，探测结果为忙和信道实际为忙，探测结果也为忙时。概率大小分别为(1-P_B)P_f和P_B(1-P_m)，因此时隙等待的概率为P_B(1-P_m)+(1-P_B)P_f。因此状态与状态之间的转移概率分别如下所示：

其中P_b表示实际信道为忙的概率，P_b＝μ_b/(μ_b+μ_i)，其中μ_b和μ_i分别表示未授权频段中平均忙和空闲的时间段。其中A和B分别表示由避退阶段和延时阶段转移到避退阶段，C和D分别表示由避退阶段和延时阶段转移到延时阶段。P_f,1，P_m,1和P_f,2，P_m,2分别表示避退阶段和延时阶段的虚警概率和漏检概率。虚警概率P_f和误检概率P_m表达式如下所示：

其中ε表示能量阈值，表示噪声功率，γ表示信噪比。N表示探测时间内的样本数，样本数的值与探测的时间与抽样的频率有关，因为延时过程的持续时间(e.g.,34us)比避退过程单个时隙的持续时间(e.g.,9us)长,所以两个阶段的样本数不同，导致虚警概率和漏检概率不同，因此分别用P_f,1，P_m,1和P_f,2，P_m,2表示。此外Q(x)表示标准高斯分布的互补分布函数，互补分布函数表达式为

根据上述状态之间的转移概率，设计出一个新的Markov链，分析当LAA出现不完美频谱探测时设备的传输概率τ_L。此外，在BianChi模型的基础上，分析WiFi设备的传输概率τ_W。

根据Markov链分析出LAA系统和WiFi系统的传输概率，在此基础上，分别计算出LAA和WiFi的碰撞概率和吞吐量，LAA与WiFi的碰撞概率表达式如下所示：

其中P_L和P_W分别表示LAA和WiFi的碰撞概率，n_L和n_W分别表示LTE SBS和WiFi AP的数量。P_L表示为LAA网络中的碰撞概率分为两部分，分别为不同LTE SBS之间的冲突以及LTESBS和WiFi AP之间的冲突。一个LTE SBS设备进行数据传输发生碰撞表示n_W个WiFi AP和(n_L-1)个LTE SBS中至少有一个设备在同一时隙进行数据传输。P_W表示为LAA网络中的碰撞概率分为两部分，分别为不同WiFi AP之间的冲突以及LTE SBS和WiFi AP之间的冲突。一个WiFi AP设备进行数据传输发生碰撞表示n_L个LTE SBS和(n_W-1)个WiFi AP中至少有一个设备在同一时隙进行数据传输。

此外LAA系统和WiFi系统的吞吐量表达式如下所示：

其中S_L和S_W分别表示LAA和WiFi的吞吐量，D_L和D_W分别表示LAA和WiFi传输的比特数，T_average表示信道各个状态的期望。其中T_average表达式如下所示：

T_average＝T_iP_i+T_s,LP_s,L+T_s,WP_s,W+T_c,LP_c,L+T_c,WP_c,W+T_c,WLP_c,WL

其中T_i表示时隙空闲的时间，P_i表示时隙空闲的概率。T_s,L表示LAA成功传输数据占用时长，P_s,L表示LAA成功传输的概率。T_s,W表示WiFi成功传输数据占用时长，P_s,W表示WiFi成功传输的概率。T_c,L表示LAA冲突占用时长，P_c,L表示LAA小基站之间的冲突概率。T_c,W表示WiFi冲突占用时长，P_c,W表示接入点之间的碰撞概率。T_c,WL表示LAA小基站与WiFi接入点发生冲突占用的时长，P_c,WL表示LAA小基站与WiFi接入点之间发生冲突的概率。信道各状态概率如下所示：

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：针对LBT机制中的能量检测部分设定Markov链的状态；

S2：引入虚警概率P_f和漏检概率P_m同时结合Markov链，建立LAA不完美频谱探测时的数学模型；

S3：根据Markov链模型，计算出LAA在不完美频谱探测下设备的传输概率，同时根据BianChi模型得到WiFi的传输概率；

S4：分析LAA由于不完美频谱探测的对共存系统性能的影响，分别计算出LAA和WiFi的碰撞概率和吞吐量。

2.根据权利要求1所述的基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，其特征在于：在步骤S1中，LAA设备在数据传输前采用LBT机制，LBT机制在执行的过程中包括初始信道评估阶段ICCA和扩展空闲信道评估阶段ECCA，所述ECCA阶段包括ECCA延时阶段和ECCA避退阶段，设定延时阶段和避退阶段中的每一个时隙为Markov链中的状态；

上述两个阶段LAA设备都采用能量检测的方案对信道状态进行评估，但是延时阶段和避退阶段的探测时间不同，因此导致的探测的准确度不同。

根据探测的结果ECCA延时阶段和ECCA避退阶段处于不断变换的过程，两个阶段间的切换实际取决于信道探测结果而不是实际信道状态；切换过程遵从以下方式：

1)假设当前设备处于饱和的网络环境中，LBT过程忽略ICCA阶段，只执行ECCA阶段，在ECCA阶段中，当设备执行ECCA延时过程时，延时过程执行的信道探测结果可能为空闲或者忙，根据探测结果选择避退阶段或者继续执行延时阶段；

2)当设备执行到避退阶段时，设备从竞争窗口中随机选择一个避退数N进行避退，在时隙避退过程中，每一个时隙的探测结果可能为空闲或者忙，根据探测结果选择继续执行避退过程或者进入延时阶段；

3)在避退阶段时，时隙的探测结果为空闲时，设备选择的的避退数逐渐递减，即

N＝N-1，当N＝0时，数据发送；

4)在避退阶段时，一旦某个时隙的探测结果为忙，避退数暂时冻结，设备执行延时阶段，直到延时阶段执行结果为空闲，则继续冻结前的避退数进行避退。

3.根据权利要求2所述的基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，其特征在于：在步骤S2中，根据状态间的切换方式建立Markov链，为了描述Markov链状态之间的转移概率，引入虚警概率P_f和漏检概率P_m两个概率参数，其中虚警概率P_f表示在信道空闲条件下，探测结果为忙的概率，误检概率P_m表示在信道占用条件下，探测结果为空闲的概率，当出现不完美探测时，状态之间的转移或者等待取决于信道探测的结果而不是实际信道状态，虚警概率P_f和漏检概率P_m的表达式分别为：

上述虚警概率P_f和漏检概率P_m表达式中ε表示能量阈值，表示噪声功率，γ表示信噪比，N表示探测时间内的样本数，样本数的值与探测的时间与抽样的频率有关，其中Q(x)表示标准高斯分布的互补分布函数，即

为了描述LAA不完美频谱探测的情况，根据虚警概率P_f和误检概率P_m计算出状态间的转移概率，可能出现状态的转移的情况包括：当信道状态实际为忙，探测结果为空闲和当信道状态实际为空闲，探测结果也为空闲时，概率大小分别为P_BP_m和(1-P_B)(1-P_f)，因此状态转移的概率为P_BP_m+(1-P_B)(1-P_f)；出现状态的等待的情况包括：当信道状态实际为空闲，探测结果为忙和信道实际为忙，探测结果也为忙时，概率大小分别为(1-P_B)P_f和P_B(1-P_m)，因此时隙等待的概率为P_B(1-P_m)+(1-P_B)P_f，其中P_B表示检测时间段中实际信道为忙的概率。

4.根据权利要求3所述的基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，其特征在于：根据状态之间的转移概率，设计出一个新的Markov链，在步骤S3中，分析当LAA出现不完美频谱探测时设备的传输概率τ_L，并在BianChi模型的基础上，分析WiFi设备的传输概率τ_W。

5.根据权利要求4所述的基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，其特征在于：在步骤S4中，根据LAA和WiFi的传输概率分析LAA和WiFi的系统性能，分别对LAA和WiFi的碰撞概率和吞吐量进行计算，LAA和WiFi的碰撞概率分别表示如下：

其中P_L和P_W分别表示LAA和WiFi的碰撞概率，n_L和n_W分别表示LTE SBS和WiFi AP的数量；

LAA和WiFi的吞吐量分别表示如下：

其中S_L和S_W分别表示LAA和WiFi的吞吐量，D_L和D_W分别表示LAA和WiFi传输的比特数，T_average表示信道各个状态的期望。