0 引言

    LTE-U(LTE in unlicensed spectrum)技術(shù)能夠讓運(yùn)營(yíng)商將其LTE系統(tǒng)部署于非授權(quán)頻段，利用LTE的技術(shù)優(yōu)勢(shì),，提高非授權(quán)頻段的頻譜效率并緩解授權(quán)頻段的通信壓力^[1],。

    目前關(guān)于LTE-U的研究主要集中在如何讓LTE-U與WiFi在同頻段和諧共存。現(xiàn)有基于公平性考慮的方案是讓LTE-U采用先聽后說(Listen Before Talk,，LBT)信道接入機(jī)制^[2],，即LTE-U設(shè)備在接入信道前先進(jìn)行空閑信道評(píng)估(Clear Channel Assessment，CCA),，若在CCA過程中未發(fā)現(xiàn)WiFi信號(hào),，即視信道空閑，方可占用信道并傳輸數(shù)據(jù),，否則將繼續(xù)感知等待,。文獻(xiàn)[3]提出了一種依據(jù)目標(biāo)信道上WiFi系統(tǒng)流量大小而自動(dòng)調(diào)整傳輸時(shí)長(zhǎng)的自適應(yīng)LBT機(jī)制，配合空閑信道搜索及跳轉(zhuǎn)算法,，實(shí)現(xiàn)了LTE-U與WiFi在非授權(quán)頻段的良好共存,。文獻(xiàn)[4]為L(zhǎng)TE-U的不同應(yīng)用需求設(shè)計(jì)了同步和異步兩種LBT機(jī)制，同時(shí)通過引入競(jìng)爭(zhēng)窗和隨機(jī)退避算法降低了數(shù)據(jù)包的碰撞概率,。文獻(xiàn)[5]通過研究自適應(yīng)競(jìng)爭(zhēng)窗提出了一種增強(qiáng)的LBT機(jī)制,，使得LTE-U與WiFi公平共存的同時(shí)又有效減小了傳輸時(shí)延，保證了服務(wù)質(zhì)量,。文獻(xiàn)[6]通過設(shè)計(jì)自適應(yīng)空閑周期提出了一種更加公平高效的LBT機(jī)制,，提高了共存系統(tǒng)的整體吞吐量并保證了接入的公平性。

    本文基于LBT框架提出了一種多時(shí)隙CCA(Multi-Slot CCA,，MSCCA)方案,，從CCA的角度進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)；基于多時(shí)隙的結(jié)構(gòu),，本文分別從軟數(shù)據(jù)融合(Soft Data Fusion,，SDF)和硬判決融合(Hard Decision Fusion，HDF)對(duì)MSCCA進(jìn)行進(jìn)一步研究,；提出了4種數(shù)據(jù)融合算法,，同時(shí)將判決復(fù)雜度更低的HDF引入到此結(jié)構(gòu)，并得出多時(shí)隙最優(yōu)HDF準(zhǔn)則,。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本文所提方案和算法可使CCA變得更加靈活,，且對(duì)信道狀態(tài)的判定更加準(zhǔn)確，進(jìn)而提升LTE-U與WiFi同信道共存的效率,。

1 系統(tǒng)模型

    WiFi（802.11a）采用OFDM調(diào)制,，支持多種信道帶寬。OFDM符號(hào)可表示為X(0),，X(1),，…，X(N_t-1),，經(jīng)串并變換和IFFT后,，第n個(gè)子載波上的時(shí)域基帶信號(hào)為：

其中n=0，1,，…,，N_t-1，N_t是子載波個(gè)數(shù),，也是IFFT的長(zhǎng)度,。添加長(zhǎng)度為N_c(N_c<N_t/4)的循環(huán)前綴后，第m個(gè)OFDM符號(hào)表示為：

其中H為N_t+N_c階信道傳輸函數(shù)矩陣,，H₀,、H₁分別表示目標(biāo)信道上WiFi OFDM信號(hào)不存在和存在的兩種檢驗(yàn)假設(shè)。

2 CCA方法

2.1 基于ED的CCA 

    LBT下的CCA采用的是單節(jié)點(diǎn)ED,。CCA周期內(nèi)在時(shí)域上的采樣信號(hào)可表示為（設(shè)采樣數(shù)為N）：

    根據(jù)協(xié)議,，CCA時(shí)長(zhǎng)不少于20 μs^[2]，WiFi OFDM符號(hào)周期為4 μs^[7],，在圖1所示的采樣情形1下，20 μs可得到5個(gè)OFDM符號(hào)的信息,。當(dāng)數(shù)據(jù)包與采樣周期完全對(duì)齊或錯(cuò)開時(shí),，ED-CCA可相對(duì)較好地判斷信道狀態(tài)。而在實(shí)際中,，由于WiFi數(shù)據(jù)包長(zhǎng)的不確定和LTE-U設(shè)備請(qǐng)求接入信道時(shí)間點(diǎn)與WiFi時(shí)序異步,，使得實(shí)際采樣會(huì)發(fā)生不完全對(duì)齊的情況（如圖1情形2所示）。當(dāng)發(fā)生前向不完全對(duì)齊時(shí),，少量WiFi信號(hào)出現(xiàn)在CCA后半段,，噪聲部分稀釋了包含信號(hào)的部分，發(fā)生漏檢的概率增大,。而后向不完全對(duì)齊時(shí),，有較多信號(hào)出現(xiàn)在CCA周期的前半段，信號(hào)部分抬高了噪聲部分的等效功率,，導(dǎo)致不能按需將信道狀態(tài)判為空閑,，使得設(shè)備需等待至下一個(gè)周期再進(jìn)行接入嘗試,，造成頻譜資源的浪費(fèi)。此外CCA結(jié)構(gòu)十分固定,，只能通過設(shè)置采樣時(shí)長(zhǎng)來適應(yīng)共存環(huán)境,，不能根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求靈活地應(yīng)用其他評(píng)估算法。

2.2 多時(shí)隙CCA

    針對(duì)2.1節(jié)中描述的問題,，本文提出了如圖2所示的MSCCA方案,，將CCA周期劃分為多個(gè)時(shí)隙。利用接收信號(hào)的特征值等信息對(duì)不同時(shí)隙的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,，增加整體判決準(zhǔn)確性,。另外從數(shù)據(jù)處理的角度考慮，可將判決復(fù)雜度更低的HDF應(yīng)用于此結(jié)構(gòu),，即每個(gè)時(shí)隙單獨(dú)作出判決,，然后將各時(shí)隙的判決結(jié)果進(jìn)行融合，作出最終判決,。相比傳統(tǒng)CCA,，MSCCA的結(jié)構(gòu)使得其在融合方式的選用上更加靈活多變，配合優(yōu)良的融合算法可帶來更好的判決性能,。

2.2.1 MSCCA-SDF

    MSCCA-SDF指將各時(shí)隙的接收數(shù)據(jù)按一定的方法融合,，利用融合數(shù)據(jù)做最終判決。設(shè)MSCCA的時(shí)隙數(shù)為S,，故根據(jù)式(4)可得每個(gè)時(shí)隙內(nèi)的采樣數(shù)為N′=N/S,，第i個(gè)時(shí)隙內(nèi)的采樣信號(hào)可表示為：

    (1)最優(yōu)主分量分析：首先考慮采用最優(yōu)主分量分析法（Optimal Principal Component Analysis，OPCA）找出接收信號(hào)的最優(yōu)主分量對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,。即選出可使得接收信號(hào)信噪比最大的S行矩陣Ω來合并接收信號(hào)：z(n)=Ω^Ty(n),，n=0，1,，…,，N′-1。然后利用z(n)生成檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量：

式中||·||²為向量二范數(shù),，由文獻(xiàn)[8]的推導(dǎo)可得最優(yōu)合并矩陣Ω為R_x最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量v₁的元素組成的對(duì)角矩陣,，即：Ω=diag(v₁)。

    (2)盲主分量分析：由于OPCA需預(yù)知WiFi信號(hào)的先驗(yàn)信息,，這在實(shí)際環(huán)境中難以實(shí)現(xiàn),。考慮到WiFi信號(hào)的統(tǒng)計(jì)協(xié)方差矩陣R_x和LTE-U設(shè)備采樣信號(hào)的統(tǒng)計(jì)協(xié)方差矩陣R_y滿足如下關(guān)系：

    R_y與R_x有著相同的特征向量,，故采用一種通過接收信號(hào)樣本來估計(jì)特征向量的盲主分量分析法（Blind Principal Component Analysis,，BPCA），利用估計(jì)的特征向量來融合接收數(shù)據(jù),。BPCA步驟如下：

    ④與門限值進(jìn)行比對(duì)判決,。

    (3)特征值比值檢測(cè)：令λ_max和λ_min表示R_y的最大和最小特征值,，β_max和β_min表示R_x的最大和最小特征值，根據(jù)式(13)可知特征值之間存在如下關(guān)系：

    ③利用特征值的比值生成全局檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量：

    ④與門限值進(jìn)行比對(duì)判決,。

    (4)特征值加權(quán)合并：利用接收信號(hào)協(xié)方差矩陣的特征值對(duì)所有時(shí)隙進(jìn)行不均等加權(quán)(Eigenvalue Weighting Combining,，EWC)，重新分配各時(shí)隙所占比重,，可增加不完全對(duì)齊時(shí)的判決性能,，EWC算法具體步驟如下：

    ④與門限值進(jìn)行比對(duì)判決。

    當(dāng)采樣為前向不完全對(duì)齊時(shí),，EWC予以后數(shù)個(gè)時(shí)隙更高的權(quán)重,，使得接收信號(hào)中的WiFi信號(hào)分量得到放大和增強(qiáng)，從而降低漏檢概率,。當(dāng)采樣為后向不完全對(duì)齊時(shí),，EWC使得接收信號(hào)中的噪聲分量得到放大和增強(qiáng)，從而可降低虛警概率,。

2.2.2 MSCCA-HDF 

    SDF因處理數(shù)據(jù)量較大且算法復(fù)雜度較高將帶來較大的系統(tǒng)開銷和判決時(shí)延,。相比之下，HDF算法復(fù)雜度低且MSCCA結(jié)構(gòu)下單個(gè)時(shí)隙處理的數(shù)據(jù)量較少,，可一定程度上克服SDF存在的問題,。此外HDF更方便于理論推導(dǎo)以適應(yīng)不同的CCA場(chǎng)景。

    MSCCA采用HDF時(shí),，每個(gè)時(shí)隙單獨(dú)作出二元判決,，然后將各時(shí)隙的判決結(jié)果用下式的方式融合：

    根據(jù)式(18)得出信道是否被占用的結(jié)論。顯然,，當(dāng)K=1時(shí)相當(dāng)于OR準(zhǔn)則,，當(dāng)K=S時(shí)相當(dāng)于AND準(zhǔn)則。若S個(gè)時(shí)隙均收到WiFi信號(hào),，且二元判決使用相同的ED閾值ξ,，將每個(gè)時(shí)隙的平均虛警率表示為P_f，平均檢測(cè)概率表示為P_d,，令漏檢概率P_m=1-P_d。因此MSCCA硬判決的虛警概率為：

    那么存在一個(gè)最優(yōu)融合準(zhǔn)則使得Q_f+Q_m(總錯(cuò)誤率)最小,。根據(jù)推導(dǎo)可得出結(jié)論：當(dāng)S個(gè)時(shí)隙均存在數(shù)據(jù)且已知瞬時(shí)信噪比,，最優(yōu)融合準(zhǔn)則是使得Q_f+Q_m最小的K，且K的取值如下：

    通常情況下P_f和P_m同階,，也就是α≈1,，即最優(yōu)K取接收到WiFi數(shù)據(jù)的時(shí)隙數(shù)的一半(S/2)。當(dāng)α≥K-1時(shí),，OR準(zhǔn)則是最優(yōu)融合準(zhǔn)則,。當(dāng)α→1,，即P_m<<P_f時(shí)，AND準(zhǔn)則是最優(yōu)融合準(zhǔn)則,。

    多時(shí)隙HDF的算法復(fù)雜度較低,，可降低系統(tǒng)開銷和判決時(shí)延。此外HDF還可根據(jù)需要靈活地選用融合準(zhǔn)則,，如需最大化保護(hù)WiFi用戶免受LTE-U用戶因漏檢而造成的干擾時(shí),，可采用OR準(zhǔn)則；如需追求頻譜資源利用率的最大化,，可采用AND準(zhǔn)則,。

3 仿真與分析

3.1 參數(shù)設(shè)置

    設(shè)定CCA時(shí)長(zhǎng)為20 μs，時(shí)隙數(shù)S為5,。將WiFi數(shù)據(jù)發(fā)送端部分參數(shù)及值列至表1,。

    首先采用恒定虛警率（設(shè)置為0.1）的仿真考察各算法在不同對(duì)齊狀態(tài)下對(duì)信道狀態(tài)的判斷能力，算法性能指標(biāo)有檢測(cè)概率和準(zhǔn)確率,。隨后考察LTE-U與WiFi同信道共存狀態(tài)下,，采用不同算法的LTE-U設(shè)備接入信道時(shí)與WiFi發(fā)生數(shù)據(jù)包碰撞的概率。

3.2 MSCCA軟數(shù)據(jù)融合

    (1)仿真1：考察前向不完全對(duì)齊（LTE-U設(shè)備需檢測(cè)到WiFi數(shù)據(jù)存在）時(shí),，采樣周期與WiFi數(shù)據(jù)包在多種對(duì)齊狀態(tài)下,，各算法對(duì)信道狀態(tài)的判斷能力。

    從圖3可看出,，OPCA由于預(yù)知WiFi信號(hào)的相關(guān)信息,，檢測(cè)性能較優(yōu)。當(dāng)采樣周期內(nèi)包含較少WiFi數(shù)據(jù)(對(duì)齊20%)時(shí),，BPCA與EWC均擴(kuò)大了WiFi信號(hào)的比重,，從而有著較好的檢測(cè)能力。采樣周期內(nèi)包含較多WiFi數(shù)據(jù)時(shí),，EWC和ED-CCA的檢測(cè)性能較好,。因此EWC在各情況下均有著不錯(cuò)的性能。

    (2)仿真2：考察后向不完全對(duì)齊時(shí)（需將信道狀態(tài)判定為忙）,，各算法對(duì)信道狀態(tài)的判斷能力,。

    從圖4可以看出，在采樣周期內(nèi)包含較少WiFi數(shù)據(jù)（即對(duì)齊20%）時(shí),，EWC有效擴(kuò)大了的噪聲功率比重,，可教準(zhǔn)確地判斷信道狀態(tài)。ER在此有著不錯(cuò)的性能,，但從圖3可看出,，其檢測(cè)性能較弱。OPCA對(duì)WiFi信號(hào)十分敏感，在此不能按需將信道判為閑,。需說明的是,，圖中的準(zhǔn)確率是指后向不完全對(duì)齊時(shí)，需要將信道狀態(tài)準(zhǔn)確判為空閑的概率,。隨著信噪比的增大,，感知周期內(nèi)的WiFi信號(hào)功率會(huì)隨之增大，進(jìn)而使得各算法將信道判為空閑的概率降低,。

    綜上,，由于EWC予以后數(shù)個(gè)時(shí)隙更高權(quán)重，使得其在不完全對(duì)齊時(shí)對(duì)信道狀態(tài)的判定都較為準(zhǔn)確,，而完全對(duì)齊狀態(tài)下也有著不錯(cuò)的性能,。因此EWC算法適用于采樣周期與數(shù)據(jù)包經(jīng)常發(fā)生不完全對(duì)齊的情況。OPCA需要先驗(yàn)信息,，實(shí)際中難以實(shí)現(xiàn),。BPCA在前向不完全對(duì)齊且采樣周期內(nèi)包含較少WiFi數(shù)據(jù)時(shí)有不錯(cuò)的性能，但在后向不完全對(duì)齊時(shí)判決性能欠佳,。ER在前向不完全對(duì)齊時(shí)的判決性能較差,，現(xiàn)實(shí)使用中難以達(dá)到性能要求。

3.3 共存碰撞概率

    下面考察LTE-U與WiFi同信道共存時(shí),，WiFi業(yè)務(wù)量處于高,、中、低3種狀態(tài)下,，LTE-U分別采用ED-CCA和基于多時(shí)隙的融合檢測(cè)算法隨機(jī)接入到信道時(shí)與WiFi發(fā)生數(shù)據(jù)包碰撞的概率大小,。

    從圖5可看出，當(dāng)WiFi信號(hào)多為長(zhǎng)數(shù)據(jù)包時(shí)（即采樣周期與數(shù)據(jù)包發(fā)生不完全對(duì)齊的情況較少）,，基于多時(shí)隙的EWC與ED-CCA的性能十分接近,，BPCA相對(duì)較弱。而當(dāng)WiFi信號(hào)為連續(xù)短數(shù)據(jù)包時(shí)（即發(fā)生不完全對(duì)齊的概率增大時(shí)）,，EWC對(duì)信道狀態(tài)的判斷力相對(duì)ED-CCA提升較為明顯（如圖6所示）,，有效降低了數(shù)據(jù)包碰撞的概率。

4 總結(jié)

    本文針對(duì)傳統(tǒng)CCA在不完全對(duì)齊狀態(tài)下對(duì)信道狀態(tài)的判斷不夠準(zhǔn)確且結(jié)構(gòu)過于單一的問題提出了MSCCA結(jié)構(gòu),。結(jié)合提出的數(shù)據(jù)融合算法改善了不完全對(duì)齊狀態(tài)下的信道狀態(tài)評(píng)估能力,，此外引入了有著更低計(jì)算復(fù)雜度和更低系統(tǒng)開銷的HDF算法， HDF可根據(jù)系統(tǒng)需要快速選用相應(yīng)的融合準(zhǔn)則而提高信道狀態(tài)評(píng)估的靈活性,。后續(xù)研究可根據(jù)接收數(shù)據(jù)的信息自適應(yīng)地劃分時(shí)隙,，另外，不完全對(duì)齊狀態(tài)下的自適應(yīng)最優(yōu)HDF準(zhǔn)則研究也值得深入探討,。

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作者信息:

趙思聰,，黃  磊,，申  濱

（重慶郵電大學(xué) 移動(dòng)通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶400065）