CN106412931B - 一种基于多时隙融合机制的lte-u空闲信道评估方法 - Google Patents

一种基于多时隙融合机制的lte-u空闲信道评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于多时隙融合机制的LTE‑U空闲信道评估方法，属于移动通信技术中LTE‑U(LTE in unlicensed spectrum)技术领域。LTE‑U***工作在非授权频段上，***在接入信道前，一般需要进行空闲信道评估。首先，LTE‑U***将整个CCA窗口划分为多个时隙；其次，利用多个时隙的采样数据生成采样矩阵，计算其协方差矩阵并得到特征值，利用升序排列的特征值对每个对应的时隙进行不均等加权，以提高CCA窗口与数据包不完全对齐时的信道状态评估性能。基于多时隙加权融合机制的空闲信道评估方法可以有效提高信道状态判断的准确率，降低不同***间数据包碰撞概率，进而提升LTE‑U***与WIFI***在非授权频段上同信道共存的频谱效率。

Description

一种基于多时隙融合机制的LTE-U空闲信道评估方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，特别是非授权频段上的LTE-U(LTE inunlicensed spectrum)***在接入信道时的空闲信道评估技术领域，涉及一种基于多时隙融合机制的LTE-U空闲信道评估方法。
背景技术
LTE-U是近年来3GPP提出用于缓解授权频段通信负荷压力的新兴技术，它能够让运营商将LTE***部署于非授权频段(公共频段)。利用LTE的技术优势，可以提高非授权频段频的频谱效率，同时也通过将流量从授权频段转移至非授权频段而达到缓解现有授权频段上的通信压力的目的。由于非授权频段的地区开放政策和频谱特性的限制，LTE-U技术将应用于5GHz附近的非授权频段。该频段目前主要有WIFI(IEEE 802.11a)***在使用，因此国内外关于LTE-U的研究主要集中在如何让LTE-U与WIFI***在该频段内和谐共存。
目前基于公平性(竞争接入)考虑的共存方案是让LTE-U采用LBT(Listen BeforeTalk)方式的信道接入机制，即LTE-U设备在接入信道前先进行空闲信道评估(ClearChannel Assessment，CCA)。若LTE-U设备在CCA过程中未发现WIFI信号，那么可视信道为空闲，即可占用信道并传输数据；反之，则不能接入信道。同时，为了使其他***也有机会接入信道，LTE-U设备在数据传输完成后要留出一段空闲时隙，以供其他***使用信道频谱。LBT下的CCA一般采用单节点能量检测(Energy Detection，ED)方法，可称为ED-CCA。ED-CCA先对时域信号采样求模，对所求模值取平方，然后累加求和再取平均，最后将所求均值与***预设的检测阈值进行比对，根据比对结果判断WIFI***(或其他驻留在非授权频段上的***)传输状态。
如果ED-CCA的采样窗口(即对目标信道进行数据获取的时间区间)与WIFI发送的数据包完全对齐或错开时，对信道状态能够具有较好的判断能力。然而，在实际环境中，由于WIFI数据包包长的不确定性以及LTE-U设备请求接入信道时间点与WIFI时序之间的异步性，使得实际CCA采样窗口往往与WIFI数据包不能完全对齐，因此，导致采样窗口内接收到的WIFI信号较少而造成对信道状态的误判。此外，CCA的结构设计较为固定，一般只能通过设置采样窗口的宽度来适应共存环境，不能根据现实需求灵活地应用数据融合和判决方法。据此，本发明针对ED-CCA存在的问题，提出一种基于多时隙(Multi-Slot)融合机制的CCA方法。
发明内容
有鉴于此，针对ED-CCA在实际环境下采样窗口与WIFI数据包不完全对齐时对信道状态判断欠缺准确度的问题，本发明的目的在于提供一种基于多时隙融合机制的LTE-U空闲信道评估方法，在LTE-U设备中，将CCA采样窗口划分为多个时隙，利用接收信号的特征值信息对各时隙的接收数据进行不均等权重的加权，再将加权数据融合生成全局检测统计量(Global Test Statistic，GTS)，并做出最终的阈值判决。理论分析和实验结果证明：本发明提出的MS-CCA算法比现有的ED-CCA在数据包与CCA采样窗口不完全对齐的情况下，对信道的占用情况可更加准确地判断，从而能够降低LTE-U与WIFI***在同信道共存时发生数据包碰撞的概率，进而提升***共存效率。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于多时隙融合机制的LTE-U空闲信道评估方法，在该方法中，LTE-U终端在接入信道之前先执行至少20μs的CCA，将原有的CCA窗口划分为多个时隙，利用多个时隙内的数据组成信号采样矩阵Y，根据采样矩阵获得采样信号协方差矩阵Ry，计算协方差矩阵Ry的特征值并组成特征值矩阵Λ；利用Λ对每个时隙进行不均等加权，最后由加权增益合并方式生成全局检测统计量GTS，并进行目标信道是否存在WIFI信号的最终判决。
进一步，所述的将原有的CCA窗口划分为多个时隙，划分时隙的标准具体为：WIFI802.11a标准中规定的OFDM符号时长为4μs，以单个OFDM符号时长为最小单位，MS-CCA窗口宽度不小于20μs且应为OFDM符号时长的整数倍，时隙数即为CCA采样窗口时长TCCA除以OFDM符号时长T0FDM。
进一步，所述的获得特征值矩阵具体为：根据多时隙内的采样数据组成采样矩阵Y，每个时隙内的采样数为N′，时隙数为S，利用Y求得其协方差矩阵Ry，然后计算特征值以集合的形式表示为：λ＝{λ1，λ2，…，λs}，以升序排列得到排序集合λ′＝{λj1，λj2，…，λjS}；排序之后集合中的元素满足{λj1≤λj2≤…≤λjS}，其中{j1，j2，…，jS}是对{1，2，…，S}的重新排序；λ′写成对角矩阵形式得到Λ。
进一步，所述的加权方法具体为：将采样矩阵Y与经多时隙信号处理得到的特征值矩阵进行加权增益合并，令：
z(n)＝ΛTy(n)，根据式计算加权增益合并值作为GTS。
进一步，将T与根据期望的虚警概率PFA,DES计算的判决门限γ进行比较，做出最终判决：即当TMS-CCA大于等于γ2时，判决为H1，表示判决PU信号存在；反之，判决为H0，表示判决PU信号不存在。
本发明的有益效果在于：
1)有效改善了在WIFI数据包与CCA采样窗口未对齐时，LTE-U终端对信道状态的正确判断能力。通过对不同时隙的不均等加权，加重了后面数个时隙的比重，当采样为前向不完全对齐时(参见图5情景1)，由于MS-CCA方法予以后数个时隙更高的权重，使得接收信号中的WIFI信号分量得到放大和增强，从而降低漏检概率。当采样为后向不完全对齐时(参见图5情景2)，MS-CCA弱化了接收信号中的WIFI信号分量的比重，从而降低了虚警概率，避免了因判为忙而需等待至下一个CCA周期浪费信道资源。
2)MS-CCA的结构使得其在数据融合方式的使用上相比传统CCA更加的灵活多变，可配合优良的软数据融合算法带来更好判决性能。
3)从数据处理的角度考虑，MS-CCA的结构可采用判决复杂度更低的硬判决融合方法，即每个时隙单独做出判决，然后将各时隙的判决结果进行融合做出最终判决。硬判决融合可根据需要选用融合准则，如需最大化保护WIFI用户免受LTE-U用户因漏检而造成的干扰时，可采用OR融合准则。假如追求频谱资源利用率的最大化，可采用AND融合准则。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为LTE-U信道评估接入***模型；
图2为ETSI制定的LBT机制及其参数；
图3为CCA理想对齐采样示意图；
图4为CCA不完全对齐采样示意图；
图5为MS-CCA结构示意图；
图6为MS-CCA方法流程图；
图7为MS-CCA加权及性能评估流程图；
图8为前向不完全对齐状态下信道状态评估性能对比；
图9为后向不完全对齐状态下信道状态评估性能对比；
图10为不同算法下碰撞概率对比。
具体实施方式
本发明提出一种基于多时隙融合机制的MS-CCA空闲信道评估方法，包括：LTE-U终端或基站在请求接入非授权频段的信道之前先执行CCA，在CCA窗口内对目标信道进行数据采样。本发明将LBT机制下的CCA窗口划分为S(S>1)个等时长的时隙，利用每个时隙内的N′个采样数据构造信号采样矩阵Y(S×N′)；根据采样矩阵Y计算其协方差矩阵Ry，随后计算协方差矩阵Ry的特征值，将S个特征值按升序排列，并作为对角元素构造对角矩阵Λ，利用Λ根据加权融合的方式对信号采样矩阵Y进行不均等加权生成全局检测统计量TMS-CCA，最后利用TMS-CCA进行最终判决。
其中，时隙数划分具体为：LBT机制下CCA窗口宽度不得小于20μs，而WIFI(IEEE802.11a)的OFDM符号时长为4μs，占用带宽为20Mhz，发射的OFDM信号包含64个子载波，每个OFDM符号由64个经过QPSK或者QAM调制之后的信号组成，经过IFFT操作并添加循环前缀之后每个OFDM符号内包括80个时域样本。本发明所提方法中为构造采样矩阵Y，要求每个时隙内的样本点数相同，以单个OFDM符号时长为最小单位，MS-CCA窗口宽度不小于20μs且应为OFDM符号时长的整数倍，时隙数即为CCA采样窗口时长TCCA除以OFDM符号时长TOFDM。
利用多时隙内的接收信号构造接收信号累积矩阵Y，包括，第i个时隙内的第n个时刻的采样数据为yi(n)，其中i＝1，2，…，S，n＝0，1，…，N′-1，则Y为：
计算接收信号矩阵Y的协方差矩阵Ry，利用Ry的特征值组成的对角矩阵对各时隙的数据进行不均等加权，采用加权增益合并方式生成全局检测统计量TMS-CCA(即GTS)；根据公式z(n)＝ΛTy(n)将接收信号协方差矩阵的特征值矩阵与接收机基于多时隙的信号采样矩阵进行合并；根据公式计算MS-CCA算法的加权增益合并统计值，并将其作为全局检测统计量TMS-CCA。这里，||·||为向量-2范数。
根据期望的虚警概率来确定判决门限γ，将生成的全局检测统计量TMS-CCA(即GTS)与判决门限进行比较，并根据公式做出最终判决，即当TMS-CCA大于等于γ时，判决为H1，表示目标信道中存在WIFI信号；反之，当TMS-CCA小于γ时，判决为H0，目标信道中不存在WIFI信号。
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
在实际的LTE-U***与WIFI***共存环境中，由于WIFI数据包长的不确定和LTE-U设备请求接入信道的时间点与WIFI时序之间存在的异步关系，使得采用了LBT机制的LTE-U终端在请求接入到信道之前所进行的CCA过程中，采样窗口和WIFI数据包之间的相对位置一般不确定。尤其当WIFI的数据为连续短数据包时，发生采样窗口与WIFI数据包不完全对齐的概率更大。当发生前向不完全对齐时，仅有少量WIFI信号出现在CCA窗口后半段，使得CCA窗口前半段获取的噪声部分稀释了后半段获取的数据中所包含的WIFI信号部分，导致发生漏检的概率增大。而后向不完全对齐时，WIFI信号主要出现在CCA窗口的前半段，这部分WIFI信号提升了噪声部分的等效功率，导致不能按需将信道状态判为空闲，使得采用LBT机制的LTE-U设备不得不等待至下一个CCA窗口再进行接入尝试，从而造成频谱资源的浪费。此外，CCA结构通常十分固定，只能通过设置采样窗口宽度来适应共存环境，不能根据现实需求灵活地应用其他评估算法。
本发明可一定程度上解决传统基于ED方式的CCA在实际环境下发生WIFI数据包与LTE-U设备采样窗口不完全对齐情况时，对信道状态判断的准确性存在不足的问题。
传统ED-CCA先对时域信号采样求模，对所求模值取平方后，再累加求和并计算平均值，最后将所求均值与***预设阈值进行比对，根据比对结果判断WIFI在目标信道上的传输状态。ED-CCA周期内在时域上的采样信号可表示为(设采样数为N)：
yCCA＝[y(O),y(1),…，y(N-1)]T
故ED-CCA的检测统计量为：
其中|·|表示求模运算。
将TED-CCA与根据期望虚警概率PFA，DES预先设置的判决门限γ1进行比较，做出最终判决：即当TED-CCA大于等于γ1时，判决为H1，表示判决目标信道有WIFI信号存在；反之，判决为H0，表示判决目标信道WIFI信号不存在。
考虑到实际情况中，ED方法在采样窗口与WIFI数据包不完全对齐时对信道状态的判决不够准确的问题，观察到采样窗口的后数个时刻的采样样本对整体判决有着更重要的作用，本发明将采样窗口划分为S个时隙，并根据每个时隙的采样数据建立接收信号矩阵Y，并计算其协方差矩阵Ry，然后计算Ry的S个特征值，将这S个特征值按升序排列后，根据加权增益合并方式生成GTS参与最终判决。
将CCA周期划分为S个均等的时隙后，相对于ED-CCA，每个时隙内的采样数为N′＝N/S，LTE-U终端在第i个时隙内的第n个时刻的采样信号可表示为：
其中xi(n)表示第i个时隙的第n个时刻接收到的来自于WIFI设备的信号，ηi(n)为高斯白噪声，满足在这S个时隙内对应的接收信号协方差矩阵为：
Ry＝E[y(n)yH(n)]
＝E[x(n)xH(n)]+E[η(n)ηH(n)]
＝Rx+Rη
上式中Rx＝E[x(n)xH(n)]为WIFI接收信号的自相关矩阵，表示噪声自相关矩阵，IS表示S阶单位矩阵。又有：
y(n)＝[y1(n)，y2(n)，…，yS(n)]T
x(n)＝[x1(n)，x2(n)，…，xS(n)]T
η(n)＝[η1(n)，η2(n)，…，ηS(n)]T
根据Y计算得到Ry后，计算Ry的特征值并以集合表示为λ＝{λ1，λ2，…，λS}，将λ中的特征值按升序排列得到λ′＝{λj1，λj2，…，λjS}，其中序号{j1，j2，…，jS}是对{1，2，…，S}的重新排序。以λ′中的元素为对角元素构造矩阵Λ为：
将上述Λ作为加权矩阵以生成MS-CCA算法的全局检测统计量TMS-CCA：
其中，z(n)＝ΛTy(n)，y(n)为MS-CCA算法下的采样矩阵Y的列向量，N′为采样次数。
将TMS-CCA与根据期望的虚警概率PFA，DES计算的判决门限γ2进行比较，做出最终判决：即当TMS-CCA大于等于γ2时，判决为H1，表示判决信道上存在WIFI信号；反之，判决为H0，表示判决目标信道上WIFI信号不存在。
图1所示为LTE-U与WIFI同信道共存时LTE-U终端CCA模型图。LTE-U与WIFI共存场景下的空闲信道评估是LTE-U用户对接收到的WIFI信号(即OFDM信号)进行检测来判断信道是否被WIFI终端占用，即只需判决有无WIFI信号，并不需要解调出原信号。为了保证LTE-U与WIFI在同信道的和谐共存及LTE-U技术的广泛部署，LTE-U终端采用如图2所示的基于竞争接入的LBT信道接入机制，在接入信道前先执行基于能量检测的CCA，即在最少20μs的时间内进行有限次采样，计算得到采样能量值。若接收的信号能量值大于预设阈值则认为目标信道上存在WIFI信号，LTE-U继续等待下一个周期的CCA窗口到来；反之，则认为信道空闲，LTE-U可直接接入信道发送数据。
CCA窗口对齐分析
传统的CCA在面临图3两种情况时对信道的状态评估性能相对较好，即采样窗口内一直存在WIFI信号或者完全不存在WIFI数据，但是当采样发生如图4所示的两类情况时，并不能很好地判断信道的占用状态。如图4情形1下，当数据出现在CCA窗口后半段时，由于接收到的WIFI信号较少，ED-CCA极有可能将信道判为空闲而传输数据，而实际上在CCA窗口之后是有WIFI数据在目标信道上传输的，若这时LTE-U发送数据会造成数据包的碰撞。当发生如图4情形2数据包出现在CCA窗口前半部分时，ED-CCA又极有可能将信道判断为忙，而实际上在CCA窗口之后的信道是空闲的，这样会造成因判为忙而需等待至下一个CCA窗口的到来，造成信道资源浪费。由图4可以看出，在发生不完全对齐情况时，CCA窗口内的后面部分对整体判决有更加重要的作用，针对这一特点，本发明设计的基于多时隙加权融合的空闲信道评估方法如图5所示，即将CCA窗口划分为多个时隙，根据各个时隙内的接收数据构造接收矩阵，然后计算其协方差矩阵，利用协方差矩阵的特征值对每个时隙进行不均等加权，加大后面数个时隙的比重，利用加权融合之后的数据进行最终判决。此发明在完全对齐时和ED-CCA有着相近的性能，而在不完全对齐状态下对信道状态的判断相比传统的ED-CCA方案更加准确。
MS-CCA算法
图6为MS-CCA算法流程图，包括如下步骤：
(1)LTE-U终端采用LBT信道接入机制时，将其CCA窗口划分为S个时隙，要求CCA窗口是WIFI OFDM符号时长的整数倍，时隙数为CCA窗口时长除以OFDM符号时长，即S＝TCCA/TOFDM。LTE-U终端在第i个时隙内获得的N′个采样值为：yi＝[yi(0)，yi(1)，…，yi(N′-1)]T，其中i＝1，2，…，S。
(2)利用所有时隙的采样数据生成采样矩阵Y(S×N′)，计算得到Y的协方差矩阵Ry，然后计算得到采样防方差矩阵的S个特征值，以集合形式表示为：λ＝{λ1，λ2，…，λS}，将λ中的特征值以升序排列得到排序集合λ′＝{λj1，λj2，…，λjS}。排序之后集合中的元素满足{λj1≤λj2≤…≤λjS}，其中{j1，j2，…，jS}是对{1，2，…，S}的重新排序。λ′写成对角矩阵形式得到Λ，Λ是根据接收信号计算得到的，对角元素按大小排列后的对角矩阵，用作时隙加权。
加权能量合并方式
图7为加权及性能评估流程图，包括如下步骤：将接收机采样信号y(n)与经划分时隙计算得到的特征值矩阵Λ进行合并得到ΛTy(n)，令z(n)＝ΛTy(n)；根据公式计算加权增益合并能量值作为GTS；将TMS-CCA与根据期望的虚警概率PFA，DES计算的判决门限γ2进行比较，做出最终判决：即当TMS-CCA大于等于γ2时，判决为H1，表示判决目标信道WIFI信号存在，LTE-U不接入到信道；反之，判决为H0，表示判决目标信道WIFI信号不存在，LTE-U接入到信道。
本发明针对实际环境中由于WIFI数据包长的不确定性以及LTE-U终端请求接入信道时间点的不确定性所造成的采样窗口与WIFI数据包发生不完全对齐的情况，考虑将CCA窗口划分为多个小时隙，加重相对重要时隙的权重，进而提出了一种基于多时隙融合机制的空闲信道评估方法。该方法在实际情况中不需要任何先验信息，且在数据包与CCA窗口不完全对齐时相对传统的ED-CCA有更加准确的判定能力，一定程度上解决了传统LBT的CCA在数据包与CCA窗口不完全对齐时不能准确判断信道状态的问题。
图8，图9和图10对比了ED-CCA及MS-CCA两种评估算法的相关性能，使用检测概率、准确率和虚警概率作为衡量比对标准。在Matlab环境下进行5000次迭代的Monte Carlo仿真，设定CCA时长为20μs，MS-CCA时隙数为5。WIFI采用OFDM调制，占用带宽为20Mhz，OFDM时长为4μs，WIFI***每次发送数据占用整个带宽，另外设期望虚警概率为10％，仿真信噪比范围为[-8dB 8dB]。
仿真1：考察图4情形1前向不完全对齐(LTE-U设备需检测到WIFI数据存在)，CCA窗口与WIFI数据包分别对齐20％，40％和80％的情况下，基于多时隙的MS-CCA和ED-CCA对信道状态的判断能力。从图8(a)中可以看出，当采样窗口内包含较少WIFI数据(对齐20％)时，MS-CCA均有效的扩大了WIFI信号的比重从而有着相对较好的检测能力。在CCA窗口内包含较多WIFI数据(对齐80％)时，MS-CCA和ED-CCA的检测性能相近。综上，MS-CCA在前向不完全对齐的各情况下都有着不错的检测性能。从图8(b)可以看出，此时二者算法的虚警率保持在一个相对较稳的可接受水平范围内。
仿真2：考察图4情形2后向不完全对齐时(数据包出现在CCA窗口前半段，LTE-U设备需将信道状态判为空闲)，基于多时隙的MS-CCA和ED-CCA对信道状态的准确判断能力。从图9(a)可以看出，在CCA窗口内包含较少WIFI数据(即对齐20％)时，MS-CCA有效扩大了的噪声功率比重，使得其对信道状态的判断相对ED-CCA更为准确。值得说明的是，图中的准确率是指后向不完全对齐时，需要将信道状态准确判为空闲的概率。随着信噪比的增大，CCA周期内的WIFI信号功率的比重会随之增大，进而使得各算法将信道判为空闲的概率降低。此时各算法的虚警概率变化情况如图9(b)所示。
综上，MS-CCA由于予以后数个时隙更高权重，使得其在前向和后向不完全对齐时对信道状态的判定都较为准确，而完全对齐状态下MS-CCA与ED-CCA有着相近的性能。因此MS-CCA算法在面对目标信道内存在WIFI连续短数据包，即CCA窗口与数据包经常发生不完全对齐的情况时有着更好的信道状态评估性能。
仿真3：考察LTE-U与WIFI同信道共存时，WIFI业务量处于高、中、低三种状态下，LTE-U分别采用ED-CCA和基于多时隙的MS-CCA融合检测算法随机接入到信道时与WIFI发生数据包碰撞的概率大小。
从图10(a)可以看出，WIFI发送信号多为长数据包的情况下，即CCA窗口与数据包发生不完全对齐的情况较少时，基于多时隙的MS-CCA与ED-CCA对信道状态的判断能力十分接近。图10(b)展示了WIFI发送信号为连续短数据包时，LTE-U与WIFI发生碰撞的概率。可以看出当不完全对齐发生概率增大时，MS-CCA对信道状态的判断力相对ED-CCA提升较为明显，有效降低了数据包碰撞的概率。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (2)

1.一种基于多时隙融合机制的LTE-U空闲信道评估方法，其特征在于：在该方法中，LTE-U终端在接入信道之前先执行至少20μs的CCA，将原有的CCA窗口划分为多个时隙，利用多个时隙内的数据组成信号采样矩阵Y，根据采样矩阵获得采样信号协方差矩阵Ry，计算协方差矩阵Ry的特征值并组成特征值矩阵Λ；利用Λ对每个时隙进行不均等加权，最后由加权增益合并方式生成全局检测统计量GTS，并进行目标信道是否存在WIFI信号的最终判决；
所述的将原有的CCA窗口划分为多个时隙，划分时隙的标准具体为：WIFI802.11a标准中规定的OFDM符号时长为4μs，以单个OFDM符号时长为最小单位，MS-CCA窗口宽度不小于20μs且应为OFDM符号时长的整数倍，时隙数即为CCA采样窗口时长TCCA除以OFDM符号时长TOFDM；
所述的获得特征值矩阵具体为：根据多时隙内的采样数据组成采样矩阵Y，每个时隙内的采样数为N′，时隙数为S，利用Y求得其协方差矩阵Ry，然后计算特征值以集合的形式表示为：λ＝{λ1，λ2，…，λS}，以升序排列得到排序集合λ′＝{λj1，jλ2，…，λjS}；排序之后集合中的元素满足{λj1≤λj2≤…≤λjS}其中{j1，j2，…，jS}是对{1，2，…，S}的重新排序；λ′写成对角矩阵形式得到Λ；
所述的加权方法具体为：将采样矩阵Y与经多时隙信号处理得到的特征值矩阵Λ进行加权增益合并，令：
z(n)＝ΛTy(n)，恨据式计算加权增益合并值作为GTS
其中y(n)为S个时隙在第n个时刻接收到的数据，n＝0,1,…,N'-1，N'为时刻数，即采样数。
2.根据权利要求1所述的一种基于多时隙融合机制的LTE-U空闲信道评估方法，其特征在于：将全局检测统计量TMS-CCA与根据期望的虚警概率PFA,DES计算的判决门限γ2进行比较，做出最终判决：即当TMS-CCA大于等于γ2时，判决为H1，表示判决WIFI信号存在；反之，判决为H0，表示判决WIFI信号不存在。
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