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Pf和漏检概率Pm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Pf和漏检概率Pm两个概率参数，其中虚警概率Pf表示在信道空闲条件下，探测结果为忙的概率，误检概率Pm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Pf和漏检概率Pm的表达式分别为：上述虚警概率Pf和漏检概率Pm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Pf和误检概率Pm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PBPm和(1-PB)(1-Pf)，因此状态转移的概率为PBPm+(1-PB)(1-Pf)；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-PB)Pf和PB(1-Pm)，因此时隙等待的概率为PB(1-Pm)+(1-PB)Pf，其中PB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τL，并在BianChi模型的基础上，分析WiFi设备的传输概率τW。

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PL和PW分别表示LAA和WiFi的碰撞概率，nL和nW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SL和SW分别表示LAA和WiFi的吞吐量，DL和DW分别表示LAA和WiFi传输的比特数，Taverage表示信道各个状态的期望。