1.一种认知异构无线网络鲁棒资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)、建立所述认知异构无线网络的优化模型，假设可以用来给微蜂窝网络用户进行数据传输的总子载波数量为N，每个子载波的带宽为ΔfHz，宏蜂窝网络用户占用的频带定义为{B1,…,Bm,…,BM}，微蜂窝用户机会式使用宏蜂窝网络频带分布在其两边，定义微蜂窝编号为 微蜂窝网络用户占用的子载波集合定义为 宏蜂窝所占用的频带资源集合定义为 得出总传输速率最大的资源分配优化

问题；所述步骤1)总传输速率最大的资源分配优化问题为：

其中，C1代表干扰温度约束，来保护宏蜂窝网络中用户的传输性能；C2代表每个微蜂窝基站的功率限制，Rk,n表示第k个微蜂窝网络基站与该网络用户在子载波n上进行通信的吞吐量；Ith表示宏网络用户最大允许的干扰功率； 表示微蜂窝基站允许的最大发射功率；

pk,n表示第k个微蜂窝基站在第n个子载波上的发射功率， 表示第k个微蜂窝中用户n对宏蜂窝网络用户在子载波m上的干扰功率大小；

2)、通过考虑跨层干扰约束和目标函数中的有界信道不确定性和干扰功率不确定性，建立鲁棒优化模型将步骤1)总传输速率最大的资源分配优化问题转化为确定性的凸优化问题；

3)、利用拉格朗日对偶原理和次梯度更新算法获得分布式最优解，求解鲁棒功率控制算法，实现认知异构无线网络鲁棒资源共享。

2.根据权利要求1所述的认知异构无线网络鲁棒资源分配方法，其特征在于，所述步骤

2)鲁棒优化模型包括不确定模型建立和鲁棒资源分配问题等价转化模型，其中不确定模型包括干扰温度约束信道不确定性模型和目标函数信道不确定性模型。

3.根据权利要求2所述的认知异构无线网络鲁棒资源分配方法，其特征在于，所述干扰温度约束信道不确定性模型定义干扰信道不确定性服从如下有界-椭圆不确定性集合其中，Rh代表不确定性信道满足的集合； 表示真实物理信道增益，上式的估计误差可以从物理上解释为，微蜂窝k中所有用户对第m个主用户子载波带来的总体不确定性不超过上界 基于Worst-case原理和柯西-施瓦兹不等式，将包含信道不确定性的干扰温度约束转化为确定性的凸约束。

4.根据权利要求3所述的认知异构无线网络鲁棒资源分配方法，其特征在于，所述步骤

3)利用拉格朗日对偶原理和次梯度更新算法获得分布式最优解，求解鲁棒功率控制算法的步骤具体包括：利用对数变换思想，即 和 将优化问题转化为凸优化问题；

构造拉格朗日函数，有三个特征：1)任意微蜂窝网络用户的效用函数只取决于主变量xk,n和yk,n；2)拉格朗日函数可以分解为两个子优化问题，即含主变量的最小化优化问题和含拉格朗日乘子的对偶优化问题；3)拉格朗日乘子可以分为针对每个用户的局部变量和整个网络的全局变量；

利用次梯度更新算法获得主变量和拉格朗日乘子的更新律，直到发射功率和拉格朗日乘子收敛，将最终的发射功率传输出去。