1.一种超密集环境下考虑小区间干扰的无线虚拟映射方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤1，初始化：设置微基站密度参数λm、用户请求的到达强度λu、用户位置分布密度λa，通过随机几何的泊松点过程分别生成超密集网络中基站的位置分布模型、用户请求的到达分布模型和用户的位置分布模型，进一步建立超密集网络模型；

步骤2，利用无线虚拟化思想，将宏基站和微基站的无线资源进行虚拟化，形成一个无线频谱池；

步骤3，将无线频谱池进行切片，通过无线虚拟网络映射算法将频谱切片根据用户请求分配到各个微基站对用户进行服务。

2.根据权利要求1所述的一种超密集环境下考虑小区间干扰的无线虚拟映射方法，其特征在于，步骤1中每个微基站的覆盖范围和功率满足表达式h(L)P＝β，其中，微基站的覆盖范围L和微基站的功率P是固定值，β是信号能够被正确接收的最小的信干比，h(·)是路径损耗函数。

3.根据权利要求1所述的一种超密集环境下考虑小区间干扰的无线虚拟映射方法，其特征在于，步骤1中用户请求的到达分布和用户的位置分布是两个相互独立的泊松过程。

4.根据权利要求2所述的一种超密集环境下考虑小区间干扰的无线虚拟映射方法，其特征在于，步骤1中超密集网络中的信道模型为简化的路径损耗模型，具体为：其中，d为用户与基站之间的距离；d0是参考距离；λ为信号的波长；n是路径损耗指数；

超密集网络中的干扰模型为：

其中，SINR(i)是的用户i的信干比，xi为用户i的位置，P是微基站的功率，yii是用户i服务的基站位置，yij是第j个与用户i服务的基站同频的基站的位置，Pu是用户功率，σ2是噪声功率，x∈Θm/xi表示与用户i使用相同频率的用户的位置集合Θm中去除xi后的任一位置。

5.根据权利要求2所述的一种超密集环境下考虑小区间干扰的无线虚拟映射方法，其特征在于，步骤3首先设置时间窗口的长度，然后对每个时间窗口内的用户请求进行统一映射，具体为：

301，接收当前时间窗口内的用户请求，将其与等待序列中的用户请求进行合并；

302，计算合并后的每个用户请求的信干比，其中，信干比小于预设的门限值的用户请求进入等待序列，等待下一时间窗口；其余用户请求按照生命周期的长度递增排序；

303，求解分配模型，对排序后的用户请求进行频谱切片的分配，其中，分配模型具体为：s.t.||xi-yii||＜L

h(L)P＝β

式中，F为宏基站的频率资源，fi为用户i请求的频率资源，R为成功率，success是成功映射的用户数，tatol是总用户请求数；

304，对等待序列中的用户请求进行判别，若超出生存周期则拒绝该用户请求，否则保留并进入下一个时间窗口。

6.根据权利要求5所述的一种超密集环境下考虑小区间干扰的无线虚拟映射方法，其特征在于，采用贪婪算法求解分配模型。