1.一种社会网络D2D场景下基于拍卖理论的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)、获取终端用户之间的交互数据，并结合用户间传输速率和社会关系强度生成社会-物理关系图，建立耦合网络；

2)、建立结合社会层和物理层的资源分配模型,其中社会层表示用户间社会链接,物理层为用户间物理约束和通信需求；

3)、利用网络交互数据和基于情感分类的语言模型学习计算出用户间的社会关系,表示用户的通信需求度,同时影响了接收信号的质量；

4)、计算D2D对复用信道资源和未复用该信道的性能增益，分别构造蜂窝用户和D2D对的效用函数，建立拍卖模型；

5)、蜂窝用户和D2D对之间通过协商形成买家—卖家匹配，并基于步骤4)的拍卖模型确定拍卖赢家和定价。

2.根据权利要求1所述的社会网络D2D场景下基于拍卖理论的资源分配方法，其特征在于，所述步骤3)计算出用户间的社会关系具体包括：利用通信频率、通信时长、交互活动来表示用户之间的亲密度sij；

在时间间隔[0,T]内，通信频率表示节点在一段时间内的相遇次数，根据通信数据计算用户间平均通信时间和通信间隔方差；此外，交互活动也反映了用户之间的社交强度，交互活动包含对朋友微博的赞扬、评论和转发，利用语言模型对训练数据估算出带有“积极”和“消极”情感分类，用户间社会关系强度可通过计算交互时长频率、语言函数训练得到其中Eij和Dij分别表示平均通信时间和方差，α+β+γ＝1且0＜α,β,γ＜1，lP和lc分别表示训练得到的交互“积极”次数和总次数。α表示平均通信时间所占比例,β表示通信方差所占比例,γ表示情感倾向所占比例。

3.根据权利要求1所述的社会网络D2D场景下基于拍卖理论的资源分配方法，其特征在于，所述步骤2)建立结合社会层和物理层的资源分配模型具体包括：社会层采用加权图Gs＝(Vs,Es)来表示用户之间的社会网络拓扑，其中Vs对应物理层中的相应用户，Es表示对应的边，边的权值sij描述不同的用户之间社会关系强度， 节点间的社会关系不仅反映了通信需求的程度，也反映了节点之间的信任程度。

4.根据权利要求2所述的社会网络D2D场景下基于拍卖理论的资源分配方法，其特征在于，所述步骤4)计算D2D对复用信道资源和未复用该信道的性能增益，分别构造蜂窝用户和D2D对的效用函数，建立拍卖模型具体包括：人类的通信过程往往具有主观意愿，社会关系反应了的D2D用户之间通信需求的程度，第i个D2D用户对接收端和第j个蜂窝用户在基站的信噪比可以分别表示为：pi和pj分别是第i个D2D用户和第j个蜂窝用户的发送功率，hje和hie分别是蜂窝用户j和D2D用户到基站的信道增益，hii和hji分别是D2D用户的发送端到接收端的信道增益和蜂窝用户到D2D用户的信道增益,N0是加性高斯白噪声；Gij表示第i个D2D用户是否复用第j个蜂窝用户的信道资源；

当第i个D2D用户复用第j个蜂窝用户的信道资源时，用户在自己的电池寿命内可以发送的数据量分别为：其中，Q和I分别表示电池容量和放电电流，b是一个接近1.3的常数； 表示工作电压，p0表示电路功率消耗，li第i个D2D用户的期望电池寿命，lj表示第j个蜂窝用户的电池寿命；

如果第i个D2D对复用第j个信道，那么在这个信道上的可发送数据量是在这个信道上的蜂窝用户和D2D用户的可发送数据量之和uij＝ui+uj，若D2D对没有复用信道资源，那么在此信道上可发送数据量为蜂窝用户可发送数据量，表示为进行频谱共享性能的增益为 表示D2D对未复用该信道资源的性

能，在拍卖模型中，蜂窝用户是竞拍者，D2D用户是待拍卖的物品，成交价格为D2D对的效用βij，目标为最大化D2D对和蜂窝用户的总收益，用二元变量{Gij}表示资源分配的竞拍结果，第j个蜂窝用户pj竞拍第i个D2D对Di时，竞拍函数表示为

5.根据权利要求4所述的社会网络D2D场景下基于拍卖理论的资源分配方法，其特征在于，所述步骤4)竞拍者获得第i个D2D用户对后的效用函数为Uij＝Vij-βij，如果给定一个分配结果Y，那么蜂窝用户总的效用函数为 D2D对的总收益为

6.根据权利要求4所述的社会网络D2D场景下基于拍卖理论的资源分配方法，其特征在于，步骤5)确定拍卖赢家和定价具体的步骤包括：

1、针对增益矩阵V为D2D用户构造保留价格矩阵βmini，并且初始化CUE对用户和D2D对用户的成交价格矩阵βij；

2、初始化定义Matchlists列表，表示D2D用户si是否匹配；初始化定义Φ列表，表示CUE用户的匹配列表；初始化定义Slistp＝θ，表示向D2D用户投标的CUE对用户列表；

3、设置 针对没有匹配的CUE用户pj，向所有的D2D对用户求得是否存在需求集Ωj，若存在，CUE用户pj向D2D对用户 竞拍出价，并且将pj加入Slistp列表；最终形成竞拍矩阵G；

4、对每一个D2D用户si分析其得到竞拍出价的情况：

5、如果 si没有匹配，同时βij＞βmini，则在前一次竞拍矩阵 中找出对si有过出价竞拍的蜂窝用户中随机选取pj与当前si匹配Φ(pj)＝si；同时将si标记为已匹配Matchlists(si)＝true；

6、如果 表示有多个D2D用户同时对si竞拍出价；此时，将si标记为未匹配

Matchlists(si)＝false，并且D2D对用户si对所有CUE用户提高自己的报价：βij＝βij+ε{j∈M}；

7、如果 表示恰好有一个CUE用户pj对si竞拍出价，直接形成匹配；Φ(pj)＝si，Matchlists(si)＝true；

8、若Slistp列表不为空则循环进入步骤3，否则算法结束，输出匹配列表Φ。