1.一种推动功率受限的无人机基站带宽和轨迹联合优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S10、根据用户和无人机的地理位置以及空对地无线信道模型，建立信道衰落模型和相应的系统模型；

S20、根据无人机移动位置、推动功率以及带宽约束建立非凸优化问题，该优化问题的目标为最大化系统中各用户的最小平均速率；

S30、对上述非凸优化问题进行求解，得到无人机最佳的路径规划和带宽分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种推动功率受限的无人机基站带宽和轨迹联合优化方法，其特征在于，所述步骤S10中系统模型为：用户通过FDMA技术接入无人机通信系统，用户n在每一个时隙的可达速率为：其中，Bn[m]是在第m个时隙时无人机给用户n分配的带宽大小；p表示无人机在每个时隙给每个用户的发射功率；gn[m]是第m个时隙无人机与用户n之间的信道功率增益；σ2是地面用户接收到的噪声功率谱密度。

3.根据权利要求2所述的一种推动功率受限的无人机基站带宽和轨迹联合优化方法，其特征在于，所述信道功率增益表达式为：其中，H为无人机的飞行高度；q[m]是无人机在第m个时隙的位置；β0表示相对距离d0＝1时的功率增益；wn表示用户n的坐标。

4.根据权利要求2所述的一种推动功率受限的无人机基站带宽和轨迹联合优化方法，其特征在于，所述步骤S20中优化问题形式如下：v[m+1]＝v[m]+a[m]δ,m＝0,...,M,   (1.5)q[0]＝q0,q[M]＝qF,   (1.6)

v[0]＝v0,v[M]＝vF,   (1.7)

Vmin≤||v[m]||≤Vmax,m＝0,...,M,   (1.8)||a[m]||≤amax,m＝0,...,M,   (1.9)

其中，max表示最大化，min表示取最小值；s.t.表示约束条件；δ表示时隙的大小；(1.1)为带宽分配应满足的约束，B表示总带宽；(1.2)表示最小带宽约束；(1.3)表示推动功率约束，c1和c2是与无人机重量、机翼面积、空气密度相关的两个参数；v[m]表示第m个时隙无人机的速度；a[m]表示第m个时隙无人机的加速度；g表示重力加速度，P表示总推动功率；q[m]表示第m个时隙无人机的位置；(1.4)和(1.5)分别表示轨迹约束和速度约束；(1.6)和(1.7)分别表示无人机在起点和终点时的位置和速度；(1.8)中的Vmin为无人机保持飞行状态的最小值，Vmax表示无人机在飞行的过程中最大速度；(1.9)中的amax表示其飞行过程中最大加速度。

5.根据权利要求1所述的一种推动功率受限的无人机基站带宽和轨迹联合优化方法，其特征在于，所述步骤S30包括以下步骤：步骤a)、给定初始轨迹和飞行状态，飞行状态包括无人机速度以及加速度，将非凸优化问题转化成凸优化问题，并利用内点法解得最优带宽分配；

步骤b)、根据步骤a优化得到的最优带宽分配，利用SCA算法迭代优化无人机轨迹和飞行速度，直到算法收敛或达到最大迭代次数，同时将所得轨迹和飞行状态赋值给步骤a中的相应值；

步骤c)、基于BCD方法迭代执行步骤a和步骤b，直到收敛或达到最大迭代次数。