1.一种基于分簇结构的交叉路口车联网认知频谱分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据当前网络可以提供的总信道容量及各类业务的最小速率需求判断网络负载状态，将网络负载状态定义为三种：轻载、重载、超重载；

所述网络负载状态的计算公式为：

式中NLS为网络负载状态， 为当前网络安全业务的最小速率需求， 为当前网络非安全业务的最小速率需求，Rtotal为当前网络可以提供的总信道容量；

各网络负载状态对应的取值范围如表1所示：表1网络负载状态

步骤2，当网络负载状态达到步骤1中的重载或超重载时，启动认知频谱机制，首先采用基于路口状态优先级定价的频谱分配算法进行簇间频谱分配，从交通检测平台获取当前的簇首用户所在小区的拥堵指数Tc，按照拥堵指数Tc进行簇首节点的等级划分，簇首总频谱效用及簇间分配的频谱总数最大时，簇间频谱分配达到最优分配；

所述采用基于路口状态优先级定价的频谱分配算法进行簇间频谱分配的具体方法如下：当网络负载状态达到步骤1中的重载或超重载时，启动认知频谱机制，首先从交通检测平台获取当前的簇首用户所在小区的交叉路口的拥堵状态，将交叉路口与路段视为一个整体，采用定性推理的方法，通过对选取的衡量道路拥堵状态的中观指标和微观指标的分析，确定簇首用户所在小区的交叉路口的拥堵指数Tc，拥堵指数Tc取值范围对应的道路拥堵级别如表2所列：表2道路拥堵指数

拥堵指数 [0,2] (2,4] (4,6] (6,8] (8,10]拥堵等级 非常畅通 畅通 轻度拥堵 中度拥堵 严重拥堵；

然后按照拥堵指数Tc进行簇首节点的等级划分，设簇首节点共有k个优先等级，其中优先级1为最低等级，优先级k为最高等级，第i个簇首节点的优先级ki与拥堵指数Tci的对应关系如表3所示：表3道路拥堵指数的优先级

拥堵指数Tc [0,2] (2,4] (4,6] (6,8] (8,10]拥堵等级 非常畅通 畅通 轻度拥堵 中度拥堵 严重拥堵优先级ki 1 2 3 4 5

授权用户提供的空闲频谱单元数为W，授权用户与簇首节点之间的频谱分配问题建模为：式中：

——为授权用户出售给第i个簇首节点频谱的单价；

Wi——为第i个簇首节点获取的频谱数目；

ki——为第i个簇首节点的优先级；

a，b——为常数；

s.t——代表约束条件；

其中，取b为1，取a的初始值a0＝0.2，参数a用于避免授权用户“哄抬”频谱价格，也用于避免簇首用户提出过大的频谱需求，根据实际需要调整参数a，从而调整 和Wi的大小，当簇首总频谱效用及簇间分配的频谱总数最大时，簇间频谱分配达到最优分配；

步骤3，然后采用基于消息优先级的均衡价格频谱分配算法进行步骤2中最优分配后各个簇首的簇内频谱分配，利用簇首与簇内节点的效用函数，推导簇内供求函数，结合市场均衡原理，求出最佳簇内频谱单价，实现簇内频谱的最优分配；

所述采用基于消息优先级的均衡价格频谱分配算法进行簇内频谱分配的具体方法如下：簇内频谱分配采用基于消息优先级的均衡价格的频谱分配方案，车联网中信息不同对交通网络的影响不同，将车辆传输信息的重要性作为优先级评价标准，安全消息的优先等级高于娱乐消息的等级；

簇首节点的收益包含三部分，第i个簇首节点以单价 从授权用户购买Wi频谱时花销、簇首节点自身使用频谱进行业务传输获得的收益Wi-Qi和簇首节点以单价Pb出售Qi频谱的收益，因此簇首节点的收益函数为：式中：

i

Pf——为第i个簇首节点的收益函数；

U(Wi-Qi)——为第i个簇首节点自身进行业务传输获得的收益；

Pb——为第i个簇首节点出售频谱的单价；

Qi——为第i个簇首出售给簇内普通节点的频谱总数；

PbQi——为第i个簇首节点以单价Pb出售Qi频谱的收益；

——为授权用户出售给第i个簇首节点频谱的单价；

Wi——为第i个簇首节点获取的频谱数目；

——为第i个簇首节点以单价 从授权用户购买Wi频谱时花销；

对(3)式求导，令 得到簇首的供应函数为：式中：

——为第i个簇首节点的供应函数；

Wi——为第i个簇首节点获取的频谱数目；

Pb——为第i个簇首节点出售频谱的单价；

设第i个簇内认知节点共有Ni个，认知节点共有m个优先等级，其中优先级m为最低等级，优先级1为最高等级，第i个簇第j等级的认知节点数目是 第i个簇第j等级的所需的频谱总数为 第j等级每个认知节点的频谱数目为 其中 满足下式：式中：

Ni——为第i个簇内认知节点总数；

Qi——为第i个簇首出售给簇内普通节点的频谱总数；

不同等级的认知节点不同，高等级的节点数目比低等级的节点数目少，设 n为正整数， 节点等级按照信息的重要性进行划分，等级高的业务需要的频谱数目比等级低的业务需要的频谱数目多，设带入式(5)中可得：

式中：

n，m，x——为正整数；

Ni——为第i个簇内认知节点总数；

Qi——为第i个簇首出售给簇内普通节点的频谱总数；

由上式(6)可得：

上式中r为欧拉常数，取值0.577215；

簇内认知节点的总收益包括两部分，第一部分为认知节点自身业务带来的收益和，第二部分为从簇首购得的频谱的花销，因此簇内认知节点的收益和为：式中：

Pf——为簇内认知节点的收益和；

——为认知节点自身业务带来的收益和；

PbQi——为从簇首购得的频谱的花销；

对(8)式求导，令 可得到簇内的供求函数为：式中：

——为第i个簇内的供求函数；

Ni——为第i个簇内认知节点总数；

Pb——为第i个簇首节点出售频谱的单价；

由均衡价格理论可知，当供需相等时的频谱价格为最优价格，即 则由此可知簇内最佳频谱价格为：

Pb*＝(Ni+1)/Wi               (10)式中：

*

Pb——为簇内均衡价格；

Ni——为第i个簇内认知节点总数；

Wi——为第i个簇首节点获取的频谱数目；

计算出簇内最佳频谱单价，实现簇内频谱的最优分配。

2.根据权利要求1所述的一种基于分簇结构的交叉路口车联网认知频谱分配方法，其特征在于，衡量道路拥堵状态的所述中观指标为道路饱和度或道路平均行程速度比，所述微观指标为排队长度比。