1.一种基于非正交多址接入的异构携能通信网络资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：

在异构携能通信网络中，宏基站为宏蜂窝用户和微蜂窝基站提供数据服务，微蜂窝基站通过非正交多址接入技术发送数据，为微蜂窝用户提供数据服务；

每个终端均含有信息解码和能量收集电路，通过时间切换方法来切换信息和能量的收集信号；

在满足每个终端用户传输数据速率，采集能量需求，基站发射功率，以及跨层干扰约束的前提下；建立出最大化系统能效的优化模型；

采用最坏准则方法进行信道不确定性的建模，分别对鲁棒功率分配以及鲁棒时间切换方法进行控制；从而得到最大化系统能效的鲁棒优化模型，表示为：s.t.

C1:

C2:

C3:

C4:

C5:

其中，xk表示第k个微蜂窝用户用于信息解码的时间；K表示微蜂窝用户总数；pk表示微蜂窝基站发送给第k个微蜂窝用户的功率；hk表示微蜂窝基站到第k个微蜂窝用户的实际信道增益；zk表示第k个微蜂窝用户数据传输时所受的干扰；表示功率放大器效率的倒数；Pe表示系统中电路消耗功率；η表示能量接收机的能量收集效率；Δhk为第k个微蜂窝用户增益相应的估计误差向量；约束条件C1中 表示第k个微蜂窝用户接收机收最低能量采集需max

求，约束条件C2中 表示第k个微蜂窝用户的最低数据速率要求，约束条件C3中p 表示微蜂窝基站处最大的发射功率，约束条件C4中gk,m为第k个微蜂窝用户与第m个宏蜂窝用户间的实际信道增益， 为第m个宏蜂窝用户接收机的最大干扰门限阈值，Δgk,m表示第k个微蜂窝用户与第m个宏蜂窝用户间的信道增益的估计误差向量；约束条件C5中 表示微蜂窝用户到宏蜂窝用户链路信道不确定性集合； 表示微蜂窝用户信道不确定性集合；

采用分数规划Dinkelbach方法将鲁棒优化模型的分式形式转化为分子与分母相减的形式，利用连续凸近似方法将非凸优化的鲁棒优化模型转换为确定性凸优化模型；

利用拉格朗日对偶原理，构建出拉格朗日函数，利用KKT条件，给定系统能效，从确定性凸优化模型中求得最优功率分配参数；

从确定性凸优化模型中建立时间切换因子优化模型；根据给定的系统能效以及获得的最优功率分配参数，求解出最优时间切换因子；

按照所述最优功率分配参数进行功率分配，并按照所述最优时间切换因子进行时间切换控制；此时所得到的功率分配以及切换时间控制方案即为最优方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于非正交多址接入的异构携能通信网络资源分配方法，其特征在于，信道不确定性集合包括：其中，gm表示微蜂窝用户到第m个宏蜂窝用户的信道增益向量， 表示微蜂窝用户到第m个宏蜂窝用户的估计信道增益向量，Δgm表示微蜂窝用户到第m个宏蜂窝用户的信道增益T

相应的估计误差向量，即gm＝[g1,m,g2,m,...,gK,m] ， 和表示第k个微蜂窝用户增益；Δhk为第k个微蜂窝用户增益的相应的估计误差向量；εm表示微蜂窝用户对宏蜂窝用户接收机所有信道链路不确定性平方和的上界；δk表示第k个微蜂窝链路信道增益不确定性的上界；ε表示所有微蜂窝用户链路信道不确定性和的上界，且满足

3.根据权利要求1所述的一种基于非正交多址接入的异构携能通信网络资源分配方法，其特征在于，所述确定性凸优化模型包括采用有界不确定性的最坏准则方法来进行对鲁棒优化模型中的信道不确定参数进行建模，即获得鲁棒资源分配问题；通过分析所述鲁棒资源分配问题，利用拉格朗日对偶分解原理，将鲁棒优化模型转换为基于双层迭代的确定性凸优化模型，表示为：

s.t.

C3,C5

其中， 为经过连续凸优化后，基于SINR的速率函数近似为令

则记 的初始值为系统参数初始化所对应的初始值；ηE为系统的能效，σk为噪声功率；约束条件 是对应由约束条件C1,C2经过等价转换所得，其中 表示为等价转换后的第k个微蜂窝用户增益， 表示第k个微蜂窝用户增益，δk表示第k个微蜂窝链路信道增益不确定性的上界， ε表示所有微蜂窝用户链路信道不确定性和的上界；约束条件 是由约束条件C4利用柯西不等式缩放而得，其中 表示经过等价缩放后的第k个微蜂窝用户到第m个宏蜂窝用户之间的信道增益， 表示为微蜂窝用户到第m个宏蜂窝用户的信道增益，εm表示微蜂窝用户对第m个宏蜂窝用户接收机所有信道链路不确定性平方和的上界。

4.根据权利要求3所述的一种基于非正交多址接入的异构携能通信网络资源分配方法，其特征在于，所述最优功率分配参数的求解公式包括：其中， 表示分配给第k个微蜂窝用户的最优功率，λk表示约束条件 对应的拉格朗日乘子；βk表示约束条件 对应的拉格朗日乘子；χ表示约束条件C3对应的拉格朗日乘子；αm表示约束条件 对应的拉格朗日乘子； 表示第k个微蜂窝用户的时间分配因子xk对应的拉格朗日乘子；

5.根据权利要求3所述的一种基于非正交多址接入的异构携能通信网络资源分配方法，其特征在于，所述确定性凸优化模型,利用拉格朗日对偶分解理论，构建拉格朗日函数，对于给定的系统的能效ηE，得到其对偶问题；根据KKT条件，即得到最优功率，过程包括：其中对偶函数为：

其中，λk表示约束条件 对应的拉格朗日乘子；βk表示约束条件 对应的拉格朗日乘子；χ表示约束条件C3对应的拉格朗日乘子；αm表示约束条件 对应的拉格朗日乘子； 表示第k个微蜂窝用户的时间分配因子xk对应的拉格朗日乘子；D(·)表示对偶函数；L(·)表示拉格朗日函数。

6.根据权利要求3所述的一种基于非正交多址接入的异构携能通信网络资源分配方法，其特征在于，所述功率切换因子优化模型包括：对确定性凸优化模型进行处理，定义 和基于确定的系统能效以及最优功率分配参数，从而对应删除约束条件C3,C5以及 确定出功率切换因子优化模型：s.t.

其中，

7.根据权利要求6所述的一种基于非正交多址接入的异构携能通信网络资源分配方法，其特征在于，所述最优时间切换因子的求解公式包括：