1.一种无线供电大规模MIMO网络中的最大化最小能效资源分配方法，在无线供电大规模MIMO网络系统中，PB功率信标和BS基站配有多个大型天线，其特征在于，包括以下步骤：

101、在考虑无线能量传输的条件下建立基于无线供电大规模多输入多输出MIMO网络的最大化最小节点能效的max-min模型，并且判断max-min模型是否有可行解，所述max-min模型为一个非凸优化问题；

102、采用包括反证法和变量替换在内的简化计算方法将步骤101中的非凸max-min能效问题转化为等价凸优化问题，反证法即证明功率信标最优总发射功率等于最大限制发射功率，替换原约束，变量替换即引入辅助变量将原目标函数简化替代，同时增加含引入变量的约束；

103、然后运用内点法，求解步骤102等价转化后的凸优化问题，求解出该功率分配策略分配的功率pk，得出基于所有约束条件下的最优系统能效，解决符合要求的系统能效最大化的资源分配问题。

2.根据权利要求1所述的一种无线供电大规模MIMO网络中的最大化最小能效资源分配方法，其特征在于，所述步骤101判断是否有可行解具体包括步骤：考虑一个固定的功率分配p＝(p1,...,pK)>0，其中pk＝Pξk表示能量塔PB分配给传感器节点k的功率，K表示传感节点个数，P表示功率信标总的发射功率，ξk表示功率信标给传感器节点k的功率分配比例，同时，若 τ表示功率信标给传感器节点无线能量传输的时间，N表示功率信标的天线数，此时也是满足所述问题的关于传感节点的最小信噪比的条件约束的，且有 是在信噪比公式中为了简化表达式而出现的代替变量, 表示所述问题的关于传感器节点k的最小信噪比,该约束的出现是为了保证QoS；

由于反映信噪比的约束已被包含在原优化问题中，因此，所述优化问题总是有一个可行解。

3.根据权利要求1所述的一种无线供电大规模MIMO网络中的最大化最小能效资源分配方法，其特征在于，所述步骤101基于无线供电大规模MIMO系统能效最大化目标函数为：s.t.C1:

C2:

C3:0≤P≤Pmax

C4:0≤τ≤1

C5:pk≥0,k＝1,...,K

为能效表达式， 是引

入的变量，Pmax表示功率信标的最大发射功率，pk表示功率信标分配到传感器k的功率，P表示功率信标总的发射功率，αk是传感器k到基站的大尺度衰落，βk代表功率信标到传感器k的大尺度衰落，N代表功率信标的天线数，M是基站处的天线数，K表示单天线传感器节点数(用户数)，且有min{M,N}>>K， 对传感器节点k的最小信噪比要求，Pc代表固定功耗,τ表示功率信标给传感器节点无线能量传输的时间，1-τ是传感器节点利用获得的能量传输数据的2

时间,σ为高斯噪声。

4.根据权利要求3所述的一种无线供电大规模MIMO网络中的最大化最小能效资源分配方法，其特征在于，所述步骤102利用反证法引理1证明功率信标最优总发射功率等于最大限制发射功率即P＝Pmax：即证明引理1：令 为优化问题的最优解，则P*＝Pmax； P*、τ*分别表示传感器节点1最优分配功率，传感器节点K最优分配功率，功率信标最优发射功率，功率信标给传感器节点无线能量传输的最优时间；

此时优化问题写为：

s.t.C1:

C2:

C3:0≤τ≤1

C4:pk≥0,k＝1,...,K

Pmax表示功率信标的最大发射功率，pk表示功率信标分配到传感器k的功率，αk是传感器k到基站的大尺度衰落，βk代表功率信标到传感器k的大尺度衰落，N代表功率信标的天线数，M是基站处的天线数，K表示单天线传感器节点数(用户数)，且有min{M,N}>>K， 对传感器节点k的最小信噪比要求，Pc代表固定功耗,τ表示功率信标给传感器节点无线能量传输的时间，1-τ是传感器节点利用获得的能量传输数据的时间,σ2为高斯噪声。

5.根据权利要求4所述的一种无线供电大规模MIMO网络中的最大化最小能效资源分配方法，其特征在于，所述步骤102通过变量替换将非凸问题转化为max-min的凸优化问题的具体步骤为：引入辅助变量t，且令 x也为辅助变量；

问题可以被改写如下：

s.t.C1:

C2:

C3:

C4:x≥0

C5:pk≥0,k＝1,...,K

变量替换t＝es,x＝ez, k＝1,...,K,q＝(q1,...,qK)，因为最大化目标函数es等效于最大化s，辅助变量ez表示变量x，即z表示变量x的自然对数，辅助变量 表示pk，即qk表示pk的自然对数，所以转换为最终的凸优化问题具体表达式为：s.t.C1:

C2:

C3:

其中Ak＝Mk(N-1),Bk＝MkPmax为引入的变量，Bk表示传感器节点k的等效信道增益，Pmax表示功率信标的最大发射总功率，表示功率信标分配到传感器k的功率，αk是传感器k到基站的大尺度衰落，βk代表功率信标到传感器k的大尺度衰落，N代表功率信标的天线数，M是基站处的天线数，K表示单天线传感器节点数(用户数)，且有min{M,N}>>K， 对传感器节点k的最小信噪比要求，Pc代表固定功耗,τ表示功率信标给传感器节点无线能量传输的时间，

1-τ是传感器节点利用获得的能量传输数据的时间,σ2为高斯噪声。

6.根据权利要求5所述的一种无线供电大规模MIMO网络中的最大化最小能效资源分配方法，其特征在于，所述步骤103运用内点法求解步骤102等价转化后的凸优化问题，具体步骤包括：初始化所述问题的所有相关输入参数，包括：功率信标的最大发射总功率Pmax，感器k到基站的大尺度衰落αk，功率信标到传感器k的大尺度衰落βk，N代表功率信标的天线数，M是基站处的天线数，K表示单天线传感器节点数(用户数)，Pc表示固定功耗， 表示对传感器节点的最小信噪比要求，σ2表示高斯噪声，以及引入的变量 Ak＝Mk(N-1),Bk＝MkPmax；

用内点法计算所述凸优化问题，即构造新的无约束目标函数—罚函数，将罚函数定义在可行域内，并在可行域内求解罚函数的极值点，极值点总在可行域内部，这样在求得的无约束优化问题的解总是可行解，故可以在可行域内部逐步逼近原优化问题的最优解，首先构造步骤102所述的最终凸优化问题的罚函数：上述罚函数表达式的右边第一项为原始目标函数，右边第二项成为惩罚项，其中μ是一个小的正参数，常被称作“惩罚因子”，当μ趋近于0时，罚函数的最优解将趋近于原问题的解；式中引入的函数Ci(s,z,q)为三个约束条件对应的对数罚函数：首先取初始惩罚因子μ(0)>0，在可行域内取初始点，用无约束优化方法求解惩罚函数的极值点，逐步迭代逼近最优解，计算出最优解为 同时由最优解得功率信标的最优总发射功率P*＝Pmax、功率信标分配给传感器节点的时间分配参数和功率信标分配到传感器k的功率分配参数