1.一种基于智能反射面的无线携能通信系统鲁棒资源分配方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：构建基于智能反射面(Intelligent Reflecting Surfaces,IRS)辅助的无线携能下行传输系统模型，具体为：第一阶段，一个M根天线的能量站将信息传输给一个带有N个反射单元的智能反射面，智能反射面给K个单天线用户进行无线充电；第二阶段，每个能量受限设备通过正交频分多址接入的方式与单天线信息接收站进行数据传输；令t1和t2分别表示无线能量传输时间和无线信息传输时间，T表示最大传输时间门限，满足t1+t2≤T，总带宽B分为L个正交子载波，带宽Be＝B/L，定义 和 分别为IRS反射单元集合、用户集合和子载波集合；

能量站的能量传输矩阵为：

其中， 表示能量信号矩阵；

第k个用户在无线能量传输时间t1内收集到的能量为：

其中， 和 分别表示能量站到第k个用户的信道矩阵、能量

站到IRS的信道矩阵和IRS到第k个用户的信道矩阵， 和 分别表示M×1复列向量、N×1复列向量和N×M复矩阵； 表示IRS反射系数矩阵，θn∈[0,2π)表示第n个反射单元的连续相移，diag(X)表示矩阵X的对角化；η表示能量转换效率系数；

信息接收站IR接收到第k个用户的信息为：

其中，gk,l和pk,l分别表示在子载波l上第k个用户到信息接收站的信道系数和信息发送IR功率；sk表示在子载波l上第k个用户的信息信号；n 表示信息接收站接收到的加性高斯噪声；

第k个用户的吞吐量为：

其中，αk,l表示子载波分配因子，αk,l＝1表示第k个用户使用子载波l进行数据传输，且每个子载波至多分配给一个用户；Be表示系统带宽，δ表示信息接收站的噪声功率；

S2：考虑能量中断概率约束、吞吐量中断概率约束、能量站最大发射功率约束和子载波分配约束，构建总能效最大化资源分配问题，具体为：其中，ρk∈(0,1]表示能量中断概率阈值， 表示第k个用户的最小吞吐量门限，∈k∈(0,1]表示吞吐量中断概率阈值，Tr(X)表示矩阵X的迹， 表示X是一个半正定矩阵，T为max最大传输时间，v表示IRS反射系数向量， 表示第k个用户的电路功率消耗；P 为能量站最大发射功率；ΔGk、Δhd,k和Δgk,l表示对应的信道估计误差， 表示对应信道不确定参数的集合；

S3：利用Bernstein近似方法将概率约束转化为确定性约束，然后利用Dinkelbach方法、子载波匹配方法和交替优化方法，将确定性非凸优化问题转化成凸优化问题；

利用Bernstein近似方法将概率约束转化为确定性约束，即将式(6)转化为：‑1

其中， Q (·)表示Q的逆函数， 表示信道估计值，xk、yk为松弛变量， 分别为信道估计误差的方差；

利用Dinkelbach方法，引入辅助变量q，将目标函数的分式形式转化成相减的形式：利用子载波匹配方法求解整数变量αk,l；进而采用交替优化方法，首先固定IRS反射系数向量v，求解凸优化问题，获得最优集合{W,t1,t2,pk,l}，然后固定集合{W,t1,t2,pk,l}，采用半正定松弛法和高斯随机化法进行求解，获得最优IRS反射系数向量v；

S4：采用基于迭代的鲁棒波束成形方法，得到使系统总能效最大化的能量传输矩阵W、无线能量传输时间t1、无线信息传输时间t2、智能反射面反射系数向量v、子载波分配因子ak,l和子载波传输功率pk,l；

基于迭代的鲁棒波束成形方法具体为：初始化系统参数及迭代次数i，设置收敛精度ζ，(i)最大迭代次数Imax，将步骤S3获得的IRS反射系数向量v和{W,t1,t2,pk,l}代入目标函数q ，然后迭代更新目标函数的值，直到迭代次数i＞Imax或者 输出最优解。