1.一种基于反向散射中继传输的认知无线供能网络优化方法，其特征在于，所述认知无线供能网络包括对应主用户的主发射机和主接收机，以及对应第一次级用户的配备能量捕获单元的次级发射机和能量捕获接收机，以及对应第二次级用户的配备反向散射单元的次级发射机和反向散射接收机，所述基于反向散射中继传输的认知无线供能网络优化方法，包括：将所述认知无线供能网络的工作时隙分为中继阶段、反向散射数据传输阶段和能量捕获数据传输阶段；

其中，在中继阶段主发射机发送数据给主接收机，配备反向散射单元的次级发射机采用反向散射模式中继主用户数据给主接收机，配备能量捕获单元的次级发射机进行能量捕获；

在反向散射数据传输阶段，主发射机发送数据给主接收机，配备反向散射单元的次级发射机采用反向散射模式发送数据给反向散射接收机，配备能量捕获单元的次级发射机进行能量捕获；

在能量捕获数据传输阶段，主发射机休眠，配备能量捕获单元的次级发射机利用捕获的能量传输数据给能量捕获接收机；

其中，所述基于反向散射中继传输的认知无线供能网络优化方法，还包括：将中继阶段、反向散射数据传输阶段和能量捕获数据传输阶段的持续时间分别表示为：t1,t2和t3，在满足主用户目标吞吐量的前提下，以实现次级用户的总吞吐量最大化为目标构建优化模型P1：P1:

满足如下约束条件： t1≥0,t2≥0,t3i≥0,Rp,1+Rp,2≥RQ；

其中，Rei表示在能量捕获数据传输阶段，第i个配备能量捕获单元的次级发射机产生的吞吐量，Rbj表示在反向散射数据传输阶段，第j个配备反向散射单元的次级发射机产生的吞吐量，M表示配备反向散射单元的次级发射机数量，N表示配备能量捕获单元的次级发射机数量，t3＝{t31,t32,…,t3N}；t3i表示在能量捕获数据传输阶段，第i个配备能量捕获单元的次级发射机被分配到的时间；

表示在能量捕获数据传输阶段，第i个配备能量捕获单元的次级发射机产生的吞吐量；

表示在反向散射数据传输阶段，第j个配备反向散射单元的次级发射机产生的吞吐量，α反向散射系数，Pp表示主发射机的发射功率；

表示在中继阶段，主接收机处实现

的吞吐量；

表示在反向散射数据传输阶段，主接收机处实现的吞吐量；

RQ表示主用户在每个时隙内的目标吞吐量；

W表示信道带宽；

No表示环境噪声功率；

Ei＝(t1+t2)ηPphpei，表示第i个配备能量捕获单元的次级发射机在授权频谱忙碌时捕获到的能量，η表示能量捕获效率；

heis表示从第i个配备能量捕获单元的次级发射机到能量捕获接收机的信道增益；

hbis表示从第i个配备反向散射单元的次级发射机到反向散射接收机的信道增益；

hpbi表示从主发射机到第i个配备反向散射单元的次级发射机的信道增益；

hpei表示从主发射机到第u个配备能量捕获单元的次级发射机的信道增益；

hbip表示从第i个配备反向散射单元的次级发射机到主接收机的信道增益；

hpp表示从主发射机到主接收机的信道增益；

求解优化模型的最优解，得到中继阶段、反向散射数据传输阶段和能量捕获数据传输阶段的持续时间；

其中，所述求解优化模型的最优解，包括：将优化变量t1转化为 带入到优化模型，得到优化模型P2：P2：

列出P2的拉格朗日函数，如下：

其中：

μ1,μ2≥0，为拉格朗日乘子；

通过对拉格朗日函数求关于t2的一阶偏导数，令该一阶偏导数为零，得到t2的表达式，如下：+ + +

其中[x]表示若x<0，则[x]＝0，否则，[x]＝x；

通过对拉格朗日函数求关于t3t一阶偏导数，令该一阶偏导数为零，得t3i的表达式，如下：其中

拉格朗日乘子更新的表达式，如下：

然后求解优化模型P2，包括：

步骤4.1：设置初始化t2，μ3，μ1，μ2的值，并且都大于等于0，初始化迭代次数k＝1；

步骤4.2：判断k超过N，若否，则采用二分搜索算法更新t3k，通过固定t2，μ1，μ2的值，k＝k+1，然后跳到步骤4.2；否则，跳到步骤4.3；

步骤4.3：通过固定t3，μ1，μ2，基于公式(1)更新t2的值；

步骤4.4：通过固定t2，t3，μ2，基于公式(3)更新μ1；

步骤4.5：通过固定t2，t3，μ1，基于公式(4)更新μ2；

步骤4.6：判断所有的变量是否收敛，若是，则跳到步骤4.7；否则，跳到步骤4.2；

步骤4.7：输出最优解 最优解

2.根据权利要求1的基于反向散射中继传输的认知无线供能网络优化方法，其特征在于，所述采用二分搜索算法更新t3k，包括：步骤3.1：输入一个上界值a，设置下界值b＝0，将 替代t3k带入到拉格朗日函数对t3k的一阶偏导数中，得到解F1；

步骤3.2：设置循环次数为q，初始值为1，判断解|Fq|是否小于ε，ε为一个很小的数，若是，则跳到步骤3.5，否则跳到步骤3.3，q＝q+1；

步骤3.3：判断Fq是否大于0，若是，则 否则，步骤3.4：将 替代t3k带入到拉格朗日函数对t3k的一阶偏导数中，得到解Fq，跳到步骤

3.2；

步骤3.5：此时得到的 为t3k的解。