1.一种基于博弈论的智能反射表面资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、计算用户k的效用函数Vk；

S2、计算IRS的效用函数wk；

*

S3、计算最优的IRS单元分配个数bkS3‑1、利用非线性最小二乘法对用户k的效用函数Vk进行幂函数拟合；

S3‑2、利用用户的幂函数拟合后的效用函数的一阶偏导数求解最优的IRS单元分配个*数bk；

*

S4、计算最优的IRS定价Prk*

利用IRS的效用函数wk和最优的IRS单元分配个数bk的一阶偏导数求解最优的IRS定价*Prk；

S5、计算价格更新函数I(Prk)，表达式如下：其中c为IRS单元的成本价格，Prk为用户k支付IRS单元的价格，prk为给定初始定价，e为拟合曲线的参数；

S6、给定初始定价prk，将其代入到价格更新函数I(Prk)，判断每一次迭代出来的IRS定*价是否等于Prk，不相等则返回步骤5；

S7、完成迭代后，智能反射表面资源分配方法结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于博弈论的智能反射表面资源分配方法，其特征在于，所述步骤S1中，用户k的效用函数Vk计算方法如下：Vk＝Blog2(1+γk)‑Prkbk其中B为信道带宽，k为用户数，γk是用户k接收到的信噪比，Prk为用户k支付IRS单元的价格，bk为用户k分配到的IRS单元的数目。

3.根据权利要求2所述的一种基于博弈论的智能反射表面资源分配方法，其特征在于，所述步骤S1中，在MU‑SISO‑OFDM系统中，每个用户被分配一组独立的正交子载波进行并行传输，信噪比γk写成如下形式：其中Pt为基站发射功率，∑为求和符号，N为IRS单元的数目， 为第n个IRS单元到用户的基带等效信道，βn为第n个IRS单元的幅度值，0≤βn≤1，θn为第n个IRS单元的相位值，mod表示取模运算，φn,ηn, 分别为 gn, 的2

相位、gn为基站到第n个IRS单元的基带等效信道、 为基站到用户的基带等效信道，σk 为用户k的接收机上的高斯噪声的方差。

4.根据权利要求1所述的一种基于博弈论的智能反射表面资源分配方法，其特征在于，所述步骤S1中，IRS的效用函数wk的计算方法如下：wk＝(Prk‑c)bk

其中Prk为用户k支付IRS单元的价格，c为IRS单元的成本价格，bk为用户k分配到的IRS单元的数目。

5.根据权利要求3所述的一种基于博弈论的智能反射表面资源分配方法，其特征在于，所述步骤S3‑1中，幂函数拟合，表达式如下：e

Vk＝abk+d‑prkbk

其中a,d,e为拟合曲线的参数，bk为用户k分配到的IRS单元的数目，Prk为用户k支付IRS单元的价格。

6.根据权利要求5所述的一种基于博弈论的智能反射表面资源分配方法，其特征在于，*所述步骤S3‑2中，求解最优的IRS单元分配个数bk，表达式如下：令 则

解得最优的IRS单元分配个数：

7.根据权利要求6所述的一种基于博弈论的智能反射表面资源分配方法，其特征在于，*所述步骤S4中，求解最优的IRS定价Prk，表达式如下：令 则

解得最优的IRS定价：