1.一种IQ不平衡条件下协作NOMA系统安全速率最大化资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

101、初始化最大基站功率，最大中继功率，三处噪声和用户数量，将原有对安全速率优化问题建立数学模型，得知原优化问题是非凸问题；

102、通过变量替换将原问题简化后，基于块坐标下降算法分解为三个子问题进行优化，采用SCA将原来的非凸优化问题转化为凸优化问题，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，求解出基站发射功率PS以及中继发射功率PR，得出基于所有约束条件下的最大安全速率，并进行资源分配。

2.根据权利要求1所述的IQ不平衡条件下协作NOMA系统安全速率最大化资源分配方法，其特征在于，整个通信过程分为两个时隙来完成，并且节点之间的信道同样服从

2 2

Rayleigh衰落，假设信道状态信息已知，|h1|≤…≤|hN|；其中h1、hN分别表示中继到各用户间的信道增益。

在第一个时隙，采用NOMA协议叠加发送信号 给中继，xs表示叠加发送的信号、PS表示基站的发射功率、an表示基站通过功率复用技术分配给不同用户的总功率占比因子，并以此来区分不同的用户、xn表示各用户的信号、n、N分别表示第n个用户和用户总数，考虑发送端的IQ不平衡，在第二个时隙，中继对接收到的yR信号进行放大转发。

3.根据权利要求2所述的IQ不平衡条件下协作NOMA系统安全速率最大化资源分配方法，其特征在于，所述将原有IQ不平衡条件下协作NOMA系统安全速率问题建立数学模型，最大化目标函数为：C3:an≥0,n＝1,...,N

n

其中，aJ,PR表示中继节点的发射功率Rn、Re 分别表示第n个用户速率和其窃听者的速率， 分别表示最大的基站发射功率和中继功率，ai表示非负功率分配因子。C1表示BS的最大发射功率约束；C2表示中继的最大发射能量约束条件；C3表示非负功率分配因子的约束；C4表示BS的总发射功率约束条件；1/2表示两个时隙，便于简便，后面式子省去+，因为安全速率最小取0。

4.根据权利要求3所述的IQ不平衡条件下协作NOMA系统安全速率最大化资源分配方法，其特征在于，所述采用SCA将原来的非凸优化问题转化为凸优化问题，具体包括：对功率分配系数an(n＝1,...,N)进行优化；

对于给定的PS和PR，先对目标函数中第n个用户的安全速率表达式进行展开为并引入指数变量 un表示第n个用户。

将原问题转化为

其式中， 为关于ui的线性函数； ui分别表示迭代和原始的不平衡信道；‑ω(PS,PR,ui)为关于ui的凹函数； 为关于ui的线性函数；‑θ(PS,PR,ui)为关于ui的凹函数；因此目标函数为联合凹函数，最大化一个凹函数为凸优化问题，接着处理约束C1为 凸函数的下水平集为凸集；至此，原问题转化为以下优化问题：在给定PS、PR的条件下，显然这是一个凸优化问题，迭代求解得出 代入求出优化PS，该步骤具体为对于得到的 和给定的PR进一步求解，将原优化问题就转化为：上式中，在给定PR、 的情况下， 是关于PS的凹函数；

是关于PS的线性函数； 关于PS的凹函数； 是关于PS的线性函数；因此该优化问题为一个凸优化问题。

5.根据权利要求4所述的IQ不平衡条件下协作NOMA系统安全速率最大化资源分配方法，其特征在于，优化PS，具体步骤为：对于2得到的 和给定的PR进一步求解，目标函数展开为四个 的组合，这种类型的函数为关于xk的凹函数。

引入变量上式进行替换简化：

对 进行处理，将其在 处对于PS进行一阶泰勒展开获得一个下界：

接着处理 将其在 处对于PS进行一阶泰勒展开获得一个下界：

原优化问题就转化为：

式中，在给定PR、 的情况下， 是关于PS的凹函数；

是关于PS的线性函数； 关于PS的凹函数； 是关于PS的线性函数。因此该优化问题为一个凸优化问题。

6.根据权利要求5所述的IQ不平衡条件下协作NOMA系统安全速率最大化资源分配方法，其特征在于，对PR进行优化具体包括：对得到的 和 进一步求解，目标函数展开为四个 的组合，依次对每个函数进行简化处理；

将原优化问题就转化为：

上式中，An表示解码顺序，在给定 的情况下， 是关于PR的凹函数； 是关于PR的线性函数； 关于PR的凹函数；

是关于PR的线性函数；因此该优化问题为一个凸优化问题；

* *

对η进行更新，η表示优化的安全速率具体步骤为根据前三个子问题优化输出的功率分配的最优值 基站发射功率最优发*

射功率 中继最优发射功率 更新η。