1.一种VLC/mmWave/RF异构网络的动态资源优化分配方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：根据室内混合VLC、mmWave和RF异构网络场景，建立数学模型；

S2：根据步骤S1中建立的数学模型建立联合优化问题；

S21：建立RF接入点AP和用户之间的传输速率表达式；

在步骤S21中，研究 个时隙内系统的工作情况，使用 表示时隙集合，AP的集合用 表示，用户设备的集合由表示；令所有UE的位置在时隙 内保持不变，为网络选择变量，其中 表示UE 在

时隙 接入RF‑AP，否则 ； 表示UE 在时隙 接入VLC‑AP； 表示UE 在时隙 接入mmWave‑AP；若UE不具有多归属能力，并且UE‑k在给定时隙只能由一个AP服务，制定以下约束：RF信道模型中射频通信的路径损耗，单位为dB，表示为：其中 为RF‑AP到第 个用户的距离， 为载波频率，单位为GHz， 为RF链路损耗模型常数， 表示在NLoS情况下的墙体穿透损失，设定 用于薄墙或障碍物，其中 是RF接入点和用户之间的障碍物的数量；

在RF射频网络中，信道增益表示为： ；

RF采用OFDM的通信方式，射频的无线电资源包括资源块RBs和功率， 为RF‑AP的RBs集合，数量为 ， 为RBs选择变量， 表示RF‑AP在时隙 为UE 分配RB 进行通信，反之 ，表示RF‑AP在时隙 为UE 分配RB 未进行通信；

混合网络中只有一个射频AP，与VLC信道之间不存在干扰，UE 接收来自RF‑AP第 个RB的下行接收信噪比SNR为：其中 为RF‑AP对UE 在RB 上的发射功率， 是时隙 处RF‑AP的RB 和UE之间的信道增益， 为RF‑AP的噪声功率；

根据香农公式，在时隙 中，RF‑AP的RB 与UE 之间的下行传输速率为：在时隙 中RF‑AP和UE 之间的传输速率 为：RB在一个时隙都最多分配给一个UE，对于每个RB ，有如下限制：RF‑AP的发射功率满足：

其中 为RF‑AP的发射功率最大值；

S22：建立VLC‑AP和用户之间的传输速率表达式；

在步骤S22中，VLC链路的LoS信道增益使用朗伯发射模型表示，VLC链路的LoS信道增益表示为：其中， 表示PD的有效探测面积， 和 代表LED和用户之间的距离和入射角， 是从LED到用户的辐射角， 表示朗伯指数， 是LED的半功率角，和 分别是滤光片的增益和光集中器在PD处的增益， 为接收器的视场角FOV；

在时隙 中，VLC‑AP与UE 之间的SNR为：其中 是UE接收的光电转换系数， 表示从VLC‑AP对UE 的发射功率，是时隙 时VLC‑AP和UE 之间的信道增益， 在每个时隙是时变且独立同分布，是VLC信道中的噪声功率；

时隙 期间每个VLC‑AP与UE 之间的信息传输速率 表示为：若 是VLC‑AP的最大发射功率，有以下约束条件：；S23：建立mmWave‑AP和用户之间的传输速率表达式；

在步骤S23中，毫米波光束模块的毫米波通道中的路径损耗效应通过基于实际测量的统计模型来处理，模型总结为：其中 表示常数，取决于传播模型在200米以内的测量距离上浮动截距和斜率的最小平方拟合， 是UE 与mmWaveAP之间的距离， 是对数正态阴影 的方差；

毫米波载波频率为73GHz时，对于LoS传播， ；

UE 和mmWave AP之间的链路的信噪比函数 为：其中 是随机信道增益， 每个时隙 是时变且独立同分布， 是mmWave的信道带宽， 是mmWave的噪声系数， 是噪声功率谱密度，使用收发器天线长度 和传播环境密度 计算得出， 表示从mmWave AP到UE 的发射功率；

在 时隙mmWave‑AP与UE 之间的信息传输速率 为：mmWave‑AP的瞬时发射功率最大值，有以下约束条件：；S24：建立优化目标函数

表达式；

在步骤S24中，优化目标为整个VLC/RF异构网络系统的传输速率 为：式中， 是时隙 期间每个VLC‑AP与UE 之间的信息传输速率， 是 时隙mmWave‑AP与UE 之间的信息传输速率， 是时隙 中RF‑AP和UE 之间的传输速率；

S25：建立优化问题约束表达式；

在步骤S25中，中心控制器维护UE缓冲队列的情况，AP为UE 维护单独的缓冲队列，将时隙 中的 定义为AP 为UE 维护的队列长度，在时隙 期间，用户在时隙开始时都有一定的数据量到达并存储在缓冲区中，定义UE 在时隙 内接收的数据量为 ，数据量在不同的时隙上独立同分布，UE 的平均到达率 ， 的分布满足，并且 是一个有界的变量， 到达和离开过程的离散时间队列动态表述为：

建立关于数据队列稳定性的模型，系统的队列稳定性要求满足：；

另外，回程链路在接入点和核心网络之间建立连接，实现对所有服务或内容提供商的访问，执行峰值容量限制以保证接入点的数据传输速率不超过或低于最大回程链路的容量，约束条件如下：其中 、 和 分别表示RF、VLC和mmWave最大回程链路的容量；

S26：在满足S25中的约束下，以最大化S24中目标函数的表达式为目标，建立整个优化问题；

在步骤S26中，优化目标在确保系统稳定的前提下最大化时间平均总和速率，上述函数表述为时间平均表达式，平均传输速率最大化问题转化为随机优化问题，建立如下数学模型：是P1的最

优变量集合，在P1中，C1确保在每个时隙 ，一个UE只能由一个AP提供服务；C2保证每个RB在一个时隙最多只能分配给一个UE；C3‑C5为每个AP设置总发射功率限制；C6要求队列在平均时间内均是有限；C7限制了系统功率，将每个AP的发射功率的期望进行了限制，保证系统在工作时功率没有溢出；C8‑C10分别表示回程链路的最大可用容量；C11确保发射功率的非负性；C12表示二进制变量；

S3：优化问题转化，利用李雅普诺夫优化方法，将长期优化问题转化为一系列单时隙确定性优化问题；在步骤S3中，具体包括以下步骤：应用李雅普诺夫优化方法将C7转化为虚拟队列的演化过程，虚拟功率队列与时间平均功率限制约束的变化关系如下：其中 ，虚拟队列 用于约束队列，若存在使虚拟队列 稳定的策略，自动满足平均功率约束C7，确保队列的非负性；

和 分别表示时隙 处的队列状态的相应向量， 是所有虚队列和实队列的矩阵，二次李雅普诺夫函数定义为：李雅普诺夫函数 是量化队列拥塞状态的标量指标，李雅普诺夫函数在时隙 处的单时隙漂移由下式得出：式中，B为常数， ；

定义一个时隙的李雅普诺夫漂移为：

漂移减去时隙 上 的期望，得到漂移‑罚函数项如下：其中 是一个非负常数参数，控制着漂移 和奖励 之间的权衡，越大，表示以牺牲队列长度为代价为系统传输速率最大化分配的优先级越高， 越小，表示队列长度优先考虑；

利用李雅普诺夫优化方法，P1的基本目标是最小化每个时隙李雅普诺夫漂移加惩罚的上限，建立的李雅普诺夫漂移‑罚函数由下式计算：李雅普诺夫优化方法通过最小化漂移和惩罚项最小化队列长度，用 表示上限：根据李雅普诺夫优化理论，P1在一段时间内的平均值转化为最小化每个时隙李雅普诺夫漂移加惩罚的上界的问题，简化后得到的优化问题P2为：；

经过李雅普诺夫优化变换后，问题中存在离散变量 ，引入辅助变量 ，将约束条件C12转化为如下相等约束条件：则问题P2可等价的转化为P3：

在步骤S4中，将转化后的C12相等约束条件作为AL项对偶并罚入目标函数，问题通过惩罚对偶分解方法转化为增广拉格朗日问题后表达为：用AL乘数 和惩罚因子 来增强目标函

数，基于PDD的算法具有双环结构，在内循环中，使用固定AL乘数和惩罚因子 的AL问题通过BCD方法来解决；在外循环中，根据等式约束的违反情况更新 和 ；若违反约束的情况低于某个阈值，则更新对偶变量 ，加速收敛；否则，惩罚系数 将被更新以减少违反情况；

当 时，问题P4与问题P3是等价的；

使用 BCD方 法来解 决问题 P4，分解 成四个 更容易 处理的 子问题 ：， ， 和

，并以交替方式依次求解；

通过固定其余优化变量优化 ，优化问题P5表示如下：P5是带有不等式约束的凸优化问题，使用凸优化工具箱CVX、CPLEX以低复杂度求解；

通过固定其他变量来优化 ，应用凸规划工具箱CVX来解决问题P6，P6表示为：固定剩余的优化变量块并优化 ，使用CPLEX求解器解决功率分配优化问题，问题P7表述如下：

通过固定剩余变量并优化 ，优化问题表述如下：其闭式解为：

此外， 的闭式解，如下所示：

在BCD方法的每次迭代中，都会根据优化变量的块结构依次执行上述更新步骤；

S4：使用惩罚对偶分解算法求解单时隙确定性优化问题，实现每个时隙的资源优化分配。

2.根据权利要求1所述的一种VLC/mmWave/RF异构网络的动态资源优化分配方法，其特征在于：在步骤S1中，系统模型包括LED光电二极管和毫米波光束模块、RF‑AP和用户设备，VLC‑AP配备基于LED灯的照明设备，满足照明需求和通信服务，毫米波光束模块为高速AP，覆盖特定的区域，RF‑AP提供低数据速率，AP均与系统中心控制器连接，控制器收集用户反馈、进行调度与关联以及资源分配任务，根据遵守AP功率预算、回程链路容量和系统稳定性实际约束条件下的异构网络总传输速率建立成数学模型。