1.无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于，包括步骤：构建无人机辅助多簇NOMA网络，NOMA指非正交多址接入；所述无人机辅助多簇NOMA网络包括无人机、被划分为 个簇的 个地面用户，无人机飞行高度固定为 ，无人机从起点位置 出发，沿无人机的悬停点访问顺序依次到达每个簇的悬停点为簇提供NOMA服务，最终返回指定的终点位置 ；

以最小化所述无人机的总能耗为目标，以满足无人机辅助多簇NOMA网络的约束为条件，构建联合优化无人机的悬停点访问顺序、传输功率分配P、传输时长分配T和总时长 的第一优化问题；

求解所述第一优化问题，得到无人机的悬停点访问顺序、传输功率分配P、传输时长分配T和总时长 。

2.根据权利要求1所述的无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于：所述无人机的总能耗包括无人机的悬停能耗 、无人机的传输能耗 和无人机的推进能耗 。

3.根据权利要求2所述的无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于：无人机辅助多簇NOMA网络的约束条件包括第一至第七约束条件，第一约束条件为无人机的飞行悬停点集合必须包括每个簇的质心坐标，第二约束条件为无人机的飞行速度不小于速度最大值 ，第三约束条件为给定无人机的起点位置和终点位置，第四约束条件为每个地面用户的吞吐量不小于定义的吞吐量阈值，第五约束条件为每个地面用户的解码SINR至少达到定义的解码SINR阈值，SINR指信噪比，第六约束条件为功率分配的先后顺序与无人机和地面用户之间的距离顺序一致，第七约束条件为每个簇内所有用户的总传输功率不超过无人机的功率上限 。

4.根据权利要求3所述的无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于，求解所述第一优化问题，得到无人机的悬停点访问顺序、传输功率分配P、传输时长分配T和总时长 ，具体包括步骤：以最小化无人机的飞行推进能耗 为目标，优化无人机的飞行速度和悬停点访问顺序，即优化无人机的飞行时长和飞行轨迹；

基于已确定的悬停点的访问顺序，以最小化无人机的传输能耗 和悬停能耗 之和为目标，优化无人机的传输功率分配 和传输时长分配 ，基于无人机的飞行时长和传输时长分配 得到无人机的总时长 。

5.根据权利要求4所述的无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于，以最小化无人机的飞行推进能耗 为目标，优化无人机的飞行速度和悬停点访问顺序，具体包括步骤：以最小化无人机的飞行推进能耗 为目标，以第一至第三约束条件为约束条件，将所述第一优化问题转化为优化无人机的飞行速度和悬停点访问顺序的第二优化问题；

基于无人机的速度区间 ，通过黄金分割搜索法确定无人机的最优飞行速度，并确定最优飞行轨迹 由连接悬停点的线段组成；

重新排列 个悬停点的访问顺序，得到一个有序的航路点序列 ，令， ，定义访问顺序 为 ，将飞行能耗 表示为

， 表示 之间的推进

能耗， 表示求欧式距离，将所述第二优化问题转化为以最小化为目标、以满足 为约束条件、仅优化悬停点访问顺序 的第三优化问题；

通过构建加权图表征无人机的飞行路径，并引入与起点和终点位置的距离为零、但与所有其他点的距离为无穷大的虚拟节点 ，对旅行商问题算法进行改进；

使用改进的旅行商问题算法求解所述第三优化问题。

6.根据权利要求5所述的无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于：构建的加权图 ，其中顶点集合 ，边集合， 表示任意两个不同的顶点 和 之间的

边， 为权重函数， ；

改进的旅行商问题算法包括步骤：

构造加权图 ；

添加虚拟节点 到 ；

设置边权值为： ， ， ， ；

从虚拟节点 出发，执行标准旅行商问题算法以确定初步访问顺序 ；

从 中移除 及其相关边；确定最终访问顺序为

。

7.根据权利要求6所述的无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于，基于已确定的悬停点的访问顺序，以最小化无人机的传输能耗 和悬停能耗 之和为目标，优化无人机的传输功率分配 和传输时长分配 ，具体包括步骤：在确定的无人机的飞行速度和悬停点访问顺序的基础上，以最小化无人机的传输能耗和悬停能耗 之和为目标，以第四至第七约束条件为约束条件，将所述第一优化问题转化为优化无人机的传输功率分配 和传输时长分配 的第四优化问题；

将所述第四优化问题分解为优化传输时长分配 的第五优化问题和优化传输功率分配的第六优化问题；

交替迭代求解所述第五优化问题和所述第六优化问题，得到无人机的传输功率分配和传输时长分配 。

8.根据权利要求7所述的无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于，第五优化问题的优化目标为最小化无人机的传输能耗 和悬停能耗 之和，约束条件为第四约束条件；

所述第五优化问题的解为： ， 表示分配给第m个簇的传输时长， 表示第m个簇中第k个地面用户 的吞吐量阈值， 表示 的下行可达速率，min表示取最小值。

9.根据权利要求7所述的无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于：第六优化问题的优化目标为最小化无人机的传输能耗 和悬停能耗 之和，约束条件为第四约束条件至第七约束条件；

求解所述第六优化问题包括步骤：

将第四约束条件中的 化形为 ， 是关于 的非凹函数，为非凸函数；

将 在给定局部点 处进行一阶泰勒展开，得到其上界 ；

将第四约束条件改写为： ；当 时，

；

将第五约束条件改写为线性约束；

基于第六约束条件、第七约束条件和改写后的第四约束条件、第五约束条件，将所述第六优化问题转化为第七优化问题；

使用凸优化问题求解器求解所述第七优化问题，得到无人机的传输功率分配 。

10.无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化系统，该系统应用权利要求1至9任一项所述的无人机辅助多簇NOMA网络的能耗最小化方法，其特征在于：该系统包括网络构建模块、问题构建模块和问题求解模块；所述网络构建模块用于构建无人机辅助多簇NOMA网络，所述问题构建模块用于构建第一优化问题，所述问题求解模块用于求解所述第一优化问题。