1.一种基于平均输出吞吐量的感知无线电系统优化传输控制方法，所述感知系统中，授权用户系统拥有一组K={1,2，...,K}信道，并且采用时间槽模型运作；感知用户与授权用户系统的时间槽模型保持同步；在每个时隙开始的时候，感知用户通过频谱感知探测授权用户各信道状态：即授权用户处于信道繁忙状态或是信道空闲状态，令sk=0代表授权用户信道k处于繁忙状态，令sk=1代表授权用户信道k处于空闲状态；令代表感知用户感知结果为授权用户信道k处于繁忙；令代表感知用户感知结果为授权用户信道k处于空闲；其特征在于：所述控制方法包括以下步骤：
i）各信道平均输出吞吐量独立求解：将所有授权用户信道上的总平均输出吞吐量优化问题划分到各单独授权信道上进行、即分别计算各个授权用户信道k上的最优输出吞吐量Vk*，及其相对应的传输速率控制与传输功率安排
ii）枚举所有传输速率—功率选择：在各授权用户信道上，依据感知用户的感知准确度枚举所有4种可能的传输速率—传输功率选择，四种选择分别用P1，P2，P3和P4表示，具体如下：
选择P1：时，感知用户选择不信任其信道感知结果，并进行相应的传输速率与功率控制；而时，感知用户选择信任其信道感知结果，并进行相应的传输速率与功率控制，选择P1的平均输出吞吐量记为相应的控制策略记为
选择P2：时，感知用户选择不信任其信道感知结果，并进行相应的传输速率与功率控制；时，感知用户选择不信任其信道感知结果，并进行相应的速率与功率控制；选择P2的平均输出吞吐量记为相应的控制策略记为
选择P3：时，感知用户选择信任其信道感知结果，并进行相应的传输速率与功率控制；时，感知用户选择信任其信道感知结果，并进行相应的传输速率与功率控制；选择P3的平均输出吞吐量记为相应的控制策略记为
选择P4：时，感知用户选择信任其信道感知结果，并进行相应的速率与功率控制；时，感知用户选择不信任其信道感知结果，并进行相应的传输速率与功率控制；选择P4的平均输出吞吐量记为相应的控制策略记为
根据选择P1，P2，P3和P4的结果，授权用户信道k上的最优输出吞吐量为Vk*=max{VP1k*,VP2k*,VP3k*,VP4k*},]]>而相应的授权用户信道k上的控制策略为其中
iii）针对任意选择，枚举对应最优解的可能位置：针对每种选择所对应的最优化问题，利用该问题特有的几何特征枚举出该问题最优解的所有3种可能位置，它们分别是：
可能性C1：相应的平均输出吞吐量和控制策略记为和{r0,Pmk,c1,x0,Pmk,cl,r1,Pmk,cl,x1,Pmk,cl};]]>
可能性C2：相应的平均输出吞吐量和控制策略记为和{r0,Pmk,c2,x0,Pmk,c2,r1,Pmk,c2,x1,Pmk,c2};]]>
可能性C3：相应的平均输出吞吐量和控制策略记为和{r0,Pmk,c2,x0,Pmk,c2,r1,Pmk,c2,x1,Pmk,c2};]]>
对任意选择Pm,m=1,2,3,4，授权用户信道k上所对应的输出吞吐量VPmk*=max{VPmk,c1,VPmk,c2,VPmk,c3},]]>而相对应的控制策略{r0k*,x0,k*,r1k*,x1k*}Pm={r0,Pmk,cn^,x0,Pmk,cn^,r1,Pmk,cn^,x1,Pmk,cn^},]]>其中n^=maxn=1,2,3{VPmk,cn}.]]>
2.如权利要求1所述的基于平均输出吞吐量的感知无线电系统传输控制方法，其特征在于：
选择P1的平均输出吞吐量记为其计算过程为：
步骤1.1）：用公式（P1C1-X）和公式（P1C1-R）计算用公式（P1C1-V）计算
步骤1.2）：用公式（P1C2-X）和公式（P1C2-R）计算用公式（P1C2-V）计算
步骤1.3）：用公式（P1C3-X）和公式（P1C3-R）计算用公式（P1C3-V）计算
步骤1.4）：令VP1k*=max{VP1k,c1,VP1k,c2,VP1k,c3},]]>相应的控制策略为
其中
VP1k*=max{rjk,xjk}j=0,1π0kr0kα10k+π1kr1kα11k]]>
subject to：π0kα00kx0kgspk+π1kα01kx1kgspk≤Γkx0kgssk≥nk(2r0k-1)x1kgssk≥nk(2r1k-1);]]>
其相应的最优控制为：
{r0k*,x0k*,r1k*,x1k*}P1=argmax{rjk,xjk}j=0,1π0kr0kα10k+π1kr1kα11k;]]>
选择P1对应的最优化问题的最优解位置有以下三个可能性：
可能性C1：x0,P1k,c1=0x1,P1k,c1=Γkπ1kα01kgspk---(P1C1-X)]]>
r0,P1k,c1=0r1,P1k,c1=log2(1+x1,P1k,c1gssknk)---(P1C1-R)]]>
可能性C1所产生的平均输出吞吐量VP1k,c1=π1kr1,P1k,c1α11K---(P1C1-V)]]>
可能性C2：x0,P1k,c2=ΓKπ0kα00kgspkx1,P1k,c2=0---(P1C2-X)]]>
r0,P1k,c2=log2(1+x0,P1k,c2gssknk)r1k,c2=0---(P1C2-R)]]>
可能性C2所产生的平均输出吞吐量VP1k,c2=π0kr0,P1k,c2α10k---(P1C2-V)]]>
可能性C3：x0,P1k,c3=1ln2α10kλkα00kgspk-nkgsskx1,P1k,c3=1ln2α11kλkα01kgspk-nkgssk---(P1C3-X),]]>
其中λk=1ln21ωk(α10kπ0k+α11kπ1k)]]>和ωk=Γk+nkgspkgsskπ0kα00k+nkgspkgsskπ1kα01k;]]>在此基础上验证：和如果此条件满足，那么
r0,P1k,c3=log2(1+x0,P1k,c3gssknk)r1,P1k,c3=log2(1+x1,P1k,c3gssknk)---(P1C3-R)]]>
否则，令r0,P1k,c3=r1,P1k,c3=0]]>
可能性C3所产生的平均输出吞吐量为（P1C3-V）；
选择P2的平均输出吞吐量记为其计算过程为：
2.1）用公式（P2C1-X）和公式（P2C1-R）计算用公式（P2C1-V）计算
2.2）用公式（P2C2-X）和公式（P2C2-R）计算用公式（P2C2-V）计算
2.3）用公式（P2C3-X）和公式（P2C3-R）计算用公式（P2C3-V）计算
2.4）令VP2k*=max{VP2k,c1,VP2k,c2,VP2k,c3},]]>相应的控制策略为
其中
选择P2对应的最优化问题：VP2k*=max{rjk,xjk}j=0,1π0kr0kα10k+π1kr1k]]>
Subject to：π0kα00kx0kgspk+π1kα01kx1kgspk≤Γkx0kgssk≥nk(2r0k-1)x1kgssk≥(nk+Ykgpsk)(2r1k-1);]]>
其相应的最优控制为：
{r0k*,x0k*,r1k*,x1k*}P2=argmax{rjk,xjk}j=0,1π0kr0kα10k+π1kr1kα11k;]]>
选择P2对应的最优化问题的最优解位置有以下三个可能性
可能性C1：x0,P2k,c1=0x1,P2k,c1=Γkπ1kα01kgspk---(P2C1-X)]]>
r0,P2k,c1=0r1,P2k,c1=log2(1+x1,P2k,c1gssknk+Ykgpsk)---(P2C1-R)]]>
可能性C1所产生的平均输出吞吐量VP2k,c1=π1kr1,P1k,c1---(P1C1-V)]]>
可能性C2：x0,P2k,c2=ΓKπ0kα00kgspkx1,P2k,c2=0---(P2C2-X)]]>
r0,P2k,c2=log2(1+x0,P2k,c2gssknk)r1,P2k,c2=0---(P2C2-R)]]>
可能性C2所产生的平均输出吞吐量VP2k,c2=π1kr1,P2k,c2α10k---(P2C2-V)]]>
可能性C3：x0,P2k,c3=1ln2α10kλkα00kgspk-nkgsskx1,P2k,c3=1ln21λkα01kgspk-nk+Ykgpskgssk---(P2C3-X)]]>
其中，λk=1ln21ωk(α10kπ0k+π1k)]]>和ωk=Γk+nkgspkgsskπ0kα00k+(nk+Ykgpsk)gspkgsskπ1kα01k;]]>
在此基础上验证：和如果此条件满足，那么
r0,P2k,c3=log2(1+x0,P2k,c3gssknk)r1,P2k,c3=log2(1+x1,P2k,c3gssknk+Ykgpsk)---(P2C3-R)]]>
否则，令r0,P2k,c3=r1,P2k,c3=0]]>
可能性C3所产生的平均输出吞吐量（P2C3-V）；
选择P3的平均输出吞吐量记为其计算过程为：
3.1）用公式（P3C1-X）和公式（P3C1-R）计算用公式（P3C1-V）计算
3.2）用公式（P3C2-X）和公式（P3C2-R）计算用公式（P3C2-V）计算
3.3）用公式（P3C3-X）和公式（P3C3-R）计算用公式（P3C3-V）计算
3.4）令VP3k*=max{VP3k,c1,VP3k,c2,VP3k,c3},]]>相应的控制策略为
其中
选择P3对应的最优化问题：VP3k*=max{rjk,xjk}j=0,1π0kr0k+π1kr1kα11k]]>
subject toπ0kα00kx0kgspk+π1kα01kx1kgspk≤Γkx0kgssk≥(nk+Ykgpsk)(2r0k-1)x1kgssk≥nk(2r1k-1);]]>
其相应的最优控制为：
{r0k*,x0k*,r1k*,x1k*}P3=argmax{rjk,xjk}j=0,1π0kr0k+π1kr1kα11k;]]>
选择P3对应的最优化问题的最优解位置有以下三个可能性：
可能性C1：x0,P3k,c1=0x1,P3k,c1=ΓKπ1kα01kgspk---(P3C1-X)]]>
r0,P3k,c1=0r1,P3k,c1=log2(1+x1,P3k,c1gssknk)---(P3C1-R)]]>
可能性C1所产生的平均输出吞吐量VP3k,c1=π1kr1,P3k,c1α11k--(P3C1-V)]]>
可能性C2：x0,P3k,c2=Γkπ0kα00kgspkx1,P3k,c2=0---(P3C2-X)]]>
r0,P3k,c2=log2(1+x0,P3k,c2gssknk+Ykgpsk)r1,P3k,c2=0---(P3C2-R)]]>
可能性C2所产生的平均输出吞吐量VP3k,c2=π0kr0,P3k,c2---(P3C2-V)]]>
可能性C3：x0,P3k,c3=1ln2α10kλkα00kgspk-nk+Ykgpskgsskx1,P3k,c3=1ln21λkα01kgspk-nkgssk---(P3C3-X)]]>
其中，λk=1ln21ωk(π0k+π1kα11k)]]>和ωk=Γk+(nk+Ykgpsk)gspkgsskπ0kα00k+nkgspkgsskπ1kα01k;]]>
在此基础上验证：和如果此条件满足，那么
r0,P3k,c3=log2(1+x0,P3k,c3gssknk+Ykgpsk)r1,P3k,c3=log2(1+x1,P3k,c3gssknk)---(P3C3-R)]]>
否则，r0,P3k,c3=r1,P3k,c3=0;]]>
可能性C3所产生的平均输出吞吐量（P3C3-V）；
选择P4的平均输出吞吐量记为其计算过程为：
4.1）用公式（P4C1-X）和公式（P4C1-R）计算用公式（P4C1-V）计算
4.2）用公式（P4C2-X）和公式（P4C2-R）计算用公式（P4C2-V）计算
4.3）用公式（P4C3-X）和公式（P4C3-R）计算用公式（P4C3-V）计算
4.4）令VP4k*=max{VP4k,c1,VP4k,c2,VP4k,c3},]]>相应的控制策略为其中
计算信道k上的平均输出吞吐量Vk*=max{VP1k*,VP2k*,VP3k*,VP4k*},]]>同时主用信道k上的最优传输速率与传输功率控制为其中选择P4对应的最优化问题：VP4k*=max{rjk,xjk}j=0,1π0kr0k+π1kr1k]]>
π0kα00kx0kgspk+π1kα01kx1kgspk≤Γk]]>
subjecttox0kgssk≥(nk+Ykgpsk)(2r0k-1);]]>
x1kgssk≥(nk+Ykgpsk)(2r1k-1)]]>
其相应的最优控制为：
{r0k*,x0k*,r1k*,x1k*}P4=argmax{rjk,xjk}j=0,1π0kr0k+π1kr1k]]>
选择P4对应的最优化问题的最优解位置有以下三个可能性：
可能性C1：x0,P4k,c1=0x1,P4k,c1=Γkπ1kα01kgspk---(P4C1-X)]]>
r0,P4k,c1=0r1,P1k,c1=log2(1+x1,P4k,c1gssknk+Ykgpsk)---(P4C1-R)]]>
可能性C1所产生的平均输出吞吐量VP4k,c1=π1kr1,P4k,c1---(P4C1-V)]]>
可能性C2：x0,P4k,c2=ΓKπ0kα00kgspkx1,P4k,c2=0---(P4C2-X)]]>
r0,P4k,c2=log2(1+x0,P4k,c2gssknk+Ykgpsk)r1,P4k,c2=0---(P4C2-R)]]>
可能性C2所产生的平均输出吞吐量VP4k,c2=π0kr0,P4k,c2---(P4C2-V)]]>
可能性C3：x0,P4k,c3=1ln21λkα00kgspk-nk+Ykgpskgsskx1,P4k,c3=1ln2α11kλkα01kgspk-nk+Ykgpskgssk---(P4C3-X)]]>
其中，λk=1ln21ωk]]>和ωk=Γk+(nk+Ykgpsk)gspkgsskπ0kα00k+(nk+Ykgpsk)gspkgsskπ1kα01k;]]>
在此基础上验证：和如果此条件满足，那么
r0,P4k,c3=log2(1+x0,P4k,c3gssknk+Ykgpsk)r1,P4k,c3=log2(1+x1,P4k,c3gssknk+Ykgpsk)---(P4C3-R)]]>
否则，r0,P4k,c3=r1,P4k,c3=0]]>
可能性C3所产生的平均输出吞吐量（P4C3-V）。
