例系数的值能根据次级用户发送端s到监听用户接收端e的信道功率增益的值变化实现 自适应的变化。
[0084] 按照下式，计算次级用户安全能效最佳发送功率的模糊值；
[0085]
[0086] 其中，校表示第η次迭代的次级用户安全能效最佳发送功率的模糊值，η表示次级 用户安全能效的迭代次数，η= 1，2, 3, ...，Ν，Ν表示次级用户安全能效的最大迭代次数，a。 表示初始化的功率比值系数，γv表示次级用户发送端s到接收端r的功率增益比例系数， γ%表示次级用户发送端s到监听用户接收端e的功率增益比例系数，石表示平方根操作。
[0087] 按照下式，计算次级用户安全能效最佳发送功率的真实值：
[0088]
[0089]其中，G表示第η次迭代时次级用户安全能效最佳发送功率的真实值，表示第η 次迭代时次级用户安全能效最佳发送功率的模糊值，η表示次级用户安全能效的迭代次数， η= 1，2, 3, ...，Ν，Ν表示次级用户安全能效的最大迭代次数，| · |表示绝对值操作。
[0090] 由次级用户安全能效最佳发送功率的真实值4"的计算过程，可以看到每次衰落状 态的最佳发送功率的真实值自适应的根据信道状态情况调整，从而能达到在各种衰落状态 下最佳发送功率，同时也可以看到每次衰落状态下的最佳发送功率的真实值还受到次级用 户安全能效及次级用户发送机的功率放大因子的影响。
[0091] 步骤4,计算拉格朗日乘子。
[0092] 利用subgradient迭代算法，计算平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子μk 和平均发送功率约束值对应的拉格朗日乘子λk的具体公式如下：
[0093] 第一步，按照下式，计算平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子：
[0094]
[0095] 其中，μ1<表示使用subgradient迭代算法第k次迭代时平均干扰功率约束值对 应的拉格朗日乘子，μk1表示使用subgradient迭代算法第k-Ι次迭代时平均干扰功率约 束值对应的拉格朗日乘子，k表示subgradient迭代算法的迭代次数，k= 1，2, 3,----，K， K表示所选用计算设备的容许计数范围内的最大正整数，t表示使用subgradient算法计算 拉格朗日乘子时迭代步长且0 <t< 1，&表示平均干扰功率约束，其取值为主用户能容忍 的平均干扰功率的最大值，g表示平均发送功率约束，其取值为次级用户发送机在长时间 内的所能消耗的平均发送功率，^i表示第k-Ι次迭代时次级用户安全能效最佳发送功率的 迭代真实值，E{ ·}表示求数学期望操作，| · |表示绝对值操作。
[0096] 第二步，按照下式，计算平均发送功率约束值对应的拉格朗日乘子：
[0097]
[0098] 其中，λ|<表示使用subgradient迭代算法第k次迭代时平均发送功率约束值对应 的拉格朗日乘子，λk1表示使用subgradient迭代算法第k次迭代时平均发送功率约束值 对应的拉格朗日乘子，k表示subgradient迭代算法的迭代次数，k= 1，2, 3,----，K，K表 示所选用计算设备的容许计数范围内的最大正整数，t表示使用subgradient算法计算拉 格朗日乘子时迭代步长且〇 <t< 1，€表示平均干扰功率约束，其取值为主用户能容忍的 平均干扰功率的最大值，^表示平均发送功率约束，其取值为次级用户发送机在长时间内 的所能消耗的平均发送功率，表示第k-Ι次迭代时次级用户安全能效最佳发送功率的 迭代真实值，E{ ·}表示求数学期望操作，| · |表示绝对值操作。
[0099]subgradient算法的收敛速度取决于初始时拉格朗日乘子的选择，迭代步长的选 择，平均干扰功率约束及平均发送功率约束的选取。当初始时拉格朗日乘子选择接近满足 平均干扰功率和平均发送功率约束对应的拉格朗日值时，subgradient算法能快速的完成 拉格朗日乘子的更新。迭代步长选择固定长度时，能保证获得的拉格朗日乘子非常接近最 佳拉格朗日乘子。同时该算法的迭代过程简单且易于实现，使得分配方法的复杂度得到的 很大程度的降低。
[0100] 步骤5,计算次级用户安全能效最佳发送功率的迭代真实值。
[0101] 按照下式，计算功率比值系数：
[0102]
[0103] 其中，ak表示第k次迭代时功率比值系数，μ1<表示使用subgradient迭代算法第 k次迭代时平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子，λ'表示使用subgradient迭代算法 第k次迭代时平均发送功率约束值对应的拉格朗日乘子，k表示subgradient迭代算法的 迭代次数，k= 1，2, 3,. . . .，K，K表示所选用计算设备的容许计数范围内的最大正整数，gsp 表示次级用户发送端到主用户接收端信道功率增益，nn1次级用户第n-1次迭代时获得的 次级用户安全能效，η表示次级用户安全能效的迭代次数，η= 1，2, 3, ...，N，N表示次级用 户安全能效的最大迭代次数，β表示次级用户发送机的功率放大因子，1η2表示2的自然对 数。
[0104] 按照下式，计算次级用户安全能效最佳发送功率的迭代模糊值：
[0105]
[0106] 其中，I?1表示第k次迭代的次级用户安全能效最佳发送功率的迭代模糊值， ak表示第k次迭代时功率比值系数，k表示subgradient迭代算法的迭代次数，k= 1，2, 3, ....，K，K表示所选用计算设备的容许计数范围内的最大正整数，γ表示次级用户 发送端s到接收端r的功率增益比例系数，γ%表示次级用户发送端s到监听用户接收端 e的功率增益比例系数，#表示平方根操作。
[0107] 按照下式，计算次级用户安全能效最佳发送功率的迭代真实值：
[0108]
[0109]其中，/f表示第k次迭代时次级用户安全能效最佳发送功率的迭代真实值，/*7表 示第k次迭代时次级用户安全能效最佳发送功率的迭代模糊值，k表示subgradient迭代 算法的迭代次数，k= 1，2, 3, ....，K，K表示所选用计算设备的容许计数范围内的最大正整 数，I·I表示绝对值操作。
[0110] 次级用户安全能效最佳发送功率的迭代真实值使得次级用户功率得到闭式解，使 得次级用户的功率直观显现出来，为后续计算提供了数据上的支持，简化了计算步骤，使得 整体分配方法的复杂度大大降低。
[0111] 步骤6，计算拉格朗日乘子迭代误差。
[0112] 利用功率约束算法，计算平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差ζw 和平均发送功率约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差ζ1的具体公式如下：
[0113] 第一步，按照下式，计算平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差：
[0114] _、一ν ^
[0115] 其中，ζ^表示平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差，μk表示使 用subgradient迭代算法第k次迭代时平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子，k表示 subgradient迭代算法的迭代次数，k= 1，2, 3,--，K，K表示所选用计算设备的容许计数 范围内的最大正整数，&表示平均干扰功率约束，其取值为主用户能容忍的平均干扰功率 的最大值，gsp表示次级用户发送端到主用户接收端信道功率增益，校表示第k次迭代时次 级用户安全能效最佳发送功率的迭代真实值，E{ ·}表示求数学期望操作，| · |表示绝对值 操作。
[0116] 第二步，按照下式，计算平均发送功率约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差：
[0117]
[0118] 其中，ζλ表示平均发送功率约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差，λk表示使 用subgradient迭代算法第k次迭代时平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子，k表示 subgradient迭代算法的迭代次数，k= 1，2, 3,--，K，K表示所选用计算设备的容许计数 范围内的最大正整数，：5表示平均发送功率约束，其取值为次级用户发送机在长时间内的 所能消耗的平均发送功率，C表示第k次迭代时次级用户安全能效最佳发送功率的迭代真 实值，E{ ·}表示求数学期望操作，| · |表示绝对值操作。
[0119] 步骤7,判断平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差和平均发送功率 约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差是否满足下述拉格朗日乘子迭代终止条件，若是，则 执行步骤8,否则，将subgradient迭代算法的迭代次数加1后执行步骤4。
[0120]
[0121] 其中，ζw表示平均干扰功率约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差，ζ；^表示平均 发送功率约束值对应的拉格朗日乘子迭代误差，ζ表示容错误差。
[0122] 步骤8,按照下式，计算安全能效函数：
[0123]
[0124] 其中，fn(n)表示第η次迭代时安全能效函数，η表示次级用户安全能效的迭代 次数，η= 1，2, 3, ...，Ν，Ν表示次级用户安全能效的最大迭代次数，η次级用户安全能效， γV表示次级用户发送端S到接收端r的功率增益比例系数，γΜ表示次级用户发送端S到 监听用户接收端e的功率增益比例系数，攻表示第k次迭代时次级用户安全能效最佳发送 功率的迭代真实值，nnl次级用户第n-1次迭代时次级用户安全能效，β表示次级用户发 送机的功率放大因子，Pe表示固定电路C消耗的功率，log2( ·)表示以2为底的对数操作， E{ · }表示求数学期望操作。
[0125] 步骤9,按照下式，计算次级用户安全能效：
[0126]
[0127] 其中