1.基于无人机的D2D通信下联合功率控制和信道分配方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，将优化问题建模为能源效率最大化问题；
步骤2，对优化问题进行转换；
步骤3，将转换后的优化问题分解成两个子优化问题：功率控制子优化问题和信道分配子优化问题；
步骤4，求解功率控制子优化问题；
步骤5，求解信道分配子问题；
步骤6，最终得到D2D用户的最优发射功率以及最优信道分配策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：
步骤1-1，建立无人机辅助下的D2D通信模型；
步骤1-2，建立优化问题：通过功率控制和信道分配最大化D2D用户的总能源效率，同时保证D2D用户与地面用户的服务质量要求以及保密率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1-1包括：所述无人机辅助下的D2D通信模型包括一个无人机，M个地面用户，N对D2D用户以及一个窃听者，无人机作为飞行的基站与地面的用户通信；
无人机在覆盖区域的中心位置，高度固定为h，每一对D2D用户都有一个发射者和一个接收者，地面用户与D2D用户共用频谱资源；
无人机与地面用户的通信采用正交频分多址的方式，D2D进行通信时会复用地面用户的信道；地面用户集用表示，D2D用户的用户集用表示；其中M是地面用户数目，N是D2D用户对数目；
无人机和地面用户之间的通信信道以及D2D发射者对无人机的干扰信道都属于空对地信道，包含了视距传播和非视距传播两部分，因此无人机与地面用户m的信道增益gm,U表示为：
其中表示无人机和地面用户m的视距传播信道增益，表示无人机和地面用户m的非视距传播信道增益；表示视距传播发生的概率，表示非视距传播发生的概率：
其中，dm,U是无人机和地面用户m的水平距离，h是无人机的高度，αu是空对地信道的路径损耗指数，η是非视距传播存在时的附加衰减因子；
视距传播发生概率表示为：
其中A和B是与环境有关的常数，仰角
非视距传播发生的概率为
D2D发射者n对无人机的干扰信道增益gn,U表示为：
其中表示无人机和D2D发射者n的视距传播信道增益，表示无人机和D2D发射者n的非视距传播信道增益；
D2D发射者n和D2D接收者n之间的信道增益gn,n表示为：
其中G是路径损耗常数，α是路径损耗指数，βn,n是第n对D2D用户之间服从指数分布的快衰落增益，γn,n是服从对数正态分布的慢衰落增益，dn,n是D2D发射者n和D2D接收者n的距离；
地面用户m对D2D接收者n的干扰信道增益gm,n描述为：
其中βm,n是地面用户m与D2D接收者n的快衰落增益，γm,n是地面用户m与D2D接收者n的慢衰落增益，dm,n是地面用户m与D2D接收者n之间的距离；
地面用户m到窃听者的窃听信道增益gm,e、D2D发射者n到窃听者的窃听信道增益gn,e分别为：
其中βm,e是地面用户m与窃听者的快衰落增益，γm,e是地面用户m与窃听者的慢衰落增益，dm,e是地面用户m与窃听者的距离；βn,e是D2D发射者n与窃听者的快衰落增益，γn,e是D2D发射者n与窃听者的慢衰落增益，dn,e是D2D发射者n与窃听者之间的距离；
D2D发射者进行信息传输时会对复用相同频谱资源的地面用户产生干扰，此时，地面用户m的数据速率为：
其中表示地面用户m的发射功率，表示D2D发射者n的发射功率，N0表示加性高斯白噪声的功率谱密度；cm,n是0/1的变量，表示D2D用户n与地面用户m是否共享相同的频谱资源，如下所示：
D2D用户n的数据速率表示为：
D2D用户n的保密率表示为：
地面用户m的保密率表示为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1-2包括：所述优化问题定义为以下优化模型P1：
P1:
s.t.C1：
C2:
C3:
C4:
C5:
C6:
C7:
C8:
其中P0表示电路功耗，条件C1表示第n对D2D用户的服务质量约束，是保证D2D用户n服务质量要求的最小数据速率；条件C2保证第n对D2D用户能够安全传输，是保证D2D用户n安全传输的最小保密率；条件C3表示地面用户m的服务质量约束，是保证地面用户m服务质量要求的最小数据速率；条件C4保证地面用户m能够安全传输，是保证地面用户m安全传输的最小保密率；条件C5是D2D发射者n的发射功率限制，是D2D发射者的最大发射功率；条件C6表示信道分配变量是一个0或1的整数，条件C7表示一对D2D用户最多复用一个地面用户的信道，条件C8表示一个地面用户的信道最多被一对D2D用户复用，所述优化问题为原始问题。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤2包括：引入一个辅助变量，把0-1分数规划问题转换成等价的减法形式：
其中是原始问题的可行解，则：
定义函数：
f(P,c；r)是关于r的单调递减的线性函数，每一组cm,n都分别唯一地对应一条直线，所述直线的截距均大于等于0、斜率均小于等于0；所述直线在X轴上的截距就是这一组cm,n求出来的r，r是引入的辅助变量，表示D2D用户的能源效率，而截距的最大值就是原始问题的最大能源效率r*，即：
原始问题转化为问题P2：
P2：
s.t.C1-C8
用F(r)表示此问题的最优解：
则：
通过Dinkelbach算法不断更新r来求F(r)＝0的根。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤4包括：设定D2D用户n与地面用户m共享相同的频谱资源，即cm,n＝1，对于D2D用户n，功率分配子优化问题P3为：
P3：
s.t.C1:
C2:
C3:
C4:
C5:
把C1转换成下列形式：
其中
定义函数
和都是凹函数，给定一个D2D发射功率的可行解基于凹函数的一阶泰勒展开性质，
因此，
为提供了一个在点的下界；
其中是在的导数，表示为：
约束C3转换成以下凸约束的形式：
定义函数
给定一个D2D发射功率的可行解基于一阶泰勒展开性质，得出：
其中，
则问题P3转换成以下凸优化的问题P4：
P4：
s.t.C1:
C2:
C3:
C4:
C5:
用拉格朗日对偶计算出最优功率的闭式解。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤4中，所述用拉格朗日对偶计算出最优功率的闭式解，包括：
问题P4的拉格朗日函数描述为：
其中α是问题P4中约束C1对应的的拉格朗日乘子，ζ是约束C2的拉格朗日乘子，μ是约束C3的拉格朗日乘子，ν是约束C4的拉格朗日乘子，β和γ是约束C5的拉格朗日乘子，α≥0,β≥0,γ≥0,ζ≥0，μ≥0,v≥0；
拉格朗日对偶函数描述ΘP(α,β,γ,ζ,μ,ν)为：
拉格朗日对偶问题表示为：
s.t.α≥0,β≥0,γ≥0,ζ≥0,μ≥0,v≥0；
用Karush-Kuhn-Tucker条件来求得对偶问题的最优解
其中，
令上述等式转换成一元三次方程的标准形式为：
其中，
A＝-gn,ngn,e2Φln2
令：
Δ＝q2+p3
如果Δ>0，则存在一个实根x11为：
如果Δ＝0，则存在两个实根x21和x22为：
如果Δ<0，则存在三个实根x31、x32、x33为：
其中对于给定的拉格朗日乘子，最优功率通过上述三种情况的候选功率值中取得；
对偶变量通过次梯度算法进行更新，最后迭代收敛到最优解，对偶变量的更新描述为：
其中[x]+＝max{0,x}，其中δ是对偶变量α的更新步长，ξ是对偶变量β的更新步长，θ是对偶变量γ的更新步长，κ是对偶变量ζ的更新步长，τ是对偶变量μ的更新步长，σ是对偶变量ν的更新步长。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤5包括：信道分配子优化问题P5描述如下：
P5：
s.t.
使用匈牙利算法得到最优的信道资源分配
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤6包括：更新辅助变量r直至收敛，最终得到D2D用户的最优发射功率以及最优信道分配策略