1.一种大规模异构蜂窝网络中最大化系统效益的优化方法，其特征在于：所述优化方法包括以下步骤：(1)异构蜂窝网络中通过基站分配和用户传输功率控制实现以最小总传输功率最大化系统效益，其中，优化问题描述为一个多目标优化：P1:

受限于：

在此，问题P1的各参数定义如下：

pij：用户i在连接基站j时的传输功率分配；

pi'j'：用户i'在连接基站j'时的传输功率分配；

P：pij形成的功率分配矩阵；

xij：基站分配变量，当用户i被基站j服务且满足最小信噪比时等于1，否则等于0；

X：xij形成的基站分配变量矩阵；

gij：用户i在连接基站j时的信道增益；

gi'j：用户i'在连接基站j时的信道增益；

nj：基站j收到的噪音；

γi,min：用户i被服务时所需的最小信噪比；

Pi,max：用户i的最大传输功率；

λi：当用户i被服务时可以得到的效益；

M：用户数目；

N：低功率基站数目；

用户集合；

基站集合；

(2)将问题P1转化为基站分配和用户传输功率控制的联合优化问题：P2:

受限于：

在此，问题P2的各参数定义如下：

θ：功率控制在优化问题中的权重，且满足其余参数定义参考问题P1；

(3)采用基于联盟形成游戏和模拟退火的功率受限系统效益最大化算法，即POSEM算法，所述POSEM算法的具体过程为：步骤3.1：给定初始基站分配集合 其中 表示分配给基站j服务的所有用户组成的集合，当基站j属于基站集合 时，集合 为空集，当j＝N+1时，集合 为基站集合 同时设定控制参数T＝T0，并设定迭代次数k为k＝1，并且设定第一次迭代的基站分配集合 为初始基站分配集合步骤3.2：在第k次迭代中，从基站分配集合 中随机选取基站j1和基站j2所对应的用户集合 和 是从第k-1次迭代中得到的基站分配集合；

步骤3.3：从用户集合 和 中分别随机选取用户i1和用户i2；

步骤3.4：交换用户i1和i2，获得暂时的新基站分配集合步骤3.5：根据新基站分配集合 计算基站分配向量X,判断是否存在功率分配可行解P，过程如下：步骤3.5.1：根据给定的基站分配集合 写出基站分配向量 当用户i属于基站j服务的用户集合 时，基站分配变量xij为1，否则xij＝0；

步骤3.5.2：当用户i属于基站j服务的用户集合 基站分配变量xij为0，用户i在连接基站j时的传输功率分配pij为0，接着需要计算所有被基站服务的用户即具有基站分配变量xij为1的用户的传输功率分配，依次给所有被服务的 用户重新标识为其中， 为用户集合 中的用户个数，计算矩阵Q，如果用户in和用户il属于基站j服务的用户集合 则矩阵Q的第n行第l列元素Qnl为0，如果用户in属于基站j服务的用户集合 以及用户il属于基站j'服务的用户集合 则为用户i被服务时所需的最小信噪比；gilj为用户il在连接基站j时的信道增益；ginj为用户in在连接基站j时的信道增益；

步骤3.5.3：计算矩阵Q的最大特征值，并与1比较，如果最大特征值不小于1，基站分配集合 中不是每个用户都能被服务，给出无可行解判断，否则进行步骤3.5.4；

步骤3.5.4：计算功率分配向量 其中I是单位矩阵，u为 的向量，如果用户in属于基站j服务的用户集合 则向量u中的第n个元素un满足 nj为基站j收到的噪音，如果功率分配向量 中的每个元素 都满足 则对于用户in作为用户i且用户in属于基站j服务的用户集合时，用户i在连接基站j时的传输功率分配pij为 否则，给出无可行解判断；

步骤3.6：如果无可行解P，则 不被接受， 作为第k次迭代后生成的基站分配集合 否则，计算 的总价值 其中 的计算为：如果基站j属于基站集合 那么 否则当j＝N+1，步骤3.7：比较 和 的总价值 和 如果则 以概率1被接受成为第k次迭代后的基站分配集合否则， 以概率 成为第k次迭代后的基站分配集合 以概率成为第k次迭代后的基站分配集合 其中 T是一个控制参数；

步骤3.8：如果 那么 并且根据 计算的基站分配向量X和功率分配向量P作为新的基站分配向量X(k)和功率分配向量P(k)，如果那么 基站分配向量X(k)和功率分配向量P(k)仍保持为X(k-1)和P(k-1)；

步骤3.9：更新迭代次数k为k＝k+1以及控制参数T为T＝T0/log(k)，当T≥ε，ε为常数，重(k-1) (k-1)新回到步骤3.2开始新一轮的计算,当T＜ε，问题P2获得最优解(X ,P )。

2.如权利要求1所述的大规模异构蜂窝网络中最大化系统效益的优化方法，其特征在于：当异构蜂窝网络实行基站分配和功率控制联合优化方法时，各用户根据网络用户数目、用户最大传输功率限制、信道增益、用户所需最小信噪比通过所述POSEM算法得到最佳的基站分配和传输功率。