1.一种基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源调度方法，其特征在于，该方法为：在支持V2V通信的NOMA蜂窝网络场景下，根据V2V用户的可靠性、V2V用户时延、NOMA用户速率需求及用户的功率限制为约束条件，以最大化系统能效的长时平均能效为优化目标，建立联合NOMA用户的子信道分配、V2V用户的频谱分配和拥塞控制需求的随机优化模型，为NOMA用户和V2V用户制定功率分配和子信道调度策略。

2.根据权利要求1所述的基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源调度方法，其特征在于，满足所述V2V用户的可靠性需求为：V2V用户在共享NOMA用户子信道引起的干扰将降低V2V用户的通信质量，通过采用误比特率(Bit Error Rate，BER)约束保证V2V用户的通信质量，减轻由干扰引起的信号中断和丢包；

满足所述V2V用户时延需求为：V2V通信承载时延敏感业务，传输车辆行驶和道路交通相关的安全信息，时延需求约束用以避免用户传输过程由于干扰因素引起不必要的丢包或发送延迟；

满足所述NOMA用户的速率需求为：为了控制V2V在用户共享频谱时造成的干扰对NOMA用户的通信链路质量的影响；

NOMA用户及V2V用户的功率需求为：共享同一子信道的NOMA用户的功率和不超过其阈值，与NOMA用户共享同一子信道的V2V用户功率和也不超过其阈值。

3.根据权利要求1所述的基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源调度方法，其特征在于，所述NOMA用户的子信道分配需求为：蜂窝用户使用NOMA技术共享子信道时，为保证通信质量，不得超过最大复用次数M；

所述V2V用户的频谱分配需求为：假设V2V用户至多共享一个NOMA用户子信道；

所述拥塞控制需求为：当数据包到达量超过网络允许接入数据量时，通过控制接入网络的数据量并提高数据传输速率以避免网络拥塞保证队列稳定。

4.根据权利要求1所述的基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源调度方法，其特征在于，所述优化目标为联合优化拥塞控制、子信道调度和功率分配，首先通过控制可接入数据量保证队列稳定性以避免网络拥塞，然后采用一种次优化用户与子信道匹配算法得到子信道调度方案，最后利用连续凸逼近理论将功率分配子问题转化为凸优化问题，并采用拉格朗日对偶方法得到功率分配策略。

5.根据权利要求4所述的基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源调度方法，其特征在于，所述子信道匹配算法为：在每个调度时隙上，首先计算拥塞控制的优化解，并且为每个NOMA用户和V2V用户动态分配合适的子信道和功率，以满足各约束条件，具体步骤为：

1)在每个调度时隙，通过信道模型估计出所有NOMA用户及V2V用户当前时隙的无线信道状态信息，并搜集各NOMA用户队列状态和其他虚拟队列状态信息；

2)通过计算得到拥塞控制的线性优化解，并进一步得到次优化子信道匹配策略；

3)根据初始化的用户资源量以及拉格朗日乘子值计算得到功率分配方案；

4)分别更新下一时隙的NOMA用户的实队列状态及虚拟队列状态；

5)经过数次迭代后，判断是否满足收敛条件，若不满足，则重复上述步骤；否则为系统中所有用户的拥塞控制优化解及子信道匹配策略和功率分配方案。

6.根据权利要求4所述的基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源调度方法，其特征在于，在每个调度时隙上，为每个NOMA用户和V2V用户动态分配合适的功率，以满足各约束条件，具体步骤为：

1)在每个调度时隙，通过信道模型估计出所有NOMA用户及V2V用户当前时隙的无线信道状态信息，并搜集各NOMA用户的队列缓存信息和虚拟队列状态信息；

2)根据连续凸逼近算法进行多次迭代直到满足收敛条件为止，得到功率的优化解以及优化后的相关参数，使非凸问题转化为凸优化问题；

3)将利用凸优化理论得到的功率用以作为拉格朗日方法的初始化功率，将初始功率解及拉格朗日乘子代入求导表达式得到优化后的功率解；

4)经过数次迭代，判断是否满足收敛条件；

5)如果连续凸逼近算法和资源分配算法均满足收敛条件，则将功率分配策略通知给所有用户；

6)按照资源分配策略，所有用户按照缓存队列及虚拟队列更新公式更新队列长度及拉格朗日乘子，等待下一个调度时隙。

7.根据权利要求6所述的基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源调度方法，其特征在于，所述NOMA蜂窝网络中的NOMA用户在每个时隙上的缓存队列更新过程为：Qi(t+1)＝max{Qi(t)-ri(t),0}+Γi(t)

其中，Qi(t+1)表示第i个NOMA用户在下一个时隙开始时的队列长度；Qi(t)表示第i个NOMA用户在当前时隙开始时的队列长度；Γi(t)表示第i个NOMA用户在当前时隙上允许接入的数据量；ri(t)表示第i个蜂窝用户在当前时隙上离开的数据包个数。

8.根据权利要求6所述的基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源调度方法，其特征在于，每个NOMA用户的队列稳定性为：其中， 表示第i个NOMA用户的时间平均长度；T表示第i个NOMA用户排队周期；E表示在整个周期T内，对系统中NOMA用户i的队列长度取平均值。