1.一种基于QoE的MIMO‑NOMA系统功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：建立MIMO‑NOMA系统下的网页浏览业务MOS模型，从中获取从用户速率到MOS函数的映射关系，即MOS模型将客观指标映射为用户对网页浏览的主观感知质量，单个用户UEb,t对网页浏览的主观感知质量表示为：其中， 为用户UEb,t对网页浏览的主观感知质量；C1、C2表示网页浏览业务的仿真参数；Rb,t为用户UEb,t的吞吐量； 为一个常数，表示为 W为信道带宽；FSb,t为用户UEb,t浏览网页的大小；

基于斯塔克尔伯格博弈思想，将基站作为功率资源的拥有者，设置为博弈中的卖方，用户作为资源的竞争者，设置为博弈中的买方；

以最大化MOS值作为优化目标，建立用户端的最大MOS效用函数，包括：约束条件C1:

约束条件C2:

约束条件C3:

约束条件C4:

约束条件C5:

其中，Ub,t为单个用户UEb,t的MOS效用函数；C1、C2表示网页浏览业务的仿真参数；W为信道带宽；pb,t表示基站分配给第b簇中的第t个用户的功率；hb,t为第b簇中的第t个用户的有2

效信道增益； 为检测矩阵的共轭转置；δ为加性高斯白噪声；Rb,t为用户UEb,t的吞吐量；

为一个常数，表示为 FSb,t为用户UEb,t浏览网页的大小；λb,t为卖方基站对单个买方用户UEb,t所出售的单位功率价格；T为每个簇内用户的数量；ptot为基站可发射的总功率；B为基站天线的数量，每根天线为一个簇；ROMA为正交多址系统下的吞吐量；G为系统中总用户的数量；MOSmin为用户最小MOS值的限制；

设置单位功率成本，建立基站端的最大化效用函数，包括：

其中， 为基站对单个用户UEb,t的效用函数；λb,t为卖方基站对单个买方用户UEb,t所出售的单位功率价格；cb,t表示基站向用户UEb,t设置的单位功率成本；pb,t表示基站分配给第b簇中的第t个用户的功率；

用KKT条件求解出用户所分配的最优功率表达式和最优单位功率价格；

更新拉格朗日乘数进行迭代，直到用户与基站达到斯塔克伯格均衡；

根据最后收敛的功率值计算用户的MOS值，完成功率分配。

2.根据权利要求1所述的一种基于QoE的MIMO‑NOMA系统功率分配方法，其特征在于，用KKT条件求解出用户所分配的最优功率表达式和最优单位功率价格包括：将用户端的最大MOS效用函数转化为凸优化问题，并采用拉格朗日乘数法求解；

利用KKT条件，得到买方用户所分配的最优功率

将最优发射功率表达式代入基站效用函数中，然后对单位功率价格求导，令其等于0，求解可得到卖方最优价格。

3.根据权利要求2所述的一种基于QoE的MIMO‑NOMA系统功率分配方法，其特征在于，将用户端的最大MOS效用函数转化为凸优化问题，并采用拉格朗日乘数法求解包括：其中，Lb,t(pb,t,αb,t,βb,t,ηb,t,ωb,t)为用户端MOS效用函数的拉格朗日函数，pb,t表示基站分配给第b簇中的第t个用户的功率，αb,t为约束条件C2下的拉格朗日乘数，βb,t为约束条件C3下的拉格朗日乘数，ηb,t为约束条件C4下的拉格朗日乘数，ωb,t为约束条件C5下的拉格朗日乘数； 为用户UEb,t对网页浏览的主观感知质量；λb,t为卖方基站对单个买方用户UEb,t所出售的单位功率价格；pb,t为基站分配给第b簇中的第t个用户的功率；ptot为基站可发射的总功率；B为基站天线的数量；T为每个簇内用户的数量；G为系统中总用户的数量；

2

δ为加性高斯白噪声；hb,t为第b簇中第t个用户的有效信道增益； 为检测矩阵的共轭转置；MOSmin为用户最小MOS值的限制。

4.根据权利要求3所述的一种基于QoE的MIMO‑NOMA系统功率分配方法，其特征在于，买方用户所分配的最优功率 表示为：其中，C1为网页浏览业务的仿真参数；W为信道带宽；Rb,t为用户UEb,t的吞吐量。

5.根据权利要求4所述的一种基于QoE的MIMO‑NOMA系统功率分配方法，其特征在于，卖方最优价格表示为：

6.根据权利要求1所述的一种基于QoE的MIMO‑NOMA系统功率分配方法，其特征在于，更新拉格朗日乘数进行迭代，直到用户与基站达到斯塔克伯格均衡包括以下步骤：系统初始化，初始化时系统已经将用户分为B簇，簇间平均分配功率，每簇里用户能够进行分配的总功率为ptot/B；

基站初始报给用户的单位功率价格为成本价cb,t，用户初始所购买的功率量pb,t从0开始迭代；

计算出最优单位功率价格 再把 带入最优功率表达式，求得最优功率每次迭代以固定的步长更新拉格朗日乘数，再进行下次最优价格和功率计算，当价格和功率均收敛，计算出每个用户的MOS值。