1.优化的MBSFN区域动态信道分配方法，其特征在于，包括：

101、根据MBSFN网络拓扑结构确定MBSFN区域数及MBSFN区域的位置关系；

102、确定每个MBSFN区域所需要的信道数，进而根据每个MBSFN区域需要的信道数确定系统所需信道数的范围；

103、根据MBSFN区域的位置关系确定能量函数需满足的信道约束条件和信道需求限制项；所述信道约束条件包括同区域限制项、邻区域限制项、相交区域限制项和非相邻区域限制项；

104、获取MBSFN区域信道分配矩阵；

105、根据MBSFN区域信道约束条件、信道需求限制项和MBSFN区域信道分配矩阵计算能量函数值；

106、判断能量函数值是否达到稳态，若是，执行步骤107；反之，则继续执行步骤104，进入下次迭代；

107、输出MBSFN区域信道分配矩阵以及系统所需信道数；

所述获取MBSFN区域信道分配矩阵为根据动力矩阵的元素值、噪声调节矩阵的元素值获取MBSFN区域信道分配矩阵的元素值：其中，Up,m(t)和Vp,m(t)分别是神经元p,m在第t次迭代时的动力矩阵U的元素值和MBSFN区域信道分配矩阵V的元素值，ε是神经元激活函数的步长，np,m(t)是均匀分布在[-Am,Am]间的神经元p,m的噪声调节矩阵N的元素值，Am是噪声幅度。

2.根据权利要求1所述的优化的MBSFN区域动态信道分配方法，其特征在于，所述判断是否达到稳态的方式为若连续Nx次 则达到稳态，ΔE＝|Et+1-Et|，Et+1和Et分别是第t+1次和第t次的能量函数值； 为神经元规模量度值。

3.根据权利要求1所述的优化的MBSFN区域动态信道分配方法，其特征在于，在步骤106能量函数值未达到稳态而继续执行步骤104前，判断是否达到最大迭代次数，如果是，则中止迭代，否则继续执行步骤104。

4.根据权利要求1所述的优化的MBSFN区域动态信道分配方法，其特征在于，在所述获取MBSFN区域信道分配矩阵之前，先对动力矩阵的元素值、噪声调节矩阵的元素值进行更新。

5.根据权利要求4所述的优化的MBSFN区域动态信道分配方法，其特征在于，所述动力矩阵通过以下方式更新：其中，Up,m(t)和Vp,m(t)分别是神经元p,m在第t次迭代时的动力矩阵U和MBSFN区域信道分配矩阵V中的元素，其取值即为矩阵U、V中第p行m列的值，λ是神经元衰落因子，α是缩放参数，I0是正参数，wpm,qn表示神经元q,n和神经元p,m之间的关联权值，表示其他神经元q,n的输出值对当前神经元p,m输入值的影响，Ipm是调节其他神经元q,n反馈到当前神经元p,m的参数；zp,m(t)是神经元p,m的自反馈权值，0≤β1≤1是自反馈衰减因子，np,m(t)是均匀分布在[-Am,Am]间的神经元p,m的噪声调节矩阵，Am是噪声幅度；δ为噪声调节因子，δi∈[1,3]为噪声增量因子，δr∈[0,1]为噪声降低因子；p≤P,q≤P表示任意两个MBSFN区域标记，P为MBSFN区域总数；C为系统所需信道数。

6.根据权利要求5所述的优化的MBSFN区域动态信道分配方法，其特征在于：根据动力矩阵的动态变化更新噪声调节矩阵：其中，Up,m(t+1)、Up,m(t)表示t+1次的动力矩阵和t次的动力矩阵的元素之值。

7.根据权利要求1-6任一所述的优化的MBSFN区域动态信道分配方法，其特征在于：所述根据MBSFN区域信道约束条件、信道需求限制项和MBSFN区域信道分配矩阵计算能量函数值，采用以下方式：其中：

Be,Ce,De,Ee和Fe分别是持续性能参数；Vp,m(t)、Vp,n(t)、Vq,n(t)、Vqm(t)是MBSFN区域信道分配矩阵V的元素，取值为0或1；

fCAC(m,n)是同区域限制项，

fAAC(m,n)是邻区域限制项，

fOAC(m,n)是相交区域限制项，

fNAC(p,q)是非相邻区域限制项，

Ec是信道需求限制项，

p≤P,q≤P表示任意两个MBSFN区域标记，P为MBSFN区域总数；q∈adja,q≠p表示q属于p的相邻区域；q∈over,q≠p表示p和q属于相交区域；m≤Cmax,n≤Cmax表示任意两组信道标号，Cmax为系统所需信道数C的最大值；L为信道间隔第一阀值，表示分到同一MBSFN区域的信道间隔；S为信道间隔第二阀值，表示分到相邻MBSFN区域的信道间隔；Rp为每个MBSFN区域需要的信道数；Dreuse代表预定义的MBSFN区域复用距离，d代表蜂窝小区半径，二者需满足条件Dreuse≥3d。