1.一种两层Femtocell网络中非理想CSI下的最优鲁棒功率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

101、初始化Femtocell用户个数，Femtocell用户的同层干扰功率上界和Femtocell用户的排序因子；

102、将Femtocell用户的排序因子升序排列；

103、计算各个Femtocell用户的拉格朗日容许因子和拉格朗日判定因子；

104、如果最后一个Femtocell用户的拉格朗日容许因子大于它的拉格朗日判定因子，则Femtocell用户的拉格朗日因子等于它的拉格朗日判定因子，根据该拉格朗日因子，给出最优鲁棒功率，结束；否则跳转至步骤105；

105、如果最后一个Femtocell用户对应的拉格朗日容许因子小于或者等于它的拉格朗日判定因子，则将最后一个Femtocell用户的功率设置为零，并转到步骤104，对其他Femtocell用户的拉格朗日容许因子和它的拉格朗日判定因子进行比较，直到最后一个Femtocell用户的拉格朗日容许因子大于它的拉格朗日判定因子条件满足，计算出拉格朗日因子和最优鲁棒功率；

步骤101所述初始化Femtocell用户个数K＝n，其他所有的Femtocell用户j(j＝1,

2,…,n,j≠i)对Femtocell用户i接受端的同层干扰功率上界γ，Femtocell用户i的排序因子Mi：其中， 为Femtocell用户i到其提供服务的Femtocell基站i处的估计信道增益，为Femtocell用户i到宏基站的估计信道增益，εf表示Femtocell用户i到其提供服务的Femtocell基站i处的信道增益估计误差的归一化不确定度，εm表示Femtocell用户i到宏基站的信道增益估计误差的归一化不确定度，σ2为宏蜂窝用户对Femtocell用户接收端的干扰功率与背景噪声之和，n为Femtocell用户的个数；

所述步骤103中对于Femtocell用户i(i＝1,…,K)的拉格朗日容许因子αi的取值为：其中，Mi为Femtocell用户i的排序因子；

对于Femtocell用户i(i＝1,…,K)的拉格朗日判定因子βi的取值为：其中，Mj为Femtocell用户j(j＝1,…,i)的排序因子， 为宏蜂窝用户的最大干扰门限；

所述步骤104具体为：

如果Femtocell用户K的拉格朗日容许因子αK大于它的拉格朗日判定因子βK，那么Femtocell用户的拉格朗日因子λ为：其中，Mi为Femtocell用户i的排序因子， 为宏蜂窝用户的最大干扰门限；

根据拉格朗日因子，那么Femtocell用户i的最优鲁棒功率 为：

其中， 为Femtocell用户i到其提供服务的Femtocell基站i处的估计信道增益，为Femtocell用户i到宏基站的估计信道增益，εf表示Femtocell用户i到其提供服务的Femtocell基站i处的信道增益估计误差的归一化不确定度，εm表示Femtocell用户i到宏基站的信道增益估计误差的归一化不确定度，γ表示其他所有的Femtocell用户j(j＝1,2

2,…,n,j≠i)对Femtocell用户i接受端的同层干扰功率上界，σ为宏蜂窝用户对Femtocell用户接收端的干扰功率与背景噪声之和，n为Femtocell用户的个数，λ为Femtocell用户的拉格朗日因子；

所述步骤105具体为：如果Femtocell用户K的拉格朗日容许因子αK不大于它的拉格朗日判定因子βK，那么，Femtocell用户K的最优鲁棒功率为零，并将K-1赋值给K，返回步骤104，对剩下K个Femtocell用户的拉格朗日因子和最优鲁棒功率进行设置；

所述非理想CSI模型是基于椭球体不确定描述方法建立的，模型如下：

其中， 表示Femtocell用户i到为其提供服务的Femtocell基站i处的估计信道增益，表示Femtocell用户i到宏基站的估计信道增益，Δgi,i和Δgi,m分别相应的信道增益估计误差，εf和εm分别表示Δgi,i和Δgi,m的归一化不确定度，n为Femtocell用户的个数；

根据鲁棒优化和最坏准则机制的思想，在考虑到信道增益估计误差的情况下，以信道增益最坏情况下的最优功率控制作为鲁棒优化问题的依据，原优化问题可写为一个鲁棒优化功率控制问题，表示如下：

2.根据权利要求1所述的两层Femtocell网络中非理想CSI下的最优鲁棒功率控制方法，其特征在于，所述步骤102中将Femtocell用户的排序因子升序排列具体为：Femtocell用户的排序方式为：M1≤M2≤…≤MK，其中，MK为Femtocell用户K的排序因子。