1.基于改进蚁群的D2D路由选择方法，其特征是，包括：构建D2D内容分发网络，确定该网络的路由节点，确定源路由节点集合和目的路由节点集合；

基于D2D内容分发网络，构建干扰感知模型；

基于D2D内容分发网络，构建基于熵值法的QoS保证函数；

基于干扰感知模型和基于熵值法的QoS保证函数，利用改进的蚁群路由算法，构建基于干扰的QoS保证D2D蚁群路由模型；

基于干扰的QoS保证D2D蚁群路由模型，实现通信过程中路由的选择。

2.如权利要求1所述的方法，其特征是，基于D2D内容分发网络，构建干扰感知模型的具体步骤包括：首先，对链路干扰约束如下：

其中，路由节点i和基站之间的距离由Di表示，Pi为第i个路由节点的发射功率，ρth为在BS的信号干扰比SNR，ρth为设定信噪比阈值；η是路径损耗指数；P0表示通信用户初始功率；

d0表示通信用户初始距离；

然后，根据多径信号衰落公式 得到收到信号的功率；其中，A是恒功率增益，G0表示收到信号功率；

同时，由香农公式得到关于路由节点i和路由节点j之间的干扰感知模型：其中，路由节点i到路由节点j的最大持续传输速率为Ri，j，B为信道带宽；di,j表示路由节点i到路由节点j的距离；N0表示噪声功率， 表示距离， 表示衰弱系数， 表示衰减程度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征是，基于D2D内容分发网络，构建基于熵值法的QoS保证函数的具体步骤包括：在D2D内容分发网络中，由P(i，j)表示源路由节点到目的路由节点的一条路径，其中i，j∈D；

设T为路由时延，L为丢包率，C为链路成本，则整个路由的QoS定义为：其中，n为路由节点数量，e为路由链路，P(i，j)为路由节点i到路由节点j的一条路径；D(n)表示路由节点转发时延，D(e)表示节点传输时延，C(n)表示路由节点转发成本，C(e)表示节点传输成本，L(n)表示丢包率，T[P(i,j)]表示两节点时延函数，L[P(i,j)]表示两节点丢包率函数，C[P(i,j)]表示两节点成本函数；

同时，对时延、丢包率和链路成本进行如下约束：

其中，T0为时延的阈值，L0为丢包率的阈值，C0为链路成本的阈值；

为了让优化路由更能符合QoS要求，故将阈值约束形式转换成函数形式，具体转换如下式：其中，ft表示时延函数，fl表示丢包率函数，fc表示成本函数；

同时，将QoS保证函数f[T]定义为：

f(T)＝αft+βfl+γfc             (4)其中，T为正实系数，α为ft的加权系数，β为fl的加权系数，γ为fc的加权系数；该QoS保证函数反映所选路由节点的QoS保证性能，f[T]值越大表示QoS保证性能越好。

4.如权利要求3所述的方法，其特征是，QoS保证函数使用熵值法进行权重确定的具体步骤如下：S31：权重参数α、β和γ分别以0.05为步长根据用户对信息要求开始取值，其中α∈[0，

1]，β∈[0，1]，γ∈[0，1]；

S32：利用求和函数分别计算时延、丢包率和链路成本参数所占概率：其中，pi，α为时延参数所占概率，pi，β为丢包率参数所占概率，pi，γ为链路成本参数所占概率；αi为时延参数，βi为丢包率参数，γi为成本参数，n为用户数；

S33：计算每个参数的熵值ei: 其中pi代表相应参数的概率；

S34：计算每个参数的差异系数，同时分别更新权重系数：gi＝1-ei

α′＝gα，i

β′＝gβ，i

γ′＝gγ，i

其中，gi为每个参数的差异系数，α′、β′和γ′为各参数更新完后的权重系数；

gα,i表示时延差异系数，gβ,i表示丢包率差异系数，gγ,i表示成本差异系数；

根据步骤S31-S34，该路由的QoS保证函数根据用户需求而改变：如果用户对信息传输的实时性要求高，则提高时延参数的步数，进而增大α权重；

如果用户对信息传输的准确性要求高，则提高丢包率参数的步数，进而增大β权重；

如果用户对信息传输的成本要求高，则提高成本参数的步数，进而增大γ权重；

从而，该QoS保证函数在确定权重后，更好地结合用户对内容要求，在满足QoS要求下寻到最优路径。

5.如权利要求1所述的方法，其特征是，基于干扰感知模型和基于熵值法的QoS保证函数，利用改进的蚁群路由算法，构建基于干扰的QoS保证D2D蚁群路由模型的具体步骤包括：S41：将D2D路由问题映射到蚁群算法上，初始化蚁群参数；

S42：在源路由节点放置蚁群，设置QoS和功率阈值；

S43：随机选取一只蚂蚁，按照概率选择下一跳路由节点；

S44：更新禁忌表和路由节点相关信息；

S45：判断是否所有蚂蚁都经历过一次遍历，如果是，则本地信息素更新并记录最优路径，进入步骤S46；如果否，就迭代次数加1，返回步骤S43；

S46：全局信息素更新，判断是否满足结束条件，如果是，则输出最优路径；如果否就迭代次数加1，返回步骤S43。

6.如权利要求5所述的方法，其特征是，所述S41的具体步骤包括：表示时间t内蚂蚁k从路由节点i到路由节点j的信息转移概率；

ψij(t)表示时间t内蚂蚁在路由节点j和路由节点i之间路径上所积累的信息素浓度；

εij(t)表示算法启发因子，εij(t)是时间t蚂蚁由路由节点i到路由节点j的启发程度的表现；

所述S43的具体步骤包括：

将干扰感知模型中的QoS保证函数考虑在转移概率模型中，则蚂蚁从当前路由节点i移动到另一个路由节点j的概率为：其中， 表示时间t内蚂蚁k从路由节点i到路由节点j的信息转移概率；ψij(t)表示蚂蚁在节点j和节点i之间路径上所积累的信息素浓度；εij(t)表示算法启发因子，是蚂蚁由路由节点j到路由节点i的启发程度的表现； 表示中断概率，反应了节点j到节点i的可靠性；fij(t)表示QoS保证函数，反应了节点j到节点i的QoS性能；每个函数的幂项为各参数的重要程度，控制各参数的影响，并且εij(t)由欧氏距离定义如下式：allowedk为允许通信的用户集合。

7.如权利要求5所述的方法，其特征是，所述S45的本地信息素更新并记录得到路径的具体步骤包括：为了加快初始阶段收敛速度，避免局部收敛快，将信息素影响因素定义为：θ(k)＝τ(1+e-ok)，0≤k≤K

其中，τ、o均是限制因子，τ，o∈(0，1]；k为搜寻时间，K为搜寻总时间，搜寻时间k越大，θ(k)越小，信息素的比例随着搜索次数的增加而降低；

接着定义本地信息素ψi，j(t)将在每个搜索期结束后将进行更新：ψij(t+1)＝(1-k)×ψij(t)+Δψij(t)κ∈(0，1)是信息素的挥发系数，1-κ是信息素的残留因子，κ的数值的幅度对应着相应路径上信息素挥发速度，并成正反馈关系；Δψij(t)是路由节点i和路由节点j路径上信息素增量，是移动在这路径上所有蚂蚁释放信息素的增量总和；

进行更新，同时为了降低节点能耗，结合跳数和路由节点能量将本地信息素增量Δψij(t)定义为：其中，hopcount表示在D2D通信网络中蚂蚁从源节点到目的节点的跳数；如果蚂蚁k从节点i沿某一路径移动到节点j，那么该蚂蚁的信息素增量表示为：其中，hopmax表示在D2D通信网络中蚂蚁允许的最大跳数；Eaver表示蚂蚁k访问路由节点的平均能量； 是最优路径选择的适应度函数，每个路径的适应度值为：适应度值越大，路径越优，将适应度值最大的路径视为最优路径，然后更新最优路径的本地信息素浓度；

所述S46中，全局信息素更新的步骤包括：

在每次蚁群算法迭代后，在当前时刻为止的最优路由路径上进行更新信息素；所述S46中，在蚁群进行全局信息素更新过程中，每次蚁群算法迭代后只有最优路径许更新信息素，并且除了更新信息素之外，还更新路由节点的路由表信息、蚂蚁k的禁忌列表和各路由节点的剩余能量。

8.基于改进蚁群的D2D路由选择系统，其特征是，包括：D2D内容分发网络构建模块，其被配置为：构建D2D内容分发网络，确定该网络的路由节点，确定源路由节点集合和目的路由节点集合；

干扰感知模型构建模块，其被配置为：基于D2D内容分发网络，构建干扰感知模型；

基于熵值法的QoS保证函数构建模块，其被配置为：基于D2D内容分发网络，构建基于熵值法的QoS保证函数；

基于干扰的QoS保证D2D蚁群路由模型构建模块，其被配置为：基于干扰感知模型和基于熵值法的QoS保证函数，利用改进的蚁群路由算法，构建基于干扰的QoS保证D2D蚁群路由模型；

路由选择模块，其被配置为：基于干扰的QoS保证D2D蚁群路由模型，实现各个路由节点在通信过程中路由的选择。

9.一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项方法所述的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征是，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项方法所述的步骤。