1.认知SWIPT中基于DTPS协议的多中继时隙与功率联合优化方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、场景假设与建模；

步骤2、最佳中继节点选择策略；

步骤3、最佳SWIPT中继节点的功率分割因子与时隙分配因子的优化。

2.如权利要求1所述的认知SWIPT中基于DTPS协议的多中继时隙与功率联合优化方法，其特征在于步骤1所述的场景假设与建模，具体实现如下：为了不失一般性，在具体描述设计策略之前，做出如下假设：(1)假设整个通信时隙归一化为1，第一个时隙为t1，第一个时隙为t2且t1+t2＝1；

(2)合法节点能够获得所有信道状态信息，系统中所有信道均服从瑞利平坦衰落；

(3)在SWIPT网络中，主用户发送节点和主用户接收节点不能直接进行通信，需要通过中继节点转发；

第一时隙，主用户发送节点PT以功率PS广播单位功率的信号xS；N个认知SWIPT中继节点Ri都能收到信号xS，其中i＝1,2,…,N；认知SWIPT网络根据最佳中继节点选择策略从N个中继节点中选取最佳中继节点Rop，最佳中继节点Rop在第一时隙接收到的信号为：其中， 为主用户发送节点PT到最佳中继节点Rop的信道系数，nR是均值为0、方差为的高斯白噪声；

最佳中继节点Rop接收机以功率分割因子ρ将接收到的信号分为两个部分：一部分用于信息解码，另一部分用于能量收集；

最佳中继节点Rop用于能量收集的信号为：最佳中继节点Rop收集到的能量为：其中η表示能量转化效率，并满足0≤η≤1，且0≤ρ≤1；因此最佳中继节点Rop的发射功率为：

最佳中继节点Rop用于信息解码的信号为：因此，最佳中继节点的接收信噪比为：同时，认知接收节点SR接收到的信号为：其中，hSC为主用户发送节点PT到认知接收节点SR的信道系数，nC是均值为0、方差为的高斯白噪声；

第二时隙，最佳中继节点Rop使用第一阶段收集到的能量，根据功率分配因子β将收集的能量分为两个部分；一部分用于向主用户接收节点PR发送主信息，另一部分用于向认知接收节点SR发送认知信息，即 它以解码转发协议转发认知SWIPT网络数据；

在第二时隙，最佳中继节点广播的信号为：PR接收到的信号为：

其中， 为最佳中继节点到主用户接收节点PR的信道系数，nD为均值为0、方差为的高斯白噪声；

因此，主用户接收节点PR的接收信噪比为：同时，认知接收节点SR接收到的信号为：其中， 为最佳中继节点到认知接收节点SR的信道系数，nCR为均值为0、方差为 的高斯白噪声；

由于SR在第一个时隙收到了的信号xS，因此从 中消去xS，得到：因此，认知接收节点SR的接收信噪比为：综上，各节点的可达速率为：γD＝(1‑t1)log2(1+SNRD) (15)γC＝(1‑t1)log2(1+SNRC) (16)其中γR表示最佳中继节点Rop可达速率，γD表示主用户接收节点PR可达速率，γC表示认知接收节点SR可达速率；

定义主网络可达速率为：

RS＝min(γD,γR) (17)定义认知SWIPT网络的整体可达速率为：R＝min(RS,γC) (18)定义系统能效ηEE表示如下：其中PC为系统电路功耗；

最大化认知SWIPT网络的整体可达速率，即：其中η0表示系统所要求的最低能效。

3.如权利要求2所述的认知SWIPT中基于DTPS协议的多中继时隙与功率联合优化方法，其特征在于步骤2所述的最佳中继节点选择策略，具体实现如下：根据主用户发送节点PT和认知SWIPT中继节点之间的信道状态信息 认知SWIPT中继节点和主用户接收节点PR之间的信道状态信息 认知SWIPT中继节点和认知接收节点SR之间的信道状态信息 其中i＝1,2,…,N；为了保障系统能效，相当于最大化认知SWIPT网络的整体可达速率，因此根据以下准则选取最佳中继节点：

4.如权利要求3所述的认知SWIPT中基于DTPS协议的多中继时隙与功率联合优化方法，其特征在于步骤3所述的最佳SWIPT中继节点的功率分割因子与时隙分配因子的优化，具体实现如下：

最佳SWIPT中继节点使用DF协议转发信号；由以上可知，γR随着t1的增大而增大，随着ρ的增大而减小；γD随着t1的增大先增后减，随着ρ的增大而增大，随着β的增大而增大；γC随着t1的增大先增后减，随着ρ的增大而减小，随着β的增大而减小；因此，认知SWIPT网络的整体可达速率表示为：

其中，

最终，R表示为β的一个函数，利用梯度爬坡法寻找最优解；求解方法如下：(1)初始化：随机给定一个初始值β0，容限δ＝0.001，步长v＝0.01；

(2)计算关于β的梯度，如果梯度大于容限同时能量效率大于所要求的最低能效，执行以下循环：

(a)更新

(b)重现计算梯度；

(3)循环结束，此时的 就是最优变量。