1.一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，其特征在于，包括步骤：S1：基于认知容量收集网络建立频谱共享的机会容量模型；

S2：基于所述机会容量模型建立所述认知容量收集网络中网络切片的频谱共享模型；

S3：基于贪婪算法对所述频谱共享模型进行求解，得到授权信道的分配方案和频谱共享的分配方案。

2.如权利要求1所述的一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，其特征在于：所述认知容量收集网络包括多个基站、多个认知路由器；多个所述基站用于接入网和核心网的接入；多个所述认知路由器组成Mesh网络以辅助多个所述基站进行数据传输，以及采用多跳传输的方式中继IoT终端的数据，每个所述认知路由器接入授权频段或机会接入非授权频段，所述Mesh网络采用网络切片的方式满足不同业务对象差异化服务的需求。

3.如权利要求2所述的一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，其特征在于：在所述机会容量模型中，单个信道的机会容量cop＝qop·c，qop为该信道的机会可用概率，c为信道容量。

4.如权利要求3所述的一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，其特征在于：

其中，fy(y)为授权占用持续时间yi(i＝1,2,...,N,N为授权占用时间数)的概率密度函数，E[fy(y)]为fy(y)的期望， 为频谱共享的机会可用持续时间空洞ts(s＝1,2,...,S,S为机会可用时间空洞数)的概率密度函数， 为 的期望。

5.如权利要求4所述的一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，其特征在于：

其中，λy为授权占用服从指数分布时指数分布的参数，λ为授权占用到达速率，z为一个求和变量。

6.如权利要求5所述的一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，其特征在于，所述频谱共享模型为：

k

其中，M为第k个切片的业务集合；K为切片集合； 为分配给第k个切片中的第m个业务在i‑j链路上的速率，业务的最终发收节点是i和j； 为第k个切片中的第m个业务是否能够接入； 为第k个切片中的第m个业务的收益；tp为第p个无冲突节点集所占用的时间比k

例，P为无冲突节点集的个数；q (m)为第k个切片中的第m个业务的速率需求； 为第k个切片上第n个授权信道i‑j上的容量； 为第k个切片上第n个非授权信道i‑j上的频谱共享机会容量；Nl为授权信道集合，其中授权信道的个数为NL；Ns为非授权信道即频谱共享信道集合，其中频谱共享信道的个数为NS；Ts为序号为s的无冲突节点集； 为第k个切片中时延敏感业务的合集； 为第k个切片中时延容忍业务的合集；Uk,m为第k个切片中的第m个业务传输所经过的节点集合。

7.如权利要求6所述的一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，其特征在于：

其中， 为平均信干噪比，Pb为最大可容忍误码率，B为信道带宽。

8.如权利要求7所述的一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，其特征在于：

其中，qop即为i‑j链路的机会可用概率。

9.如权利要求8所述的一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括步骤：k

S31：设tp平均分配，则 将所有业务M 和授权信道传输速率带入贪婪算法求得授权信道的分配方案；

S32：将时延容忍业务 中剩余的业务和频谱共享传输速率 带入贪婪算法求得频谱共享的分配方案。