1.一种IRS辅助的NOMA无人机网络的安全速率最大化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)、建立一个智能反射面辅助的NOMA无人机网络的安全速率最大化模型；

步骤2)、初始化无人机位置、NOMA解码顺序、IRS反射矩阵、无人机发射功率和安全速率判决门限；

步骤3)、利用给定的IRS反射矩阵和无人机发射功率，求解出无人机位置和NOMA解码顺序，并将其更新；

步骤4)、利用给定的无人机发射功率、无人机位置和NOMA解码顺序，求解出IRS反射矩阵，并将其更新；

步骤5)、利用给定的无人机位置、NOMA解码顺序和IRS反射矩阵，求解出无人机发射功率，并将其更新；

步骤6)、安全速率更新收敛的判断，计算更新的安全速率值，如果更新的安全速率与上一次的安全速率之差的绝对值不大于安全速率判决门限，则判断安全速率收敛，给出最大的安全速率值，方法结束；如果更新的安全速率与上一次的安全速率之差的绝对值大于安全速率判决门限，则将新计算出的安全速率值保存为此时的安全速率值，并转到步骤2)中更新系统参数，直到安全速率满足收敛条件，给出最大的安全速率；

所述步骤1)建立一个智能反射面辅助的NOMA无人机网络的安全速率最大化模型为：C1e:α

其中，R

2.根据权利要求1所述的一种IRS辅助的NOMA无人机网络的安全速率最大化方法，其特征在于，所述步骤2)中，初始化无人机位置为q＝(x,y,H)、NOMA解码顺序为A、IRS反射矩阵为Θ、无人机发射功率为P、安全速率判决门限为ζ，其中x、y、H分别表示无人机的横坐标、纵坐标、飞行高度。

3.根据权利要求2所述的一种IRS辅助的NOMA无人机网络的安全速率最大化方法，其特征在于，所述步骤3)中，利用给定的IRS反射矩阵和无人机发射功率，求解出无人机位置和NOMA解码顺序，并将其更新，具体包括：固定Θ和P，联合优化q和A，子问题一P2为：C2g:α

C2h:0≤α

其中，χ＝{η

其中

4.根据权利要求3所述的一种IRS辅助的NOMA无人机网络的安全速率最大化方法，其特征在于，子问题P2是非凸优化问题，需要将目标函数和约束进行变换，将子问题一P2等价为P3：其中，

5.根据权利要求4所述的一种IRS辅助的NOMA无人机网络的安全速率最大化方法，其特征在于，所述步骤4)中固定q、A和P，优化Θ，子问题二P4为：s.t.C4a:[V]

C4c:rank(V)＝1

其中，

s.t.[V]

其中，

6.根据权利要求5所述的一种IRS辅助的NOMA无人机网络的安全速率最大化方法，其特征在于，所述步骤5)具体为：固定Θ、q和A，优化P，子问题三P6为：问题P6的目标函数是通过P1的目标函数展开得到的，其中,其中，

7.根据权利要求6所述的一种IRS辅助的NOMA无人机网络的安全速率最大化方法，其特征在于，所述步骤6)中，比较