1.基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：

获得蜂窝小区内所有D2D用户在当天之前历史预设天数中每天的复用模式使用次数和通话时长；

根据每个D2D用户的复用模式使用次数和通话时长的分布特征得到预测日平均通话时长，获得所述预测日平均通话时长内D2D用户的移动轨迹预测函数，通过所述移动轨迹预测函数预测每个时刻D2D用户的移动轨迹，根据所述移动轨迹得到每个时刻D2D用户与蜂窝用户的空间距离，根据所述空间距离的变化特征和D2D用户的移动轨迹得到D2D用户与每个蜂窝用户的动态影响因子；

获取预测日平均通话时长内每个蜂窝用户和D2D用户的预设通话参数，根据预测日平均通话时长内D2D用户与每个蜂窝用户的动态距离和预设通话参数，得到在D2D通信干扰下每个蜂窝用户的平均吞吐量和D2D用户的平均吞吐量；

根据所述动态影响因子、所述蜂窝用户的平均吞吐量和所述D2D用户的平均吞吐量，得到D2D用户对每个蜂窝用户的动态干扰参数，根据所述动态干扰参数选取D2D用户的最佳复用对象，根据所述最佳复用对象进行下行链路的复用完成蜂窝网络资源分配；

所述预测日平均通话时长的获取方法包括：

根据每个D2D用户的复用模式使用次数和通话时长计算所述历史预设天数中每天的D2D用户平均通话时长，将前一天的所述平均通话时长记为第一预测参数，对所述历史预设天数中前一天之前每一天的平均通话时长赋予不同的权值，距离当天的时间越长对应的权值越小，且权值之和为1，将前一天之前每一天赋予权值之后的平均通话时长的累加值的均值作为第二预测参数，将第一预测参数与第二预测参数的均值记为预测日平均通话时长；

所述动态影响因子的获取方法包括：

根据所述移动轨迹计算所述预测日平均通话时长内每个时刻D2D用户与所述蜂窝用户对应的空间距离；

计算目标时刻与前一时刻对应空间距离的差值；当所述差值小于0时，将所述目标时刻的动态影响参数设置为‑1；当所述差值大于0时，将所述目标时刻的动态影响参数设置为1；

当所述差值等于0时，将所述目标时刻的动态影响参数设置为0；

根据所述移动轨迹计算D2D用户目标时刻的空间位置与前一时刻的空间位置之间的空间距离，并记为目标时刻的移动变化距离，将目标时刻对应的所述移动变化距离和所述动态影响参数的乘积记为瞬时影响因子；

改变目标时刻得到所述预测日平均通话时长内除了第一时刻外其他时刻的瞬时影响因子，将所述预测日平均通话时长内除了第一时刻外其他时刻的瞬时影响因子的累加和记为动态影响因子；

所述预设通话参数包括：

D2D用户与所述蜂窝用户的信道增益，D2D用户的接受功率，基站与对应的所述蜂窝用户之间的信道增益，所述蜂窝用户的接受功率以及所述蜂窝用户的待分配信道带宽；

所述蜂窝用户的平均吞吐量的获取方法包括：

将所述基站与对应的所述蜂窝用户之间的信道增益记为蜂窝信道增益，将所述D2D用户与所述蜂窝用户的信道增益记为复用信道增益，将所述蜂窝信道增益与所述蜂窝用户的接受功率的乘积记为蜂窝信道功率，将所述复用信道增益与所述D2D用户的接受功率的乘积记为复用信道功率；

将预设路径衰减系数作为目标时刻所述空间距离的指数得到指数函数值，计算目标时刻对应的所述指数函数值与蜂窝信道功率的乘积，获得第一乘积；计算目标时刻对应的所述复用信道功率和高斯白噪声的和值，获得第一和值；将所述第一乘积与所述第一和值的比值记为目标时刻的第一信道占有量，将所述第一信道占有量与1的和值作为以2为底的对数函数的真数，将目标时刻对应的对数函数值作为第一瞬时占有量，改变目标时刻得到所述预测日平均通话时长内所有时刻的第一瞬时占有量，计算所述预测日平均通话时长内所有时刻的第一瞬时占有量的均值并记为第一占有量均值，将所述第一占有量均值与所述蜂窝用户的待分配信道带宽的乘积作为所述蜂窝用户的平均吞吐量；

所述D2D用户的平均吞吐量包括：

计算目标时刻对应的所述指数函数值与所述复用信道功率的乘积，获得第二乘积；计算目标时刻对应的所述蜂窝信道功率和高斯白噪声的和值，获得第二和值；将所述第二乘积与所述第二和值的比值记为目标时刻的第二信道占有量，将所述第二信道占有量与1的和值作为以2为底的对数函数的真数，将目标时刻对应的对数函数值作为瞬时占有量，改变目标时刻得到所述预测日平均通话时长内所有时刻的第二瞬时占有量，计算所述预测日平均通话时长内所有时刻的第二瞬时占有量的均值并记为第二占有量均值，将所述第二占有量均值与所述蜂窝用户的待分配信道带宽的乘积作为所述D2D用户的平均吞吐量。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于，所述根据每个D2D用户的复用模式使用次数和通话时长计算所述历史预设天数中每天的D2D用户平均通话时长包括：获取所有D2D用户第k天的复用模式使用次数和通话时长，根据所述复用模式使用次数和所述通话时长计算第k天所有D2D用户通话时长的总时间，将第k天所有D2D用户通话时长的总时间与D2D用户数量的比值记为所有D2D用户第k天的平均通话时长，根据D2D用户第k天的平均通话时长的获取方法获得所述历史预设天数中每天的D2D用户平均通话时长。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于，所述动态干扰参数的获取方法包括：将预测日平均通话时长对应的所述蜂窝用户的平均吞吐量和所述D2D用户的平均吞吐量的和值进行负相关映射得到负相关映射值，将所述负相关映射值与所述动态影响因子的乘积记为动态干扰参数。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的蜂窝网络资源分配方法，其特征在于，所述根据所述动态干扰参数选取D2D用户的最佳复用对象包括：统计D2D用户与所有蜂窝用户的动态干扰参数，将最大动态干扰参数对应的蜂窝用户作为D2D用户的最佳复用对象。