1.一种用于认知无线网络的切片资源分配方法，其特征在于，包括：基于增强型移动宽带切片和超高可靠超低时延通信切片，建立认知无线网络切片资源分配模型；基于Actor-Critic深度强化学习算法对所述认知无线网络切片资源分配模型进行深度强化学习，得到切片资源分配最优解；其中，所述Actor-Critic深度强化学习算法包括定义用户状态和当前时刻到下一时刻的动作，并由所述用户状态和所述动作构建系统奖励函数；其中，所述基于增强型移动宽带切片和超高可靠超低时延通信切片，建立认知无线网络切片资源分配模型，具体包括：定义增强型移动宽带的主用户吞吐量和超高可靠超低时延通信的主用户中断概率；基于所述主用户吞吐量和所述主用户中断概率，以系统吞吐量最大为目标，定义系统优化目标和系统约束条件，构建所述认知无线网络切片资源分配模型。
2.根据权利要求1所述的用于认知无线网络的切片资源分配方法，其特征在于，所述基于Actor-Critic深度强化学习算法对所述认知无线网络切片资源分配模型进行深度强化学习，得到切片资源分配最优解；其中，所述Actor-Critic深度强化学习算法包括定义用户状态和当前时刻到下一时刻的动作，并由所述用户状态和所述动作构建系统奖励函数，之前还包括：获取全连接神经网络模型构建Actor-Critic深度强化学习算法网络。
3.根据权利要求1所述的用于认知无线网络的切片资源分配方法，其特征在于，所述定义增强型移动宽带的主用户吞吐量和超高可靠超低时延通信的主用户中断概率，进一步包括：所述主用户吞吐量由任一增强型移动宽带主用户带宽和任一增强型移动宽带主用户在任一信道上的信干噪比获得，其中所述信干噪比由任一增强型移动宽带主用户发射器到主用户接收器的信道增益、任一增强型移动宽带主用户发射器到次用户接收器的信道增益、任一增强型移动宽带主用户发射器在任一信道上的发射功率和任一增强型移动宽带次用户发射器在任一信道上的发射功率获得；所述主用户中断概率由任一超高可靠超低时延通信用户的延迟时间、任一超高可靠超低时延通信用户的最大延迟时间和最大数据到达率获得。
4.根据权利要求1所述的用于认知无线网络的切片资源分配方法，其特征在于，所述基于所述主用户吞吐量和所述主用户中断概率，以系统吞吐量最大为目标，定义系统优化目标和系统约束条件，构建所述认知无线网络切片资源分配模型，具体包括：以系统中所有次用户的吞吐量之和最大为所述系统优化目标；定义任一增强型移动宽带用户速率不低于第一预设值；定义任一超高可靠超低时延通信用户不满足低时延的概率小于第二预设值；定义一个次用户只能占用一个信道；定义次用户发射器功率不超过第三预设值。
5.根据权利要求1所述的用于认知无线网络的切片资源分配方法，其特征在于，所述基于Actor-Critic深度强化学习算法对所述认知无线网络切片资源分配模型进行深度强化学习，得到切片资源分配最优解；其中，所述Actor-Critic深度强化学习算法包括定义用户状态和当前时刻到下一时刻的动作，并由所述用户状态和所述动作构建系统奖励函数，具体包括：定义所有次用户为智能体，以及任一时刻所有主用户的信干噪比状态函数；基于所述信干噪比状态函数，得到所述智能体从当前时刻到下一时刻的动作函数，其中所述动作函数包括任一时刻次用户占用子载波状态表示和任一时刻次用户功率状态表示；将所述智能体的奖励函数设置为所有次用户的吞吐量之和，根据增强型移动宽带用户是否满足速率约束条件以及超高可靠超低时延通信用户是否满足功率约束条件，得到所述奖励函数的结果。
6.根据权利要求2所述的用于认知无线网络的切片资源分配方法，其特征在于，所述获取全连接神经网络模型构建Actor-Critic深度强化学习算法网络，具体包括：获取三层线性神经网络，其中输入层的神经元数为第一预设参数，中间隐藏层的神经元数为第二预设参数，所述输入层和所述中间隐藏层采用ReLU作为激活函数，输出层的神经元数为第三预设参数，所述输出层采用sigmoid和softmax作为激活函数；基于所述三层线性神经网络分别构建Actor网络和Critic网络。
7.一种用于认知无线网络的切片资源分配系统，其特征在于，包括：构建模块，用于基于增强型移动宽带切片和超高可靠超低时延通信切片，建立认知无线网络切片资源分配模型；求解模块，用于基于Actor-Critic深度强化学习算法对所述认知无线网络切片资源分配模型进行深度强化学习，得到切片资源分配最优解；其中，所述Actor-Critic深度强化学习算法包括定义用户状态和当前时刻到下一时刻的动作，并由所述用户状态和所述动作构建系统奖励函数；其中，构建模块包括：定义增强型移动宽带的主用户吞吐量和超高可靠超低时延通信的主用户中断概率；基于所述主用户吞吐量和所述主用户中断概率，以系统吞吐量最大为目标，定义系统优化目标和系统约束条件，构建所述认知无线网络切片资源分配模型。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述用于认知无线网络的切片资源分配方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述用于认知无线网络的切片资源分配方法的步骤。
