设计用户-基站关联算法，给定一组基站（位置已知），用户在网络中移动，要求采用时间驱动的方式为用户和基站设计关联策略 其中，用户和基站之间的下行SNR可以由基站功率/两者之间的距离来刻画，要求设计的关联策略目标是最大化全网络用户下行速率，约束是每个基站最多连接N/M个用户，N代表你设置的用户数目，M代表设置的基站数目，使用ONE编写，要求不使用贪心算法，给出详细代码

以下是一个简单的用户-基站关联算法的实现，使用了ONE（Open Network Emulator）平台进行模拟和测试。该算法采用了最大加权匹配（maximum weighted matching）的方式进行用户-基站关联，以最大化全网络用户下行速率，并满足每个基站最多连接N/M个用户的约束条件。

算法实现步骤如下：

1. 初始化网络拓扑结构，包括基站位置、用户位置和基站的最大连接数N/M。

2. 计算每个用户与所有基站之间的下行SNR，并将其存储在一个矩阵中。

3. 对于每个时间步骤，按照下列步骤进行用户-基站关联：

- 通过最大加权匹配算法，为每个用户选择一个最优的基站进行关联。

- 根据每个基站的最大连接数N/M，将多余的用户与该基站的关联断开，以满足约束条件。

- 对于未关联的用户，重新选择最优的基站进行关联。

- 重复以上步骤，直到所有用户都被关联或无法再进行新的关联为止。

4. 计算全网络用户的下行速率，并输出结果。

下面是一个简单的ONE代码实现，其中users和stations分别是用户和基站的节点列表，snr_matrix是用户与基站之间下行SNR矩阵，max_connections是每个基站的最大连接数，time_steps是模拟的时间步骤数。

from onep.core.util import Constants
from onep.core.util import HostIpCheck

# 初始化网络拓扑结构
users = [] # 用户节点列表
stations = [] # 基站节点列表
snr_matrix = [] # 下行SNR矩阵
max_connections = 2 # 每个基站的最大连接数
time_steps = 10 # 模拟的时间步骤数

# 计算用户与基站之间的下行SNR
def calculate_snr():
    for user in users:
        row = []
        for station in stations:
            snr = station.get_power() / user.get_distance(station)
            row.append(snr)
        snr_matrix.append(row)

# 最大加权匹配算法
def max_weighted_matching():
    matches = {} # 用户-基站匹配字典
    unmatched_users = list(users) # 未关联的用户列表
    while unmatched_users:
        user = unmatched_users.pop(0)
        snr_values = snr_matrix[user.id]
        station = max((stations[i], snr_values[i]) for i in range(len(stations)) if i in matches.values() or i not in matches.keys())[0]
        if station in matches:
            del matches[station]
        matches[user] = station
        for u, s in matches.items():
            if u != user and s == station:
                del matches[u]
                unmatched_users.append(u)
        if len(matches) >= len(users):
            break
    return matches

# 用户-基站关联算法
def user_station_association():
    matches = max_weighted_matching()
    for station in stations:
        if len([u for u in matches.keys() if matches[u] == station]) > max_connections:
            excess_users = [u for u in matches.keys() if matches[u] == station][max_connections:]
            for user in excess_users:
                del matches[user]
    for user in users:
        if user not in matches:
            snr_values = snr_matrix[user.id]
            station = max((stations[i], snr_values[i]) for i in range(len(stations)) if i not in matches.values())[0]
            matches[user] = station
    return matches

# 计算全网络用户的下行速率
def calculate_throughput(matches):
    throughput = 0
    for user, station in matches.items():
        snr = snr_matrix[user.id][station.id]
        throughput += Constants.Mbps(snr) # 根据SNR计算下行速率
    return throughput

# 主程序
calculate_snr()
for i in range(time_steps):
    matches = user_station_association()
    throughput = calculate_throughput(matches)
    print("Time step %d throughput: %.2f Mbps" % (i, throughput))

请注意，此代码只是一个简单的示例，并且可能需要进行进一步的优化和修改，以满足您的具体需求和场景。