1.一种认知无线电的频谱感知方法，其特征在于，包括：分别将预设数量的次用户接收到的信号分解成各自对应的I信号和Q信号；

根据所述I信号和所述Q信号生成分解矩阵，并获取所述分解矩阵的协方差矩阵；

根据所述协方差矩阵获取最大特征值和矩阵迹，并获取判决统计量；其中，所述判决统计量为所述最大特征值和所述矩阵迹之比；

判断所述判决统计量是否大于判决门限；

若是，则存在主用户；

若否，则不存在主用户。

2.根据权利要求1所述的认知无线电的频谱感知方法，其特征在于，所述分别将预设数量的次用户接收到的信号分解成各自对应的I信号和Q信号，包括：将每个次用户各自接收到的信号Xi分解成各自对应的I信号 和Q信号其中，Xi＝[xi(1)xi(2)...xi(N)]， n＝

1,2,...,N，fc为载波频率，fs为采样频率，i为所述预设数量的次用户中任意一个次用户，N为所述信号Xi的采样次数。

3.根据权利要求2所述的认知无线电的频谱感知方法，其特征在于，所述根据所述I信号和所述Q信号生成分解矩阵，并获取所述分解矩阵的协方差矩阵，包括：根据所述I信号 和所述Q信号 生成分解矩阵Y；

其中， Y为M×N维的所述分解矩阵，M＝2K，K为所述预设数量；

获取所述分解矩阵Y的协方差矩阵Ry(N)；

其中，Ry(N)＝E[YYH]＝Rs(N)+Rn(N)， IM为M阶单位矩阵，Rs(N)为信号空间，Rn(N)为噪声空间，w为所述信号Xi中的噪声信号，wi＝[wi(1)wi(2)...wi(N)]，σ2为噪声矩阵的特征值。

4.根据权利要求3所述的认知无线电的频谱感知方法，其特征在于，所述判决统计量，具体为：其中，λmax为所述最大特征值，Tr(Ry(N))为所述矩阵迹。

5.根据权利要求4所述的认知无线电的频谱感知方法，其特征在于，所述判断所述判决统计量是否大于判决门限，包括：判断TGRMET是否大于判决门限γ；

其中，所述判决门限γ为根据随机矩阵推导得到的数值，Pfa为虚警概率。

6.一种认知无线电的频谱感知系统，其特征在于，包括：分解模块，用于分别将预设数量的次用户接收到的信号分解成各自对应的I信号和Q信号；

获取模块，用于根据所述I信号和所述Q信号生成分解矩阵，并获取所述分解矩阵的协方差矩阵；

计算模块，用于根据所述协方差矩阵获取最大特征值和矩阵迹，并获取判决统计量；其中，所述判决统计量为所述最大特征值和所述矩阵迹之比；

判断模块，用于判断所述判决统计量是否大于判决门限；若是，则存在主用户；若否，则不存在所述主用户。

7.根据权利要求6所述的认知无线电的频谱感知系统，其特征在于，所述分解模块，包括：分解子模块，用于将每个次用户各自接收到的信号Xi分解成各自对应的I信号 和Q信号其中，Xi＝[xi(1)xi(2)...xi(N)]， n＝

1,2,...,N，fc为载波频率，fs为采样频率，i为所述预设数量的次用户中任意一个次用户，N为所述信号Xi的采样次数。

8.根据权利要求7所述的认知无线电的频谱感知系统，其特征在于，所述获取模块，包括：第一获取子模块，用于根据所述I信号 和所述Q信号 生成分解矩阵Y；

其中， Y为M×N维的所述分解矩阵，M＝2K，K为所述预设数量；

第二获取子模块，用于获取所述分解矩阵Y的协方差矩阵Ry(N)；

其中，Ry(N)＝E[YYH]＝Rs(N)+Rn(N)， IM为M阶单位矩阵，Rs(N)为信号空间，Rn(N)为噪声空间，w为所述信号Xi中的噪声信号，wi＝[wi(1)wi(2)...wi(N)]，σ2为噪声矩阵的特征值。

9.根据权利要求8所述的认知无线电的频谱感知方法，其特征在于，所述计算模块，包括：计算子模块，用于根据所述协方差矩阵Y获取最大特征值λmax和矩阵迹Tr(Ry(N))，并获取判决统计量TGRMET；

其中，

10.根据权利要求9所述的认知无线电的频谱感知方法，其特征在于，所述判断模块，包括：判断子模块，用于判断所述判决统计量TGRMET是否大于判决门限γ；若是，则存在所述主用户；若否，则不存在所述主用户；

其中，所述判决门限γ为根据随机矩阵推导得到的数值，Pfa为虚警概率。