1.一种基于最优小波滤波器的频谱池系统优化方法，其特征在于：这种基于最优小波滤波器的频谱池系统优化方法，采用禁忌搜索来选择最优小波调制滤波器，具体如下：步骤一、设定初始值，设定认知用户子载波数L，设定小波滤波器级数最大值Nmax，设定禁忌长度T，设定迭代次数K的值(K＞L)，将初始计数器清零；

步骤二、创建小波滤波器；

步骤三、比较随机生成的小波包树结构和Mallat结构的符号率，要求这两种结构的符号率必须相等，若不相等则返回步骤二；

步骤四、编码，小波包树的每一个节点编码为(i,j)，其中i,i∈(0,...,Nmax)代表层索引，j,j∈(0,...,2i-1)代表在第i层的位置索引，j为偶数代表高通滤波器，j为奇数代表低通滤波器，符合Mallat结构的L个节点集合x就是一个小波滤波器的编码；

步骤五、把初始滤波器和其目标函数值作为当前解(x,f(x))，并把x放入禁忌表；

采用构造出的小波滤波器调制认知用户子载波，并把调制后认知用户子载波对授权用户产生的平均ICI能量作为目标函数，表达式定义如下：其中，调制授权用户子载波所用的滤波器为hl， 调制认知用户子载波

所用的滤波器为hr， m和n的范围由滤波器的长度决定，p是信道的额外延迟， 和 分别是调制授权用户第i和认知用户第j个子载波使用的滤波器函数；Nl是授权用户的子载波数；

步骤六、检查禁忌表，在邻域重新生成新的滤波器；

步骤七、比较新生成的小波滤波器结构和Mallat结构的符号率，要求这两种结构的符号率必须相等，相等则更新禁忌表，若不相等则返回步骤六；

步骤八、将新滤波器的目标函数值与当前解中的目标函数值相比较，如果小于当前解中的目标函数值，则该滤波器和其目标函数值成为当前解(x,f(x))；把x放入禁忌表，计数器值加1，如果计数器值小于K，返回步骤六，否则结束，产生最优小波滤波器，用最优小波滤波器调制认知用户信号产生更小的ICI。

2.根据权利要求1所述的基于最优小波滤波器的频谱池系统优化方法，其特征在于：所述的步骤二创建小波滤波器的方法：针对Nmax随机选择 用式(1)和式(2)创建初始小波调制滤波器，

其中， 是第V个小波树结构的第i个滤波器； 是第V个小波树结构第d层的第i个滤波器； 是范围在[0，1]之间的一个随机数；根据不同的 的值， 可能是高通滤波器g(n)或低通滤波器h(n)，

3.根据权利要求2所述的基于最优小波滤波器的频谱池系统优化方法，其特征在于：所述的步骤六检查禁忌表，在邻域重新生成新的滤波器的方法：随机选择当前最优滤波器中某一节点(i,j)，如果j＜2i-1-1，且(i,j+1)没有在当前滤波器结构中，则变为(i,j+1)；如果j＝2i-1-1且(i,j-1)没有在当前滤波器结构中，则变为(i,j-1)，重新产生新的滤波器；重新生成滤波器的规则是：如果节点(i,j)被选择，则(i,j)节点的子节点不能被选择；假设节点(i,j)被选择，如果j是奇数，则节点(i,j-1)或节点(i,j-1)的子节点必须被选择；如果j是偶数，节点(i,j+1)或节点(i,j+1)的子节点必须被选择。