1.一种基于相位智能补偿的认知无线云网络协作频谱感知方法，所述认知无线云网络包括一个主用户、N个认知用户，所述N个认知用户形成N个频谱检测感知节点，所述协作频谱感知方法包括如下步骤：步骤1、检测信号收集，所述N个频谱检测感知节点将各自接收到的信号si(t)发送到云端，其中，i＝1,2,…,N，t为时间；

步骤2、参考信号选择，云端在N路接收信号中选择能量最大的信号sm(t)作为参考信号；

步骤3、相位差调整，分别对其他N-1路信号sj(t)的相位加上 和减去 得到信号s'j(t)和信号s”j(t)，并且分别计算其能量E'mj和E”mj如果E'mj>E”mj，则信号s'j(t)与参考信号sm(t)之间的相位差在 之间，否则信号s”j(t)与参考信号sm(t)之间的相位差在 之间；相位差在之间的信号记为 与参考信号sm(t)之间的相位差为θjm，其中，j＝1,2,…,N，且j≠m；

步骤4、相位补偿，对 的相位 进行补偿，具体步骤包括：(1)构建优化目标函数

(2)计算优化目标函数的梯度函数

(3)调整 的相位

其中，△为调整步长，k的初始值为0； 为 的初始相位；

(4)重复步骤(1)～(3)，每迭代一次，k增加1，直到|ε|小于给定误差阈值γ；

步骤5、信号合并，云端将参考信号和相位补偿后的各路信号进行叠加合并，形成云端检测信号；

步骤6、频谱判决，云端对叠加合并后的云端检测信号进行频谱检测，判决该频谱中是否有主用户存在。

2.根据权利要求1所述的基于相位智能补偿的认知无线云网络协作频谱感知方法，其特征在于：所述优化目标函数的梯度函数为αj和tj分别为第j路信道的增益和时延；其中p(t)为二进制基带信号，ωc为载波频率。

3.根据权利要求1所述的基于相位智能补偿的认知无线云网络协作频谱感知方法，其特征在于：所述步骤4中，调整步长△取0.3。

4.根据权利要求1所述的基于相位智能补偿的认知无线云网络协作频谱感知方法，其-5特征在于：所述步骤4中，误差阈值γ取10 。

5.根据权利要求1所述的基于相位智能补偿的认知无线云网络协作频谱感知方法，其特征在于：云端的频谱检测采用最大最小特征值的频谱检测算法、能量检测算法、平稳循环特征检测算法中的一种。

6.根据权利要求1所述的基于相位智能补偿的认知无线云网络协作频谱感知方法，其特征在于：当认知无线云网络包括多个主用户，则步骤1中，所述N个频谱检测感知节点将各自接收到的来自所有主用户的信号进行合并后，再发送到云端进行处理。