1.一种频谱感知方法，其特征在于，包括：

获取认知用户对目标频谱进行感知得到的信号向量；

对所述信号向量进行拆分重组得到拆分重组矩阵，再对所述信号向量进行分解重组得到分解重组矩阵；

对所述拆分重组矩阵和所述分解重组矩阵进行协方差转化，并计算各个协方差矩阵的特征值，根据所述特征值生成信号特征向量；

判断所述信号特征向量是否满足检测判据，若满足，则确定目标频谱不可用，若不满足，则确定目标频谱可用。

2.根据权利要求1所述的频谱感知方法，其特征在于，所述对所述信号向量进行拆分重组得到拆分重组矩阵具体包括：将所述信号向量的元素按元素顺序进行均等拆分，得到第一子信号向量，再将所述第一子信号向量进行重组得到第一拆分重组矩阵；

将所述信号向量的元素按预置间隔进行采样拆分，得到第二子信号向量，再将所述第二子信号向量进行重组得到第二拆分重组矩阵；

所述对所述拆分重组矩阵和所述分解重组矩阵进行协方差转化，并计算各个协方差矩阵的特征值，根据所述特征值生成信号特征向量具体为：对所述第一拆分重组矩阵、所述第二拆分重组矩阵和所述分解重组矩阵进行协方差转化，并计算各个协方差矩阵的特征值，根据所述特征值生成信号特征向量。

3.根据权利要求1或2所述的频谱感知方法，其特征在于，所述再对所述信号向量进行分解重组得到分解重组矩阵具体为：再对所述信号向量进行IQ分解并重组得到分解重组矩阵。

4.根据权利要求2所述的频谱感知方法，其特征在于，所述将所述信号向量的元素按元素顺序进行均等拆分，得到第一子信号向量，再将所述第一子信号向量进行重组得到第一拆分重组矩阵具体为：通过预置第一公式将所述信号向量的元素按元素顺序进行均等拆分，得到第一子信号向量，再将所述第一子信号向量进行重组得到第一拆分重组矩阵；

其中，所述预置第一公式为：

式中，xi(i＝1,2,...,M)为第i个认知用户的信号向量，xiq为第i个信号向量的第q个子信号向量，k＝N/q，N为信号向量的长度；

所述第一拆分重组矩阵的表达式为：

5.根据权利要求2或4所述的频谱感知方法，其特征在于，所述将所述信号向量的元素按预置间隔进行采样拆分，得到第二子信号向量，再将所述第二子信号向量进行重组得到第二拆分重组矩阵具体为：通过预置第二公式将所述信号向量的元素按预置间隔进行采样拆分，得到第二子信号向量，再将所述第二子信号向量进行重组得到第二拆分重组矩阵；

其中，所述预置第二公式为：

式中，xi(i＝1,2,...,M)为第i个认知用户的信号向量，xiq为第i个信号向量的第q个子信号向量，k＝N/q，N为信号向量的长度；

所述第二拆分重组矩阵的表达式为：

6.根据权利要求1所述的频谱感知方法，其特征在于，还包括：通过聚类算法对预置的训练特征向量进行迭代运算得到聚类结果，根据所述聚类结果生成所述检测判据；

所述检测判据为：

式中，Ψk为聚类结果，为信号特征向量。

7.根据权利要求6所述的频谱感知方法，其特征在于，所述聚类算法为K-means聚类算法或K-medoids聚类算法。

8.一种频谱感知装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取认知用户对目标频谱进行感知得到的信号向量；

重组模块，用于对所述信号向量进行拆分重组得到拆分重组矩阵，再对所述信号向量进行分解重组得到分解重组矩阵；

转化模块，用于对所述拆分重组矩阵和所述分解重组矩阵进行协方差转化，并计算各个协方差矩阵的特征值，根据所述特征值生成信号特征向量；

判断模块，用于判断所述信号特征向量是否满足检测判据，若满足，则确定目标频谱不可用，若不满足，则确定目标频谱可用。

9.一种频谱感知装置，其特征在于，包括：存储器，以及耦接至所述存储器的处理器；

所述处理器被配置为基于存储在所述存储器设备中的指令，执行如权利要求1至7任意一项所述的频谱感知方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述的频谱感知方法。