1.一种基于无线指纹数据库的频谱感知方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：假设CR网络中的次用户(secondary user,SU)处于蜂窝网络工作体制下，工作频段为F1频段；对基站覆盖范围内的地理区域预先进行规划，并将整个目标区域划分为同等大小的L个局部区域网格；

S2：在每个网格对应的初始数据库单元中存入其周围K个基站的F1频段参考信号到达该网格的到达时间(time of arrival,TOA)估计值、P个主用户(primary user,PU)发射机到该网格的F2频段接收信号ylm；

S3：网络系统根据步骤S1中对应的L个同等大小的网格，形成初始的TOA指纹数据库，对有感知任务或者F2频段接入需求的目标SU进行TOA定位，读取SU所在网格所对应的数据信息；所述指纹数据库保存在网络端或者直接下发到各个SU进行本地存储；并将指纹数据库中的数据分为PU位置已知和PU位置未知两种情况；

S4：当PU发射机位置未知，即PU发射机位置标签PU_Tx_Position_Flag＝0时，在SU位置确定的情况下，根据SU与PU发射机的之间的距离来判定F2频段的“不可用/可用/待检测”状态，且分别对应于PU_Licensed_Band_Flag＝1/-1/0三个标志；F2频段状态更新计数器存储的是距离该网格上一次更新PU_Licensed_Band_Flag数据的时间，预先设定一个上限值，待计数器达到此上限时，则自动清零，并将PU_Licensed_Band_Flag设置为0；

S5：当PU发射机位置已知，即PU_Tx_Position_Flag＝1时，假设有足够多的SU能够预先遍历网络范围内的所有网格，并且能够经历网络中的P个PU发射机对应的2P个工作状态，然后收集并存储每个工作状态下的L个网格所各自对应的F2频段上的M次观测信号和PU_Licensed_Band_Flag，将这些数据作为训练数据输入到支持向量机(support vector machine,SVM)分类器当中，建立SVM模型；

S6：更新SU所在地理网格内的F2频段可用性标签数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于无线指纹数据库的频谱感知方法，其特征在于：步骤S3中，所述TOA指纹数据库包含L个指纹，每个指纹数据由来自K个基站信号的TOA估计值、对应的K个基站ID、PU发射机位置标签(PU_Tx_Position_Flag)、F2频段可用性标签(PU_Licensed_Band_Flag)、F2频段状态更新时间计数器(PU_Update_Timer)、接收信号ylm及其信号强度Elm组成；PU发射机工作状态标识(PU_Status_Flag)作为公共数据，用P位比特的存储单元来存储P个PU发射机的工作状态，其中第p个存储位设置为1/0，分别表示第p个PU的工作状态为开启或关闭。

3.根据权利要求2所述的一种基于无线指纹数据库的频谱感知方法，其特征在于：步骤S3中，当PU_Tx_Position_Flag＝0时，数据库中的PU_Status_Flag和PU_Licensed_Band_Flag的值在进行F2频段状态判别之前，分别预设为全1和-1。

4.根据权利要求1所述的一种基于无线指纹数据库的频谱感知方法，其特征在于：步骤S3中：所述对有感知任务或者F2频段接入需求的目标SU进行TOA定位，具体包括以下步骤：S41：从指纹数据库中找到与SU反馈的基于小区参考信号(cell reference signal,CRS)的TOA指纹信息最相近的TOA指纹项，即与SU反馈结果的绝对误差最小的指纹项；

S42：判断两者误差是否满足要求，即是否小于某个预定阈值

S43：若TOA指纹误差在预设范围内，则匹配成功；

S44：若TOA指纹误差超出预设范围内，则经过TS时间以后重新进行基站F1频段参考信号的TOA估计。

5.根据权利要求1所述的一种基于无线指纹数据库的频谱感知方法，其特征在于：步骤所述步骤S5中：若已知PU发射机的位置，则可将PU发射机附近区域进行划分，将每个PU发射机周围区域划分为：SU不被允许接入F2频段的区域、SU需通过频谱检测接入F2频段的区域和SU不需经过频谱检测直接接入F2频段工作的区域。

6.根据权利要求1所述的一种基于无线指纹数据库的频谱感知方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括：所述SVM模型的训练集包括：利用PU发射机位置已知时的F2频段频谱观测历史数据作为SVM训练数据，即每个网格对应的PU接收信号强度数据组成训练集，每个网格对应的F2频段可用性标签和当时的PU发射机工作状态共同作为训练集标签；测试集包括：SU所在的网格及其邻近的N个网格内的PU接收信号强度。