1.一种基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，针对每个认知用户进行n次采样，获得各个认知用户的采样值；

S2，针对于每个认知用户，根据n次采样的采样值计算能量统计量，并基于能量统计量执行本地判决，输出主用户是否占用频谱的本地判决结果；

S3，根据所有认知用户的采样值，从N个认知用户中识别出满足筛选准则的一个或多个认知用户作为协作用户，并从所有认知用户的本地判决结果中筛选出协作用户的本地判决结果；

S4，对筛选出的协作用户的本地判决结果进行融合判决，输出主用户是否占用频谱的融合判决结果；

n表示采样次数，N表示认知用户的个数，n和N均为大于1的整数；

所述S3包括以下步骤：

S31，针对于单次采样，统计本次采样中N个认知用户的接收信号的平均值Ey和信噪比的平均值Esnr；

；

；

式中，Ey为N个认知用户的接收信号的平均值，Esnr为N个认知用户的信噪比的平均值，k为认知用户的编号，y(k)为第k个认知用户本次采样的接收信号，SNRk为第k个认知用户本次采样的信噪比；

S32，将每个认知用户的接收信号与所述接收信号的平均值做比较，将每个认知用户的信噪比和所述信噪比的平均值做比较，根据比较结果从N个认知用户中筛选出满足筛选准则的一个或多个认知用户作为协作用户；

S33，从所有认知用户的本地判决结果中，筛选出协作用户的本地判决结果；

S32中，按照如下第一筛选准则筛选出认知用户：；

、 表示两个过滤参数，均为0‑1之间的实数，yi表示当前待筛选的认知用户第i次采样的接收信号，SNRi表示当前待筛选的认知用户第i次采样的信噪比；

S32中，对于按照第一筛选准则筛选出的认知用户，进一步按照如下第二筛选准则进行再次筛选：；

；

；

；

式中， 为第k个认知用户的组成权重系数， 为第j个簇内所有认知用户的组成权重系数的均值，Nj代表第j簇内一共含有的认知用户的个数，j为簇的编号，Yk为第k个认知用户n次采样的能量统计量。

2.根据权利要求1所述的基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：S21，针对于每个认知用户，根据n次采样的采样值计算该认知用户n次采样的能量统计量；

S22，将所述S21得到的能量统计量与设定的上限门限值和下限门限值做比较，若能量统计量大于等于上限门限值，则输出主用户占用频谱的本地判决结果，若能量统计量小于等于下限门限值，则输出主用户没有占用频谱的本地判决结果，若能量统计量处于上限门限值和下限门限值之间，则进入S23；

S23，将所述S21得到的能量统计量与单门限值做比较，若能量统计量大于等于单门限值，则输出主用户占用频谱的本地判决结果，并将下限门限值加1后设定为新的下限门限值，并进入S24；若能量统计量小于单门限值，则输出主用户没有占用频谱的本地判决结果，并将上限门限值减1后设定为新的上限门限值，并进入S24；

S24，判断上限门限值和下限门限值是否相等，若是则结束判决流程，否则返回S22。

3.根据权利要求2所述的基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化方法，其特征在于，S21中，按照如下公式计算认知用户的能量统计量：；

；

式中，Yi为认知用户n次采样的能量统计量，n(i)表示第i次采样的高斯白噪声，h(i)表示第i次采样的信噪增益，y(i)表示第i次采样的接收信号，x(i)为主用户第i次采样时的发射信号，H1、H0分别表示主用户占用频谱和没有占用频谱，i为采样次数的编号。

4.根据权利要求2所述的基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化方法，其特征在于，S22中，对于单门限值、上限门限值、下限门限值的初始值，按照如下方式进行设定：；

；

；

式中，λ表示单门限值，λL表示下限门限值，λH表示上限门限值， 表示噪声不确定度，表示Marcum Q函数的反函数， 为高斯白噪声方差，Pf为虚警概率。

5.根据权利要求1所述的基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化方法，其特征在于，所述S4中，当筛选出的所有认知用户的本地判决结果均为主用户没有占用频谱时，输出主用户没有占用频谱的融合判决结果，否则输出主用户占用频谱的融合判决结果。

6.用于实现权利要求1‑5任意一项所述的基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化方法的基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化系统，其特征在于，包括：数据采样模块，用于针对每个认知用户进行n次采样，获得各个认知用户的采样值；

本地判决模块，用于针对于每个认知用户，根据n次采样的采样值计算能量统计量，并基于能量统计量执行本地判决，输出主用户是否占用频谱的本地判决结果；

结果筛选模块，用于根据所有认知用户的采样值，从N个认知用户中识别出满足筛选准则的一个或多个认知用户作为协作用户，并从所有认知用户的本地判决结果中筛选出协作用户的本地判决结果；

融合判决模块，用于对筛选出的协作用户的本地判决结果进行融合判决，输出主用户是否占用频谱的融合判决结果；

n表示采样次数，N表示认知用户的个数，n和N均为大于1的整数；

其中，结果筛选模块执行以下步骤：

S31，针对于单次采样，统计本次采样中N个认知用户的接收信号的平均值Ey和信噪比的平均值Esnr；

；

；

式中，Ey为N个认知用户的接收信号的平均值，Esnr为N个认知用户的信噪比的平均值，k为认知用户的编号，y(k)为第k个认知用户本次采样的接收信号，SNRk为第k个认知用户本次采样的信噪比；

S32，将每个认知用户的接收信号与所述接收信号的平均值做比较，将每个认知用户的信噪比和所述信噪比的平均值做比较，根据比较结果从N个认知用户中筛选出满足筛选准则的一个或多个认知用户作为协作用户；

S33，从所有认知用户的本地判决结果中，筛选出协作用户的本地判决结果；

S32中，按照如下第一筛选准则筛选出认知用户：；

、 表示两个过滤参数，均为0‑1之间的实数，yi表示当前待筛选的认知用户第i次采样的接收信号，SNRi表示当前待筛选的认知用户第i次采样的信噪比；

S32中，对于按照第一筛选准则筛选出的认知用户，进一步按照如下第二筛选准则进行再次筛选：；

；

；

；

式中， 为第k个认知用户的组成权重系数， 为第j个簇内所有认知用户的组成权重系数的均值，Nj代表第j簇内一共含有的认知用户的个数，j为簇的编号，Yk为第k个认知用户n次采样的能量统计量。

7.根据权利要求6所述的基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化系统，其特征在于，所述融合判决模块具体用于，当筛选出的所有认知用户的本地判决结果均为主用户没有占用频谱时，输出主用户没有占用频谱的融合判决结果，否则输出主用户占用频谱的融合判决结果。