本发明公开了一种考虑主用户信号随机到达和离开的频谱感知方法，其在各个场景，对连续的多个感知周期内的次级用户接收信号进行采样，根据采样值得到每个感知周期对应的样本矩阵；将所有样本矩阵分成训练集和测试集；构建卷积神经网络，将训练集中的每个样本矩阵及对应状态标签输入到构建的卷积神经网络中对其进行训练，根据输出的授权信道空闲和忙碌的概率确定判决门限；将测试集中每个样本矩阵输入到训练好的卷积神经网络模型中进行测试，根据输出的授权信道空闲和忙碌的概率确定检验统计量；比较检验统计量和判决门限，判定授权信道状态；优点是其能够准确估计出主用户信号的到达和离开，检测结果更为精确，且对噪声不确定性具有较高的鲁棒性。