本发明提供一种基于人工智能的认知自组网通信方法，所述方法通过具有智能计算能力的认知用户设备对自身及周围其他认知用户的频谱感知情况进行持续学习，采用强化学习算法学习自身的频谱信息表、收到的附近用户的频谱信息表、自身上一个时隙接入授权信道的连接情况，通过神经网络计算决定下一个时隙的频谱接入策略，并通过多个认知用户的协作感知有效地解决网络中的隐藏终端问题；通过与实际环境进行交互优化自身的频谱接入策略，使认知用户尽量接入最合适的空闲授权信道，以充分利用频谱资源，提高网络的整体吞吐量的同时降低对授权用户的干扰。