当前的数据网络技术限制了网络的适应能力,使得网络通常不能获得最优的性能。网络单元(包括节点、协议层、政策和行为)受限于状态、作用范围和应对机制,通常不能做出智能的修改；网络协议的分层设计阻断了信息的交互,网络单元不能获得彼此的状态信息；网络单元对网络刺激的反应也只是作用在自身的有限范围内,所表现的适应能力也都是被动的。针对这些问题,认知网络(Cognitive Network)应运而生。认知网络中的部分节点具有学习和推理能力,能够通过观察和检测网络环境,动态重配置自身参数与行为,以适应网络的环境,优化端到端的性能。本文从认知网络原理、认知网络路由技术以及认知网络实验平台设计几方面展开论述,主要工作如下：1.分析了认知网络当前的研究现状和发展趋势,比较了认知网络与认知无线电的关系与区别；详细探讨了认知网络的基本概念、框架结构以及关键技术；2.回顾了传统通信网络中的路由技术,在此基础上探讨了认知网络路由技术的研究方向。3.介绍了一种适用于认知网络的路由算法框架,以及路由算法在认知网络中简单应用实例。着重介绍了多径路由的概念并且提出了一种支持流媒体传输的认知多径路由算法。该算法能够在链路带宽受限的网络中选出有效的路径集合,能够满足了视频传输的带宽要求并且保证时延最低。4.设计实现了认知网络试验平台的前端演示验证系统。该系统能够演示网络场景以及算法的功能实现。试验结果证实了文中所提认知多径路由算法的有效性。