传统的通信网络在适应动态网络环境的能力方面存在局限性,这对优化网络性能构成了阻碍。为了解决这一问题,研究人员提出了认知网络(Cognitive Networks)的概念。认知网络是一种能够通过学习和推理来适应动态的网络环境变化进而提高端到端性能的网络。在认知网络的研究中,具有认知能力的路由协议设计是一个重要的课题。本文首先提出了一种双路径Q学习认知路由协议。该协议利用Q学习算法学习和推理网络的运行状态,从而动态的调整路由生存期,达到减小路由开销的目的。然后,在该协议的基础上,本文提出了一种基于维纳预测的双路径Q学习认知路由协议。该协议采用维纳预测算法预测路径的业务负荷,从双路径中动态选取轻负荷路径用于业务传输,进一步提升了协议性能。最后,本文应用网络仿真工具OPNET对这两种路由协议进行了详细的仿真分析,验证了其综合性能优于传统的路由协议。