随着无线电通信的发展,未来对于频谱资源的需求越来越大,频率资源紧张的状况日益凸显。认知无线电网络由于能够提高频谱利用率而受到广泛的关注。在认知无线电网络中,认知用户通过检测授权频段的使用情况,“机会式”地使用这些频段,以此来解决已授权频段利用率低的问题。但是认知用户对授权频段的使用主要取决于主用户的活动情况,在认知用户对某频段使用的过程中,当主用户再次出现,认知用户必须立刻切换到其他频段进行通信,不能对主用户造成干扰,因此,认知无线电网络中,认知用户的可用频谱资源在时间、空间、频段上动态变化,使得认知节点可用频段和网络拓扑具有高度的动态特性。这是认知无线电网络与传统无线网络最大的区别,因此传统的以距离为度量指标的无线路由算法不再适用于认知无线电网络,这就要求新的针对网络频谱资源动态变化特点的路由度量指标和算法,以满足认知无线电网络的要求。论文的主要内容包括以下几个部分：第一部分,针对认知节点可用频段动态变化的特性,提出了最短时延路由选择度量指标,包括传输时延和信道切换时延。仿真结果表明,与传统的以距离为路由选择度量指标相比,最短时延度量指标,有效地缩短了网络中的时延。第二部分,介绍脉冲耦合神经网络(PCNN),并对其进行线性化改进和简化得到改进型PCNN (MPCNN),将其引入认知无线电网络路由求解中,简称为MPSPT.仿真结果表明,当网络规模较大时,基于MPCNN的认知无线电网络路由算法MPSPT比传统求解最短路径树的Dijkstra算法表现出低时耗的优势。第三部分,对网络拓扑改变时的最短路径树进行分析,提出一种基于MPCNN的动态认知无线电网络的路由算法(DMPSPT).仿真结果表明,网络拓扑变化时,DMPSPT算法比静态MPCNN算法收敛更快,具有更低的时耗。