随着计算机网络的飞速发展,网络拓扑结构和网络应用日趋复杂,异质异构的网络不断融合,网络行为呈现的相当复杂并且难以预测。对日益复杂的网络进行监测和管理是当前通信网络面临的主要挑战之一；另一方面,用户对网络的要求越来越高,当前网络所提供的服务质量(QoS)已无法满足用户的需要。为了解决这些问题,2005年美国弗吉尼亚工学院的W.Thomas等人提出了认知网络的概念。认知网络是具有认知过程,能感知当前网络状态信息,然后依据这信息作出规划、决策和采取行动的网络。认知网络保障业务QOS的前提是实时而准确地了解网络的QOS信息,因此研究认知网络的QoS监测具有重要意义。认知网络QoS监测范围包括网络状态、网络资源和用户行为等多个方面。本文分析和比较了目前网络监测所采用的SNMP、NetFlow、探针三种主流技术,指出了每种技术对网络QoS监测的侧重点是不同的。如果只采用其中的任何一种技术无法满足认知网络的QoS监测需求。因此,本文从三种技术互补的角度出发,提出了认知网络QoS监测系统的结构。基于该结构设计和实现了认知网络QoS监测系统,该系统具有拓扑发现、QoS参数测量、性能监测和流量监测等功能。通过在实验室环境下测试,系统能够多角度采集并呈现网络QoS信息,验证了结构的可行性。最后本文对下一步可以深入开展的工作进行了展望。