认知技术以其独特的自感知、自配置、自学习等智能特性,成为今后通信网络发展的一个方向。满足所承载业务的服务质量(QoS),使任何用户随时随地都能获得具有QoS保障的服务,是认知网络的设计目标之一。本文采用理论分析和仿真相结合的研究方法,对认知网络中的QoS评价机制和业务接纳控制机制进行了研究。本文研究了认知网络QoS保障的相关技术,在此基础上提出了基于认知过程的QoS保障方案。通过对认知网络的行为模型的研究,将QoS保障机制与认知过程进行融合,设计出一种适用于认知网络,能够充分体现认知功能的QoS保障机制。基于本文所提出的QoS保障机制,针对QoS保障机制中的QoS评价问题进行深入的分析和研究。分别基于支持向量机和神经网络提出了两种QoS评价方法。仿真表明,本文所提出的QOS评价方法可以全面考虑用户和网络双方的性能与利益,准确地对网络状况作出评价。接纳控制是QoS保障的一个重要方面。本文通过对现有的接纳控制机制的框架及算法的梳理,分析了目前接纳控制机制所面临的问题。设计了一种改进后的基于多重目标的接纳控制算法(MMOCAC, Modified Multi-Object Call Admission Control),相比传统算法更能精确地控制用户的接入情况,有效地提高了整个网络的QoS性能,使得用户的需求得到了最大程度的保障。