随着更好的通信质量的发展，无线通信技术得到了巨大的发展。 通信质量取决于可用频谱带，但是由于需求增加，频谱稀缺已成为一个具有挑战性的问题。 此外，无线网络中不重要的频谱利用率降低了性能问题。 Federeal Communication Commission（FCC）最近提出了动态频谱管理作为推荐的解决方案，它可以增强频谱管理。 由于这种频谱管理，认知无线电网络逐渐融合以提供可能的解决方案。 因此，在本文中，我们研究了认知能力收集网络，并开发了多跳认知无线电网络路由协议。 基于链路质量，能耗和信任值来设计建议的基于多系数的最短路径路由协议（MCSAR），以识别下一跳。 此外，我们并入了改进的Bellman-Ford算法，以进一步优化通信。 通常，任何路径路由都提供两条最佳路径，其中一条最佳路径的选择成为一个具有挑战性的问题。 为了克服这个问题，我们提出了优先权重计算，其中考虑了当前节点到目的节点的距离及其信任因子，以进行转发节点选择。 将所提出的方法的性能与常规/现有的任何路径路由方案进行了比较。 获得的广泛仿真结果确保在数据包传递率，通信和计算的开销，端到端延迟和吞吐量方面具有更高的效率。
