La operación cooperativa de múltiples Vehículos Aéreos No Tripulados (multi-UAV) está surgiendo como una tendencia clave en los futuros sistemas autónomos complejos. Para permitir una comprensión precisa de la misión y una colaboración eficiente entre los UAV en entornos operativos complejos, dinámicos e inciertos, este documento presenta CogMUS, un novedoso marco de comprensión de misión cooperativa basado en la arquitectura cognitiva Soar. Primero, construimos un marco de comprensión de misión para las operaciones de UAV centrado en cinco categorías típicas de misión. Sobre esta base, diseñamos un modelo cognitivo distribuido donde cada UAV está equipado con un agente Soar. Este modelo aprovecha la sinergia de la memoria de trabajo (WM), la memoria a largo plazo (LTM) y el ciclo de decisión (DC) para lograr funcionalidades clave, incluyendo la descomposición jerárquica de la misión, la asignación dinámica de tareas y la detección y resolución proactiva de conflictos en el espacio aéreo. A través de experimentos de simulación exhaustivos, validamos el rendimiento del marco CogMUS propuesto en métricas clave, incluyendo la precisión en la comprensión de tareas, la eficiencia cooperativa y la tasa general de finalización de tareas. Los resultados demuestran que CogMUS exhibe una adaptabilidad superior a diversos escenarios, así como una notable escalabilidad y robustez.