网络性能测量是网络性能管理的重要内容。随着网络服务及相关业务的不断增多,想要对网络的运行状态做到“知情可控”,网络性能管理需要从传统的基于端口的粗放式管理转向基于网络路径的,面向网络流的精细化管理。然而,面对海量数据以及复杂的接入网环境,如何有效构建基准测度,并结合测量目标,在兼顾成本、准确性、实时性以及现实可用性的前提下,重点考察并区分管理域内、外部用户行为,从而提供面向不同粒度的网络性能测量仍是当前精细化网络性能管理研究中未完全解决的问题。另外,面对当前非中立网络环境下的信息不对称,网络性能的有效评估与测量已不只是网络管理者关心的问题,其更是网络用户目标的一部分,是当前非中立网络环境下平衡信息不对称,武装终端用户的有效手段之一。相应地,如何构建有效测度来刻画路径质量变化对终端用户QoE的影响,并利用终端数据实现对相关性能测度的准确估计也是该领域亟待解决的问题。作为面向连接的可靠传输协议,TCP的拥塞控制机制对网络性能的变化有着天然的反应,故借助TCP流评估网络性能是当前学术界的一个研究热点。为此,围绕上述问题与目标,本文以丢包率这一重要网络性能测度为切入点,采用被动测量的方式面向TCP流主要研究了以下内容:1、TCP流基准数据的建立:当前接入网边界丢包测量的有效性验证所需的基准数据（Benchmark Data,BD）大都是通过仿真获得的,即使采用实测数据,在构建基准丢包率的过程中也并未考虑采集器丢包与IP分片的影响。为此,依托CERNET华东北地区网络中心的IPTAS平台,本文首先通过设计并实施相当规模的受控传输来获取研究所需的基准数据。其次,在利用基准数据形成基准测度的过程中,还考虑了采集器丢包与IP分片的影响,以得到更为精确的可用于网络性能测量研究的基准丢包率测度。2、基于Trace数据的接入网边界丢包测量:基于Trace数据的接入网边界丢包测量的优势在于较高的估计准确度,而其准确度又有赖于有效消除分组沿网络路径传输的动态性影响。为此,本文通过构建启发式规则的方式来利用ACK流消除分组动态性的影响,提升测量精度。在此基础上,考虑所提方法在实际网络应用中的现实可用性问题以进一步健壮其鲁棒性。3、基于抽样流记录的接入网边界丢包测量:考虑到丢包的突发性与易失性,为了更好地满足当前高速主干网性能监测的实时性需求,在兼顾成本与实时性的前提下,本文提出了一种基于抽样流记录的接入网边界丢包测量模型LBTF。该模型克服了以往估计无法区分监测点前、后丢包以及存在部署困难及协同操作一致性的问题。借助Mathis方程与回归分析,在仅使用接入网边界设备对流信息摘要而产生的抽样流记录的情况下,即可实现对监测点前、后丢包的测量。4、基于TCP自时钟机制的应用级丢包估计模型:尽管应用级丢包估计是简单且非侵入的,但应用层可利用的与丢包估计相关的流量信息均是粗粒度的。因此,估计的精度与现实应用需求之间仍存在差距。针对此问题,本文以L-Rex模型为载体,借助TCP自时钟机制（Self-Clocking Mechanism,SCM）来挖掘突发间隙流量模式中隐含的流量信息,以提升应用级丢包估计的精度。同时,为兼顾稳健性,本文通过精炼重传分组进一步消除了分组重排序（Packet Reordering,PR）对丢包估计的不良影响。5、基于网络层测量的有功流量丢包估计算法:面对当前非中立网络环境下的信息不对称,提升终端用户知情水平的前提是构建合适的测度来有效刻画路径质量变化对终端用户QoE的影响。在这方面,应用级丢包率被认为是合适的测度。然而,建立在有限可用资源之上的应用级丢包估计的精度是个挑战。尽管国内外相关研究致力于提升应用级丢包测量的精度,但提升的幅度是有限的。为此,本文尝试利用底层（网络层）信息构建新的测度UTLR来有效刻画路径质量变化对终端用户QoE的影响。同时,利用网络层丰富的可用信息实现对UTLR的准确估计。