随着因特网用户数量的剧增、多媒体业务的不断普及和信息流量的持续高速增长,利用PSTN网络的传统接入方式的缺陷越来越明显,因此,建设宽带IP城域网,为用户提供宽带接入方式,已成为必然的发展趋势。目前,宽带IP城域网的建设浪潮无疑地证明了这一点。但是宽带IP城域网的测试技术的研究仍然是十分初步的。结合城域网的特点和实际测试的经验,论文提出了一个系统的测试宽带IP城域网的方案,同时给出了一些实际测试某城域网的数据结果。通过对该城域网Internet出口的流量分析,我们发现该网络混合流的变化具有一定规律性。因此,论文的后面部分着重讨论了IP数据网络混合流模型方面的研究。由于IP数据网络正处于不断发展和演化的阶段,IP数据网络的流量模型,尤其是其混合流模型一直是通信网络性能分析中一个值得争论的核心问题。基于各自采集的流量数据分析结果,许多文献提出一些不同的流量模型,其中包括;马尔可夫模型、回归模型、长程依赖流量模型和(σ,ρ)漏桶模型。这些模型描述了网络流量在特定情况或特性时期的一些变化特性,在一定时期为人们分析网络性能、规划网络方案、设计网络设备提供有效的理论分析模型。但是随着网络技术的发展、新网络应用的不断涌现以及网络用户行为的巨大变化,研究目前IP数据网络混合流量变化特性是十分必要的。通过对某一实际网络系统进行流量采集,并进行流量数据的时频分析,我们发现IP数据网络混合流的包速率变化呈现出一定的周期性,而且是一个非平稳的正态过程。基于此分析结果,我们在论文中提出了网络混合流的周期非平稳正态模型。相比于电路交换系统,数据包在IP数据网络中的排队问题是一个特别的问题,它给数据包的传输带来很多的不确定性,包括数据包的传输延迟的不确定性、数据包的丢包特性的不确定性等。数据包的排队问题不仅和网络设备中缓冲区的大小及排队策略有关系,而且与数据包的到达特性相关。根据IP数据网络混合流的正态变化特性,结合排队论的有关思想,论文给出了一个正态马尔可夫模型用于数据包的排队分析,给出了模型建立方法,分析了该模型的有关特性,并且给出了一个分析结果。