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充分利用异构网络传输资源为用户提供有服务质量保证的传输服务,是机动通信网络设计的基本要求。基于资源虚拟化的异构网络通信资源融合和按需组合的多路径并行传输方法,可实现通信资源与业务传输要求的有效匹配,有效提升通信网络传输服务能力。本文针对异构网络传输资源共存环境中保证业务传输服务质量问题,研究面向服务的网络架构设计及并行传输组网关键技术。(1)针对机动通信网络通信资源调度难的问题,对机动通信网络架构进行了分析,提出了一种采用面向服务的网络架构,设计了机动环境下基于异构网络通信资源融合的架构模型,及其功能实体组成、互操作接口、运行机制和应用部署方式,可有效支持异构网络传输资源的统一调度、按需组合、动态柔性重组和通信服务能力封装等功能。在该网络架构下,进一步给出了多路径并行传输服务的模型,包括网络侧实现多路径并行传输的通用“瘦终端”架构、多路径并行传输服务的功能组成和工作流程。(2)为提高多路径并行传输吞吐量性能,首先基于精确Padhye吞吐量分析模型,分析了在多路径并行传输中带宽、时延、丢包率等表征路径性能的主要属性参数差异对多路径合成吞吐量性能的影响；其次,针对异构传输路径差异对吞吐量性能所造成的影响进行了仿真分析；在理论推导和仿真评估的基础上,获得了以吞吐量性能为目标的活跃多路径选择的路径度量基本方法,为带宽合成的多路径并行传输活跃多路径选择提供了参考。最后,基于上述原则提出了活跃多路径选择算法,与已有算法相比,该算法的传输吞吐量性能有较大提高。(3)为了解决多路径并行传输过程中不同路径传输性能动态变化造成的接收端数据乱序问题,需要尽可能准确地估计每条路径的实时带宽与往返时间(RTT),并将其作为业务传输路径优化的依据,以提高网络吞吐量性能。本文利用扩展矢量卡尔曼滤波对多路径并行传输中每条路径的可用带宽与RTT进行联合预测,同时提出了一种基于上述预测结果的业务调度算法。仿真结果表明,通过准确地预测可用带宽与RTT,路径选择算法有效减轻接收端数据乱序的程度。在带宽敏感的多路径应用场景下,该算法比Kalman-CMT算法收敛速度更快,吞吐量性能也有一定程度地提高；在时延和带宽都敏感的多路径应用场景下,算法在收敛速度与吞吐量两方面优势明显。(4)针对机动通信网络组播传输效率低的问题,本文提出了一种多路径并行传输覆盖组播组生成算法(GMG)。首先,对多约束条件下的网络单播和组播路由问题建立了数学模型,给出了与QoS评价尺度相对应的约束条件和开销函数,并在此基础上提出了一种基于萤火虫群优化(GSO)的多约束组播树生成算法(GSO-MCM)。GSO-MCM算法可以适应机动通信网节点运算能力低、拓扑动态性强和信道资源有限的特性,并提高组播树生成的收敛速度、降低计算复杂度。其次,在GSO-MCM算法的基础上提出了GMG算法,借鉴多路径并行传输技术,把组播组转化为端到端的多路径传输问题。GMG算法在考虑各组播树性能的基础上,以最大化组播组吞吐量为目标,实现了组播组性能的提升。通过对比实验,验证了本文所提用于路径生成的GSO-MCM算法和路径集合建立的GMG算法的有效性。