随着因特网发展得越来越庞大，越来越复杂，整个网络的稳定运行对于整个社会有着越来越重要的意义。为了更好地设计、控制和管理这个动态网络，知道其内部运行参数，如各条链路上丢包率和延时值，反映其各条链路运行状况是很重要的。由于，只能借助端到端测量的方法，网络边缘采集的数据是唯一可得到的数据，本论文采用有别于传统数理统计估算的方法，而是借助各种模型和算法，从而十分高效准确地推测整个网络内部运行参数。 由于网络上运行的各种不同的网络应用程序会给网络带来不同流量的负载，对各条链路的影响也呈现不平衡性。基于端到端网络测量方法是由国际上几个组织提出的[1]，又称之为网络断层分析。 本论文着重研究链路时延的测量和推测，主要工作包括： 1．利用依赖树模型和上向一下向算法，推测链路的时延分布。和传统的极大似然估计算法不同，该方法利用前面链路的情况推测后面链路的可能概率。这一过程不断重复，每次都产生可能的估测值，以适应时延的变化。论文根据多播依赖树这种特殊的依赖树模型，对上向一下向算法进行了优化，减少了一种估算参数。对算法进行了仿真，通过仿真实验证明了该方法的正确性，能够根据端-端测量结果精确地推算出链路的时延特性。并最终用C／C++语言编程实现了该算法。 2．在单一路径下采用有限混合模型(MFMM)和期望最大化(EM)算法，根据测得的端到端的时延数据，推测路径上各链路的时延密度函数。对算法进行了仿真，分析了算法的有效性。 3．对其它时延推测算法作了简要的介绍，并对各种链路时延算法作了分析比较。 4．参与了实验网络的搭建。参与了网络测量系统的设计、软件需求分析、模块设计等工作。完成了依赖树模型和上向一下向算法、有限混合模型和期望最大化(EM)算法的软件实现。