随着Internet规模的指数级速度膨胀,网络的分布化、异质性和不协作性正逐渐增强,这使得对网络的控制和管理变得越来越困难,对网络性能的整体把握越来越复杂。那么如何整体把握网络运营状态和优化网络性能,正成为网络管理者所要解决的主要问题。目前网络性能测量是解决这一问题的较好的方法,其通过对网络性能指标进行测量,然后研究和分析测量结果来掌握网络行为和特征。然而传统的网络性能测量技术都依赖于网络内部节点之间的协作和特定的网络体系协议,这会影响网络的真实业务量和安全问题,因此,国内外很多研究机构提出了一种新的网络性能测量技术,称为网络层析技术,该技术可以利用端到端性能测量的结果来统计推测出链路级性能。这对网络性能测量工作具有重要意义。本文首先对网络性能测量的网络层析技术进行了研究和分析,重点比较了主动测量技术和被动测量技术的优缺点,并提出了一种基于多播测量技术的包探测机制T-packet探测包；然后对网络性能推测进行了研究,分析了网络性能推测模型和统计分析方法,并对MLE算法、EM算法和Bayesian估计算法进行了比较,最终提出了EM算法的一种改进算法,设计了基于EM算法的链路时延推测系统,该系统通过多播测量技术来获取端到端时延,然后利用改进后的EM算法和高斯混合模型,统计分析出各个链路时延,最终达到整体把握网络链路运行状况的效果。仿真阶段运用ns-2模拟仿真工具,对EM算法和改进后的EM算法、高斯混合模型和改进后的高斯混合模型以及真实值之间进行比较研究,实验结果证明了改进后的EM算法和高斯混合模型的准确性和高效性,对以后的网络测量和推测技术的研究具有重要意义。