随着目前网络不断的发展,网络的规模不断的扩大,网络的结构也变得复杂化、分布化。随着人们对网络的依赖性越来越大,对网络的管理和监控就变得越发的重要了。但是网络的分布式结构以及内部信息的保密性,人们对网络的测量也变得十分困难。网络断层扫描技术(Network Tomography)是一项新兴的网络性能测量技术,通过端到端的测量来获取网络内部性能参数,再结合统计推断来得到网络的丢包率、时延和链路利用率等,并重构网络的拓扑结构。该技术克服了传统测量技术局限性的缺点。本文首先介绍了网络断层扫描技术的基础,包括基本原理和技术的分类,并对网络测量技术进行了详细的分析,从网络测量技术的种类、原理以及需要测量的网络性能参数等方面进行了阐述。其次对基于网络断层扫描技术的网络拓扑推断算法进行了研究。重点包括端到端的测量技术的设计方案以及目前几种成熟的拓扑推断算法,对这些算法的性能和优缺点进行了分析。借鉴了一种基于网络链路利用率的推断算法,由于路径的利用率是由链路利用率叠加而成,根据参数能够快速的找到节点间的关系,从而发现网络的拓扑结构,该算法有着计算量少,准确率高等优点,但是在网络的背景流量发生改变的时候,尤其是负载增大的情况下容易出现偏差,为了解决这个问题,引入了相关距离概念,提出了基于相关距离的拓扑推断算法LBTC,有效的提高了准确率。然后研究了多源网络结构的拓扑推断,通过分解算法将N-by-N的结构分解为1-by一2和2-by-2的简单结构,构造了四种基本的2-by-2结构,针对多源网络的特点改进了“三明治”分组列车探测包,通过测量得到网络的路径时延和丢包信息,对信息参数进行了统一化转换,设计了一种基于2-by-2结构的拓扑推断算法,从而得到了拓扑结构。最后借助NS2网络仿真软件搭建了网络拓扑模型,使用设计的测量方法对模型进行测量,通过在接收节点得到的数据,对拓扑推断算法进行了验证。