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TCP是基于因特网的重要传输协议，而网络拥塞是引发数据丢失造成网络QOS下降的主要因素，TCP拥塞控制机制很好地避免拥塞引发数据丢失，提高了网络的QOS质量。另一方面，基于连接的TCP在正常单向大数据量传送时，表现的状态与拥塞是十分类似的，标准TCP拥塞控制机制无法区分，引起网络频繁启动拥塞控制，降低了网络QOS。RTT是TCP协议实现的基础，是判断网络路径拥塞程度的重要参数。本文首先阐述了传统RTT的测量理论，然后对RTT的结构进行分析，指出双向对称路径的发现与基于双向不对称路径发现的区别，并在不改变标准TCP结构的前提下，分析在单向大数据量传送(如：组播网)与时延敏感(如：基于能量控制的无线网络)的两种网络环境下，传统RTT测量理论的局限性。提出了一种适应单向大数据量传送网络环境与时延敏感的网络环境下的优化传输控制算法一基于双向不对称路径发现的RTT算法。该算法能有效区分单向大数据传送与真正的网络拥塞，仿真证实提高了网络的QOS。论文的主要工作如下：(1)在系统分析双向对称RTT的测量基础上，分析了当前的网络现状与需求，提出双向不对称网络路径识别的迫切性。(2)在对RTT测量方法、rtt的时延结构详细分析后，重点论述了网络视频、无线网络等单向大数据量传送的不对称网络产生的类拥塞现象，提出基于双向不对称路径发现的阈值RTT算法，在不影响标准TCP协议基础上，有效遏制了拥塞假像频繁启动拥塞控制的现象，提高网络的QOS。(3)利用网络仿真软件OPNET，对基于单向大数据量传送(组播)网络和时延敏感的无线网络，采用基于双向不对称路径发现的阈值RTT算法进行仿真实验，结果证实算法的有效性。通过网络测试表明，在基于组播协议网络和基于能量控制的无线网络中，能有效区分拥塞与正常数据传送，是提高QOS的有效途径。同时，它与现有的RTT测量有很好的互操作性。