当今的信息世界可以说是一个依赖于网络的世界，而网络技术本身正以前所未有的速度飞快地发展.在局域网和广域网研究中由ATM(异步转移模式)技术引发了交换革命，基于ATM技术实现的网络互连在现代宽带、智能化的网络拓扑中具有重要的意义.网络的综合化、宽带化以及智能化将为如何提高网络服务质量(QoS)及减少网络阻塞带来了巨大的挑战，同时也为排队理论应用到网络研究领域提供了契机。 近年来国外一些研究人员通过对LAN、WAN以及WWW等网络的精确测量与研究发现，分组网络中的真实流量具有统计上的自相似性.自相似是指物体的局部以某种方式与整体相似.具体到分组网络中，自相似性反映了网络流量在很大范围的时间标度上表现出相似的突发性.这与传统的能够精确描述电话网络的泊松过程短相关流量模型具有很大的不同。 网络流量的自相似特征已经引起很多研究人员的重视.相关的研究工作包括网络流量的建模、网络性能的分析、流量控制与资源配置等方面.自相似网络流量下的网络排队性能分析便是其中一项重要的研究课题，但目前为止这方面的研究还主要集中在ATM交换方面.对于自相似网络流量下ATM的排队分析的主要结论是，信元丢失概率并非像传统马尔可夫模型所描述的随缓存增大而快速指数下降，而是以渐进线方式缓慢下降.随着排队模型研究的深入，模型将呈现越来越复杂的现象，尤其在自相似网络流的排队模型分析中，试图给予指标的明晰解将越来越困难.因此，计算机仿真方法将是越来越重要的手段。 本论文在介绍传统排队模型相关理论的基础上，研究了自相似网络流的排队模型.首先，综述了自相似网络流量的涵义、物理背景、建模方法；比较了现有网络流的快速生成算法的优缺点；阐述了估计Hurst系数的时域、频域和小波域的方法.其次，利用FGN过程的谱密度以及逆离散傅立叶变换(IDFT)，研究了一种生成自相似网络流的快速逼近算法(FGN-IDFT算法).根据到达时间间隔或服务时间间隔服从Pareto分布的网络流具有自相似性这一结论，利用剩余累积分布函数拟合方法以及Netus矩阵几何方法，分别研究了P/M/1/K以及M/P/1/K的网络系统排队性能，并获得了P/M/1/K和M/P/1/K队列平均排队队长和缓存溢出概率的近似结果.Matlab仿真结果表明以上方法具有较高的精确性.最后，对本文的工作进行了总结，并提出了今后仍需进一步研究的问题和方向。