随着互联网中流量激增和新业务的不断涌现,现有网络技术已难以满足工业物联网、5G移动通信、AR/VR音视频和智慧城市等新应用场景中对实时性和可靠性的要求。面对这种时间敏感性业务的急切需求,如何保证可靠性,准确控制端到端时延成为热点问题。鉴于其成本低、部署简单、产业链成熟且带宽不断增大,以太网技术在新一代传输和接入网络中被广泛使用。因此,出现了多种改善以太网“尽力而为”机制引起的分组丢失和不确定性等问题的新技术,如IEEE提出的时间敏感网络(TSN)、IETF提出的确定网络(DetNet)和OIF提出的柔性以太网(FlexE)等。这些技术分别在不同的功能层次中发挥作用,实现网络数据传输的实时性和高可靠性。本文主要研究TSN中时间敏感的可预测性业务流在网络中的实时可靠传输机制。TSN作为当前主流确定性网络技术,已发布了多个实现不同功能的子协议。本文针对传统以太网没有考虑实时传输,不能保证网络中的业务流准确准时传输问题,在ns-3仿真软件中搭建了 TSN仿真平台,结合实验对TSN协议簇中的Qav和Qbv子协议进行了深入研究。在仿真平台中,通过CBS算法和TAS算法来保证高优先级业务流严格按照时间表发送,实现不同业务类型之间的流量特性隔离;同时允许经过流量整形的以太网流量和尽力而为业务使用剩余网络带宽。之后,作为TSN的一种典型应用场景,本文对5G前传网模型进行了深入研究,针对5G中高优先级的可预测性业务流无法实时传输的问题,给出了一种基于AS协议提供的高精度时钟同步机制的时间门控调度机制,实现了可预测性业务流在网络节点队列处无等待地传输,并在包含1000+个终端的5G前传网仿真模型中进行了仿真验证。最后,针对以太网灵活性移动性不足的问题,研究了 TSN在IEEE 802.11 网络中进行扩展的可能性。为了在随机链路状况、不确定接入能力的无线网络中实现确定性服务,本文尝试性的给出了一种带有冗余机制的中心协调机制(PCF)时间轮询调度算法,以达到传输的低时延和高可靠性要求。在TSN仿真平台上增加的无线链路仿真实验初步验证了该方法的有效性,为后续将TSN扩展到更大网络范围、支持移动性应用的研究工作提供了一定工具基础。