要成功设计、控制和管理网络,为用户提供应有的服务质量,就需要了解和掌握网络的内部特性。流量矩阵作为网络流量工程的重要参数,可以为网络规划、拥塞控制、流量异常检测、网络故障诊断等流量工程和网络管理提供有力保障。随着网络日益向着大型化、异构化、分布化发展,通过直接对网络的流量矩阵进行测量的方法有很多问题。首先成本很高,同时由于技术上的不足,直接测量流量矩阵会大大的增加网络各节点的采集负担,再加上需要对众多的流量数据在网络上进行传输和存储,这些原因使得流量矩阵的直接测量是难于实现的。因此研究人员和工业界主要都在研究对网络流量矩阵的间接测量。由于网络链路上的负载相对较易测量,网络的路由信息和配置信息相对较易于获得,并且流量矩阵、链路负载、网络路由之间具有一定的限定关系,因此当前对流量矩阵的间接测算都是利用链路负载和路由矩阵进行的。本文在对流量矩阵的各类测算方法进行介绍之后,着重对流量矩阵的重力模型和基于重力模型的流量矩阵测算方法做了分析。针对测算者拥有的信息多寡,提出了两类不同的流量矩阵的测算方法。一种方法是针对测算者不能区别边界链路是接入链路还是对等链路的情况,提出了一种基于迭代信息量的流量矩阵测算方法(Iterative Information-Theoretic Approach, IITA),该方法在不需要区分具体边界链路性质的情况下能够取得与最小互信息量方法(Minimum Mitual Information, MMI)近似的测算效果,而最小化互信息量方法是已知的测算精度最高的一种流量矩阵测算方法,并且该方法需要区分具体的边界链路的性质。第二种方法是基于信息量和部分直接测量的流量矩阵测算方法,该方法针对测算者对网络的流量对能够拥有一定的直接测量能力,与最小化互信息量方法相比,该方法能大幅度提高测算精度,并且该方法为运营商们在选定直接测量的流量对时提供了一定的指引。