提出了一种基于低轨/中轨/高轨（LEO/MEO/GE0）卫星网络体系结构（TLSN）和时空分割思想的QOS路由协议（TDRP），详细阐述了时空分割思想和时隙优化方法，重点研究了QOS路由的实现框架和路由算法（BDA）的实现原理。在此基础上，卫星网络体系结构和路由协议的性能得到了详细分析和仿真验证。相同负载情况下，TLSN中端到端时延和时延抖动性能明显好于LEO卫星网络；同Dijkstra算法相比，BDA算法在端到端时延、时延抖动、丢包率、吞吐量方面具有更好的QOS保证能力。

设计了与传统TCP相兼容的空间信息网络可靠传输协议STP。协议针对空间环境特点从慢启动算法、拥塞避免算法、快速重传和快速恢复算法等多方面对传统TCP进行综合改进，仿真分析结果表明STP协议比传统TCP性能有较大提升，也比主要针对卫星通信的TCP改进协议的性能有一定改善。能较好地适应空间信息网络中的信息可靠传输需求。

如何保证各网络设备协议实现的一致性，是保证各设备可以互联、互操作的关键。文中在介绍OsPFv3协议的基础上，设计并实现了该协议一致性测试系统。根据系统支持多端口的特性，提出一种改进的针对中继系统的一致性测试方法，克服了原有穿越式测试方法中测试系统之间的同步和协调问题。利用该系统对开放源码的路由软件包zebra进行了测试，结果表明在数据库描述包的MTu字段处理上和RFc2328存在不一致。

The long-tailed distribution characterizes many Internet traffic properties which are often modeled by Lognormal distribution, Weibull or Pareto distribution theoretically. However, it is rather difficult to directly apply these models in traffic analysis and performance evaluation studies due to their complex representations and theoretical properties. This paper proposes a Hyper-Erlang Model (Mixed Erlang distribution) for such longtailed network traffic approximation. It fits network traffic with long-tailed characteristic into a mixed Erlang distribution directly to facilitate our further analysis. Compared with the wellknown hyperexponential based method, the mixed Erlang model is more accurate in fitting the tail behavior and also computationally efficient. Further investigations on the M/G/1 queueing behavior also prove the efficiency of the Mixed Erlang based approximation.

抽样方法广泛地应用于网络测量与其他领域对被测总体的指标进行估计研究表明，多种网络指标呈现重尾分布或自相似的特征这些特性为准确估计总体指标带来了诸多困难但同时对被测网络指标进行建模也有着重要的应用。然而，建立精确网络模型是困难的从时间序列拟合角度出发，提出了一种基于拟合的自适应抽样方法，对被测指标进行基于测量的建模工作主要体现在：（1）采用分段线性函数对被测指标进行逼近建立基于测量的模型，（2）与常用的抽样方法相比，在相同的样本数情况下，由拟合模型对指标进行的估计更准确、更稳定通过对两个测量记录的分析表明，在与常用抽样方法保持相同的拟合误差时，自适应抽样方法明显地减少了所需采集的样本数量，（3）与其他概率抽样方法相比，自适应抽样最终抽取的样本数更稳定、更可靠，并给出了最终样本数的概率分布