随着计算机网络的飞速发展,传统的网络测量方法面临着多供应商、多种异构网络共存的测量问题,暴露出了它的严重不足。同时人们希望减小网络测量带给网络的额外负载影响。网络层析成像无需内部节点协作,只在边缘节点进行信息收集即可完成测量,受到广泛关注与研究。文中针对网络层析成像中的现有链路丢包率估计方法存在的问题,提出了一套基于“包群+三叉树”的链路丢包率估计方法,提高了方法的稳定性,极大地减少了探测包的数量。目前采用的单播链路丢包估计的方法中,需要发送大量的探测包才能保证估计的准确性。在实际网络特别是无线传感网络和无线自组织网络中,大量发送探测包是不可接受的。本文在总结分析前人研究的基础上,提出了一些新方法及思路,在保证估计精度的同时,减少了探测包发送数量。首先,在研究分析现存的单播链路丢包率估计中采用的包队及三包组方法的基础上,提出一种新的探测包群方法。包群的方法在保证估计准确性的情况下,大量减少了探测包发送的数目。同时,提出一种三叉树的推导模型。三叉树模型对比传统二叉树模型能建立数目更多的求解方程,从而提高利用最小二乘法解超定方程的精度和稳定性。三叉树模型中,由于增加方程数目提高了解的精度,因而也可以发送相对较少数目的探测包而得到一定估计精度的解。包群方法与三叉树模型都能在保证一定估计精度的基础上,减少探测包的数目,从而减小由于发送探测包对网络流量和负载带来的影响。在链路丢包率方程求解过程中,针对测量偏差及超定方程病态性问题,使用最优化Newton反演法进行求解,提高了方程求解的精度,进而提高了最终估计的准确性。由于主动网在节点处具有可编程控制的能力,因而可以进一步提高网络层析成像的效率,同时也可以提高估计结果的精度,增强使用实时性。由于主动节点不可能迅速布置到整个网络中,混合主动网(主动节点与被动节点并存)将在今后一段时间内存在于网络中,文中将链路丢包层析成像方法在混合主动网下进行实现;考虑到主动节点与被动节点间的通信协作,设计利用移动代理实现了混合主动网框架结构;文中还探讨了在主动网络环境下如何应用包群+三叉树模型,并对其性能进行了仿真。