Internet作为一个典型的复杂网络实例，对其宏观拓扑结构的特征分析及建模研究是目前研究的热点问题，受到学术界广泛关注。近年来人们在该领域的研究取得了长足的进展，尤其是在Internet拓扑结构的分析中发现了幂律分布规律之后，提出了许多遵循幂律特征的拓扑生成算法以及拓扑模型，完成了从早期纯粹的经验假设到客观数据分析，从单纯的计算机网络研究到复杂系统特征化研究的建模过程的飞跃。但这些提出的模型大多为自治系统层面(autonomous system，AS-level)的Internet拓扑模型，而在相对更细粒度的，更能表现：Intemet本质特征的路由器层面(router-level)Internet拓扑建模，由于规模巨大，以及获取完整的路由级拓扑方面的困难，目前研究还较少。揭示路由级Internet宏观拓扑结构的特征规律并建模，是帮助人们用其来对Internet进行分析、预报、决策或控制的需要，也是进行Internet相关的研究的基础，因此必然具有重要的意义。 Internet拓扑研究与复杂网络学术界将Internet拓扑建模研究的内容大致归结为三个问题：(1)如何获得一份完整而准确的Internet拓扑数据；(2)如何对Internet网络拓扑特征进行分析并建立模型；(3)如何使用模型构造一幅类似于Internet的拓扑图。这三个问题分别对应于三个研究方向，即拓扑结构测量、拓扑特征发现与建模以及可视化拓扑生成器开发。其中拓扑特征发现与建模是重点，拓扑特征发现指针对Internet测量拓扑结构的特征分析与特征参量提取，建立模型指根据特征参量建立拓扑模型，即本文提出的TL模型，这是本文研究的核心内容；拓扑结构测量作为拓扑特征分析与建模的基础与前提，也是本文中比较重要的部分；而拓扑结构的可视化问题由于涉及范围较广，可单独做为研究课题，因此不在本文中做为重点研究内容。 本文首先针对分布在世界范围内的21个CAIDA监测点通过主动探测方法得到的路由级Internet拓扑测量结果，分别进行同名IP解析与单点测量导致的采样偏见问题分析。在使用CAIDA iffinder同名IP测量结果集对多组Internet测量数据解析时，发现每组中合并的路由数占总路由数的3％～8％，边数则从7％～30％不等。合并路由数增长比较平缓，说明测量结果集数量庞大，基本上已经完全覆盖了iffinder提供了同名解析空间。在单点测量问题分析中发现，随着测量点数的增加，新测量到的路由增量呈y=88782.0-18993×ln(x)的对数曲线分布形式。进一步分析表明，以目前CAIDA监测点的分布情况，只有当测量点数达到至少107个时才可能完全解决采样偏见问题，即没有路由器在测量中遗失。而本文测量结果集中CAIDA监测点数为21，因此需要在未来工作中对拓扑测量问题做进一步研究。其次，本文对Internet拓扑结构特征进行了不同层面的分析与研究。首先论述了Internet测量拓扑的幂律分布特征，包括frequency-degree幂律分布、degree-rank幂律分布与CCDF(d)-degree幂律分布等，发现Internet测量拓扑具有非常明显的frequency-degree幂律分布与degree-rank幂律分布规律。其中。frequency-degree幂律分布符合幂律指数为2.1406的分布规律，而degree-rank幂律分布则分为两部分，主体节点服从幂律指数为0.84639的分布，而度值最大的部分节点却符合幂律指数为0.29981的分布规律。在CCDF(d)-degree幂律分布研究中发现，Weibull分布要比幂律分布拟合效果更好，也就是说，对于本文Internet拓扑来说，其节点度的CCDF不一定符合幂律分布。其次研究了Internet平均度值分布情况，并统计得出叶子路由在Internet测量路由总数所占比重平稳地保持在17％附近的结论，说明Internet拓扑结构中，叶子路由的分布具有一定规律性；之后研究了Internet拓扑结构的谱密度分布与无符号拉普拉斯谱(SLS)分布结果，通过对拓扑结构各异的五种采样拓扑图，分别进行谱密度．特征值分布分析，发现五组分析结果表现出高度的一致性，证明了Internet拓扑结构的自相似性。而通过四组3000点采样拓扑进行SLS分布分析，发现尽管四组3000点采样路由与连接互不相同，但SLS谱分布却非常相似，四组采样拓扑在特征值λ=1处重数均较高，重数次高的特征值都群聚在λ=2处。在特征值从2～10<3>变化过程中表现出较明显的幂律分布特性，其幂指数值保持在3.2813至3.8013之间，特征指数接近。这同样从另一个角度证明了Internet拓扑结构的自相似性。 之后，本文根据Internet拓扑特征分析结果(特征参量)提出了一个基于三层(ThreeLevel)路由节点的TL模型。针对部分源于Internet拓扑统计分析的模型特征参数，进行了以无符号拉普拉斯谱密度(SLS)分布结果的为校验值(评估函数)的遗传优化。对优化后模型，本文从定性分析、定量分析与可视化结果的直观视觉角度予以了分析与评价。定性分析结果表明，TL模型兼具纯静态与纯动态模型的优点，即避免了纯静态模型下过多的人为干预与控制，也避免部分纯动态模型不能产生叶子节点的问题。在定量分析部分，对两份3000节点的TL生成拓扑分别进行了幂律分布分析、谱密度分布分析及规格化拉普拉斯谱(NLS)分析，分析结果表明，TL生成拓扑表现了Internet拓扑特征，TL模型可接受。本文最后给出了TL模型的生成算法。