随着网络规模的扩大,网络流量特征的相关研究已经成为网络性能分析最主要的方向之一。通过对网络流量特征的研究,可以为预测网络性能、QoS服务和SLA服务等应用提供必要的支持。由于目前绝大部分互连网络都使用TCP/IP协议,因此基于IP报文的研究一直是网络流量研究的热点之一。作为IP报文的集合,IP流不但可以表现报文的特征,反映用户的偏好,更重要的是可以为缓解网络拥塞提供依据,所以本文在IP流量特征测量的基础上,提出了一种新的显式拥塞控制算法。本文首先从网络流量测量的背景及研究现状开始分析,阐述了流量测量的意义,接着介绍了主动测量方法和被动测量方法,并对网络测量技术进行了深入探讨和对比分析。结合网络流量分析的理论知识,对TCP/IP流量分析方法进行了详细论述。基于对上述网络流量测量理论的分析,本文主要进行了以下方面的研究:1.对校园网流量进行采集,并分别从业务类型、协议特性、流量特性等角度对不同类型的协议和流量进行了比较分析,结果发现TCP流是构成IP流的主要因素,这些TCP流大多是由于浏览网站而产生的流量。除此之外,还发现在不同的时间段TCP流量存在突发的现象,种种测量结果表明突发流量的产生使网络拥塞发生的可能性变大。2.提出了一种基于测量的拥塞控制算法——NECN算法,该算法对当前网络的负载情况进行了详细的刻画,并结合平均队列和反馈指数两个参数对网络拥塞进行监控,除此之外,还对拥塞窗口大小进行了重新设置。当网络发生拥塞时,算法优先剔除网络中的冗余信息和信息量不高的IP流,保证大部分正常IP流的安全传输。由于算法将路由器队列维持在一个比较稳定的状态,所以一定范围内允许数据包的突发情况,消减了对突发流的偏见。3.通过仿真实验,对ECN算法和NECN算法的两个性能参数——拥塞窗口和往返时延进行了对比分析,证明了NECN算法在相同的实验环境下提高了网络资源利用率。