随着互联网规模的飞速发展,如何高效合理地使用现有的网络资源,保障网络健康良好地运行,已经成为一个研究的热点问题.网络行为学的主要目的就是将业务流量在现有的网络拓扑结构上合理分配,优化网络资源的合理使用.流量工程作为网络行为学研究的基础,为其提供可靠的测量数据,以期达到掌握网络行为的基本特性,发现网络行为的内在规律,进而建立网络流量模型,有效控制网络运行的目的.该文依托国家十五863项目"流量工程与网络行为学"(2001AA112111)课题,针对流量测量中时间参数的测量进行了研究和实现,同时将测量所得数据应用于网络的拥塞控制,达到优化网络性能的目的.首先,该文阐述了流量工程的概念、功能、测量技术和测量实体以及网络行为学的研究方法.其次,阐述了时钟特性描述及时钟同步算法,对已有的时钟同步算法的性能分析、对比后,在LPA算法原理的基础上,提出一种双向的单路网络延时测量方法--BOND,该算法采用泊松间隔双向发送探测包,快速确定延时测量所需的参数,不但可以有效地消除两个端系统的时钟偏移和扭曲,获得较准确的单路延时,而且还可以及时发现时钟重置问题.实验结果表明,双向单路网络延时测量方法是一种有效的延时测量算法,适合于工程应用.然后,文章提出了抖动的测量方法,并对基于抖动的细粒度拥塞控制进行了研究,该拥塞控制机制根据测量的抖动值,动态调节预测算法中使用的α因子,自适应网络状况.同时将网络状态划分五级,对不同级的网络状态进行不同的控制.并通过实验证明了该拥塞控制算法的可用性、友好性和收敛性.最后,就所做的工作进行了总结,并对进一步的工作提出了想法和建议.