随着网络技术的发展,网络成为了现代社会中最重要的基础设施之一,已经渗透到了人们生活的各个方面。网络路由器级拓扑表征了网络中路由器之间的连接关系,可为网络规划、优化、管理提供有用基础数据,也是构建可信、安全网络环境的前提。现有路由器级拓扑识别方法主要依靠traceroute等测量工具收集原始数据,通过对数据进行分析构建路由器级拓扑。但在实际中,网络中很多节点出于安全等因素的考虑,不会响应traceroute等测量工具发送的探测包,导致测量结果存在大量匿名理由器,故无法准确识别出路由器级拓扑。针对该问题,国际上有学者提出基于网络层析成像的拓扑估计方法,该方法通过在网络边缘节点之间发送探测包,然后利用统计学的方法推断出路由器级拓扑结构。该方法最大的优点是不需要内部节点协作,因此不受网络存在大量匿名路由器的限制。但是目前网络层析成像的方法只能识别出树状拓扑结构,而无法获得网状的路由器级拓扑结构。针对现有方法存在的缺陷,本文采用传统匿名路由器识别和网络层析成像相结合的研究思路,把网络层析成像估计所得的树状拓扑作为约束进行匿名路由器识别,进而构建较为完善的路由器级拓扑结构。本文主要贡献可以概括为以下两个方面:(1)提出基于图模式的匿名路由器聚类方法:匿名路由器聚类的目的是将在拓扑图上位置相近的匿名路由器聚集到一起,从而有利于设计合理的探测包发送方案,使发送的探测包能覆盖需要识别的匿名路由器。本文提出基于图模式的匿名路由器聚类方法,通过对测量得到原始数据的总结分析,归纳出了三种匿名路由器位置相近时,测量结果的图模式,根据起始节点、目的节点间的联系,确定匿名路由器的分布位置,对匿名路由器进行聚类。(2)提出基于网络层析成像的匿名路由器识别方法:网络层析成像利用这些已知路由器设计发包方法,并利用时间延迟的协方差构建树状拓扑。本文将树状拓扑作为约束条件,根据网络层析成像的特点提出匿名路由器识别准则,逐一分析树状拓扑中每条链路的匿名路由器分布情况。根据树状拓扑的约束和识别准则,得到每条路径的匿名路由器分布方程。通过迭代求解以上方程,就可以获得具体每条链路上匿名路由器的分布情况,进而识别出原始数据中的匿名路由器。本文使用理论数据和iPlane、CAIDA提供的真实网络测量数据对提出方法进行实验验证,实验结果表明提出的匿名路由器聚类算法可以有效地对匿名路由器进行聚类,提出的基于网络层析成像的匿名路由器识别方法能有效识别已经聚类的匿名路由器。因此,本文方法可以在存在匿名路由器的条件下,获得较为准确的路由器级拓扑结构。