随着人们对工作以及娱乐方式与内容追求的不断提高,诸如网络实时直播、增强现实、虚拟现实和云计算等业务领域十分火爆,这也对5G移动通信网络的带宽和时延提出了极高的要求。其中,无线前传网络在经过功能重构之后,不仅要求超大的容量,更是对时延提出了100μs量级的严苛要求。为了降低前传网络的部署维护成本,提高前传网络的传输容量,业界希望将以太网技术引入到前传网络中。然而以太网遵循尽力而为的传输方式,在应用到无线前传网络时,会在交换节点处因为流聚合机制给前传网络带来无法忍受的时延和时延抖动。为了降低基于以太网的前传网络的传输时延和时延抖动,本文对前传网络中交换节点处的流聚合算法进行了研究。基于时间窗的流聚合方案可以在不给直通流量造成时延抖动的前提下有效降低新增流量的传输时延。然而当网络负载较大时,该方案所带来的效果会明显降低。通过对现有方案中问题的分析与改进,本文提出了基于位置负载的异步聚合方案(Location-Load based Asynchronous Aggregation Scheme,LL-AAS)。该方案利用前传网络中链路负载与设备位置相关的性质,通过调整不同位置处前传流量封装成以太网帧的帧长度,来降低前传流量被阻塞的概率。为了验证所提方案的可行性,本文设计搭建了基于时间轴的流聚合仿真系统,并对所提方案进行了仿真验证。仿真结果表明LL-AAS可以有效降低前传网络流聚合所带来的时延和时延抖动。为了克服LL-AAS中可能出现的传输效率降低和可扩展性差的问题,本文提出了自适应帧尺寸的时间窗聚合方案(Adaptive Frame Size Time Window,AFS-TW)。该方案通过对网络负载进行监控反馈实时调整前传流量的封装长度,追求最高效的流聚合效果。仿真结果表明该方案可以在兼顾降低前传流量的封装开销的同时有效降低其传输时延。在基于帧抢占的流聚合方案中,高优先级流量会不可避免的被引入时延抖动。为了消除帧抢占机制给直通流量带来的时延抖动,本文提出了带固定时延的帧抢占聚合方案。该方案通过给直通流量施加一个固定时延,形成可以预测帧抢占需求的缓冲时间窗,避免帧抢占切分操作带来的阻塞问题。仿真结果表明,该方案可以在保障新增流量传输时延极低的同时消除原有方案给直通流量引入的时延抖动。