通信技术的快速发展,促使具有多个网络接口的终端设备日益普及。多路径并行传输技术,是指通过聚合各路径上的带宽资源,实现业务数据的快速传输,以提高对网络闲置资源的利用率。传统的多路径并传技术大多考虑同构网络环境下的传输,缺乏考虑网络的异构性。而异构网络由于各链路性能的不对称性,数据包在链路上的传输时延大小不一,可能导致接收端数据乱序现象的发生,而乱序会造成接收端缓存阻塞,严重时会导致缓冲区溢出,严重影响了并行传输系统的吞吐性能。因此,为了改善异构网络中多径并行传输系统的性能,提高网络的整体吞吐量,本文做了如下研究:第一,对异构网络环境下多径并行传输引发的数据包乱序问题进行了深入研究,分析了造成数据包乱序的相关因素,提出了一种基于端到端时延累积概率分布的数据包乱序分析模型。该模型基于现有的研究成果,增加了发送端队列时延对数据包乱序的影响,提高了模型的准确性。然后利用该模型推导出了数据包有序传输的约束条件和数据包乱序概率计算公式。仿真结果表明,该模型解出的数据包乱序概率曲线与仿真曲线基本符合,验证了模型的有效性。第二,在数据包有序传输的约束条件下,为减少接收端数据乱序,本文提出了一种基于卡尔曼滤波的传输时延预测数据调度算法——TDP-KF算法,该算法首先给出了路径传输时延的有效评估方案,在利用卡尔曼滤波算法预测数据块到达接收端的时间时,引入了数据块在发送端的队列等待时延,提高了预测的准确性,实现了发送端数据块的精准调度,有效减少了接收端数据乱序。仿真结果显示,TDP-KF算法能够有效减少接收端数据乱序,提高异构网络环境中多路径并行传输系统的整体吞吐量性能。