异构网络多路径并行传输吞吐量建模

异构网络中的并行传输能效模型陶洋;赵芳金;王振宇;熊炫睿【摘要】The high speed parallel transmission through multi-mode user equipment (MUE) improves service quality,but also brings a lot of energy consumption.To solve the problem,an energy efficiency model of concurrent transmission in heterogeneous network was put forward.The core contents of the energy efficiency model were defined including optimal transmission rate allocation,as well as the rule of network ranking and access judgment.All the access networks were ranked based on network sources and according to the MUE service transmission requirement,which networks to be selected for parallel transmission were judged.Optimal distributed transmission rate of each carrier network was calculated.The chosen carrier networks parallel transmitted MUE service to achieve maximum energy efficiency according to the optimal distributed transmission rate.The effectiveness of the improved model was verified by the Matlab simulation results.%针对多模终端(multi-mode users equipment,MUE)进行高速业务并行传输时,提高服务质量的同时,带来了大量能耗的问题,提出一种异构网络并行传输能效模型,定义核心内容:最优传输速率分配、网络排位及接入判决规则.依据网络资源情况,对异构网络中所有接入网络进行排位,根据MUE业务传输需求判决哪些网络需要被选择进行并行传输,通过计算得出所有承载网络各自最优分配的传输速率,被选中的承载网络按照最优分配的传输速率对MUE业务进行并行传输,实现能效最大化.通过Matlab仿真分析验证了该改进模型的有效性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】6页(P2605-2610)【关键词】异构网络;多模终端;并行传输;能效;服务质量【作者】陶洋;赵芳金;王振宇;熊炫睿【作者单位】重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP393E-mail:****************多无线接入技术使得MUE用户能进行多网络选择接入[1,2]，在满足用户需求的同时，也带来了大量的能耗问题。

一种异构并行计算仿真模型设计
刘清涛;于立新
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2013(30)11
【摘要】为了加快异构体系调度算法的验证速度,降低时间成本和验证复杂度,本设计采用软件仿真技术建立了一种异构体系多任务并行执行模型.针对调度算法运行的硬件环境不同,使用ERT矩阵、通信因子矩阵、输出量数组和机器时间数组抽象出了硬件并行执行模型.通过建立存储器及通信端口模型,用串行语言模拟了异构体系中任务的并行执行过程,实现了通信数据的转送和乱序调度,从而加快了调度算法的验证速度.为增加可移植性,模型设计时未使用任何操作系统的系统调用.
【总页数】7页(P143-148)
【关键词】异构体系;任务调度;软件仿真;并行模型
【作者】刘清涛;于立新
【作者单位】北京微电子技术研究所SoC部
【正文语种】中文
【中图分类】TP319
【相关文献】
1.一种适合并行计算的仿真变电站一次系统模型 [J], 刘东;张炳达
2.一种异构无线网络智能垂直切换模型及其仿真分析 [J], 章引殿
3.产品设计与仿真的集成信息模型与异构信息转化技术研究 [J], 林小夏;张树有;陈
婧;许文良
4.基于改进图划分的异构并行计算模型设计 [J], 袁再龙
5.一种适用于异构网络的TCP协议设计及其仿真 [J], 葛鸽;张国清
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网络传输中的建模与分析方法随着互联网技术的不断发展和普及，网络传输已经成为了人们生活、工作中不可缺少的一部分。

网络传输的速度和稳定性是衡量网络服务好坏的重要指标之一。

因此，对于网络传输中的建模与分析方法的研究显得尤为重要。

一、网络传输中的建模方法网络传输中的建模主要有两种方法，一种是基于理论的建模方法，如基于随机过程、信息理论等；另一种是基于数据的建模方法，如机器学习、深度学习等。

1. 基于理论的建模方法基于理论的建模方法常用的有以下两种：（1）基于随机过程的网络建模方法随机过程是一种能够描述随机事件发生规律性的数学工具。

在网络传输中，随机过程被广泛应用于描述网络数据包的到达和发送时间的统计特性。

常用的随机过程包括泊松过程和马尔可夫过程。

泊松过程是一种常见的随机过程，它用于描述符合泊松分布的到达事件，如用于测量网络中数据包到达的时间间隔。

马尔可夫过程则用于描述一组状态之间的转移关系，如用于描述网络中数据包从一个节点到另一个节点的传输关系。

（2）基于信息论的网络建模方法信息论是一种被广泛用于研究通信和信息处理的数学工具，它最初由克劳德·香农提出。

信息论中最重要的概念是信息熵，它用于描述信息传输中的不确定性，信息熵的值越小，表示信息的可预测性越高，反之则表示信息的可预测性越低。

基于信息论的网络建模方法主要应用于网络编码和分布式存储等领域。

通过对信息熵的计算和分析，可以优化网络编码策略和分布式存储方案。

2. 基于数据的建模方法基于数据的建模方法，相对于基于理论的建模方法，更加注重从数据中发现模式和规律性。

常用的基于数据的建模方法包括机器学习和深度学习。

机器学习是一种从数据中识别模型规律的方法，能够对数据进行分类、回归、聚类等分析。

深度学习是一种机器学习的一种延伸，它通过层次化的神经网络对数据进行高层次的抽象表示。

当今最为火热的机器学习技术是深度学习，深度学习在图像、语音等领域已经取得了重大的突破。

专利名称：基于OSI网络模型实现多路径并行传输的系统及方法
专利类型：发明专利
发明人：赵良智,李捷,许延伟,郑晓航,董晨,陆肖元
申请号：CN201410067690.2
申请日：20140226
公开号：CN104869108A
公开日：
20150826
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基于OSI网络模型实现多路径并行传输的系统及方法。

其中，所述基于OSI 网络模型实现多路径并行传输的传输系统至少包括：路径设计模块，用于基于相关信息来确定多条信息转发的路径，并输出相应转发规则；以及转发模块，用于基于来自路径设计模块的转发规则将来自同一信息源的信息由不同路径予以转发。

由于对于主机间通讯采取多路径分包传输，每个传输路径上组包不完整，无法恢复数据，这样监听者无法从任意一个传输路径上收集到完整数据，从而实现端到端的数据安全传输。

申请人：上海宽带技术及应用工程研究中心
地址：201201 上海市浦东新区卡园二路108号8幢302A室
国籍：CN
代理机构：上海光华专利事务所
代理人：余明伟
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异构网络中多网络并行传输的网络选择算法
张丽娜;朱琦
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2014(030)010
【摘要】为了充分利用异构网络中的无线资源,提出了一种基于多网络并行传输的异构网络接入选择算法,该算法根据终端接收信号功率确定能够进行通信的无线网络,以这些无线网络的任意非空子集作为候选方案,计算各个方案对应的聚合属性,再根据吞吐量和功耗阈值条件限定候选网络方案,对这些方案建立多属性决策矩阵,采用基于用户偏好的逼近理想值排序法(TOPSIS)得到各个候选网络方案的效用函数值,从中选出与理想方案最接近的多网络接入方案.仿真结果表明该算法能有效改善用户服务质量,提高用户吞吐量,降低用户的单位吞吐量对应的功耗和费用,保证网络的负载均衡.
【总页数】9页(P1176-1184)
【作者】张丽娜;朱琦
【作者单位】南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,南京210003;南京邮电大学教育部宽带无线通信与传感网技术重点实验室,南京210003;南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,南京210003;南京邮电大学教育部宽带无线通信与传感网技术重点实验室,南京210003
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.异构融合网络中利用模糊层次分析法的网络选择算法 [J], 顾海;徐名海;闫焕杰
2.异构网络融合环境下基于加权二分图的网络选择算法 [J], 鲍楠;夏玮玮;鲍煦
3.异构网络中的并行传输能效模型 [J], 陶洋;赵芳金;王振宇;熊炫睿
4.异构网络中基于用户QoS的网络选择算法研究 [J], 周宇清;刘胜美
5.基于DA优化模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法 [J], 钱志鸿;冯一诺;孙佳妮;王雪
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Telecom Power Technology通信技术异构网络环境下多径并行传输若干关键技术解析杨明杰，魏　军，闫润珍，王　琼（国网甘肃省电力公司信息通信公司，甘肃伴随高新科技的进步与发展，互联网逐渐进入协同发展的新时代。

异构网络会使终端在网络重叠过程中使用多种方式接入，为多途径的并行传输奠定了坚实基础。

当一个单独的网络终端难以实现相关功能要求时，要借助周边终端构建大型虚拟终端。

文中基于异构网络环境中的多径并行传输相关技术进行了深入探析。

异构网络；多径并行；数据传输；关键技术Analysis of Several Key Technologies of Multi-path Parallel Transmission in HeterogeneousNetwork Environment，WEI Jun，YAN Run-zhenState Grid Gansu Electric Power Company Information Communication CompanyWith the progress and development of high technology，the Internet has gradually entered a new era of collaborative development. Heterogeneous network will make terminals access in multiple ways in the process of network overlapping which lays a solid foundation for multi-channel parallel transmission. When a single network terminal is difficult to achieve the图1　队列延时对多途径并行传播数据信息产生的乱序影响4　结　论伴随科学技术的不断发展，时代不断发展，互联网技术也在快速发展。

高性能计算中异构计算模型的优化与应用异构计算模型在高性能计算领域中起到了重要的作用。

它是指利用不同种类的处理器、加速卡、存储设备等多种计算资源，通过任务划分和调度技术，将不同类型的计算密集型任务分配到相应的计算资源上进行处理，以提高计算效率和性能。

为了优化异构计算模型，我们可以从以下几个方面进行考虑和应用。

首先，针对异构计算中不同类型计算资源之间的数据交互问题，可以采用数据并行技术和异步通信机制来优化。

数据并行技术将数据划分为多个小块，分配到不同的计算资源上进行处理，以提高并行计算效率和减少通信开销。

而异步通信机制可以让计算资源在进行计算的同时进行数据的传输，避免了计算和通信之间的等待时间，提高了计算的整体效率。

其次，针对不同类型的计算任务，可以采用合适的任务划分和调度策略来优化异构计算模型。

对于计算密集型任务，可以采用多个计算单元的并行处理方式；而对于通信密集型任务，可以采用多个通信单元的并行传输方式。

此外，还可以利用任务调度算法来将不同类型的任务分配到不同的计算资源上，充分发挥各个计算资源的优势。

另外，针对加速卡在异构计算中的应用，可以采用适当的优化技术来提高计算性能。

例如，针对GPU加速卡，可以采用向量化计算和GPU特定的优化指令来利用其强大的并行计算能力；而针对FPGA加速卡，可以将计算任务转化为硬件描述语言，通过硬件逻辑实现计算，以提高计算效率。

此外，针对异构计算模型在实际应用中可能面临的挑战和问题，还可以采用其他优化措施来应对。

例如，通过性能分析工具对异构计算模型进行性能评估和分析，找出计算性能瓶颈所在，从而针对性地进行优化。

同时，可以通过任务迁移和负载均衡策略来调整计算资源的使用情况，以实现更好的计算性能和资源利用率。

总之，异构计算模型在高性能计算中的优化和应用是一个复杂而重要的课题。

我们可以从数据交互优化、任务划分和调度优化、加速卡应用优化等方面入手，以提高计算效率和性能。

同时，还需要不断关注和研究相关领域的新技术和方法，以满足不断增长的计算需求，并推动高性能计算的发展。

基于异构无线网络的多路径传输
张薇;马骁;王瑜
【期刊名称】《信息通信》
【年(卷),期】2018(000)001
【摘要】针对异构无线网络环境中,大容量业务传输质量不可靠、网络资源利用率低的问题,提出了一种基于异构无线自组织网络的多路径传输路由算法.该算法有效避免了单路通信方式下的传输链路拥塞、吞吐量低等问题,并结合大容量业务的特点,通过一定的法则合理表征网络环境信息,依据表征结果提出发端到终端的多路径策略,使得重要性不同的业务可选择相应链路质量的路径进行并行传输,避免了网络中的每个自组网节点独立寻找路由导致的源节点难以获得中间节点路由信息的现象.仿真结果表明,该算法可实现整个网络负载均衡,缓解网络链路拥塞,有效降低传输中的丢包率,降低传输时延.
【总页数】5页(P211-214,216)
【作者】张薇;马骁;王瑜
【作者单位】陕西师范大学物理学与信息技术学院,陕西西安710119;陕西师范大学物理学与信息技术学院,陕西西安710119;陕西师范大学物理学与信息技术学院,陕西西安710119
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于度约束最短传输树的多路径传输协议 [J], 杨楠;陈远波;王燕杰;李青
2.基于传输时延预测的多路径并发传输数据分配算法 [J], 杜文峰;赖力潜;吴真
3.基于SMP-BP算法的多路径传输网可靠性测量研究 [J], 李小玲
4.基于力导向算法的电网业务传输多路径方法研究 [J], 何志方;张秀丽;朱燕芳;徐利美;刘宇
5.基于IPSec VPN和多路径传输协议融合的应急通信策略研究 [J], 颜靖华;侯毅;辛浪
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异构计算并行编程模型综述异构计算并行编程模型是指基于异构计算平台的、利用并行编程技术实现高性能计算的一种模型。

异构计算平台通常由多种类型的处理器（如CPU、GPU、FPGA等）组成，每种处理器具有自己的特点和优势，通过合理利用这些处理器，可以提升计算性能和效率。

在过去的几年中，随着GPU的广泛应用和性能的不断提升，异构计算并行编程模型逐渐引起了人们的关注。

这种编程模型通过将任务分解成多个可以并行执行的子任务，并在不同类型的处理器上进行任务分配和调度，从而实现并行计算。

异构计算并行编程模型的应用非常广泛，包括科学计算、图形处理、机器学习、数据挖掘等领域。

异构计算并行编程模型一般有三种主要的编程模型：CUDA、OpenCL和HSA。

CUDA是由NVIDIA公司推出的一种编程模型，用于实现在NVIDIA GPU上的并行计算。

CUDA具有良好的性能和灵活的编程接口，但只适用于NVIDIA GPU。

OpenCL是一种开放的异构计算编程模型，可以在多种类型的处理器上进行并行编程，包括CPU、GPU、FPGA等。

OpenCL具有良好的跨平台性和可移植性，但编程复杂度较高。

HSA是一种新兴的异构计算编程模型，由AMD、ARM等公司共同推动。

HSA致力于实现不同类型的处理器之间的协同计算，提供了更高层次的抽象和编程模型。

在使用异构计算并行编程模型时，需要注意以下几个方面。

首先，要合理选择处理器类型和数量，不同类型的处理器具有不同的优势和适用场景，需要根据具体的需求进行选择。

其次，要合理划分任务，将任务划分成多个可以并行执行的子任务，提高并行性和计算效率。

此外，还要注意数据传输和同步，异构计算平台通常由多个处理器组成，需要进行数据传输和同步，以保证计算的正确性和一致性。

因此，异构计算并行编程模型在实际应用中具有重要意义和指导价值。

通过合理利用异构计算平台的处理能力，可以实现高性能计算，提高计算效率和效果。

同时，也需要深入研究和开发更高效、更易用的异构计算并行编程模型，以满足不断增长的计算需求和复杂的应用场景。

多路径并行传输下路径差异对业务性能影响研究摘要：路径差异对多路径并行传输下的业务性能有较大影响，本文基于EX-Padhye模型，对系统路径参数等价与不等价情形下的业务传输性能进行了定性分析，最后对仿真系统路径差异参数进行合理设计，对仿真结果数据进行了分析，得出业务性能对路径差异的敏感性因素。

关键词：路径差异；多路径并行传输；EX-Padhye模型目前，多路径并行传输对不同路径业务性能差异的影响问题认识不足。

活跃路径的选择方法有三种[1]：一是以带宽合成为目标，选择与当前业务传输所要求带宽等效的多条路径；二是以端到端传输时延为依据，选择具有最小端到端传输时延的多条路径；三是以路径隔离为目标，选择具有不相交中间节点或链路的多条路径。

以上方法均对路径差异性考虑不足，对数据传输使用的处理算法重视不够，对于传输路径差异较大的网络适应性较差。

本文对多路径并行传输下，路径差异选择策略进行了影响域分析，得到业务性能的敏感性因素，为不同路径选择的度量及准则提供参考依据。

1 EX-Padhye模型Padhye模型是一种TCP吞吐量模型，在许多TCP传输算法、媒体流自适应传输等方面得到大量的应用，然而Padhye模型网络负载较小时与实际情况比较符合，在网络负载较高时误差比较大。

通过分析发现Padhye模型在计算过程时对某些参数做了近似，近似的数学前提是丢包率p趋近于0。

但是当p在整个[0，1]区间时，简化出来的公式不适合p 趋近于1的情况，即网络负载较大和丢包率较高时，Padhye 模型计算的吞吐量误差将会很大。

黄胜等人[2]在Padhye模型的基础上，通过分析Padhye模型各参数在网络负载较大时的情况，提出了一种分段的精确Padhye模型（EX-Padhye 模型），同时试验结果表明，在丢失率较高的情况下EX-Padhye模型对吞吐量性能的改善显著，计算出的数值和实际测量出的数值比较吻合。

2 等价状态的传输按照理想情况当所有路径的参数相同即等价时，并行传输的N条路径与单条路径是等价的，能够得出系统等价后的往返时间和等价重发超时时间变为初始单条路径的1/N，累积应答因子则与初始值相等。

异构计算并行编程模型综述【实用版】目录一、引言二、异构计算并行编程模型的概念与分类1.异构计算体系结构2.异构并行编程模型的类型三、异构计算并行编程模型的关键技术1.编程模型与语言2.运行时管理3.性能优化四、异构计算并行编程模型的应用场景1.人工智能和大数据2.计算机图形学和图像处理3.物联网和边缘计算五、总结与展望正文一、引言随着信息技术的飞速发展，计算需求呈现出快速增长的趋势。

传统的单一计算体系已经无法满足现代应用对计算能力的需求，因此，异构计算并行编程模型应运而生。

这种模型能够充分利用多种计算资源，提高计算效率，满足不同应用场景的需求。

本文将对异构计算并行编程模型进行综述，探讨其概念、分类、关键技术以及应用场景。

二、异构计算并行编程模型的概念与分类（1）异构计算体系结构异构计算体系结构是指由不同类型的计算单元组成的系统，这些计算单元可以是 CPU、GPU、DSP、FPGA 等。

它们可以协同工作，共同完成计算任务。

异构计算体系结构可以根据不同的需求进行配置，以满足不同应用场景的要求。

（2）异构并行编程模型的类型根据不同的编程需求和应用场景，异构并行编程模型可以分为以下几种类型：1.CPU/协处理器模型：在这种模型中，CPU负责执行主线程，协处理器负责执行子线程，二者协同完成并行任务。

2.CPU/众核处理器模型：众核处理器将多个CPU核心集成在一块芯片上，可以同时执行多个线程，提高计算效率。

3.CPU/ASC模型：ASC（Accelerated System Connections）是一种高速连接技术，可以实现 CPU 与其他计算单元的快速通信，提高系统性能。

4.CPU/FPGA模型：FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑门阵列，可以根据需要实时调整硬件结构，适应不同的计算需求。

三、异构计算并行编程模型的关键技术（1）编程模型与语言为了更好地利用异构计算资源，需要设计适合的编程模型和语言。

异构网络多网并发传输技术研究异构网络多网并发传输技术研究随着互联网的快速发展，人们对数据传输速度和质量的要求越来越高。

传统上，网络传输主要是通过单一网络进行的，但现实中，许多场景下存在着异构网络的应用需求，即在多种网络环境下进行传输。

异构网络由于其不同的网络拓扑结构、传输性能、传输协议等特点，给数据传输带来了一定的挑战。

为了解决这一问题，研究人员开始探索异构网络多网并发传输技术。

异构网络多网并发传输技术可以被理解为在不同的网络中同时传输数据，以提高传输速度和质量。

传统的单一网络传输方式往往受限于网络带宽的瓶颈，而异构网络多网并发传输技术通过利用多个网络的带宽资源，充分利用每个网络的优势，可以显著提高传输效率。

首先，多网并发传输技术可以通过聚合不同网络的带宽来提高传输速度。

在多网并发传输中，数据被分割成多个小块，并通过不同的网络同时传输。

在传输过程中，接收端将接收到的各个数据块进行校验和重新组装，从而实现高速数据传输。

这种方式不仅可以显著提高传输速度，还可以避免单一网络的带宽限制。

其次，多网并发传输技术能够提高传输的可靠性。

在异构网络中，不同网络的可靠性各不相同，有些网络可能存在丢包、延迟等问题。

通过多网并发传输技术，即使在某个网络出现问题时，仍然可以通过其他网络进行传输，从而提高传输的可靠性。

此外，多网并发传输还可以通过冗余传输策略，将数据同时传输到多个网络中，即使其中某个网络出现问题，仍然可以通过其他网络接收到完整的数据。

再次，多网并发传输技术还可以提供更好的用户体验。

在传统的单一网络传输方式中，当网络带宽不足时，用户往往会遇到上传或下载速度缓慢的问题，导致用户体验不佳。

通过多网并发传输技术，可以将数据同时传输到多个网络中，有效提高传输速度，从而提供更好的用户体验。

然而，异构网络多网并发传输技术也面临着一些挑战。

首先是网络协议兼容性问题，不同网络存在不同的传输协议与规范，需要进行协议转换与处理。

异构网络的建模与优化方法研究第一章引言随着互联网的快速发展，越来越多的应用需要更高的网络性能和更好的用户体验。

网络的异构化已成为提高网络性能的重要手段之一。

异构网络包括网络拓扑、技术和应用等方面的异构性。

为了提高网络性能，需要对异构网络进行建模和优化。

本文将重点探讨异构网络的建模与优化方法。

第二章异构网络建模方法为了对异构网络进行优化，需要首先建立其模型。

常用的异构网络建模方法包括贝叶斯网络、时空网络图、图理论、马尔可夫链等。

2.1 贝叶斯网络贝叶斯网络是一种基于概率推断的图模型，可以用于描述变量之间的依赖关系。

在异构网络中，贝叶斯网络可以用于描述不同类型节点之间的概率关系。

2.2 时空网络图时空网络图是对异构网络进行描述的一种方法，它使用节点和边代表实体和它们之间的关系。

这种方法在描述复杂网络、多时空系统等方面有广泛应用。

2.3 图理论图理论是一种数学方法，用于描述节点和边之间的关系。

在异构网络建模中，图理论可以用于描绘网络中节点的相互关系。

2.4 马尔可夫链马尔可夫链是一种概率模型，用于描述随机事件的演变。

在异构网络中，马尔可夫链可以用于描述节点状态的转移过程。

第三章异构网络优化方法3.1 网络拓扑优化网络拓扑优化是通过优化网络节点和边的连接方式，提高异构网络的性能。

常用的网络拓扑优化方法包括贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。

3.2 数据传输优化数据传输是异构网络中占据重要地位的应用之一。

为了提高数据传输的性能，可以采用多路径路由、流量控制、拥塞控制等技术。

3.3 服务质量优化服务质量是指异构网络中不同服务的性能指标。

为了优化异构网络的服务质量，可以通过负载均衡、流量调度、网络缓存等手段来提升网络性能。

第四章异构网络应用案例分析4.1 云计算云计算是一种使用网络进行计算和数据存储的方式，在异构网络中应用广泛。

通过优化网络拓扑、数据传输和服务质量，可以提高云计算的性能和用户体验。

4.2 物联网物联网是指通过各种物联网技术将物理设备连接到互联网，实现智能化的互联。

异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究摘要随着互联网技术和网络应用的不断发展，异构网络作为一种新型的网络架构，已经成为未来网络的重要发展方向之一。

然而，在异构网络环境下，由于网络中的各种网络链路和设备具有不同的特性，因此传统的单一路径传输已经不能满足多媒体实时传输、大数据传输等需求。

为解决这一问题，多路径并行传输技术应运而生。

本文将探讨异构网络环境下多路径并行传输的若干关键技术，包括网络测量、负载均衡、拥塞控制、可靠性保证等。

关键词：异构网络，多路径并行传输，网络测量，负载均衡，拥塞控制，可靠性保证AbstractWith the continuous development of Internet technology and network applications, heterogeneous networks have become an important development direction of future networks. However, in the heterogeneous network environment, due to the different characteristics of various network links and devices in the network, traditional single-path transmission can no longer meet the requirements of real-time multimedia transmission, large data transmission and other requirements. To solve this problem, multipath parallel transmission technology has emerged. This paper will explore several key technologies of multipath parallel transmission in heterogeneous network environment, including network measurement, load balancing, congestion control, reliabilityguarantee, etc.Keywords: heterogeneous network, multipath parallel transmission, network measurement, load balancing, congestion control, reliability guarantee1. 异构网络的概念及研究现状异构网络是一种由不同类型的网络组成的网络结构，包括有线网络、无线网络、传感器网络、卫星网络等。