随着智慧城市的兴起,越来越多智慧家庭/小区网络通过多条运营商链路接入到互联网,形成多链路接入网络。这样的网络具有链路带宽聚合、最优路径选择等优点。然而,如何在多出口链路中合理地调度流量成为亟待解决的问题。传统的流量调度方案由于无法动态地适应真实家庭网络的结构变化,因此在实际使用过程中易遇到带宽利用率低、负载不均衡等问题,调度效果不理想。针对上述问题,本论文依托于新型智慧家庭/小区网络项目,设计并实现了基于流量识别的多链路流量协同调度系统。论文的主要工作如下:首先,设计了系统的总体架构。整个系统将以模块化的形式分工合作,其中流量调度模块从流量调度粒度和链路选择的方法两个方面考虑,提出了以基于流量识别的链路资源适配调度为核心的多种流量调度策略。该调度策略的核心思想是将特定类别的流量指定调度到满足它们传输性能的链路上转发,对时延敏感的业务流量应分配到低时延的链路上,而需要占用大量带宽的业务流量应调度至负载较小的链路上传输,从而实现流量的协同调度。为了满足调度策略的需求,流量识别分类模块对流量进行识别和分类,采用端口号识别和SVM机器学习识别相结合的方式来识别流量的协议,并根据各种协议对链路传输性能的要求将流量分类成Ⅰ～Ⅳ型流量。同时,在SVM识别的过程中,本文分别设计了BPSO算法和LDW-PSO算法来进行流量行为特征选择和SVM参数优化。链路状态感知模块实时采集多链路的地址信息并感知其状态变化,以便系统进行快速的路由更新。链路性能探测模块对各条链路的负载、时延、丢包率等链路性能指标进行实时探测,得出链路质量,作为流量调度的依据。其次,根据系统的总体设计方案,对各大模块进行了工程上的实现,阐明了各个模块的实现细节,对其中的工作流程和数据结构等进行了详细的说明。最后,本文对系统的各个模块进行了功能验证,验证结果表明,各模块的功能均达到预期的目标。同时,对相关算法进行了性能测试。第一,BPSO特征选择算法相较于经典FCBF算法在识别准确率上提升了1.93%。第二,SVM参数优化方面,LDW-PSO算法相较于原生PSO算法在最佳粒子适应度上提升了1.23%,具有更好的优化效果。第三,对比其余四种调度策略,基于流量识别的链路资源适配调度有着更加均衡的多链路负载表现,具有最佳的调度效果。