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量子网络层析（QNT）的目标是通过外部边界操作来表征量子网络内部的量子通道特性。此前研究主要集中于具有比特翻转通道和退极化通道的星型网络，而更具普适性的问题——如任意拓扑结构网络与一般泡利通道的QNT——仍基本未被探索。即使在简化的量子星型网络中，通道可辨识性的确立仍是重大挑战。本文第一部分提出了一种名为“合并广播”（Mergecast）的新型量子网络层析方法。该团队证明，结合渐进蚀刻流程，该方法能唯一识别任意拓扑结构与泡利通道网络中所有内部量子通道。作为附加贡献，研究人员提出了一类可绕行泡利通道的子类，并针对仅含此类通道的网络设计了更高效的基于单播的层析方法“绕行单播”（BypassUnicast）。第二部分将研究延伸至包含态制备与测量（SPAM）误差的更现实QNT场景。该工作严格构建了QNT中SPAM误差的数学模型，提出了相应的误差估计方案，并将合并广播方法适配至受SPAM误差影响的网络。最后，基于NetSquid的仿真实验验证了所提方案在识别量子网络内部通道及估计SPAM误差方面的有效性。特别地，实验表明合并广播在光子损耗和量子存储器退相干等现实条件下仍保持良好性能。