通信技术飞速发展,视频流成为了近年来互联网流量的主要来源。视频数据的传输需要很高的网络带宽,根据不同的传输场景(比如视频直播)对于端到端的传输时延以、丢包以及误码率都有严格的要求。视频传输的瓶颈在于带宽资源的缺乏,所以单一的无线接入技术受限于有限的带宽而无法为用户实时提供高质量的高清视频体验。另外,由于无线网络信道在外界干扰下极易波动,所以无线视频传输控制技术的关键是如何根据时变的无线网络调整视频的播放,从而充分利用网络资源而又不造成网络带宽的浪费,提高用户体验的质量。因而,如何动态选择合适的码率的视频片段以适应复杂多变的网络环境,提高用户体验使用户尽可能的观看清晰流畅的视频成为一项具有挑战性的工作。针对目前单一的无线接入传输技术承载能力有限无法满足传输超高清视频,以及网络动态变化使得现有算法无法自动适配复杂多变的网络的问题,本文主要从以下三个方面展开了研究:(1)针对单一的接入技术带宽无法满足传输超高清视频的问题,基于多终端协同形成一个“超级虚拟终端”实现异构无线网络视频流并发传输技术,该技术使用了并发视频流的调度算法,缓冲区开销和分组调用方法,以及包丢失预防和恢复方法等提高系统的性能,仿真结果表明该并发传输技术改善了系统的时延、丢包、误码率等参数,提高了系统的性能。(2)针对目前无线视频传输系统不能自适应调节传输速率提升用于体验的问题,联合考虑了接收端缓冲区长度和带宽两个因素,建立了基于马尔科夫决策的视频传输控制模型,形成一个Qo E驱动的视频传输闭合回路反馈控制系统,可以根据用户体验以及网络情况自适应的调整视频的码率,最后将Q学习算法运用在该决策模型的求解中得到用户体验最优的发送速率策略,仿真结果表明该自适应控制算法可以明显改善网络服务质量,提高用户体验。(3)实现了基于Q学习的视频自适应传输控制系统。而且可以根据网络参数实时动态的调节发送端的视频速率,以免对带宽资源造成浪费,使得用户在当前网络允许的条件下可以获得最佳的视频观看体验。仿真结果表明使用了该自适应算法的系统可以根据网络情况动态的调节视频的码率,系统稳定性以及用户体验有了显著的提升。