移动网络的提速、iOS的兴起和流媒体的崛起促成了移动流媒体的普及。由于移动网络具有移动性、分布不均、突发性、不确定性等特征,在该网络上传输实时流媒体数据时,如何降低音视频流数据的丢包率和网络抖动成为当前的研究热点,这也是本文的研究方向。　　 目前,网络自适应传输策略有基于多缓冲区调度的自适应传输策略和基于发送时延预测模型的自适应策略。前者是在研究多缓冲区的基础上,对旧数据采取一定策略的丢弃,从而降低流数据的等待时延的策略。而后者是基于预测模型,及时调整流数据的发送速率,从而降低网络发送时延策略。以上两种策略虽能降低时延,但每种策略只能降低等待时延或发送时延的问题,因此存在一定的不足,本文将给予一定改进。　　 首先,本文探讨了iOS操作系统、移动实时流媒体和网络传输方面的发展现状。　　 其次,本文深入研究iOS移动实时流媒体以及网络传输的关键技术,以及网络自适应传输的拥塞控制机制和差错控制机制。　　 接着,本文实现了基于iOS移动流媒体的平台,为深入研究网络自适应传输策略提供实践的平台。　　 然后,本文吸收了以上两种策略的思想,提出将流量控制算法和缓冲区控制算法相结合的策略,同时降低等待时延和发送时延。流量控制算法是一种以网络传输丢包率和抖动值为参考因子,以流媒体发送端的自适应控制发送速率为目标,建立变数增加乘减少的流媒体流量控制的算法模型,从而降低发送时延,最大限度的提高网络吞吐量。而多缓冲区控制算法,以流数据的时间戳为依据,及时丢弃缓冲区中超时的旧数据,从而降低了等待时延,保证发送流媒体数据的实时性和有效性。　　 最后,本文在建立的基于iOS的移动流媒体平台上,将本文的策略的算法与普通策略算法[30]进行实验数据对比和分析,以实际终端效果显示方式给出视觉对比。