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组播是一种“一对多”的通信模式,能够优化网络资源,例如节约带宽资源、减轻网络负载等。而对于无线网状网络来说,最重要的问题也是节约网络资源,提高网络吞吐量。所以,无线网状网络环境下的组播问题已经得到了越来越多的关注。对于该问题的已有研究大多集中于单信道单接口无线网状网络,但是单信道单接口会严重阻碍网络吞吐量的提高。提高网络吞吐量的最有效的方法是为网络中的节点配置多个接口,使得它们能够使用不同的信道来同时进行发送和接收。对于无线网络来说,另一个重要的问题是信道干扰。严重的信道干扰会增加时延,进而影响传输质量。近年来,多媒体技术快速发展,这类应用需要网络能够提供一定的服务质量保证(QoS),例如带宽、端到端时延和丢包率等。而对QoS组播问题的研究大都集中于有线网络和单信道单接口的无线网状网络,在多信道多接口无线网状网络环境下的QoS组播研究很少。本文首先对组播算法和多信道多接口无线网状网络两方面进行了概述,然后详细介绍了多信道多接口无线网状网络(Multi-Channel Multi-Radio Wireless Mesh Network, MCMR WMNs)环境下相关的无约束组播路由算法和传统的满足时延约束的组播路由算法。针对许多实际应用要求高吞吐量,而许多应用又对时延很敏感的问题,我们提出了一个适用于多信道多接口无线网状网络的鲁棒性组播路由算法RMRA。该算法可以通过调节链路代价标准的参数来满足不同需求的应用。该标准可以同时解决带宽资源利用率和同信道干扰问题。我们在NS2仿真环境下实现了RAMA算法,并将其与Multi-Channel Minimum Number of transmissions Trees (MCMNTs)[8]相比较。实验结果显示我们的算法RMRA能获得更好的网络吞吐量和端到端时延。针对MCMR WMNs,我们将满足时延约束的组播作为研究对象,提出了一个算法DCRMRA来解决多信道多接口无线网状网络环境下节约带宽资源并满足时延约束的问题。该算法主要分为两步：第一步利用RMRA算法计算最小代价组播树,并去掉违反时延约束的路径及目的节点。第二步使用拉格朗日算法[9]来计算源节点到未加入到组播树的目的节点的满足时延约束的最小代价路径并将其加入到组播树中。为了说明该算法的优势,我们定义了算法DCLD。该算法在第二步中使用最短路径来代替第一步中违反时延约束的路径。我们在NS2环境中仿真了DCRAMA算法,实验结果显示我们的算法在组播树构造代价,端到端时延和网络吞吐量方面比DCLD获得到了更好的性能。