近年来,流媒体技术广泛应用于视频会议、远程教育、实时网络视频流等诸多领域。随着视频压缩技术以及计算机和网络技术的不断进步,流媒体技术有了很大的发展;而流媒体技术的不断发展,又促进了流媒体的广泛应用。因此,研究流媒体系统技术,有着非常重大的意义。然而,当前的Internet网络以尽力而为(Best-effort)的方式提供数据传输,带宽波动、延迟和丢包现象时有发生,因此,传统的非可伸缩性编码生成的码流难以适应网络带宽的波动,加上终端设备的多样性,这都给流媒体的推广和发展产生了巨大的挑战。为此,希望采用新的编码方式来提供网络自适应的流媒体服务。可伸缩性视频码流由不同的时间、空间、质量层码流组成,可以在一个很大的范围内适应网络带宽的变化和终端的多样性。因此,本文提出了基于可伸缩性视频编码(SVC)的自适应网络传输方案,并构建了基于Darwin流媒体服务器的实时视频传输系统进行验证测试。本文正是围绕着在异构网络下针对不同的客户和网络带宽研究可伸缩视频码流的层数截取策略。首先,在流媒体系统中,如何及时准确的了解网络带宽状况,对于提高QoS有着重要的意义。拥塞控制技术就是对网络可用带宽进行估计,然而,现有的拥塞控制机制大多是基于加性增加乘性递减(AIMD)算法。Darwin流媒体服务器是Apple公司QuickTime流媒体服务器的开源版本,且支持的平台和协议丰富,本文分析了Darwin流媒体服务器的拥塞控制算法,并提出了基于TCPW的流媒体端到端拥塞控制策略,利用TCPW的带宽估计算法,来调节拥塞窗口和慢启动窗口,使得网络带宽变化更加平滑,并在本文提出的系统中进行验证,实验结果表明,改进后的拥塞控制算法不仅有很好的端到端传输性能,而且还大大提高接收端的视频质量。其次,鉴于SVC码流的可伸缩特性,本文提出了基于网络带宽的自适应码流截取和传输方案,针对不同终端的分辨率,发送不同层数的空间层,然后由RTCP的接收报文和估计带宽共同来决定发送质量层和时间层的数量,具有很强的自适应性。最后,本文在Darwin流媒体服务器上搭建了基于SVC的实时传输系统,并用软件实现了上述策略,且给出了测试结果。