随着移动通信技术的不断演进与智能终端设备的更新换代，无线网络HTTP视频流业务呈现蓬勃发展的态势，正逐渐成为电信运营商与内容提供商未来新一轮的业务增长点。而作为服务的买方与受众，广大用户的满意度是衡量视频流质量的关键指标。因此，如何对用户观看视频流时的体验质量(Quality of Experience, QoE)进行准确、有效地评估，并根据网络状况及时调整传输控制策略，实现用户QoE的动态优化，已成为学术界与工业界共同关注的课题。围绕该课题，论文主要研究无线网络HTTP视频流业务的QoE评估模型及其在传输控制中的应用。　　本研究主要内容包括：⑴针对无线网络HTTP视频流业务的QoE评估技术，将端到端视频流的综合影响因素划分为客观感知与心理感知两类，具体包括内容特征、编码参数、网络传输参数以及播放缓冲参数。结合两类因素对QoE的影响程度，采用乘性融合方法计算综合QoE，提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的QoE评估模型，并在仿真环境下将其与现有其他四种QoE评估模型进行比较。结果表明，提出的SVM-QoE模型在评估准确度方面表现优秀，拥有最高的皮尔森相关系数与最低的均方根误差，同时具备较低的计算复杂度，能应用于实时评估系统。⑵针对无线网络 HTTP视频流业务的传输控制技术，采用可伸缩视频编码技术作为源端编码方式，以长时预期QoE作为优化目标，为无线视频流传输建立部分可观察马尔可夫决策过程框架，结合SVM-QoE评估模型，提出一种基于QoE的视频流码率自适应方案。同时，提出一种在线学习算法，通过迭代学习逼近最优解，以降低系统计算复杂度。经仿真比较，论文提出的QoE-Learning码率自适应方案能根据网络环境实时地调整视频流码率，有效缓解链路拥塞，提升用户 QoE，同时具备良好的带宽适应性与播放平滑性。⑶利用提出的SVM-QoE评估模型与QoE-Learning码率自适应方案，电信运营商与内容提供商能根据已知的参数信息准确估计用户观看 HTTP视频流业务的QoE，并通过自适应码率调整实现动态优化，对提升用户满意度具有实际的应用价值。