随着网络带宽和移动终端的不断发展，流媒体业务已经成为一项非常重要的应用。流媒体业务集图文、视频于一身，在娱乐、教育、医疗等诸多领域都极大的丰富了人们的生活。然而，流媒体质量如何保证，采用何种方式传输高质的媒体信息到终端用户成为当今流媒体技术的一大挑战。　　 HTTP流媒体技术是近些年新兴的一项技术。它能够轻松的穿越防火墙，部署更为简单，并且媒体质量可以通过客户端的速率自适应调节机制在服务器提供的多个媒体比特率间进行智能、无缝的切换。基于这些优点，HTTP流媒体技术得到了各大研究组织的广泛关注。然而，研究HTTP流媒体技术的关键也在于客户端使用何种策略、何时进行媒体质量级别的动态转换。因此，本文主要研究HTTP流媒体速率自适应机制，使得流媒体业务能够更好的匹配网络带宽和终端能力，提高媒体质量与用户体验。　　 首先，本文介绍了本研究中涉及到的相关技术。对多媒体传输技术中最重要的三种方法：HTTP渐进式下载，RTSP流媒体技术和HTTP流媒体技术进行了介绍。简述了EXata仿真平台的功能及特点、半实物仿真体系结构和Python技术。　　 其次，本研究针对微软的平滑流媒体体系结构，进行了HTTP流媒体服务器的搭建。设计和实现了HTTP流媒体仿客户端，使之能够与服务器交互通信，记录流媒体通信过程中的客户端实时数据。通过EXata仿真工具的半实物仿真功能，将HTTP流媒体平台与仿真工具进行了整合，最终形成了可以支撑HTTP流媒体速率自适应机制的HTTP流媒体仿真平台。　　 再次，本文提出了一种HTTP流媒体速率自适应算法。该算法使用应用层信息，均衡当前网络带宽和客户端缓存因素，智能的调整请求的媒体质量级别，使得HTTP流媒体客户端的速率调节机制能够有效利用网络带宽，减少客户端缓存上溢、下溢次数和总时间，提高媒体质量与用户体验。然后，本文将该算法在实现的HTTP流媒体仿真平台中进行了验证与分析。　　 最后，本文总结了工作中存在的不足和下一步的工作内容，同时对本人在攻读硕士研究生期间，所完成的工作和成果进行了列举。