随着移动智能终端和无线网络技术的迅速发展,移动用户可以随时随地享受到移动互联网带来的各种服务。其中,视频业务已经成为当前移动用户的主要业务。受限于当前的移动网络带宽,目前的视频业务主要以非实时性业务为主。实时性视频对无线网络的带宽要求较高,对于带宽有限的单一的无线网络,显然无法为用户提供低延时的实时性视频业务。即便是到下一代5G网络中,随着用户量的增大,无线网络也将无法满足不断增长的用户需求。幸运的是,异构融合的无线网络将是未来网络发展的大趋势。现有研究已证实通过融合不同的网络资源,同时并行为用户提供服务,可以显著提升用户传输带宽。因此,研究异构无线网络下的实时视频传输技术具有重要意义。近年来,越来越多的学者开始关注异构无线网络下的视频传输技术,尤其是异构无线网络下的多路并发传输技术。现有研究表明,通过合理的分流策略可以提升在异构无线网络下的多路并行传输效果。然而,根据调研,终端通过多路传输在获得带宽增益的同时将付出更大的代价,比如功率或资费。因此,如何折中带宽增益和代价,提升用户的QoE是当前异构无线网络实时视频传输技术应用的关键。本文,基于带宽增益和代价建立用户的多路并行传输QoE模型。在此基础上,以最大化用户QoE为目标,提出了在不同应用场景下基于用户QoE的视频分流策略。实验结果表明,该策略能够在不同的场景下自适应调整视频多路分流方案,提升用户的QoE。另一方面,虽然通过多路并行传输技术可以提升视频传输带宽。但是,无线网络信道还是存在时变性问题,固定码率的视频传输在带宽不足时依然可能存在丢帧。本文,在传统的单路视频传输码率控制方法上进一步结合多路并行传输特性,提出了基于多路并行传输缓冲状态的低时延实时视频传输码率控制方法。具体地,本文通过建立多路并行传输下的视频帧端到端时延模型,预测在低时延约束下的视频帧比特数上界,并以此提出以视频质量提升为目标,端到端传输时延为约束的自适应码率控制策略。实验结果表明,所提算法在带宽时变下依然可以有效保障低延时,提升视频质量。最后,本文基于网络信道仿真设备在Linux系统上搭建了实时视频多路并行传输系统,并将上述所提算法在实际测试平台上进行测试验证。测试结果符合预期,实验结果表明,所提算法不仅具有较好的理论支撑,在实际系统中依然具有较好的性能,可以为相关实际应用提供参考。