随着三网融合的不断推进，广播电视网和电视相关产业蓬勃发展，搭载了智能电视操作系统的智能电视，作为内容与服务呈现的载体，成为产业链中的核心环节。多任务运行是智能电视操作系统的一个重要特色，在智能电视中多任务运行时，面临资源竞争、服务质量下降等问题，因此资源管控成为智能电视操作系统的核心技术之一。　　为保障智能电视终端有限资源下多任务运行的服务质量和智能电视系统的稳定运行，本文重点研究智能电视系统中的资源管控技术，研究内容主要包括智能电视系统资源管理框架、在线自适应的多资源调度策略、应用资源异常监测算法、具备激励相容性的多资源分配机制、资源消耗预测和资源缓存算法等，本文在以下几个方面取得了创新型研究成果:　　1.提出了基于服务总线的智能电视系统资源管理框架，框架对系统中各类资源提供管控机制，并根据优先级对应用的资源请求进行动态规划和调度，保障资源的安全性和应用的QoS。框架中资源监测模块监测系统中应用的资源消耗，资源规划模块对全局资源进行规划，资源执行模块管控应用进程资源请求，并分配资源。　　2.提出一种QoS公平的在线自适应多资源调度算法，具备过载恢复能力，仅以系统总体QoS下降4.5％为代价，解决资源冲突，提高系统重负载下的响应性能，算法耗时比ARAC算法降低约30％。算法根据资源特点，对独占型资源进行动态优先级抢占式调度，之后采用反馈控制算法对共享型资源进行QoS调度，满足应用的QoS比例公平性，并采用QoS比例压缩法消除资源过载。　　3.提出了基于HMM的应用资源异常监测模型，异常监测算法的探测精确度优于工程领域常规方法20％左右。模型针对系统资源的特点，提出基于系统调用和资源执行模块的资源监测机制，并根据互动电视应用的状态转换特征，提出基于滑动窗口HMM的应用资源异常监测算法，并分析算法复杂度和参数最佳选择。　　4.提出一种采用组合拍卖的多资源分配机制及竞胜标求解算法，比M-HEU算法的计算耗时低约40％，机制具备激励相容性。机制将系统资源表征为离散资源配置选项，应用以资源组为单位投标，用暗标第二价格组合拍卖策略进行拍卖，将竞胜标问题转化为多维多选择背包问题，竞胜标求解算法在标集中用贪心法搜索最优投标，并利用共享型资源增加时边际效用递减的特征缩小搜索空间。　　5.提出一种基于资源消耗预测的智能电视资源缓存算法，预测精确度比基于朴素贝叶斯分类器和Markov模型的算法提高5.4％，而应用响应时间缩短了约45％。算法基于应用的资源消耗历史数据，采用Markov模型预测资源瓶颈和应用资源状态，并根据应用资源状态动态调整应用权重，以最小化应用切换时间为目标，采用轻量级的启发式算法求解资源缓存问题。