近年来，随着通信网络的扩容和多媒体技术的迅速发展，基于无线网络的多媒体应用尤其是视频应用飞速发展，无线网络视频数据以指数形式迅速膨胀。同时，用户希望能够获得更优质的视频质量，并且希望得到更高的视频观看体验。然而，服务器功率和带宽资源的有限性导致了用户体验无法得到进一步提升，所以给本文提出了挑战。一方面，视频应用领域的终端种类和数量均快速增长;另一方面，用户对视频的需求各异，难以满足多用户的异构体验。因此，本文面向异构网络环境设计异构终端协作视频传输机制，主要贡献包括三部分:　　第一，针对服务器端联合功率控制和带宽分配难问题，建立了一种服务器端联合功率控制和带宽分配的静态博弈模型。首先阐述了服务器端联合功率控制和带宽分配的基本研究问题，然后介绍了服务器端联合功率控制和带宽分配完全信息静态博弈模型，再次证明了纳什均衡的存在及唯一性并给出了具体的求解算法，最后进行了仿真实验并给出了实验结果分析，实验结果证明了本模型的有效性以及功率和带宽分配结果的公平性。　　第二，针对用户端网络信息不确定时自适应视频码流生成难问题，提出了一种不完全信息条件下的自适应视频码流贝叶斯博弈模型。首先论述了自适应视频码流生成的基本研究问题，然后分别建立了用户和网络的效用函数并给出了贝叶斯博弈模型，再次证明了贝叶斯均衡的存在性及唯一性，并设计了用户估计网络拥塞程度的算法，最后用仿真实验证明了模型的有效性，分析了噪声和网络类型对用户效用和收敛时间的影响，并分析了对网络拥塞程度的概率分布估计，解决了用户端网络信息不确定时的自适应视频码流生成问题。　　第三，针对中继端联合功率控制和带宽分配难问题，设计了一种中继端联合功率控制和带宽分配的斯坦科尔伯克博弈模型。首先针对用户端建立了基于速率和代价的混合效用函数，其中基于速率的函数是中继分配用户功率和带宽的函数，而将用户向中继用户支付的费用建模为代价函数。然后针对中继端建模成基于成本机制的混合效用函数，该函数不仅与中继给用户分配的功率和带宽有关，而且与中继功率和带宽资源的基本耗费相关。这样分别对用户和中继的效用进行建模之后，形成了一个两阶段斯坦科尔伯克博弈模型，并分别针对用户端和中继端的纳什均衡进行了证明和求解，给出斯坦科尔伯克均衡解。接着分别给出了用户端求解最优功率和带宽分配的算法，中继端求解最优功率和带宽费用的算法。最后利用仿真实验对本章建立的框架进行了分析，实验表明本章提出的模型能够有效地实现斯坦科尔伯克均衡，在均衡点用户和中继用户的效用均达到最大。　　综上，本文主要介绍了异构终端协作视频传输技术，主要包括服务器端联合功率控制和带宽分配静态博弈模型，用户端网络信息不确定时自适应视频码流生成贝叶斯博弈模型，协作传输时中继端联合功率控制和带宽分配斯坦科尔伯克博弈模型，分别从服务器端、用户端、中继端三个方面提升了异构终端协作视频传输时的多用户异构体验。