目前，随着网络异构化、业务多媒体化的发展趋势不断加剧，对网络多媒体业务提供高效的端到端服务质量(Quality of Service，QoS)保证更加重要。网络多媒体业务一般具有较高的QoS需求，域间QoS映射一直是实现其在泛在异构环境中不同QoS域之间的自动翻译的有效方法。然而，典型的QoS映射方法存在很多挑战:首先，由于各QoS域缺乏对QoS需求一致的理解，不同区分粒度之间的映射误差累积导致QoS需求理解出现偏差;其次，由于异构环境复杂，缺乏统一、有效的映射框架和数学模型对映射方法展开有效的理论分析;最后，典型QoS类映射方法缺乏对用户体验质量(Quality of Experience，QoE)的考虑，导致映射效率不高。因此，为了在泛在异构环境中实现网络多媒体业务的端到端QoS保证，需要考虑采用新理论和新技术实现灵活、高效的跨域QoS类映射。本文针对泛在异构环境网络多媒体业务端到端QoS保证面临的问题，以跨域QoS映射为研究课题，在不明显降低用户QoE的前提下，以提高跨域QoS映射性能，最大化网络资源利用率为目的，深入研究了多媒体业务端到端QoS保证中的若干关键技术。　　本研究主要内容包括：⑴针对异构网络中多媒体业务跨域QoS保证面临的挑战，提出聚集流的概念，结合典型异构场景，构建抽象的虚拟流处理平面，设计统一的跨QoS域映射框架，降低映射过程分析的复杂程度。基于所构建的框架，利用网络微积分理论，提出适合分析QoS类映射性能的数学模型，为设计灵活高效的跨QoS域映射方法提供统一的理论框架。⑵针对典型QoS类映射方法缺乏弹性，映射效率不高的问题，结合当前异构网络端到端QoS类映射方法，分析了多媒体业务用户QoE特点，基于建立的统一的数学分析模型，从用户QoE角度出发提出了具有弹性的QoS类映射策略，进行了理论分析，并通过仿真验证该方法的有效性。⑶针对目前QoS类区分粒度不一致的问题，对典型网络多媒体业务QoS特征展开了大范围实际网络流测试，结合对典型QoS特征分析，新发现了适合区分网络多媒体业务的QoS特征，提出用上/下行带宽需求作为网络多媒体业务区分的特征，通过比较研究现有的QoS分类，定义了新的QoS类。新QoS类使用的特征更少，对网络多媒体业务的区分粒度更合理。⑷针对典型业务流识别算法不适合QoS类区分的不足，从QoS特征出发分析了网络业务QoS类识别的特点，利用网络多媒体业务典型QoS特征的稀疏性，结合稀疏表示最新成果，基于模版改进K-SVD(K-Singular Value Decomposition)进行字典学习，完成业务的稀疏表示，实现准确高效的QoS类识别。⑸针对当前跨域QoS保证方案存在的不足，提出一种异构网络多媒体业务流识别和映射方案，该方案有以下特点：考虑了未明确标注QoS类别的多媒体业务的映射问题；通过感知网络环境，灵活调整QoS类映射，提高网络端到端系统效能，提供有效的异构网络端到端QoS保证；基于现行网络设备获取QoS属性，进行业务区分，使方案具有较好的通用性和可实现性；将在线与离线识别相结合，兼顾网络实时性和准确性要求。通过仿真验证该方案的有效性。