移动医疗流媒体是一种新兴业务,在医疗诊断、医疗会议和医疗教学等方面具有广阔的应用前景。而移动网络中不同的网络制式带来的不同速率,无线信道的变动等问题给移动医疗流媒体技术提出了新的挑战。本文在移动P2P传输网络中,分别针对移动医疗流媒体的低清晰度业务(如医疗教学和医疗会议等)和高清晰度业务(如医疗诊断和医疗影像传输等)建立基于分层流媒体的优先级缓存模型,并提出相应的数据调度算法,提高了医疗流媒体在移动环境中的传输质量。对于低清晰度业务,本文从减轻服务器的负载,均衡网络流量,提升流媒体流畅度的角度研究,提出一种基于斜纹优先级缓存模型的低清晰度数据调度算法。通过仿真验证了该算法能够降低流媒体的中断概率和服务器的负载率,提高节点上传带宽利用率和节点平均下载速率。对于高清晰度业务,本文从提高流媒体的清晰度和流畅度的角度研究,通过改进了分区域缓存模型,提出一种基于混合优先级缓存模型的高清晰度数据调度算法。通过仿真验证了该算法能够提高分层流媒体的层到达率、降低流媒体的中断概率和无用包率。本文在OMNET++平台的DenaCast系统上,设计了移动消息交互协议,并设置了网络配置和相关参数来模拟移动P2P医疗流媒体业务。该平台实现了移动P2P医疗流媒体业务场景的仿真。