随着多媒体内容的急剧增长、各种不同终端设备的出现以及异构网络的动态特性，用户对多媒体体验的要求越来越高，他们希望能够使用各种设备随时随地享受更好的多媒体服务，这种范式称为UMA(Universal MultimediaAccess)。内容适应就是为了达到上述目标，根据多媒体内容的使用环境(相应的上下文信息)调整媒体内容使原始内容符合用户要求。然而家庭多媒体系统标准(例如UPnP AV等)只提供了多媒体系统的基本构建模块，没有相应的内容适应功能，因此，为了保证更好的多媒体体验，需要根据上下文信息调整AV内容。本文主要研究UPnP AV如何根据AV播放环境进行内容适应的问题，提出一种基于上下文感知的内容适应算法CBCAA(Context-Based Content AdaptationAlgorithm)。首先获取AV播放环境上下文信息并进行分类；然后根据不同类型的上下文信息构建约束模型，利用约束满足求解方法得到相应的媒体内容描述决策集MDDS(Media Description Decision Set)；最后将媒体源码按MDDS的描述转码，得到适应上下文要求的媒体内容目标码。CBCAA算法能够实现UPnPAV对AV播放环境的内容适应，从而提供智能多媒体服务。仿真实验表明了该算法的有效性。本文创新点在于考虑到AV播放环境中上下文信息的多样性，提出一种基于MPEG-21DIA标准的上下文模型，在此模型的基础之上进行内容适应：内容适应决策转化为约束满足问题求解，最后根据求解得出的MDDS执行编码转换，从而满足用户数据传输要求，提高多媒体体验质量。媒体内容适应作为实现UMA的重要技术将在未来的多媒体服务中扮演重要角色，而UPnP AV是数字家庭多媒体系统的主要标准之一。数字家庭环境下的媒体内容适应问题，在面临诸多挑战的同时，也是实现UMA过程中必需解决的关键问题之一。本文在已有研究成果的基础之上，尝试性的提出CBCAA并将其应用到UPnPAV架构，具有一定的理论价值和现实意义。