随着无线网络技术的不断发展,无线多媒体技术得到越来越广泛的应用,也给人类的生活带来很大改变,人们对无线视频质量的要求越来越高。而无线Mesh网作为无线网络的关键技术之一,受到越来越多的关注,无线Mesh网的视频传输也成为研究热点。由于无线Mesh网的多跳、拓扑变化以及自组织性,其传输视频的难度更大,丢包情况更严重,因此,需要合适的差错控制技术来保证视频流的成功传输。前向纠错编码方法作为差错控制的一种,可以通过添加额外的冗余分组来恢复传输过程中丢失的数据包。由于无线网络上的数据包丢失存在时间上的突发性和数量上的波动性,因此,传统的前向纠错技术要在无线视频传输中取得最佳效果是很难的,因为较少的冗余分组数可能导致丢失的视频数据无法恢复,而过多的冗余分组数可能消耗太大的传输带宽,所以纠错机制中添加的冗余分组应该能够根据信道状况及网络负载等情况自动调整,研究自适应的前向纠错技术具有很大意义。首先,本文对国内外有关自适应前向纠错算法的研究现状进行了归纳总结,介绍了几种常用的差错控制方法,对静态前向纠错方法的性能进行了简单的分析,并通过实验证明增强型自适应前向纠错(Enhanced Adaptive Forward Error Correction,EAFEC)算法的不足之处,以说明改进该算法的必要性。其次,针对EAFEC算法中队列长度的平滑因子为固定常量的问题,结合权重值对算法性能影响的研究,分析了不同包错误率时队列长度权值同冗余分组数以及峰值信噪比的变化关系,提出一种根据信道状况自动调整队列长度平滑因子的方法,在无线Mesh网络中对提出的算法进行测试并分析实验结果。最后,为了解决EAFEC算法中将队列长度和重传次数人为地分为主次因素的问题,进一步引入平衡参数来平衡队列长度和重传次数在确定冗余分组数上所占的比重,并根据网络负载和信道状态来调整相应num_FEC1和num_FEC2在最终确定num_FEC时的比重大小。本文在仿真软件NS-2中搭建无线Mesh网络对新的算法进行了测试,实验结果证明,本文提出的引入平衡参数的增强型自适应前向纠错(Balance Parameter Introduced for Enhanced Adaptive Forward Error Correction,BEAFEC)算法在丢包数、冗余数以及峰值信噪比等性能上有很大的改善,新算法在添加较少冗余分组的情况下仍能很好地恢复丢失的视频数据,在丢包率为0.3的情况下获得的PSNR值绝大部分在40d B以上,明显提高了视频质量,改善了用户的视觉体验。