随着数字信息技术的发展，高清视频采集变得越来越容易，每天都有大量的视频信息产生。然而在有限的带宽和存储资源情况下，如何更好的压缩这些视频成为一直研究的热点问题。与此同时国际上推出多种视频压缩标准，为了打破这种垄断，我国抓住机遇自主研发了视频压缩标准AVS，其具有很低的专利费，性能与国际流行的H.264相当，而复杂度只有H.264的三分之二。AVS解码器已经基本成熟，然而市场上关于AVS高清实时编码器的产品依然很少，为了进一步推动AVS产业化和验证标准的完备性，研究AVS高清视频编码器是很有必要的。　　AVS高清实时编码器设计中，通常采用多级流水线的设计结构以达到低频率下的实时要求。然而在AVS运动估计时对编码性能起着重要作用的运动矢量预测(Motion Vector Prediction，MVP)，其推导依赖于周边块的最优MV，不利于并行处理，如何打破这种数据依赖关系，设计高性能的MVP流水线是一个很好的研究课题。本文中研究了经典编码框架及MVP算法，提出了一种改进的基于宏块级的MVP流水线设计，很好的解决了部分数据依赖问题，此外提出了在无法解决数据依赖关系时MVP的近似算法，保证了硬件编码器的编码性能，并给出MVP流水线的微结构。　　本文的主要研究内容如下:　　第一，通过分析基于ZigZag扫描执行的宏块级多级流水设计的结构和方法，提出了基于宏块级MVP的流水线设计方法。主要解决的是流水线设计时如何打破数据依赖性问题。　　第二，通过对MVP算法以及模块直接的交互关系研究，本文提出了一种尽可能利用周边流水级的中间数据近似计算的方法以提高计算精度，实验结果表明对于运动剧烈的测试序列本文所提出的近似算法比已知算法提高约0.1db，而对于运动平缓的序列二者性能相当。　　第三，多级MVP流水线的EASIC实现及仿真，进一步验证设计的合理性和有效性。在满足时序及资源要求的情况下，本设计同时照顾到性能，能很好的满足设计需求。