近年来，随着通信网络的扩容和多媒体技术的迅速发展，基于无线网络的多媒体应用尤其是视频应用得到飞速发展，视频业务的普及提高了用户对视频业务质量的要求，用户希望能够随时随地享受到高质量的视频传输服务。然而随着异构终端和异构网络越来越多样化，一方面，视频应用领域的终端种类和数量快速增长，另一方面，用户对视频的需求各异，难以满足群体用户的异构体验。群体视频传输考虑到用户的群体特性，根据群体不同的视频业务质量需求传输视频，以提升用户体验质量(QoE)，但目前针对群体视频传输尚未有系统的研究成果。与此同时，随着视频用户规模的激增，用户和服务器资源之间的矛盾也日益剧烈，如何保证资源分配的效率和公平性成了另一个亟待解决的问题。因此，本文针对上述两个问题，基于福利经济学相关理论，设计了一种群体视频传输机制，主要贡献包括以下三个部分:　　第一，提出了基于用户偏好的群体视频传输模型。本文首先将人群心理因素引入到视频传输中，使用不同的机器学习方法预测出用户偏好，基于用户偏好将用户分成不同的群体，然后提出一种考虑设备异构性的视频质量评估方法，最后建立群体用户体验质量模型，根据不同群体的特性差异分配资源。实验结果表明考虑群体偏好特性的群体资源分配方法显著提升了群体用户的用户体验质量。　　第二，提出了一种基于福利经济学的解决资源分配中效率和公平性的方法。本文以基于HTTP的动态自适应流媒体(DASH)为例，首先使用自回归积分滑动平均模型精确预测带宽，完善DASH的自适应机制，然后针对资源分配的效率和公平性问题，分别建立了服务器和用户的效用函数，最后基于社会福利最大化理论和α公平建立联合优化模型，实验结果证明了本方法的有效性和资源分配的公平性。　　第三，设计并实现了基于DASH的群体视频自适应传输系统。本文基于以上研究成果，分别从服务器端和客户端搭建了基于DASH的群体视频自适应传输系统，其中服务器端公平有效的分配带宽，客户端根据分配的带宽和当前缓存情况自适应码率播放视频。系统测试表明，该群体视频自适应传输系统运行良好，提升了群体用户的用户体验质量。　　综上，本文主要介绍了群体视频传输技术，包括基于用户偏好的群体视频传输技术，基于福利经济学的考虑效率和公平性的资源分配方法。最后，本文根据研究成果搭建了基于DASH的群体视频自适应传输系统。