互联网正在进入移动互联时代，互联网的数据流量结构也在发生着巨大而深刻的变化。在目前的互联网数据结构中，实时视频数据所占比重呈逐年上涨态势。然而，由于电池技术没有长足的发展，目前的移动终端设备特别是智能移动终端的待机时间不超过四十八小时。如果处理复杂任务（如视频编解码），大多数智能设备只能使用若干小时。有鉴于此，当前的主流芯片生产商，都在致力于降低其芯片的能耗。动态电压调节技术(DVS)便是其中一种解决方案。实时视频解码应用通常是一个高能耗的硬实时周期任务。实时视频解码任务是一个非常复杂的随机过程，无法用明确的数学表达式来描述。造成这一现象的原因主要有两个:一是不同的视频帧编解码算法不同;二是在视频编码码流中存在数量巨大但数目不等的非编码宏块或者块。　　 目前学术界已经提出了许多基于DVS技术的视频解码节能算法，这些算法大致分为三类:一类是基于反馈控制理论的DVS视频解码节能算法，一类是基于前馈控制理论的DVS视频解码节能算法，一类是基于线性规划的DVS视频解码节能算法。目前的研究主要有两方面的不足。一方面目前的研究文献并没有给出实时视频解码系统的通用抽象模型，另一方面目前的算法无法给出解码成功率的概率保证。本文提出了实时视频解码系统的通用抽象模型，该模型将基于不同标准视频解码的共性抽象出来。在此模型的基础上本文提出了一种基于等效解码复杂度的DVS视频解码节能算法，该算法能在给定解码失败率上限的前提下在很大程度上降低视频解码过程中的处理器能耗水平。为了衡量算法的有效性，本文基于前述实时视频解码系统的通用抽象模型提出了两种有效的对比算法。事实上目前的研究使用的实时视频解码系统模型有较大的差别，无法进行纵向性能对比，这也正是本文提出实时视频解码系统的通用抽象模型和对比算法的基本动机。