随着计算机技术个网络技术的发展,实时性多媒体系统如视频监控,远程会议等逐步被应用到社会的各个领域。与传统多媒体系统的存储传输播放模式不同,实时性多媒体系统除了具有实时性的特点,此外还有突发性,数据量大的特点。为了更好的提供服务,实时性多媒体系统对现有的采集、存储、传输和调度等技术提出了更高的要求。其中,处理器调度作为系统的关键技术,它在调度算法的控制下,合理的分配系统各种资源处理多媒体任务,达到系统实时性的要求,保证服务质量(QOS),。由于传统的调度算法不能很好的支持实时性多媒体系统,所以研究新的处理器调度算法成为当前研究的热点。在前人的研究中,对实时性多媒体任务的处理都是利用传统周期性任务模型,在此模型的基础上在此基础上,很多的基于这种模型的调度算法被扩展出来,比较经典的有单调比率算法RM(Rate Monotonic)和最早截止时间优先算法(Earliest Deadline First),这些算法对硬实时系统支持比较好,但是不能满足实时性多媒体系统。之后人们又改进了算法,提出了,悲观方法、乐观方法和预测式方法。但是由于实时多媒体突发性的特点,周期不固定,这些算法在任务的实时性、可调度测试条件和处理器利用率上还有一些问题,系统的服务质量没得到很好保证。本文分析研究了实时性多媒体任务的特点,借鉴传统周期任务模型的描述和概率分布的方法,利用任务分类思想,把实时性多媒体任务分解为两种任务：一种是周期固定的任务,另一种是突发任务。两类任务分别用不同的任务调度算法,周期固定任务采用EDF算法,突发任务采用基于EDF的动态死线法算法和基于零星任务调度算法。这种方法,较好的缓解了系统在在任务数量过多的情况下瞬时过载导致的系统不可预测的行为,使任务的死线丢失率明显降低。实验表明,本方法保证了实时多媒体应用的服务质量,达到较高的资源利用率,使该算法更加适合实时多媒体应用环境。