互联网技术的快速发展使得人们对视频应用的需求从简单的二维视频发展到沉浸式视频。360度视频作为沉浸式视频的代表,因其允许用户通过自主的视角切换来观看全景内容而广受欢迎。然而,360度视频的庞大数据量限制了其在网络传输方面的应用。为了给远程网络用户提供更好的体验质量(Qualityof Experience,QoE),本文基于动态自适应流媒体传输标准(MPEG-DASH),针对360度视频提出了保持时空质量一致性的码率自适应方法,该方法由码率请求、视角预测、切片(Tile)优先级计算以及码率分配四部分组成。首先,提出一种基于缓存-质量的码率请求算法(Buffer-Quality-Based Algorithm,BQA),通过考虑缓冲区长度和视频质量之间的平衡来确定当前预取视频段的总码率。其次,采用高斯模型预测每个预取视频段开始播放时的用户观看视场(Fieldof View,FoV),并得到视频播放过程中用户观看视角的轨迹估计。再针对视频播放期间可能发生的用户视角切换情况,采用齐夫模型为视频段中的各个Tile计算优先级。为了计算每个视频段中各个Tile的码率,提出了由粗糙到精细的二阶段优化算法。第一阶段,以视频整体质量为优化目标,为所有Tile分配合适的码率;第二阶段,微调各个Tile的码率,在保证FoV区域内Tile质量的同时,提高其Tile的时间和空间质量一致性。最后,搭建了基于Libdash的视频传输平台,并与多种码率请求算法、码率分配算法进行实验比较,验证提出算法的性能。实验结果表明,提出的算法能够有效减少视频播放中断,同时兼顾FoV中Tile的时间-空间质量一致性,从而有效提升了用户体验质量。