P2P流媒体技术已经成为互联网应用最重要和最基本的技术之一,针对P2P流媒体节点选择算法的研究越来越重要。而现有的P2P节点选择技术大多是针对固网或者2G、3G移动互联网以及局部移动互联网(如WiFi)等单一的网络环境中的节点选择问题进行研究,并未涉及多种网络和多种终端共存的异构环境。伴随着网络接入和终端类型的多样化,如何在异构环境中进行节点选择,实现高效的数据传输成为了P2P流媒体系统面临的重要挑战。　　在异构环境中,接入网类型以及终端类型的不同导致节点在带宽、链路状态、电量、处理能力、逗留时间等不同,因此异构节点能为邻居节点提供上传的能力也不相同。本文针对异构环境中节点选择需要解决节点服务能力的度量、负载均衡和动态适应性等问题展开研究,具体研究工作内容如下:　　1)分析P2P流媒体系统架构和异构环境特性,以及P2P节点选择的国内外发展现状,总结现有节点选择算法不足。　　2)研究异构环境中的P2P节点选择技术,针对异构环境的复杂性和不稳定性,提出了一种异构环境中的P2P流媒体节点选择算法(PSAH算法)。该算法利用模糊认知图理论来研究异构环境中影响节点性能的多方面因素之间的关系,计算节点的综合服务能力,并选择服务能力强的节点作为邻居节点;利用马尔科夫蒙特卡洛方法进行随机行走,周期性地更新邻居节点列表,采用Metropolis-Hastings算法计算转移矩阵以满足随机行走的期望静止概率分布,保证邻居节点具有较强的实时服务能力的同时避免了全局信息的维护以及复杂的计算。　　3)采用Oversim搭建异构环境中的P2P流媒体仿真平台,对PSAH算法进行仿真分析。结果表明,该算法能在选择优质邻居节点的同时,保证节点的负载均衡,提高视频服务质量,降低系统消耗,显著提高了系统性能。　　4)结合PSAH算法,设计并实现了P2P流媒体系统中的Tracker模块和客户端。