基于数据驱动的实时视频拥塞控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于数据驱动的实时视频拥塞控制方法及装置。该方法主要针对无线网络下，端到端的互联网视频传输应用场景。该方法主要包括基于学习的速率控制策略和低延迟公平性模型。本发明专利技术根据滑动窗口内的历史数据，借助在线线性回归，刻画出链路时延变化与速率变化的线性关系；根据此线性关系，再结合本发明专利技术提出的基于负载目标的公平性函数，进而可以决策出最优的发送速率。在整个决策过程中，本方法充分考虑了无线网络具有高度变化性的特点，通过历史数据感知网络环境的长期变化，并且借助链路时延调整发送速率，适应网络的瞬时波动，从而达到提高带宽利用率、降低链路时延的目的，进而提高实时视频应用的用户体验。

【技术实现步骤摘要】
基于数据驱动的实时视频拥塞控制方法及装置
本专利技术涉及计算机网络领域，尤其涉及一种针对实时视频通信提出的基于数据驱动的网络拥塞控制方法及装置。
技术介绍
随着LTE/WiFi无线网络的广泛应用，从移动视频聊天如微信视频，到AR/VR游戏如GeForceNow，交互视频应用产业发展迅速。这类软件对于传输的高带宽和低延迟以及多流公平性都有很高的要求，这对传统的拥塞控制算法是一个很大的挑战。许多时下最新的拥塞控制算法都不能满足实时视频通信这样的需求。主要问题有以下两点：1)固定的速率调整算法：一些传统的拥塞控制算法使用固定的步骤来调整发送速率，如标准TCP每当遇到丢包时都将发送速率减小至一半。然而，在随时间变化的网络中，这样手工设置的速率并不总能和带宽相匹配。这往往会导致网络负载过大或网络利用率过低。2)模糊的收敛目标：收敛目标函数对算法的公平性和延迟都有很重要的影响。其中公平性是指同时传输多条数据流时，数据流之间的带宽分配情况，延迟是指数据从发送端发出，到被接收端收到的时间差。基于丢包的算法的目标函数要求填满网络队列，从而导致较高的排队延迟。
技术实现思路
本专利技术针对上述问题，提供一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据驱动的实时视频拥塞控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过对历史数据的线性回归学习，建立网络链路中往返时延的变化量和速率差值之间的线性关系；2)基于所述线性关系，通过低延迟公平性的目标函数决策出最优的数据包发送速率，从而避免视频拥塞。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的实时视频拥塞控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过对历史数据的线性回归学习，建立网络链路中往返时延的变化量和速率差值之间的线性关系；2)基于所述线性关系，通过低延迟公平性的目标函数决策出最优的数据包发送速率，从而避免视频拥塞。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)所述线性关系为：ΔRTTi＝k×(xi-ri)+b其中，ΔRTTi为两个相邻阶段的往返时延RTT之间的变化量；xi为第i个阶段的发送速率，ri为第i个阶段的接收速率；k和b为线性相关系数，均服从高斯分布。3.根据权利要求1或2述的方法，其特征在于，步骤2)所述低延迟公平性的目标函数为：f(xi,di)＝xi·(di-T)-B其中，xi为第i个阶段的发送速率；di为第i个阶段的加权RTT；T为目标延迟；B为目标负载；di-T表示第i个阶段的额外队列延迟；xi·(di-T)表示第i个阶段内在瓶颈队列中的额外包的数量，表示拥塞的程度；该函数的收敛目标是f(xi,di)＝0，即队列中的数据包等于目标负载B。4.根据权利要求3述的方法，其特征在于，使用指数加权滑动平均来计算di，以减少网络噪声带来的影响，计算公式为：di＝α·di-1+(1-α)·RTTi其中，α表示接近最新一个RTT的趋势；RTTi表示第i个阶段的RTT，由下式计算：RTTi＝T+qi+ρ其中，T为目标延迟，qi为额外队列延迟，ρ为网络抖动噪声。5.根据权利要求3述的方法，其特征在于，利用所述低延迟公...

【专利技术属性】
技术研发人员：张行功，戴统宇，张毅航，郭宗明，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京,11