一种算力网络带宽估计方法技术

本发明专利技术公开了一种算力网络带宽估计方法，涉及带宽估计的技术领域，解决了亟需一种高精度、低延迟、强适应性的可用带宽估计方法，以满足云游戏/云电竞场景下对网络传输效率的严苛要求的技术问题。该方法包括获取视频流的RTCP反馈帧，根据RTCP反馈帧，分别进行带宽采样、拥塞检测和链路容量检测，得到当前的带宽采样数据、拥塞信号和链路容量；根据链路容量对带宽采样数据进行校正，得到当前的带宽数据；若产生了拥塞，则通过拥塞信号迭代计算发送端到接收端当前的可用带宽；若没有产生拥塞，则通过带宽数据迭代计算发送端到接收端当前的可用带宽。本发明专利技术能够提高带宽的利用率，降低延迟能够适用于各种场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及带宽估计，尤其涉及一种算力网络带宽估计方法。

技术介绍

1、在云游戏/云电竞（c端）的流媒体传输场景中，网络环境通常是动态变化的，因此需要实时监测网络状态，包括可用带宽、丢包率和往返时延（rtt）。其中，可用带宽的准确估计是最关键的网络指标之一，它直接影响流媒体数据的发送策略。准确、快速地估算可用带宽，可以在避免网络拥塞的前提下，最大化带宽利用率，从而保障低延迟、高流畅度的用户体验。

2、目前，云游戏行业广泛采用webrtc gcc（google congestion control）算法进行拥塞控制。该算法的核心思想是通过调整发送码率逐步逼近可用带宽的上限，当发送码率不足以探测带宽上限时，gcc会通过发送空包（probe）进行主动探测。然而，gcc在实际应用中码率爬升缓慢，在网络突发拥塞后，gcc需要较长时间才能恢复至最优码率，导致带宽利用率低下。另外，在带宽探测阶段，gcc可能会发送过多数据包（超发），导致网络缓冲区堆积，增加端到端延迟，甚至引发视频卡顿。

3、除gcc外，业界还尝试采用其他拥塞控制算法进行优化，例本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种算力网络带宽估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种算力网络带宽估计方法，其特征在于，所述根据获取的RTCP反馈帧，分别进行带宽采样、拥塞检测和链路容量检测，得到当前的带宽采样数据、拥塞信号和链路容量，包括：

3.根据权利要求2所述的一种算力网络带宽估计方法，其特征在于，所述通过将所述RTCP反馈帧输入带宽采样器进行带宽采样，得到当前的所述带宽采样数据，包括：

4.根据权利要求3所述的一种算力网络带宽估计方法，其特征在于，所述根据所述RTCP反馈帧，测量所述视频流的单向发送延迟，并根据所述单向发送延迟，计算所述视频流在...

【技术特征摘要】

1.一种算力网络带宽估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种算力网络带宽估计方法，其特征在于，所述根据获取的rtcp反馈帧，分别进行带宽采样、拥塞检测和链路容量检测，得到当前的带宽采样数据、拥塞信号和链路容量，包括：

3.根据权利要求2所述的一种算力网络带宽估计方法，其特征在于，所述通过将所述rtcp反馈帧输入带宽采样器进行带宽采样，得到当前的所述带宽采样数据，包括：

4.根据权利要求3所述的一种算力网络带宽估计方法，其特征在于，所述根据所述rtcp反馈帧，测量所述视频流的单向发送延迟，并根据所述单向发送延迟，计算所述视频流在传输链路中的排队时间，包括：

5.根据权利要求4所述的一种算力网络带宽估计方法，其特征在于，在带宽超量使用的场景下，计算所述视频流在传输链路中的排队时间，包括：

6.根据权利要求4所...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈志超，
申请(专利权)人：深圳云天畅想信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：