webrtc中的带宽自适应算法

Posted 2020-07-28 明明是悟空

转自：http://www.xuebuyuan.com/1248366.html

 

webrtc中的带宽自适应算法分为两种：

１，　发端带宽控制，　原理是由rtcp中的丢包统计来动态的增加或减少带宽，在减少带宽时使用TFRC算法来增加平滑度。

２，　收端带宽估算，　原理是并由收到rtp数据，估出带宽；　用卡尔曼滤波，对每一帧的发送时间和接收时间进行分析，　从而得出网络带宽利用情况，修正估出的带宽。

 

两种算法相辅相成，　收端将估算的带宽发送给发端，　发端结合收到的带宽以及丢包率，调整发送的带宽。

 

下面具体分析两种算法：

 

 

2,  接收端带宽估算算法分析

     结合文档http://tools.ietf.org/html/draft-alvestrand-rtcweb-congestion-02以及源码webrtc/modules/remote_bitrate_estimator/overuse_detector.cc进行分析

     带宽估算模型： d(i) = dL(i) / c + w(i)     d(i)两帧数据的网络传输时间差，dL(i)两帧数据的大小差， c为网络传输能力， w(i)是我们关注的重点， 它主要由三个因素决定：发送速率， 网络路由能力， 以及网络传输能力。w(i)符合高斯分布， 有如下结论：当w(i)增加是，占用过多带宽（over-using)；当w(i)减少时，占用较少带宽（under-using)；为0时，用到恰好的带宽。所以，只要我们能计算出w(i)，即能判断目前的网络使用情况，从而增加或减少发送的速率。

 

     算法原理：即应用kalman-filters
     theta_hat(i) = [1/C_hat(i) m_hat(i)]^T   // i时间点的状态由C, m共同表示，theta_hat(i)即此时的估算值

     z(i) = d(i) - h_bar(i)^T * theta_hat(i-1)  //d(i)为测试值，可以很容易计算出， 后面的可以认为是d(i-1)的估算值， 因此z(i)就是d(i)的偏差，即residual

     theta_hat(i) = theta_hat(i-1) + z(i) * k_bar(i) //好了，这个就是我们要的结果，关键是k值的选取，下面两个公式即是取k值的，具体推导见后继博文。

                              E(i-1) * h_bar(i)
     k_bar(i) = --------------------------------------------
                  var_v_hat + h_bar(i)^T * E(i-1) * h_bar(i)

     E(i) = (I - K_bar(i) * h_bar(i)^T) * E(i-1) + Q(i)   // h_bar(i)由帧的数据包大小算出

     由此可见，我们只需要知道当前帧的长度，发送时间，接收时间以及前一帧的状态，就可以计算出网络使用情况。

     接下来具体看一下代码：
     

 

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1. void OveruseDetector::UpdateKalman(int64_t t_delta,  
2.                                    double ts_delta,  
3.                                    uint32_t frame_size,  
4.                                    uint32_t prev_frame_size) {  
5.   const double min_frame_period = UpdateMinFramePeriod(ts_delta);  
6.   const double drift = CurrentDrift();  
7.   // Compensate for drift  
8.   const double t_ts_delta = t_delta - ts_delta / drift;  //即d(i)  
9.   double fs_delta = static_cast<double>(frame_size) - prev_frame_size;   
10.   
11.   // Update the Kalman filter  
12.   const double scale_factor =  min_frame_period / (1000.0 / 30.0);  
13.   E_[0][0] += process_noise_[0] * scale_factor;  
14.   E_[1][1] += process_noise_[1] * scale_factor;  
15.   
16.   if ((hypothesis_ == kBwOverusing && offset_ < prev_offset_) ||  
17.       (hypothesis_ == kBwUnderusing && offset_ > prev_offset_)) {  
18.     E_[1][1] += 10 * process_noise_[1] * scale_factor;  
19.   }  
20.   
21.   const double h[2] = {fs_delta, 1.0}; //即h_bar  
22.   const double Eh[2] = {E_[0][0]*h[0] + E_[0][1]*h[1],  
23.                         E_[1][0]*h[0] + E_[1][1]*h[1]};  
24.   
25.   const double residual = t_ts_delta - slope_*h[0] - offset_; //即z(i)， slope为1／C  
26.   
27.   const bool stable_state =  
28.       (BWE_MIN(num_of_deltas_, 60) * fabsf(offset_) < threshold_);  
29.   // We try to filter out very late frames. For instance periodic key  
30.   // frames doesn‘t fit the Gaussian model well.  
31.   if (fabsf(residual) < 3 * sqrt(var_noise_)) {  
32.     UpdateNoiseEstimate(residual, min_frame_period, stable_state);  
33.   } else {  
34.     UpdateNoiseEstimate(3 * sqrt(var_noise_), min_frame_period, stable_state);  
35.   }  
36.   
37.   const double denom = var_noise_ + h[0]*Eh[0] + h[1]*Eh[1];  
38.   
39.   const double K[2] = {Eh[0] / denom,  
40.                        Eh[1] / denom}; //即k_bar  
41.   
42.   const double IKh[2][2] = {{1.0 - K[0]*h[0], -K[0]*h[1]},  
43.                             {-K[1]*h[0], 1.0 - K[1]*h[1]}};  
44.   const double e00 = E_[0][0];  
45.   const double e01 = E_[0][1];  
46.   
47.   // Update state  
48.   E_[0][0] = e00 * IKh[0][0] + E_[1][0] * IKh[0][1];  
49.   E_[0][1] = e01 * IKh[0][0] + E_[1][1] * IKh[0][1];  
50.   E_[1][0] = e00 * IKh[1][0] + E_[1][0] * IKh[1][1];  
51.   E_[1][1] = e01 * IKh[1][0] + E_[1][1] * IKh[1][1];  
52.   
53.   // Covariance matrix, must be positive semi-definite  
54.   assert(E_[0][0] + E_[1][1] >= 0 &&  
55.          E_[0][0] * E_[1][1] - E_[0][1] * E_[1][0] >= 0 &&  
56.          E_[0][0] >= 0);  
57.   
58.   
59.   slope_ = slope_ + K[0] * residual; //1/C  
60.   prev_offset_ = offset_;  
61.   offset_ = offset_ + K[1] * residual; //theta_hat(i)  
62.   
63.   Detect(ts_delta);  
64. }  

 

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1. BandwidthUsage OveruseDetector::Detect(double ts_delta) {  
2.   if (num_of_deltas_ < 2) {  
3.     return kBwNormal;  
4.   }  
5.   const double T = BWE_MIN(num_of_deltas_, 60) * offset_; //即gamma_1  
6.   if (fabsf(T) > threshold_) {  
7.     if (offset_ > 0) {  
8.       if (time_over_using_ == -1) {  
9.         // Initialize the timer. Assume that we‘ve been  
10.         // over-using half of the time since the previous  
11.         // sample.  
12.         time_over_using_ = ts_delta / 2;  
13.       } else {  
14.         // Increment timer  
15.         time_over_using_ += ts_delta;  
16.       }  
17.       over_use_counter_++;  
18.       if (time_over_using_ > kOverUsingTimeThreshold  //kOverUsingTimeThreshold是gamma_2， gamama_3=1  
19.           && over_use_counter_ > 1) {  
20.         if (offset_ >= prev_offset_) {  
21.           time_over_using_ = 0;  
22.           over_use_counter_ = 0;  
23.           hypothesis_ = kBwOverusing;  
24.         }  
25.       }  
26.     } else {  
27.       time_over_using_ = -1;  
28.       over_use_counter_ = 0;  
29.  hypothesis_ = kBwUnderusing;  
30.     }  
31.   } else {  
32.     time_over_using_ = -1;  
33.     over_use_counter_ = 0;  
34.     hypothesis_ = kBwNormal;  
35.   }  
36.   return hypothesis_;  
37. }  

参考文档：

 

1. http://www.swarthmore.edu/NatSci/echeeve1/Ref/Kalman/ScalarKalman.html
2. http://tools.ietf.org/html/draft-alvestrand-rtcweb-congestion-02