作為網絡實時通信WebRTC標準協(xié)議中網絡傳輸部分最關鍵的算法,谷歌擁塞控制算法GCC已經應用到許多主流瀏覽器中（包括Chrome、Firefox、Opera等）。雖然GCC的目標在于實現(xiàn)高吞吐量的同時保持低延遲,但我們發(fā)現(xiàn)在移動視頻直播場景中,GCC將網絡延遲的小幅抖動視為網絡擁塞的預兆,從而常常降低發(fā)送吞吐量來避免擁塞。為此,本課題從合作方淘寶（中國）軟件有限公司獲取了超過118萬個手機淘寶直播會話的網絡蹤跡數據集,驗證了GCC對強網的擁塞誤判問題。進而本課題基于GCC提出了可重配置的擁塞控制算法GCC-β,避免了高達90%的不必要的比特率下降。此外,本課題提出了一個數據驅動的強化學習擁塞控制算法并驗證了算法的性能,算法對于網絡帶寬的預測準確率從78.57%提升到88.16%。為了提升驗證擁塞控制算法性能的速度,本課題設計并實現(xiàn)了一個直播過程模擬器,配合從WebRTC中提取的GCC算法,進行50小時的模擬直播只需要10分鐘。 

【文章來源】：北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：60 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?Ｍ５５版本之前的Ｃｈｒｏｍｉｕｍ的網絡傳輸流程??７??

圖２－２單向傳輸延遲??

圖２－３有限狀態(tài)機??


本文編號：3018719