【webrtc QOS】GCC 网络控制器：从发送侧带估计到拥塞窗口改变编码器码率

已于 2022-03-15 00:00:06 修改
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分类专栏： WebRTC入门与实战 文章标签： webrtc 音视频
于 2022-03-14 17:13:50 首次发布
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该博客详细分析了WebRTC M98分支中GCC网络控制器如何基于发送端的RR/SS反馈、丢包率和RTT来动态调整码率。内容涵盖丢包报告的处理、带宽评估、编码器码率更新等多个方面，揭示了丢包率如何影响码率预估和目标码率计算，以及这些变化如何在编码器、pacer和FEC中体现。

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M98分支： congestion_controller

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GCC网络控制器：基于发送侧带估计的拥塞窗口调整编码器码率WebRTC
syntax_bug719的博客
09-24 136
在WebRTC中，网络控制器起着重要的作用，它通过控制数据的发送速率和编码器的码率，来适应网络中的拥塞情况，确保音视频通信的质量和稳定性。本文将介绍一种名为GCC（Google Congestion Control）网络控制器的机制，它利用发送侧带估计来实现拥塞窗口的调整和编码器码率的改变。通过动态调整拥塞窗口和编码器码率，GCC网络控制器能够适应不同网络条件下的实时音视频通信需求，提供更好的用户体验。GCC网络控制器通过监测网络的拥塞情况来动态调整拥塞窗口的大小，以避免网络拥塞导致的数据丢失和延迟增加。
webrtc gcc详解
sweibd的专栏
07-07 1500
webrtc的gcc算法(Google Congestion Control)，貌似国内很多文章都没有细讲，原理是怎么样的，具体怎么进行计算的。这里详解一下gcc
一些webrtc gcc相关
mandagod的博客
09-15 1000
1.  Google Congestion Control（就是WebRTC中用的） WebRTC通控制发送端数据发送码率来达到控制网络拥塞。 draft-ietf-rmcat-gcc-02.pdf  （较早的草案draft-alvestrand-rmcat-congestion-03.pdf） 2. （1）从WebRTC的最初级阶段开始，媒体引擎（由Google搭建，但是Fi
流媒体学习之路(WebRTC)——GCC分析（1）
qw225967的博客
07-21 1619
gcc全流程分析
WebRTC GCC拥塞控制算法详解
sonysuqin的专栏
06-03 1万+
本文从代码层面描述个人对WebRTC拥塞控制算法GCC的一点了解。
流媒体学习之路(WebRTC)——GCC分析（3）
qw225967的博客
02-13 1304
该模块会通过ack情况计算出对端接收数据的情况，通过经验值调整作为当前吞吐量的估计值用于计算下一次发送的码率。该模块计算出来的吞吐量会作用到码率计算模块，是一个非常重要的模块。根据每一次feedback的数据量作为采样点，通过贝叶斯估计获得一个平滑的估计值。贝叶斯估计补充：贝叶斯估计是统计学范畴里常用的参数估计方法，是基于先验采样。在经典的频率统计中，参数是固定的，样本统计量是随机变量。而在贝叶斯统计中，认为参数也是随机变量，服从某一概率分布的随机变量，贝叶斯统计的重点是研究参数的分布。
WebRTC拥塞控制综述--简约版--新版本的
chenquangobeijing的专栏
02-12 1968
记录下我学习WebRTC拥塞控制，那些我懂了，那些我没懂。
小议WebRTC拥塞控制算法：GCC介绍
yinshipin007的博客
03-06 419
在新近的WebRTC的实现中，所有的带宽估计都放在了发送端，也就说发送端除了做基于丢包的带宽估计，同时也做基于延迟梯度的带宽估计。如果这个数据包丢失怎么办，RFC[2]和WebRTC实现中都是直接忽略，这里涉及的问题是，忽略该包对计算延迟梯度影响不大，只是相当于数据包的分组跨度更大了，丢失的包对计算没有太大影响，但另一个问题是，发送端需要计算接受端的接受速率，当feedback丢失时，会认为相应的数据包都丢失了，这会影响接受速率的计算，这个值在后续计算估计带宽中会用到，从而导致一定误差。
WEBRTC浅析（六）拥塞控制GCC的简介以及WEBRTC中的实现
muwesky的专栏
07-11 1581
GCC 阅读笔记 导读 本文分为两部分: 第一部分介绍了谷歌的GCC的文档。其中主要介绍了GCC的各个模块，以及具体算法实现。 第二部分，结合了webrtc来看GCC各个模块的具体实现。 一：GCC（Congestion Control Algorithm）文档介绍 原文：Congestion Control Algorithm 两种拥塞控制方法 基于 RTCWEB的拥塞控制 一个基于延迟和损失 拥塞控制是对应用程序的所有网络资源的调控。 实时流媒体的拥塞控制策略面临的几大挑战： 媒体的编
WebRTC拥塞控制原理解析
irainsa的博客
02-28 495
WebRTC包含三种拥塞控制算法，GCC、BBR和PCC。其中，BBR一开始是针对TCP的拥塞控制提出来的。它的输入为ACK/SACK，输出为拥塞窗口(congestion_window)发送速度(pacing_rate)。
webrtc QOS方法四.5（gcc获取码率pacer、fec、编码器配置）
CrystalShaw的博客
10-20 1506
一、gcc获取码率后，码率分配函数调用栈信息如下： 二、RtpTransportControllerSend::PostUpdates函数配置码率函数 三、GoogCcNetworkController::GetPacingRates：pacing_factor_默认2.5。也就是说pacer发送报文的码率是探测码率的2.5倍。 四、RtpVideoSender::OnBitrateUpdated：根据探测码率、当前帧率、丢包率、rtt环路延时、丢包模型，确定编码器的码率。 ...
RTCP协议详解（SR、RR、SDES、BYE、APP、NACK、TCC、PLI、SLI、FIR ）
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Jarvis的博客
11-30 1万+
RTCP协议规范中定义了五种类型的RTCP包：接收⽅报告（RR）、发送⽅报告（SR）、源 描述（SDES）、成员管理（BYE）和应⽤程序定义（APP）。 SR: payload type=201 RR:payload type=202 SEDS:payload type=203 BYE:payload type=204 APP：payload type=205 RTPFB：payload type=206 PSFB：payload type=207 版本号（V）：对...
WebRTC研究：rrt 时间计算 之 发送 SR / RR 包
傲然君
04-01 1872
一、ModuleRtpRtcpImpl::Process() 会定时处理 SR/RR 包发送、bitrate、rrt 等事宜，处理时间间隔为 5 ms： int64_t ModuleRtpRtcpImpl::TimeUntilNextProcess() { /* last_process_time_：上次调用 Process() 的开始时间 理论上是，在本次调用 Pro...
WebRTC GCC 拥塞控制算法（TCC-GCC）
椛茶的博客
12-07 4992
网络传输中链路的带宽是有限的，为避免往链路发送过载的数据量导致网络拥塞，我们需要进行带宽预估，结合预估带宽作出调整避免网络拥塞。 在《WebRTC GCC 拥塞控制算法（REMB-GCC）》中我们总结了 REMB-GCC 拥塞控制算法，并在文末提到 Google 已经推出 TCC-GCC 取代 REMB-GCC。TCC-GCC 的原理也是基于延时梯度和丢包率进行带宽预估并避免网络拥塞，不同之处在于逻辑都在发送端进行计算，接收端只是反馈包的接收状态（是否收到，以及与上一个包的接收时间差）。
WebRTC GCC算法介绍
月天寒的专栏
07-28 1186
转自：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2MzA4MTgxNw==&mid=2652046558&idx=2&sn=5f6b34c37f4cb72a2dbacc2e990f05a9&scene=23&srcid=0728AGRb292ufggiuyQ1qUx0#rd 虽然视频会议已商用了多年，特别是SKYPE这样的视频应用在互联网上已有10年时间，但针对实时音
深入研究webrtc平滑发送(paced sender)
qq_22658119的博客
06-21 2621
webrtc处理音视频的共同过程大致为：采集数据-数据编码-rtp打包-平滑发送-通道socket发送。 本文讨论平滑发送(paced sender)作用：如果音视频数据编码后立即发送到网络，那么短时间内网络上会有大量的数据，从而会导致网络拥塞，严重的话 ...
WebRTC基于GCC的拥塞控制分析
SkylineRunner的博客
09-12 1609
本文转自anyRTC论坛下的https://bbs.anyrtc.io/d/15/3，感谢原作者分享。   本文从源代码实现角度对WebRTC的GCC算法进行分析，所以说本文非常适合大小码农。主要内容包括: RTCP RR的数据源、报文构造和接收,接收端基于数据包到达延迟的码率估计,发送端码率的计算以及生效于目标模块。 拥塞控制是实时流媒体应用的重要服务质量保证。通过本文从数学基础、算法步骤...
webrtc QOS方法五.1（帧率调整）
CrystalShaw的博客
10-24 8233
一、框架图 二、帧率调控算法 根据上图所示，发送端帧率调整算法有两个： 1、视频采集帧率与编码器输入帧率之间的FrameDropper算法。 2、编码器输入与编码器输出之间的MediaOptimization算法。 三、webrtc的帧率 如上框架图，webrtc的帧率从左到右，帧率是持递减状态的。摄像头的采集帧率是发送端帧率的极限值。 1、摄像头采集帧率 视频采集卡帧率...
开发QoE感知的视频流Qos保障机制
最新发布
04-21
<think>好的，我现在需要帮助用户设计一个QoE感知的视频流QoS保障机制。首先，我需要理解用户的需求。用户提到想开发这样的机制，可能需要了解算法、技术实现和相关工具。根据用户提供的引用内容，特别是引用[3]中的QoS和QoE定义，以及引用[4]中提到的服务器下行QoS策略，我需要结合这些信息来构建一个全面的回答。 首先，我应该明确QoS和QoE的关系。QoS是网络层面的技术指标，而QoE是用户的主观体验。因此，保障机制需要将两者结合起来，通过优化网络参数来提升用户体验。引用[3]指出，QoS是QoE的基础，但QoE还涉及更多主观因素，比如视频质量和交互体验。 接下来，我需要考虑实现方案的结构。可能需要分模块设计，比如QoE建模、QoS控制策略、自适应算法等。引用[1]提到Hulu使用了自适应码率调节，这可能涉及到ABR（自适应比特率）算法，这是一个关键点。同时，引用[2]中提到的AQoS（基于应用的QoS）可能涉及到应用层的优化策略，比如前向纠错（FEC）或ARQ（自动重传请求）。 在算法方面，机器学习模型可能用于QoE预测，比如使用神经网络分析用户反馈数据。另外，传统的控制算法如PID控制器可能用于实时调整码率。需要结合引用[3]中提到的ARQ和NACK机制，这些属于重传策略，用于减少丢包影响，提升QoS。 技术实现部分，可能需要选择适合的编解码器，如H.265/HEVC来提高压缩效率，或者AV1。传输协议方面，WebRTC是一个常用框架，支持NACK和FEC。引用[4]提到服务器在下行QoS的策略，比如带宽估计和拥塞控制，这里可能需要用到GCC（Google Congestion Control）算法。 优化方面，多路径传输和边缘计算可能有效降低延迟。同时，需要考虑终端设备的适配，比如移动端的不同网络状况。引用[1]中Hulu的实践提到客户端自适应码率调节，这可能涉及到动态调整分辨率或帧率。 工具和框架方面，开源的WebRTC和FFmpeg可用于开发和测试，而数据分析工具如Prometheus和ELK栈能帮助监控QoE指标。还需要设计A/B测试来验证不同策略的效果。 不过，我需要注意用户提供的引用中有一些可能不直接相关的内容，比如视频会议公司的分类，但可以借鉴AQoS的概念。同时，要确保回答结构清晰，分点列出实现方案、算法、优化方法等，并引用相关文献。可能还需要生成相关问题，比如QoE建模方法或ABR算法比较，以帮助用户进一步探索。</think>### QoE感知的视频流QoS保障机制实现方案 #### 一、核心实现框架 基于QoS与QoE的耦合关系（QoS为技术基础，QoE为最终目标），需构建分层控制体系： 1. **感知层**：采集网络指标（带宽$B$、时延$D$、丢包率$P$）与用户体验数据（卡顿次数$F$、分辨率$R$、主观评分$S$） 2. **分析层**：通过QoE建模将技术指标映射为体验分值，例如采用线性加权模型： $$ QoE = \alpha \cdot R + \beta \cdot \frac{1}{D} - \gamma \cdot F $$ 其中$\alpha,\beta,\gamma$为权重系数[^3] 3. **控制层**：动态调整编码参数（码率$C$、帧率$f$）、传输策略（FEC冗余度$\rho$、ARQ重传次数$n$） #### 二、关键技术实现方案 1. **QoE建模算法** - 基于MOS（Mean Opinion Score）的统计模型 - 机器学习方法（如LSTM预测卡顿事件） - 混合模型：将客观指标（PSNR、SSIM）与主观反馈结合训练 2. **自适应码率控制（ABR）** - 经典算法： - BOLA（Buffer Occupancy based Lyapunov Algorithm） - MPC（Model Predictive Control） - 强化学习方案： ```python class ABRAgent: def __init__(self): self.q_network = DQN() # 深度Q网络 def select_action(self, state): # 状态包含带宽、缓冲量、历史QoE return self.q_network.predict(state) ``` 3. **传输层优化** - 前向纠错（FEC）动态调整： $$ \rho = k \cdot \frac{P}{1-P} \quad (k为调节因子) $$ - 混合ARQ机制：结合NACK快速重传与FEC冗余[^4] #### 三、典型优化方法 1. **网络自适应** - 实时带宽估计（如Google Congestion Control算法） - 多路径传输（SRT协议实现） 2. **内容感知编码** - ROI（Region of Interest）编码：对人眼敏感区域分配更多码率 - 时域分层编码（Temporal Scalability） 3. **边缘计算优化** - 在边缘节点预缓存热门内容 - 实施本地转码降低端到端时延 #### 四、工具与验证 1. **开发工具链**： - 网络模拟：ns-3/NetEm - 视频分析：Elecard/VQMT - 全链路监控：Prometheus+Grafana 2. **验证方法**： - 建立A/B测试框架 - 使用ITU-T P.1203标准评估QoE
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