webrtc弱网-RobustThroughputEstimator源码分析与算法原理

        RobustThroughputEstimator在WebRTC中负责精确估计网络吞吐量，为拥塞控制提供关键数据支撑。它采用滑动窗口机制，基于ACKed数据包的发送/接收时间动态计算速率，通过双重验证（取发送/接收速率最小值）和抗干扰设计（去除最大时间间隙、乱序恢复）确保估计结果稳定可靠。该估计器能有效抵抗网络抖动和包乱序，在复杂网络环境下为码率自适应、带宽预测等核心功能提供准确的吞吐量参考，从而保障音视频传输的流畅性和质量。

一. 核心功能

RobustThroughputEstimator 是一个鲁棒吞吐量估计器，主要功能：

• 基于ACKed数据包的发送/接收时间窗口计算网络吞吐量

• 提供抗抖动和抗乱序的吞吐量估计

• 同时考虑发送速率和接收速率，取最小值作为最终估计

• 支持滑动窗口机制，自动淘汰过期数据

二. 核心算法原理

2.1 吞吐量计算原理

// 接收速率 = (总接收数据量 - 首个包数据量) / (调整后的接收时间窗口)
DataRate recv_rate = recv_size / recv_duration;

// 发送速率 = (总发送数据量 - 末个包数据量) / 发送时间窗口  
DataRate send_rate = send_size / send_duration;

// 最终吞吐量取两者最小值
return std::min(send_rate, recv_rate);

2.2 鲁棒性处理

• 去除最大间隙：用第二大接收时间间隙替换最大间隙，避免突发延迟影响

• 乱序检测：检测严重乱序情况并清空窗口重新开始

• 权重调整：对未确认数据应用权重衰减

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