【摘 要】
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作为网络实时通信WebRTC标准协议中网络传输部分最关键的算法,谷歌拥塞控制算法GCC已经应用到许多主流浏览器中(包括Chrome、Firefox、Opera等)。虽然GCC的目标在于实现高吞吐量的同时保持低延迟,但我们发现在移动视频直播场景中,GCC将网络延迟的小幅抖动视为网络拥塞的预兆,从而常常降低发送吞吐量来避免拥塞。为此,本课题从合作方淘宝(中国)软件有限公司获取了超过118万个手机淘宝直
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作为网络实时通信WebRTC标准协议中网络传输部分最关键的算法,谷歌拥塞控制算法GCC已经应用到许多主流浏览器中(包括Chrome、Firefox、Opera等)。虽然GCC的目标在于实现高吞吐量的同时保持低延迟,但我们发现在移动视频直播场景中,GCC将网络延迟的小幅抖动视为网络拥塞的预兆,从而常常降低发送吞吐量来避免拥塞。为此,本课题从合作方淘宝(中国)软件有限公司获取了超过118万个手机淘宝直播会话的网络踪迹数据集,验证了GCC对强网的拥塞误判问题。进而本课题基于GCC提出了可重配置的拥塞控制算法GCC-β,避免了高达90%的不必要的比特率下降。此外,本课题提出了一个数据驱动的强化学习拥塞控制算法并验证了算法的性能,算法对于网络带宽的预测准确率从78.57%提升到88.16%。为了提升验证拥塞控制算法性能的速度,本课题设计并实现了一个直播过程模拟器,配合从WebRTC中提取的GCC算法,进行50小时的模拟直播只需要10分钟。
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