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实时流媒体应用的最大特点是实时性，而延迟是实时性的最大敌人。从媒体收发端来讲，媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因；而从传输角度来讲，网络拥塞则是造成延迟的最主要原因。网络拥塞可能造成数据包丢失，也可能造成数据传输时间变长，延迟增大。
拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(QoS)的重要手段之一，它在缓解网络拥堵、减小网络延迟、平滑数据传输等质量保证方面发挥重要作用。WebRTC通控制发送端数据发送码率来达到控制网络拥塞的目的，其采用谷歌提出的拥塞控制算法(Google Congestion Control，简称GCC[1])来控制发送端码率。
本文是关于WebRTC拥塞控制算法GCC的上半部分，主要集中于对算法的理论分析，力图对WebRTC的QoS有一个全面直观的认识。在下半部分，将深入WebRTC源代码内部，仔细分析GCC的实现细节。
Google关于GCC的RFC文档在文献[1]，该RFC目前处于草案状态，还没有成为IETF的正式RFC。此外，Google陆续发布了一系列论文[2][3][4]来论述该算法的实现细节，以及其在Google Hangouts、WebRTC等产品中的应用。本文主要根据这些文档资料，从理论上学习GCC算法。
GCC算法分两部分：发送端基于丢包率的码率控制和接收端基于延迟的码率控制。如图1所示
图1 GCC算法整体结构
基于丢包率的码率控制运行在发送端，依靠RTCP RR报文进行工作。WebRTC在发送端收到来自接收端的RTCP RR报文，根据其Report Block中携带的丢包率信息，动态调整发送端码率As。基于延迟的码率控制运行在接收端，WebRTC根据数据包到达的时间延迟，通过到达时间滤波器，估算出网络延迟m(t)，然后经过过载检测器判断当前网络的拥塞状况，最后在码率控制器根据规则计算出远端估计最大码率Ar。得到Ar之后，通过RTCP REMB报文返回发送端。发送端综合As、Ar和预配置的上下限，计算出最终的目标码率A，该码率会作用到Encoder、RTP和PacedSender等模块，控制发送端的码率。
GCC算法在发送端基于丢包率控制发送码率，其基本思想是：丢包率反映网络拥塞状况。如果丢包率很小或者为0，说明网络状况良好，在不超过预设最大码率的情况下，可以增大发送端码率；反之如果丢包率变大，说明网络状况变差，此时应减少发送端码率。在其它情况下，发送端码率保持不变。
GCC使用的丢包率根据接收端RTP接收统计信息计算得到，通过RTCP RR报文中返回给发送端。RTCP RR报文统计接收端RTP接收信息，如Packet Loss，Jitter，DLSR等等，如图2所示：
图2 RTCP RR报文结构[5]
图3 GCC基于丢包率的码率计算公式[4]
最终码率会作用于Encoder、RTP和PacedSender模块，用以在编码器内部调整码率和平滑发送端发送速率。
GCC算法在接收端基于数据包到达延迟估计发送码率Ar，然后通过RTCP REMB报文反馈到发送端，发送端把Ar作为最终目标码率的上限值。其基本思想是： RTP数据包的到达时间延迟m(i)反映网络拥塞状况。当延迟很小时，说明网络拥塞不严重，可以适当增大目标码率；当延迟变大时，说明网络拥塞变严重，需要减小目标码率；当延迟维持在一个低水平时，目标码率维持不变。
基于延时的拥塞控制由三个主要模块组成：到达时间滤波器，过载检查器和速率控制器；除此之外还有过载阈值自适应模块和REMB报文生成模块，如图1所示。下面分别论述其工作过程。
该模块用以计算相邻相邻两个数据包组的网络排队延迟m(i)。数据包组定义为一段时间内连续发送的数据包的集合。一系列数据包短时间里连续发送，这段时间称为突发时间，建议突发时间为5ms。不建议在突发时间内的包间隔时间做度量，而是把它们做为一组来测量。通过相邻两个数据包组的发送时间和到达时间，计算得到组间延迟d (i)。组间延迟示意图及计算公式如图4所示：
T(i)是第i个数据包组中第一个数据包的发送时间，t(i)是第i个数据包组中最后一个数据包的到达时间。帧间延迟通过如下公式计算得到：
d(i) = t(i) – t(i-1) – (T(i) – T(i-1)) (3.1.1)公式1.3.1是d(i)的观测方程。另一方面，d(i)也可由如下状态方程得到：
d(i) = dL(i)/C(i) + w(i) (3.1.2)
d(i) = dL(i)/C(i) + m(i) + v(i) (3.1.3)其中dL(i)表示相邻两帧的长度差，C(i)表示网络信道容量，m(i)表示网络排队延迟，v(i)表示零均值噪声。m(i)即是我们要求得的网络排队延迟。通过Kalman Filter可以求得该值。具体计算过程请参考文献[1][4][6]。
该模块以到达时间滤波器计算得到的网络排队延迟m(i)为输入，结合当前阈值gamma_1，判断当前网络是否过载。判断算法如图5所示[2]。
图5 过载检测器伪代码
需要注意的是，阀值gamma_1对算法的影响很大，并且阈值gamma_1是自适应性的。如果其是静态值，会带来一系列问题，详见文献[4]。所以gamma_1需要动态调整来达到良好的表现。这就是图1中的Adaptive threshould模块。阈值gamma_1动态更新的公式如下：
gamma_1(i) = gamma_1(i-1) + (t(i)-t(i-1)) * K(i) * (|m(i)|-gamma_1(i-1)) (3.2.4)当|m(i)|>gamma_1(i-1)时增加gamma_1(i)，反之减小gamma_1(i)，而当|m(i)|– gamma_1(i) >15，建议gamma_1(i)不更新。K(i)为更新系数，当|m(i)|<gamma_1(i-1)时K(i) = K_d，否则K(i) = K_u。同时建议gamma_1(i)控制在[6,600]区间。太小的值会导致探测器过于敏感。建议增加系数要大于减少系数K_u > K_d。文献[1]给出的建议值如下：
gamma_1(0) = 12.5 ms
gamma_2 = 10 ms
K_u = 0.01
K_d = 0.00018该模块以过载检测器给出的当前网络状态s为输入，首先根据图7所示的有限状态机判断当前码率的变化趋势，然后根据图8所示的公式计算目标码率Ar。
图7 目标码率Ar变化趋势有限状态机
当前网络过载时，目标码率处于Decrease状态；当前网络低载时，目标码率处于Hold状态；当网络正常时，处于Decrease状态时迁移到Hold状态，处于Hold/Increase状态时都迁移到Increase状态。当判断出码率变化趋势后，根据图8所示公式进行计算目标码率。
图8 目标码率Ar计算公式
REMB报文每秒发送一次，当Ar(i) < 0.97 * Ar(i-1)时则立即发送。
发送端最终目标码率的确定结合了基于丢包率计算得到的码率As和基于延迟计算得到的码率Ar。此外，在实际实现中还会配置目标码率的上限值和下限值。综合以上因素，最终目标码率确定如下：
target_bitrate = max( min( min(As, Ar), Amax), Amin) (3.4.1)目标码率确定之后，分别设置到Encoder模块和PacedSender模块。
本文在广泛调研WebRTC GCC算法的相关RFC和论文的基础上，全面深入学习GCC算法的理论分析，以此为契机力图对WebRTC的QoS有一个全面直观的认识。为将来深入WebRTC源代码内部分析GCC的实现细节奠定基础。
【转载】WebRTC基于GCC的拥塞控制(上) - 算法分析
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原文地址：http://www.cnblogs.com/mod109/p/7352028.html
