webrtc中的带宽自适应算法

webrtc中的带宽自适应算法分为两种：

１，　发端带宽控制，　原理是由rtcp中的丢包统计来动态的增加或减少带宽，在减少带宽时使用TFRC算法来增加平滑度。

２，　收端带宽估算，　原理是并由收到rtp数据，估出带宽；　用卡尔曼滤波，对每一帧的发送时间和接收时间进行分析，　从而得出网络带宽利用情况，修正估出的带宽。

 

两种算法相辅相成，　收端将估算的带宽发送给发端，　发端结合收到的带宽以及丢包率，调整发送的带宽。

 

下面具体分析两种算法：

 

2,  接收端带宽估算算法分析

     结合文档http://tools.ietf.org/html/draft-alvestrand-rtcweb-congestion-02以及源码webrtc/modules/remote_bitrate_estimator/overuse_detector.cc进行分析

     带宽估算模型： d(i) = dL(i) / c + w(i)     d(i)两帧数据的网络传输时间差，dL(i)两帧数据的大小差， c为网络传输能力， w(i)是我们关注的重点， 它主要由三个因素决定：发送速率， 网络路由能力， 以及网络传输能力。w(i)符合高斯分布， 有如下结论：当w(i)增加是，占用过多带宽（over-using)；当w(i)减少时，占用较少带宽（under-using)；为0时，用到恰好的带宽。所以，只要我们能计算出w(i)，即能判断目前的网络使用情况，从而增加或减少发送的速率。

 

     算法原理：即应用kalman-filters
     theta_hat(i) = [1/C_hat(i) m_hat(i)]^T   // i时间点的状态由C, m共同表示，theta_hat(i)即此时的估算值

     z(i) = d(i) - h_bar(i)^T * theta_hat(i-1)  //d(i)为测试值，可以很容易计算出， 后面的可以认为是d(i-1)的估算值， 因此z(i)就是d(i)的偏差，即residual

     theta_hat(i) = theta_hat(i-1) + z(i) * k_bar(i) //好了，这个就是我们要的结果，关键是k值的选取，下面两个公式即是取k值的，具体推导见后继博文。

                              E(i-1) * h_bar(i)
     k_bar(i) = --------------------------------------------
                  var_v_hat + h_bar(i)^T * E(i-1) * h_bar(i)

     E(i) = (I - K_bar(i) * h_bar(i)^T) * E(i-1) + Q(i)   // h_bar(i)由帧的数据包大小算出

     由此可见，我们只需要知道当前帧的长度，发送时间，接收时间以及前一帧的状态，就可以计算出网络使用情况。

     接下来具体看一下代码：

 

void OveruseDetector::UpdateKalman

BandwidthUsage OveruseDetector::Detect