CN104333535B - 一种基于流媒体应用的延时计算方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于流媒体应用的延时计算方法及其装置，属于网络应用领域，其核心在于通过计算时间间隔δ、划分区间以计算各区间的概率值p、以及进行遗忘处理和调制计算，从而得出延时值T。基于上述方法，本发明可以实时根据网络间隔更新当前延迟值大小，动态捕捉到当前网络变化。与传统基于RTCP包或双方交互通信机制得出的延时相比，本发明单端检测延时值，不需要双方握手交换，在客户端本身不发送RR/SR报文，或网络不中转的情况下，这种方法显得尤为重要。

Description

一种基于流媒体应用的延时计算方法及其装置

技术领域

本发明涉及一种计算方法和计算装置，特别涉及一种基于流媒体应用的延时计算方法及其装置。

背景技术

一般情况下，延时在200ms内，不会对通话造成太大的影响，当大于这个值时，会逐渐影响通话效果，大于400ms时，语音质量将极差，交流困难，严重影响主观体验。在大多数网络环境中，延时都伴随着丢包率增大的情况增大，但两者并不能等同，比如网络造成的群延时，就有丢包率很小，但延时很大的情况。因此，正确估计延时是计算网络质量必须考虑的因素。

一般业界常用RR/SR报文来得到环路延时，描述如下：A端发送SR报文时，将发送时刻的NTP时间戳记录在SR报文的NTP timestamp字段中，B端接收到这个SR报文后发送的RR报文中将携带LSR(A端发送SR报文时刻的NTP时间戳的中间32位)和DLSR(B端自接收到上一个SR到发送当前这个RR报文的延迟)，A端收到B端这个RR报文后，记录当前时间C，取出RR报文中携带的LSR和DLSR字段，计算回环网络传输时延T_d＝C-LSR-DLSR。

但是基于RTCP报文或双方交互通信机制得出的延时在时效性和可靠性上都大打折扣。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于流媒体应用的延时计算方法，该方法能够解决现有延时检测不可靠的问题。

为解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种基于流媒体应用的延时计算方法，包括以下步骤：

步骤1，计算当前数据包与上一个数据包到达的时间间隔δ，δ∈{δ_i|i＝0、1、2……N}，N为正整数，i为数据包到达顺序；

步骤2，对δ从小到大排序，并对排序后的δ划分N个区间，依次为 对应的δ分别为T₀、T₁……T_N，同时分别统计各区间的概率值p，p∈{p(i)|i∈[0,N]}；

步骤3，当接收数据包间隔正常时，用遗忘因子f对概率分布进行遗忘，即p(i)＝p(i)*f,i∈[0,N]，式中f初始值为0；

当接收数据包间隔时，增大本次计算的区间概率，p(i)＝p(i)+(1-f)，并且更新遗忘因子f，所述f为更新后的遗忘因子，所述f_i-1为更新前的遗忘因子；

步骤4，调整本次计算的区间概率，调整方式为假设当前概率分布之和为tempSum，则：

步骤5，计算δ值T，

优选的，步骤2中，所述N的默认取值为64。

优选的，步骤4中，概率分布之和的近似值为1。

本发明的另一个目的在于提供一种基于流媒体应用的延时计算装置，该装置能够解决现有延时检测不可靠的问题。

一种基于流媒体应用的延时计算装置，包括：

时间间隔计算模块，用于计算当前数据包与上一个数据包到达的时间间隔δ，δ∈{δ_i|i＝0、1、2……N}，N为正整数，i为数据包到达顺序；

区间划分模块，用于对δ从小到大排序，并对排序后的δ划分N个区间，依次为对应的δ分别为T₀、T₁……T_N，同时分别统计各区间的概率值p，p∈{p(i)|i∈[0,N]}；

遗忘处理模块，用于当接收数据包间隔正常时，用遗忘因子f对概率分布进行遗忘，即p(i)＝p(i)*f,i∈[0,N]，式中f初始值为0；

当接收数据包间隔时，增大本次计算的区间概率，p(i)＝p(i)+(1-f)，并且更新遗忘因子f，所述f为更新后的遗忘因子，所述f_i-1为更新前的遗忘因子；调整模块，用于调整本次计算的区间概率，调整方式为假设当前概率分布之和为tempSum，则：

延时计算模块，用于计算δ值T，

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

1、单端检测延时值，不需要双方握手交换。在客户端本身不发送RR/SR报文，或网络不中转的情况下，本发明更显重要；

2、不会因为如网络突变造成收不到RTCP包，或网络丢包导致RTCP包丢失时，无法计算延时值的问题；

3、一般情况下，RTCP报文5s发送一次，也意味着至少5s才有一个延时值，对网络实时检测有一定影响，滞后严重，而本发明只需单端检测延时值，从而减少了滞后性；

4、当网络状况由差到好或由好到差突发转变时，基于历史的RTCP报文统计得到的延时值，不能实时正确地体现当前网络状况。而本发明的计算方法是实时更新的，能及时捕捉到网络的变化，有效克服传统延时检测问题。

附图说明

图1为网络传输延迟与抖动的线性关系示意图；

图2为本发明的步骤2划分区间的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

网络传输延迟与抖动一般是线性关系，即延时越大，对应的抖动也越大，如图1所示，其对应表达式为T＝a+bδ，其中T为需要求的延时值，δ为抖动值，a和b为常数。根据这个关系，建立经验数据，即一个抖动与延时对应关系的数据库，为方便计算，把抖动值δ演化为包接收间隔，即当前数据包与上一个数据包的到达间隔。

根据这个准则，从而得出本发明的延时计算方法，包括以下步骤：

步骤1，计算当前数据包与上一个数据包到达的时间间隔δ，δ∈{δ_i|i＝0、1、2……N}，N为正整数，i为数据包到达顺序；

步骤2，对δ从小到大排序，并对排序后的δ划分N个区间，依次为 对应的δ分别为T₀、T₁……T_N(即在经验数据库中对应的延时分别为T₀、T₁……T_N)，同时分别统计各区间的概率值p，p∈{p(i)|i∈[0,N]}，具体参见图2；

步骤3，当接收数据包间隔正常时，用遗忘因子f对概率分布进行遗忘，即p(i)＝p(i)*f,i∈[0,N]，式中f初始值为0；

当接收数据包间隔时，增大本次计算的区间概率，p(i)＝p(i)+(1-f)，并且更新遗忘因子f，所述f为更新后的遗忘因子，所述f_i-1为更新前的遗忘因子；

步骤4，调整本次计算的区间概率，调整方式为假设当前概率分布之和为tempSum，则：

步骤5，计算δ值T，

其中，步骤2中，所述N的默认取值为64；而步骤4中，概率分布之和的近似值为1。

本发明还公开了一种基于流媒体应用的延时计算装置，包括：

时间间隔计算模块，用于计算当前数据包与上一个数据包到达的时间间隔δ，δ∈{δ_i|i＝0、1、2……N}，N为正整数，i为数据包到达顺序；

区间划分模块，用于对δ从小到大排序，并对排序后的δ划分N个区间，依次为对应的δ分别为T₀、T₁……T_N，同时分别统计各区间的概率值p，p∈{p(i)|i∈[0,N]}；

遗忘处理模块，用于当接收数据包间隔正常时，用遗忘因子f对概率分布进行遗忘，即p(i)＝p(i)*f,i∈[0,N]，式中f初始值为0；

当接收数据包间隔时，增大本次计算的区间概率，p(i)＝p(i)+(1-f)，并且更新遗忘因子f，所述f为更新后的遗忘因子，所述f_i-1为更新前的遗忘因子；

调整模块，用于调整本次计算的区间概率，调整方式为假设当前概率分布之和为tempSum，则：

延时计算模块，用于计算δ值T，

网络延时是及其不稳定的参数，时刻变化，基于上述过程，本发明可以实时根据网络间隔更新当前延迟值大小，动态捕捉到当前网络变化。与传统基于RTCP包或双方交互通信机制得出的延时相比，本发明的计算方法有如下优势：

1、单端检测延时值，不需要双方握手交换。在客户端本身不发送RR/SR报文，或网络不中转的情况下，本发明更显重要；

2、不会因为如网络突变造成收不到RTCP包，或网络丢包导致RTCP包丢失时，无法计算延时值的问题；

3、一般情况下，RTCP报文5s发送一次，也意味着至少5s才有一个延时值，对网络实时检测有一定影响，滞后严重，而本发明只需单端检测延时值，从而减少了滞后性；

4、当网络状况由差到好或由好到差突发转变时，基于历史的RTCP报文统计得到的延时值，不能实时正确地体现当前网络状况。而本发明的计算方法是实时更新的，能及时捕捉到网络的变化，有效克服传统延时检测问题。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (4)

1.一种基于流媒体应用的延时计算方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1，计算当前数据包与上一个数据包到达的时间间隔δ，δ∈{δ_i|i＝0、1、2……N}，N为正整数，i为数据包到达顺序；

步骤2，对δ从小到大排序，并对排序后的δ划分N个区间，依次为 对应的δ分别为T₀、T₁……T_N，同时分别统计各区间的概率值p，p∈{p(i)|i∈[0,N]}；

步骤3，当接收数据包间隔正常时，用遗忘因子f对概率分布进行遗忘，即p(i)＝p(i)*f,i∈[0,N]，式中f初始值为0；

当接收数据包间隔时，增大本次计算的区间概率，p(i)＝p(i)+(1-f)，并且更新遗忘因子f，所述f为更新后的遗忘因子，所述f_i-1为更新前的遗忘因子；

步骤4，调整本次计算的区间概率，调整方式为假设当前概率分布之和为tempSum，则：

$p\left(i\right)=\left\{\begin{array}{c}p\left(i\right)-min(tempSum-1,\frac{p\left(i\right)}{16})if(tempSum>1)\\ p\left(i\right)+min(1-tempSum,\frac{p\left(i\right)}{16})if(tempSum<1)\end{array}\right.;$

步骤5，计算δ值T，。

2.根据权利要求1所述的延时计算方法，其特征在于：步骤2中，所述N的默认取值为64。

3.根据权利要求1所述的延时计算方法，其特征在于：步骤4中，概率分布之和的近似值为1。

4.一种基于流媒体应用的延时计算装置，其特征在于包括：

时间间隔计算模块，用于计算当前数据包与上一个数据包到达的时间间隔δ，δ∈{δ_i|i＝0、1、2……N}，N为正整数，i为数据包到达顺序；

区间划分模块，用于对δ从小到大排序，并对排序后的δ划分N个区间，依次为 对应的δ分别为T₀、T₁……T_N，同时分别统计各区间的概率值p，p∈{p(i)|i∈[0,N]}；

遗忘处理模块，用于当接收数据包间隔正常时，用遗忘因子f对概率分布进行遗忘，即p(i)＝p(i)*f,i∈[0,N]，式中f初始值为0；

当接收数据包间隔时，增大本次计算的区间概率，p(i)＝p(i)+(1-f)，并且更新遗忘因子f，所述f为更新后的遗忘因子，所述f_i-1为更新前的遗忘因子；

调整模块，用于调整本次计算的区间概率，调整方式为假设当前概率分布之和为tempSum，则：

$p\left(i\right)=\left\{\begin{array}{c}p\left(i\right)-min(tempSum-1,\frac{p\left(i\right)}{16})if(tempSum>1)\\ p\left(i\right)+min(1-tempSum,\frac{p\left(i\right)}{16})if(tempSum<1)\end{array}\right.;$

延时计算模块，用于计算δ值T，。