CN114629826A - 一种网络最大带宽估计方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本说明书一个或多个实施例提供一种网络最大带宽估计方法、装置、电子设备及存储介质;所述方法包括:获取网络节点最近接收的若干数据包,并确定每个数据包对应的特征信息;特征信息为丢包率或延时;将特征信息与预设的特征阈值比对,将超过特征阈值的特征信息全部或部分丢弃;对剩余的特征信息进行加权平均,得到估计用特征信息;根据估计用特征信息,得到网络最大带宽估计值。本公开的方案通过特征阈值的设置,将网络抖动而导致的较大的特征信息丢弃,仅使用能够真实反映实际带宽情况的剩余的特征信息来估计得到网络最大带宽估计值,从而提升了网络最大带宽估计的准确度,进而提升媒体流的传输质量和传输效率。
Description
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及信息技术领域,尤其涉及一种网络最大带宽估计方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着网络技术的不断发展,远程网络传输的应用越来越广泛,如何能在有效的带宽下实现高效、低成本、稳定、扩展性好的的媒体流网络传输一直是相关技术领域内所追求的目标。
但媒体流(RTP/RTCP等协议)网络传输中,在带宽一定的条件下,如何提高媒体流的高质量和高效的传输(QoS),是一项亟待解决的问题。在网络传输中,最大网络带宽估计是否准确,直接决定了用户的体验。然而,相关技术中的最大网络带宽估计普遍存在不准确的情况,也即估计得到的最大网络带宽无法反映真实的带宽情况。
发明内容
有鉴于此,本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种网络最大带宽估计方法、装置、电子设备及存储介质,以解决至少一项上述相关技术存在的问题。
基于上述目的,本说明书一个或多个实施例提供了一种网络最大带宽估计方法,包括:
获取网络节点最近接收的若干数据包,并确定每个所述数据包对应的特征信息;其中,所述特征信息为丢包率或延时;
将所述特征信息与预设的特征阈值比对,将超过所述特征阈值的所述特征信息全部或部分丢弃;
对剩余的所述特征信息进行加权平均,得到估计用特征信息;
根据所述估计用特征信息,得到网络最大带宽估计值。
基于同一发明构思,本说明书一个或多个实施例还提供了一种网络最大带宽估计装置,包括:
获取模块,被配置为获取网络节点最近接收的若干数据包,并确定每个所述数据包对应的特征信息;其中,所述特征信息为丢包率或延时;
丢弃模块,被配置为将所述特征信息与预设的特征阈值比对,将超过所述特征阈值的所述特征信息全部或部分丢弃;
加权平均模块,被配置为对剩余的所述特征信息进行加权平均,得到估计用特征信息;
估计模块,被配置为根据所述估计用特征信息,得到网络最大带宽估计值。
基于同一发明构思,本说明书一个或多个实施例还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上任意一项所述的方法。
基于同一发明构思,本说明书一个或多个实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一所述的方法。
从上面所述可以看出,本说明书一个或多个实施例提供的网络最大带宽估计方法、装置、电子设备及存储介质,通过特征阈值的设置,将获取到的数据包对应的特征信息(丢包率或延时)中,将网络抖动而导致的较大的特征信息丢弃,仅使用能够真实反映实际带宽情况的剩余的特征信息来估计得到网络最大带宽估计值,从而提升了网络最大带宽估计的准确度,进而提升媒体流的传输质量和传输效率。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例的网络最大带宽估计方法流程图;
图2为本说明书一个或多个实施例的网络最大带宽估计装置结构示意图;
图3为本说明书一个或多个实施例的电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本公开进一步详细说明。
需要说明的是,除非另外定义,本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同,而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电性的连接,不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系,当被描述对象的绝对位置改变后,则该相对位置关系也可能相应地改变。
如背景技术部分所述,相关技术中,进行最大网络带宽的估计时,普遍存在无法反映真实的带宽情况,即估计不准确的问题。在相关技术中,常常会获取网络节点最近接收的若干数据包,并根据确定每个数据包对应的丢包率或延时,然后使用全部这些丢包率或延时来估计网络最大带宽。
申请人在实现本公开的过程中发现,上述相关技术之所以存在对网络最大带宽估计不准确的问题,其主要原因在于:在获取到的数据包中,一些数据包对应的丢包率或延时较大,是由于网络上某个传输节点抖动造成的,而并非是带宽不足造成的。而相关技术估计网络最大带宽时,由于使用了全部的数据包对应的丢包率或延时,也就并没有真是的反映真实的带宽情况,造成了网络最大带宽估计的不准确,而不准确的网络最大带宽估计则会进一步造成不合适网络最大带宽的调整,这会影响媒体流的传输质量和传输效率。
基于上述发现,并针对上述相关技术存在的问题,本说明书一个或多个实施例提供了一种网络最大带宽估计方案,通过特征阈值的设置,将获取到的数据包对应的特征信息(丢包率或延时)中,将网络抖动而导致的较大的特征信息丢弃,仅使用能够真实反映实际带宽情况的剩余的特征信息来估计得到网络最大带宽估计值,从而提升了网络最大带宽估计的准确度,进而提升媒体流的传输质量和传输效率。
以下,通过具体的实施例进一步详细说明本公开的技术方案。
首先,本说明书一个或多个实施例提供了一种网络最大带宽估计方法。参考图1,所述网络最大带宽估计方法,包括以下步骤:
步骤S101、获取网络节点最近接收的若干数据包,并确定每个所述数据包对应的特征信息;其中,所述特征信息为丢包率或延时。
本实施例中,所述网络节点是媒体流传输网络中的任一用于数据传输的节点。对于该网络节点,获取其时序上最近接收到的若干个数据包。对于每个数据包,分别确定出其各自对应的特征信息。该特征信息可以是丢包率,也可以是延时。需要注意的是,当特征信息选择为丢包率时,所有数据包均相应的确定出丢包率;当特征信息选择为延时时,所有数据包均相应的确定出延时。
具体的,当媒体流传输网络采用RTP(Real-time Transport Protocol)实时传输协议进行传输时,媒体数据会占有整体数据包的95%,而剩余5%则为RTCP(Real-timeTransport Control Protocol,实时传输控制协议)包,该RTCP包用于对传输的状态进行反馈。则相应的可以通过RTCP包中的接收端报文记载的内容来确定数据包对应的特征信息,即确定丢包率或延时。
对于丢包率,其在RTCP包中的接收端报文中有相应的记载,则可以直接解析接收端报文的内容后获得。
对于延时,同样可以通过接收端报文记载的内容得到。具体的,基于接收端报文的记载,计算RTT(Round-Trip Time)往返时延,即可相应得到数据包对应的延时。
以网络节点为发送端为例,需要使用其接收到的接收端报文中记载的LSR(LastSender Report)和DLSR(Delay Since Last Sender Report)两个数据。其中,LSR为所述接收端报文的发送方最后一次收到发送端报文的时间,本实施例中称之为第一参考时间。DLSR为所述接收端报文的发送方构造所述接收端报文所花费的时间,本实施例中称之为第二参考时间;其中,接收端报文在总体上可以分为报文头(header),数据块1(reportblock1)和数据块2(report block2),上述各部分中,数据块1和数据块2为接收端报文的主体部分,DLSR一般即为构建上述两个数据块所花费的时间。此外,还相应确定网络节点接收到接收端报文的时间,将该接收到接收端报文的时间减去第一参考时间和第二参考时间即得到RTT,也即得到数据包对应的延时。
类似的,网络节点为接收端时,也可以相应计算得到RTT。具体的,需要使用其接收到的发送端报文中记载的LRR(Last Receiver Report)和DLRR(Delay Since LastReceiver Report)两个数据。其中,LRR是指所述发送端报文的发送方最后一次收到接收端报文的时间,本实施例中称之为第三参考时间;DLRR是指发送端报文的发送方构造所述发送端报文所花费的时间;其中,与DLSR类似,DLRR一般也为构建发送端报文的两个数据块所花费的时间。此外,还相应确定网络节点接收发送端报文的时间,将该接收发送端报文的时间减去第三参考时间和第四参考时间即得到RTT,也即得到数据包对应的延时。
通过上述任一示例出的方法,即可以确定出数据包对应的特征信息。
步骤S102、将所述特征信息与预设的特征阈值比对,将超过所述特征阈值的所述特征信息全部或部分丢弃。
本实施例中,与前述得到的特征信息相应的,设置特征阈值。该特征阈值其用于表明在网络未发生抖动的情况下的的丢包率和延时的参考值。若特征信息超过特征阈值,则认为该特征阈值对应的数据包是在网络存在抖动的情况下传输的,其不适合用来进一步估计网络最大带宽。
具体的,当特征信息选择为丢包率时,根据常规状态下的媒体流传输网络,相应的特征阈值一般设置在10%左右。当特征信息选择为延时时,常规状态下的媒体流传输网络的RTT一般在200ms到800ms,则相应的特征阈值一般在前述区间内取值,进一步考虑到媒体流数据实时传输的需求,优选设置特征阈值为200ms。此外,在一些实施场景下,媒体流传输网络会通过Turn server隧道打洞穿越私网转发数据,上述过程也会产生延时,该延时一般为100ms,则在设置特征阈值时,还需进一步加上100ms。
本步骤中,根据特征信息的类型,相应的选取预先设置的对应的特征阈值,然后将每个特征信息均分别与特征阈值进行比对。对于未超过特征阈值的特征信息,将其保留,用于后续估计网络最大带宽;对于超过特征阈值的特征信息,则将其全部或部分丢弃,以防止或尽量减小其影响后续最大带宽估计的准确度。
具体的,根据超过特征阈值的特征信息占全部特征信息之间的多少,来确定是将超过特征阈值的特征信息全部丢弃还是部分丢弃。显然,假如丢弃后剩余的特征信息较少,其显然无法准确的反映实际的网络带宽情况。所以,上述处理的目的,是为了保证在丢弃超过特征阈值的特征信息后,仍剩余有足够数量的特征信息来充分、准确的反应实际的网络带宽情况。
基于上述构思,本实施例中,通过超过特征阈值的特征信息占全部特征信息的比例来反映超过特征阈值的特征信息的多少,并相应的设置比例阈值,来实现对于全部丢弃还是部分丢弃的判断。
作为一个示例,可以设置比例阈值为20%,也即要求经过丢弃后,应至少剩余全部特征信息的80%。若超过特征阈值的特征信息占全部特征信息的比例未超过20%,则将超过特征阈值的特征信息全部丢弃,则剩余的特征信息不少于全部特征信息的80%;若超过特征阈值的特征信息占全部特征信息的比例未超过20%,则仅将超过特征阈值的特征信息中的一部分丢弃,并保证剩余的征信息不少于全部特征信息的80%。例如,经过统计,超过特征阈值的特征信息占全部特征信息的比例为30%,超出了20%的比例阈值,则仅丢去不超过20%的超过特征阈值的特征信息,从而使剩余的特征信息至少有全部特征信息的80%。
其中,比例阈值的具体数值可以根据实施需要而相应设定,一般的其在5%-20%的区间内取值。
进一步的,对于上述对超过特征阈值的特征信息进行部分丢弃的情况,还可以有选择性的进行丢弃。具体的,根据超过特征阈值的特征信息与特征阈值的差值来选择哪些特征信息优先丢弃。当超过特征阈值的特征信息与特征阈值的差值越大,其是由于网络抖动造成的可能性越高,则与特征阈值差值较大的的特征信息会被优先丢弃。例如,特征信息为延迟,超过特征阈值的特征信息分别为400ms、450ms和500ms,特征阈值为200ms,根据比例需要丢弃三个特诊信息中的两个,则将与特征阈值差值最大和次大的500ms和450ms丢弃。
步骤S103、对剩余的所述特征信息进行加权平均,得到估计用特征信息。
本实施例中,为剩余的特征信息分别赋予权值,并基于特征信息其各自的权值,将剩余的全部特征信息进行加权平均计算,以得到估计用特征信息。其中,权值的赋予基于的原则是,时序上越近的数据包的特征信息对应的权值越大,反之,时序上越远的数据包的特征信息对应的权值越小。这是因为时序上越近的数据包,其更加贴近当前真实的网络带宽情况。
步骤S104、根据所述估计用特征信息,得到网络最大带宽估计值。
本实施例中,基于前述得到的估计用特征信息,根据相关技术中的最大带宽估计计算公式,计算得到网络最大带宽估计值。
具体的,根据特征信息选择为丢包率或延时,相应的,设置由大到小且数值连续的第一阈值区间、第二阈值区间、第三阈值区间。然后,以前一次估计得到的网络最大带宽估计值为基准值,根据估计用特征信息落入的不同阈值区间,在基准值的基础上相应的进行减小、增大或保持不变的处理,从而得到网络最大带宽估计值。
其中,当特征信息为丢包率时,最大带宽估计计算公式为:
当特征信息为延时时,最大带宽估计计算公式为:
其中,MaxBandWidth(t)为估计得到的网络最大带宽估计值,MaxBandWidth(t-1)为前一次估计得到的网络最大带宽估计值,LossRate、DeltaDelay为估计用特征信息,t为估计最大带宽估计值的时刻,β、η和α为预设的调整参数;β的取值范围为[1.08,1.1),即将网络最大带宽增大8%-10%;η的取值范围为[1.1,1.15],α的取值范围为[0.85,0.9]。
基于上述实施例,以下给出一个具体的示例。首先,获取网络节点最近接收的若干数据包10个数据包(按照时序上由远及近,通过编号0-9区分),并确定每个数据包对应的丢包率。特征阈值设置为10%,比例阈值设置为20%。前一次估计得到的网络最大带宽估计值,即基准值为2000kbps。
本示例中涉及的特征信息及权值的具体取值可参考下表:
表1特征信息及权值取值
特征信息(丢包率) | 权值 | |
数据包0 | 6% | 1 |
数据包1 | 7% | 2 |
数据包2 | 8% | 2 |
数据包3 | 5% | 3 |
数据包4 | 9% | 3 |
数据包5 | 7% | 4 |
数据包6 | 6% | 4 |
数据包7 | 55% | 4 |
数据包8 | 2% | 4 |
数据包9 | 25% | 4 |
其中,数据包7和数据包9对应的超出特征阈值10%,其占全部丢包率数据的比例未超过20%,则该两个丢包率数据均被丢弃。剩余的8个丢包率数据根据其权值进行加权平均计算,得到估计用特征信息。即估计用特征信息=(6%*1+7%*2+8%*2+5%*3+9%*3+7%*4+6%*4+2%*4)/(1+2+2+3+3+4+4+4)=6%。
则根据上述特征信息为丢包率时的最大带宽估计计算公式,估计用特征信息落入(2%≤LossRate<10%)这一阈值区间,则网络最大带宽估计值保持前一次估计得到的网络最大带宽估计值,即为2000kbps。
由上述实施例可见,本公开的网络最大带宽估计方法,通过特征阈值的设置,将获取到的数据包对应的特征信息(丢包率或延时)中,将网络抖动而导致的较大的特征信息丢弃,仅使用能够真实反映实际带宽情况的剩余的特征信息来估计得到网络最大带宽估计值,从而提升了网络最大带宽估计的准确度,进而提升媒体流的传输质量和传输效率。
需要说明的是,本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行,例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下,由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下,这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤,这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
需要说明的是,上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
基于同一发明构思,本说明书一个或多个实施例还提供了一种网络最大带宽估计装置。参考图2,所述的网络最大带宽估计装置,包括:
获取模块201,被配置为获取网络节点最近接收的若干数据包,并确定每个所述数据包对应的特征信息;其中,所述特征信息为丢包率或延时;
丢弃模块202,被配置为将所述特征信息与预设的特征阈值比对,将超过所述特征阈值的所述特征信息全部或部分丢弃;
加权平均模块203,被配置为对剩余的所述特征信息进行加权平均,得到估计用特征信息;
估计模块204,被配置为根据所述估计用特征信息,得到网络最大带宽估计值。
作为一个可选的实施例,所述特征信息为丢包率;所述获取模块201,具体被配置为获取所述数据包的接收端报文;根据所述接收端报文,得到所述丢包率。
作为一个可选的实施例,所述特征信息为延时;所述获取模块201,具体被配置为确定所述网络节点接收到接收端报文的时间;确定所述接收端报文中记载的第一参考时间和第二参考时间;其中,所述第一参考时间为所述接收端报文的发送方最后一次收到发送端报文的时间,所述第二参考时间为所述接收端报文的发送方构造所述接收端报文所花费的时间;将所述网络节点接收到接收端报文的时间减去所述第一参考时间和所述第二参考时间,得到所述延时。
作为一个可选的实施例,所述特征信息为延时;所述获取模块201,具体被配置为确定所述网络节点接收到发送端报文的时间;确定所述发送端报文中记载的第三参考时间和第四参考时间;其中,所述第三参考时间为所述发送端报文的发送方最后一次收到接收端报文的时间,所述第四参考时间为所述发送端报文的发送方构造所述发送端报文所花费的时间;将所述网络节点接收到发送端报文的时间减去所述第三参考时间和所述第四参考时间,得到所述延时。
作为一个可选的实施例,所述丢弃模块202,具体被配置为确定所有超过所述特征阈值的所述特征信息占全部所述特征信息的比例;将所述比例与预设的比例阈值比对;若所述比例未超过所述比例阈值,则将超过所述特征阈值的所述特征信息全部丢弃;若所述比例超过所述比例阈值,则将超过所述特征阈值的所述特征信息部分丢弃;其中,被丢弃的所述特征信息占全部所述特征阈值的比例不超过所述比例阈值。
作为一个可选的实施例,所述丢弃模块202,具体被配置为确定超过所述特征阈值的所述特征信息与所述特征阈值的差值;优先丢弃对应的所述差值较大的超过所述特征阈值的所述特征信息。
作为一个可选的实施例,所述估计模块204,具体被配置为将前一次估计得到的网络最大带宽估计值作为基准值;判断所述估计用特征信息落入由大到小且数值连续的第一阈值区间、第二阈值区间、第三阈值区间中的哪一个;若所述估计用特征信息落入所述第一阈值区间,则将所述基准值减小,以得到所述网络最大带宽估计值;若所述估计用特征信息落入所述第二阈值区间,则将所述基准值作为所述网络最大带宽估计值;若所述估计用特征信息落入所述第三阈值区间,则将所述基准值增大,以得到所述网络最大带宽估计值。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然,在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法,并且具有相应的方法实施例的有益效果,在此不再赘述。
基于同一发明构思,本说明书一个或多个实施例还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上任意一实施例所述的方法。
图3示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图,该设备可以包括:处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit,中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现,用于执行相关程序,以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory,只读存储器)、RAM(Random AccessMemory,随机存取存储器)、静态存储设备,动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序,在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时,相关的程序代码保存在存储器1020中,并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块,以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出),也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等,输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出),以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信,也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路,在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是,尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050,但是在具体实施过程中,该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外,本领域的技术人员可以理解的是,上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件,而不必包含图中所示的全部组件。
上述实施例的电子设备用于实现前述实施例中相应的方法,并且具有相应的方法实施例的有益效果,在此不再赘述。
基于同一发明构思,本说明书一个或多个实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的方法。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。
所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施例的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子;在本公开的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此,凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内,所做的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种网络最大带宽估计方法,其特征在于,包括:
获取网络节点最近接收的若干数据包,并确定每个所述数据包对应的特征信息;其中,所述特征信息为丢包率或延时;
将所述特征信息与预设的特征阈值比对,将超过所述特征阈值的所述特征信息全部或部分丢弃;
对剩余的所述特征信息进行加权平均,得到估计用特征信息;
根据所述估计用特征信息,得到网络最大带宽估计值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征信息为丢包率;
所述确定每个所述数据包对应的特征信息,具体包括:
获取所述数据包的接收端报文;
根据所述接收端报文,得到所述丢包率。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征信息为延时;所述网络节点为发送端;
所述确定每个所述数据包对应的特征信息,具体包括:
确定所述网络节点接收到接收端报文的时间;
确定所述接收端报文中记载的第一参考时间和第二参考时间;其中,所述第一参考时间为所述接收端报文的发送方最后一次收到发送端报文的时间,所述第二参考时间为所述接收端报文的发送方构造所述接收端报文所花费的时间;
将所述网络节点接收到接收端报文的时间减去所述第一参考时间和所述第二参考时间,得到所述延时。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征信息为延时;所述网络节点为接收端;
所述确定每个所述数据包对应的特征信息,具体包括:
确定所述网络节点接收到发送端报文的时间;
确定所述发送端报文中记载的第三参考时间和第四参考时间;其中,所述第三参考时间为所述发送端报文的发送方最后一次收到接收端报文的时间,所述第四参考时间为所述发送端报文的发送方构造所述发送端报文所花费的时间;
将所述网络节点接收到发送端报文的时间减去所述第三参考时间和所述第四参考时间,得到所述延时。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述特征信息与预设的特征阈值比对,将超过所述特征阈值的所述特征信息全部或部分丢弃。具体包括:
确定所有超过所述特征阈值的所述特征信息占全部所述特征信息的比例;
将所述比例与预设的比例阈值比对;
若所述比例未超过所述比例阈值,则将超过所述特征阈值的所述特征信息全部丢弃;
若所述比例超过所述比例阈值,则将超过所述特征阈值的所述特征信息部分丢弃;其中,被丢弃的所述特征信息占全部所述特征阈值的比例不超过所述比例阈值。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述将超过所述特征阈值的所述特征信息部分丢弃,具体包括:
确定超过所述特征阈值的所述特征信息与所述特征阈值的差值;
优先丢弃对应的所述差值较大的超过所述特征阈值的所述特征信息。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述估计用特征信息,得到网络最大带宽估计值,具体包括:
将前一次估计得到的网络最大带宽估计值作为基准值;
判断所述估计用特征信息落入由大到小且数值连续的第一阈值区间、第二阈值区间、第三阈值区间中的哪一个;
若所述估计用特征信息落入所述第一阈值区间,则将所述基准值减小,以得到所述网络最大带宽估计值;
若所述估计用特征信息落入所述第二阈值区间,则将所述基准值作为所述网络最大带宽估计值;
若所述估计用特征信息落入所述第三阈值区间,则将所述基准值增大,以得到所述网络最大带宽估计值。
8.一种网络最大带宽估计装置,其特征在于,包括:
获取模块,被配置为获取网络节点最近接收的若干数据包,并确定每个所述数据包对应的特征信息;其中,所述特征信息为丢包率或延时;
丢弃模块,被配置为将所述特征信息与预设的特征阈值比对,将超过所述特征阈值的所述特征信息全部或部分丢弃;
加权平均模块,被配置为对剩余的所述特征信息进行加权平均,得到估计用特征信息;
估计模块,被配置为根据所述估计用特征信息,得到网络最大带宽估计值。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至7任一所述方法。
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