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A Practical Congestion Control Algorithm for Low-Latency Interactive Video Streaming
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AI
DOI：10.1109/TON.2024.3519902.png)
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摘要
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拥塞控制（CC）在低延迟交互式视频流（如云游戏）中发挥着关键作用。然而，现有的端到端CC方法通常会导致自感应网络排队。因此，它们可能显著延迟视频帧传输并损害用户体验。在本文中，我们提出了一种新的实用CC算法Pudica，旨在实现近零排队延迟和高链路利用率，同时尊重跨流公平性。Pudica引入了几种谨慎的方法来利用节拍帧探测带宽利用率（BUR），而非带宽本身。通过利用BUR估计，Pudica设计了一种全面的比特率调整策略，以平衡低排队、效率和公平性。我们在真实生产网络中进行了全面和综合的评估。与最先进的方法相比，Pudica分别将平均帧延迟和尾部帧延迟降低了3.1倍和5.1倍。同时，它将帧比特率提高了12.1%。Pudica已部署在一个大规模云游戏平台，目前服务于数百万玩家。
Keyword:
Congestion control
adaptive bitrate
low-latency interactive video streaming
cloud gaming
期刊
I
IF:
0
论文数:
551
被引数:
0
机构
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