数据包多发参数的预测方法、装置与存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种数据包多发参数的预测方法、装置与存储介质，该方法包括：获取接收设备在第i时间周期内的第一时刻接收到第一数据包时的检测信息，检测信息包括丢包信息和时延信息中的至少一个；根据第一数据包对应的检测信息，确定网络的第一状态值；根据网络的第一状态值，预测发送设备在第i+1时间周期内发送数据包时的目标多发参数。即本申请通过确定第i时间周期内网络的状态，并根据第i时间周期内网络的状态来预测数据包在第i+1时间周期内的多发参数，进而有效地提升重复多发的抗丢包性能和效果。包性能和效果。包性能和效果。

【技术实现步骤摘要】
数据包多发参数的预测方法、装置与存储介质


[0001]本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种数据包多发参数的预测方法、装置与存储介质。

技术介绍

[0002]在音视频通话、网络直播等业务中，语音质量主要受网络丢包影响，由于传输网络的不稳定性导致传输过程出现丢包现象，造成接收端声音的卡顿和不连贯，降低收听者体验。
[0003]为了抵抗网络丢包，重复多发技术应用而生。重复多发是将原始数据包复制多份并在不同时间间隔下发送到接收端。重复多发可以有效避免网络丢包导致接收端收不到相应数据包的问题，但是由于重复多发需要额外消耗带宽，对于带宽受限网络，重复发送倍数增加会导致网络拥塞加剧，进一步触发更多的丢包。由此可知，准确确定数据包的多发参数尤为重要。
[0004]但是，目前数据包的多发参数主要是基于人工经验确定的，没有考虑网络状态，造成数据包重复多发的抗丢包性能差。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种数据包多发参数的预测方法、装置与存储介质，用以提高数据包的多发参数的准确预测，提高不网络下数据包重复多发的抗丢包性能和效果。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种数据包多发参数的预测方法，包括：
[0007]获取接收设备在第i时间周期内的第一时刻接收到第一数据包时的检测信息，所述检测信息包括丢包信息和时延信息中的至少一个，i为正整数；
[0008]根据所述第一数据包对应的检测信息，确定网络的第一状态值；
[0009]根据所述网络的第一状态值，预测发送设备在第i+1时间周期内发送数据包时的目标多发参数，其中，所述目标多发参数用于指示所述发送设备在所述第i+1时间周期内根据所述目标多发参数重复发送数据包。
[0010]在一些实施例中，所述根据量化后的所述丢包检测结果、所述目标数据包的到达时延值、所述连续丢包个数、所述时延统计值，确定所述网络的目标状态值，包括：
[0011]将量化后的所述丢包检测结果、所述目标数据包的到达时延值、所述连续丢包个数、所述时延统计值的加权和，确定为所述网络的目标状态值。
[0012]第二方面，本申请实施例提供一种数据包多发参数的预测装置，包括：
[0013]获取单元，用于获取接收设备在第i时间周期内的第一时刻接收到第一数据包时的检测信息，所述检测信息包括丢包信息和时延信息中的至少一个，i为正整数；
[0014]确定单元，用于根据所述第一数据包对应的检测信息，确定网络的第一状态值；
[0015]预测单元，用于根据所述网络的第一状态值，预测发送设备在第i+1时间周期内发送数据包时的目标多发参数，其中，所述目标多发参数用于指示所述发送设备在所述第i+1
时间周期内根据所述目标多发参数重复发送数据包。
[0016]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器；
[0017]所述存储器，用于存储计算机程序；
[0018]所述处理器，用于执行所述计算机程序以实现上述第一方面所述的方法。
[0019]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括计算机指令，当所述指令被计算机执行时，使得所述计算机实现如第一方面所述的方法。
[0020]第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，计算机的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得计算机实施第一方面所述的方法。
[0021]本申请实施例提供的数据包多发参数的预测方法、装置与存储介质，通过获取接收设备在第i时间周期内的第一时刻接收到第一数据包时的检测信息，检测信息包括丢包信息和时延信息中的至少一个，i为正整数；根据第一数据包对应的检测信息，确定网络的第一状态值；根据网络的第一状态值，预测发送设备在第i+1时间周期内发送数据包时的目标多发参数，其中，目标多发参数用于指示发送设备在第i+1时间周期内根据目标多发参数重复发送数据包。即本申请通过确定第i时间周期内网络的状态，并根据第i时间周期内网络的状态来预测数据包在第i+1时间周期内的多发参数，进而有效地提升重复多发的抗丢包性能和效果。
附图说明
[0022]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0023]图1A为本申请实施例涉及的强化学习方式的框架示意图；
[0024]图1B为本申请一实施例涉及的丢包反馈示意图；
[0025]图2为本申请一实施例提供的数据包多发参数的预测方法的流程示意图；
[0026]图3为本申请一实施例提供的数据包多发参数的预测方法的流程示意图；
[0027]图4为本申请一实施例提供的数据包多发参数的预测方法的流程示意图；
[0028]图5为本申请一实施例提供的数据包多发参数的预测方法的流程示意图；
[0029]图6为本申请实施例提供的数据包多发参数的预测装置的一种结构示意图；
[0030]图7为本申请实施例涉及的电子设备的框图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
[0032]应理解，在本专利技术实施例中，“与A对应的B”表示B与A相关联。在一种实现方式中，可以根据A确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。
[0033]在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个。
[0034]另外，为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。本领域技术人
员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
[0035]本申请实施例应用于软件测试
，尤其应用于对需求数据的合法性检查，以便于根据合法的需求数据稳定、高效地生成测试用例。
[0036]为了便于理解本申请的实施例，首先对本申请实施例涉及到的相关概念进行如下简单介绍：
[0037]人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
[0038]人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据包多发参数的预测方法，其特征在于，包括：获取接收设备在第i时间周期内的第一时刻接收到第一数据包时的检测信息，所述检测信息包括丢包信息和时延信息中的至少一个，i为正整数；根据所述第一数据包对应的检测信息，确定网络的第一状态值；根据所述网络的第一状态值，预测发送设备在第i+1时间周期内发送数据包时的目标多发参数，其中，所述目标多发参数用于指示所述发送设备在所述第i+1时间周期内根据所述目标多发参数重复发送数据包。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述网络的第一状态值，预测发送设备在第i+1时间周期内发送数据包时的目标多发参数，包括：获取所述第i时间周期的Q数据表，所述Q数据表包括不同网络状态值下采取不同多发参数时所获得的长期奖励值；根据所述第一状态值，从所述第i时间周期的Q数据表中，查询在所述第一状态值下达到最大长期奖励值时所采取的第一多发参数；将所述第一多发参数确定为所述目标多发参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述接收设备在所述第i时间周期内的丢包恢复个数，以及所述接收设备在所述第i时间周期内的实际丢包个数；根据所述丢包恢复个数、所述实际丢包个数和所述目标多发参数，确定所述第i时间周期对应的临时奖励值；根据所述第i时间周期对应的临时奖励值，更新所述第i时间周期的Q数据表，得到所述第i+1时间周期的Q数据表。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述丢包恢复个数、所述实际丢包个数和所述目标多发参数，确定所述第i时间周期对应的临时奖励值，包括：根据所述丢包恢复个数、所述实际丢包个数和所述目标多发参数，确定第一数值；将所述第一数值和预设值中的最大值，确定为所述第i时间周期对应的临时奖励值，其中所述预设值为0或正数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述丢包恢复个数、所述实际丢包个数和所述目标多发参数，确定第一数值，包括：根据所述丢包恢复个数与所述实际丢包个数的比值，确定第二数值；根据所述第二数值与所述目标多发参数的差值，得到所述第一数值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二数值与所述目标多发参数的差值，得到所述第一数值，包括：确定所述第二数值和第一预设权重值的第一乘积，以及所述目标多发参数与第二预设权重的第二乘积；将所述第一乘积与所述第二乘积的差值，确定为所述第一数值。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第i时间周期对应的临时奖励值，更新所述第i时间周期的Q数据表，得到所述第i+1时间周期的Q数据表，包括：获取所述接收设备在第i时间周期内的第二时刻所接收到第二数据包时的检测信息，所述第二时刻为所述第一时刻之后的时刻；
根据所述第二数据包对应的检测信息，确定所述网络的第二状态值；根据所述网络的第二状态值，从所述第i时间周期的Q数据表中，查询所述第二状态值对应的最大长期奖励值；根据所述第二状态值对应的最大长期奖励值，以及所述第i时间周期对应的临时奖励值，更新所述第i时间周期的Q数据表，得到所述第i+1时间周期的Q数据表。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，目标数据包对应的检测信息包括所述接收设备在接收所述目标数据包之前是否丢包的丢...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁俊斌，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：