How to Keep my Video Chat Fluent: An Approach to Adapting Scalable Video Flows to Heterogeneous Network Conditions in Real-time

Abstract

Videokonferenzen (VCoIP) sind ein zunehmender Trend im Internet. Dies gilt besonders für mobile Netzwerke, in denen die Bedingungen sehr unbeständig sind und die Videokonferenz beeinträchtigen. Eine Möglichkeit zur Behebung des Problems ist ein Scalable Video Coding (SVC) Videostrom, der eine individuelle Adaption an die vorhandene Bandbreite erlaubt. Dafür muss die verfügbare Bandbreite zunächst abgeschätzt werden. In einer echtzeit Videokonferenz-Software muss dies schnell und zuverlässig geschehen. In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten für den Sender und Empfänger untersucht, die Bandbreiten auf einem Pfad abzuschätzen. Auf der Senderseite wird dazu die Variation des RTT Jitters untersucht. Auf der Empfängerseite wird die Variation der Empfangszeitpunkte für Frames analysiert, um Rückschlüsse auf die Netzwerkbedingungen zu ziehen. Die Adaptionsverfahren werden in unterschiedlichen Netzwerkbedingungen untersucht und zeigen eine schnellere Reaktion auf der Senderseite, während der Empfänger zuverlässigere Ergebnisse erzielt.

Video conferencing over IP (VCoIP) is a major trend in current Internet communication and has particularly spread to the mobile realm. In this environment, users face the problem of heterogeneous and fluctuating network conditions. A promising solution to this issue is the scalable video coding (SVC). It allows an adaptation of the video stream to the available bandwidth, but requires a reliable bandwidth estimation. Adaptation times for conversational video at fluctuating network conditions are critical, and a fast strategy for bandwidth estimation is needed to avoid congestion. In this work, we analyze the capabilities of the sender and the receiver to adapt the video coding to changing network conditions. We derive an early congestion indicator at the sender side based on the jitter variation. For receivers, we use the inter-arrival jitter to extract a feasible scaling. The video adaptation approaches are evaluated in different network conditions and reveal a faster congestion detection at the sender, while scaling rules work more reliably at the receiver.