Simulation Framework for Evaluating Video Delivery Services over Vehicular Networks

Vehicular Ad-hoc Networks contribute to the Intelligent Transportation Systems by providing a set of services related to traffic, mobility, safe driving, and infotainment applications. One of the most challenging applications is video delivery, since it has to deal with several hurdles typically found in wireless communications, like high node mobility, bandwidth limitations and high loss rates. In this work, we propose an integrated simulation framework that will provide a multilayer view of a particular video delivery session with a bunch of simulation results at physical (i.e., collisions), MAC (i.e., packet delay), application (i.e.,%of lost frames), and user levels (i.e., perceptual video quality). With this tool, we can analyze the performance of video streaming over vehicular networks with a high level of detail, giving us the keys to better understand and, as a consequence, improve video delivery services

Rate-control algorithms for non-embedded wavelet-based image coding

During the last decade, there has been an increasing interest in the design of very fast wavelet image encoders focused on specific applications like interactive real-time image and video systems, running on power-constrained devices such as digital cameras, mobile phones where coding delay and/or available computing resources (working memory and power processing) are critical for proper operation. In order to reduce complexity, most of these fast wavelet image encoders are non-(SNR)-embedded and as a consequence, precise rate control is not supported. In this work, we propose some simple rate control algorithms for these kind of encoders and we analyze their impact to determine if, despite their inclusion, the global encoder is still competitive with respect to popular embedded encoders like SPIHT and JPEG2000. In this study we focus on the non-embedded LTW encoder, showing that the increase in complexity due to the rate control algorithm inclusion, maintains LTW competitive with respect to SPIHT and JPEG2000 in terms of R/D performance, coding delay and memory consumption. © Springer Science+Business Media, LLC 2011This work was funded by Spanish Ministry of education and Science under grant DPI2007-66796-C03-03.Lopez Granado, OM.; Onofre Martinez-Rach, M.; Pinol Peral, P.; Oliver Gil, JS.; Perez Malumbres, MJ. (2012). Rate-control algorithms for non-embedded wavelet-based image coding. Journal of Signal Processing Systems. 68(2):203-216. https://doi.org/10.1007/s11265-011-0598-6S203216682Antonini, M., Barlaud, M., Mathieu, P., & Daubechies, I. (1992). Image coding using wavelet transform. IEEE Transaction on Image Processing, 1(2), 205–220.Cho, Y., & Pearlman, W.A. (2007). Hierarchical dynamic range coding of wavelet subbands for fast and efficient image compression. IEEE Transactions on Image Processing, 16, 2005–2015.Chrysafis, C., Said, A., Drukarev, A., Islam, A., & Pearlman, W. (2000). SBHP—A low complexity wavelet coder. In IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing.CIPR: http://www.cipr.rpi.edu/resource/stills/kodak.html . Center for Image Processing Research.Davis, P. J. (1975) Interpolation and approximation. Dover Publications.Grottke, S., Richter, T., & Seiler, R. (2006). Apriori rate allocation in wavelet-based image compression. In Second international conference on automated production of cross media content for multi-channel distribution, 2006. AXMEDIS ’06 (pp. 329–336). doi: 10.1109/AXMEDIS.2006.12 .Guo, J., Mitra, S., Nutter, B., & Karp, T. (2006). Backward coding of wavelet trees with fine-grained bitrate control. Journal of Computers, 1(4), 1–7. doi: 10.4304/jcp.1.4.1-7 .ISO/IEC 10918-1/ITU-T Recommendation T.81 (1992). Digital compression and coding of continuous-tone still image.ISO/IEC 15444-1 (2000). JPEG2000 image coding system.Kakadu, S. (2006). http://www.kakadusoftware.com .Kasner, J., Marcellin, M., & Hunt, B. (1999). Universal trellis coded quantization. IEEE Transactions on Image Processing, 8(12), 1677–1687. doi: 10.1109/83.806615 .Lancaster, P. (1986). Curve and surface fitting: An introduction. Academic Press.Oliver, J., & Malumbres, M. (2001). A new fast lower-tree wavelet image encoder. In Proceedings of international conference on image processing, 2001 (Vol. 3, pp. 780–783). doi: 10.1109/ICIP.2001.958236 .Oliver, J., & Malumbres, M. P. (2006). Low-complexity multiresolution image compression using wavelet lower trees. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 16(11), 1437–1444.Pearlman, W. A. (2001). Trends of tree-based, set partitioning compression techniques in still and moving image systems. In Picture coding symposium.Said, A., & Pearlman, A. (1996). A new, fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees. IEEE Transactions on Circuits, Systems and Video Technology, 6(3), 243–250.Table Curve 3D 3.0 (1998). http://www.systat.com. Systat Software Inc.Wu, X. (2001). The transform and data compression handbook, chap. Compression of wavelet transform coefficients, (pp. 347–378). CRC Press.Zhidkov, N., & Kobelkov, G. (1987). Numerical methods. Moscow: Nauka

Transmisión robusta y eficiente de vídeo en redes vehiculares

En el futuro, las redes vehiculares serían tan comunes como actualmente lo son los smartphones. Los vehículos estarán equipados con multitud de sensores de todo tipo, con una cierta capacidad de proceso y la posibilidad de comunicarse entre sí y con la infraestructura disponible, siendo capaces de recoger información, elaborarla y distribuirla. Una de las tecnologías que serán críticas para la implantación de servicios de información en las redes vehiculares es la transmisión de vídeo. La transmisión de vídeo está asociada a aplicaciones que van desde el entretenimiento digital hasta las aplicaciones de seguridad, como la vídeo-llamada de emergencia, pasando por otras como la publicidad contextual, o la información turística.Aunque la transmisión de vídeo en redes vehiculares puede tener multitud de usos beneficiosos, se encuentra con dos grandes dificultades. Por una parte, debido a su naturaleza inalámbrica y a la movilidad de sus nodos, las redes vehiculares sufren particularmente un mayor impacto en la comunicación debido a la pérdida de paquetes. Por otra parte, el vídeo digital tiene unos altos requerimientos en cuanto a recursos, tanto por el alto volumen de datos que maneja como por los grandes requerimientos de cómputo necesarios para poder comprimir el vídeo a transmitir. Esta tesis aborda estos dos problemas, teniendo como objetivo principal la viabilidad de la transmisión de vídeo en estas redes. Por una parte busca la eficiencia en el procesamiento, proponiendo técnicas de computación paralela para acelerar la compresión de vídeo y por otra parte busca la robustez frente a la pérdida de datos, proponiendo soluciones para mejorar la calidad de experiencia del usuario.En cuanto a la utilización de las técnicas de paralelismo para acelerar la codificación de vídeo, se han diseñado dos aproximaciones distintas. En la primera aproximación se aplica una paralelización de alto nivel, en la que las estrategias de paralelismo están diseñadas a nivel de grupo de cuadros o imágenes. En esta aproximación se proponen diferentes agrupaciones de los cuadros que componen una secuencia y cada grupo se asigna a un procesador distinto para que sean procesados en paralelo. La segunda aproximación es a bajo nivel y está basada en dividir cada cuadro de la secuencia en varias regiones y asignar cada región a un procesador para que trabajen en paralelo.Para cada una de las diferentes aproximaciones se ha evaluado la capacidad de aceleración en la codificación del vídeo así como la distorsión introducida. Para añadir robustez a la transmisión de vídeo (y en línea con la segunda de las dos aproximaciones de computación paralela) se ha dividido cada cuadro en varias regiones, con el objetivo de ajustar el tamaño de cada área codificada al tamaño máximo de transmisión de datos, lo cual mejora la robustez en cuanto a la pérdida de paquetes, pero implica aumentar la tasa de paquetes por segundo a transmitir, lo que puede implicar una mayor tasa de pérdidas. Mejorar la robustez global requiere buscar un equilibrio para que la soluci´on no se convierta en el problema. Tambi´en se han propuesto técnicas de corrección de errores a nivel de red para paliar la incidencia de las pérdidas en la decodificación de los datos. Además, se han tenido en cuenta las características específicas de la codificación y decodificación del vídeo, tales como los modos de compresión, con el fin de mejorar la calidad final del vídeo reconstruído. Esta tesis se ha realizado bajo la modalidad de presentación de tesis doctorales con un conjunto de publicaciones, recogida en la normativa de la Universidad Miguel Hernández de Elche. En cumplimiento de dicha normativa se han incorporado las publicaciones que la componen como anexo y se han incluído las secciones correspondientes a la descripción general de los trabajos, el resumen global de los resultados obtenidos y las conclusiones finales

SUMO 2017 Towards Simulation for Autonomous Mobility

This volume contains the proceedings of the SUMO Conference 2017 which was held from 8th to 10th May 2017 with a focus on autonomous mobility. In the current transition process traffic simulation is the only tool which can give us insights in the mechanisms of traffic in largely automatized traffic scenarios. SUMO as an open source tool provides a wide range of traffic planning and simulation functionalities to support the scientific community. The conference proceedings offer an overview of the applicability of the SUMO tool suite as well as its universal extensibility due to the availability of the source code. The major topic of this fifth edition of the SUMO conference is the calibration of simulation to real world or handbook data as well as communicating networks of intelligent vehicles. A number of contributions cover heterogeneous traffic networks, junction control and new traffic model extensions to the simulation. Subsequent specialized issues such as emission modelling and personal rapid transit simulation are targeted as well. At the conference the international user community exchanged their experiences in using SUMO. With this volume we provide an insight to these experiences as inspiration for further projects with the SUMO suite