Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Network-Aware Adaptive Sampling for Low Bitrate Telehaptic Communication

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12310%2F18%3A43898679" target="_blank" >RIV/60076658:12310/18:43898679 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-93399-3_56" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-93399-3_56</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-93399-3_56" target="_blank" >10.1007/978-3-319-93399-3_56</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Network-Aware Adaptive Sampling for Low Bitrate Telehaptic Communication

  • Popis výsledku v původním jazyce

    While the adaptive sampling technique for kinesthetic signal transmission offers a phenomenal reduction in the time-average data rate, it does not guarantee a meaningful upper bound on the instantaneous rate, which can occasionally be comparable to the peak rate. This implies that for Quality of Service (QoS) compliance, a network bandwidth equal to the peak rate must be reserved apriori for the telehaptic stream at all times. On a shared network with unknown and time-varying cross-traffic, this is not always feasible. In order to address the intermittently high bandwidth demand as well as the network-obliviousness of adaptive sampling, we propose NaPAS: Network-aware Packetization for Adaptive Sampling. The idea is to intelligently merge multiple haptic samples generated by adaptive sampling in a packet, depending on the changing network conditions. This results in an elastic telehaptic traffic that can adapt to the available network bandwidth. Through qualitative and quantitative measures, we evaluate the performance of NaPAS and demonstrate that it outperforms standard adaptive sampling (SAS) in terms of maintaining the haptic perceptual quality and QoS compliance, while also being friendlier to the exogenous network cross-traffic.

  • Název v anglickém jazyce

    Network-Aware Adaptive Sampling for Low Bitrate Telehaptic Communication

  • Popis výsledku anglicky

    While the adaptive sampling technique for kinesthetic signal transmission offers a phenomenal reduction in the time-average data rate, it does not guarantee a meaningful upper bound on the instantaneous rate, which can occasionally be comparable to the peak rate. This implies that for Quality of Service (QoS) compliance, a network bandwidth equal to the peak rate must be reserved apriori for the telehaptic stream at all times. On a shared network with unknown and time-varying cross-traffic, this is not always feasible. In order to address the intermittently high bandwidth demand as well as the network-obliviousness of adaptive sampling, we propose NaPAS: Network-aware Packetization for Adaptive Sampling. The idea is to intelligently merge multiple haptic samples generated by adaptive sampling in a packet, depending on the changing network conditions. This results in an elastic telehaptic traffic that can adapt to the available network bandwidth. Through qualitative and quantitative measures, we evaluate the performance of NaPAS and demonstrate that it outperforms standard adaptive sampling (SAS) in terms of maintaining the haptic perceptual quality and QoS compliance, while also being friendlier to the exogenous network cross-traffic.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

  • ISBN

    978-3-319-93398-6

  • ISSN

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    660-672

  • Název nakladatele

    Springer Verlag

  • Místo vydání

    Pisa, Italy

  • Místo konání akce

    Pisa; Italy

  • Datum konání akce

    13. 6. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku

    000458561800056