Un écosystème Julia pour prototyper efficacement des radios logicielles

National audienceSDRs are immensely popular as they allow to have a flexible approach for sounding, monitoring or processing radio signals through the use of generic analog components and lots of digital signal processing. As, in this paradigm, most of the processing are done at software level (i.e. on a CPU), an efficient software methodology has to be envisioned. Right now, most of the existing methods focus either on low-level languages (e.g. C or C++) for good runtime performance at the cost of easy prototyping or on high-level languages (such as Python) for flexibility at the price of runtime performance. In this article, we propose a new methodology based on Julia language that addresses this two-language problem and paves the way for efficient prototyping without giving up runtime performance. To prove the benefits of the proposed approach, a performance benchmark with several optimisation levels compares the Julia approach with C++ and Python ones.Ce papier présente une nouvelle approche de prototypage rapide et efficace à partir du langage Julia. Les radios logicielles sont des architectures radio-fréquences (RF) qui permettent de capter un signal électro-magnétique et de le traiter numériquement avec des processeurs de calcul. Du fait leur flexibilité RF et numérique, les radios logicielles sont des outils précieux largement déployés dans des contextes très divers. La majorité de la chaîne de traitement se faisant via un logiciel, il convient de choisir un langage de programmation qui garantisse cette flexibilité. Les stratégies classiques s'appuient sur des langages de description bas-niveau (e.g. C/C++), pour garantir les performances d'exécution au détriment de la simplicité de conception, ou des approches haut-niveau (e.g. Python) pour offrir une grande capacité d'abstraction au détriment des performances. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle méthodologie basée sur le langage Julia qui adresse ce problème du "double langage". Nous proposons un ensemble d'outils pour piloter des radios logicielles et nous démontrons par l'intermédiaire d'un benchmark que les performances obtenues avec l'approche Julia sont très intéressantes

UD-SV : Plateforme d’exploration de données urbaines à n-dimensions — Espace, Temps, Thématiques

Cet article présente la plateforme UD-SV (Urban Data Services and Visualization) développée au laboratoire LIRIS. UD-SV regroupe un ensemble de composants s’appuyant sur du code ouvert permettant de stocker, de visualiser, d’interagir, de naviguer et d’interroger des modèles de villes 2D et 3D, mais aussi temporels. UD-SV permet d’intégrer des données spatiales, temporelles et sémantiques pour l’analyse urbaine et pour la compréhension de son évolution. Nous décrivons l’architecture, la conception, le développement et nous exemplifions avec quelques processus de calcul de UD-SV

Interleukin-7 Regulates Adipose Tissue Mass and Insulin Sensitivity in High-Fat Diet-Fed Mice through Lymphocyte-Dependent and Independent Mechanisms

Although interleukin (IL)-7 is mostly known as a key regulator of lymphocyte homeostasis, we recently demonstrated that it also contributes to body weight regulation through a hypothalamic control. Previous studies have shown that IL-7 is produced by the human obese white adipose tissue (WAT) yet its potential role on WAT development and function in obesity remains unknown. Here, we first show that transgenic mice overexpressing IL-7 have reduced adipose tissue mass associated with glucose and insulin resistance. Moreover, in the high-fat diet (HFD)-induced obesity model, a single administration of IL-7 to C57BL/6 mice is sufficient to prevent HFD-induced WAT mass increase and glucose intolerance. This metabolic protective effect is accompanied by a significant decreased inflammation in WAT. In lymphocyte-deficient HFD-fed SCID mice, IL-7 injection still protects from WAT mass gain. However, IL-7-triggered resistance against WAT inflammation and glucose intolerance is lost in SCID mice. These results suggest that IL-7 regulates adipose tissue mass through a lymphocyte-independent mechanism while its protective role on glucose homeostasis would be relayed by immune cells that participate to WAT inflammation. Our observations establish a key role for IL-7 in the complex mechanisms by which immune mediators modulate metabolic functions

Antenne FM transparente et miniature en technologie imprimée

National audienc

Compression adaptative pour les réseaux de capteurs sans fil

International audienceIn order to reduce transmission energy costs in wireless sensor networks, data compression is used. However, the effectiveness of compression depends on the characteristics of the data. The proposed Adaptive Near Sensor Compressing (ANSC) algorithm extracts pertinent characteristics of the data and selects the best compression, taking into account the energy costs of both compression and transmission. The transmission power is also dynamically adapted to achieve a specific quality of service. ANSC is evaluated on a platform dedicated to wireless body area networks and shows an energy gain of up to 49% compared to a complete transmission.Afin de diminuer l'énergie des transmissions dans les réseaux de capteurs sans fil, une compression des données est utilisée. Cependant, l'efficacité de la compression dépend des caractéristiques des données. L'algorithme ANSC (Adaptive Near Sensor Compressing) proposé permet d'extraire les caractéristiques pertinentes des données et de sélectionner la meilleure compression en tenant compte à la fois du coût énergétique de la compression et de la transmission. La puissance d'émission est également adaptée dynamiquement pour atteindre une qualité de service spécifique. ANSC est évalué sur une plate-forme dédiée aux réseaux de capteurs corporels et montre un gain d'énergie allant jusqu'à 49% par rapport à une transmission complète

Prototypage de radio logicielle à base du language Julia

International audienceNous proposons une nouvelle approche de prototpyage rapide et efficaceà partir du langage Julia. Les radios logicielles sont des architectures radio-fréquences qui permettent de capturer et de traiter un signal electromagnétique. Du fait de leur flexibilité et leur capacité de reconfiguration, les radios logicielles sont des outils précieux largement déployés pour des contextes très divers. Puisque la majorité de la chaine de traitement se fait en software il convient de choisir un langage de programmation qui garantisse cette flexibilité. Les stratégies classiques s'appuient sur des langages bas-niveau (C/C++), pour garantir les performances d'exécution (au détriment de la simplicité de réalisation) ou des approches haut-niveau (Python) pour offrir une grande capacité d'abstraction (au détriment des performances). Dans cet article, nous introduisons une nouvelle méthodologie basée sur Julia qui adresse ce problème du "double langage". Nous proposons un ensemble d'outils pour piloter des radios logicielles et nous démontrons par l'intermédiaire d'un benchmark que les performances obtenues avec l'approche Julia sont très intéressantes

Architecture temps-réel pour l'interception de signaux Bluetooth porteurs de compromission

In this article, a real-time architecture dedicated to the interception of Bluetooth signals is proposed in order to carry out a vulnerability analysis of a side channel. This work falls within the framework of "TEMPEST telecom," where a legitimate signal carrying information is coupled with a compromise, mainly a narrowband one (audio signal, encryption key,...). We focus on Bluetooth systems whose physical layer based on frequency hopping makes the detection and exploitation of this hidden channel more complex. As the hop sequence is unknown by the receiver performing the analysis, we describe a real-time hardware architecture based on software-defined radio. This architecture is capable of detecting the used Bluetooth channel and extracting the vulnerability. Finally, we reveal a vulnerability on an nRF52832 System On Chip where a signal from an internal PWM is extracted via reception of the transmitted Bluetooth signal.}Cet article propose une architecture temps réel dédiée à l'interception de signaux Bluetooth en vue de procéder à une analyse de vulnérabilités d'un canal caché. Ces travaux s'inscrivent dans le contexte dit de "TEMPEST télécom" où un signal légitime porteur d'information est couplé avec une compromission souvent bande étroite (signal audio, clef de chiffrement,. . .). On s'intéresse aux systèmes Bluetooth dont la couche physique utilisant le saut de fréquence rend la détection et l'exploitation de ce canal caché plus complexe. Comme la séquence de saut est inconnue par le récepteur réalisant l'analyse, nous décrivons une architecture matérielle temps-réel à base de radio logicielle capable de détecter le canal Bluetooth utilisé et d'extraire la vulnérabilité. Enfin, nous dévoilons une vulnérabilité sur une puce nRF52832 où un signal issu d'une PWM interne est extrait via la réception du signal Bluetooth

Un écosystème Julia pour prototyper efficacement des radios logicielles

National audienceSDRs are immensely popular as they allow to have a flexible approach for sounding, monitoring or processing radio signals through the use of generic analog components and lots of digital signal processing. As, in this paradigm, most of the processing are done at software level (i.e. on a CPU), an efficient software methodology has to be envisioned. Right now, most of the existing methods focus either on low-level languages (e.g. C or C++) for good runtime performance at the cost of easy prototyping or on high-level languages (such as Python) for flexibility at the price of runtime performance. In this article, we propose a new methodology based on Julia language that addresses this two-language problem and paves the way for efficient prototyping without giving up runtime performance. To prove the benefits of the proposed approach, a performance benchmark with several optimisation levels compares the Julia approach with C++ and Python ones.Ce papier présente une nouvelle approche de prototypage rapide et efficace à partir du langage Julia. Les radios logicielles sont des architectures radio-fréquences (RF) qui permettent de capter un signal électro-magnétique et de le traiter numériquement avec des processeurs de calcul. Du fait leur flexibilité RF et numérique, les radios logicielles sont des outils précieux largement déployés dans des contextes très divers. La majorité de la chaîne de traitement se faisant via un logiciel, il convient de choisir un langage de programmation qui garantisse cette flexibilité. Les stratégies classiques s'appuient sur des langages de description bas-niveau (e.g. C/C++), pour garantir les performances d'exécution au détriment de la simplicité de conception, ou des approches haut-niveau (e.g. Python) pour offrir une grande capacité d'abstraction au détriment des performances. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle méthodologie basée sur le langage Julia qui adresse ce problème du "double langage". Nous proposons un ensemble d'outils pour piloter des radios logicielles et nous démontrons par l'intermédiaire d'un benchmark que les performances obtenues avec l'approche Julia sont très intéressantes

PY3DTILERS: AN OPEN SOURCE TOOLKIT FOR CREATING AND MANAGING 2D/3D GEOSPATIAL DATA

International audienceAbstract. In recent years, the production of 3D geospatial data using formats such as IFC, CityGML and GeoJSON, has increased. Visualizing this data on the web requires solving a variety of problems, such as the massive amount of 3D objects to be visualized at the same time and the creation of geometry suitable for a 3D viewer. Cesium and OGC introduced the 3D Tiles format in 2015 to solve these issues. They have created a specific format optimized for streaming and rendering 3D geospatial content, based on the glTF format developed by Khronos. The recency of the 3D Tiles format implies the need to experiment around this format and to test its interoperability with other geospatial and urban data formats. There is also the will to innovate on the organization of 3D objects in order to offer a better control on the visualization. Therefore, there is a need for an open source tool capable of converting 3D geospatial data into 3D Tiles to visualize them on the web, but also to test and develop new methods of spatial clustering and creating Levels of Detail (LoD) of urban objects. We propose Py3DTilers in this paper, an open source tool to convert and manipulate 3D Tiles from the most common 3D geospatial data models: CityGML, IFC, OBJ, and GeoJSON. With this tool, we ensure that the generated 3D Tiles respect the specification described by the OGC, in order to be used in various viewers. We provide a generic solution for spatially organizing objects and for creating LoDs, while allowing the community to customize these methods to go further in finding efficient solutions for visualizing geospatial objects on the web

Un écosystème Julia pour prototyper efficacement des radios logicielles

National audienceSDRs are immensely popular as they allow to have a flexible approach for sounding, monitoring or processing radio signals through the use of generic analog components and lots of digital signal processing. As, in this paradigm, most of the processing are done at software level (i.e. on a CPU), an efficient software methodology has to be envisioned. Right now, most of the existing methods focus either on low-level languages (e.g. C or C++) for good runtime performance at the cost of easy prototyping or on high-level languages (such as Python) for flexibility at the price of runtime performance. In this article, we propose a new methodology based on Julia language that addresses this two-language problem and paves the way for efficient prototyping without giving up runtime performance. To prove the benefits of the proposed approach, a performance benchmark with several optimisation levels compares the Julia approach with C++ and Python ones.Ce papier présente une nouvelle approche de prototypage rapide et efficace à partir du langage Julia. Les radios logicielles sont des architectures radio-fréquences (RF) qui permettent de capter un signal électro-magnétique et de le traiter numériquement avec des processeurs de calcul. Du fait leur flexibilité RF et numérique, les radios logicielles sont des outils précieux largement déployés dans des contextes très divers. La majorité de la chaîne de traitement se faisant via un logiciel, il convient de choisir un langage de programmation qui garantisse cette flexibilité. Les stratégies classiques s'appuient sur des langages de description bas-niveau (e.g. C/C++), pour garantir les performances d'exécution au détriment de la simplicité de conception, ou des approches haut-niveau (e.g. Python) pour offrir une grande capacité d'abstraction au détriment des performances. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle méthodologie basée sur le langage Julia qui adresse ce problème du "double langage". Nous proposons un ensemble d'outils pour piloter des radios logicielles et nous démontrons par l'intermédiaire d'un benchmark que les performances obtenues avec l'approche Julia sont très intéressantes