A Low Complexity Block Turbo Decoder Architecture

International audienceWe present a low-complexity architecture designed for the decoding of block turbo codes. In particular we simplify the implementation of Pyndiah's algorithm by not memorizing any of the concurrent codewords generated by the Chase search

Analytic and Asymptotic Analysis of Bayesian Cramér-Rao Bound for Dynamical Phase Offset Estimation

International audienceIn this paper, we present a closed-form expression of a Bayesian Cramér-Rao lower bound for the estimation of a dynamical phase offset in a non-data-aided BPSK transmitting context. This kind of bound is derived considering two different scenarios: a first expression is obtained in an off-line context and then, a second expression in an on-line context logically follows. The SNR-asymptotic expressions of this bound drive us to introduce a new asymptotic bound, namely the Asymptotic Bayesian Cramér-Rao Bound. This bound is close to the classical Bayesian bound but is easier to evaluate

Mechanisms of NK Cell-Macrophage Bacillus anthracis Crosstalk: A Balance between Stimulation by Spores and Differential Disruption by Toxins

NK cells are important immune effectors for preventing microbial invasion and dissemination, through natural cytotoxicity and cytokine secretion. Bacillus anthracis spores can efficiently drive IFN-γ production by NK cells. The present study provides insights into the mechanisms of cytokine and cellular signaling that underlie the process of NK-cell activation by B. anthracis and the bacterial strategies to subvert and evade this response. Infection with non-toxigenic encapsulated B. anthracis induced recruitment of NK cells and macrophages into the mouse draining lymph node. Production of edema (ET) or lethal (LT) toxin during infection impaired this cellular recruitment. NK cell depletion led to accelerated systemic bacterial dissemination. IFN-γ production by NK cells in response to B. anthracis spores was: i) contact-dependent through RAE-1-NKG2D interaction with macrophages; ii) IL-12, IL-18, and IL-15-dependent, where IL-12 played a key role and regulated both NK cell and macrophage activation; and iii) required IL-18 for only an initial short time window. B. anthracis toxins subverted both NK cell essential functions. ET and LT disrupted IFN-γ production through different mechanisms. LT acted both on macrophages and NK cells, whereas ET mainly affected macrophages and did not alter NK cell capacity of IFN-γ secretion. In contrast, ET and LT inhibited the natural cytotoxicity function of NK cells, both in vitro and in vivo. The subverting action of ET thus led to dissociation in NK cell function and blocked natural cytotoxicity without affecting IFN-γ secretion. The high efficiency of this process stresses the impact that this toxin may exert in anthrax pathogenesis, and highlights a potential usefulness for controlling excessive cytotoxic responses in immunopathological diseases. Our findings therefore exemplify the delicate balance between bacterial stimulation and evasion strategies. This highlights the potential implication of the crosstalk between host innate defences and B. anthracis in initial anthrax control mechanisms

L'encéphalocèle transethmoïdale (à propos d'un cas clinique)

L'encéphalocèle est une malformation rare du système nerveux central qui consiste en une hernie du cerveau à travers un défect osseux. Leur pathogénèse est pour l'instant obscure. En fonction de leur situation anatomique , on en distingue différentes catégories. Elles peuvent être ou on associées à d'autres malformations du système nerveux. Les formes transethmoïdales sont très rares et de diagnostic difficile. Elles sont souvent mises en évidence au décours de complications comme une rhinorrhée de liquide céphalo-rachidien ou des épisodes récurrents de méningites bactériennes. Le meilleur examen pour les visualiser est l'Imagerie par Résonance Magnétique. Le traitement consiste en une résection chirurgicale.NANTES-BU Médecine pharmacie (441092101) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF

Adaptive estimation of the fourth-order cumulant of a white stochastic process

International audienceIn dieser Arbeit wird ein neuer adaptiver Schätzer für Kumulanten vierter Ordnung für weiβe, mittelwertfreie stochastische Prozesse eingeführt und untersucht. Wir zeigen, daβ dieser Schätzer asymptotisch erwartungstreu und normal ist. Weiterhin geben wir eine explizite Form für die asymptotische Varianz an. Dadurch kann gezeigt werden, daβ der Algorithmus der Schätzung des Moments zweiter Ordnung robust ist. Diese Tatsache führt zu einem einfacheren Schätzer für den Kumulanten, der eine einzige rekursive Gleichung benutzt.This communication is devoted to the introduction and study of a new adaptive estimator of the fourth-order cumulant of a white, zero-mean stochastic process. We show that this estimator is asymptotically unbiased and normal. Moreover, we give an explicit form for the asymptotic variance. This allows us to show that the algorithm is robust with respect to the estimation of the second-order moment. This fact leads to the introduction of a simpler estimator of the cumulant which uses a single recursive equation.Dans cette communication, nous introduisons et étudions un nouvel estimateur adaptatif du cumulant d'ordre 4 d'un processus stochastique blanc centré. Nous montrons que cet estimateur est asymptotiquement non biaisé et gaussien. De plus, nous donnons la forme explicite de la variance asymptotique, ce qui nous permet de montrer que cet estimateur est robuste vis-à-vis de l'estimation du moment d'ordre 2. Cette robustesse nous incite alors à simplifier l'algorithme proposé pour obtenir un nouvel estimateur du cumulant qui n'utilise qu'une équation

Algorithmes adaptatifs : méthodes générales (Chapitre 3)

International audienceCe Chapitre présente quelques techniques pour l’étude théorique d’un algorithme adaptatif générique : la question de la convergence des algorithmes a été abordée par des méthodes spécifiques pour le LMS et le RLS du cas standard (Chapitre 2). Ces méthodes étaient liées étroitement au caractère quadratique de la fonction de coût J(θ). Le but est ici d’aborder, par une méthode générale, l’étude de la convergence asymptotique d’algorithmes d’approximations stochastiques plus généraux : entreront dans ce champ les structures de filtrage étendues (treillis, filtres récursifs abordés au Chapitre 5), les modélisations étendues ARMA, ARMAX, Kalman, les estimations de retards et de sous espaces, les méthodes d’adaptation sans référence (Chapitre 6) et les méthodes d’apprentissage non-linéaire (Chapitre 11).L’étude du comportement de ces algorithmes se décompose en trois phases de complexité croissante : étude de la convergence initiale, étude des fluctuations en régime stationnaire et étude de la capacité de poursuite de non-stationnarités lentes.Tout au long de ce chapitre, les outils introduits sont illustrés par trois exemples :– l’exemple très élémentaire de l’estimation de la moyenne d’une suite de v.a. indépendantes et équidistribuées (i.i.d.),– un exemple relevant des algorithmes étendus : identification RII (1-0),– un exemple relevant d’algorithmes d’approximation stochastique plus général : le neurone d’Oja

Algorithmes adaptatifs : méthodes générales (Chapitre 3)

International audienceCe Chapitre présente quelques techniques pour l’étude théorique d’un algorithme adaptatif générique : la question de la convergence des algorithmes a été abordée par des méthodes spécifiques pour le LMS et le RLS du cas standard (Chapitre 2). Ces méthodes étaient liées étroitement au caractère quadratique de la fonction de coût J(θ). Le but est ici d’aborder, par une méthode générale, l’étude de la convergence asymptotique d’algorithmes d’approximations stochastiques plus généraux : entreront dans ce champ les structures de filtrage étendues (treillis, filtres récursifs abordés au Chapitre 5), les modélisations étendues ARMA, ARMAX, Kalman, les estimations de retards et de sous espaces, les méthodes d’adaptation sans référence (Chapitre 6) et les méthodes d’apprentissage non-linéaire (Chapitre 11).L’étude du comportement de ces algorithmes se décompose en trois phases de complexité croissante : étude de la convergence initiale, étude des fluctuations en régime stationnaire et étude de la capacité de poursuite de non-stationnarités lentes.Tout au long de ce chapitre, les outils introduits sont illustrés par trois exemples :– l’exemple très élémentaire de l’estimation de la moyenne d’une suite de v.a. indépendantes et équidistribuées (i.i.d.),– un exemple relevant des algorithmes étendus : identification RII (1-0),– un exemple relevant d’algorithmes d’approximation stochastique plus général : le neurone d’Oja

Playing with long range dependence and HOS

International audienceIn this paper, we consider some independent problems concerning HOS and nonGaussian long range dependent processes. We exhibit HOS for non integer FARIMA processes, showing that singularities may occur in multispectrum. A class of nonGaussian processes constructed by a multiplicative process on the dyadic tree is then considered. Finally, long range dependence problems in the Fourier transform are examined