Distributed on-line multidimensional scaling for self-localization in wireless sensor networks

The present work considers the localization problem in wireless sensor networks formed by fixed nodes. Each node seeks to estimate its own position based on noisy measurements of the relative distance to other nodes. In a centralized batch mode, positions can be retrieved (up to a rigid transformation) by applying Principal Component Analysis (PCA) on a so-called similarity matrix built from the relative distances. In this paper, we propose a distributed on-line algorithm allowing each node to estimate its own position based on limited exchange of information in the network. Our framework encompasses the case of sporadic measurements and random link failures. We prove the consistency of our algorithm in the case of fixed sensors. Finally, we provide numerical and experimental results from both simulated and real data. Simulations issued to real data are conducted on a wireless sensor network testbed.Comment: 32 pages, 5 figures, 1 tabl

Caractérisation des signaux radio avec des outils de traitement d’images

Projecte final de carrera fet en col.laboració amb TELECOM ParisTechCatalà: Ens basem en una representació 2D en temps-freqüència dels senyals rebuts després d'una detecció no-coherent ("square law detector" és a dir, es prèn el módul al quadrat de les NFFT dels senyals rebuts dins una banda de 40MHz). A partir d'un simulador que tracta numèricament les dades, generem una imatge en nivells de gris. L'objectiu serà utilitzar les eines conegudes en processat d'imatge per segmentar els senyals per respecte al soroll present a tota la imatge i extreure'n així les característiques dels diferents tipus d'accès radio coneguts (com per exemple, un accès GSM o un senyal FM, etc). El model de senyal depèn de les característiques d'aquest context ràdio on per una banda l'amplitud del senyal é un paràmetre desconegut i d'altre banda, le soroll serà un procès estocàstic amb paràmetres estadístics desconeguts. Les hipotèsis i l'estimació d'aquests paràmetres serà per una altre banda, una part important a analitzar.Castellano: Nos basamos en una representación 2D en tiempo-frecuencia de las señales recibidas tras una detección no-coherente ("square law detector" es decir, se toma el módulo al cuadrado de las NFFT de las señales recibidas en una banda de 40MHz). A partir de un simulador que trata numéricamente los datos, generamos una imagen en niveles de gris. El objetivo es usar las herramientas conocidas en procesado de imagen para segmentar las señales con respeto al ruido presente en toda la imagen y extraer así las características de los diferentes tipos de acceso radio conocidos (como por ejemplo, un acceso GSM o una señal FM, etc). El modelo de señal depende de las características de este contexto radio donde por un lado la amplitud de la señal es un parámetro desconocido y por otro lado, el ruido es un proceso estocástico con parámetros estadísticos desconocidos. Las hipótesis y la estimación de estos parámetros será por otro lado, una parte importante a analizar.English: We rely on a 2D representation in time-frequency signals received after a non-coherent detection (square law detector that is, take the square modulus of the NFFT of received signals in a range of 40MHz). After a simulator does the digital processing of data, an image is generated in grayscale. The aim is to use familiar tools in image processing to segment the signals with respect to noise present in the entire image and to draw the features of different known types of radio access (eg, a GSM access or FM signal, etc). The signal model depends on the characteristics of the radio context where on one hand the amplitude of the signal is an unknown parameter and on the other hand, noise is a stochastic process with unknown statistical parameters. The assumptions and the estimation of these parameters is on the other hand, an important part to analyze

Zonation of Ribosomal DNA Transcription Defines a Stem Cell Hierarchy in Colorectal Cancer

Colorectal cancers (CRCs) are composed of an amalgam of cells with distinct genotypes and phenotypes. Here, we reveal a previously unappreciated heterogeneity in the biosynthetic capacities of CRC cells. We discover that the majority of ribosomal DNA transcription and protein synthesis in CRCs occurs in a limited subset of tumor cells that localize in defined niches. The rest of the tumor cells undergo an irreversible loss of their biosynthetic capacities as a consequence of differentiation. Cancer cells within the biosynthetic domains are characterized by elevated levels of the RNA polymerase I subunit A (POLR1A). Genetic ablation of POLR1A-high cell population imposes an irreversible growth arrest on CRCs. We show that elevated biosynthesis defines stemness in both LGR5+ and LGR5− tumor cells. Therefore, a common architecture in CRCs is a simple cell hierarchy based on the differential capacity to transcribe ribosomal DNA and synthesize proteins

Protocol d'actuació davant de casos de febre vírica de Zika en l'àmbit obstètric i pediàtric de Catalunya

Virus del Zika; Obstetrícia; PediatriaZika virus; Obstetrics; PediatricsObstetricia; PediatríaAquest document dóna recomanacions d'actuació per a la prevenció, detecció i tractament del virus del Zika a Catalunya

Caractérisation des signaux radio avec des outils de traitement d’images

Projecte final de carrera fet en col.laboració amb TELECOM ParisTechCatalà: Ens basem en una representació 2D en temps-freqüència dels senyals rebuts després d'una detecció no-coherent ("square law detector" és a dir, es prèn el módul al quadrat de les NFFT dels senyals rebuts dins una banda de 40MHz). A partir d'un simulador que tracta numèricament les dades, generem una imatge en nivells de gris. L'objectiu serà utilitzar les eines conegudes en processat d'imatge per segmentar els senyals per respecte al soroll present a tota la imatge i extreure'n així les característiques dels diferents tipus d'accès radio coneguts (com per exemple, un accès GSM o un senyal FM, etc). El model de senyal depèn de les característiques d'aquest context ràdio on per una banda l'amplitud del senyal é un paràmetre desconegut i d'altre banda, le soroll serà un procès estocàstic amb paràmetres estadístics desconeguts. Les hipotèsis i l'estimació d'aquests paràmetres serà per una altre banda, una part important a analitzar.Castellano: Nos basamos en una representación 2D en tiempo-frecuencia de las señales recibidas tras una detección no-coherente ("square law detector" es decir, se toma el módulo al cuadrado de las NFFT de las señales recibidas en una banda de 40MHz). A partir de un simulador que trata numéricamente los datos, generamos una imagen en niveles de gris. El objetivo es usar las herramientas conocidas en procesado de imagen para segmentar las señales con respeto al ruido presente en toda la imagen y extraer así las características de los diferentes tipos de acceso radio conocidos (como por ejemplo, un acceso GSM o una señal FM, etc). El modelo de señal depende de las características de este contexto radio donde por un lado la amplitud de la señal es un parámetro desconocido y por otro lado, el ruido es un proceso estocástico con parámetros estadísticos desconocidos. Las hipótesis y la estimación de estos parámetros será por otro lado, una parte importante a analizar.English: We rely on a 2D representation in time-frequency signals received after a non-coherent detection (square law detector that is, take the square modulus of the NFFT of received signals in a range of 40MHz). After a simulator does the digital processing of data, an image is generated in grayscale. The aim is to use familiar tools in image processing to segment the signals with respect to noise present in the entire image and to draw the features of different known types of radio access (eg, a GSM access or FM signal, etc). The signal model depends on the characteristics of the radio context where on one hand the amplitude of the signal is an unknown parameter and on the other hand, noise is a stochastic process with unknown statistical parameters. The assumptions and the estimation of these parameters is on the other hand, an important part to analyze

Asynchronous distributed principal component analysis using stochastic approximation

51st IEEE Conference on Decision and Contro

ON-LINE GOSSIP-BASED DISTRIBUTED EXPECTATION MAXIMIZATION ALGORITHM

IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP

Gossip-based distributed stochastic approximation: The price of non-double stochasticity

International audienc

Efficient Distributed Localization Algorithm for Ownership Identification of Reindeer Calf Using Wireless Sensor Networks

This paper presents a distributed algorithm for identifying the ownership of new-born reindeer calves using wireless sensor networks (WSNs). Reindeer are semi wild animals giving birth while in the wild. Although reindeer cows usually carry identification tags or signs of their owners, it is difficult to identify the ownership of the calves within a mixed herd. Currently, identification is performed in the traditional way which is stressful on both animals and herders and quite costly and time consuming. In this work, a localization algorithm implemented on a WSN is considered to get rid of matching mother reindeer to their calves in a fully automatic way. In particular, the proposed distributed localization algorithm is based on two phases where sensors nodes are attached to the reindeer in a confined space with the objective to identify the animals keeping close together the most of the time, which are reckoned to be the mother reindeer and her calf. At first, the initial estimated nodes’ positions are obtained from an existing biased-maximum likelihood estimator (B-MLE) based on the log-normal shadowing model (LNSM). Secondly, each sensor node seeks to estimate its local map (i.e., its own position and those from its neighbors) by using an on-line distributed stochastic approximation algorithm (DSA) such the identification mother-calves can be done. We present numerical are issued to the standard ZigBee IEEE 802.15.4 operating at 2:4 GHz by means of radio devices WSN430 (equipped with CC2420 chips)

On-Line Learning Gossip Algorithm in Multi-Agent Systems with Local Decision Rules

IEEE International Conference on BigData 201