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TRAITEMENT D'ANTENNES POUR LA LOCALISATION DE SOURCES EN CHAMP PROCHE

TRAITEMENT D'ANTENNES POUR LA LOCALISATION DE SOURCES EN CHAMP PROCHE

Résumé en français Le problème de la localisation de sources en champ proche est étudié dans cette thèse. Les difficultés dans ce domaine proviennent principalement de deux aspects. Premièrement, le processus d'estimation devient plus complexe à cause de la distance réduite entre les sources et le réseau des capteurs qui induit une sphéricité du front d'onde des signaux reçus. Afin d'augmenter l'efficacité d'estimation, plusieurs nouvelles techniques sont proposées et développées. Ces méthodes, basées sur les approximations du modèle des observations, permettent de localiser les sources avec une bonne précision et une complexité réduite de calcul. Deuxièmement, les imperfections du réseau de capteurs, qui existent inévitablement dans un environnement réel, et qui dégradent considérablement les performances en estimation des positions de sources, sont considérées. Afin de minimiser leurs influences négatives sur l'estimation, les techniques de calibration d'antennes sont utilisées avec un modèle étendu en prenant en compte les différents effets indésirables. Une méthode de calibration locale, basée sur l’interpolation des données de mesures, est proposée. Cette nouvelle méthode permet d'améliorer l'efficacité de calibration sans dégrader la précision d'estimation. De plus, une nouvelle technique de la localisation des sources passives en champ proche avec un réseau MIMO est proposée, qui améliore sensiblement les performances en estimation. Cette thèse apporte des contributions à la recherche dans le domaine de la localisation de sources en champ proche. Ces différents travaux ouvrent les voies à de nombreuses perspectives.
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Localisation de sources par méthodes à haute résolution et par analyse parcimonieuse

Localisation de sources par méthodes à haute résolution et par analyse parcimonieuse

___________________________________________________________________________ 1.1 Généralités et historique Les antennes, formées à partir d‘éléments séparément accessibles, c'est-à-dire dont les sorties individuelles sont physiquement disponibles, sont utilisées dans de nombreux domaines : acoustique aérienne, radar, sonar, sismique, télécommunications, biomédical, contrôle non destructif….Le but est de fournir un signal qui donnera une imagerie du champ dans lequel l‘antenne est placée. Cette imagerie consiste à recueillir la distribution spatiale des propriétés du champ considéré (acoustique, électrique, électromagnétique…) dans le but de remonter, par résolution d‘un problème inverse, aux caractéristiques du milieu, que ces propriétés traduisent. Ainsi, l‘imagerie de champ peut être vue comme un problème d‘analyse des propriétés du champ émis par une ou plusieurs sources et, à ce titre, elle peut être formulée comme un problème de localisation de sources rayonnantes. Les caractéristiques des sources sont mesurées sur une image fournie par l‘antenne et le rôle des traitements d‘antenne est d‘effectuer un filtrage spatial, et éventuel fréquentiel, de façon à séparer au mieux les différentes composantes qui forment le champ ausculté.
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Antenne acoustique et parcimonie lors de la localisation de sources sonores

Antenne acoustique et parcimonie lors de la localisation de sources sonores

Des exemples de simulation numérique et des tests en chambre anéchoïque sont présentés montrant les performances de l’algorithme de traitement d’antenne lors de la localisation de sources sonores. Abstract : The sparse representation of signals from an acoustical array is a new method for source localization and is presented in this communication. We focus on how to obtain the regularization parameter which handles a tradeoff between finding a sparse solution and restricting the residual error. Three methods are presented to estimate the regularization parameter:
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Antenne acoustique et parcimonie lors de la localisation de sources sonores

Antenne acoustique et parcimonie lors de la localisation de sources sonores

Dans cette représentation un premier terme en norme l 1 , appelé terme de pénalité, favorise les modèles parcimonieux et un deuxième terme en norme de Frobenius, appelé terme d’attache aux données, minimise l’erreur entre un modèle donné et les observations provenant des capteurs (erreur résiduelle). Un certain nombre d’algorithmes ont été développés pour résoudre ce problème de minimisation sous contraintes et l’un des aspects fondamentaux est la détermination du paramètre de régularisation. Ce paramètre constitue un compromis entre la solution parcimonieuse et la fidélité aux mesures. Si la valeur du paramètre de régularisation est trop faible une multitude de solutions parasites vont apparaître et on aura donc un spectre spatial dans lequel un grand nombre de sources seront redondantes, parasites ou ’’fantômes’’. Inversement, si la valeur du paramètre de régularisation est trop importante des solutions ne seront pas prises en compte ou seront rejetées et on aura un spectre spatial dans lequel certaines sources seront absentes. Dans [3] J. Zheng a obtenu un spectre parcimonieux spatial dans lequel le paramètre de régularisation est obtenu de façon empirique en essayant arbitrairement plusieurs valeurs. On présente dans cette communication trois méthodes pour estimer le paramètre de régularisation. La première méthode consiste à étudier la courbe en L construite en reportant les variations du terme de pénalité en fonction du terme d’attache aux donnés. La deuxième méthode consiste à approcher la norme de Frobenius de l’erreur résiduelle par la distribution du Chi2 et la troisième méthode consiste à approcher cette norme par la distribution de Rayleigh. Des simulations et des résultats expérimentaux en chambre anéchoïque montrent l’efficacité de la procédure développée lors de la localisation de sources sonores.
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Localisation de sources de données et optimisation de requêtes réparties en environnement pair-à-pair

Localisation de sources de données et optimisation de requêtes réparties en environnement pair-à-pair

toutes les réponses valides existantes dans le système qui conviennent les plus aux requêtes évaluées. Nous rappelons que les systèmes P2P sont classés, selon la topologie de leurs nœuds, en trois types: (i) non structurés, (ii) structurés et (iii) super-pairs. Nous constatons que l’autonomie de nœuds est mieux respectée dans les systèmes P2P non-structurés. Par contre, malgré les différentes recherches menées pour améliorer l’efficacité des techniques de routage de requêtes utilisées dans ces systèmes, les solutions proposées restent limitées. Le grand nombre de messages échangés lors de la localisation de sources de données et l’ignorance du grand nombre de réponses existantes dans le système sont les principaux inconvénients de ces systèmes. Les systèmes P2P structurés sont capables de retourner toutes les réponses existantes tout en maintenant un nombre relativement petit de messages échangés lors de la localisation de sources de données. Le prix à payer pour cette amélioration est que le niveau de l’autonomie des nœuds est relativement diminué. Les nœuds ne sont plus libres dans le choix de leurs voisins et le choix du nombre de ces voisins. Les systèmes super-pairs sont des systèmes hybrides entre les deux paradigmes Client/Serveur et P2P. Les techniques utilisées pour localiser les sources de données sont efficaces lorsque les hôtes des sources de données recherchées et le nœud initialisant la requête ont le même super-pair. Cependant, dans le cas inverse, l’efficacité des ces techniques dépend du type du système P2P reliant les super-pairs. Les systèmes P2P super- pairs sont moins tolérants aux pannes par rapport aux systèmes P2P structurés et non structurés. Lorsqu’un super-pair tombe en panne, tous ses clients (les nœuds dont il est responsable) seront privés des services fournis par le système. Etant donné que nous nous intéressons aux techniques les plus efficaces et les plus tolérantes aux pannes plus que celles respectant les plus l’autonomie de nœuds, nous choisissons un système P2P structuré. Une question se pose ici, c’est qu’elle est l’algorithme de routage que nous allons utiliser pour localiser les sources de données ?
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Localisation de sources acoustiques monopolaires avec une cohérence quelconque dans un espace semi-infini

Localisation de sources acoustiques monopolaires avec une cohérence quelconque dans un espace semi-infini

2.2 Localisation de sources de bruit 2.2.1 Cartographie acoustique La cartographie acoustique est une méthode permettant de localiser des sources de bruit à partir d'une mesure partielle du champ de pression généré par les sources. Les sources peuvent être par exemple des objets rayonnants ou des fuites acoustiques dans une paroi. La méthode la plus simple consiste à mesurer la pression acoustique ou bien l'intensité acoustique dans un plan proche des sources. Il faut alors par exemple déplacer un micro- phone ou une sonde d'intensité dans le plan de mesure. Le principal désavantage de ces méthodes est qu'elles ne donnent des informations que dans le plan de mesure. Pour deux sources assez éloignées l'une de l'autre et non cohérentes, l'utilisateur pourrait observer deux zones où la pression ou l'intensité sont plus élevées. Mais si les sources sont trop proches, il n'y aura qu'un seul maximum sur la cartographie. La résolution spatiale est la distance entre deux sources à partir de laquelle il est possible de les distinguer. Fernan- dez Comesaña [11] évalue la résolution spatiale de diérentes méthodes de cartographie acoustique pour des sources non cohérentes. Mais la cohérence des sources peut également introduire des erreurs sur les cartographies. Dans la gure 2.2, l'intensité de deux sources cohérentes est calculée sur une ligne de mesure. Dans ce cas, la cohérence des sources avec leur décalage de phase fait en sorte qu'il y a bien deux maximum, mais ils n'indiquent pas la position réelle des sources.
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Approches parcimonieuses pour l'estimation de la matrice de covariance spatiale et la localisation de sources acoustiques

Approches parcimonieuses pour l'estimation de la matrice de covariance spatiale et la localisation de sources acoustiques

both promoting the sparsity of the coefficients of the matrix and its low rank. Experimental results show the interest of the proposed approaches to locate correlated sources, or in presence of reflections. 1 Introduction Si la littérature est abondante concernant les méthodes de localisation de sources acoustiques, corrélées ou non, le pro- blème d’estimation de la matrice de covariance spatiale des sources a peu été abordé. Il s’agit non seulement d’estimer la position et le niveau de puissance des sources mais aussi d’esti- mer leurs corrélations mutuelles. L’intérêt d’une telle approche est double : d’une part, il permet d’améliorer la localisation des sources dans le cas de sources cohérentes où de nombreuses méthodes ne sont plus applicables (notamment les méthodes utilisant les propriétés des sous-espaces de la matrice de co- variance des mesures). D’autre part, identifier les groupes de sources cohérentes entre elles permet de mieux les caractériser, en termes d’extension notamment. Les sources seront ici ponc- tuelles, afin de pouvoir les représenter de façon parcimonieuse dans un dictionnaire de sources.
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A priori par normes mixtes pour les problèmes inverses: Application à la localisation de sources en M/EEG

A priori par normes mixtes pour les problèmes inverses: Application à la localisation de sources en M/EEG

RÉSUMÉ. On s’intéresse aux problèmes inverses sous déterminés, et plus particulièrement à la localisation de sources en magnéto et électro-encéphalographie (M/EEG). Bien que l’on ait à disposition un modèle physique de la diffusion (ou du “mélange”) des sources, le caractère très sous-déterminé de ces problèmes rend l’inversion difficile. La nécessité de trouver des a priori forts et pertinents physiquement sur les sources est une des difficultés. Dans le cadre du problème inverse de la M/EEG, la parcimonie classique mesurée par une norme ` 1 n’est pas suffisante, et donne des résultats non réalistes. On propose ici de prendre en compte une par- cimonie structurée grâce à l’utilisation de normes mixtes – notamment d’une norme mixte sur trois niveaux. La méthode est utilisée sur des signaux MEG issus d’expériences de stimulation somesthésique. Lorsqu’ils sont stimulés, les différents doigts de la main activent des régions distinctes du cortex sensoriel primaire. L’utilisation d’une norme mixte à trois niveaux permet d’injecter cet a priori dans le problème inverse et ainsi de retrouver la bonne organisation corti- cale des zones actives. Nous montrons également que la méthode la plus classiquement utilisée dans le domaine échoue dans cette tâche.
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Localisation de sources sonores par techniques d’antennes en milieu réverbérant

Localisation de sources sonores par techniques d’antennes en milieu réverbérant

L’objectif de ce projet de recherche est d’identifier et de discriminer les sources acoustiques des sources aéroacoustiques de moteurs d’avions fabriqués par P&WC placés dans des cellules de tests. Ces cellules sont déjà utilisées à des fins aéroacoustiques par P&WC. Pour ce faire, l’utilisation d’outils de calcul numériques est primordiale pour simuler le problème. Dans un premier temps, ils permettront de dimensionner une antenne (géomé- trie, nombre de microphones, envergure) de manière optimale pour effectuer la mesure du champ acoustique généré par les sources sonores. Ensuite, les simulations numériques permettront de proposer des algorithmes de localisation de sources sonores se basant sur la technique de formation de voies (beamforming en anglais). Ils doivent s’adapter aux conditions expérimentales imposées par P&WC. En effet, toutes les mesures se font dans les salles de test de P&WC, qui sont des milieux réverbérants. Les murs de ces salles réfléchissent les ondes acoustiques, ajoutant ainsi du bruit indésirable au signal initial, rendant l’établissement de la cartographie sonore plus difficile, voire inexact. Des mesures dans les salles de test de P&WC permettront de les caractériser acoustiquement (temps de réverbération, coefficient de réflexion des murs etc...).
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Réalisation d'un réseau linéaire de capteurs acoustiques pour la localisation de sources sonores distordues

Réalisation d'un réseau linéaire de capteurs acoustiques pour la localisation de sources sonores distordues

s n (t) Figure 6.3: Segmentations des données de l’acquisition Lorsque la distorsion est variable, l’acquisition peut être séparée en plusieurs segments, comme pour le cas des fronts multiples (voir la figure 6.3 ). Par contre, au lieu de travailler sur les fronts d’onde, il est possible d’utiliser cette segmentation pour obtenir plusieurs localisations pour une même acquisition. Selon la variation de la distorsion (voir la figure 6.2 ), les locali- sations obtenues seront différentes et la moyenne devrait donner une meilleure estimation de la position de la source. L’idée vient en partie de l’article en [ 8 ]. Les algorithmes déjà utilisés et présentés au chapitre 4 permettent la localisation des sources pour chaque segment. Les résultats obtenus ne présentent pas d’améliorations significatives. D’abord, cela dépend du nombre de segments utilisés. Pour les acquisitions réalisées, employer entre 4 et 20 segments semblait améliorer un peu les résultats par rapport aux autres algorithmes, alors que plus de segments, par exemple 50, amenaient une faible variation des performances par rapport à un nombre plus faible de segments, pour un temps de calcul plus long. Par exemple, pour les quatre segments du cas #2 dont les fronts sont présentés à la figure 6.2 , la position moyenne est ˜θ = 88,75 ◦ et ˜r = 10,5 m. Pour 10 segments, les résultats sont ˜θ = 88,8 ◦ et ˜r = 10,6 m.
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Techniques avancées du traitement d'antennes pour la localisation de sources

Techniques avancées du traitement d'antennes pour la localisation de sources

Dans ce chapitre, nous avons également proposé un algorithme d'estimation angle-retard destiné aux antennes circulaires [58]. Partie III La troisième partie s'est intéressée à la localisation de source en champ proche. Ce contexte, très diérent de celui des deux parties précédentes (champ lointain), présente un intérêt pour la localisation. En eet, bien que la localisation de mobile en UMTS-FDD se place, plus volontiers, dans le cadre des champs lointains, certaines applications peuvent nécessiter la modélisation champ proche. On peut, par exemple, citer le projet LUTECE [59] qui s'est intéressé à un système de localisation destiné à secourir les personnes prises sous une avalanche, à partir d'une antenne héliportée. Le modèle champ proche a ainsi été envisagé pour représenter les cas où l'hélicoptère se rapprocherait de la zone accidentée. Dans le modèle champ proche, le retard dû à la propagation du signal entre l'émetteur et le tableau de capteurs ne dépend plus uniquement des directions d'arrivée comme pour la modélisation champ lointain, mais également de la distance entre l'émetteur et le ré- cepteur. Il faut alors envisager des méthodes d'estimation conjointe angle-distance. Les méthodes hauterésolution classiques ne pouvant plus être utilisées, nous proposons une méthode de prédiction linéaire basée sur les statistiques d'ordre 2 [53]. Le principe de cette méthode ainsi qu'une analyse de ces performances asymptotiques seront présentés et validés par des simulations.
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2010 — Localisation des sources d'activité cérébrale à l'aide de la fusion multimodale EEG et MEG

2010 — Localisation des sources d'activité cérébrale à l'aide de la fusion multimodale EEG et MEG

3.10 Validation : La contrainte d’orientation Dans cette section, on évalue la possibilité d’améliorer la localisation de sources de l’activité cérébrale en relaxant l’hypothèse qui fixe l’orientation des sources perpendiculairement à la surface corticale. Comme mentionné à la section 2.3, cette hypothèse produit des erreurs de modélisations qui peuvent nuire à une bonne reconstruction. Deux méthodes de localisation de source seront comparées à l’aide du MEM. La première utilisera la contrainte d’orientation stricte des sources (MEM-COS). Cette contrainte stipule que l’orientation de chaque dipôle sera perpendiculaire à la surface corticale. La seconde méthode permettra aux sources d’avoir de l’activité dans leurs composantes transverses. Les dipôles auront donc une orientation libre (MEM-OL). Pour cette technique, l’intensité finale de chaque dipôle est calculée à l’aide de la norme du vecteur d’intensité à trois dimensions. Il faut noter que le MEM est une méthode de localisation de sources très appropriée pour cette expérimentation, car la relaxation de la contrainte d’orientation triple le nombre de degrés de liberté des dipôles du problème mais comme démontrent les équations de la section 3.1, l’optimisation du MEM est faite dans un espace de dimension des capteurs et non dans un espace de dimension des sources. L’optimisation du MEM reste donc dans le même espace.
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Localisation haute-résolution de sources sonores à raies spectrales non-stationnaire

Localisation haute-résolution de sources sonores à raies spectrales non-stationnaire

Introduction La localisation de sources sonores a plusieurs applications dans divers domaines. Elle permet entre autres de déterminer la position de personnes ou d’objets dans une pièce, de repérer des animaux dans un environnement ou de faire de la surveillance avec l’aide d’une caméra qui suit la source sonore. La plupart des méthodes d’estimation de la direction d’arrivée (DOA) utilisent un réseau de microphones afin de capter le son à plusieurs endroits au même instant. L’idée de base est d’estimer le décalage temporel des signaux entre chacun des capteurs et ainsi inférer les DOA. Par contre, la plupart des méthodes « à haute-résolution » présument que le spectre sonore peut être représenté comme un signal à bande étroite modulé à une fréquence unique. Ceci est assez contraignant puisque la plupart des spectres sonores d’intérêt ont un spectre large bande, composé de raies spectrales (contenu harmonique), de signaux limités en bande (contenu percussif, bruit) ou un mélange des deux. Les principaux problèmes de l’estimation de DOA pour un spectre large bande sont les suivants :
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Mouvement actif pour la localisation binaurale de sources sonores en robotique

Mouvement actif pour la localisation binaurale de sources sonores en robotique

L’audition en robotique Parmi toutes nos facultés sensorielles, l’audition et la vision figurent très certai- nement parmi les plus essentielles. Même si la vision a sans doute été la modalité sensorielle la plus étudiée en robotique, elle peut ne pas suffire dans de nombreuses situations : conditions d’éclairage mauvaises ou changeantes, occultations, champ de perception des caméras limités, etc. Pour pallier ces problèmes, l’audition en robotique se développe [Okuno & Nakadai 2015]. Cette thématique ouvre de nou- velles perspectives, en particulier pour améliorer l’interaction entre les robots et les humains. Les premiers développements de l’audition en robotique ont pu bénéficier des travaux existants en analyse de scènes auditives (Computational Auditory Scene Analysis (CASA)) [Rosenthal & Okuno 1998] dont les objectifs sont d’analyser et de comprendre un mélange sonore pouvant être constitué de parole, de bruit, ou encore de musique, et ce dans différents environnements acoustiques. Les principales thématiques selon l’approche CASA sont la localisation de sources, la séparation de flux audio et l’ensemble des prétraitements qui vont ouvrir la voie à la recon- naissance automatique de parole [Okuno et al. 2004]. Les premières contributions se sont focalisées sur l’analyse de scènes auditives statiques (sources et récepteurs immobiles) par un robot immobile selon ce paradigme. Par la suite, des approches « actives » exploitant la mobilité des robots qui embarquent les capteurs audio, se sont développées [Cooke et al. 2007] dans le but d’améliorer les résultats.
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Localisation, globalisation, et action publique

Localisation, globalisation, et action publique

logement, communication) ou d’avantages strictement pécuniaires (subven- tions, primes, réductions d’impôt). La raison en est que ces politiques exa- cerbent la concurrence entre régions et ont, principalement, pour consé- quence de diminuer les coûts des changements de localisation et, par suite, de rendre les choix en la matière plus instables, surtout en période de crois- sance faible, quand les entreprises, elles-mêmes cherchent systématique- ment à accroître leurs parts de marché en minimisant leurs coûts courants. Les politiques publiques locales qui finissent par n’être que des stratégies de compétitivité, c’est-à-dire, des stratégies de parts de marché sont d’autant moins appropriées que les territoires ne sont pas en concurrence comme le sont des entreprises. De telles stratégies, ou simplement l’absence de stra- tégie coopérative entre régions, se traduisent au mieux par des écarts signi- ficatifs de taux de croissance avec des gagnants et des perdants conduisant à une structure durablement dualiste. Au pire, elles se traduisent par de fortes fluctuations du produit et des parts dans le revenu global des deux régions témoignant de l’enchaînement des déséquilibres.
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Les conflits de localisation : le syndrome NIMBY

Les conflits de localisation : le syndrome NIMBY

E conflits peuvent opposer divers types d’unités : les quartiers, les communes, les départements, les régions et parfois même les États. Thurow (1980) 15 parle à ce sujet d’une « balkanisation des nations ». Afin de proposer des mécanismes qui permettent de surmonter ce syndrome, nous étudions en détail ce phénomène. Qu’est-ce qu’un « syndrome » ? C’est un ensemble de symptômes, en rapport avec un état pathologique donné, qui permettent par leur groupement d’orienter le diagnostic. Appliqué au problème de localisation, le syndrome NIMBY est donc l’ensemble des symptômes en rapport avec la volonté de plus en plus grande des citoyens de ne pas vivre à proximité de ce qui est considéré comme une menace. Trois symptômes peuvent être retenus. Ainsi, les décideurs sont confrontés au syndrome NIMBY lorsque le processus de localisation est laborieux, que le projet génère un surplus social et des nuisances ou des dangers au niveau local. Il n’existe pas moins de six variantes du syndrome NIMBY qui sont représentées par les acronymes suivants :
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La localisation à l'étranger des entreprises multinationales

La localisation à l'étranger des entreprises multinationales

La demande faiblement significative au niveau régional l’est fortement au niveau national La comparaison entre les deux niveaux géogra- phiques fournit une première confirmation de certaines des hypothèses sur le niveau géogra- phique pertinent des variables. L’impact de la demande répond aux hypothèses formulées plus haut : le coefficient du PIB est positif pour les deux niveaux et apparaît beaucoup plus im- portant à l’échelle des pays. De plus, l’influence de cette variable de taille des marchés n’est que faiblement significative au niveau régional. L’influence des salaires n’est significative qu’au niveau régional. Le coefficient concernant 7. Toutes les variables de décompte des implantations japo- naises comprennent le nombre de firmes de l’année précédant la décision d’investir afin d’être certain de ne prendre en compte que les implantations dont l’entreprise considérée avait connaissance. On prend le log du nombre de filiales implantées + 1 dans toutes les régions. La logique de cette procédure peut en quelque sorte être assimilée à l’hypothèse que la décision des entreprises est parfaite en sous-jeu : l’investisseur sait qu’en investissant dans chaque localisation, il augmenterait le nombre d’entreprises en place et en tient compte (Head et al., 1999).
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Méthodes coopératives de localisation de véhicules

Méthodes coopératives de localisation de véhicules

Abstract Embedded intelligence in vehicular applications is becoming of great interest since the last two decades. Position estimation has been one of the most crucial pieces of information for Intelligent Transportation Systems (ITS). Real time, accurate and reliable localization of vehicles has become particularly important for the automotive industry. The significant growth of sensing, communication and computing capabilities over the recent years has opened new fields of applications, such as ADAS (Advanced driver assistance systems) and active safety systems, and has brought the ability of exchanging information between vehicles. Most of these applications can benefit from more accurate and reliable localization. With the recent emergence of multi-vehicular wireless communication capabilities, cooperative architectures have become an attractive alternative to solving the localization problem. The main goal of cooperative localization is to exploit different sources of information coming from different vehicles within a short range area, in order to enhance positioning system efficiency, while keeping the cost to a reasonable level.
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Localisation nucléaire de la carnitine acétyltransférase

Localisation nucléaire de la carnitine acétyltransférase

Dans le cas de la carnitine acétyltransférase, les deux variant connus, mCrAT et pCrAT sont issus d’un seul gène. Chez l’humain, un évènement d’épissage alternatif d’une portion de l’intron 1 est à l’origine du variant peroxysomal de CrAT (Corti et al., 1994). Ceci semble aussi le cas chez la souris au vu des résultats obtenus dans cette étude lors de l’amplification de CrAT entre les exons 1 et 2 où plusieurs fragments de tailles supérieures ont été détectés. Chez la levure S. cerevisiae, un site d’initiation de la transcription alternatif semble être privilégié (Elgersma et al., 1995). Cependant, l’épissage alternatif ne semble pas être le mécanisme utilisé pour le ciblage différentiel de CrAT entre les peroxysomes et le noyau ou le réticulum endoplasmique. En effet, aucun autre variant d’épissage n’a été trouvé lors de notre étude par ASPCR chez la souris. Il est fort probable que ces différences de localisation soient dues à un contrôle post-traductionnel.
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Deux articles sur la localisation industrielle

Deux articles sur la localisation industrielle

Il convient en fait de distinguer trois niveaux d'analyse. 1) le niveau de ressources cognitives des pays (le niveau de développement technologique général) qui conditionne leur capaci[r]

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