Brevet FR2111958A1 — publié le 19720609

j'' La présente invention concerne la détection de signaux radar ou d'autres signaux modulés en impulsions dans du bruit. Dans la suite de la description, on supposera connue la théorie de l'information appliquée à la détection des signaux. 5 On considère d'habitude que le meilleur procédé ou le meilleur équipe ment de détection de signaux radar puisés consiste à prendre un filtre adapté dont la réponse en impulsion est l'inverse du signal émis. Cette forme de filtre adapté est décrite dans le livre "Introduction to Radar Systems" par Merill I. Skolnik, publié chez McGraw Hill Book Co, New York, en 1962. En 10 particulier, le chapitre 9 de ce livre décrit en détail la détection par filtre adapté optimale de la technique antérieure. On sait pourtant que ce type de filtre adapté n'est optimal que dans le cas où le bruit qui s'ajoute est supposé être, ou est traité,comme s'il était du bruit blanc (c.a.d. du bruit de densité spectrale uniforme). On peut 15 rendre un tel filtre optimal pour la détection de bruit non blanc (coloré) si on peut déterminer les caractéristiques statistiques du bruit. L'adaptation ne reste optimale que tant qu'on peut supposa»raisonnablement que la distribution spectrale particulière du bruit demeure stationnaire. Pratiquement, on a là une hypothèse assez faible car il y a toujours des parasites dans le bruit 20 additionnel. Les parasites résultent de conditions d'environnement transitoires telles que les conditions atmosphériques et, par conséquent, présentent des caractéristiques statistiques évoluant avec le temps. Donc,l'ensemble des caractéristiques statistiques de bruit varient au cours du temps. Il résulte de ce qui précède qu'évidemment un filtre adapté invariable 25 dans le temps ne peut être optimal en présence de caractéristiques de bruits variables. La manière dont ce problème de la technique antérieure sera résolu par la présente invention s'expliquera au cours de la description qui suit. Parmi les autres documents qui peuvent servir à comprendre la base de 30 la présente invention, on peut citer les suivants: 1. "On Applied Décision Theory", Technical Report N° 2005-2 de Stanford Electronics Laboratories, Université de Standford, Palo Alto, Californie, septembre 1962. 2. Brevet américain 3 509 280 intitulé "Adaptative Speech Pattern Recogni-35 tion System", à James ¥. Jones, publié le 1er novembre 1968. 3. "Signal Détection Theory", livre de John C. Hancock et Paul A. Wintz, publié en 1966 chez McGraw Hill Book Co, New York. Etant donné les inconvénients et les défauts de la technique antérieure mentionnés .ci-dessus, on peut dire que l'objet essentiel de la présente inven-40 tion consiste à prévoir un système nouveau de filtre adapté qui variera dans 71 38969 2 2111958 le temps en fonction des caractéristiques statistiques de bruit continuellement contrôlées et évaluées. Le système de l'invention est à la fois pratique et relativement bon marché. On en découvrira d'autres aspects intéressants au cours de la lecture de la description suivante. 5 Le système de la présente invention peut être considéré comme un sys tème de décision (détecteur) qui d'abord échantillonne la forme d'onde d'entrée y(t) pour en tirer un vecteur fonction du temps ^(t) représentant la forme de l'onde d'entrée pendant un intervalle de son histoire. Ce vecteur est appliqué à l'entrée d'un filtre blanchissant d'adaptation dont la fonction en 10 est de convertir le vecteur £(t)^ân nouveau vecteur représentant du bruit blanc (non corrélé). Un second filtre blanchissant répond à un vecteur s représentant l'histoire de la forme d'onde de l'impulsion émise. Ce second filtre est asservi au filtre blanchissant d'adaptation, en ce que les éléments opérationnels 15 correspondants sont commandés par un système de boucle ouverte au moyen des signaux de contrôle de gain engendrés localement par le filtre blanchissant d'adaptation de manière que le filtre blanchissant asservi accomplisse les mêmes fonctions que le filtre d'adaptation. Les signaux de sortie des filtres blanchissants adaptatif et asservi 20 sont alors Jrespecti vement,Vy_(t) et Vs. Ils sont sous forme de vecteurs et les composantes correspondantes de chacun d'eux sont multipliées en croix et appliquées à un détecteur à seuil ayant un nombre de voies correspondant aux nombres de composantes de ces vecteurs. Le vecteur Ws est élevé au carré pour donner une commande de référence ou de seuil au détecteur à seuil et le vecteur, 25 produit des signaux des deux filtres blanchissants,peut être évalué par rapport à cette référence. La tnanière dont ces fonctions sont réalisées apparaîtra dans la description suivante de la structure du système et des ses sous-ensembles . D'autres caractéristiques apparaîtront également à la lecture de la 30 description suivante d'exemples de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels: la Fig. 1 montre un schéma général du système de détection suivant l'invention, la Fig. 2 montre un schéma de l'élément adaptatif de l'unité de 35 transformation adaptative par paire de la Fig. 3, la Fig. 3 montre un schéma d'une unité de transformation adaptative par paire, dont plusieurs sont utilisas dans le filtre blanchissant adaptatif, la Fig. 3a aontre un schéma détaillé d'un circuit pouvant être utilisé dans une partie de la Fig. 3, 40 la Fig. 4 montre un schéma du filtre blanchissant adaptatif formant 71 38969 3 2111953 partie du système de la Fig. 1, la Fig. 5 représente une variante de l'élément de la Fig. 2 destiné à être utilisée dans le filtre blanchissant asservi recevant les signaux s représentant les caractéristiques d'un signal prédéterminé, 5 la Fig. 6 montre le schéma détaillé d'un circuit pouvant être utilisé dans certains éléments des schémas des Fiq. ? et 6, et la Fig. 7 montre un schéma du dispositif de mise au carré du système de la Fig. 1. Avant de procéder à la description des circuits de ces figures, il 10 paraît intéressant de discuter brièvement les bases théoriques de la présente invention. Un filtre adapté suivant l'invention sera meilleur qu'un système classique de traitement de signaux. En particulier, il fonctionnera mieux dans des conditions difficiles telles que de mauvaises conditions atmosphériques. 15 On peut supposer que^plus les conditions sont mauvaises, plus l'amélioration est sensible. Cette hypothèse peut être justifiée en se basant sur l'argument heuristique suivant. Si l'on connaît le comportement statistique d'un procédé aléatoire, on peut former une estimation de la valeur d'une fonction d'échantillon à partir 20 de ce procédé sur un intervalle donné quelconque de temps. En général, si le procédé aléatoire est stationnaire, on peut améliorer cette estimation en observant des valeurs du procédé aléatoire en dehors de cet intervalle. D'autre part, si le procédé aléatoire est un bruit blanc, on ne peut pas améliorer cette estimation puisque les valeurs observées n'ont pas de 25 corrélation avec celles de l'estimation. Maintenant, on suppose qu'il est demandé de vérifier l'hypothèse qu'une fonction d'échantillon observée yft), nui contient du bruit additionnel n(t), contient aussi un signal s(t) de durée finie et de forme connue. Supposons que le signal est limité à l'intervalle de temos (t^T t^) et que le bruit est du 30 bruit blanc} il est alors inutile d'observer y(t) en dehors de l'intervalle (t^ tg). Cependant, si le bruit est coloré, de l'observation de la fonction d'échantillon y(t) en dehors de l'intervalle (t , t.?), on peut estimer la valeur de la fonction d'échantillon de bruit additionnel dans cet intervalle. On peut soustraire cette estimation de la valeur de yft) oui a été observé et 35 on peut penser nue la fonction d'échantillon résultante contient du bruit additionnel à puissance réduite. Ainsi, le rapport signal sur bruit peut être amélioré en connaissant le comportement statistioue du bruit et on peut détecter un signal contenu dans cet intervalle avec une probabilité d'erreur plus faible qu'avec les procédés de la technique antérieure. t 71 38969 4 7111958 Le système de la présente invention est basé sur une solution théorique de décision raisonnablement bien connue au problème de la détection de signaux. La théorie de cette idée est très clairement expliquée par les auteurs du rapport de l'Université de Stanford cité en 1. ci-dessus. Les hypothèses et les 5 résultats relatifs à la présente invention sont décrits ci-dessous. En bref, la solution suppose d'abord que le signal observé (signal présent à la sortie du récepteur du radar) a une largeur de bande limitée de manière que le théorème de 1'échantillonnage puisse être appliqué. Le signal peut alors être réprésenté par des échantillons d'amplitude prélevés à la fréquence 10 de Nyquist. Sur un intervalle de temps fini correspondant à une tranche de distance, le signal observé peut être représenté avec précision par une série finie de valeurs formant Tin vecteur. Considérons ensuite que le signal y(t) est représenté comme suit: y(t) = x s(t) + n(t) Equation I 15 où s(t) est un signal de forme connue, n(t) est un élément aléatoire représentant du bruit additionnel et x un nombre binaire variable au hasard. La valeur de x est zéro si aucune cible ne se trouve dans la tranche de distance observée et un.s'il y a une cible dans cette tranche. En appliquant le théorème d'échantillonnage stochastique de Shannon 20 à l'Equation I, on peut convertir cette équation en l'équation vectorielle: X = x _s + n Equation II où s et n sont des vecteurs représentant respectivement y(t), s(t) et n(t) pendant un intervalle de temps convenable. On suppose aussi que la distribution de probabilités de n est celle 25 d'une variable multiple aléatoire gaussienne. Cette hypothèse est restrictive puisqu'elle ne permet pas de distinguer deux processus stochastiques différents qui ont des moments de premier et de second ordre identiques, mais qui diffèrent par les moments d'ordre supérieur. D'autre part, cette hypothèse est équivalente à la décision de se borner à étudier les solutions conduisant à des 30 systèmes linéaires, et l'on verra que toute hypothèse plus générale conduirait à des formes de solutions non résolvables. Enfin, on suppose qu'une fois que l'observation est connue, on doit prendre une décision concernant la présence ou l'absence de cibles. Si la décision est correcte, rien n'est perdu. Cependant si une cible existant réellement 35 n'est pas détectée, on perd line unité, et si on a une fausse alarme, on perd r unités. Si on applique le critère de décision de Bayes à cette série d'hypothèses, la règle de décision optimale peut être mise sous la forme d'une inégalité, comme suit: Il est décidé que la cible est présente si, et seulement si , 40 Tï" "1 1 T? ~1 X 1 — 2 — — + los Equation III 71 38969 5 2111958 Dans cette inégalité, J est la matrice de covariance du vecteur de bruit n et £~"Vest son inverse, tandis que q est la probabilité à priori que la cible soit présente. Si on suppose que le bruit est un bruit blanc, la matrice de covariance 5 £ se réduit à une constante multipliée par la matrice identité. La constante représente la puissance moyennes de bruit pQ. On peut alors réduire l'inégalité (Equation III) à la forme: 2;T_s^.^sTs+^— log jj"(l-q)/q^J Equation IV Le produit de gauche de cette équation représente la sortie d'un filtre adapté 10 sous la forme vectorielle. En fait,la valeur de ce produit interne est, comme on peut le démontrer, égale à la sortie du filtre adapté correspondant décrit dans le rapport de l'Université de Stanford déjà cité. La quantité de droite est une constante représentant un seuil optimal. Cependant, on a déjà dit qu'on était intéressé ici par le cas où le 15 bruit est coloré. Alors la matrice de covariance £ serait arbitraire. Donc, on doit montrer que l'équation III peut aussi être réduite à une forme de filtre adapté en appliquant d'abord une transformation linéaire (matricielle) au vecteur d'observation et au vecteur s. La forme particulière de transformation linéaire qu'il faut est appelée 20 un "filtre blanchissant". Ce filtre peut être défini comme suit: Etant donné un vecteur aléatoire n avec une matrice de covariance définie comme suit: = E ^nnT| Equation V s'il existe une matrice W, telle que pour 25 v = W n Equation VI ûii ait E ^ wT|> = 1 Equation VII où 1 est la matrice unité identité, ¥ est appelée un filtre blanchissant. On peut démontrer qu'il existe au moins un filtre blanchissant pour 30 toute matrice de covariance non singulière en montrant comment on peut logiquement la concevoir. Une procédure implique l'inversion de la matrice de covariance en cherchant les vecteurs propres et les valeurs propres de l'inverse, puis en prenant le produit d'une matrice formée par les vecteurs propres et d'une matrice diagonale dont les éléments sont les racines carrées des valeurs 35 propres correspondantes. La matrice produit est un filtre blanchissant. (Cette procédure est bien connue, mais impraticable pour la réalisation d'un système adaptatif en temps réel.) Il est remarquable que, bien que plus d'un filtre blanchissant correspondant à une matrice de covariance donnée peut être trouvé, il n'y a qu'une 40 matrice de covariance cor*pondant à un filtre blanchissant donné. (Par analo 71 38969 6 2111958 gie, on peut dire que, quand le filtre blanchissant est appliqué comme une transformation lifcéfcire aux variables dont le comportement est défini par une matrice de covariance, la matrice de covariance à la sortie est une matrice identité). 5 Supposons maintenant qu'on ait trouvé un filtre blanchissant V corres pondant à la matrice de covariance ï. , ce filtre blanchissant aura la propriété suivante: VTW = E.-1 Equation VIII Pour le démontrer, on substitue simplement l'Equation VI dans l'Equa-10 tion VII et il vient: E n nT WT } = 1 ¥ E /nnT\ W1 = 1 Equation IX E ( zmTl = V (wV = (VTW)"1 wV=s(nnT}-1 =£"1 15 On peut remplacer * par dans l'Equation IV. La règle de décision devient alors: On peut décider qu'une cible est présente si, et seulement si, (¥£)T (Ws) > ~ (Vs)T (Vs) + log [r(l - q)/q^ Equation X L'Equation X montre que, pour construire un filtre adapté correspon-20 dant à unbruit coloré représenté par J , il suffit d'abord de faire passer le vecteur d'observation y_ à travers le filtre blanchissant W. La réponse du filtre blanchissant peut être définie en faisant passer le vecteur de signal _s à travers le filtre blanchissant W. La valeur du seuil représenté par le membre de droite de l'inégalité reste inchangée. Cependant^ son contenu a changé car ors 25 veut montrer que, quand ¥ varie avec le temps, le seuil optimal change aussi, A noter que pour réaliser la règle de décision définie par l'Equation X il n'est pas nécessaire de construire la forme d'onde variable dans le temps correspondant au vecteur ¥£(t). Par contre on peut réaliser le système sous la forme montrée à la Fig. 1. 30 On peut simplifier le système de la Fig. 1 en notant que si W n'est pas un filtre variable dans le temps, chaque composante du vecteur (Ws) est une constante qui peut être produite. Chaque valeur produite peut être utilisée pour multiplier la valeur correspondante du vecteur variable dans le temps |>y(t)3 de la façon la plus directe. Alorsile seuil ne variera pas avec le temps 35 et on n'a pas besoin de circuits pour réaliser des carrés ou des sommes en supplément. La Fig. 1 montre des filtres blanchissants variables et la double flèche entre eux indique que celui du dessous est asservi à celui du dessus. Considérons maintenant sur ces bases un bruit gaussien coloré dont 40 les propriétés statistiques varient lentement. Cette hypothèse représente 71 3 B P 6 9 7 2111958 toute situation physique réelle et pratique où le bruit additionnel contient le type de parasites créés par la pluie, la neige, la mer houleuse, etc. Comme une situation physique de ce type évolue lentement en comparaison des vitesses dans le domaine du traitement électronique, on suppose qu'il est possible 5 d'avoir une estimation continue ou séquentielle de la matrice de covariance ZL , représentant le comportement statistique habituel du bruit. On peut donc prévoir un filtre blanchissant correspondant variable dans le temps pour le système de la Fig. 1. Il est concevable qu'un calculateur digital puisse être programmé 10 pour former une estimation séquentielle de ce type et en tirer une séquence correspondante de filtres blanchissants. Cependant, le processus par ' leauel on extrait un filtre blanchissant d'une matrice de covariance correspondante est extrêmement pénible. Par exemple, en utilisant le processus décrit ci-dessus, l'obtention d'un filtre blanchissant de dimension huit par huit (pour un vec-15 teur à huit composantes) nécessite environ vingt minutes de temps de travail d'un calculateur raisonnablement puissant. On est alors loin du fonctionnement en temps réel et l'équipement serait plutôt cher. Heureusement, suivant la présente invention, on a développé une technique beaucoup plus simple pour réaliser un filtre blanchissant variable dans 20 le temps. Cette technique évite les problèmes liés à l'obtention d'un filtre blanchissant directement les données observées et la matrice de covariance n'a pas besoin d'être formulée. Le procédé nécessite l'utilisation d'une multiplicité d'éléments adaptatifs identiques de la forme montrée Fig. 2. Chaque élément fonctionne 25 indépendamment sur une seule variable ou fonction pour produire une variable ou fonction de sortie correspondante ayant une variance ou une puissance unité. Donc, le besoin fonctionnel de chaque élément est de multiplier sa variable d'entrée u(t) par une valeur oui soit égale à l'inverse de la racine carrée de la variance de u(t). 30 On reconnaîtra que ce circuit est équivalent à celui d'une commande de gain automatique. La constante de temps nécessaire du circuit est déterminée par la vitesse de variation du comportement statistique du bruit. Le circuit de la Fig. 2 est une synthèse idéale de ce qu'on demande à un élément adaptatif. La synthèse en est décrite dans le brevet américain 35 3 509 280 déjà mentionné. Sans répéter cette synthèse, on notera que la valeur emmagasinée dans l'intégrateur est le logarithme de la variance de l'échantillon basé sur un historique pondéré exponentiellement du carré de la variable d'entrée. Les éléments adaptatifs sont alors combinés en paires pour former une série d'éléments de transformation adaptative par paires comme le montre la 40 Fig. 3. Chaque transformation fonctionne sur une paire de variables d'entrée 71 38969 8 2111958 de manière que les sorties correspondantes soient normalisées (aient une variance unité ou une puissance moyenne unité) et ne soient pas ên corrélation. On applique alors les éléments de transformation adaptative aux composantes du vecteur d'observation ï(t) comme le montre la Fig. 4. IÏ n'y a 5 aucune limitation sur le nombre de composantes d'entrée du vecteur ^(t) sauf celle qui est imposée par le prix de revient de l'équipement. a noter que les éléments de transformation par paires (portant la référence a) sont disposés par couches ou rangées de transformation. Chaque rangée de transformation (l\ ) fonctionne sur la sortie des éléments de la rangée précédente après avoir 10 subie une opération de permutation. On se reportera au brevet américain 3 509 280 déjà cité pour avoir plus d'information sur 1'arrangementpratique de ces opérations de permutation et, en fait, sur le filtre blanchissant lui-même. Théoriquement,il faut un nombre infini de rangées de transformation pour réaliser une action de blanchissement complète. On peut exprimer l'action 15 de cette série infinie d'opérations en termes de série correspondante de matrices de covariance, (2,1, £2, ...). Chaque élément successif dans cette série représente la matrice de covariance de la sortie de la rangée correspondante des éléments de transformation dans une série infinie de transformation 1 T S . C* U ni En algèbre de matrices, on peut rigoureusement prouver que la série i*. Vcon-20 verge vers une matrice identité quand n augmente indéfiniment. De plus,On a montré expérimentalement que la série converge extrêmement rapidement. En pratique, on obtient des résultats tout à fait satisfaisant si le nombre de rangées de transformation utilisées suffit pour que chaque sortie soit une combinaison linéaire de toutes les variables d'entrée. Par exemple, pour huit 25 variables, il faut 3 rangées de transformation , pour 16 variables, il en faut 4 et, pour 32 variables, 5, etc. Une caractéristique importante d'un filtre blanchissant est sa fiabilité inhérente. Si un seul élément adaptatif tombe en panne dans le système, non seulement le système continue à fonctionner, mais la diminution de la qua-30 lité de service peut même n'être pas observée. En pratique, un pourcentage substantiel d'éléments adaptatifs doivent tomber en panne avant que l'on note une dégradation des performances. Cela est vrai parce que la fonction d'un élément adaptatif qui tombe en panne tend à être prise en charge par les éléments des rangées de transformation successives. 35 A la Fig. 1, le système de filtre adapté est montré sous forme de bloc diagramme. Un circuit d'échantillonnage 1, en réponse au signal reçu video par le radar y(t), engendre x(t), soit un vecteur comprenant les multiples échantillons prélevés, par exemple à la fréquence de Nyquist. A noter qu'il y a deux filtres blanchissants 2 et 3, tous deux variables. Le filtre 2 fonctionne 40 sur la video échantillonnée et il est adaptatif au sens de cette description, 71 38969 9 7111958 tandis que le filtre 3 est asservi au filtre 2 par des signaux de commande 4 créés dans 2. Ainsi, le signal vectoriel s (histoire de la forme d'onde transmise) est traité par le filtre blanchissant 3 qui reflète les caractéristiques adaptatives de 2 sur le vecteur d'observation ^(t)• Le signal y(t) est presque 5 composé entièrement de bruit puisque le pourcentage de temps pendant lequel le signal réfléchi est présent est relativement petit. Le circuit de la Fig. 7 montre comment on forme le carré d'un signal et est un exemple de réalisation du circuit 6 de la Fig. 1. Le circuit de la Fig. 7 élève au carré le vecteur v en effectuant la somme des carrés de ses 10 valeurs composantes. Les signaux de sortie des.filtres 2 et 3 sont respectivement appelés Wy(t) et Ws. Ils sont multipliés l'un par l'autre vectoriellement dans le multiplieur 5 pour produire [vj(t)l 1 (Ws). Cette expression constitue avec Ws les sorties des filtres adaptés adaptatifs. Ces signaux de sortie sont 15 appliqués à un circuit de décision dans lequel le signal de sortie (produit scalaire) de 5 est comparé avec le carré de Vs dans un détecteur à seuil 7« Là le procédé de détection est comparable à ceux de la technique antérieure, en ce que la décision, binaire ou autre, est prise quant à la présence d'un signal pendant l'échantillon de temps. Le circuit de mise au carré 6 fournit 20 (Ws) (Ws) à partir de Ws et cette quantité constitue le niveau de référence de 7. Autrement dit, la sortie de 6 est le seuil basé sur l'histoire du bruit. On n'a pas représenté la manière de créer le vecteur s; cependant on doit comprendre que le procédé est connu de déduire ce signal de l'histoire de la forme d'onde émise. Un appareillage pratique, à cet effet, est décrit 25 à la Fig. 9.6 (chapitre 9) du livre de Skolnik mentionné ci-dessus. La Fig. 4 montre comment les composantes y^(t), y2(t), ... , 3rn(t) de y(t) sont appliquées aux entrées d'un filtre blanchissant. On peut, à certains égards, dire que le filtre blanchissant adaptatif "apprend"un motif statistique. La Fig. 4 est coupée pour simplifier l'illustra-30 tion et peut comprendre plus d'étages de transformation que les trois montrés (V Tg et Tg). Le nombre d'étages verticalement dépend évidemment de la valeur de n (c.a.d. du nombre de composantes dans ^r(t). Doncle nombre d'unités de transformation adaptative par paires A peut être plus grand que celui montré. Les unités de permutation 44 et 45 sont simplement des unités d'inter-35 connexion et on a indiqué pour chacune d'elles un ensemble d'interconnexions pratiques. De cette manière, les unités d'adaptation successives fonctionnent sur différentes composantes de vecteur. La nature et la logique de cette permutation apparaissent en 44 et 45 à la Fig. 4. Chaque rangée ou étage de transformation (^, Tg ou T^) comprend ^ 40 transformations adaptatives appariées avec — unités A. Les unités 32 et 37 sont 71 38969 10 2111958 des imités A types, représentées plus en détail à la Fig. 3. Les unités 34 et 39 sont des unités A types de l'étage Tg tandis que 40 et 43 sont des imités A types de l'étage T^. A la Fig. 3, les entrées u^(t) et u^(t) peuvent être celles de ^(t) 5 ou les signaux permutés par 44 ou 45. La transformation effectuée dans 17 est logique comme l'indiquent les symboles utilisés. La Fig. 3a montre comment on peut effectuer cette transformation en utilisant des transformateurs. Dans cette Fig. 3a, deux transformateurs 24 et 25 ont leurs primaires 26 et 27 alimentés en phase en parallèle. Les secondaires 28 et 30 sont reliés en 10 série dans le même sens (addition) tandis que les secondaires 29 et 31 sont reliés en série en opposition (soustraction). Les signaux de sortie 18 et 19 sont donc comparables à ceux de la Fig. 3. Les éléments adaptatifs 20 et 21 complètent la fonction de ce sous-ensemble pour fournir les signaux de sortie en 22 et 23 suivant les formules indiquées à la Fig. 3. 15 La Fig-. 2 montre en détail un élément adaptatif tel que 20 ou 21. L'élément multiplicateur 8 est un dispositif à gain variable de gain a dont la sortie au(t) en 9 dépend de l'entrée u(t) et de l'entrée de commande a en 16. La boucle de commande de réaction comprend un circuit de mise au carré 11, puis un additionneur 12 qui ajoute -1 à la sortie de 11, Le signal de 20 sortie de 12 passe dans un circuit à gain variable 13 (un raultiplieur au sens mathématique). Le- facteur/^ peut être ajusté. Comme l'ensemble du circuit de la Fig. 2 est un circuit de commande automatique de gain, le facteur A de 13 commande la constante de temps ou de réponse de la boucle. L'intégrateur-14 peut être un simple circuit RC. Le circuit 15 pique la sortie de 1 ' intégra-25 teur 14 et l'applique à un amplificateur à réponse exponentielle, de manière à ce que le signal 16 ait la valeur du coefficient de gain a. En pratique, 1'opération de fonction exponentielle et de gain variable est réalisée dans un circuit tel que celui de la Fig. 6. Un transistor 50 fonctionne en montage émetteur commun , le signal de sortie étant prélevé sur la 30 résistance de charge de collecteur 51 en 58 (fil 16 de la Fig. 2). La base du transistor 49 est convenablement polarisée comme dans un circuit classique. Le signal 57 est appliqué à la résistance d'émetteur 52 à travers un condensateur d'isolement 53 et un réseau diviseur à varistors 55 et 54. Ces varistors sont bien connus pour fournir une sortie exponentielle. Le condensateur 56 n'est montré 35 que comme élément possible de l'intégrateur 14. Dans ce cas, 56 crée l'intégration avec la résistance de sortie de 13. La Fig. 5 va servir à expliquer l'asservissement du filtre blanchissant 3 par 2.On a montré le circuit de la Fig. 2 pour expliquer la réalisation de la boucle de réaction; cependant on utilise réellement celui de la Fig. 5. Les 40 composants 10 sont ceux de la Fig. 2. D'autres éléments à gain variable sont 71 38969 11 2111958 utilisés comme l'élément 46. 46 est commandé en boucle ouverte par opposition à la commande en boucle fermée de 8. Revenant à la Fig. 4, on notera que les entrées de commande 36, 37» 38, 42 et 43 sont indiquées- comme contrôlant les unités 32, 33, 34, 35, 40 et 41. Ces fils sont doubles puisqu'ils viennent dans 5 chaque unité A du filtre 2 pour entrer dans le filtre 3 et que chaque unité A concerne deux composantes. Quand on ne considère que le filtre blanchissant asservi 3 dans une unité A, on ne considère que l'élément commandé 46. La sortie 48 et l'entrée 59 constituent la sortie et l'entrée de chaque unité asservie A. La liaison de commande 60 fait partie des fils 4 de la Fig. 1 . 10 Les détails des circuits des éléments non montrés seront évidents pour l'homme de l'art, une fois que les principes de l'invention auront été compris.D'autres exemples de réalisation sont possibles et il est faisable de remplacer les circuits analogiques par des circuits digitaux. Ainsi, le dispositif d'échantillonnage 1, qui sous une forme purement analogique comprendrait 15 un certain nombre de lignes à retard pour produire les composantes analogiques de x(t), pourrait être réalisé par des registres à décalage auxquels on appliquerait les échantillons. Chaque registre contiendrait un mot digital représentant une composante d'un vecteur. La boucle de réaction de la Fig. 2 constitue un exemple de réalisa-20 tion digitale partielle, dans laquelle on aurait des opérations digitales sur les échantillons codés prélevés en 9 à la fréquence de Nyquist. Bien que les principes de la présente invention aient été décrits ci-dessus en relation avec des exemples particuliers de réalisation, il est entendu que ladite description n'a été faite qu'à titre d'exemple et ne consti-25 tue pas une limite à la portée de l'invention. 71 38969 7111958 REVENDICATIONS 1) Un système de détection de signaux puisés dans du bruit coloré, applicable notamment dans un équipement de détection électromagnétique radar comprenant un émetteur et un récepteur, caractérisé en ce qu'il comprend, 5 - des moyens d'échantillonnage fonctionnant à une fréquence de répétition prédéterminée et pendant une durée d'échantillonnage prédéterminée et destinés à échantillonner le signal reçu et le bruit afin de produire une pluralité d'échantillons successifs formant un vecteur ^(t), - un premier filtre blanchissant auquel sont appliqués lesdits signaux j(t) qui 10 traite lesdits échantillons, ce premier filtre comprenant une voie séparée pour chaque composante de signal dudit vecteur, chaque voie comprenant une pluralité de circuits de commande d'amplitude automatique en cascade, de manière à s'adapter aux caractéristiques statistiques de bruit des signaux x(t)« - un second filtre blanchissant auquel sont appliqués des seconds échantillons 15 caractérisant la forme d'onde émise, ledit second filtre comprenant une pluralité de circuits de commande d'amplitude automatique contrôlée par les circuits correspondants dudit premier filtre, afin d'asservir ledit second filtre aux caractéristiques d'adaptation dudit premier filtre, - des moyens de multiplication analogique pour multiplier individuellement 20 les composantes du vecteur sortie du premier filtre par les composantes correspondantes du vecteur sortie dudit second filtre afin d'obtenir un signal vecteur produit blanchi, et - un circuit à seuil pour détecter les signaux utiles dans ledit signal vecteur produit blanchi dépassant le seuil d'amplitude formé par les vecteurs de sortie 25 dudit second filtre. 2) Un système de détection suivant la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend un circuit de mise au carré auquel sont appliqués les composantes de vecteur dudit second filtre pour produire un ensemble de composantes de vecteur au carré, ledit circuit de mise au carré étant monté entre les sorties 30 dudit second filtre et ledit circuit à seuil, de manière que les signaux de sortie du circuit de mise au carré deviennent les références pour ledit circuit à seuil. 3) Un système de détection suivant la revendication 2, caractérisé en ce que chaque filtre blanchissant comprend une imité de transformation appariée 35 pour chaque paire de composantes du vecteur ^(t), les dites unités ayant chacune deux sorties et étant adaptées pour faire la somme des signaux de la paire d'entrée sur une sortie et pour faire la différence de ces signaux sur l'autre sortie, lesdites sorties comprenant chacune un des circuits de commande d'amplitude automatique en série. 71 38969 2111958 4) Un système de détection suivant la revendication 3» caractérisé en ce que les circuits de commande d'amplitude automatique comprennent un élément à gain variable contrôlable en série avec chaque sortie des dites unités, et une boucle de commande à laquelle est appliqué le signal de sortie dudit élément 5 à gain variable afin d'obtenir et d'appliquer un signal de commande audit élément à gain variable pour réguler l'amplitude du signal de sortie dudit élément à gain variable à un niveau prédéterminé. 5) Un système de détection suivant la revendication 4, caractérisé en ce que ladite boucle de commande comprend au moins un circuit de mise au carré 10 recevant le signal de sortie de l'élément à gain variable, un intégrateur recevant la sortie du circuit de mise au carré et un circuit à réponse exponentielle pour produire ledit signal de commande sous la forme du logarithme naturel du gain effectif de l'élément à gain variable. 6) Un système de détection suivant la revendication 4, caractérisé en 15 ce que les signaux de sortie des unités du second filtre sont appliqués aux circuits de commande de gain automatique en cascade qui comprennent lesdits éléments à gain variable et en ce que les dits éléments à gain variable reçoivent leurs signaux de commande dudit premier filtre. 7) Un système de détection suivant la revendication 5, caractérisé en 20 ce que ladite boucle de commande comprend un élément à gain prédéterminable devant ledit intégrateur pour pouvoir régler la constante de temps des circuits à commande d'amplitude automatique.