Brevet FR2683913A1 — publié le 19930521

PROCEDE ET DISPOSITIF DE TRAITEMENT ET DE DETECTION A HAUT FACTEUR DE VISIBILITE POUR L'ANALYSE SPECTRALE D'UN SIGNAL ECHANTILLONNE ET APPLICATIONS, NOTAMMENT AUX RADARS DOPPLER La présente invention se rapporte à un procédé de traitement et de détection à haut facteur de visibilité pour l'analyse spectrale d'un signal échantillonné, à ses applications à un procédé d'analyse spectrale en fréquence pour un radar Doppler émettant en particulier des rafales courtes d'impulsions cohérentes et à un procédé d'analyse spectrale spatiale pour un système à formation de faisceaux par le calcul, et aux dispositifs correspondants. Il est connu, dans le domaine des radars Doppler, en particulier pour l'observation du champ de bataille, d'émettre des rafales courtes d'impulsions de façon à limiter les risques de détection du radar par l'ennemi. L'utilisation d'une rafale courte revient à créer une fenêtre temporelle courte d'observation d'un signal dont le spectre théorique en fréquence s'étend à l'infini. La figure l représente un tel spectre Si, avec par exemple un pic élevé de fouillis F et une cible de faible puissance C, ainsi que le spectre S2 de la fenêtre d'observation temporelle qui, ainsi qu'il est connu, comprend un lobe principal de largeur 2/T si T est la durée de la fenêtre et des lobes secondaires d'amplitude décroissante. Le spectre S résultant obtenu par le récepteur radar est constitué par la convolution S1 * S2. Les lobes secondaires d'un écho important peuvent complètement masquer une cible faible voisine de l'écho fort. Il est connu d'éliminer les échos de fouillis dans un signal radar par divers procédés, notamment basés sur du filtrage transverse. La pondération par la fenêtre d'observation due à la convolution mentionnée ci-dessus d'une part et la forte pondération a priori appliquée au signal radar pour réduire l'amplitude des lobes secondaires de façon à mieux assurer la visibilité de cibles de faible SER (surface equivalente radar) d'autre part ont pour effet un élargissement de la bande passante des filtres d'où une mauvaise visibilité des cibles spectralement très proches du fouillis. Pour augmenter le facteur de visibilité dans de tels cas, on a développé différents procédés fondés cette fois sur la déconvolution des échos de fouillis en utilisant une modélisation autorégressive. Ces procédés produisent de très bons résultats à condition que le fouillis présente un minimum de stationnarité en distance et/ou dans le temps. Cependant dans certaines circonstances et en particulier dans le cas de la surveillance maritime basse altitude, cette hypothèse de stationnarité n'est pas remplie. En effet, on sait que la puissance des échos de mer qui est sensiblement proportionnelle à la puissance -3 de la distance pour les zones proches passe assez brusquement à une proportionnalité à la puissance -7 de la distance lorsque la distance augmente. Ce passage s'effectue dans une zone de transition située à une distance du radar essentiellement variable avec l'état de la mer.En outre, dans la zone de transition, le fouillis de mer présente des comportements variables avec des pointes très fortes dont la position dans le temps et en distance est aléatoire. Dans ces conditions, même les procédés mentionnés en dernier perdent une grande partie de leur efficacité. L'invention a donc pour objet un procédé de traitement et de détection qui remédie à ces inconvénients en évitant d'utiliser pour le traitement des échos, une référence dite "bruit seul", c'est-à-dire calculée à partir des échos de fouillis provenant de cellules de résolution distance voisines de celle en cours de traitement, comme c'est le cas dans les procédés connus. Il faut remarquer que jusqu'à maintenant, on n'a envisagé que le cas du domaine des fréquences Doppler et de la visibilité d'une cible de faible SER spectralement très proche du fouillis mais qu'il y a une complète analogie avec le problème de détecter dans le domaine spatial une cible angulairement très proche d'un brouilleur dans le cas d'un système à formation de faisceaux par le calcul (FFC). Dans les deux cas, le problème de traitement du signal est le même : détecter et localiser un signal faible spectralement proche d'un signal très fort.Pour le traitement par FFC, l'information angulaire se traduit au niveau d'un réseau régulier et linéaire de capteurs par une "fréquence spatiale" en tous points identique à la fréquence Doppler ; le signal échantillonné est seulement composé d'une suite d'échantillons dans le domaine spatial à un instant donné au lieu d'une suite d'échantillons dans le domaine temporel. Comme on le verra par la suite, le procédé selon l'invention s'applique également à ces deux domaines. Ainsi, les termes "spectral" ou "analyse spectrale" seront pris dans toute la description qui suit et les revendications dans un sens large couvrant aussi bien le domaine temporel que spatial, en l'absence d'autres précisions. Selon l'invention, il est donc prévu un procédé de traitement et de détection à haut facteur de visibilité pour l'analyse spectrale d'un signal échantillonné, caractérisé en ce qu' il comporte les étapes consistant à - estimer par analyse autorégressive du signal échantillonné les positions spectrales des composantes dudit signal - estimer séparément la puissance de chacune de ces composantes par un filtrage adapté en temps réel ; et - effectuer une détection sur les composantes ainsi estimées pour sélectionner celles supérieures à un seuil prédéterminé. Le procédé selon l'invention met à profit le fait que l'estimation autorégressive des fréquences des raies du spectre est très précise mais que, par contre, la détermination des puissances de ces composantes étant en général faussée, une autre méthode est alors utilisée consistant à créer p voies traitant chacune une seule composante dont la position spectrale a été déterminée auparavant. Selon un autre aspect de l'invention, il est prévu un procédé de traitement et de détection à haut facteur de visibilité pour l'analyse spectrale en fréquence d'un signal radar échantillonné dans le temps, ledit radar émettant des rafales courtes d'impulsions cohérentes, ledit procédé comme décrit ci-dessus étant caractérisé en ce que ladite étape d'effectuer une détection sur les composantes estimées consiste, pour chaque suite d'échantillons d'une rafale dans une porte en distance donnée, à : - déterminer un critère de contraste sur maximum en calculant un seuil à partir du maximum des composantes obtenues dans des zones distance/fréquence encadrant en distance la cellule traitée contenant la composante examinée ; et - comparer la puissance de ladite composante examinée audit seuil pour déterminer si ladite composante correspond à une cible. Selon encore un autre aspect de l'invention, il est prévu un procédé de traitement et de détection à haut facteur de visibilité pour l'analyse spectrale spatiale d'un signal issu d'au moins une source et échantillonné dans l'espace par au moins un réseau linéaire de N capteurs régulièrement espacés fournissant à chaque instant donné un ensemble de N échantillons du signal reçu par ces capteurs, ledit procédé étant tel que décrit ci-dessus en premier et étant caractérisé en ce qu'il consiste en outre, après élimination du fouillis par filtrage, a: - calculer les coefficients de réflexion successifs d'une modélisation autorégressive, récursive par rapport à l'ordre, dudit signal échantillonné constitué par lesdits N échantillons à l'instant considéré ; et - comparer l'amplitude desdits coefficients à un seuil donné pour déterminer le nombre de sources susceptibles d'être présentes et l'ordre correspondant de ladite modélisation autorégressive de l'étape d'estimation des positions spectrales, cette dernière utilisant lesdits p coefficients de réflexion retenus pour le calcul desdits coefficients ak. L'invention concerne encore des dispositifs pour mettre en oeuvre les différents aspects du procédé selon l'invention. L'invention sera mieux comprise et d'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à l'aide de la description ci-après et des dessins joints où - la figure 1, déjà décrite, illustre des spectres explicatifs d'un des inconvénients auquel l'invention cherche à remédier - la figure 2, déjà décrite, montre un diagramme de fouillis illustrant un autre problème résolu par l'invention - la figure 3, est un diagramme de filtrage caractéristique du procédé selon l'invention - la figure 4 est un schéma de principe d'un dispositif selon l'invention appliqué au domaine fréquentiel - la figure 5 est un schéma d'un élément du dispositif de la figure 4 - la figure 6 est un diagramme d'un filtre réjecteur utilisé dans le dispositif selon l'invention - les figures 7 et 8 sont des diagrammes illustrant la détection dans le dispositif selon l'invention - la figure 9 est un diagramme illustrant les performances du procédé selon l'invention - la figure 10 montre un schéma de principe d'un système connu à formation de faisceau par le calcul - la figure il est un schéma d'un tel système mettant en oeuvre une variante du procédé selon l'invention - la figure 12 est le schéma d'un mode de réalisation connu d'une partie du système de la figure il ; et - la figure 13 est un schéma d'une variante d'application du procédé selon l'invention à un système à FFC. Comme on l'a expliqué ci-dessus, certains des problèmes rencontrés dans le traitement du signal radar et l'élimination du fouillis sont constitués par l'élargissement de la bande passante des filtres et la difficulté à éliminer le fouillis de mer. Les méthodes autorégressives d'estimation des composantes Doppler d'un signal radar offrent un grand avantage elles fournissent une estimation de la position en fréquence des composantes spectrales très précise en toutes circonstances. Par contre, en présence de plus d'un mode fréquentiel et/ou de fouillis non stationnaire, les valeurs de puissance estimées sont erronées. Le procédé selon l'invention repose donc sur l'idée, après avoir déterminé la position des fréquences Doppler des composantes, d'utiliser une autre méthode pour déterminer la puissance de chacune des composantes. Cette méthode consiste à isoler par filtrage chaque composante pour en estimer la puissance. Le procédé selon l'invention consiste en outre, au moins dans le domaine temporel, à effectuer une détection adaptée par critère de contraste basé sur le maximum atteint par les composantes dans des zones encadrant la cellule en distance et fréquence testée en ce qui concerne la bande spectrale susceptible d'être occupée par le fouillis, et basé sur une référence de bruit calculée dans les mêmes zones en ce qui concerne les autres bandes spectrales. Dans une première partie de la description, on se réfèrera plus particulièrement au problème dans le domaine temporel pour étendre ensuite les solutions exposées au domaine spatial. Le procédé selon l'invention consiste donc dans un premier temps à effectuer une estimation par analyse spectrale autorégressive des p composantes Doppler du signal, générées par le fouillis et d'éventuelles cibles. Dans un deuxième temps, on procède à l'estimation de la puissance des composantes Doppler ainsi déterminées en construisant p filtres de gain G j (avec j variant entre l et p) tels que, comme cela est illustré sur la figure 3, le gain G. J soit égal à l pour la fréquence fj pour le filtre de rang j et à zéro pour chacune des fréquences des autres composantes fi pour toutes les valeurs de i entre l et p mais différentes de j La forme de la courbe de la figure 3 est sans importance en dehors des fréquences des composantes estimées précisées ci-dessus (avec à titre d'exemple p=4) en supposant des composantes de fréquences pures. Cette façon de procéder permet d'éviter l'élargissement créé par les pondérations a priori et par la fenêtre d'observation. La figure 4 est un schéma de principe d'un dispositif selon l'invention dans le cadre de l'application à un radar Doppler émettant des rafales courtes d'impulsions cohérentes. Le signal reçu est constitué pour chaque porte en distance du radar par une suite de N échantillons complexes X correspondant aux N n impulsions d'une rafale. Ces échantillons sont envoyés tout d'abord à des moyens l de modélisation autorégressive d'ordre p. Cet ordre p correspond au nombre maximum de composantes qu'il est possible de déterminer compte tenu des conditions du fonctionnement du radar (nombre d'impulsion par rafales, nombre maximum de composantes spectrales susceptibles d'être présentes dans une porte en distance ...). Par exemple et sans que cela soit en rien limitatif, avec N=9 impulsions, on peut choisir p = 4. La modélisation autorégressive est réalisée à partir par exemple de l'algorithme de Marple qui est décrit plus en détails dans l'article "A new AR spectrum analysis algorithm" par L. Marple, paru dans IEEE ASSP vol. 28 n0 4, 1980. Cette modélisation, de type non récursif, ne fournit pas les pôles mais seulement le modèle prédictif donc la transformée en Z du filtre prédictif dont il s'agit de trouver les racines, déterminant la position spectrale des composantes Un circuit de recherche des pôles 2 calcule ces racines Zi à 24 du polynome P(Z) par exemple par la méthode de Bairstow décrite en détail dans le livre "Méthodes de calcul numérique" de J-P. Nougier, 2ème édition, aux éditions Masson. Les valeurs Zi à 24 sont envoyées à un dispositif 3 de synthèse des filtres et de correction des gains. Les échantillons X sont d'autre part traités dans p voies de filtrage adapté 4.l n à 4.4 pour estimer la puissance des différentes composantes Doppler. Chacune de ces voies a pour objet d'isoler une composante particulière pour en estimer la puissance indépendamment des autres composantes en prévoyant pour chaque voie un gain égal à l pour la composante considérée, dont la fréquence a été définie par les moyens l à 3, et un gain égal à zéro pour toutes les autres composantes. Les informations d'amplitude et de fréquence des composantes traitées sont ensuite transmises à un circuit de détection 5.i pour la porte de distance considérée de rang i.Pour chaque porte en distance, le même traitement est effectué et ceci a été schématisé en représentant une pluralité de circuits de détection semblables 5.1, ... 5.i, ... affectés respectivement à chaque porte en distance l, ... i, ..., l'ensemble constituant les moyens de détection 5. La figure 5 représente le schéma d'une voie de filtrage adapté. Une telle voie, ici pour la fréquence fl, comprend en série un filtre "blanchisseur" éliminant toutes les autres composantes aux fréquences f2, f3, f4, un filtre adapté à la fréquence fl et une correction de gain Le filtre blanchisseur comprend en série p-l (ici 3) filtres réjecteurs 41 à 43 rejetant respectivement les fréquences f2, f3 et f4. La figure 6 représente un exemple de courbe de réponse Fbl d'un tel filtre réjecteur présentant un gain nul pour fl. Cette courbe se déduit par translation d'une courbe Fb . La forme de cette courbe Fb o o peut être quelconque a priori en dehors de la fréquence O .On voit que le gain du filtre réjecteur (Fbl) à la fréquence d'une autre composante f2 est égal au gain g21 mesuré sur la courbe initiale Fb à la fréquence f2-fl. On peut de même obtenir les o gains aux fréquences f3 et f4. Les mêmes remarques s'appliquent aux filtres réjecteurs des fréquences f2, f3 ou f4. On voit ainsi qu'il suffit de conserver en mémoire les points de la courbe Fb o pour en déduire les gains respectifs des filtres réjecteurs aux diverses fréquences. Les échantillons Y du signal débarrassé des n composantes aux fréquences f2 à f4 sont envoyés au filtre adapté 44 qui reçoit la valeur de la fréquence fl associée à la voie considérée et effectue l'opération sur les N échantillons de la rafale, moins trois en raison des filtrages réjecteurs antérieurs. Le circuit 45 extrait le module au carré de la quantité Z obtenue. Ce module au carré est alors soumis à une correction de gain de valeur Gl par le circuit 46. Cette correction de gain est obtenue à partir des différents gains des filtres de la voie. Le circuit 46 fournit donc la valeur exacte de la puissance |A1| Ai 12 de la composante considérée-puisque le gain de la voie de filtrage adapté a été ramené à l par ce circuit 46. Les valeurs des racines Z2, Z3, Z4, de la fréquence fl et de la correction de gain Gl sont fournies par le dispositif 3 (Fig. 4) de synthèse des filtres qui calcule Gl notamment à partir des gains des filtres réjecteurs obtenus, comme on l'a expliqué, par exemple en adressant une mémoire morte où sont stockés les gains du filtre l-Z l successivement par les valeurs fl-f2, fl-f3 et fl-f4 pour la voie à fl. Le dispositif 3 fournit aussi les valeurs Za' Zb et Z ainsi que f adéquates pour chaque voie. c Un tel traitement a pour effet principal de supprimer l'effet de fenêtre et de pondération. Les moyens de détection 5 (Fig.4) qui sont utilisés ont pour particularité de reposer, au moins dans la bande de fréquences Doppler susceptible d'être occupée par du fouillis, sur un critère de contraste à la fois en distance et fréquence. Pour cela, comme l'indique la figure 7, on considère deux zones encadrant en distance la cellule traitée Ci pour la porte en distance de rang i , à savoir une zone ZA dite avancée et une zone ZR dite reculée. La cellule traitée C i est définie par une porte en distance i et une bande de fréquence AF centrée sur la fréquence fj de la composante traitée. La zone avancée ZA s'étend sur les P/2 portes en distance suivantes à partir de la porte i+l et sur la bande de fréquence AF autour de f . De même, la zone reculée ZR s'étend sur P/2 portes en distance précédant la porte i , à partir de la porte en distance i-l, et sur la même bande en fréquence AF autour de fj. Comme on l'a symbolisé sur la figure 8, si le niveau moyen de la puissance de bruit est Sb qui définit un plan fréquence/distance dans le diagramme, on va retenir dans les zones ZA et ZR le maximum atteint par les composantes incluses dans ces deux zones. Ici ce maximum MAX est symbolisé par le segment HE.On en déduit un seuil de détection F(MAX) fonction de la valeur MAX qui sert à calculer le contraste entre la cellule en cours de traitement C. et le maximum des deux zones ZA et ZR. Si la puissance de la composante dans la cellule C. est symbolisée par le segment AB inférieur à AD, il n'y a pas détection d'une cible ;. si cette puissance est symbolisée par un segment AC supérieur à AD, il y a détection d'une cible. Cette information de présence de cible et les informations de fréquence Doppler et de distance sont fournies à la sortie du circuit 5.i correspondant. La détermination du seuil est faite à partir des informations de puissance et de fréquence fournies par les filtres adaptés correspondant aux cellules distance/fréquence des zones ZA et ZR. Il est clair que cette statistique effectuée sur le maximum est pénalisante dans le cas de bruit blanc gaussien, sa raison d'être étant d'assurer la probabilité de fausse alarme requise sur du fouillis non stationnaire essentiellement en distance. Aussi, pour augmenter la visibilité en dehors de la bande de fréquences Doppler susceptible d'être occupée par du fouillis, [-o,x à + o,x en fréquence réduite], on substitue au seuil précédent F(MAX) un seuil calculé de façon classique à partir de la moyenne des puissances déterminée sur les zones avancée et reculée. La mise en oeuvre du procédé selon l'invention ainsi décrit peut s'effectuer très simplement à l'aide - d'un processeur de signal programmable du type 320 C 30 de la société Texas Instruments pour réaliser la modélisation autorégressive et la recherche des pâles - d'une mémoire morte PROM (ou d'un ensemble de telles mémoires) fournissant la correction de gain - de p étages de filtrage réalisés à partir de circuits programmables comme précédemment ou bien à partir de circuits spécialisés du type ASIC ou transputer IMS A100 de la société INMOS, le choix étant dicté essentiellement par la cadence de calcul nécessaire. La mise en oeuvre peut se faire porte en distance par porte en distance, indépendamment, jusqu'à l'étage de détection qui prend en compte simultanément plusieurs portes en distance. Pour ce dernier, la cadence de traitement est celle des rafales d'échantillons (et non plus celle des échantillons) et la fonction détection peut donc être réalisée par un circuit programmable. La figure 9 est un exemple de courbes matérialisant le facteur de visibilité sur des échos réels de fouillis de mer avec probabilité de détection de 0,3 et probabilité de fausse alarme de l0 6 et rafales de 9 impulsions. La courbe FVr correspond à un traitement classique par banc de filtres, la courbe FVt correspond à la valeur théorique pour un traitement par banc de filtres sur un fouillis supposé homogène en distance (en pratique la probabilité de fausse alarme de l0 6 n'est plus atteinte car des pics dans la bande de fréquences réduite [0,1 ; OJ causent des fausses alarmes) et la courbe FVi correspond au traitement selon l'invention.On peut voir ainsi que, pour des cibles de faible SER correspondant par exemple à un rapport signal sur bruit de l'ordre de 10 dB, le procédé selon l'invention permet d'augmenter la bande "utile", c'est-à-dire en dehors de la bandedu fouillis, d'environ 40%. Mais, comme on l'a indiqué déjà dans l'introduction, l'invention n'est pas limitée au domaine temporel. Dans le domaine spatial, on connaît les systèmes, notamment radar, à formation de faisceaux par le calcul (FFC) où une antenne de réception est formée d'un réseau linéaire de N capteurs espacés régulièrement de A/2, x étant la longueur d'onde de la fréquence émise. La formation d'un faisceau dans une direction angulaire donnée (définie par rapport à la normale au réseau) consiste à remettre en phase tous les échantillons reçus par les divers capteurs et émanant de cette direction. Cette opération s'apparente complètement à la remise en phase dans le domaine temporel réalisée au cours d'une transformée de Fourier pour une fréquence Doppler donnée.Dans le cas de radar à FFC, la visibilité d'une cible de faible SER angulairement très proche d'un brouilleur fort pose les mêmes problèmes que la visibilité d'une cible de faible SER à la même distance et à une fréquence Doppler proche d'une cible ou de fouillis de forte puissance. Pour pouvoir détecter la cible faible, on a développé des algorithmes dit "à haute résolution" tels que - l'algorithme de Capon décrit par exemple dans l'article "High-resolution frequency-wavenumber spectrum analysis" par J. Capon dans la revue Proc. IEEE, vol 57, N" 8, 08/1969 - l'algorithme MUSIC décrit par exemple dans l'article "Multiple emitter location and signal parameter estimation" par R.O. Schmidt dans la revue IEEE Trans. on Antennas and Propagation, vol. AP 34, 03/1986 ; ou - l'algorithme ESPRIT décrit par exemple dans l'article "ESPRIT-Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques" par R. Roy et T. Kailath dans la revue IEEE ASSP, vol. 37, n" 7, 07/1989. Tous ces algorithmes permettent, en présence de N capteurs, de détecter théoriquement N-l cibles de fréquences Doppler différentes. Cependant, tous nécessitent pour effectuer la détection éventuelle d'une cible (ou plus) par cellule de résolution distance de mettre en oeuvre l'algorithme de manière globale, c'est-à-dire avec toute sa potentialité de séparer N-l cibles, même en l'absence de cible. Pour bien comprendre la charge de calcul extrêmement élevée que cela implique, on peut prendre l'exemple d'un radar de surveillance du sol ayant par exemple 128 filtres Doppler et 400 portes en distance. La mise en oeuvre d'une FFC par filtre et par porte en distance conduit à 51200 mises en oeuvre de l'algorithme de FFC. Or, même en surveillance du sol où la densité de cible est très élevée, celle-ci conduit à un nombre maximal de 400 cibles (en prenant 90" d'ouverture en gisement et 20 km de portée). Ceci correspond à moins de 0,8% des mises en oeuvre de l'algorithme. La figure 10 schématise cette situation des systèmes classiques. On y a représenté N capteurs C1 à CN dont les signaux reçus traités par un algorithme classique permettent la formation de N-l faisceaux.Une détection Dt permet ainsi de détecter entre 0 et N-l cibles selon les cas, l'algorithme étant de toutes façons utilisé pour former tous les N-l faisceaux. Il est clair que, à la place des algorithmes classiques, on pourrait mettre en oeuvre le procédé de l'invention déjà décrit dans le domaine temporel. Mais selon une autre caractéristique de l'invention, il est proposé de réaliser une mise en oeuvre séquentielle sous forme de N-l étages, chaque étage permettant de localiser en gisement et de détecter une cible supplémentaire. La figure 11 symbolise cette mise en oeuvre. Le signal est, cette fois, constitué par les N échantillons complexes (phase et quadrature) obtenus en sortie de N capteurs C1 à CN à un instant donné, après passage dans les récepteurs 60.1 à 60.N et les filtres de fouillis 61.1 à 61.N associés. A chaque étage Et à EtN 2 de la formation de faisceaux o FFC5, des circuits de traitement 70.0 à 70.N-2 calculent respectivement les coefficients de réflexion successifs d'une modélisation autorégressive du signal, récursive par rapport à l'ordre. On peut utiliser par exemple pour cela l'algorithme de Burg (avec récursion de Levinson) décrit dans "Maximum entropy spectral analysis" de J. Burg, PhD-StanfordUniversity, 1975. A chaque étage successif, correspondant à un ordre croissant de la modélisation, on teste l'amplitude du module du coefficient de réflexion calculé. Si cette amplitude est supérieure à un seuil prédéterminé, c'est qu'il y a une cible supplémentaire ; on incrémente alors de 1 le nombre M de cibles détectées dans les circuits de traitement correspondants. Dans chaque étage, le nombre M obtenu est testé (71.0 à 71.N-2). Si M est supérieur ou égal à l'ordre du coefficient de réflexion de l'étage considéré, on passe à l'étage suivant en lui transmettant les voies directe et retardée, la valeur de M et le signal de commande venant du test 71.1. Si M est inférieur à l'ordre j du coefficient de réflexion de l'étage, des circuits de calcul (73.1 à 73.N-1) associés à cet étage calculent les directions angulaires ("fréquence spatiale") Fi et la puissance respective Pi des cibles (1 On peut remarquer que, sur la figure 11, l'étage initial Et et le dernier étage EtN,1 ont un schéma de principe o différent de celui des autres étages. Dans l'étage Eto, si le coefficient de réflexion, d'ordre 1, testé est inférieur au seuil, cela signifie qu'il n'y a aucune cible (M=0) et le traitement s'arrête là (bloc 72), cette information étant délivrée par le bloc 72. Dans l'étage Et N-i' il est inutile de prévoir des circuits de traitement pour calculer un coefficient de réflexion d'ordre N puisque, par principe, on ne peut former que N-l faisceaux. Dans cet étage, on prévoit donc simplement de réaliser le calcul des N-l composantes (circuits de calcul 73.N-1) et on prévoit par ailleurs des moyens d'alerte 74 pour signaler la saturation du système. De la description ci-dessus, on peut déduire l'un des avantages essentiels de cette application à la FFC : c'est que les calculs effectués ne sont que les calculs utiles pour la détection effective des cibles présentes. Ainsi dans les portes en distance sans cibles, seul le coefficient de réflexion d'ordre 1 est calculé et son module testé. Dans une porte en distance où il y a p cibles - on calcule, à chaque ordre jusqu'à p+l, le coefficient de réflexion K et son module - on calcule le signal filtré par un filtre en treillis à chaque ordre jusqu'à p - on effectue le calcul de récursion de Levinson pour passer des coefficients de réflexion aux coefficients de prédiction a1 à a - on calcule les pôles par la méthode de Bairstow - on calcule les p filtres adaptés ; et - on extrait les modules corrigés quant au gain. Il est possible de montrer que la charge de calcul pour le procédé selon l'invention est plusieurs centaines de fois inférieure à celle qu'on obtiendrait en utilisant un algorithme classique tel que celui de Capon dans le cas de radar de surveillance. Un autre très grand avantage du procédé selon l'invention est qu'il peut être valablement mis en oeuvre avec un nombre très petit d'échos. La figure 12 représente le schéma connu d'un mode de réalisation possible d'une partie des circuits de traitement 70.0 à 70.N-2 de la figure 11 pour le calcul des coefficients de réflexion ainsi que la partie conservée des moyens 1 de modélisation autorégressive de la figure 4 utilisés pour la FFC. Les échantillons X venant des N capteurs à un instant donné sont n réarrangés en une suite temporelle de ces N échantillons et envoyés sur un premier étage 101 de filtre en treillis, les échantillons X étant appliqués à la fois aux deux entrées de n l'étage, dites "entrée directe" vers la mémoire 111 et "entrée retardée" vers la mémoire 112 à travers un registre 110 assurant le retard nécessaire égal à une période d'échantillonnage. Les mémoires 111 et 112 conservent les signaux en mémoire le temps nécessaire au calcul du coefficient de réflexion K1 par le circuit 131. Le coefficient de réflexion K1 est calculé selon une relation telle que à partir des échantillons de la voie directe et de la voie retardée. La structure de base du filtre en treillis comporte en outre deux multiplieurs complexes 113 et 114 et deux soustracteurs 115 et 116, le multiplieur 114 recevant le coefficient de réflexion K1 et le multiplieur 113 recevant la valeur conjuguée K1*. D'une manière générale l'étage d'ordre n d'un filtre en treillis recevant sur une voie directe un signal e t (n-i) et sur une voie retardée un signal ft(n-1), fournit sur ses deux sorties etc") = e t (n-i) - K ft(n-l)z ft(n) ftn-ltZ - Kn* e t (n-i) où z est un opérateur retard et K le coefficient de réflexion de n l'ordre n.Les étages 101, 102 ... 10p jusqu'à l'ordre maximum p considéré sont connectés en série et à chaque étage est associé un circuit de calcul 131, 132 ... 13p pour le calcul du coefficient de réflexion de l'ordre correspondant. Ce sont ces coefficients de réflexion qui sont utilisés dans les divers étages Et à EtN 1 de la figure 11. o Par ailleurs, comme on l'a expliqué plus haut, les moyens 1 de modélisation autorégressive de la figure 4 peuvent être réduits à un circuit de calcul des coefficients prédictifs a1 à a à partir de ces coefficients de réflexion K1 à Kp déjà p calculés. Ce circuit est indiqué par la référence 140 sur la figure 12. Comme pour le calcul d'un étage du filtre en treillis, on peut calculer l'élément de filtrage prédictif d'ordre n+1, en utilisant les coefficients a1 ... an calculés précédemment, ainsi que le nouveau coefficient de réflexion Kn+1 fourni par le filtre en treillis.On utilise pour cela un dispositif 140 dont le principe de fonctionnement est donné par la formule de récurrence suivante correspondant à un filtrage limité à l'ordre n+1 -i 0 -1 (n) (n)* a (n+1) a1 n i (n) (n+1) a2 a2 : -Kn-1 . = ~ Kn-l an(n) a1(n)* 0 -1 où aj ) constitue le j coefficient de filtrage du filtre d'ordre n+1 (1 # j s n+1), où Kn+1 constitue le (n+i)ième ième coefficient de réflexion calculé par la (n+1) cellule du filtre en treillis et où le coefficient aj(n) constitue le jième coefficient de filtrage du filtre d'ordre n (1 # j # n). Le circuit 140 ne comporte qu'une simple cellule de calcul logique effectuant les calculs du type an+i) = aj(n)- Kn+1 a##### ainsi qu'un bouclage entre sa sortie et son entrée permettant d'utiliser autant de fois qu'il est nécessaire le même matériel suivant l'ordre du filtre que l'on veut réaliser. Pour le dispositif de la figure 11, on a considéré seulement le cas d'un traitement porte en distance par porte en distance. Mais on peut aussi envisager un traitement affiné par porte en distance et fréquence Doppler. Dans ce cas, comme représenté sur la figure 13, on ajoute après chaque filtre de fouillis 61.1 à 61.N un traitement Doppler 62.1 à 62.N par transformée de Fourier rapide (FFT) par exemple. Tous les échantillons d'un même rang de filtrage Doppler (correspondant à une fréquence Doppler particulière) issus des N traitements Doppler 62.1 à 62.N sont envoyés à un dispositif de formation de faisceaux par le calcul respectif FFCS1 à FFCSQ, identique au dispositif FFC5 de la figure 11. On pourrait encore perfectionner ce système en remplaçant chaque filtre Doppler par une détection autorégressive qui fournit à la fois l'indication de présence d'une cible et sa fréquence Doppler. On pourrait ainsi dans ce cas n'effectuer la formation de faisceaux que lorsqu'une cible est détectée sans avoir à recalculer les coefficients de réflexion. Bien entendu, les exemples de réalisation décrits ne sont nullement limitatifs de l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement et de détection à haut facteur de visibilité pour l'analyse spectrale d'un signal échantillonné, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes consistant à - estimer par analyse autorégressive du signal échantillonné les positions spectrales des composantes dudit signal - estimer séparément la puissance de chacune de ces composantes par un filtrage adapté en temps réel ; et - effectuer une détection sur les composantes ainsi estimées pour sélectionner celles supérieures à un seuil prédéterminé. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape d'estimer les positions spectrales des composantes consiste en une modélisation autorégressive d'ordre p prédéterminé, à partir d'une suite de N échantillons constituant ledit signal pour fournir les coefficients a k (1 s k s p) du modèle prédictif, et en une recherche des pôles du filtre prédictif correspondant. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite modélisation autorégressive utilise l'algorithme de Marple. 4. Procédé selon l'une des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que ladite recherche des pôles consiste à calculer les racines du polynôme résultant de la transformée en Z dudit filtre prédictif. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ladite étape d'estimer séparément la puissance de chaque composante consiste, pour chaque composante, a: - éliminer dudit signal échantillonné toutes les autres composantes par filtrages réjecteurs centrés respectivement sur les valeurs fournies par lesdits pôles correspondant à ces autres composantes - effectuer un filtrage adapté dudit signal échantillonné et filtré, réalisé sur ladite composante ; et - réaliser une correction de gain à la sortie dudit filtrage adapté pour tenir compte des gains des différents filtrages et restituer la puissance de ladite composante 6.Procédé de traitement et de détection à haut facteur de visibilité pour l'analyse spectrale en fréquence d'un signal radar échantillonné dans le temps, ledit radar émettant des rafales courtes d'impulsions cohérentes, ledit procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5 étant caractérisé en ce que ladite étape d'effectuer une détection sur les composantes estimées consiste, pour chaque suite d'échantillons d'une rafale dans une porte en distance donnée, à - déterminer un critère de contraste sur maximum en calculant un seuil à partir du maximum des composantes obtenues dans des zones distance/fréquence encadrant en distance la cellule traitée contenant la composante examinée ; et - comparer la puissance de ladite composante examinée audit seuil pour déterminer si ladite composante correspond à une cible. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que, en dehors de la bande spectrale susceptible de contenir du fouillis, ledit critère de contraste est remplacé par un critère consistant à calculer un seuil à partir de la moyenne des composantes obtenues dans lesdites zones distance/fréquence encadrant en distance la cellule traitée. 8. Procédé de traitement et de détection à haut facteur de visibilité pour l'analyse spectrale spatiale d'un signal issu d'au moins une source et échantillonné dans l'espace, par au moins un réseau linéaire de N capteurs régulièrement espacés fournissant à chaque instant donné un ensemble de N échantillons du signal reçu par ces capteurs, ledit procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5 étant caractérisé en ce qu'il consiste en outre, après élimination du fouillis par filtrage, a: - calculer les coefficients de réflexion successifs d'une modélisation autorégressive, récursive par rapport à l'ordre, dudit signal échantillonné constitué par lesdits N échantillons à l'instant considéré ; et - comparer l'amplitude desdits coefficients à un seuil donné pour déterminer le nombre de sources susceptibles d'être présentes et l'ordre p correspondant de ladite modélisation autorégressive de l'étape d'estimation des positions spectrales, cette dernière utilisant lesdits p coefficients de réflexion retenus pour le calcul desdits coefficients ak. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que ladite étape de détection est constituée par ladite étape de comparer l'amplitude desdits coefficients de réflexion à un seuil donné. 10. Procédé selon l'une des revendications 8 ou 9, caractérisé en ce que ladite modélisation autorégressive récursive par rapport à l'ordre utilise l'algorithme de Burg. 11. Dispositif de traitement et de détection à haut facteur de visibilité pour l'analyse spectrale en fréquence d'un signal radar échantillonné dans le temps, ledit radar émettant des rafales courtes d'impulsions cohérentes, ledit dispositif mettant en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 6 ou 7 et étant caractérisé en ce qu'il comprend - des moyens (1) de modélisation autorégressive d'ordre p, à partir de chaque suite d'échantillons d'une rafale dans une porte en distance donnée, pour fournir lesdits coefficients a k du modèle prédictif - des moyens (2) de recherche des pôles (Z1 à Z4) du filtre prédictif correspondant - p voies de filtrage adapté (4.1 à 4.4) pour estimer séparément la puissance de chaque composante dont la position spectrale a été déterminée par lesdits moyens (2) de recherche de pâles - des moyens (3) de synthèse de filtres et de correction de gain pour commander chacune desdites voies ; et - des moyens (5.1, 5.i) de détection pour comparer la puissance de chaque composante estimée dans lesdites voies à un seuil calculé à partir des composantes obtenues dans des zones distance/fréquence encadrant en distance la cellule traitée. 12. Dispositif selon la revendication 11, caractérisé en ce que chacune desdites voies de filtrage adapté comprend - p-l filtres réjecteurs (41 à 43) en série pour rejeter respectivement chacune des p-l composantes autres que celle associée à ladite voie considérée - un filtre adapté (44) à la fréquence de ladite composante considérée ; et - des moyens (46) de correction de gain pour compenser les gains des différents filtres de la voie. 13. Dispositif de traitement et de détection à haut facteur de visibilité pour l'analyse spectrale spatiale d'un signal issu d'au moins une source et échantillonné dans l'espace par au moins un réseau linéaire de N capteurs régulièrement espacés fournissant à chaque instant donné un ensemble de N échantilllons du signal reçu par lesdits capteurs, ledit dispositif mettant en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 8 à 10 et étant caractérisé en ce qu'il comprend, après réception et filtrage du fouillis pour chaque capteur - des moyens (70.0 à 70.N-2) de traitement pour calculer les coefficients de réflexion successifs d'une modélisation autorégressive, récursive par rapport à l'ordre, dudit signal échantillonné constitué par lesdits N échantillons à l'instant considéré et pour comparer l'amplitude de ces coefficients à un seuil donné, de manière à déterminer le nombre de sources susceptibles d'être présentes et l'ordre p correspondant de ladite modélisation autorégressive de l'étape d'estimation des positions spectrales ; et - des moyens (73.1 à 73.N-1) de détermination de la direction spatiale respective desdites sources par rapport auxdits capteurs et de leur puissance respective à partir desdits échantillons et desdits coefficients de réflexion fournis par lesdits moyens de traitement. 14. Dispositif selon la revendication 13, caractérisé en ce que lesdits moyens de détermination (73.1 à 73.N-1) comprennent - des moyens (1) de modélisation autorégressive d'ordre p, récursive par rapport à l'ordre, pour fournir lesdits coefficients a k du modèle prédictif à partir desdits coefficients de réflexion - des moyens (2) de recherche des pôles (Z1 à Z4) du filtre prédictif correspondant - p voies de filtrage adapté (4.1 à 4.4) pour estimer séparément la puissance de chaque composante dont la direction spatiale a été déterminée par lesdits moyens (2) de recherche de pôles ; et - des moyens (3) de synthèse de filtres et de correction de gain pour commander chacune desdites voies. 15. Dispositif selon la revendication 14, caratérisé en ce que chacune desdites voies de filtrage adapté comprend - p-l filtres réjecteurs (41 à 43) en série pour rejeter respectivement chacune des p-l1 composantes autres que celle associée à ladite voie considérée - un filtre adapté (44) à la direction spatiale de ladite composante considérée ; et - des moyens (46) de correction de gain pour compenser les gains des différents filtres de la voie. 16. Dispositif selon l'une des revendications 14 ou 15, caractérisé en ce que lesdits moyens (1) de modélisation autorégressive comprennent un circuit de calcul (140) des coefficients a k à partir des coefficients de réflexion K1 à Kp selon la relation de récurrence -i O -i (n) a (n)* a (n+i) a1 n i a2(n) a2(n+i) = Kn-1 an(n) a1(n)* (n+1) 0 -1 an+1 où a constitue le jième coefficient du filtre d'ordre n+1 j ième (avec 1 - j 17. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 14 à 16, caractérisé en ce que lesdits moyens de traitement (70.0 à 70.N-2) comprennent des moyens de calcul desdits coefficients de réflexion selon l'algorithme de Burg.