Brevet FR2776872A1 — publié le 19991001

PROCÉDÉ D'ÉGALISATION NUMERIQUE, ET RECEPTEUR DE RADIOCOMMUNICATION METTANT EN OUVRE UN TEL PROCÉDÉ La présente invention concerne l'égalisation numérique des signaux. Elle trouve une application importante dans le domaine des radiocommunications. Le procédé s'applique lorsque le signal reçu résulte de la superposition de différents signaux, issus du même émetteur et/ou d'émetteurs différents, signaux pour lesquels les réponses des canaux de transmission entre émetteur et récepteur ont été préalablement déterminées. Un problème principal qui se pose alors est celui du compromis entre les performances de l'égaliseur et sa complexité. Une estimation complète, selon le maximum de vraisemblance, de tous les symboles des signaux superposés est théoriquement possible, par exemple en employant l'algorithme de Viterbi (voir G.D. Forney Jr.: "The Viterbi Algorithm", Proc. of the IEEE, Vol. 61, No.3, mars 1973, pages 268-278). Néanmoins, dès que la réponse impulsionnelle des canaux devient longue ou que le nombre de signaux superposés devient important, la complexité exponentielle de ces méthodes les rend impraticables. Pour illustrer ce problème, on considère le cas des radiocommunications à spectre étalé faisant appel à un accès multiple à répartition par codes (CDMA). On suppose que K canaux logiques synchrones, désignés ici par un indice k (l p p valeurs discrètes : binaires (+1) dans le cas d'une modulation de type BPSK, quaternaires (Elle) dans le cas d'une modulation de type QPSK... On suppose encore que les séquences d'étalement ck ont une cadence Q fois supérieure à celle des symboles dpk, Q étant un facteur d'étalement entier (le cas limite Q=l correspond à l'absence d'étalement), et une périodicité égale à la durée d'un symbole. Les échantillons à valeurs complexes (généralement +1 ou #1#j) des séquences d'étalement ck, ou "chips", sont notés ck (l pour kXk') afin de faciliter la distinction entre les canaux. Néanmoins les conditions de propagation, notamment les trajets multiples, ne conservent généralement pas cette orthogonalité, particulièrement dans le cas de séquences d'étalement courtes. Après conversion en bande de base, numérisation et filtrage adapté, un vecteur Y du signal reçu reflétant les symboles émis sur la durée d'une trame a pour expression où W est la longueur, en nombre de chips, de la réponse impulsionnelle estimée des canaux, rk=(r1k,..., rwk) est la réponse impulsionnelle estimée du k-ième canal, les k étant des nombres complexes tels que rjk=0 si j W, yp est le p-ième échantillon complexe reçu (à la fréquence chip) avec l On peut diminuer la taille du problème d'un facteur Q en intégrant les codes ck aux réponses rk, c est-à-dire en calculant les produits de convolution suivants pour l L'expression (1) devient alors Les matrices Bk de taille Lxn ont une structure de type Toeplitz le long d'une diagonale de pente Q (le long de la diagonale principale dans le cas où Q=l), c'est-àdire que si ssi,jk désigne le terme situé à la i-ième ligne et à la j-ième colonne d'une matrice Bk, alors ssi+Q,j+1k = ssi,jk pour 1#i#L-Q et 1#j#n-1. Les termes de la matrice Bk sont donnés par : ss1,jk=0 pour 1 Dans des égaliseurs simples, on cherche seulement à estimer la contribution d'un canal, les contributions des autres canaux étant assimilées à du bruit. En d'autres termes, le récepteur considère que K=1 après avoir déterminé la réponse B1 pertinente. On peut alors traiter le système linéaire (3), qui se réduit à Y=B1Dl+YN, selon une méthode, telle que l'algorithme de Viterbi, qui maximise la vraisemblance des estimations des symboles D1, au moyen d'un égaliseur dont la complexité est raisonnable dès lors que la longueur W de la réponse des canaux n'est pas trop importante. Si les contributions de plusieurs canaux sont à estimer, une possibilité consiste à utiliser plusieurs égaliseurs simples du type ci-dessus, fonctionnant en parallèle avec les réponses de canaux différents. Mais il est évidemment préférable de résoudre en une seule fois le système (3) avec K > 1, en essayant de maximiser autant que possible la vraisemblance des estimations des symboles dp. dp. On parle alors d'égalisation conjointe. On définit une matrice A de L=nQ+W-1 lignes et N=nQ colonnes, et un vecteur D de N composantes discrètes pour exprimer le vecteur Y sous la forme Y=AD+YN (4) Une expression possible de la matrice et du vecteur D est la suivante Dans cette organisation de la matrice A et du vecteur D, les composantes sont rangées canal par canal. On peut également organiser de la matrice A et le vecteur D du système linéaire (4) de façon à ranger les composantes symbole par symbole. La matrice A a alors une structure de type Toeplitz par blocs, avec un même bloc B de L'=Q+W-1 lignes et K colonnes répété n fois avec un décalage de Q lignes de zéros entre blocs B adjacents, et le vecteur D est divisé en blocs correspondants Di de taille K (I Une solution classique pour résoudre un système tel que (4) est la méthode des moindres carrés, suivant laquelle on détermine le vecteur D à N composantes continues qui minimise l'erreur quadratique Une discrétisation des composantes du vecteur D relative à chaque canal intervient ensuite, souvent par le biais dtun décodeur de canal. La solution D au sens des moindres carrés est donnée par : D=(AHA)-1AHY, où AH désigne la matrice transposée conjuguée de A. On est alors ramené au problème de l'inversion de la matrice hermitienne définie positive AHA. Cette inversion peut être réalisée par divers algorithmes classiques, d'une manière directe (méthodes de Gauss, de Cholesky...) ou par des techniques itératives (algorithmes de Gauss-Seidel, du gradient.). L'erreur d'estimation D-D est égale à (AHA)-1AHYN, ce qui montre que la solution obtenue est affectée d'un bruit de variance où Ng est la densité spectrale de puissance du bruit. On voit qu'il se produit une amplification du bruit quand la matrice AHA est mal conditionnée, c'est-à-dire quand elle a une ou plusieurs valeurs propres proches de 0. Cette amplification du bruit est le principal inconvénient des méthodes de résolution classiques. Dans la pratique, les cas de mauvais conditionnement de la matrice AHA sont fréquents, particulièrement en présence de trajets multiples de propagation. On connaît un moyen relativement simple de remédier en partie à cet inconvénient, en acceptant dans la solution un résidu d'interférence, c'est-à-dire en adoptant non pas la solution optimale au sens des moindres carrés, mais la solution: DMMSE= (AHA+NO) 1AHY, où N0 désigne une estimation de la densité spectrale du bruit, que le récepteur doit alors calculer. Cette méthode est connue sous le nom de MMSE (minimum mean square error). Elle permet de diminuer la variante d'estimation, mais en introduisant un biais. La présente invention a pour but de pallier les limitations ci-dessus des méthodes connues d'égalisation conjointe, et de proposer un bon compromis entre la fiabilité des estimations et la complexité de l'égaliseur. L'invention propose ainsi un procédé d'égalisation numérique, pour estimer, à partir d'un vecteur Y de L échantillons numériques d'un signal reçu, les symboles discrets d'au moins un signal transmis faisant partie des composantes d'un vecteur D de taille N, le vecteur Y pouvant être décomposé en YAD+YN, où A est une matrice de L lignes et N colonnes préalablement déterminée à partir de mesures de la réponse d'au moins un canal de transmission et YN représente un vecteur de L échantillons de bruit. Ce procédé comprend les étapes suivantes - déterminer une matrice triangulaire supérieure T de N lignes et N colonnes et un vecteur Z de taille N tels que les critères quadratiques soient minimaux pour le même vecteur X de taille N - diviser le vecteur Z en J blocs Zi (l et le bloc Tri j étant formé de Ni lignes et Nj colonnes, sous la forme - estimer N1 des symboles discrets, comme étant les composantes d'un vecteur D1 égal à celui des vecteurs X1, formés de N1 composantes prenant les différentes valeurs possibles des symboles discrets, qui minimise la quantité Le procédé exploite l'information a priori que les inconnues qu'on cherche à estimer (les symboles du vecteur D) prennent des valeurs discrètes. La prise en compte de cette information a priori permet de surmonter en partie les singularités éventuelles du système linéaire (4). La triangularisation du problème, c'est-à-dire le passage de la matrice A à la matrice triangulaire T dans le critère quadratique à minimiser, simplifie dans une large mesure la recherche de l'optimum par l'exploration des différentes valeurs discrètes possibles des symboles. La subdivision en blocs de la matrice triangulaire T permet un traitement itératif pour estimer successivement les symboles par blocs de taille Ni. Le procédé peut ainsi comprendre l'étape suivante exécutée successivement pour chacune des valeurs de i allant i=2 à i=imax, l'entier imax étant tel que 2 - estimer Ni des symboles discrets, comme étant les composantes d'un vecteur Di égal à celui des vecteurs Xi, formés de Ni composantes prenant les différentes valeurs possibles des symboles discrets, qui minimise la quantité Si on décompose les vecteurs X de taille N en J blocs Xi de taille Ni de manière semblable au vecteur Z et si note et, pour 2 avec le critère quadratique global à minimiser est En procédant à la minimisation bloc par bloc (c'est-à-dire en calculant D1 comme le X1 à valeurs discrètes qui minimise 1, puis D2 comme le X2 à valeurs discrètes qui minimise g2 avec X1=Dl dans l'expression de Z2 , puis D3 comme le X3 à valeurs discrètes qui minimise g3 avec X1=D1 et X2=D2 dans l'expression de Z3, etc.), on n'aboutit certes pas à la solution discrète optimale Ô dans le cas général, mais on est très proche de la solution optimale, et on diminue de façon très appréciable la complexité de la résolution. Le système linéaire est résolu de façon complète lorsque imax=J. Il est également possible de procéder à un plus petit nombre d'itérations (à la limite à une seule), par exemple dans des cas où le récepteur a besoin d'estimer les signaux transmis sur seulement certains des canaux. Dans ce cas, le processus algébrique conduisant de la matrice A à la matrice T permet une certaine prise en compte des caractéristiques de la réponse des autres canaux, qui peut procurer un gain sur la vraisemblance des estimations. Dans le procédé selon l'invention énoncé cidessus, chaque itération conduit à la détermination d'un seul vecteur Di. La solution obtenue étant généralement sous-optimale, on peut améliorer les performances en retenant plusieurs vecteurs candidats à chaque itération (sur la base des vecteurs discrets pour lesquels le critère s1 prend les valeurs les plus faibles) , et en sélectionnant à la fin de la boucle le jeu de vecteurs candidats qui aura conduit à la minimisation du critère global. Dans cette variante, après avoir déterminé la matrice T et le vecteur Z et les avoir divisés en blocs, on exécute successivement l'étape suivante pour chacune des valeurs de i allant de i=1 à i=imax - déterminer un nombre M1 > 1 de vecteurs d'estimations EÈ (1 composantes dont les valeurs sont parmi les différentes valeurs possibles des symboles discrets, de la forme où Ei-1(m') est un vecteur d'estimations de taille Pi-1 (m) xi est un vecteur de taille Ni, ces Mi vecteurs d'estimations E(t minimisant la quantité avec #o(m')=0, Z1(m')=Z1, et, pour i > 1 Le nombre Pimax étant égal à 1, Pimax des symboles discrets sont alors estimés par les composantes du vecteur d'estimations Eimax(1). Un autre aspect de la présente invention se rapporte à un récepteur de radiocommunication, comprenant des moyens de conversion pour produire des vecteurs successifs de L échantillons numériques à partir d'un signal radio reçu, des moyens de mesure de la réponse d'au moins un canal de transmission permettant de déterminer, pour chacun desdits vecteurs Y, une matrice A de L lignes et N colonnes telle que le vecteur Y puisse être décomposé en Y=AD+YN, où D est un vecteur de taille N formé de symboles discrets d'au moins un signal transmis, et YN représente un vecteur de L échantillons de bruit, et des moyens d'égalisation mettant en oeuvre un procédé d'égalisation numérique tel que défini ci-dessus pour estimer, à partir de chaque vecteur Y, les symboles discrets d'au moins un signal transmis faisant partie des composantes du vecteur D correspondant. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront dans la description ciaprès d'exemples de réalisation non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels - la figure 1 est un schéma synoptique d'un exemple de récepteur de radiocommunication selon l'invention ; - les figures 2 et 3 sont des organigrammes montrant les étapes de deux modes de réalisation du procédé d'égalisation selon l'invention - la figure 4 est un diagramme illustrant les performances du procédé en l'absence de codage/décodage de canal ; et - la figure 5 est un diagramme analogue à celui de la figure 4 avec codage/décodage de canal. On suppose que les signaux radio traités par le récepteur de la figure 1 sont des signaux CDMA reçus selon K canaux logiques différenciés par leurs séquences d'étalement respectives ck comme expliqué précédemment. Le récepteur représenté sur la figure 1 comporte un étage radio 1 qui reçoit le signal radio capté par l'antenne 2 et le convertit en bande de base. Le signal en bande de base est numérisé par un convertisseur analogique-numérique 3, puis fourni à un filtre de réception 4. Le filtre 4 assure un filtrage adapté à la mise en forme des signaux par l'émetteur. Il délivre un signal numérique à raison d'un échantillon complexe par chip des séquences d'étalement. Ce signal numérique est fourni à un modulateur comprenant d'une part un module 6 de synchronisation et d'estimation de canal, et un égaliseur 7. La synchronisation et l'estimation de canal sont par exemple effectuées de manière classique à l'aide d'une séquence de synchronisation incluse par l'émetteur dans chaque trame de signal. La détection de cette séquence, connue du récepteur, permet d'une part de synchroniser le récepteur par rapport à la structure temporelle des trames émises, et d'autre part d'estimer la réponse impulsionnelle rk du canal k sur lequel les trames sont transmises. Après avoir calculé les réponses impulsionnelles rk des différents canaux pris en considération, le module 6 calcule les termes bjk conformément à la relation (2) pour lik L'égaliseur 7 fonctionne par exemple conformément à l'organigramme représenté sur la figure 2 pour traiter chaque trame synchronisée du signal reçu, se présentant sous la forme d'un vecteur avec L=nQ+W-1 en reprenant les notations précédentes. Dans une première étape 10, l'égaliseur 7 forme la matrice A de la manière indiquée dans les relations (5) ci-dessus, par juxtaposition de K blocs Bk de L lignes et N=nQ colonnes, définis à partir des termes k comme indiqué dans la relation (3). L'égaliseur 7 calcule ensuite une matrice triangulaire supérieure T de taille NxN et un vecteur Z de taille N tels que les critères quadratiques ||TX-Z|| et 2 AX-Y soient liés entre eux par une fonction croissante indépendante du vecteur X de taille N (XEON), de telle sorte que la minimisation des deux critères sur un sousensemble quelconque de 0N (notamment sur le sous-ensemble ON, où # désigne l'ensemble discret des valeurs possibles des symboles dpK) soit réalisée par le même vecteur X. Plusieurs méthodes sont utilisables pour calculer cette matrice T et ce vecteur On peut notamment utiliser la méthode de Cholesky pour factoriser la matrice hermitienne définie positive AHA sous la forme AHA = #H# (12) où r est une matrice triangulaire supérieure. La matrice T peut être prise proportionnelle au facteur de Cholesky F vérifiant la relation (12), multiplié par un coefficient complexe arbitraire 0 (par exemple a=1), auquel cas la matrice AHA est proportionnelle à THT dans un rapport 1/|&alpha;|: THT AHA O (13) |&alpha;| Il existe de nombreux algorithmes classiques utilisables pour procéder de manière très efficace à la factorisation de Cholesky d'une matrice hermitienne définie positive. On pourra par exemple se référer à l'ouvrage de Golub & Loane : "Matrix Computation", éditions Baltimore M.B. Après avoir ainsi calculé la matrice T à l'étape 11, l'égaiiseur 7 la subdivise en blocs T. de taille NixN de la manière indiquée dans l'expression (9). Il est avantageux d'effectuer la division en blocs de façon telle que J=K et Ni=n pour l Toeplitz (Bk)HBk. Dans ces conditions, tous les blocs diagonaux Ti, i de la matrice T sont des matrices triangulaires supérieures de taille nxn qui, avec une très bonne approximation, ont une structure de type Toeplitz le long de leur diagonale principale. A l'étape 12, l'égaliseur 7 calcule le vecteur Z de la manière de la manière suivante Z = |&alpha;|(TH)-1AHY (14) oui nécessite l'inversion de la matrice triangulaire inférieure TH. L'inversion d'une telle matrice peut être effectuée par diverses méthodes numériques dont la mise en oeuvre est très rapide. La matrice T et le vecteur Z étant choisis conformément aux relations (13) et (14), on peut vérifier que où 1cc12 > 0 et sont des nombres réels indépendants de X. Ceci démontre que les critères quadratiques sont minimisés par le même vecteur X. A l'étape 12, le vecteur Z est en outre subdivisé en blocs Zi (l Chaque itération commence, à l'étape 14, par le calcul d'un vecteur Z1. Ce vecteur Zi de taille Ni est égal à Z1 pour i=l, et à pour i > 1. A l'étape 15, l'égaliseur calcule le vecteur d'estimations Di comme étant celui des vecteurs X1 de taille Ni, dont les composantes prennent les différentes valeurs possibles des symboles discrets dk (Xi##Ni), qui minimise le critère quadratique ì Dans le cas préferé où J=K et N1=...=Nj=n, le fait qu on puisse faire l'approximation du bloc Tili par une matrice triangulaire supérieure ayant la structure de type Toeplitz le long de sa diagonale principale permet d'effectuer la minimisation à l'étape 15 en utilisant un algorithme séquentiel à treillis fournissant la solution optimale au sens du maximum de vraisemblance, par exemple l'algorithme de Viterbi. La complexité du treillis de Viterbi correspond à celle requise pour l'égalisation d'un canal unique, avec n symboles successifs à estimer et une longueur de réponse impulsionnelle de l'ordre de W/Q symboles. On voit alors que le procédé d'égalisation conjointe de K canaux selon l'invention n'implique pas une complexité excessive par rapport à des égalisations séparées des différents canaux. La complexité supplémentaire se limite essentiellement à des opérations qui peuvent être effectuées de manière rapide, à savoir la factorisation de la matrice AHA par la méthode de Cholesky ou analogue pour le calcul de la matrice T, l'inversion de la matrice triangulaire TH, et les combinaisons linéaires des étapes 14. La i-ième itération dans la boucle se termine à l'étape 16 par la mémorisation du vecteur d'estimations obtenu Di. Celui-ci correspond à l'estimation du vecteur Dk défini dans la relation (3) avec k=i, c'est-à-dire qu'il contient les estimations des n symboles d1k à dnk de la trame émise sur le canal k=i L'index i est comparé au nombre prédéfini imax d'itérations dans la boucle à l'étape 17. Si i Quand i=imax, l'égaliseur a terminé les calculs pour la trame courante, et il délivre les estimations dpk des symboles concernant les différents canaux. Lorsque le récepteur a besoin d'estimer les symboles pour chacun des K canaux, on prend imax=J=K. En général, les symboles d émis sur un canal sont p fournis par un dispositif de codage de canal servant à k protéger les symboles d'information transmis a contre les erreurs. Dans le cas de canaux radiomobiles, le codage de canal proprement dit, qui introduit de la redondance selon un code permettant de détecter et/ou de corriger des erreurs, est généralement suivi par un entrelacement afin de disperser les erreurs qui apparaissent fréquemment par paquets sur ce type de canal. Au récepteur, les symboles estimés dpk, délivrés pour chaque canal k par l'égaliseur 7, sont adressés à un module de désentrelacement 8 (figure 1) puis à un décodeur de canal 9 qui exploite la redondance de codage pour détecter et corriger d'éventuelles erreurs de transmission et fournir finalement les estimations âk des symboles d'information pertinents pour le canal k. Le mode de réalisation illustré par la figure 3 diffère principalement de celui de la figure 2 sur les deux points suivants - la matrice A est organisée de la manière indiquée dans les relations (6) et (7); et - à chaque itération i, il est retenu un nombre Mi de vecteurs d'estimations pour lesquels le critère quadratique présente les Mi plus petites valeurs. Le fait de retenir M1 > 1 vecteurs d'estimations de taille lors d'une itération i améliore l'optimisation en évitant d'éliminer certaines valeurs de symboles qui pourraient paraître sous-optimales au cours de l'itération dans laquelle ces symboles sont estimés, mais qui pourraient être jugées meilleures a posteriori en considérant le critère global Le cas limite où M1=...=M1max=1 correspond au cas précédent. Dans le mode de réalisation de la figure 3, l'égaliseur 7 forme d'abord, à l'étape 20, le bloc B de taille L'xK et la matrice A de taille LxN selon les relations (6) et (7). Aux étapes 21 et 22, il procède ensuite au calcul de T et de Z et à leur division en blocs T. et Zi de la même manière qu'aux étapes 11 et 12 décrites en référence à la figure 2. Il est ici avantageux d'effectuer la division en blocs de façon telle que J=n et Ni=K pour 1#i#J. Compte tenu de l'organisation retenue pour la matrice A (forme (6)), la matrice AHA a ainsi sur sa diagonale principale des blocs de taille KxK identiques, égaux à la matrice BHB. Dans ces conditions, tous les blocs diagonaux Ti i de la matrice T sont identiques avec une très bonne approximation (un effet de bord négligeable peut faire légèrement s'écarter les blocs diagonaux les plus proches du coin supérieur gauche de la matrice T (i~J)). Dans ce cas, comme indiqué à l'étape 23, on peut calculer à l'avance tous les termes de la forme Ti iXi qui seront ensuite utilisés dans la boucle (XisOK), en prenant une matrice Ti,i unique égale à T1,1, c'est-à-dire proportionnelle au facteur de Cholesky de la matrice BHB (Ti,iHTi,i = |&alpha;|.BHB). Ces termes sont au nombre de 2K dans le cas de symboles binaires. La boucle d'optimisation est initialisée par i=1 à l'étape 24. A l'étape 25, l'égaliseur calcule M11 vecteurs Z conformément à la relation (11) pour l A l'étape 26, ltégaliseur détermine, en balayant les termes précalculés T1 X et, si i > 1, les M.~ vecteurs d'estimations Ei-1(m') déterminés à l'itération précédente, quels sont les Mi vecteurs d'estimations E1(n (1#m#Mi), de taille Pi et de la forme (pour i=1: E1(m)=X1), qui minimisent le critère #i(m donné par la relation (10) (soit, pour i=1, le critère: La i-ième itération dans la boucle se termine à l'étape 27 par la mémorisation des Mi vecteurs d'estimations obtenus #m) Ceux-ci contiennent des estimations provisoires des Pi derniers symboles du vecteur D organisé comme dans les relations (6). Tant que i p des symboles concernant les différents canaux. Ces estimations sont extraites du vecteur Eimax(1), étant noté qu'il suffit de prendre Mimax)1. Lorsque le récepteur a besoin d'estimer chacun des n symboles de chaque trame, on prend imax=J=n. La figure 4 illustre les performances de l'égalisation conjointe selon le procédé ci-dessus (courbe I) par rapport à une égalisation conjointe effectuée de façon. classique par la méthode MMSE (courbe II), en montrant la dépendance entre le taux d'erreur binaire BER k observe dans les estimations dp des symboles dS (hors codage/décodage de canal), exprimé en 8, et le rapport Eb/N0 entre l'énergie par bit et la densité spectrale de puissance du bruit, exprimé en décibels. Ces courbes ont été obtenues par simulation informatique dans des conditions représentatives d'une application à la radiotéléphonie cellulaire, à savoir - simulation de liaison montante à 2 GNz vers une station de base réceptrice, depuis K=8 stations mobiles ayant chacune une séquence d'étalement propre ck de longueur Q=8; - la modulation utilisée est de type BPSK, les k k symboles d et les chips 0q étant binaires (@@), - les trames sont constituées de n=56 symboles de durée 3,69 s; - canal de type VEHICULAR A avec une vitesse des mobiles de 100 km/h. Dans ces simulations, le procédé selon l'invention tel que décrit ci-dessus a été utilisé avec la forme (6) pour la matrice A, avec J=n=imax=56, N1=...=NJ=K=8 et M1=...=MJ=1. La figure 4 montre l'amélioration sensible que procure l'égalisation conjointe conforme à l'invention. La figure 5 montre les résultats obtenus, au cours des mêmes simulations, en termes de taux d'erreur binaire BER observé dans les estimations âpk des symboles apk lorsqu'il est fait appel à un codage de canal avec un code convolutif de rendement 1/3 et de longueur de contrainte 9 et à un entrelacement des symboles émis sur une durée correspondant à quatre trames. Pour un BER de 0,1 %, le gain en puissance est de l'ordre de 2 dB. Diverses méthodes algébriques autres que la factorisation de Cholesky considérée ci-dessus peuvent être utilisées pour fournir la matrice triangulaire T et ie vecteur Z tels que le même vecteur X minimise les deux critères quadratiques Par exemple, on peut également triangulariser la matrice A par la méthode de Householder (voir l'ouvrage précité de Golub & Loane). Cette méthode fournit une matrice unitaire U de taille LxL telle que le produit UA, qui est une matrice LxN, soit de la forme c'est-à-dire soit formée par un premier bloc F' de taille NxN de structure triangulaire supérieure et par un second bloc de L-N lignes de zéros. On peut alors prendre T=aU', où a est un coefficient complexe arbitraire non nul (par exemple a=1) . En subdivisant le vecteur UY de taille L en deux blocx Y' et Y" de tailles respectives N et L-N, soit Y' UY = (), on peut choisir Z=&alpha;Y'. Avec ce choix, les Y" critères quadratiques sont encore liés par une relation où la12 > 0 et sont des nombres réels indépendants de X. Le procédé décrit plus haut est donc applicable dans des conditions comparables. D'autre part, on observera que la matrice triangulaire supérieure T pourrait, de façon rigoureusement équivalente, être remplacée par une matrice triangulaire inférieure. Ce remplacement peut être effectué en adaptant simplement la méthode algébrique employée pour passer de la matrice A à la matrice T, ou encore en inversant l'ordre des composantes dans les vecteurs Y et D. Le domaine d'application du procédé ci-dessus 'est pas limité aux radiocommunications CDMA. Par exemple, toujours dans le domaine des raC;occmmunlcations, on peut considérer le cas particulier où Q=l dans les explications ci-dessus. Dans ce cas, lorsque la matrice A est construite selon l'expresston (5), le nombre L de lignes de la matrice A et des blocs Bs est égal à n+W-l, où W est la longueur de l'estimation de la réponse impulsionnelle d'un canal, exprimée en nombre de symboles des signaux, les blocs Bk ayant chacun une structure de type Toeplitz le long de la diagonale principale. Lorsque la matrice A est construite selon l'expression (6), le nombre L' de lignes du bloc B correspond à la longueur W de l'estimation de la réponse impulsionnelle du canal, exprimée en nombre de symboles des signaux, les blocs B répétés étant décalés d'une ligne. Dans ce cas, on est ramené à un système sans étalement de spectre. Le procédé permet alors une prise en compte par le récepteur d'interféreurs synchrones, qui peuvent notamment être rencontrés dans les réseaux cellulaires à accès multiple par répartition temporelle et/ou fréquentielle (TDMA/FDMA) . Considérons par exemple le cas d'un réseau cellulaire de type GSM (mixte TDMA/FDMA) dans lequel les stations de base d'un ensemble de cellules couvrant une zone géographique donnée seraient synchronisées. Deux cellules de cet ensemble réutilisant les mêmes fréquences peuvent être différenciées par les séquences de synchronisation incluses dans les trames de signaux transmis. Ces séquences différentes permettent d'évaluer séparément les réponses impulsionnelles de canaux partageant la même porteuse en même temps, et sur lesquels sont transmis des signaux en provenance de cellules différentes. Dans ce cas, le procédé tel que décrit ci-dessus peut être utilisé pour égaliser le canal pertinent pour le récepteur, en traitant le signal transmis sur le ou les autres canaux non pas comme du bruit comme c'est habituellement le cas, mais comme des signaux construits de la manière prescrite dans le système de radiocommunication. Les symboles véhiculés par ces derniers signaux ne sont pas nécessairement estimés explicitement (on peut prendre imax De façon générale, le procédé selon l'invention est applicable chaque fois que les symboles devant être estimés sont des composantes d'un vecteur D tel qu'un vecteur de signal reçu Y puisse être modélisé par un système linéaire de la forme (4) (voir J.G. Proakis "Digital Communications", éditions MacGraw-Hill, New-York, 1982). REVENDICATIONS 1. Procédé d'égalisation numérique, pour estimer à partir d'un vecteur Y de L échantillons numériques d'un signal reçu, les symboles discrets (dk) d'au moins un signal transmis faisant partie des composantes d'un vecteur D de taille N, le vecteur Y pouvant être décomposé en Y=AD+YN, où A est une matrice de L lignes et N colonnes préalablement déterminée à partir de mesures de la réponse d'au moins un canal de transmission et YN représente un vecteur de L échantillons de bruit, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes - déterminer une matrice triangulaire supérieure T de N lignes et N colonnes et un vecteur Z de taille N tels que les critères quadratiques soient minimaux pour le même vecteur X de taille N - diviser le vecteur Z en J blocs Zi (l et le bloc Tilj étant formé de Ni lignes et Nj colonnes, sous la forme - estimer N1 des symboles discrets, comme étant les composantes d'un vecteur D1 égal à celui des vecteurs X1, formés de N1 composantes prenant les différentes valeurs possibles des symboles discrets, qui minimise la quantité 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l'étape suivante exécutée successivement pour chacune des valeurs de i allant i=2 à i=imax, l'entier imax étant tel que 2SimaxSJ : - estimer Ni des symboles discrets, comme étant les composantes d'un vecteur Dl égal à celui des vecteurs Xl, formés de Ni composantes prenant les différentes valeurs possibles des symboles discrets, qui minimise la quantité 3. Procédé d'égalisation numérique, pour estimer, à partir d'un vecteur Y de L échantillons numériques d'un signal reçu, les symboles discrets (dpk) d'au moins un signal transmis faisant partie des composantes d'un vecteur D de taille N, le vecteur Y pouvant être décomposé en Y=AD+YN, où A est une matrice de L lignes et N colonnes préalablement déterminée à partir de mesures de la réponse d'au moins un canal de transmission et YN représente un vecteur de L échantillons de bruit, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes - déterminer une matrice triangulaire supérieure T de N lignes et N colonnes et un vecteur Z de taille N tels que les critères quadratiques soient minimaux pour le même vecteur X de taille N ; et - diviser le vecteur Z en J blocs Zi (l et le bloc Ti,j étant formé de Ni lignes et N. colonnes, sous la forme et l'étape suivante exécutée successivement pour chacune des valeurs de i allant i=1 à i=imax, l'entier imax étant tel que 1#imax#J : - déterminer un nombre M1 > 1 de vecteurs d'estimations Ei(m) (1#m#Mi), formés de composantes dont les valeurs sont parmi les différentes valeurs possibles des symboles discrets, de la forme où Ei-1(m') est un vecteur d'estimations de taille Pi-1 déterminé à l'étape précédente si i > 1 (1#m'#Mi-1) et Xi(m) est un vecteur de taille Ni, ces Mi vecteurs d'estimations (m) E1 minimisant la quantité avec pour 1 > 1, et en ce que, le nombre Pimax étant égal à 1, Pimax des symboles discrets sont estimés par les composantes du vecteur d' estimations Eăx. 4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel imax=J. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel on organise la matrice A et le vecteur D de façon que la matrice A ait une structure de type Toeplitz par blocs, avec un même bloc B de L' lignes et K colonnes répété n fois, K étant le nombre de signaux transmis et n étant un nombre de symboles discrets d'une trame de chacun des K signaux, le vecteur D étant divisé en blocs correspondants Dl de taille K et dans lequel on utilise les valeurs J=n et N1=...=NJ=K pour la division du vecteur Z et de la matrice T. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le nombre L' de lignes du bloc B correspond à la longueur W d'une estimation de la réponse impulsionnelle du canal, exprimée en nombre de symboles des signaux, les blocs B répétés étant décalés d'une ligne. 7. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les signaux sont transmis par radio avec étalement de spectre au moyen de séquences d'étalement respectives (ck) modulant les symboles (dpk) et ayant une cadence Q fois supérieure à celle des symboles, et dans lequel le nombre L' de lignes du bloc B est égal à Q+W-1, où W est la longueur d'une estimation de la réponse impulsionnelle d'un canal, exprimée en nombre d'échantillons des séquences d'étalement, les blocs B répétés étant décalés de Q lignes. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 7, dans lequel les blocs diagonaux Tili de la matrice H T (l 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel on organise la matrice A et le vecteur D de façon que la matrice A se compose de la juxtaposition de K blocs Bk de L lignes et n colonnes, chaque bloc Bk ayant une structure de type Toeplitz avec des zéros audessus de sa diagonale principale, K étant le nombre de signaux transmis et n étant un nombre de symboles discrets d'une trame de chacun des K signaux, le vecteur D étant divisé en blocs correspondants Dk de taille n et dans lequel on utilise les valeurs J=K et pour la division du vecteur Z et de la matrice T. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel le nombre L de lignes de la matrice A et des blocs Bk est égal à n+W-1, où W est la longueur d'une estimation de la réponse impulsionnelle d'un canal, exprimée en nombre de symboles des signaux, les blocs Bk ayant chacun une structure de type Toeplitz le long de la diagonale principale. Il. Procédé selon la revendication 9, dans lequel les signaux sont transmis par radio avec étalement de spectre au moyen de séquences d'étalement respectives modulant les symboles et ayant une cadence Q fois supérieure à celle des symboles, et dans lequel le nombre L de lignes de la matrice A et des blocs Bk est égal à nQ+W-l, où W est la longueur d'une estimation de la réponse impulsionnelle d'un canal, exprimée en nombre d'échantillons des séquences d'étalement, les blocs Bk ayant chacun une structure de type Toeplitz le long d'une diagonale de pente Q. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 11, dans lequel le calcul de chaque vecteur D1 ou de (m) chaque vecteur d'estimations E. est effectué selon un algorithme à maximum de vraisemblance, tel que l'algorithme de Viterbi. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 12, dans lequel la matrice triangulaire supérieure T est déterminée par factorisation de Cholesky de la matrice hermitienne définie positive AHA, la matrice AHA étant proportionnelle à THT, et dans lequel le vecteur Z est proportionnel à (T ) AHY. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 12, dans lequel la matrice triangulaire supérieure T est déterminée par triangularisation de la matrice A selon la méthode de Householder fournissant une matrice unitaire U de L lignes et L colonnes telle que le produit UA soit une matrice de L lignes et N colonnes formée par un premier bloc de N lignes et N colonnes de structure triangulaire et par une second bloc de L-N lignes de zéros, la matrice T étant prise proportionnelle audit premier bloc, et dans lequel le vecteur Z est pris proportionnel à un bloc de taille N extrait du vecteur UY. 15. Récepteur de radiocommunication, comprenant des moyens de conversion (1,3,4) pour produire des vecteurs successifs Y de L échantillons numériques à partir d'un signal radio reçu, des moyens (6) de mesure de la réponse d'au moins un canal de transmission permettant de déterminer, pour chacun desdits vecteurs Y, une matrice A de L lignes et N colonnes telle que le vecteur Y puisse être décomposé en Y=AD+YN, où D est un vecteur de taille N formé de symboles discrets (dpk) d'au moins un signal transmis, et YN représente un vecteur de L échantillons de bruit, et des moyens d'égalisation (7) pour estimer, à partir de chaque vecteur Y, les symboles discrets d'au moins un signal transmis faisant partie des composantes du vecteur D correspondant, caractérisé en ce que les moyens d'égalisation sont agencés pour mettre en oeuvre un procédé d'égalisation numérique selon l'une quelconque des revendications 1 à 14.