Brevet FR2818470A1 — publié le 20020621

PROCEDE DE DEPARASITAGE, EN RECEPTION, D'UN SIGNAL RADIOELECTRIQUE EMIS EN BANDE ETALEE La présente invention concerne le déparasitage, en réception, d'un signal radioélectrique émis en bande étalée au moyen d'une modulation par des codes binaires pseudo-aléatoires, tel que les signaux émis par les satellites d'un système de radionavigation du genre GNSS (sigle tiré de l'anglo-saxon"Global Navigation Satellite System"). Ces systèmes de radionavigation GNSS se composent de trois segments : un réseau de satellites défilants dont les orbites et positions sur leurs orbites sont connues à chaque instant avec précision et qui émettent des signaux de radionavigation permettant d'estimer leurs distances et vitesses radiales vis à vis d'un récepteur évoluant à la surface ou autour du globe terrestre, des stations au sol assurant le contrôle du réseau de satellites et des récepteurs qui reçoivent les signaux de radionavigation des satellites et permettent d'en déduire, par des opérations de triangulation, les positions et vecteurs vitesse de leurs porteurs. Les signaux de radionavigation des satellites qui sont émis par des émetteurs embarqués de faible puissance et qui ont à parcourir des distances importantes de l'ordre de 20.000 Kms, sont reçus avec des niveaux de puissance très faibles, dans un environnement électromagnétique pouvant être encombré de signaux interférents, c'est-à-dire occupant les mêmes bandes, beaucoup plus puissants car ayant pour origine de puissants émetteurs au sol (émetteurs de radiodiffusion, émetteur de télévision, émetteur DME) souvent proches des récepteurs. Le problème du déparasitage consiste à éliminer le plus possible les interférences affectant en réception, les signaux de radionavigation émis par les satellites GNSS pour éviter un masquage des signaux des satellites rendant inopérant les traitements du récepteur. Les solutions connues sont essentiellement de deux types : le filtrage spatial et le filtrage spectral avec des variantes mixant les deux solutions. Le filtrage spatial consiste à jouer sur les différences entre les directions de provenance des signaux utiles et signaux d'interférence, et plus spécialement, à profiter du fait que les signaux utiles proviennent de sources satellitaires ayant un angle de site élevé tandis que les signaux d'interférence proviennent de sources au sol ou proche du sol avec un angle de site faible. Il consiste à modeler la forme du diagramme de rayonnement de l'antenne de réception pour placer les sources d'interférence dans des trous de ce diagramme et les sources de signaux utiles dans des lobes principaux. Cette technique se met en oeuvre à l'aide d'une antenne de réception directive présentant un réseau d'éléments rayonnants associé à un système de pointage plus ou moins sophistiqué. Le filtrage spectral consiste à analyser le spectre fréquentiel du signal reçu, repérer dans ce spectre, les fréquences affectées par des interférences et les éliminer ou les atténuer tant que durent les interférences. Le repérage des fréquences affectées par des interférences repose sur la forme attendue des signaux utiles qui sont des signaux émis en bande étalée obtenus par modulation d'une porteuse au moyen de suites binaires pseudoaléatoires et qui ont la propriété d'avoir dans la bande de fréquence qu'ils occupent ou bande utile, les propriétés d'un bruit blanc avec un spectre de fréquence plat et un niveau de l'ordre ou inférieur à celui du bruit thermique en raison des faibles puissances d'émission et des distances parcourues. Les raies spectrales dépassant, dans le signal reçu, un seuil arbitraire voisin du niveau de bruit thermique, sont considérées comme dues à des interférences et donc à atténuer ou même à supprimer. Le déparasitage par filtrage spectral est efficace pour des interférences à bande étroite, de l'ordre de moins de vingt pour cent de la bande du signal utile ou pour des interférences de courte durée, ce qui est souvent le cas des brouillages involontaires produits par l'activité humaine. La présente invention a pour but l'affaiblissement et même l'élimination d'une catégorie importante d'interférences affectant en réception un signal de radionavigation par satellites qui est constituée par des signaux parasites situés dans la bande du signal de radionavigation mais ne présentant pas comme lui un spectre de bruit blanc. Elle a pour objet un procédé de déparasitage, en réception, d'un signal radioélectrique émis en bande étalée par modulation d'une porteuse au moyen de codes binaires pseudo-aléatoires remarquable en ce qu'il consiste à soumettre ledit signal radioélectrique capté en réception à un filtrage spectral de blanchiment lui rendant ses caractéristiques de bruit blanc dans la bande occupée, au moyen d'un filtre spectral dont les coefficients sont déduits d'une estimation des coefficients de sa matrice d'autocorrélation. Ce procédé de déparasitage permet de réduire dans de grandes proportions, les interférences provoquées, sur un signal radioélectrique ayant les caractéristiques d'un bruit blanc dans la bande utile comme c'est le cas d'un signal de radionavigation par satellites, par tous les signaux parasites qui, n'ayant pas un spectre de bruit blanc, ont une forme en partie prédictible. Avantageusement, le filtre spectral de blanchiment utilisé est un filtre transverse d'ordre p, avec des coefficients ap, correspondant à une modélisation autorégressive d'ordre p du signal capté représenté par une suite d'échantillons {} : (#f,n,p étant une erreur de modélisation de l'échantillon s,, assimilable à un bruit blanc si le modèle est fidèle et le coefficient a p, o étant égal à 1 par définition) qui sont déterminés de manière à minimiser l'erreur quadratique moyenne de modélisation. Avantageusement, les coefficients ap d'un filtre spectral tranverse d'ordre p réalisant le blanchiment sont obtenus par résolution du système d'équations : Ch étant le coefficient de la ième ligne et de la kième colonne de la matrice d'autocorrélation d'ordre p du signal capté qui ne dépend que de la valeur absolue de la différence k-i, le signal capté étant stationnaire, et qui est estimé de façon itérative au moyen de la relation : 1 étant égal à : k-i, les oc,, étant des coefficients de pondération, * désignant le complexe conjugué, N étant l'instant d'estimation de la corrélation, l'instant initial 0 étant choisi arbitrairement, xn et xn+k-1 étant des échantillons du signal à déparasiter, et le système d'équations étant résolu avec la contrainte : ap A = 1 Avantageusement, le filtre de blanchiment est un filtre transverse d'ordre p à coefficients symétriques. Avantageusement, lorsque le filtre de blanchiment est un filtre transverse d'ordre p à coefficients symétriques avec un nombre impair de coefficients repérés par des indices : a'a-M-A+2.---a-1, (,, ,..., a,, aM (M étant un nombre entier tel que : p = 2M + 1), ses coefficients étant obtenus par résolution du système d'équations : Ch et Ck+, étant des coefficients de la matrice d'autocorrélation d'ordre p du signal à déparasiter qui ne dépendent que des valeurs absolues de la différence k-i ou de la somme k+i, le signal considéré étant stationnaire et réel, et qui sont estimés de façon itérative au moyen de la relation : 1 étant égal à : k-i dans un cas et à k + i dans l'autre, les anl étant des coefficients de pondération, N l'instant d'estimation de la corrélation, l'instant initial 0 étant choisi arbitrairement, X,, et Xn+k-i étant des échantillons du signal reçu, et le système d'équations étant résolu avec la contrainte : a p. o = h D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description ci-après d'un mode de réalisation donné à titre d'exemple. Cette description sera faite en regard du dessin dans lequel une figure unique représente schématiquement un circuit de déparasitage selon l'invention. En réception, un signal de radionavigation par satellites est capté par une antenne de réception, ramené en bande intermédiaire ou en bande de base par les étages d'entrée d'un récepteur pour pouvoir être échantillonné et numérisé à une cadence raisonnable sans perte d'informations, échantillonné et numérisé, puis soumis à un traitement numérique ayant pour objet d'en extraire des informations sur la position et le vecteur vitesse du porteur du récepteur. Après échantillonnage et numérisation, il se présente, en règle générale, sous la forme d'une suite x {n} d'échantillons numériques complexes se succédant à une cadence suffisante pour respecter le théorème de Shannon, chaque échantillon ayant deux composantes provenant d'une démodulation en quadrature, une composante provenant de la voie de démodulation en phase 1 et une composante provenant de la voie de démodulation en quadrature Q. Le signal de radionavigation par satellites a la particularité d'être émis en bande étalée au moyen d'une porteuse modulée par des suites binaires pseudo-aléatoires, ce qui donne à son spectre de fréquence, dans la bande qui lui est allouée, les caractéristiques d'un pseudo bruit blanc, avec une densité spectrale relativement constante impliquant que le signal dans la bande utile est difficilement prédictible. Comme un signal de radionavigation par satellites est émis avec une faible puissance, la puissance électrique disponible à bord d'un satellite étant comptée et la distance parcourue par les ondes importantes, le signal capté en réception est reçu au niveau ou sous le niveau du bruit thermique. Vue sa faible puissance, son exploitation par un récepteur est facilement perturbée par des interférences parasites dans sa bande utile, provoquées par des signaux radioélectriques dues à l'activité humaine et présents dans l'environnement du récepteur à des niveaux de puissance souvent très supérieurs. Une grande partie des interférences parasites que l'on trouve dans la bande utile d'un signal de radiocommunication par satellites provoque une rupture de l'uniformité de la densité spectrale du signal capté, ce qui a conduit à développer différentes techniques de déparasitage consistant à rétablir, par un filtrage spectrale, l'uniformité de densité spectrale du signal dans la bande utile avant de chercher à l'utiliser pour en extraire des informations sur la position et le vecteur vitesse du porteur du récepteur. On propose ici une technique de déparasitage consistant à éliminer du signal capté, toute composante prédictible qui ne peut provenir que d'une interférence puisque le signal attendu doit avoir une densité spectrale uniforme dans la bande utile. Cette technique de déparasitage permet de lutter efficacement contre toute interférence par un signal radioélectrique présentant des raies spectrales plus ou moins pures tel qu'un signal à onde continue CW ou un signal à modulation de fréquence FM. Un signal interférant s est supposé prédictible lorsque la valeur de l'un Sn de ses échantillons peut être déduite d'une combinaison linéaire des valeurs de ses n-p échantillons précédents, c'est-à-dire que la suite s {n} de ses échantillons vérifie une relation de prédiction dans le sens direct de la forme : où p est l'ordre du modèle, c'est-à-dire le nombre d'échantillons précédents pris en compte dans la prédiction, {ap,, l} une suite de p coefficients complexes définissant le modèle et une erreur de prédiction dans le sens direct, par le modèle d'ordre p, de l'échantillon Sn qui doit être assimilable à un bruit blanc si le modèle est fidèle. ou encore : avec : a 0-1 La relation de prédiction (1) réalise une modélisation dite "autorégressive"car, en l'absence de bruit et d'erreurs de mesure sur les échantillons, elle est d'autant plus fidèle que l'ordre p du modèle est élevé. On remarque que l'on a : de sorte que les coefficients de prédiction {ap,,} permettent de définir un filtre transverse à réponse impulsionnelle finie RIF permettant d'éliminer du signal capté, le signal interférent prédictible s. On remarque également que la modélisation du signal interférant prédictif peut se faire à partir du signal capté lui-même puisque le signal utile est assimilable à un bruit au même titre que les erreurs de prédiction de sorte que l'on peut dire que la modélisation est aussi celle du signal capté, les échantillons {sn} pouvant être remplacés dans la relation de prédiction par les échantillons {xn} du signal capté. Reste à déterminer les coefficients de prédiction {ap, i}. Une méthode connue pour la détermination de ces coefficients est celle dite des moindres carrés. La méthode des moindres carrés se base sur une minimisation de la somme des carrés des erreurs de prédiction dans le sens direct ef pour n variant de 0 à N-p-1, les échantillons Sn étant supposés nuls en dehors de l'intervalle [1, N]. On a, d'après la relation (2) : Pour minimiser cette somme de carrés d'erreurs, il faut annuler ses dérivées par rapport à la suite {ap,} des coefficients de prédiction, ce qui se traduit par le système d'équations linéaires : Comme le signal utile est considéré comme un bruit, on peut remplacer, dans le système d'équations linéaires (3), les échantillons {sn} du signal interférant prédictible par les échantillons {Xn} du signal capté : Le système d'équations linéaires (4) peut encore s'écrire, puisque ap, o est égal à un par définition : * étant l'opérateur conjugué. En posant : =. n C [c,,...., cJ A= [,...., T étant l'opérateur de transposition, et : Co CI C p-l p p= ci Co C,. C,-, p C Cp,.. c. on peut réécrire le système d'équations (3) sous une forme matricielle et aboutir à l'équation normale de Yule-Walker : =-C, d'où l'on tire la valeur du vecteur Ap des coefficients de prédiction d'ordre p : Ap =-'Cp (5) - 1 étant l'opérateur d'inversion. On remarque que #p est à la fois la matrice d'autocorrélation d'ordre p du signal interférant prédictif s que l'on cherche à supprimer et celle du signal capté {xn} puisque le signal utile recherché est assimilable à un bruit blanc au même titre que l'erreur de prédiction. L'application de la méthode des moindres carrés pour la détermination des coefficients de prédiction'et donc du filtre transversal à réponse finie permettant d'éliminer les interférences prédictibles du signal de radionavigation par satellites passe donc par l'estimation de la matrice d'autocorrélation du signal reçu et son inversion. L'estimation des coefficient de la matrice d'autocorrélation d'ordre p du signal capté peut se faire de la façon itérative suivante : ank étant des coefficients de pondération choisis pour atténuer l'effet de bord du à la troncature, N l'instant d'estimation de l'autocorrélation et 0 l'instant initial choisi arbitrairement. La figure illustre un circuit de déparasitage mettant en oeuvre la méthode qui vient d'être décrite. Il comporte trois modules : a un premier module 1 d'estimation de la matrice d'autocorrélation du signal placé en entrée et recevant les échantillons Xn du signal à déparasiter, reçu et numérisé par les étages d'entrée d'un récepteur de radionavigation par satellites, 'un deuxième module 2 de calcul des coefficients de filtre de blanchiment opérant à partir des coefficients de matrice de corrélation estimés par le premier module 1, et 'un troisième module 3 de filtrage de blanchiment constitué d'un filtre numérique qui reçoit ses coefficients du deuxième module 2 et traite les échantillons Xn du signal à déparasiter avant leur utilisation par les étages aval du récepteur de radionavigation par satellites pour en extraire des informations sur la position et le vecteur vitesse du porteur du récepteur. Le premier module 1 d'estimation de la matrice d'autocorrélation reçoit les échantillons {xn} du signal capté alors qu'il a été placé en bande de fréquence intermédiaire ou en bande de fréquence de base par les étages d'entrée du récepteur de radionavigation par satellites mais avant démodulation et désétalement. Il applique à ces échantillons la méthode itérative d'estimation des coefficients de la matrice d'autocorrélation décrite relativement à la relation (6) pour engendrer une estimation de ces coefficients à destination du deuxième module 2 de calcul des coefficients de filtre de blanchiment. Le deuxième module 2 de calcul des coefficients de filtre de blanchiment calcule des coefficients de prédiction à partir de l'équation normale de Yule-Walker par application de la relation (5) aux coefficients estimés de la matrice d'autocorrélation du signal capté, fournis par le premier module 1. Pour ce faire, il inverse au préalable la matrice d'autocorrélation estimée fournie par le premier module 1 par exemple au moyen d'une technique d'inversion matricielle de type Levinson-Durbin. Le troisième module 3 de filtrage de blanchiment réalise, sur les échantillons (Xn) du signal capté les opérations d'un filtre spectral de type transverse à réponse finie FIR reprenant pour coefficients, les coefficients de prédiction fournis par le deuxième module 2 de calcul des coefficients de filtre de blanchiment. Le signal filtré qu'il délivre est appliqué aux étages avals du récepteur de radionavigation par satellites, soit directement sous forme numérique, soit après un passage en haute fréquence incluant une conversion numérique-analogique et une remontée en fréquence suivies d'une descente en fréquence et d'une deuxième conversion analogiquenumérique. En variante, on peut imposer au filtre mis en oeuvre par le troisième module 3 de filtrage de blanchiment une condition de symétrie sur ses coefficients lui donnant une loi de phase linéaire particulièrement appréciée pour l'exploitation du signal de radionavigation par satellites après l'opération de filtrage de déparasitage puisqu'un filtre à loi de phase linéaire se comporte comme un simple retard du point de vue de la distorsion apportée au signal de radionavigation. Dans le cas d'un filtre de blanchiment à nombre impair de coefficients, la condition de symétrie est mieux mise en évidence avec l'indexation suivante des coefficients : a-M -M+l'a-M+2'"-- a-0',t'-" M-lM (M étant un nombre entier tel que : p = 2M + 1). Elle devient alors : - = Sa prise en compte lors de l'application de la méthode des moindres carrés à la recherche des coefficients de prédiction, conduit à la résolution d'un système d'équations linéaires modifié par rapport à celui mentionné précédemment en (4). Ce nouveau système devient : avec la contrainte : X ou encore : toujours avec la contrainte : aO =S cj, et c, + étant des coefficients de la matrice d'autocorrélation d'ordre p du signal modélisé qui ne dépendent que des valeurs absolues de la différence j-i ou de la somme j + i La solution de ce système d'équations linéaires s'obtient de la même façon que celle du système d'équations linéaires (4), comme solution d'une équation matricielle de type Yule-Walker combinant des matrices respectivement de type Toepliz et Hankel obtenues à l'aide des estimations des 2M+1 coefficients d'autocorrélation du signal capté. Le procédé de déparasitage qui vient d'être décrit s'applique au traitement de tout type de parasite ou d'interférence radioélectrique à fort niveau pour la réception de signaux de radioélectriques présentant un spectre uniforme dans leur bande utile, dés que les parasites ou interférences ont des formes un tant soit peu prédictibles. Pour faciliter la compréhension, le traitement de déparasitage a été représenté et décrit comme étant exécuté par trois modules séparés, un module d'estimation des coefficients de la matrice d'autocorrélation, un module de détermination des coefficients du filtre de blanchiment et un module de filtrage de blanchiment. Il ne faut pas en conclure que c'est nécessairement le cas en pratique. En effet, comme l'on a affaire à des signaux numérisés, tous les traitements et fonctions réalisés dans ces modules le sont au moyen d'un ou plusieurs processeurs pilotés par des logiciels, la répartition des tâches entre un ou plusieurs processeurs relevant de la compétence de l'homme du métier. REVENDICATIONS 1. Procédé de déparasitage, en réception, d'un signal radioélectrique émis en bande étalée par modulation d'une porteuse au moyen de codes binaires pseudo-aléatoires caractérisé en ce qu'il consiste à soumettre ledit signal radioélectrique capté en réception à un filtrage spectral de blanchiment lui rendant ses caractéristiques de bruit blanc dans la bande occupée, au moyen d'un filtre spectral dont les coefficients sont déduits d'une estimation des coefficients de sa matrice d'autocorrélation. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le filtrage spectral de blanchiment est réalisé au moyen d'un filtre transverse d'ordre p, avec des coefficients ap k correspondant à une modélisation autorégressive d'ordre p du signal capté représenté par une suite d'échantillons {} : (fop étant une erreur de modélisation de l'échantillon xn et le coefficient ap 0 étant égal à 1 par définition) qui sont déterminés de manière à minimiser l'erreur quadratique moyenne de modélisation. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les coefficients ap, du filtre transverse d'ordre p réalisant le filtrage de blanchiment sont obtenus par résolution du système d'équations : ck-1 étant le coefficient de la ième ligne et de la kième colonne de la matrice d'autocorrélation d'ordre p du signal capté qui ne dépend que de la valeur absolue de la différence k-i, le signal capté étant stationnaire et réel. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que les coefficients CI. de la matrice d'autocorrélation du signal capté sont estimés de façon itérative au moyen de la relation : 1 étant égal à : k-i, les an ! étant des coefficients de pondération, N étant l'instant d'estimation de la corrélation, l'instant initial 0 étant choisi arbitrairement, xn et xn+k-1 étant des échantillons du signal à déparasiter, et le système d'équations étant résolu avec la contrainte : ap, = 1 5. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le filtrage'spectral de blanchiment est réalisé au moyen d'un filtre transverse d'ordre p à coefficients symétriques. 6. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le filtrage de blanchiment est réalisé au moyen d'un filtre transverse d'ordre p à coefficients symétriques avec un nombre impair de coefficients repérés par des indices : a'l-M+2..., a-I'aol...---aM (M étant un nombre entier tel que : p = 2M + 1), ses coefficients étant obtenus par résolution du système d'équations : Ck, et Ck+, étant des coefficients de la matrice d'autocorrélation d'ordre p du signal capté qui ne dépendent que des valeurs absolues de la différence k-i ou de la somme k + i, le signal capté étant stationnaire et réel. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que les coefficients CI. et c, +, de la matrice d'autocorrélation du signal capté sont estimés de façon itérative au moyen de la relation : I étant égal à : k-i dans un cas et à k + i dans l'autre, les &alpha;ni étant des coefficients de pondération, N étant l'instant d'estimation de la corrélation, l'instant initial 0 étant choisi arbitrairement, Xn et , étant des échantillons du signal reçu, et le système d'équations étant résolu avec la contrainte : ap,, = 8. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le signal radioélectrique traité est un signal de radionavigation par satellites.