Brevet FR2829325A1 — publié le 20030307

La présente invention concerne un procédé pour déterminer la présence de sources émettrices et éventuellement leur nombre dans un système comportant au moins un récepteur recevant des signaux provenant d'émetteurs de radiocommunication. Elle trouve notamment son application dans le domaine du traitement d'antennes où, sur un système composé de plusieurs antennes, on reçoit des signaux provenant d'émetteurs de radiocommunication. Les signaux émis sont par exemple des modulations numériques comportant un ou plusieurs signaux de synchronisation. Elle s'applique aussi dans le domaine de la goniométrie ou estimation des angles d'arrivée des sources radio-électriques, afin d'obtenir soit les incidences des mobiles soit celle des stations de base. La détection du nombre de sources présentes permet notamment la mise en #uvre des méthodes de goniométrie à haute résolution. Elle concerne aussi le domaine du filtrage adaptatif et celui de l'égalisation pour les télécommunications. En particulier, les techniques de synchronisation sur des séquences de référence connues comme les séquences TSC (Training Sequence Channel) ou SCH (Synchronisation Channel) de la norme GSM. Ces techniques de synchronisation font appel à des notions de détection. Il est connu de l'art antérieur d'estimer le nombre Mo de sources dans un système de radiocommunications. Par exemple, une estimation classique consiste à appliquer un algorithme de type MUSIC connu de l'Homme du métier. Pour cela, il est nécessaire de connaître le nombre de sources incidentes, qui est égal au rang de la matrice de covariance Rxx=E[x(t) x(t)"] des signaux x(t) reçus par les capteurs. Le rang de la matrice de covariance des signaux capteurs x(t) est déterminé à partir d'une estimée de cette matrice sur T échantillons x(tk) statistiquement indépendants : Rxx = T x(tk)x(tk)H (1) M0 tel que x(t) = # a(um) sm (t) + b(t), avec b(t) le bruit blanc gaussien, m m=1 l'indice de l'émetteur ou source émettrice, a(um) le vecteur directeur de la source d'incidence Um et sm (t) le signal transmis par cette m1ème source. Une source peut être un multi-trajets provenant d'un émetteur. En présence de Mo sources avec un signal temporel x(tk) gaussien, le rapport de vraisemblance, Velassique(M=MO/MO), utilisant les N- Mo plus faibles valeurs propres de la matrice Rxx suit une loi du chi-2 à (N-Moi-1 degrés de libertés, sachant que : V"""".(M/Mo) -2 T In - (N - M ) ln 6 (2) N avec 6 2 = # # # 2-i # N - M m=Mo+1 #m: valeur propre de Rxx pour 1 N : nombre de capteurs du système de réception ou le nombre de voies de réception. Ceci donne une loi de vraisemblance : V class,que([M=Mo]/Mo) - Chi-2 à (N-Mo)2 -1 avec dim{ x(t)}=N (3) La connaissance de la loi de probabilité de Vdass!que(Mo/tvto) permet de fixer le seuil aM pour lequel la probabilité d'avoir un nombre de sources strictement plus grand que M sources soit proche de 1 (Pd-1) : les seuils [alpha]M sont choisis dans la table du chi-2 avec une probabilité de fausse alarme pfa faible et un nombre de degrés de liberté égal à (N-Mf-1. Connaissant la loi de probabilité Vcassique(MdMo), on cherche donc à prendre la valeur maximale de la variable aléatoire Viassique(Mo/Mo) pour que Vclassiq,,(MO/MO) #si Vclassique(M/MO) aM, le nombre de sources Mo présentes est supérieur à M, #si VCiassique(M/M0) tester la présence de M=0 source, puis M=1 jusqu'à ce que Vclassique(M/Mo) soit inférieur au seuil aM. Le nombre de sources correspond alors à la valeur vérifiant l'inégalité : si Vclassique(M/MO) Rbb=E[b(t) b(t)"]= #2 I Où 1 est la matrice unité de dimension NxN. Il est aussi connu de l'art antérieur, une méthode pour estimer le nombre Mo de sources communes à deux observations u(t) et y(t) de même longueur. Dans ce cas, il faut connaître le rang d'une matrice d'intercorrélation Ruv=E[u(t) y(t)H] entre des observations u(t) et y(t) enregistrées sur un réseau de N capteurs pouvant permettre de réaliser des algorithmes de goniométrie à référence. En effet, une séquence de référence d'un mobile peut apparaître aux instants to et to+ Ttrame où Ttrame désigne la longueur d'une trame GSM, par exemple. Dans ces conditions, il est possible de construire une matrice d'intercorrélation Ruv d'énergie non nulle à partir des signaux u(t)= x(t-t ) et y(t)= x(t-to-Ttrame). De façon générale on cherche à déterminer le nombre Mo de sources communes aux signaux u(t) et v(t) tel que : M0 M0 M(t) =1 (Um) Sm o(t) + Qu(t) et y(t) = L ~a(um) sm (t) + b,(t) (4) m=1 m=l Les observations u(t) et ~v(t) se distinguent par les vecteurs bruits bu(t) et bv(t) constitués du bruit de fond ainsi que de brouilleurs reçus indépendamment sur u(t) et ~v(t). Les vecteurs bu(t) et bv(t) sont statistiquement décorrélés et gaussiens. Le procédé détermine le rang de la matrice Ruv à partir d'une estimée de cette matrice sur T échantillons u(tk) puis y(tk) statistiquement indépendants : ùv=4È .9(tk) M(tk)H (5) Pour connaître le rang de la matrice UV on estime celui de sa forme normalisée R. En présence de Mo sources avec des signaux temporels u(tk) et v(tk) gaussiens, le rapport de vraisemblance V"(M=M/Mo) utilisant les N-Mo plus faibles valeurs propres de R suit une loi du chi-2 à 2(N-Mof degrés de libertés, ce rapport de vraisemblance vérifie : Vu,(M/Mo) = -2 T In ([)J!.'m (6) où m est une valeur propre de R= I-UUH classée de façon décroissante pour 1 U=R," RV RH tel que: AIT AIT Ruu=7pi .9(tk).g(tk)H et R\,v =- 1 v~(tk) ~v(tk)H T k=1 -' k=l La loi de vraisemblance s'exprime alors de la manière suivante (7) : V"(M=MIMo) ~ Chi-2 à 2(N-Mo)2 degrés de libertés avec dim{ u(t)}= dim{ y(t)}=Nx1 La connaissance de la loi de probabilité de Vuv(Mo/Mo) permet de fixer le seuil [alpha]M pour lequel la probabilité d'avoir un nombre de sources strictement plus grand que M sources soit proche de 1 (Pd-1) : les seuils aM sont choisis dans la table du chi-2 avec une probabilité de fausse alarme pfa faible et un nombre de degrés de liberté égal à 2(N-Mf : connaissant la loi de Vuv(Mo/Mo), on cherche donc à prendre la valeur maximale de la variable aléatoire Vuv(Mo/Mo) pour que Vuv(Mo/Mo) On peut alors construire le test de détection suivant : #si Vuv(M/Mo) > aM, le nombre de sources Mo présentes est supérieur à M, # si Vuv(M/Mo) Pour déterminer le nombre de sources Mo on commence par tester la présence de M=0 source, puis M=1 jusqu'à ce que Vuv(M/Mo) soit inférieur au seuil [alpha]M. Le nombre de sources correspond alors à la valeur vérifiant l'inégalité : si Vuv(M/Mo) Si les méthodes décrites dans l'art antérieur conduisent à de bons résultats dans certains cas, elles sont toutefois limitées dans leurs applications. Par exemple, elles ne permettent par de détecter la présence et/ou le nombre de sources communes à plusieurs observations u(t) et v(t) ayant des longueurs différentes. Dans la suite de la description, lorsque l'on parle d'observations présentant des longueurs différentes, on désigne des observations obtenues pour des réseaux de capteurs différents ayant un nombre de capteurs différents, N1, N2,..etc. La présente invention propose notamment de déterminer la présence et le nombre de sources ou d'émetteurs communs à plusieurs observations de longueur différentes N1, N2,.... au sein d'un système comportant au moins un réseau de N=N1 capteurs. L'objet de l'invention concerne un procédé de détection de sources Mo communes à plusieurs observations u (t) v (t) par un réseau de N capteurs caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes : # utiliser au moins deux observations u (t) v (t) des longueurs N1 et N2 différentes, # définir une loi de vraisemblance tenant compte des longueurs N1 et N2 et du nombre de sources Mo, # déterminer un seuil de détection [alpha]M afin d'obtenir une probabilité de fausse alarme faible et un nombre de degrés de liberté tenant compte des longueurs Ni et N2 et du nombre de sources Mo # déterminer la présence et/ou le nombre des sources Mo en appliquant la loi de vraisemblance et le seuil [alpha]M Il utilise par exemple une loi de vraisemblance Vuv([M=Mo]/Mo) Chi-2 à 2(N1-Mo) (N2-Mo) degrés de libertés avec N1 Selon une variante de mise en oeuvre, # les signaux émis par les différentes sources Mo comportent une séquence de référence d(t), # on prend comme vecteur d'observation u(t) le vecteur de référence r1L(t-to) avec N1=L et comme vecteur d'observation v(t) le vecteur reçu x(t) sur les capteurs avec N2=N (L correspond au nombre de décalages temporels du signal de référence), # on détermine la ou les positions de synchronisation. Selon une autre variante, le procédé comporte une étape de détermination du nombre Pm de multi-trajets pour un émetteur m donné en cherchant une cohérence entre les observations x"'(t) et le vecteur de référence rmL(t) et en vérifiant u(t)= rut) et dim{ u(t)}=Nix1 avec N1=L. Le procédé s'applique dans un système de radiocommunication de type GSM. L'invention concerne aussi un dispositif permettant de mettre en oeuvre le procédé précité. L'objet de la présente invention offre notamment les avantages suivants : # la possibilite de détecter la présence et éventuellement le nombre de sources communes à des observations ayant des longueurs différentes, obtenues sur un nombre de capteurs différents, # déterminer les positions de synchro pour le cas d'émetteurs se propageant suivant plusieurs multi-trajets, # déterminer le nombre de multi-trajets Pm d'un émetteur. D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée d'un mode de réalisation pris à titre d'exemple illustratif et nullement limitatif illustré par les dessins annexés représentant : # La figure 1 un exemple de système de radiocommunication comportant une source émettrice et deux stations de base équipées chacunes d'un réseau de capteurs, # La figure 2 un exemple de signal comportant un signal de référence d(t), # La figure 3 des résultats validant le procédé selon l'invention, # La figure 4 un diagramme schématisant le recouvrement temporel de deux signaux apparaissant à deux instants différents. Afin de mieux faire comprendre le principe mis en #uvre dans la présente invention, la description qui suit est donnée à titre illustratif et nullement limitatif dans le cadre d'un réseau de radiocommunication utilisant des signaux comportant un signal de synchronisation, ou signal de référence, par exemple des signaux de type GSM. La figure 1 représente un exemple de système de communication comportant une source émettrice 1, une station de base 2 équipée d'un réseau de Ni capteurs et une station de base 3 équipée d'un réseau de N2 capteurs, avec Ni différent de préférence de N2 Les capteurs reçoivent les signaux issus de la source émettrice qui peuvent correspondre à des trajets directs (indiqués en traits pleins sur la figure) ou des trajets avec réflexion sur des obstacles 4 (indiqués en pointillés). Ces signaux correspondent à ce qui est désigné dans la description sous le terme observations . Les N1 et N2 capteurs constituent les voies de réception. Une des deux stations de base est maîtresse, par exmple la station 2 sur la figure. Il en résulte qu'elle récupère par exemple par voie filaire les signaux acquis sur l'autre station de base 3. Elle est alors pourvue d'un processeur permettant d'exécuter notamment les différentes étapes du procédé selon l'invention, ainsi que de la goniométrie ou d'autres traitements de signaux. De plus, la station maîtresse 2 envoie, par exemple par voie filaire ou radio, à l'autre station l'instant d'acquisition du premier échantillon de façon à rendre synchrone les acquisitions des deux stations. La deuxième station est alors munie d'un processeur qui permet d'acquérir des signaux à un instant donné et aussi de communiquer avec la station maîtresse. Les deux systèmes de goniométrie équipant les stations reçoivent en commun le trajet direct. Sans sortir du cadre de l'invention, le système de communication peut être pourvu d'un seul réseau de N1=N capteurs recevant une observation u(t) et équipé d'un processeur adapté à déterminer à partir de cette observation u(t) de longueur N égale au nombre de capteurs, un vecteur d'observation v(t) de longueur N2=M différente de N. L'idée de l'invention s'applique à des observations u(t) et v(t) de longueur différentes respectivement désignées N1 et N2. La description fait appel à la notion de vecteur d'observation. Un vecteur d'observation de longueur N1 ou N2 est constitué des signaux capteurs xn(t) (ou du signal de référence dm(t) ainsi que de une ou plusieurs versions retardées xn(t-k) (respectivement dm(t-k) de ce signal). Sans version retardée, les signaux reçus sur un réseau de capteurs constituent un vecteur d'observation de longueur égale au nombre de capteurs. Les vecteurs d'observation u(t) et v(t) sont constitués de signaux dont la composition dépend de l'application. Les observations u(t) et v(t) ont la structure suivante (8) : M0 M0 .9(t)1 a(um) sm (t) +bu(t) et y(t) =1 ç(um) sm (t)+ bv(t) m=1 m=1 avec dim{ !!(t)}=N1x1 et dim{ y(t)}=N2x1 a(um) est par exemple le vecteur directeur du réseau de N1 capteurs pour la source d'incidence um. ç(um) est par exemple le vecteur directeur du réseau de N2 capteurs pour la même source d'incidence um. Mo correspond au nombre de sources communes des observations u(t) et v (t). Les bruits bu(t) et bv(t) sont par exemple composés du bruit de fond ainsi que de brouilleurs indépendamment reçus sur les deux vecteurs observations. Le nombre Mode sources trouvé correspond au rang de la matrice de covariance spécifique Ruv=E[u(t) v(t)H] utilisée pour réaliser de la goniométrie. On s'intéresse donc à connaître le rang de la matrice d'intercorrélation Ruv=E[u(t) y(t)H] de dimension N1xN2 qui possède comme propriété dans le cadre de la présente invention d'être non carré, car N1 est différent de N2. Le procédé selon l'invention repose sur le principe suivant :II a été découvert que le rapport de vraisemblance Vuv([M=Mo]/Mo) utilisant les N1-M0 plus faibles valeurs singulières de R (forme normalisée de la matrice) suit une loi du chi-2 prenant en compte les longueurs de chacun des vecteurs d'observations concernés, donc une loi du chi-2 à 2(N1-M0) (N2-Mo) degrés de libertés. Lorsque N1#N2, ce rapport de vraisemblance vérifie : VU(M/M ) ~ -2 T In ,um (9) {[m=M+1]} où m est une valeur propre de R= I-UUH classée de façon décroissante pour 1#m#N1, avec Ni le nombre de capteurs du réseau d'observation u(tk) et 1 la matrice identitée de dimension NixNi. La matrice U est construite à partir des vecteurs u(tk) et v(tk) de la façon suivante (10) : A -1/2 , A -1/2 =Ruu RUV Rm tel que: R uu 1 y(tk) y(tk)H et R " = 1 v(tk) v(tk) H T k=1 T k=1 Le processeur de la station maîtresse, ou réseau de capteurs maître (Par exemple réseau de vecteur observation u(tk)) mémorise une loi de vraisemblance ayant l'expression (11)suivante : Vuv([M=Mo]/Mo) - Chi-2 à 2(nemo) (N2-Mo) degrés de libertés avec Ni A partir de la connaissance de la loi de probabilité de vraisemblance Vuv([M=Mo]/Mo), ce processeur détermine une valeur de seuil aM pour lequel la probabilité d'avoir strictement plus de M sources est proche de 1 (Pd-1) : les seuils aM sont choisis dans la table du chi-2 avec une probabilité de fausse alarme pfa faible et un nombre de degrés de liberté égal à 2(N-Mo) (N2-Mo). Connaissant la loi de VuAM/M), le procédé considère la valeur maximale aM de la variable aléatoire V uv(M/M) pour que Vuv(M/M) aM, le nombre de sources Mo présentes est supérieur à M, # si Vuv(M/Mo) Pour déterminer le nombre de sources Mo le processeur commence par tester la présence de M=0 source puis M=1 jusqu'à ce que Vuv(M/Mo) soit inférieur au seuil [alpha]M. Le procédé en déduit que M= Mo. La figure 3 représente le seuil [alpha]M0(pfa) en fonction de la probabilité pfa et deux courbes (I, Il) représentant respectivement la fonction de répartition empirique (1) et la fonction de répartition (II) utilisée dans le procédé selon l'invention, pour N1 =2, N2=5 et Mo=1 (ce qui correspond à une seule source). La fonction de répartition empirique a été déterminée en calculant 100 fois la variable aléatoire Vuv(M=Mo/Mo) avec des réalisations de bruit bu(t) et bv(t) différentes et la probabilité pfa a été obtenue de la façon suivante (12) : pfa = nombre V uv(M=Mo/Mo)k > CtMO nb 1#k#nb avec Vuv(M=Mo/Mo)k le rapport de vraisemblance calculé à la kième réalisation. La superposition ou coïncidence de ces deux courbes (I) et (II) prouve que la loi de Vuv(M= Mo/Mo) est bien une loi de chi-2 à 2(N1-Mo) (N2-Mo) degrés de libertés. Le procédé permet ainsi d'obtenir le nombre Mo de sources communes à des vecteurs d'observations de longueurs N1 et N2 différentes. Le procédé selon l'invention permet aussi d'obtenir des instants de synchronisation ou le nombre de multi-trajets associés à un émetteur. Pour faciliter la compréhension et avant de détailler certaines applications spécifiques de la présente invention, quelques rappels relatifs aux signaux vont être donnés. La présente invention met en jeu plusieurs émetteurs de signaux sm(t) comportant chacun un signal de référence dm(t). La figure 2 représente une structure de signal se(t) comportant un signal de référence d (t) sur une plage temporelle telle que d(t) = se{t - tk) pour 0 Ainsi entre les deux instants tk et tk+ 8t, le signal émis par l'émetteur est le signal de synchronisation d (t) présente à divers instants t1, t2, ..etc. Modèle du signal reçu sur les capteurs En présence de Mo émetteurs utiles, le signal reçu sur les capteurs s'exprime de la manière suivante : M0 x(t)= Lr Hmu rmL(t) + bmo(t) = Hu rUL(t)+ J2MO(t) (13) m=1 M Où QMO(t)= Hm' s'L(t) + b(t) m'=Mo+1 Où Hu =[ H1u... HMoU] etr"L(t)= rM0L (t) L'exposant u fait référence aux signaux utiles. Les matrices représentatives du canal de transmission Hmu et Hm' ont l'expression suivante (14): Pin - Pin. Hmu = 1 pmp a(umP) 4mpuT =Am Bmu et Hm, 1 Pm'p 3(Um'p) hmlp T =Am' Bm' p=l p=1 Où Am=[ (Um1)... a(umpm) ] est la matrice des vecteurs directeurs des multitrajets du m lème, eme tt eur, B=[pmi...pmpm1 et B m' T = [h pm'1 m'1...pm'pm' h] m'Pm', ump est l'incidence du p ième trajet du m ième utilisateur. Pm correspond au nombre de multi-trajets du mième émetteurLa présente invention a en particulier pour objectif d'estimer ce paramètre pour 1#m#M0. Le vecteur de référence rmL(t) est composé du signal de référence dm(t), en étant défini par exemple pour deux émetteurs utiles de la façon suivante : d,(t-(Ll2)'l'e) d2(t+Ot,, (L12)Te)- 1L(t)= [dl . et -r2L(t)= . (L/2)re)] (15) d(t+(L/2)re) d2(t+/).t12 +(L/2)T6)~ avec : Te la période d'échantillonage. L = le nombre de décalages temporel du signal de référence. L'optimum est de choisir L égal à l'étalement temporel du canal de l'émetteur s'étalant le plus. #tij= tk(j)- tk (i) la différence correspondant à deux signaux de référence d, (t) etdj(t) détectés aux instants respectifs tk(i) et tk(j) et qui correspondent aux 2 utilisateurs, dans ce cas #t12 La figure 4 représente ce recouvrement temporel. Première variante d'application du procédé à la détection des positions de synchro dans le cas de multi-traiets Les signaux émis se propagent suivant plusieurs multi-trajets, par exemple avec un étalement temporel proche du temps symbole (Rythme de transmission des symboles d'un signal numérique). Lorsque l'étalement temporel est proche du temps symbole les multi-trajets sont corrélés. Sachant que la séquence de référence d (t) présente entre les instants tk et tk+#t et que ses multi-trajets et interférences sont du bruit, x(t) s'écrit : M(t) = Q(uo) d(t- tk) + b'(t) (16) avec a(uo) le vecteur directeur du trajet direct d'incidence uo et tk l'instant d'apparition du signal de référence transmis par ce trajet. Où b'(t) est constitué d'un mélange bruit et brouilleurs. D'après les expressions (13) et (16), le signal s'exprime par exemple sous la forme : X(t) = Hiu r\(t-tk) + b'(t)= 1 P1p a(uip) S1p(t-tk) + b'(t) (17) p=1 avec plp le facteur d'atténuation du p'ème trajet et uip son incidence. Mo !2'(t)= L Hm U rmdt) + !2Mo(t) d'après (13) m=2 d, (t - (L I 2'1'e) r\(t)= [dJ . 2Jre)] et cl, (t + (L I 21'e) S1p(t) = h1/ r\(t)=p1P d1(t- 'tlp) b'(t) est composé du mélange bruit et brouilleurs et tk est la position de synchro du premier trajet de cet émetteur en posant tk=#1p. Chaque trajet a pour incidence #1p et retard #1p. L'étalement temporel du canal vaut donc L+max [li,,~111]. En faisant l'hypothèse que le vecteur de référence r\(t-to) est synchronisé en to en vérifiant x(t) = H1 r1L(t-to) le procédé selon l'invention s'applique en posant : u (t)= r' (t-to) avecNi=L et v-(t)= x(t) avec N2=N (18) ##################! (18) Ni est égal au nombre de décalages temporels du signal de référence di(t) et N2 au nombre N de capteurs de la station de base 3. Sachant que pour la synchronisation on souhaite vérifier la présence ou l'absence du signal r1L(t-t0), on va donc tester les deux hypothèses suivantes : Ho : x(t)= b'(t) # Absence de signal de référence en to H1 : x(t)= H1" rlL(t-tO) + b'(t) => Présence du signal d1(t) de référence en to et synchronisation sur le premier trajet. Dans ces conditions le rapport de vraisemblance Vuv(M=0/Mo) (to) est calculé de la manière (21) suivante : Vuv(M=0/M0)(to)=-2 ôt ln(det(l,-R()"R(tJ-'R(t,)R)-')) avec: Rxx(to) ôt l X (t) X (t) RXd(tO) 5t x(t) r dt-to) '=t,, 8t=T, U= Rdd -1/2 RXd(to)H RxAto) -1/2 et on en déduit que (22) : VUV(M=O/MO) = -2 8t In ([g /lm =-2 8t In (det(IL - UUH bzz m=1 =-2 8t In(det(IL - Rdd (ta t2Rxd (ta tRxx (ta t1Rxd (ta )Rdd (ta t/2H)) =-2 sot In(det(IL -Rxd(tatRxx(tat1Rxd(ta)Rdd(tat)) Comme dans l'hypothèse Ho où M=Mo=0, la variable aléatoire V"(M/Mo)(to) suit une loi du chi-2 à 2(N1-M)(N2-M)=2NL on en déduit un seuil de détection coco avec une probabilité de fausse alarme pfa tel que : Si V uv(M/Mo)(to) oco(pfa,L) => Il y a détection de r1L(t-t0) et to est une position de synchro car on est dans l'hypothèse Ho. a Si Vu"(M/Mo)(to) Il n'y a pas détection car on est dans l'hypothèse H1. Le seuil ao(pfa,L) est choisi dans une table du chi-2 pour une probabilité pfa et un nombre de degrés de libertés égal à 2NL. Pour sa mise en oeuvre, le procédé calcule en fonction de to le critère CL(to) suivant : CL(to) ~ - detIL - RXd (to )H R (to ) 1 RXd (to ad (to ) 1 ) (23) Sachant que dans l'hypothèse H1 le rapport de vraisemblance vérifie -28t In(1-CL(to))= VuAM/Mo)(to ao(pfa,L), on cherche ensuite les maximums tk de CL(tk) vérifiant l'expression (24) : CL(tk) > Ti(pfa,L) avec (pfa,L) = 1- exp a ip'a'L)l {2#t} Les positions de synchro tk correspondront alors aux instants d'apparitions du vecteur de référence r\(t) et ainsi du signal de référence di(t). Ces instants peuvent ensuite être utilisés pour mettre en #uvre une goniométrie à référence mono ou multi- références. Application à la détection du nombre de multi-traiets Pm pour une qoniométrie mono ou multi-utilisateurs Selon une autre variante de mise en #uvre de l'invention, le procédé permet de déterminer le nombre de multi-trajets provenant d'un émetteur. Le signal émis par une source ou mobile se propage dans la majorité des cas selon plusieurs trajets, trajets directs ou trajets avec réflexion. Le procédé permet par exemple de déterminer le nombre de multi- trajets d'un émetteur de signal connu dm (t) ousignal de référence inclus dans la trame du signal à partir du vecteur d'observation x(t) reçu par le réseau de capteurs. Un émetteur est par exemple constitué de plusieurs sources et le modèle du signal s'écrit sous la forme : M0 Pin 1 1 Pmp g(ump) hmput rmL(t) + bmo(t) (29) ni=] n=t avec bM (t)= 1 1 Pm'Pa(um.p)/7m'PTsmL(t) + b(t) m'=Mo+I p=1 où bM0(t) est la composante du signal comprenant le bruit et les brouilleurs. Sachant que la fonction de transfert Hmu de la mième émetteur vérifie la relation suivante : Pin Hm U = L, pmp a(ump) hmpT (30) p=1 Après que le procédé ait estimé les fonctions de transfert Hmu des émetteurs pour 1#m#M0, on peut isoler le signal du mième émetteur en effectuant l'opération suivante : M0 2M(t) =(t) - .. Hm' U r m' dt) m=m' Les fonctions de transfert sont estimées en mettant en oeuvre une méthode décrite ci-après dans le paragraphe "Séparation des émetteurs ou utiles" qui permet d'identifier séparément les matrices de transfert Hmu de chacun des émetteurs. La connaissance des matrices de transfert de tous les émetteurs permet alors d'isoler le signal xm (t) du mième émetteur. Le procédé consiste alors, par exemple à appliquer le principe de détection du nombre Pm de multi-trajets sur le signal xm (t). D'après l'expression (9), on en déduit que le signal xm(t) vérifie l'expression (31) : xm(t) = Hmu rmL(t) + bMO(t)= Gr pmp 2(ump) smp(t) + bMO(t) nu dm (t - (L / 2)'Te) aveC rmL(t)= dm (t - (L . / 2)T'e) et smp(t) = hmpT rmdt)=Pmp rm(t- Tmp) dm(t+ (L/2)Te) où Pm désigne le nombre de multi-trajets smp(t) le signal du pième trajet et ump son incidence. On rappel que le signal xm(t) est issu d'une technique multi- utilisateurs isolant le signal du mième utilisateur. Sachant que le nombre de sources brouilleur Mb vaut : M Mb= # Pm' avec Pm + Mb = MT (32) m'=M0+1 Mb est alors le nombre de sources du vecteur observation bM0(t). L'objectif du test de détection est d'estimer le nombre de multi-trajets Pm du mième émetteur. Dans tous les cas on détecte tout d'abord le nombre MT de sources incidentes. Le signal de référence dm(t) permet de construire le vecteur de référence rmL(t). L'objectif de la détection est de trouver une cohérence entre les observations x"'(t) et le vecteur de référence redt). On prend : .9(t)= rm(t) dim{ !!(t)}=N1x1 avec N1=L (33) L correspond au nombre de décalage temporel du signal de référence dm(t). Le rang de la matrice de covariance du signal bM0(t) vaut MT - Pm : Cette matrice Rbb se calcule à partir des signaux x(t) et ruL(t) comme décrit ci-dessus. Après une décomposition en éléments propres de Rbb on extrait la matrice unitaire Proj(Pm) de dimension N x (N-( MT - Pm)) orthogonale à tous les vecteurs directeurs a(um'p) des brouilleurs tel que : Proj(Pm)H a(um'p)=0 pour m'>Mo (34) où les a(Um'p) sont les vecteurs directeurs des brouilleurs. La matrice unitaire Proj(Pm) est composée des N-( MT - Pm) vecteurs propres de Rbb associés aux plus petites valeurs propres. On construit le vecteur v(t) de la façon suivante (35) : V(t) = Pr0J(Mu)H xm(t) = I"ImP rmdt) + bP(t) dim{ y(t)}=N2x1 avec N2= N-( MT - Pm) où I"ImP = Pr,j(Pm)" I"Im et bP(t)= p0](pm)Hb(t) N est le nombre de capteurs de la station de base 3 et MT le nombre total de sources et Pm le nombre de multi-trajets du nième émetteur. Les signaux u(t) et y(t) ont le signal rmL(t) en commun. Dans ces conditions, le nombre Pm de multi-trajets du m'eme émetteur est estimé en mettant en oeuvre le test de détection décrit précédemment, en choisissant des valeurs particulières pour les longueurs N1 et N2 des observations. Le procédé construit le rapport de vraisemblance Vuv(M/Pm) en choisissant N1= L et N2= N-( MT - Pm), ce qui conduit à la loi de probabilité suivante (36) : Vuv([M=Pm]/Pm) - Chi-2 à 2(L-Pm) (N-MT)=2(L-Pm)( N2-Pm) degrés de libertés. La connaissance de la statistique de Vuv(M=Pm/Pm) permet de choisir les seuils [alpha]M (M=0,1,...) dans la table du chi-2 avec une probabilité de fausse alarme fixée à pfa et un nombre de degrés de liberté égale à 2(L-Pm) (N-MT). Le test est le suivant : si Vuv(M/Pm) > [alpha]M le nombre de sources Pm présentes est supérieur à M, si Vuv(M/Pm) Les étapes du test de détection sont alors les suivantes : Etape n 1 : Calcul de Rbb selon l'expression (26) Etape n 2 : u(t)= rmL(t) et M=0 Etape n 3 : Calcul de Proj(M) à partir de Rbb Etape n 4 : Calcul de y(t)=Pr0J(M)Hxm(t) Etape n 5 : Calcul de Vuv(M/Pm) Etape n 6 : - si Vuv(M/Pm) > aM alors M=M+1 et retour à l'étape n 3 # si Vuv(M/Pm) La séparation des émetteurs consiste à estimer la matrice de transfert Hu=[H1 ... HMo U] puis à extraire de Hu les matrices Hm" associées à chacun des Mo émetteurs utiles. Le procédé estime la matrice Hu au sens des moindres carré comme dans le cas mono-utilisateur. Ainsi d'après l'expression (13) le procédé estime Hu en minimisant l'écart entre H, j'L(t) et x(t). En réalisant ce moindre carré entre les instants t,in et ta, on obtient : Hu = R," R,ur (25) avec Rxr"= 1 2ç(t)luL(t)H et R,ü= 1 ~r"(t) r"(t)" maux 'min t=tmm maux 'min '=',#,# En posant bM0(t)= x(t)- Hl !UL(t) on en déduit que la matrice de covariance de ce vecteur bruit+brouilleurs vaut : R bb u ~ nlaC ~. 1 clrlln !2110 (t) bM0(t}H= l ^x u R xr "= R - xx l x@ R rr u r' R xr "" ma\ rmn '='min avec Rxx =+ 1+ x(t) X(t)H max ton t=mm R bb R xx - R xr " fp " Y' k.11, (26) Comme les matrices fin' sont des sous-blocs de la matrice #u en vérifiant Ê,, =[Êliu Û,,,u] elles sont extraites directement de Hu en sélectionnant les bonnes colonnes. On a donc séparé les signaux utiles et estimé la matrice de covariance #bbu de la composante bruit+brouilleurs. On remarque que pour estimer les matrices R" et Êlm' on fait intervenir la matrice R/qui est la matrice de covariance du vecteur ruL(t). Cette matrice a, d'après (13) et (14), la structure suivante : rl l 0) . Î, 1 (L) * rMa,{Lf Î, 1 (L) #" (0) Rnu= ... (27) Îm,, 1 (0) rLtn 1 ( L) (0) -Îm, 1 (L) ,.(0) (4) . (0)~ On voit que la matrice fait intervenir des termes #u(T) d'intercorrélation entre les signaux de référence d,(t) et dj(t-T) tel que : #, (T) ~ rtLlX Iflll1 + t=tmm di(t) dl(t-T) (28) max min '='mm Dans ces conditions, la méthode multi-utilisateurs exploite les coefficients de corrélations î; (T) entre les signaux de références, non nécessairement nuls. Cette remarque permet de vérifier intuitivement que l'utilisation des coefficients #ij(T) est nécessaire pour réaliser la séparation de signaux de références dj(t) et dj(t) dans le cas corrélé. Avantageusement par rapport aux méthodes décrites dans l'art antérieur, le test présente comme avantage de fonctionner en présence de bruit bM0(t) spatialement non blanc. En effet en pratique le bruit n'a jamais cette propriété : Il est composé du bruit des récepteurs dont la matrice de covariance peut être mesurée et du bruit atmosphérique non mesurable composé en particulier des brouilleurs. Dans ce test la connaissance des signaux de références dm(t) pour 1#m#M0 des utiles permet de mesurer la matrice de covariance du bruit atmosphérique et par conséquence d'appliquer un test de détection statistique. REVENDICATIONS 1- Procédé de détection de sources Mo communes à plusieurs observations u (t) et v (t) par un réseau de N capteurs caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes : # utiliser au moins deux observations u (t) v (t) des longueurs N1 et N2 différentes, # définir une loi de vraisemblance tenant compte des longueurs N1 et N2 et du nombre de sources Mo, # déterminer un seuil de détection [alpha]M afin d'obtenir une probabilité de fausse alarme faible et un nombre de degrés de liberté tenant compte des longueurs N1 et N2 et du nombre de sources Mo, # déterminer la présence et/ou le nombre des sources Mo en appliquant la loi de vraisemblance et le seuil aM. 2 - Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la loi de vraisemblance VU"([M=MoJ/Mo) est sensiblement égale à une loi de Chi-2 à 2(N1-Mo) (N2-Mo) degrés de libertés avec N1 3 - Procédé selon l'une des revendications 1 et 2 caractérisé en ce que : # les signaux émis par les différentes sources Mo comportent une séquence de référence d(t), # on prend comme vecteur d'observation u(t) le vecteur de référence r1L(t- to) avec N1=L et comme vecteur d'observation v(t) le vecteur reçu x(t) sur les capteurs avec N2=N (L correspond au nombre de décalages temporels du signal de référence), # on détermine la ou les positions de synchronisation. 4 - Procédé selon l'une des revendications 1 et 2 caractérisé en ce qu'il comporte une étape de détermination du nombre Pm de multi-trajets pour un émetteur m donné en cherchant une cohérence entre les observations xm(t) et le vecteur de référence rmdt) et en vérifiant u(t)= r"\(t) et dim{ u(t)}=Nlx1 avec N1=L. 5 - Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce qu'il comporte une étape de goniométrie mono ou multi-références . 6 - Application du procédé selon l'une des revendications 1 à 5 pour déterminer la présence et/ou le nombre de sources communes à au moins deux observations présentant des longueurs différentes dans un système de radiocommunication de type GSM. 7 - Dispositif permettant de déterminer la présence et/ou le nombre de sources communes à au moins deux observations u (t) v (t) caractériséen ce qu'il comporte au moins des moyens adaptés à mettre en oeuvre les étapes de la revendication 1.