Brevet FR2823922A1 — publié le 20021025

P1.'i'l'HU1.71'i 17i5C:Li'ïV'l'MAL1.'.rii.l.' L"i' J: A SEQUENCE DIRECTE AVEC DES SEQUENCES D'ETALEMENT PERIODIQUES (COURTES) La présente invention concerne le domaine du traitement de signal dans des communications à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) et, plus précisément, la tâche de réception de données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système AMRC à séquence directe qui utilise des séquences d'étalement périodiques (ou courtes), en présence de bruit et d'interférence provenant d'autres canaux (interférence d'accès multiple, ou MAI) . L'invention est liée au domaine de la détection multi-utilisateur telle que connue par le document " Multiuser détection, Cambridge University Press, 1998, Auteur : S. VERDU ". Toutefois, à la différence des détecteurs décrits dans cet article, les procédés selon l'invention sont décentralisés, c'est-àdire qu'elles ne nécessitent pas la connaissance des séquences d'étalement ou des paramètres de propagation ou, plus généralement, des signatures de canaux de tous les canaux du système considéré. Seule la signature de canal du canal qui contient les données à extraire (canal souhaité) est nécessaire. Ce fait favorise la mise en #uvre de nos méthodes dans les terminaux mobiles des systèmes AMRC à séquence directe modernes dans le mode duplex à répartition dans le temps (TDD) connus par le document * Universal Mobile Télécommunications System (UMTS) ; ULTRA (BS) TDD ; Radio transmission and Réception (3GPP TS 25.105 version 3.4.0 Release 1999 " ou "CHINA WIRELESS TELECOMMUNICATION STANDARD (CWTS) ; Working Group 1, Physical layer description (TSC101 V3.0.0 release 1999) et, généralement, dans tous les moyens de réception de signaux AMRC à séquence directe étales périodiquement ou il n'y a pas d'accès aux paramètres de tous les canaux actifs du système. Il sera évident pour les hommes du métier que nos méthodes peuvent également être exploitées pour concevoir les détecteurs multiutilisateurs centralisés (par exemple, les récepteurs de stations de base des systèmes de télécommunications sans fil basés sur l'AMRC) où la connaissance des autres signatures de canaux est disponible. L'invention propose deux méthodes de réception de données et les mises en #uvre correspondantes, à savoir le récepteur à approximation polynomiale par bloc (PAR par bloc) et le récepteur à approximation polynomiale adaptative (PAR adaptative) . Les caractéristiques spécifiques de l'invention sont : - Une structure de récepteur décentralisée, c'est-à-dire que la seule connaissance nécessaire pour la réception est celle de la signature du canal qui contient les données reçues ; - Une structure de récepteur souple. La complexité du récepteur peut être augmentée progressivement en commençant par celle du RAKE (récepteur multiutilisateur classique) en utilisant des étages supplémentaires d'estimation vectorielle de base, de désêtalement et de pondération ; - La possibilité de faire varier le fonctionnement du récepteur entre celui du RAKE (aucun vecteur de base) et celui du récepteur à erreur quadratique moyenne optimale (le nombre d'étages d'estimation vectorielle de base, de désétalement et de pondération est égal au nombre de canaux actifs) ; - Une faible complexité : 0 ( (T + m) M 2) calculs en virgule flottante par bloc pour le récepteur à approximation polynomiale par bloc, O(mM) par itération pour le récepteur a approximation polynomiale adaptative en comparaison de O(M3 +TM2) calculs en virgule flottante par bloc pour le détecteur à erreur quadratique moyenne minimale (MMSE) par bloc et O(M2) calculs en virgule flottante par itération pour le détecteur à erreur quadratique moyenne minimale adaptative (moindres carrés récursifs, ou RLS), respectivement, où M est le gain de traitement du système, T indique la taille du bloc (nombre d'observations accumulées) et m indique le nombre de vecteurs de base utilisés dans la mise en #uvre du récepteur à approximation polynomiale. Le récepteur à approximation polynomiale adaptative ne nécessite pas l'estimation et la mémorisation de la matrice de covariance M x M des observations accumulées ; - Des performances presque optimales (dans le sens de l'erreur quadratique moyenne). Les performances du récepteur à approximation polynomiale adaptative se rapprochent de celles du détecteur à erreur quadratique moyenne minimale adaptative lorsqu'on utilise seulement un ou deux vecteurs de base et, dans la plupart des cas, les performances du récepteur à approximation polynomiale par bloc sont meilleures que celles du détecteur à erreur quadratique moyenne minimale adaptative par bloc. Les systèmes à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) sont devenus une solution très répandue aux problèmes de débit élevé fiable et de télécommunications sans fil de qualité élevée. À la différence des systèmes à accès multiple à répartition dans le temps (AMRT) qui séparent les canaux dans le domaine temporel ou des systèmes à accès multiple par répartition de fréquence (AMRF) qui séparent les canaux dans le domaine fréquentiel, les canaux des systèmes à accès multiple à répartition de code [11] sont séparés dans le domaine des codes, c'est-à-dire que les données transmises par l'intermédiaire de différents canaux sont étalées en utilisant différentes séquences d'étalement. Les séquences d'étalement peuvent être périodiques (courtes) ou apériodiques (longues). Les systèmes à accès multiple à répartition de code basés sur des canaux étalés ont tendance à être moins complexes et favorisent l'utilisation de techniques de réception (détection) multiutilisateur au niveau du récepteur. L'invention concerne le domaine de la réception multi-utilisateur de données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système AMRC à séquence directe avec des séquences d'étalement périodiques et est particulièrement adaptée aux cas où la réception monoutilisateur standard (RAKE) n'est plus acceptable. Les exemples de telles situations comprennent une charge de système élevée créant ce qu'on appelle le plancher d'interférence, ou la présence d'éléments d'interférence puissants conduisant à ce qu'on appelle l'effet proche/éloigné . On connaît dans l'état de la technique l'article R. PRICE et P.E. GREEN " A communication Technique for multipath Channel Proc. IRE, Vol. 46, pp555-570, mars 1958. Ce document concerne un récepteur RAKE, qui forme essentiellement un récepteur monoutilisateur, ne parviennant pas à fournir des estimations fiables des données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système AMRC à séquence directe en présence de bruit et d'interférence d'accès multiple. Cette détérioration est due au fait que, dans les systèmes AMRC asynchrones ou dans les systèmes AMRC avec une propagation par trajets multiples, les composantes du signal reçu qui correspondent au canal reçu ne sont plus orthogonales à celles des interférences. Contrairement au RAKE, le récepteur à erreur quadratique moyenne minimale exploite les statistiques du second ordre (la séquence de covariances) des observations reçues afin d'effectuer une détection optimale (dans le sens de l'erreur quadratique moyenne) des données transmises et il s'avère robuste en cas d'interférence d'accès multiple (U. Madhow et M. L. Honig, "MMSE Interférence Suppression for Direct-Sequence Spread-Spectrum CDMA", IEEE Trans. Commun ., vol. 42, n 12, pages 3178-3188, décembre 1994.). Cependant, dans la plupart des cas pratiques, l'application directe des techniques à erreur quadratique moyenne minimale résulte en une complexité de calculs inacceptable. Plus précisément, la complexité de la mise en #uvre de l'erreur quadratique moyenne minimale par bloc est de O(M3 + (T + 1)M3) calculs en virgule flottante par bloc et la complexité de sa mise en oeuvre adaptative (algorithme des moindres carrés récursifs) est de O(M2) calculs en virgule flottante par itération, où M est le gain de traitement du système et T indique la taille du bloc. Par conséquent, afin de réduire le coût en calculs, des contraintes supplémentaires sur le vecteur recherchépour-pondérer doit être exploité. En fait, pour un système AMRC à séquence directe avec K canaux étalés périodiquement actifs, le vecteur optimal (dans le sens de l'erreur quadratique moyenne) se trouve dans un sousespace de dimension K - sous-espace de signal. Cette idée donne naissance à un certain nombre de techniques décrites ci-dessous. En fait, le sous-espace de signal est constitué de K signatures de canal des canaux actifs du système. Cette idée conduit au récepteur à filtrage adapté orthogonalisë (OMFR) proposé en K. Fukawa et H. Suzuki, "Orthogonalizing Matched Filtering (OMF) Detector for DS-CDMA Mobile Communication Systems", IEEE Trans. On Veh. Tech., vol. 48, n 1, pages 188-196, janvier 1999. Cependant, dans un certain nombre de situations importantes dans la pratique, la connaissance de toutes les signatures de canaux, c'est-à-dire la connaissance combinée des codes d'étalement et des paramètres de propagation (retards et évanouissements) n'est pas disponible. Ces cas comprennent la réception au niveau des terminaux mobiles, le transfert intercellulaire et l'itinérance dans les systèmes AMRC décentralisés, pour en nommer quelques-uns. Les récepteurs multiutilisateurs classiques ainsi que le récepteur multiétage de présentent également le même inconvénient. Le récepteur à vecteurs auxiliaires (AVR) proposé par Pados D. et Batalama K. "Joint Space-Time Auxiliary-Vector Filtering for DS/CDMA Systems with Antenna Arrays", IEEE Trans. Commun., vol. 47, n 9, pages 1406-1415, septembre 1999 ou objet du brevet américain US06078573 limite le vecteur de pondération à un sous-espace d'une dimension m arbitraire. Les m vecteurs générant ce sous-espace sont obtenus de manière itérative par une technique d'optimisation contrainte. Contrairement au récepteur multiétage et au récepteur à filtrage adapté orthogonalisé, le récepteur à vecteurs auxiliaires utilise uniquement la signature du canal contenant les données à extraire. Cependant, les expressions exactes des vecteurs auxiliaires du récepteur à vecteurs auxiliaires sont plutôt complexes et conduisent à un récepteur de grande complexité. La structure du récepteur à vecteurs auxiliaires n'est pas souple dans le sens que l'ajout d'un nouveau vecteur auxiliaire nécessite des modifications importantes de la conception globale du dispositif. De plus, le récepteur à vecteurs auxiliaires ne suppose pas de limite (autre que le gain de traitement du système) au nombre de vecteurs auxiliaires qui sont nécessaires pour atteindre les performances optimales (dans le sens de l'erreur quadratique moyenne}. Enfin, la structure du récepteur à vecteurs auxiliaires ne suggère pas de mises en #uvre adaptatives de faible complexité, notamment celles qui ne nécessitent pas le calcul et la mémorisation de la matrice de covariance M x M du signal reçu. La motivation principale à la base de l'invention est le besoin du récepteur fonctionnant dans les systèmes AMRC à séquence directe avec un étalement périodique et combinant les caractéristiques suivantes : - Une structure de récepteur décentralisée et flexible. Ces récepteurs sont d'une importance cruciale, par exemple, pour les mises en #uvre côté mobiles des systèmes de communication sans fil AMRC modernes, où la décentralisation permet la réception en l'absence de la connaissance concernant d'autres terminaux mobiles et où la flexibilité permet une gestion commode de la puissance de calcul (et, par conséquent, de la consommation de puissance et du coût du dispositif) en fonction de la charge du système, des caractéristiques de propagation et du mode de transmission actuel (veille, synchronisation, échange de données, etc.). - La possibilité d'un réglage aisé des caractéristiques de fonctionnement du récepteur. Cette caractéristique permet l'adaptation commode des performances du récepteur (taux d'erreur) au contenu des données (voix, image, vidéo, transmission de données, etc.). Par exemple, les transmissions vocales permettent des taux d'erreur supérieures à ceux de la transmission de données. L'adaptation des performances du récepteur à la nature des informations transmises résulte en des économies de calcul, de puissance et de coût significatives. - Une faible complexité et la possibilité de mise en oeuvre adaptative représentant des besoins de calcul et de mémorisation minimaux. Le problème de la complexité de la mise en oeuvre et de l'espace de mémorisation est particulièrement important dans les dispositifs compacts (portables), tels que les stations mobiles des systèmes de communication sans fil modernes, qui doivent satisfaire aux limites concernant la consommation de puissance, la taille et le coût global du dispositif. - Des performances presque optimales avec une surcharge de calcul faible en comparaison des récepteurs mono-utilisateur (RAKE) classiques. Les récepteurs optimaux, tout en présentant l'avantage évident de taux d'erreur les plus faibles (qualité de réception la plus élevée), résultent en une complexité non admissible (dans la plupart des situations pratiques). Cependant, il est possible de se rapprocher des caractéristiques de performances optimales avec une augmentation minimale de la complexité. A notre connaissance, aucun des récepteurs existants ne combine les caractéristiques ci-dessus. Un objet général de la présente invention consiste en la réception fiable de données dans les systèmes AMRC à séquence directe avec un étalement périodique en présence de bruit et d'interférence d'accès multiple. Selon la présente invention, telle que mise en #uvre et généralement décrite ici, une nouvelle famille de récepteurs multiutilisateurs pour les systèmes AMRC à séquence directe avec un étalement périodique est proposée. Plus précisément, l'invention propose deux méthodes de réception de données et les mises en #uvre correspondantes, à savoir, un récepteur à approximation polynomiale par bloc (PAR par bloc) et un récepteur à approximation polynomiale adaptative (PAR adaptative). La présente invention, dans les mises en oeuvre par bloc et adaptative, comprend les moyens d'accumulation, les moyens de génération de signature de canal, la pluralité de moyens pour générer la pluralité de vecteurs de base, les moyens de désétalement de signature, la pluralité de moyens de désétalement de base, les moyens de pondération de signature, la pluralité de moyens de pondération de signature et les moyens formant combineur de sortie. Les moyens d'accumulation sont utilisés pour obtenir et mémoriser la pluralité des observations du signal à étalement de spectre reçu du système AMRC à séquence directe. Le signal reçu contient la contribution d'une pluralité de canaux étalés périodiquement, chaque canal correspondant à une signature de canal différente. Généralement, la signature de canal contient les données provenant à la fois de la séquence d'étalement du canal et des paramètres de propagation du milieu, par exemple des retards multitrajets et des amplitudes d'évanouissement multitrajets. Les moyens de génération de signature de canal génèrent la signature du canal contenant les données à extraire. Par exemple, dans le cas d'un système AMRC à séquence directe synchrone sans propagation par trajets multiples, la signature de canal est a priori connue et coïncide avec la séquence d'étalement du canal contenant les données à extraire. Dans un cas plus général, la signature de canal peut être générée en tant que convolution de la séquence d'étalement du canal contenant les données à extraire et de la réponse impulsionnelle du milieu de propagation, respectivement. La pluralité de moyens pour la génération de la pluralité de vecteurs de base peuvent être mis en #uvre de différentes manières conduisant au récepteur à approximation polynomiale par bloc et au récepteur à approximation polynomiale adaptative. Le récepteur à approximation polynomiale par bloc comprend des moyens d'estimation de covariance pour générer la matrice de covariance des observations accumulées et la pluralité de moyens de génération de vecteurs de base qui gênèrent la pluralité de vecteurs de base en utilisant ladite matrice de covariance des observations accumulées. Dans le récepteur à approximation polynomiale par bloc, la pluralité de vecteurs de base est générée successivement, le premier vecteur de base de ladite pluralité de vecteurs de base obtenus, respectivement, en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et de la signature du canal contenant les données à extraire, et chaque vecteur de base successif de ladite pluralité obtenue, respectivement, en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et du vecteur de base précédent. Dans le récepteur à approximation polynomiale adaptative, la pluralité de vecteurs de base est générée conformément à l'algorithme de la figure 3D, évitant ainsi la génération et la mémorisation de la matrice de covariance des observations accumulées: Les moyens de désétalement de signature désétalent la pluralité d'observations accumulées avec la signature du canal contenant les données à extraire, générant de ce fait la pluralité d'observations de signature désétalée. Les premiers, seconds, etc., moyens de désétalement de base desétalent la pluralité d'observations accumulées avec les premier, second, troisième, etc., vecteurs de base de la pluralité de vecteurs de base, générant de ce fait les première, seconde, etc., pluralités d'observations de base désétalée. Les moyens de pondération de signature pondèrent la pluralité d'observations de signature désétalée avec le coefficient de pondération de signature, générant de ce fait la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée. Les premiers, seconds, etc., moyens de pondération de base pondèrent les première, seconde, etc., pluralités d'observations de base désétalée avec les premier, second, etc., coefficients de pondération de base, générant de ce fait, respectivement, les seconde, troisième, etc., pluralités d'observations de base désétalée pondérée. Le coefficient de pondération de signature et la pluralité de coefficients de pondération de base peuvent être déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4A pour le récepteur à approximation polynomiale par bloc et à partir de l'algorithme de la figure 4B pour le récepteur à approximation polynomiale adaptative. Les moyens formant combineur de sortie combinent, respectivement, la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée avec les première, seconde, etc., pluralités d'observations de base désétalée pondérée afin d'extraire les données. La présente invention peut être mise en oeuvre dans un circuit intégré spécifique d'application (ASIC) ou dans des circuits équivalents. Des objets et avantages supplémentaires de la présente invention sont exposés en partie dans la description qui suit, et sont en partie évidents à partir de la description ou peuvent être enseignés par la mise en pratique de l'invention. Les objets et avantages de l'invention peuvent également être réalisés et atteints au moyen des instrumentalités et des combinaisons indiquées plus particulièrement dans les revendications jointes. Les dessins joints, qui sont incorporés et qui font partie de la description, illustrent des modes de réalisation préférés ainsi que les caractéristiques de fonctionnement de l'invention et, en même temps que la description, servent à expliquer les principes de l'invention. La figure lA est un schéma fonctionnel du récepteur à approximation polynomiale par bloc comprenant un vecteur de base. La figure 1B est un schéma fonctionnel du récepteur à approximation polynomiale adaptative comprenant un vecteur de base. La figure 2A est un schéma fonctionnel du récepteur à approximation polynomiale par bloc comprenant m vecteurs de base. La figure 2B est un schéma fonctionnel du récepteur à approximation polynomiale adaptative comprenant m vecteurs de base. La figure 3A montre l'algorithme utilisé dans le récepteur à approximation polynomiale adaptative pour calculer le premier vecteur de base. La figure 3B montre l'algorithme utilisé dans le récepteur à approximation polynomiale adaptative pour calculer le second vecteur de base. La figure 3C montre l'algorithme utilisé dans le récepteur à approximation polynomiale adaptative pour calculer le troisième vecteur de base. La figure 3D montre l'algorithme utilisé dans le récepteur à approximation polynomiale adaptative pour calculer le k-ième vecteur de base pour 1 La figure 4A montre l'algorithme qui peut être utilisé pour générer le coefficient de pondération de signature et la pluralité de coefficients de pondération de base pour le récepteur à approximation polynomiale par bloc. La figure 4B montre l'algorithme qui peut être utilisé pour générer le coefficient de pondération de signature et la pluralité de coefficients de pondération de base pour le récepteur à approximation polynomiale adaptative. La figure 5A est un diagramme montrant les courbes de performance du taux d'erreur par bit du récepteur à approximation polynomiale par bloc pour différents nombres de vecteurs de base et utilisant 50 observations accumulées du signal reçu, fonctionnant dans un système AMRC à séquence directe synchrone avec un gain de traitement (M) de 7, quatre canaux actifs et une antenne de réception, un rapport signal sur bruit fixe du canal de données extraites de 8 dB et des rapports signal sur bruit égaux des autres canaux du système les courbes de performance du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale par bloc et du récepteur RAKE ainsi que les courbes de performance en l'absence de canaux interférants sont également présentées. La figure 5B est un diagramme montrant les courbes de performance du taux d'erreur par bit du récepteur à approximation polynomiale par bloc pour différents nombres de vecteurs de base et utilisant 50 observations accumulées du signal reçu, fonctionnant dans un système AMRC à séquence directe synchrone avec un gain de traitement (M) de 21, quatre canaux actifs et trois antennes de réception, un rapport signal sur bruit fixe du canal de données extraites de 8 dB et des valeurs variables du rapport signal sur bruit des autres canaux du système ; les courbes de performance du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale par bloc et du récepteur RAKE ainsi que les courbes de performance en l'absence de canaux interférants sont également présentées. La figure 5C est un diagramme montrant les courbes de performance du taux d'erreur par bit du récepteur à approximation polynomiale par bloc pour différents nombres de vecteurs de base et utilisant 50 observations accumulées du signal reçu, fonctionnant dans un système AMRC à séquence directe synchrone avec un gain de traitement (M) de 7, quatre canaux actifs et une antenne de réception, pour des valeurs égales du rapport signal sur bruit de tous les canaux du système ; les courbes de performance du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale par bloc et du récepteur RARE ainsi que les courbes de performance en l'absence de canaux interférants sont également présentées. La figure 5D est un diagramme montrant les courbes de performance du taux d'erreur par bit du récepteur à approximation polynomiale par bloc pour différents nombres de vecteurs de base et utilisant 50 observations accumulées du signal reçu, fonctionnant dans un système AMRC à séquence directe synchrone avec un gain de traitement (M) de 21, quatre canaux actifs et trois antennes de réception, pour des valeurs égales du rapport signal sur bruit de tous les canaux du système ; les courbes de performance du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale par bloc et du récepteur RARE ainsi que les courbes de performance en l'absence de canaux interférants sont également présentées. La figure 6A est un diagramme montrant les courbes de performance d'erreur quadratique moyenne du récepteur à approximation polynomiale adaptative pour différents nombres de vecteurs de base en fonction du nombre d'observations accumulées du signal reçu, fonctionnant dans un système AMRC à séquence directe synchrone avec un gain de traitement (M) de 7, quatre canaux actifs et une antenne de réception, le rapport signal sur bruit du canal de données extraites fixé à 4 dB et les rapports signal sur bruit des autres canaux du système fixés à 10 dB ; les courbes de performance du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale adaptative et du récepteur RAKE ainsi que celle du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale optimale sont également présentées. La figure 6B est un diagramme montrant les courbes de performance d'erreur quadratique moyenne du récepteur à approximation polynomiale adaptative pour différents nombres de vecteurs de base en fonction du nombre d'observations accumulées du signal reçu, fonctionnant dans un système AMRC à séquence directe synchrone avec un gain de traitement (M) de 21, quatre canaux actifs et trois antennes de réception, le rapport signal sur bruit du canal de données extraites fixé à 4 dB et les rapports signal sur bruit des autres canaux du système fixés à 10 dB ; les courbes de performance du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale adaptative et du récepteur RAKE ainsi que celle du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale optimale sont également présentées. La figure 6C est un diagramme montrant les courbes de performance d'erreur quadratique moyenne du récepteur à approximation polynomiale adaptative pour différents nombres de vecteurs de base en fonction du nombre d'observations accumulées du signal reçu, fonctionnant dans un système AMRC à séquence directe multitrajet asynchrone avec un gain de traitement (M) de 31, seize canaux actifs avec les rapports signal sur bruit respectifs de 7,1 dB (canal de données extraites), 8, 2 dB, 7, 9 dB, 9,8dB, 6,9dB, 7,9dB, 8,1 dB, 9, 2 dB, 6,8 dB, 9,6 dB, 9,7 dB, 6,0 dB, 9,1 dB, 9,8 dB et 9,7 dB, quatre canaux/multitrajets et une antenne de réception ; les courbes de performance du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale adaptative et du récepteur RAKE ainsi que celle du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale optimale sont également présentées. La figure 6D est un diagramme montrant les courbes de performance d'erreur quadratique moyenne du récepteur à approximation polynomiale adaptative pour différents nombres de vecteurs de base en fonction du nombre d'observations accumulées du signal reçu, fonctionnant dans un système AMRC à séquence directe multitrajet asynchrone avec un gain de traitement (M) de 93, seize canaux actifs avec les rapports signal sur bruit respectifs de 6,9 dB (canal de données extraites), 9,6 dB, 6,0 dB, 8, 3 dB, 8,1 dB, 8, 6 dB, 7, 2 dB, 6,9 dB, 7,7 dB, 7,2 dB, 8,7 dB, 9,7 dB, 7,4 dB, 8,2 dB, 6,5 dB et 6,7 dB, quatre canaux/multitrajets et trois antennes de réception ; les courbes de performance du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale adaptative et du récepteur RAKE ainsi que celle du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale optimale sont également présentées. Référence va être faite maintenant en détail aux présents modes de réalisation préférés de l'invention, dont des exemples sont illustrés sur les dessins joints. Avec référence aux figures 1A, 1B, 2A et 2B, le récepteur à approximation polynomiale par bloc et le @ récepteur à approximation polynomiale adaptative comprennent les moyens d'accumulation 1 utilisés pour accumuler la pluralité des observations du signal reçu. À titre d'exemple, les moyens d'accumulation peuvent effectuer des opérations de synchronisation de porteuse et de phase, d'échantillonnage du signal analogique reçu à la fréquence de la bribe (ou supérieure) et de mémorisation des échantillons obtenus en tant que séquence de T observations, chaque observation comprenant qNP échantillons, où q indique la fréquence d'échantillonnage, N indique le coefficient d'étalement et P indique le nombre d'antennes de réception. Dans ce cas particulier, les opérations de synchronisation, d'échantillonnage et de mémorisation peuvent être mises en oeuvre en utilisant des ASIC, des circuits ou des éléments discrets, comme cela est bien connu des hommes du métier. Les moyens de signature de canal, indiqués généralement par 2, sont utilisés pour générer la signature du canal de données extraites contenant les données à extraire. À titre d'exemple, pour les systèmes AMRC à séquence directe synchrones sans multitrajet et avec une antenne de réception, la signature de canal peut être représentée comme la séquence (vecteur) de qN éléments qui correspondent à la séquence d'étalement du canal de données extraites échantillonnée à la fréquence de q échantillons par bribe ;pour le même système avec P antennes de réception, la signature peut être représentée comme un vecteur avec qNP éléments, afin de prendre en compte l'évanouissement introduit par chaque élément d'antenne. Pour les systèmes AMRC à séquence directe asynchrones avec une propagation par trajets multiples et une antenne de réception, la signature de canal peut être modélisée comme une séquence (vecteur) de la longueur q(N + L - 1), ledit vecteur étant le résultat de la convolution des qN éléments de la séquence d'étalement échantillonnée du canal de données extraites avec la réponse impulsionnelle (échantillonnée et tronquée à la longueur qL) du milieu de propagation. Dans ce cas particulier, la signature du canal de données extraites peut être tronquée à qN éléments, lorsque l'interférence intersymbole (ISI) n'est pas prise en compte. Pour le système avec les mêmes paramètres mais avec P éléments d'antenne, la signature de canal peut être modélisée par un vecteur avec q(N + L - 1)P éléments ou qNP (lorsque l'interférence intersymbole n'est pas prise en compte), prenant de ce fait en considération l'évanouissement introduit par chaque élément d'antenne. La signature du canal de données extraites ou les d'éléments nécessaires pour sa génération peuvent également être obtenus en utilisant des informations pilotes ou d'apprentissage incorporées dans le signal reçu du système AMRC à séquence directe, par des méthodes connues des hommes du métier. Avec référence aux modes de réalisation montrés sur les figures 1A et 2A, un récepteur à approximation polynomiale par bloc comprend les moyens d'estimation de covariance 30, afin de générer la matrice de covariance d'observations accumulées. À titre d'exemple, lorsque T observations ont été accumulées, chaque observation comprenant qNP échantillons, la matrice de covariance peut être estimée par : RT rtn)rH(n) ( 1 ) Il.0 où r(n) indique le qNP x 1 vecteur de la nième observation et R indique l'estimation de la matrice de covariance. Les moyens d'estimation de covariance peuvent être mis en oeuvre en utilisant des ASIC ou des circuits équivalents. D'autres méthodes et modes de réalisation des moyens d'estimation de covariance peuvent être utilisés, comme cela est bien connu des hommes du métier. Avec référence au mode de réalisation montré sur la figure 1A, le récepteur à approximation polynomiale par bloc comprend les premiers moyens de génération de vecteur de base 31, afin de générer le premier vecteur de base. Plus spécifiquement, dans le récepteur à approximation polynomiale par bloc, le premier vecteur de base est généré en tant que produit de la matrice de covariance d'observations accumulées et de la signature du canal contenant les données à extraire. À titre d'exemple, les premiers moyens de génération de vecteur de base peuvent être mis en oeuvre en tant que dispositif de multiplication de matrice-parvecteur, comme montré par l'équation suivante : f1=#h (2) où f1indique le premier vecteur de base et h indique le vecteur contenant la signature de canal de données extraites. Différentes méthodes de multiplication matrice-par-vecteur, par exemple, celles qui utilisent les propriétés structurelles de la matrice de covariance d'observations accumulées, conduisent à différents modes de réalisation, comme cela est bien connu des hommes du métier. Des vecteurs de base supplémentaires peuvent être générés par le récepteur à approximation polynomiale par bloc, selon les besoins ou les souhaits. Avec référence au mode de réalisation montré sur la figure 2A, la mise en oeuvre du récepteur à approximation polynomiale par bloc peut également comprendre des seconds moyens de génération de vecteur de base 32. Les seconds moyens de génération de vecteur de base génèrent le second vecteur de base en tant que produit, respectivement, de la matrice de covariance d'observations accumulées et du premier vecteur de base généré par les premiers moyens de génération de vecteur de base. À titre d'exemple, les seconds moyens de génération de vecteur de base peuvent être mis en #uvre en tant que dispositif de multiplication de matrice-parvecteur, comme montré par l'équation suivante : f2=#f1 (3) où f2 indique le second vecteur de base. Généralement, le récepteur à approximation polynomiale par bloc peut comprendre m moyens de génération de vecteur de base, générant de ce fait m vecteurs de base, où m # 1. Avec référence au mode de réalisation montré sur la figure 2A, la mise en oeuvre du récepteur à approximation polynomiale par bloc peut comprendre la pluralité de moyens de génération de vecteur de base, en commencent par les premiers moyens de génération de vecteur de base 31, les seconds moyens de génération de vecteur de base 32, etc., jusqu'aux m-ièmes moyens de génération de vecteur de base 33. Par conséquent, pour tout entier k compris entre 2 et m, le k-ième vecteur de base est généré par les k-ièmes moyens de génération de vecteur de base en tant que produit de la matrice de covariance d'observations accumulées et du k - l-ième vecteur de base, généré par les k - 1-iêmes moyens de génération de vecteur de base, respectivement. À titre d'exemple, les k-ièmes moyens de génération de vecteur de base peuvent être mis en oeuvre en tant que dispositif de multiplication de matrice-parvecteur, comme montré par l'équation suivante : fk=#fk-1 (4) OÙ fk indique le k-ième vecteur de base et fkindique le k - 1-ième vecteur de base. Différentes méthodes de multiplication de matrice-par-vecteur, par exemple, celles qui utilisent les propriétés structurelles de la matrice de covariance d'observations accumulées, conduisent à différents modes de réalisation, comme cela est bien connu des hommes du métier. Avec référence à la figure 1B, le récepteur à approximation polynomiale adaptative comprend des premiers moyens de génération de vecteur de base 3, afin de générer le premier vecteur de base conformément à l'algorithme de la figure 3A, où ? représente un coefficient d'oubli compris dans l'intervalle [0 .- 1] . Des vecteurs de base supplémentaires peuvent être générés dans le récepteur à approximation polynomiale adaptative, selon les besoins ou les souhaits. Avec référence au mode de réalisation montré sur la figure 2B, la mise en oeuvre du récepteur à approximation polynomiale adaptative peut comprendre des premiers moyens de génération de vecteur de base 31 et des seconds moyens de génération de vecteur de base 32. Les seconds moyens de génération de vecteur de base génèrent le second vecteur de base conformément à l'algorithme de la figure 3B. Généralement, le récepteur à approximation polynomiale adaptative peut comprendre m moyens de génération de vecteur de base, générant de ce fait m vecteurs de base. Avec référence au mode de réalisation montré sur la figure 2B, la mise en oeuvre du récepteur à approximation polynomiale adaptative peut comprendre la pluralité de moyens de génération de vecteur de base, en commencent par les premiers moyens de génération de vecteur de base 31, les seconds moyens de génération de vecteur de base 32 etc., jusqu'aux m-ièmes moyens de génération de vecteur de base 33. Dans ce cas, pour tout entier k compris entre 2 et m, le k-ième vecteur de base est généré par les k-iêmes moyens de génération de vecteur de base conformément à l'algorithme de la figure 3D. Les opérations d'addition, de multiplication, de transposée conjuguée impliquées dans les algorithmes des figures 3A à 3D peuvent être mises en #uvre en utilisant des ASIC ou des circuits équivalents, comme cela est bien connu des hommes du métier. Avec référence aux figures 1A et 1B, le récepteur à approximation polynomiale par bloc et le récepteur à approximation polynomiale adaptative comprennent des moyens de désétalement de signature 41 et des premiers moyens de desétalement de base 42, afin de désétaler la pluralité d'observations accumulées avec la signature du canal contenant les données à extraire et avec le premier vecteur de base, générant de ce fait, respectivement, la pluralité d'observations de signature désétalée et la première pluralité d'observations de base désétalée. À titre d'exemple, les moyens de désétalement de signature peuvent être mis en muvre en tant que dispositif générant la pluralité de produits scalaires, comme montré par l'équation suivante : (M)=An), n=0,1...T-1 (5) où, d(n), n = 0,1 ... T - 1 indique la pluralité d'observations de signature désétalée. De même, les premiers moyens de désétalement de base peuvent être mis en oeuvre en tant que dispositif générant la pluralité de produits scalaires, comme montré par l'équation suivante : 4( h/ÏM ), n=4,1...T I (6) où, dl (n) , n = 0, 1 ... T - 1 indique la première pluralité d'observations de base désétalée. Généralement, le récepteur à approximation polynomiale par bloc et le récepteur à approximation polynomiale adaptative comprennent des moyens de désétalement de signature, m moyens de génération de vecteur de base et m moyens de désétalement de base, avec l'entier m # 1. Dans ce cas général, chacun des moyens de désétalement de base est couplé aux moyens de génération de vecteur de base correspondants et aux moyens d'accumulation, afin de désétaler, respectivement, la pluralité d'observations accumulées avec le vecteur de base correspondant, générant de ce fait la pluralité correspondante d'observations de base désétalée. Avec référence aux figures 2A et 2B, les premiers moyens de désétalement de base 42 desétalent les observations accumulées avec le premier vecteur de base, générant de ce fait la première pluralité d'observations de base désétalée, les moyens de désétalement de base 43 désétalent les observations accumulées avec le second vecteur de base, générant de ce fait la seconde pluralité d'observations de base désétalée, etc., jusqu'aux m-ièmes moyens de désétalement de base 44 qui desêtalent les observations accumulées avec le m-ième vecteur de base, générant de ce fait la m-ième pluralité d'observations de base désétalée. À titre d'exemple, les k-ièmes moyens de dêsétalement de base peuvent être mis en oeuvre en tant que dispositif générant la pluralité de produits scalaires, comme montré par l'équation suivante : dk(n)!!2fer(n), n=0,1..-T-1 (7) où, dk (n) , n = 0,1 ... T - 1 indique la kième pluralité d'observations de base désétalée. Les moyens de désétalement de signature et la pluralité de moyens de désétalement de base peuvent être mis en #uvre, par exemple, en tant que pluralité de dispositifs de transposée conjuguée, de produit, de somme et d'accumulation, en utilisant des ASIC ou d'autres circuits électroniques qui sont connus dans l'art pour désétaler le signal à étalement de spectre. Avec référence aux figures 1A et 1B, le récepteur à approximation polynomiale par bloc et le récepteur à approximation polynomiale adaptative comprennent des moyens de pondération de signature 51 afin de pondérer la pluralité d'observations de signature dêsêtalée avec le coefficient de signature désétalée pondérée s, générant de ce fait la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et les premiers moyens de pondération de base 52 afin de pondérer la première pluralité d'observations de base désétalée pondérée avec le premier coefficient de pondération de base 1, générant de ce fait la première pluralité d'observations de base désétalée pondérée. Pour le récepteur à approximation polynomiale par bloc, le coefficient de pondération de signature et le premier coefficient de pondération de base peuvent être générés conformément à l'algorithme de la figure 4A, où : - Il [ s l] est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s et le premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que l ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances du récepteur ; - # = [h fl] est une matrice comprenant le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire et le premier vecteur de base fi ; - R est la matrice de covariance d'observations accumulées ; - {.}-1 indique l'opération d'inversion de matrice de {.} et * indique l'opération de conjugaison complexe. Pour le récepteur à approximation polynomiale adaptative, le coefficient de pondération de signature et le premier coefficient de pondération de base peuvent être générés conformément à l'algorithme de la figure 4B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme ; - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - p. (n) fcB (n3 IL, (n) 1 est un vecteur contenant les valeurs du coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s(n) et du premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que U1(n), pour le nombre n d'observations accumulées ; - F(n) = [h(n) f1(n)] est une matrice comprenant le vecteur h(n) représentant la signature du canal contenant les données à extraire et le premier vecteur de base fi(n), pour le nombre n d'observations accumulées ; - a, y, ss, ss' sont les constantes d'oubli comprises dans la plage [0 ... 1] ; - # est une constante positive ; - x (n) Rx(n), #x2(n), c (n) sont des quantités internes de l'algorithme ; H indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et 111.}Il indique la norme euclidienne de {.}. Généralement, tout mode de réalisation du récepteur à approximation polynomiale adaptative comprenant m moyens de désétalement de base comprend également des moyens de pondération de signature afin de pondérer la pluralité d'observations de signature désétalée avec les coefficients de pondération de signature, générant de ce fait la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée, et un moyen de pondération de base pour chaque moyen de désétalement de base, afin de pondérer chaque pluralité d'observations de base désétalée avec le coefficient de pondération de base correspondant, générant de ce fait la pluralité correspondante d'observations de base désétalée pondérée. Avec référence aux figures 2A et 2B, le récepteur à approximation polynomiale par bloc et le récepteur à approximation polynomiale adaptative comprennent les premiers moyens de pondération de base 52, couplés aux premiers moyens de désétalement de base 42, afin de générer la première pluralité d'observations de base dêsêtalée pondérée, les seconds moyens de pondération de base 53, couplés aux seconds moyens de désétalement de base 43, afin de générer la seconde pluralité d'observations de base désétalée pondérée, etc., jusqu'aux m-ièmes moyens de pondération de base 54, couplés aux m-ièmes moyens de désétalement de base 44, afin de générer la m-ième pluralité d'observations de base désétalée pondérée. Pour le récepteur à approximation polynomiale par bloc et dans ce cas général, le coefficient de pondération de signature et la pluralité de coefficients de pondération de base peuvent être générés conformément à l'algorithme de la figure 4A, où - [lis 1 ... m] est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature indiqué en tant que !le et la pluralité de coefficients de pondération de base ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances du récepteur ; - F = [h f1 fin] est une matrice comprenant le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire et la pluralité des vecteurs de base ; - R est la matrice de covariance d'observations accumulées ; - {.}-1 indique l'opération d'inversion de matrice de {.} et * indique l'opération de conjugaison complexe. Pour le récepteur à approximation polynomiale adaptative, le coefficient de pondération de signature et la pluralité de coefficients de pondération de base peuvent être générés conformément à l'algorithme de la figure 4B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme ; - r (n) estl'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - JI. (n) = Eug (n) Il{n) ... Mm(n)3 est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s(n) et la pluralité de coefficients de pondération de base, pour le nombre n d'itérations ; - F(n) = th(n) fi(n) fm(n)] est une matrice comprenant le vecteur h (n) représentant la signature du canal contenant les données à extraire et la pluralité de vecteurs de base, pour le nombre n d'itérations ; - a, y, ss, ss' sont les constantes d'oubli comprises dans la plage [0 ... 1] ; - # est une constante positive ; - x(n), Rx(n), #x2(n), c(n) sont des quantités internes de l'algorithme ; - indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et indique la norme euclidienne de {.}. Avec référence aux figures 1A, 1B, 2A et 2B, le récepteur à approximation polynomiale par bloc et le récepteur à approximation polynomiale adaptative comprennent les moyens formant combineur de sortie, indiqués généralement en 6, qui combinent la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et les pluralités d'observations de base dêsétalée pondérée, afin d'extraire les données. Pour les exemples des modes de réalisation tels que présentés sur les figures 1A et 1B, qui comprennent un seul moyen de génération de vecteur de base, le combineur de sortie est mis en #uvre en tant qu'additionneur afin de combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et la première pluralité d'observations de base désétalée pondérée. Avec référence aux modes de réalisation montrés sur les figures 2A et 2B, qui comprennent m moyens de génération de vecteur de base, le combineur de sortie est mis en #uvre en tant que pluralité de m additionneurs, le premier additionneur 61 combinant la pluralité d'observations de signature dêsétalée pondérée et la première pluralité d'observations de base désétalée pondérée, le second additionneur 62 combinant la sortie combinée de 1 ' additionneur 61 et la seconde pluralité d'observations de base désétalée pondérée, etc., jusqu'au m-ième additionneur 63, combinant la sortie du m - 1-ième additionneur et la m-ième pluralité d'observations de base désétalée pondérée. D'autres modes de réalisation du combineur de sortie sont possibles comme cela est bien connu des hommes du métier. Modèle de système Considérons un système AMRC synchrone partagé par K utilisateurs simultanés. Au niveau du p-ième élément d'antenne, un filtrage adapté à la bribe, suivi d'un échantillonnage à la fréquence de bribe produit un vecteur N des échantillons de sortie de filtre adapté à la bribe à l'intérieur d'un intervalle., de' symbole Tb où N est le coefficient d'étalement, #k indique l'énergie de l'utilisateur k, {bk}k=1# sont les symboles transmis et skA#=\ck(0),...,ck(N-ï)f est le vecteur de forme d'onde de signature normalisée du k-ième utilisateur avec [ck(n)#{~1}}.. Le vecteur complexe P x 1 gk#[gkl,...,gkP] exprime les phases et les gains des capteurs dans la direction d'arrivée de la forme d'onde de l'utilisateur k (signature spatiale). En utilisant l'équation (8), nous pouvons écrire la sortie du réseau d'antennes à P éléments sous la forme : où hk#gk#Sk est la signature de canal de l'utilisateur, r=Cr,''...r', n:;::{n[...nJ;f et EnH }oZ/PH. Dans la suite, nous supposons que E[bkbl*]=#(k-l). Enfin, nous écrivons (9) sous la forme matricielle de la manière suivante : ' r =Hb+ra, ( 10 ) où hr,f 1...h, E-diag{Gt...8K) est la matrice diagonale des énergies des bits et b=[b1...bk]T est le vecteur des symboles transmis. Dans les dérivations suivantes, M indique le. gain de traitement du système (M = NP pour le cas particulier considéré ci-dessus). Le modèle sous la forme (10) est valable pour les systèmes AMRC à séquence directe asynchrones et pour les systèmes AMRC à séquence directe multitrajet également. Détecteurs linéaires classiques Considérons la tâche de détection du symbole du premier utilisateur, c'est-à-dire bi. Supposons que la signature de canal de l'utilisateur souhaité h1 est connue ou au moins que son estimation est disponible (par exemple, dans la plupart des systèmes AMRT et AMRC à séquence directe, des symboles "pilotes" ou "d'apprentissage" peuvent être utilisés pour l'estimation de canal). Le détecteur linéaire général du symbole de l'utilisateur souhaité présente la forme #l=wHr, (11) où #1 indique l'estimation logicielle de b1 et w est le M x 1 vecteur de pondération qui caractérise de manière unique le détecteur linéaire particulier. Par exemple, la forme la plus simple du récepteur RAKE (filtre adapté) est de base un détecteur linéaire avec le vecteur de pondération w-h1, (12) et le détecteur à erreur quadratique moyenne minimale utilise la pondération w=##1R-1h1, (13) où R=E[rrH] est la matrice M x M de covariance de signal reçue. Cette pondération est optimale dans le sens où elle minimise l'erreur d'estimation quadratique moyenne : Une famille de récepteur à approximation polynomiale Le récepteur à approximation polynomiale provient d'une autre représentation que là représentation (13) de la valeur optimale de l'erreur 'quadratique moyenne de w, comme introduit par la proposition suivante. Proposition : en supposant le modèle de système, pour tout 0 r S X, il existe J1.S1 IÀI, J1.r-l de sorte que ou, sous la forme matricielle, w=f *, (16) 03 e = [JÀm; y, ... llr-1. ]T@ indique l'opération de conjugaison complexe (nécessaire pour préserver la cohérence de la notation dans l'ensemble du document) et la matrice M x r F est définie en tant que Le vecteur peut être déterminé conformément à la proposition suivante. Proposition : la valeur optimale (dans le sens où elle minimise l'erreur quadratique moyenne définie en (14)) de en (16) est donnée par On voit clairement à partir de (15) que dans le cas d'un utilisateur unique (K = 1) , le récepteur à approximation polynomiale et le récepteur RAKE sont identiques (jusqu'au coefficient constant z). Dans l'environnement multiutilisateur, la détection RAKE n'est plus optimale (dans le sens de l'erreur quadratique moyenne) et les termes de "correction" !liRh., JJ.2.R'lht,... J..I.:-JRI'-lh" apparaissent. Cependant, cette correction résulte en une charge du calcul supérieure. Intuitivement, la solution intermédiaire sera d'utiliser les composantes ,Rhl,...,Rmf, où 1 :9 m S r-l. Autrement dit, au lieu de la solution exacte (15), nous utilisons la pondération d'approximation wm définie en tant que m W. =ghi + VrRkhJ =Fmp:., (19) k=1 où Fm et m sont définis d'une manière évidente. Il est facile de vérifier que la valeur optimale du m x 1 vecteur m est déterminée en utilisant (18) avec F remplacé par Fm. Pour la simplicité de la présentation, dans la suite, nous laisserons tomber l'indice 'm' et nous utiliserons à la place l'expression -récepteur à approximation polynomiale d'ordre m" (récepteur à approximation polynomiale qui utilise m vecteurs de base). Selon nos résultats de simulation, la valeur réelle de m peut être assez petite sans perte de performance significative. Récepteur à approximation polynomiale par bloc Étant donné un ensemble de T observations2, la matrice de covariance reçue R peut être estimée en utilisant, par exemple, la formule (1). La mise en #uvre par bloc du récepteur à approximation polynomiale utilise (1) pour estimer la matrice de covariance de signal reçue, ensuite (17) pour obtenir F, (18) pour trouver les coefficients k et, enfin, (16) pour calculer le vecteur de pondération w. Notez que contrairement à l'erreur quadratique moyenne minimale qui utilise une inversion directe de la matrice M x M R, cette procédure nécessite uniquement l'inversion d' une matrice m x m ((FHRF)-1 en (18)) et c'est le principal avantage de la méthode proposée. En particulier, les performances du récepteur à approximation polynomiale peuvent être supérieures à celles de la version par bloc de l'erreur quadratique moyenne minimale lorsque la taille des échantillons est relativement petite comparée au gain du traitement. De plus, la complexité du récepteur à approximation polynomiale est de l'ordre de O(mM2 + TM2) calculs en virgule flottante en comparaison de O(M3 + TM2) calculs en virgule flottante de l'erreur quadratique moyenne minimale par bloc. Récepteur à approximation polynomiale adaptative Le retard associé au traitement par lot ainsi que le caractère continu des variations de canal motive l'utilisation de mises en #uvre adaptatives. Supposons que la matrice de covariance reçue R est estimée de manière adaptative, par exemple, selon : R)=n-1)fU-a)n)x. (20) où 0 # a Examinons l'adaptation des vecteurs de base (formule (4) ) . Une version approchée (voir figure 3D) de cette formule est obtenue en mettant en relation (20) et (4) et en remplaçant R(n-1)fk~1(n) par fk (n-l) Rin-1)fk~ 1(n-1). Notez qu'en procédant ainsi, on évite O(M2) calculs à virgule flottante pour calculer R(n-1)fk-1(n) et aucune estimation explicite de R (n) nécessite également O(M2) calculs en virgule flottante) n'est réellement effectuée. En supposant que F(n) évolue 'lentement', le traitement vectoriel x(n) = F(n)Hr(n) peut être perçu comme stationnaire (au moins, pendant une fenêtre de temps donnée). Dans ce contexte, on peut examiner le problème de la recherche de la valeur optimale d'erreur quadratique moyenne de , compte tenu du traitement stationnaire x. La solution de ce problème est donnée par Désignons par Rx(n) et c (n) les estimations actuelles respectives de E[xxH] et de E[xb*1], mises à jour, par exemple, sous la forme &(n)""I3&(n-l)+(1-l3)x(n)x(n)9 ( 22 ) c(n)-,&:(n-l)+(l-AA F(n)9 ; . (23 où 0 On peut voir que l'utilisation de (22), (23) et (24) pour calculer la valeur de (n) permet un gain sensible en terme de complexité. En particulier, contrairement à (18), plus aucune O(M2) opération ne doit être effectuée. Cependant, nos expériences ont montré l'instabilité fréquente de l' inversion de matrice en (24) qui conduit à des estimations médiocres de (n). Afin d'éviter l'inversion de Rx(n), nous utilisons la technique du gradient de puissance normalisée [9] pour l' adaptation de (n) qui résulte en l'algorithme montré sur la figure 4B. La complexité du calcul global de cette' mise en #uvre est de l'ordre de 0(mM) calculs en virgule flottante par mise à jour ce qui est proche de la complexité du RAKE étant donné que dans la pratique m M. Simulation de l'invention jj'cn.t.3 LtV4iC .e.mj.c.c C.).F"..L.LilC:G, 11VL.1i3 présentant l'étude comparative du récepteur à approximation polynomiale par bloc, de l'erreur quadratique moyenne minimale par bloc et du RAKE. Nous avons considéré un système synchrone à trajet unique avec quatre utilisateurs utilisant des séquences d'étalement périodiques normalisées à partir d'un ensemble de séquences Gold de période N = 7. Un réseau d'antennes linéaire uniforme avec un espacement de #/2 (# étant la longueur d'onde) est examiné et la taille de l'échantillon est T = 50. Les angles d'arrivée sont des variables aléatoires uniformes dans l'intervalle [0 2#] et les signatures espace-temps hk sont normalisés de manière à avoir une norme unitaire. La taille de l'échantillon est fixée à T = 50. Sur la figure 5A (respectivement, figure 5B), nous présentons le taux d'erreur sur bits de l'utilisateur souhaité en fonction du rapport signal sur bruit de l'interférant pour P = 1 (respectivement, P = 3) éléments d'antenne. L'utilisateur souhaité est fixé à 8 dB. Sur la figure 5C et la figure 5D, nous présentons des tracés similaires mais dans le cas d'un contrôle de puissance, lorsque tous les utilisateurs ont la même énergie. L'analyse des courbes présentées permet les remarques suivantes : - Dans la plupart des cas, le récepteur à approximation polynomiale par bloc est plus performant que le récepteur à erreur quadratique moyenne minimale par bloc et est plus performant que le récepteur RAKE pour des niveaux modéré et élevé d'interférence d'accès multiple. - Les performances du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale sont inférieures à celles du récepteur RAKE et du récepteur à approximation polynomiale dans le cas de rapports signal sur bruit faibles. Cela peut être expliqué par l'estimation faible de l'inverse de la matrice de covariance de signal reçue due à la taille (relativement) petite des échantillons comparée aux dimensions de la matrice (M x M). - Dans le cas d'interférence d'accès multiple modérée et élevée, l'augmentation de l'ordre du récepteur à approximation polynomiale améliore la qualité de la détection. Cependant, l'utilisation d'ordres supérieurs à la limite théorique de K détériore les performances. - Pour des rapports signal sur bruit faibles, des ordres inférieurs du récepteur à approximation polynomiale sont préférables du fait du bruit introduit par les estimations faibles des vecteurs de base. Dans la seconde expérience, nous étudions la mise en #uvre adaptative du récepteur à approximation polynomiale. Sur la figure 6A et sur la figure 6B, le même montage de simulation que dans la première expérience a été utilisé à l'exception des puissances des utilisateurs. Ici, le rapport signal sur bruit 1 est égal à 4 dB et les rapports signal sur bruit 2,3, 4 sont égaux à 10 dB. Sur ses figure, nous avons tracé l'erreur quadratique moyenne par rapport au nombre d'itérations, respectivement, pour P = 1 et P = 3 éléments d'antenne. L'erreur quadratique moyenne a été moyennée sur 1000 essais Monte-Carlo. Les paramètres du récepteur à approximation polynomiale adaptative sont . a = ss' = 0,99, p = 0,8, y = 0,01, # = 0 et c = 100. La figure 6C et la figure 6D montrent les résultats de la simulation pour le coefficient d'étalement N = 31 et K = 16 utilisateurs. Dans ce cas, nous avons considéré un modèle AMRC asynchrone avec quatre trajets multiples. Les retards de trajet sont choisis de manière aléatoire dans {0, Tc, 2Tc, 3Tc} et les évanouissements des trajets sont modélisés par des variables gaussiennes complexes. Pour la figure 6C, les utilisateurs avaient les rapports signal sur bruit respectifs de 7,1 dB (utilisateur souhaité), 8,2 dB, 7,9 dB, 9,8 dB, 6,9 dB, 7, 9 dB, 8,1 dB, 9, 2 dB, 6, 8 dB, 9,6 dB, 9,7 dB, 6,0 dB, 9,1 dB, 9,8 dB et 9,7 dB. Pour la figure 6D, les utilisateurs avaient les rapports signal sur bruit respectifs de 6,9 dB (canal de données extraites), 9,6 dB, 6,0 dB, 8,3 dB, 8,1 dB, 8,6 dB, 7,2 dB, 6,9 dB, 7,7 dB, 7,2 dB, 8,7 dB, 9,7 dB, 7,4 dB, 8,2 dB, 6,5 dB et 6,7 dB. Dans les deux cas, les valeurs de rapport signal sur bruit choisies modèlent le contrôle de puissance imprécis dans un système AMRC à séquence directe. Nous observons les points suivants : - Dans tous les cas étudiés, on observe une amélioration significative par rapport au récepteur RAKE. - Des performances optimales (celles du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale) sont atteintes en pratique avec des ordres faibles de récepteur à approximation polynomiale (2 ou 3) comparés à l'ordre maximum de K. - La mise en #uvre adaptative du récepteur à approximation polynomiale converge plus lentement que celle du récepteur à erreur quadratique moyenne minimale. Ceci 'ëst""dû au félic"--qurelle- -reposé sür"-ürië - technique d'adaptation de gradient. Une rapide convergence du récepteur à approximation polynomiale adaptative reste encore un problème ouvert. - Une augmentation de l'ordre de l'approximation polynomiale tend à accroître la vitesse de convergence de l'algorithme. Il sera évident pour les hommes du métier que les méthodes et les récepteurs de la présente invention peuvent être modifiés de différentes manières sans s'écarter de l'étendue ou de l'esprit de l'invention, et il est souhaité que la présente invention couvre les modifications et les variantes des méthodes et des récepteurs présentés pourvu qu'elles coïncident avec l'étendue des revendications jointes et de leurs équivalences. REVENDICATIONS 1. Récepteur pour extraire les données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) comportant une pluralité de ces canaux, chaque canal correspondant à une signature de canal différente, ledit récepteur étant caractérisé en ce qu'il comprend : - des moyens d'accumulation (1) pour accumuler une pluralité d'observations reçues du signal à étalement de spectre AMRC à séquence directe reçu ; - des moyens de génération de signature de canal (2) pour générer la signature du canal contenant les données à extraire ; - des moyens d'estimation de covariance (30), couplés auxdits moyens d'accumulation (1), pour générer la matrice de covariance des observations accumulées ; - des premiers moyens de génération de vecteur de base (31) , couplés auxdits moyens d'estimation de covariance (30) et auxdits moyens de génération de signature de canal (2), pour générer le premier vecteur de base, respectivement, en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et de la signature du canal contenant les données à extraire ; - des moyens de désétalement de signature (41) , couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits moyens de génération de signature de canal (2) , pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec la signature du canal contenant les données à extraire, respectivement, afin de générer une pluralité d'observations de signature désétalée ; - des moyens de pondération de signature (51), couplés auxdits moyens de désétalement de signature (41), pour pondérer la pluralité d'observations de signature désétalée avec le coefficient de pondération de signature, respectivement, générant de ce fait une pluralité d'observations de signature désétalée pondérée ; - des premiers moyens de désétalement de base (42), couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits premiers moyens de génération de vecteur de base (31) , pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec le premier vecteur, respectivement, afin de générer une première pluralité d'observations de base désétalée - des premiers moyens de pondération de base (52), couplés auxdits premiers moyens de désétalement de base (42), pour pondérer la première pluralité d'observations de base désétalée avec le premier coefficient de pondération de base, générant de ce fait une première pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement ; - des moyens formant combineur de sortie (6) , couplés auxdits premiers moyens de pondération de base (52) et auxdits moyens de pondération de signature (51), pour combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, afin d'extraire les données. 2. Récepteur selon la revendication 1, caractérisé en ce que le coefficient de pondération de signature et le premier coefficient de pondération de base sont déterminé à partir de l'algorithme de la figure 4A, où - [ s 1] est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s et le premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1 ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances du récepteur - F = [h f1] est une matrice comprenant deux vecteurs indiqués, respectivement, en tant que h et fi, le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire et le vecteur f1 représentant le premier vecteur de base ; - # est la matrice de covariance des observations accumulées ; - {.}-1 indique l'opération d'inversion de matrice de {.} et * indique l'opération de conjugaison complexe. 3. Récepteur selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend, de plus : - des seconds moyens de génération de vecteur de base (32), couplés auxdits moyens d'estimation de covariance (30) et auxdits premiers moyens de génération de vecteur de base (31) , afin de générer le second vecteur de base, respectivement, en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et du premier vecteur de base - des seconds moyens de désétalement de base, couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits seconds moyens de génération de vecteur de base (32) , pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec le second vecteur de base, respectivement, afin de générer une seconde pluralité d'observations de base désétalée ; - des seconds moyens de pondération de base, couplés auxdits seconds moyens dé désétalement de base, pour pondérer la seconde pluralité d'observations de base désétalée avec le second coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - lesdits moyens formant combineur de sortie (6), couplés auxdits premiers moyens de pondération de base (52), pour combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée, la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée et la seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, pour extraire les données. 4. Récepteur selon la revendication 3, caractérisé en ce que le coefficient de pondération de signature, le premier coefficient de pondération de base et le second coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4A, où - = [Ils 1 2] est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature indiqué en tant que Ils, le premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1 et le second coefficient de pondération de base indiqué en tant que 2 ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances du récepteur ; - # = [h f1 f2] est une matrice comprenant trois vecteurs indiqués, respectivement, en tant que h, fi et f2, le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire, le vecteur fi étant le premier vecteur de base et le vecteur f2 étant le second vecteur de base ; - R est la matrice de covariance des observations accumulées ; - {.}-1 indique l'opération d'inversion de matrice de {.} et * indique l'opération de conjugaison complexe. 5. Récepteur selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il comprend, de plus : - des troisièmes moyens de génération de vecteur de base, couplés auxdits moyens d'estimation de covariance (30) et auxdits seconds moyens de génération de vecteur de base (32) , afin de générer le troisième vecteur de base, respectivement, en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et du second vecteur de base ; - des troisièmes moyens de désétalement de base, couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits troisièmes moyens de génération de vecteur de base, pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec le troisième vecteur de base, respectivement, afin de générer une troisième pluralité d'observations de base désêtalée ; - des troisièmes moyens de pondération de base, couplés auxdits troisièmes moyens de désétalement de base, pour pondérer la troisième pluralité d'observations de base désétalée avec le troisième coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une troisième pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - lesdits moyens formant combineur de sortie (6), couplés auxdits troisièmes moyens de pondération de base, pour combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée, la première pluralité d'observations de base pondérée désétalêe, la seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée et la troisième pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, pour extraire les données. 6. Récepteur selon la revendication 5, caractérisé en ce que le coefficient de pondération de signature, le premier coefficient de pondération de base, le second coefficient de pondération de base et le troisième coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4A, où - IL = [ILs 11 112 J431 est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature indiqué en tant que liai le premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1, le second coefficient de pondération de base indiqué en tant que 2 et le troisième coefficient de pondération de base indiqué en tant que 3 ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances du récepteur ; - F - [h fi f2 f3] est une matrice comprenant quatre vecteurs indiqués, respectivement, en tant que h, fi, f2 et f3, le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire, le vecteur fi étant le premier vecteur de base, le vecteur f2 étant le second vecteur de base et le vecteur f3 étant le troisième vecteur de base ; - # est la matrice de covariance des observations accumulées ; - {.}-1 indique l'opération d'inversion de matrice de {.} et * indique l'opération de conjugaison complexe. 7. Récepteur pour extraire les données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) comportant une pluralité de ces canaux, chaque canal correspondant à une signature de canal différente, ledit récepteur étant caractérisé en ce qu'il comprend : - des moyens d'accumulation (1) pour accumuler une pluralité d'observations reçues du signal à étalement de spectre AMRC à séquence directe reçu ; - des moyens de génération de signature de canal (2) qui génèrent la signature du canal contenant les données à extraire ; - des moyens d'estimation de covariance (30), couplés auxdits moyens d'accumulation (1), afin de générer la matrice de covariance des observations accumulées ; - des moyens de désétalement de signature (41), couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits moyens de génération de signature de canal (2), pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec la signature du canal contenant les données à extraire, respectivement, afin de générer une pluralité d'observations de signature désétalée ; - des moyens de pondération de signature (51) , couplés auxdits moyens de désétalement de signature (41), pour pondérer la pluralité d'observations de signature désétalée avec le coefficient de pondération de signature, respectivement, générant de ce fait une pluralité d'observations de signature désétalêe pondérée ; - une pluralité d'étages, le premier étage de ladite pluralité d'étages étant couplé auxdits moyens de génération de signature de canal (2), et une pluralité d'étages successifs de ladite pluralité d'étages étant successivement couplés à un étage suivant, chacun de ladite pluralité d'étages générant un vecteur de base et une pluralité d'observations de base pondérée désétalée, et comprenant : - des premiers moyens, couplés auxdits moyens d'estimation de covariance (30), afin de générer le vecteur de base dudit étage en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et du vecteur de base de l'étage précédent, à l'exception du premier étage de ladite pluralité d'étages dans lequel le premier vecteur de base est généré en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et de la signature du canal contenant les données à extraire ; - des seconds moyens, couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits premiers moyens, pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec le vecteur de base dudit étage, respectivement, afin de générer une pluralité d'observations de base désétalée dudit étage ; - des troisièmes moyens, couplés auxdits seconds moyens, pour pondérer la pluralité d'observations de base désêtalée dudit étage avec le coefficient de pondération de base dudit étage, respectivement, générant de ce fait une pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - des moyens formant combineur de sortie (6), couplés auxdits moyens de pondération de signature (51) et à chacun des troisièmes moyens de ladite pluralité d'étages, pour combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et les pluralités d'observations de base pondérée désétalée de chaque étage de ladite pluralité d'étages, respectivement, afin d'extraire les données. 8. Récepteur selon la revendication 7, caractérisé en ce que les moyens de pondération de signature (51) et chacun des troisièmes moyens de ladite pluralité d'étages déterminent le coefficient de pondération de signature et la pluralité de coefficients de pondération de base de chaque étage de ladite pluralité d'étages, respectivement, à partir de l'algorithme de la figure 4A, où - Il [ s 1- m] est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature Ils et la pluralité de coefficients de pondération de base de chaque étage de ladite pluralité d'étages ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances du récepteur ; - F = [h f1 ... fm] est une matrice comprenant le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire, et la pluralité de vecteurs de base de chaque étage de ladite pluralité d'étages ; # est la matrice de covariance des observations accumulées ; - {.}-1 indique l'opération d'inversion de matrice de {.} et * indique l'opération de conjugaison complexe. 9. Récepteur pour extraire les données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) comportant une pluralité de ces canaux, chaque canal correspondant à une signature de canal différente, ledit récepteur étant caractérisé en ce qu'il comprend : - des moyens d'accumulation (1) pour accumuler une pluralité d'observations reçues du signal à étalement de spectre AMRC à séquence directe reçu ; - des moyens de génération de signature de canal (2) qui génèrent la signature du canal contenant les données à extraire ; - des premiers moyens de génération de vecteur de base (31) , couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits moyens de génération de signature de canal (2), afin de générer le premier vecteur de base conformément à l'algorithme de la figure 3A, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - f1(n) et fi(n-l) sont les valeurs du premier vecteur de base qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 ; - h(n) est le vecteur représentant la signature du canal contenant les données à extraire pour le nombre n d'itérations ; - a est le coefficient d'oubli qui appartient à l'intervalle [0 .- 1] ; - H indique l'opération de transposée conjuguée - des moyens de désétalement de signature (41), couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits moyens de génération de signature de canal (2) , pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec la signature du canal contenant les données à extraire, respectivement, afin de générer une pluralité d'observations de signature désétalée ; - des moyens de pondération de signature (51), couplés auxdits moyens de désétalement de signature (41), pour pondérer la pluralité d'observations de signature désétalée avec le coefficient de pondération de signature, respectivement, générant de ce fait une pluralité d'observations de signature désétalée pondérée ; - des premiers moyens de désétalement de base (42), couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits premiers moyens de génération de vecteur de base (31) , pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec le premier vecteur de base, respectivement, afin de générer une première pluralité d'observations de base désétalée ; - des premiers moyens de pondération de base (52), couplés auxdits premiers moyens de désétalement de base (42) , pour pondérer la première pluralité d'observations de base désétalée avec le premier coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une première pluralité d'observations de base pondérée désétalée - des moyens formant combineur de sortie (6), couplés auxdits moyens de pondération de signature (51) et auxdits premiers moyens de pondération de base (52), pour combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, afin d'extraire les données. 10. Récepteur selon la revendication 9, caractérisé en ce que le coefficient de pondération de signature et le premier coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme ; - r(n) est l'observation traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - fi (n) = [fia (n) IÀ,(n)] est un vecteur contenant, respectivement, les valeurs du coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s(n) et du premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1(n) pour le nombre n d'itérations ; - F(n) [h (n) fi(n)] est une matrice comprenant, respectivement, le vecteur h(n) représentant la signature du canal contenant les données à extraire et le premier vecteur de base f1(n), pour le nombre n d'itérations ; - a, y, ss, ss' sont les coefficients d'oubli qui appartiennent à l'intervalle [0... 1] ; - # est un paramètre constant positif ; - x(n), Rx (n) , #2x(n), c (n) sont les quantités internes de l'algorithme ; - indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et ##{.}## indique la norme euclidienne de {.}. 11. Récepteur selon la revendication 9, caractérisé en ce qu'il comprend, de plus : - des seconds moyens de génération de vecteur de base (32) , couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits premiers moyens de génération de vecteur de base (31), afin de générer le second vecteur de base conformément à l'algorithme de la figure 3B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - fi(n) est les valeurs du premier vecteur de base qui correspondent au nombre n d'itérations ; - f2 (n) et fa(n-l) sont les valeurs du second vecteur de base qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 ; - a est le coefficient d'oubli qui appartient à l'intervalle [0... 1] ; indique l'opération de transposée conjuguée - des seconds moyens de désétalement de base, couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits seconds moyens de génération de vecteur de base (32) , pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec le second vecteur de base, respectivement, afin de générer une seconde pluralité d'observations de base désétalée ; - des seconds moyens de pondération de base, couplés auxdits seconds moyens de désétalement de base, pour pondérer la seconde pluralité d'observations de base désétalée avec le second coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - desdits moyens formant combineur de sortie (6), couplés auxdits moyens de pondération de signature (51), auxdits premiers moyens de pondération de base (52) et auxdits seconds moyens de pondération de base, pour combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée, la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée et la troisième pluralité d'observations désétalée pondérée de base, respectivement, afin d'extraire les données. 12. Récepteur selon la revendication il, caractérisé en ce que le coefficient de pondération de signature, le premier coefficient de pondération de base et le second coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r (n) est l'observation accumulée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - (n) [IL. (n) ui (n) g2 (n) est un vecteur contenant, respectivement, les valeurs du coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s(n), du premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1(n) et du second coefficient de pondération de base indiqué en tant que 2(n), pour le nombre n d'itérations ; - F(n) = [h(n) fi(n) f2(n)1 est une matrice comprenant, respectivement, le vecteur h (n) représentant la signature du canal contenant les données à extraire, le premier vecteur de base fi(n) et le second vecteur de base f2(n), au nombre n d'itérations ; - a, y, p, ss' sont les coefficients d'oubli compris dans la plage [0 .- 1] ; - # est un paramètre constant positif ; - x (n) , Rx(n), #2x(n), c(n) sont des quantités internes de l'algorithme ; - H indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et ##{.}## indique la norme euclidienne de {.}. 13. Récepteur selon la revendication 11, caractérisé en ce qu'il comprend, de plus : - des troisièmes moyens de génération de vecteur de base, couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits seconds moyens de génération de vecteur de base (32) , afin de générer le troisième vecteur de base conformément à l'algorithme de la figure 3C, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - f (n) est la valeur du second vecteur de base qui correspond au nombre n d'itérations ; - f3(n) et f3(n-1) sont les valeurs du premier vecteur de base qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 ; - [alpha] est le coefficient d'oubli qui appartient à l'intervalle [0 - Il ; - H indique l'opération de transposée conjuguée - des troisièmes moyens de désétalement de base, couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits troisièmes moyens de génération de vecteur de base, pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec le troisième vecteur de base, respectivement, afin de générer une troisième pluralité d'observations de base désétalée ; - des troisièmes moyens de pondération de base, couplés auxdits troisièmes moyens de désétalement de base, pour pondérer la troisième pluralité d'observations de base désétalée avec le troisième coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une troisième pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - desdits moyens formant combineur de sortie (6) , couplés auxdits troisièmes moyens de pondération de base, pour combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée, la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée, la seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée et la troisième pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, afin d'extraire les données. 14. Récepteur selon la revendication 13, caractérisé en ce que le coefficient de pondération de signature, le premier coefficient de pondération de base, le second coefficient de pondération de base et le troisième coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4B, où 55 - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - . (n) = fus (n) .z tn) J-L2 (n) J-L3 (n) est un vecteur contenant, respectivement, les valeurs du coefficient de pondération de signature indiqué en tant que a (n) , du premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1(n), du second coefficient de pondération de base indiqué en tant que 2(n) et du troisième coefficient de pondération de base indiqué en tant que 3(n), pour le nombre n d'itérations ; - F(n) [h(n) f1(n) fa(n) f3 (n) est une matrice comprenant, respectivement, le vecteur h(n) représentant la signature du canal contenant les données à extraire, le premier vecteur de base fl(n), le second vecteur de base f2 (n) et le troisième vecteur de base f3(n), pour le nombre n d'itérations ; - a, y, p, ss' sont les constantes d'oubli comprises dans la plage [0 ... 1] ; - # est une constante positive ; - x(n), Rx(n), #2x(n), c(n) sont des quantités internes de l'algorithme ; - H indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et ##{.}## indique la norme euclidienne de {.}. 15. Récepteur pour extraire les données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) comportant une pluralité de ces canaux, chaque canal correspondant à une signature de canal différente, ledit récepteur étant caractérisé en ce qu'il comprend : - des moyens d'accumulation (1) pour accumuler une pluralité d'observations reçues du signal à étalement de spectre AMRC à séquence directe reçu ; - des moyens de génération de signature de canal (2) qui génèrent la signature du canal contenant les données à extraire ; - des moyens de désétalement de signature (41), couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits moyens de génération de signature de canal (2), pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec la signature du canal contenant les données à extraire, respectivement, afin de générer une pluralité d'observations de signature désétalée ; - des moyens de pondération de signature (51), couplés auxdits moyens de désétalement de signature (41), pour pondérer la pluralité d'observations de signature désétalée avec le coefficient de pondération de signature, respectivement, générant de ce fait une pluralité d'observations de signature désétalée pondérée ; - une pluralité d'étages, le premier étage de ladite pluralité d'étages étant couplé auxdits moyens de génération de signature de canal (2), et une pluralité d'étages successifs de ladite pluralité d'étages étant successivement couplés à un étage suivant, chacun de ladite pluralité d'étages générant un vecteur de base et une pluralité d'observations de base pondérée désétalée, et comprenant : - des premiers moyens, couplés auxdits moyens d'accumulation (1), afin de générer le vecteur de base dudit étage conformément aux aigoritnmes ae la figure 3A (pour le premier étage de ladite pluralité d'étages) et de la figure 3D (pour tous les étages de ladite pluralité d'étages à l'exception du premier étage), où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r (n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - fi(n) et f1(n-1) sont les valeurs du vecteur de base du premier étage qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 ; - fk(n) et fk(n-1) sont les valeurs du vecteur de base du k-ième étage, avec k > 1, qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 ; - fk-i(n) est la valeur du vecteur de base du (k - 1-iême) étage qui correspond au nombre n d'itérations ; - h (n) la valeur du vecteur représentant la signature du canal contenant les données à extraire, pour le nombre n d'itérations ; - a est le coefficient d'oubli qui appartient à l'intervalle [0 .-il , - H indique l'opération de transposée conjuguée - des seconds moyens, couplés auxdits moyens d'accumulation (1) et auxdits premiers moyens, pour désétaler la pluralité d'observations reçues avec le vecteur de base dudit étage, respectivement, afin de générer une pluralité d'observations de base désétalée dudit étage ; - des troisièmes moyens, couplés auxdits seconds moyens, pour pondérer la pluralité d'observations de base désétalée dudit étage avec le coefficient de pondération de base dudit étage, respectivement, générant de ce fait une pluralité d'observations de base pondérée désétalée dudit étage ; - des moyens formant combineur de sortie (6), couplés auxdits moyens de pondération de signature (51) et à chacun des troisièmes moyens de ladite pluralité d'étages, pour combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et les pluralités d'observations de base pondérée désétalée de chaque étage de ladite pluralité d'étages, respectivement, afin d'extraire les données. 16. Récepteur selon la revendication 15, caractérisé en ce que les moyens de pondération de signature (51) et chacun des troisièmes moyens de ladite pluralité d'étages déterminent le coefficient de pondération de signature et la pluralité de coefficients de pondération de base de chaque étage de ladite pluralité d'étages, respectivement, à partir de l'algorithme de la figure 4B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - u(n) = [.Le (n) y fn) ... um (n) est un vecteur contenant, respectivement, les valeurs du coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s(n) et de la pluralité de coefficients de pondération de base de chaque étage de ladite pluralité d'étages, pour le nombre n d'itérations ; - F(n) = [h(n) fi(n) ... fm(n)] est une matrice comprenant, respectivement, le vecteur h (n) la signature du canal contenant les données à extraire et la pluralité de vecteurs de base générés par la pluralité de premiers moyens de ladite pluralité d'étages, pour le nombre n d'itérations ; - [alpha], y, ss, P' sont les constantes d'oubli comprises dans la plage [0... 1] ; - # est une constante positive ; - x (n) , Rx(n), #2x(n), c (n) sont des quantités internes de l'algorithme ; - H indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et ##{.}## indique la norme euclidienne de {.}. 17. Méthode pour extraire les données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) comportant une pluralité de ces canaux, chaque canal correspondant à une signature de canal différente, ladite méthode étant caractérisée en ce qu'elle comprend les étapes suivantes : - accumuler une pluralité d'observations reçues du signal à étalement de spectre AMRC à séquence directe reçu ; - générer la signature du canal contenant les données à extraire ; - générer la matrice de covariance des observations accumulées ; - générer le premier vecteur de base en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et de la signature du canal contenant les données à extraire, respectivement ; - désétaler la pluralité d'observations reçues avec la signature du canal contenant les données à extraire, respectivement, afin de générer une pluralité d'observations de signature dêsétalée ; - pondérer la pluralité d'observations de signature désëtalée avec le coefficient de pondération de signature, respectivement, générant de ce fait une pluralité d'observations de signature désétalée pondérée ; - dêsêtaler la pluralité d'observations reçues avec le premier vecteur de base, respectivement, afin de générer une première pluralité d'observations de base désétalée ; - pondérer la première pluralité d'observations de base désétalée avec le premier coefficient de pondération de base, générant de ce fait une première pluralité d'observations de base pondérée dêsétalée, respectivement ; - combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, afin d'extraire les données. 18. Méthode selon la revendication 17, caractérisée en ce que le coefficient de pondération de signature et le premier coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4A, où - = [ s 1] est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s et le premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1 ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances de la méthode ; - F = [h fil est une matrice comprenant deux vecteurs indiqués, respectivement, en tant que h et fi, le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire et le vecteur fi représentant le premier vecteur de base - # est la matrice de covariance des observations accumulées ; - {.}-1 indique l'opération d'inversion de matrice de {. } et * indique l'opération de conjugaison complexe. 19. Méthode selon la revendication 17, caractérisée en ce qu'elle comprend, de plus, les étapes suivantes : - générer le second vecteur de base, respectivement, en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et du premier vecteur de base ; - désétaler la pluralité d'observations reçues avec le second vecteur de base, respectivement, afin de générer une seconde pluralité d'observations de base désétalée ; - pondérer la seconde pluralité d'observations de base désétalée avec le second coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée, la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée et la seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, pour extraire les données. 20. Méthode selon la revendication 19, caractérisée en ce que le coefficient de pondération de signature, le premier coefficient de pondération de base et le second coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4A, où - [ s 1 2] est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s, le premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1 et le second coefficient de pondération de base indiqué en tant que 2 ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances de la méthode ; - F - [h fi f2] est une matrice comprenant trois vecteurs indiqués, respectivement, en tant que h, fi et f2, le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire, le vecteur fi étant le premier vecteur de base et le vecteur f2 étant le second vecteur de base ; - # est la matrice de covariance des observations accumulées - {.}-1 indique l'opération d'inversion de matrice de {.} et * indique l'opération de conjugaison complexe. 21. Méthode selon la revendication 19, caractérisée en ce qu'elle comprend, de plus, les étapes suivantes : - générer le troisième vecteur de base, respectivement, en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et du second vecteur de base ; - désétaler la pluralité d'observations reçues avec le troisième vecteur de base, respectivement, afin de générer une troisième pluralité d'observations de base désétalée ; - pondérer la troisième pluralité d'observations de base désétalée avec le troisième coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une troisième pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée, la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée, la seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée et la troisième pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, pour extraire les données. 22. Méthode selon la revendication 21, caractérisée en ce que le coefficient de pondération de signature, le premier coefficient de pondération de base, le second coefficient de pondération de base et le troisième coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4A, où - li = [.Ls fa M2 IÀ3] est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s, le premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1, le second coefficient de pondération de base indiqué en tant que 2 et le troisième coefficient de pondération de base indiqué en tant que 3 ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances de la méthode ; - F = [h f1 f2 f3] est une matrice comprenant quatre vecteurs indiqués, respectivement, en tant que h, fl, f2 et f3, le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire, le vecteur f1 étant le premier vecteur de base, le vecteur f2 étant le second vecteur de base et le vecteur f3 étant le troisième vecteur de base ; - # est la matrice de covariance des observations accumulées ; - {.}'' indique l'opération d'inversion de matrice de {.} et * indique l'opération de conjugaison complexe. 23. Méthode pour extraire les données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) comportant une pluralité de ces canaux, chaque canal correspondant à une signature de canal différente, ladite méthode étant caractérisée en ce qu'elle comprend les étapes consistant à : - accumuler une pluralité d'observations reçues du signal à étalement de spectre AMRC à séquence directe reçu, résultant en un bloc reçu ; - générer la signature du canal contenant les données à extraire ; - générer la matrice de covariance des observations accumulées ; - générer successivement la pluralité de vecteurs de base, avec le premier vecteur de base de ladite pluralité de vecteurs de base obtenu en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et de la signature du canal contenant les données à extraire, et avec chaque vecteur de base suivant de ladite pluralité de vecteurs de base obtenu en tant que produit de la matrice de covariance des observations accumulées et du vecteur de base précédent de ladite pluralité de vecteurs de base ; - désétaler la pluralité d'observations reçues avec la signature du canal contenant les données à extraire, respectivement, afin de générer une pluralité d'observations de signature désétalée ; - générer un certain nombre de pluralités d'observations de base désétalée, chaque pluralité d'observations de base désétalée étant obtenue en désétalant la pluralité d'observations reçues avec un vecteur de base de ladite pluralité de vecteurs de base ; - pondérer la pluralité d'observations de signature désétalée avec le coefficient de pondération de signature, respectivement, générant de ce fait une pluralité d'observations de signature désétalée pondérée ; - pondérer chaque pluralité d'observations de base désétalée avec un coefficient de pondération de base respectif, générant de ce fait un certain nombre de pluralités d'observations de base pondérée désétalée ; - combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et le nombre de pluralités d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, afin d'extraire les données. 24. Méthode selon la revendication 23, caractérisée en ce que le coefficient de pondération de signature et la pluralité de coefficients de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4A, où - = [ s 1 - - m] est un vecteur contenant le coefficient de pondération de signature /la et la pluralité de coefficients de pondération de base ; - c est un coefficient constant arbitraire sans rapport avec les performances de la méthode ; - F = [h f1.- fm] est une matrice comprenant le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire, et la pluralité de vecteurs de base ; - R est la matrice de covariance des observations accumulées ; - {.}-1 indique l'opération d'inversion de matrice de {. } et * indique l'opération de conjugaison complexe. 25. Méthode pour extraire les données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) comportant une pluralité de ces canaux, chaque canal correspondant à une signature de canal différente, ladite méthode étant caractérisée en ce qu'elle comprend les étapes consistant à : - accumuler une pluralité d'observations reçues du signal à étalement de spectre AMRC à séquence directe reçu ; - générer la signature du canal contenant les données à extraire ; - générer le premier vecteur de base conformément à l'algorithme de la figure 3A, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - f1(n) et fi(n-l) sont les valeurs du premier vecteur de base qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 ; - h(n) est le vecteur représentant la signature du canal contenant les données à extraire, pour le nombre n d'itérations ; - a est le coefficient d'oubli qui appartient à l'intervalle [0 - il ; - H indique l'opération de transposée conjuguée - désétaler la pluralité d'observations reçues avec la signature du canal contenant les données à extraire, respectivement, afin de générer une pluralité d'observations de signature désétalée ; - pondérer la pluralité d'observations de signature désétalée avec le coefficient de pondération de signature, respectivement, générant de ce fait une pluralité d'observations de signature désétalée pondérée ; - dësétaler la pluralité d'observations reçues avec le premier vecteur de base, respectivement, afin de générer une première pluralité d'observations de base désétalée ; - pondérer la première pluralité d'observations de base désétalée avec le premier coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une première pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, afin d'extraire les données. 26. Méthode selon la revendication 25, caractérisée en ce que le coefficient de pondération de signature et le premier coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - (n) = [e (n) it3.(n)] est un vecteur contenant, respectivement, les valeurs du coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s(n) et du premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1(n), pour le nombre n d'itérations - F(n) = [h{n) f1(n)]est une matrice comprenant, respectivement, le vecteur h(n) représentant la signature du canal contenant les données à extraire et le premier vecteur de base f1(n), pour le nombre n d'itérations ; - [alpha], y, ss, ss' sont les coefficients d'oubli qui appartiennent à l'intervalle [0 ... 1] ; - # est un paramètre constant positif ; x(n), Rx(n), (S'2x(n), c (n) sont les quantités internes de l'algorithme ; - H indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et ##{.}## indique la norme euclidienne de {.}. 27. Méthode selon la revendication 25, caractérisée en ce qu'elle comprend, de plus, les étapes suivantes : - générer le second vecteur de base conformément à l'algorithme de la figure 3B, où - n est le nombre d'itérations de 1 ' algorithme - r(n) est 1 ' observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - fi(n) est la valeur du premier vecteur de base qui correspond au nombre n d'itérations ; - fa(n) et f2(n-1) sont les valeurs du second vecteur de base qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 ; - a est le coefficient d'oubli qui appartient à l'intervalle [0 .- 1] ; -H indique l'opération de transposée conjuguée ; - désétaler la pluralité d'observations reçues avec le second vecteur de base, respectivement, afin de générer une seconde pluralité d'observations de base désétalée ; - pondérer la seconde pluralité d'observations de base désétalée avec le second coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée, la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée et la troisième pluralité d'observations désétalée pondérée de base, respectivement, afin d'extraire les données. 28. Méthode selon la revendication 27, caractérisée en ce que le coefficient de pondération de signature, le premier coefficient de pondération de base et le second coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - jit (n) # [,u,(n) /j(i (n) /*2 (n) est un vecteur contenant, respectivement, les valeurs du coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s(n), du premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que 1(n) et du second coefficient de pondération de base indiqué en tant que 2(n), pour le nombre n d'itérations ; - F(n) = [h(n) f1(n) f2(n)] est une matrice comprenant, respectivement, le vecteur h(n) représentant la signature du canal contenant les données à extraire, le premier vecteur de base fi(n) et le second vecteur de base f2(n), au nombre n d'itérations ; - a, y, ss, ss1 sont les coefficients d'oubli compris dans la plage [0-. 1] ; - # est un paramètre constant positif ; - x(n), Rx (n) , #2x(n), c (n) sont des quantités internes de l'algorithme ; - H indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et ##{.}## indique la norme euclidienne de {.}. 29. Méthode selon la revendication 27, caractérisée en ce qu'elle comprend, de plus, les étapes suivantes : - générer le troisième vecteur de base conformément à l'algorithme de la figure 3C, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - f2(n) est la valeur du second vecteur de base qui correspond au nombre n d'itérations ; - f3(n) et f3(n-1) sont les valeurs du premier vecteur de base qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 ; - a est le coefficient d'oubli qui appartient à l'intervalle [0 ... 1] ; - indique l'opération de transposée conjuguée ; - désétaler la pluralité d'observations reçues avec le troisième vecteur de base, respectivement, afin de générer une troisième pluralité d'observations de base désétalée ; - pondérer la troisième pluralité d'observations de base désêtalée avec le troisième coefficient de pondération de base, respectivement, générant de ce fait une troisième pluralité d'observations de base pondérée désétalée ; - combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée, la première pluralité d'observations de base pondérée désétalée, la seconde pluralité d'observations de base pondérée désétalée et la troisième pluralité d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, afin d'extraire les données. 30. Méthode selon la revendication 29, caractérisée en ce que le coefficient de pondération de signature, le premier coefficient de pondération de base, le second coefficient de pondération de base et le troisième coefficient de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme ; - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - U (n) = 198 (n) 91 (n) 92 (n) U2 (n) est un vecteur contenant, respectivement, les valeurs du coefficient de pondération de signature indiqué en tant que s(n), du premier coefficient de pondération de base indiqué en tant que pi (n) , du second coefficient de pondération de base indiqué en tant que 2(n) et du troisième coefficient de pondération de base indiqué en tant que 3(n), pour le nombre n d'itérations ; - F (n) = Ih (n? f 1 (n) f2 (n) f3(n)] est une matrice comprenant, respectivement, le vecteur h(n) représentant la signature du canal contenant les données à extraire, le premier vecteur de base f1(n), le second vecteur de base f2(n) et le troisième vecteur de base f3(n), pour le nombre n d'itérations ; - a, y, P, ss' sont les constantes d'oubli comprises dans la plage [0 ... 1] ; - # est une constante positive ; - x(n), Rx(n), #2x(n), c (n) sont des quantités internes de l'algorithme ; H indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et ##{.}## indique la norme euclidienne de {.}. 31. Méthode pour extraire les données transmises par l'intermédiaire d'un canal d'un système à accès multiple à répartition de code à séquence directe (AMRC à séquence directe) comportant une pluralité de ces canaux, chaque canal correspondant à une signature de canal différente, ladite méthode étant caractérisée en ce qu'elle comprend les étapes consistant à : - accumuler une pluralité d'observations reçues du signal à étalement de spectre AMRC à séquence directe reçu ; - générer la signature du canal contenant les données à extraire ; - générer la matrice de covariance des observations accumulées ; - générer successivement ' la pluralité de vecteurs de base, le premier vecteur de base de ladite pluralité de vecteurs de base étant obtenu conformément à l'algorithme de la figure 3A, et chaque vecteur de base suivant de ladite pluralité de vecteurs de base étant obtenu conformément à l'algorithme de la figure 3D, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - fi(n) et f1(n-1) sont les valeurs du premier vecteur de base qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 - h (n) estle vecteur représentant la signature du canal contenant les données à extraire, pour le nombre n d'itérations ; - fk(n) et fk(n-l) sont les valeurs du k-ième vecteur de base de ladite pluralité de vecteurs de base, avec k > 1, qui correspondent, respectivement, aux nombres d'itérations n et n-1 ; - fk-1(n) est la valeur du k - 1-iême vecteur de base de ladite pluralité de vecteurs de base qui correspond au nombre n d'itérations ; - a est le coefficient d'oubli qui appartient à l'intervalle [0 ... 1] ; -H indique l'opération de transposée conjuguée - générer la pluralité d'observations de signature désétalée en désétalant la pluralité d'observations reçues avec la signature du canal contenant les données à extraire ; - générer un certain nombre de pluralités d'observations de base désétalée, chaque pluralité d'observations de base désétalée étant obtenue en désétalant la pluralité d'observations reçues avec un vecteur de base de ladite pluralité de vecteurs de base ; - pondérer la pluralité d'observations de signature désétalée avec un coefficient de pondération de signature, générant de ce fait une pluralité d'observations de signature désétalée pondérée ; 75 - pondérer chaque pluralité d'observations de base désétalée avec un coefficient de pondération de base respectif, générant de ce fait un certain nombre de pluralités d'observations de base pondérée désétalée ; - combiner la pluralité d'observations de signature désétalée pondérée et le nombre de pluralités d'observations de base pondérée désétalée, respectivement, afin d'extraire les données. 32. Méthode selon la revendication 31, caractérisée en ce que le coefficient de pondération de signature et la pluralité de coefficients de pondération de base sont déterminés à partir de l'algorithme de la figure 4B, où - n est le nombre d'itérations de l'algorithme ; - r(n) est l'observation accumulée traitée par l'algorithme au nombre n d'itérations ; - Il (n) :::: [Ils (n) Iii(n) um (n) ) est un vecteur contenant les valeurs du coefficient de pondération de signature indiqué s(n) et de la pluralité de coefficients de pondération de base pour le nombre n d'itérations ; - F(n) = [h(n) f1(n) ... fm(n)] est une matrice comprenant, respectivement, le vecteur h représentant la signature du canal contenant les données à extraire et la pluralité de vecteurs de base, pour le nombre n d'itérations ; - [alpha], y, p, ss' sont les constantes d'oubli comprises dans la plage [0 ... 1] ; - # est une constante positive ; @ - x(n), Rx{n), #x2(n), c (n) sont des quantités internes de l'algorithme ; - indique une opération de transposée hermitienne, * indique l'opération de conjugaison complexe et !!{.})!indique la norme euclidienne de {.}.