Brevet FR2839390A1 — publié le 20031107

L'invention concerne un procédé de traitement d'antennes pour des sources cyclostationnaires potentiellement non centrées ou centrées. Elle s'applique par exemple pour les sources CPFSK à indice de modulation entier. L'invention concerne, par exemple, un procédé de séparation de signaux potentiellement non centrés et cyclostationnaires reçus par un récepteur d'un système de communication comportant plusieurs sources ou émetteurs. Le terme cyclostationnaire désigne aussi le cas particulier des signaux stationnaires. Elle s'applique aussi pour réaliser la goniométrie de sources cyclostationnaires potentiellement non centrées. L'invention trouve son application notamment dans le domaine des radiocommunications, des télécommunications spatiales ou de l'écoute passive de ces liaisons, dans des gammes allant de la VLF (Very Low Frequency) à la EHF (Extremely High Frequency). Dans la présente description on désigne sous l'expression Séparation aveugle , une séparation des émetteurs sans aucune connaissance des signaux émis, sous l'expression signal centré , un signal sans composante continue qui vérifie E[x(t)]=0, sous l'expression signal non stationnaire , un signal dont les statistiques dépendent du temps. Dans de nombreux contextes applicatifs, la réception des signaux d'intérêt pour le récepteur est très souvent perturbée par la présence d'autres signaux (ou sources) dits parasites, pouvant correspondre soit à des versions retardées des signaux d'intérêt (propagation par multi-trajets), soit à des sources interférentes aussi bien volontaires, qu'involontaires (émissions co-canal). C'est en particulier le cas pour les radiocommunications en zone urbaine, sujettes au phénomène de trajets multiples issus de réflexions du signal sur les obstacles fixes ou mobiles environnant et potentiellement perturbées par les émissions co-canal issues de cellules voisines réutilisant les mêmes fréquences (réseaux F/TDMA - abréviation anglo-saxonne de Frequency ou Time Division Multiple Access). C'est également le cas pour les liaisons ionosphériques HF (High Frequency) perturbées par la présence, à la réception, aussi bien de multi-trajets de propagation issus des réflexions sur les différentes couches ionosphériques que d'émetteurs parasites dûs à la forte congestion spectrale de la gamme HF. Pour toutes ces applications, que ce soit à des fins de radiocommunication ou d'écoute et d'analyse technique des sources reçues, une séparation de celles-ci s'impose avant la mise en #uvre d'autres traitements spécifiques à l'application considérée. En outre, pour certaines applications telles que l'écoute passive, les sources reçues sont totalement inconnues du récepteur (pas de séquences d'apprentissage disponible, forme d'onde inconnue, etc. ) et leur localisation angulaire ou goniométrie peut s'avérer délicate (couplage entre capteurs) ou chère (calibration des aériens) à mettre en oeuvre. Pour cette raison, il peut s'avérer très avantageux de mettre en #uvre une technique de séparation de sources de manière totalement autodidacte, c' est-à-dire en n'exploitant aucune information a priori sur les sources, en dehors de l'hypothèse d'indépendance statistique de cellesci. Les premiers travaux sur la séparation autodidacte de sources sont apparus au milieu des années 80 par les travaux de Jutten et Herault [1]. Depuis cette date, ces travaux n'ont cessé de se développer pour des mélanges de sources aussi bien convolutifs (canaux à multi-trajets de propagation étalés dans le temps) qu'instantanés (canaux sans distorsion). Une synthèse de ces travaux est présentée dans l'article [2] de P. Comon et P. Chevalier. Un certain nombre de techniques développées sont qualifiées de techniques à l'ordre 2 car elles n'exploitent que les informations contenues dans les statistiques d'ordre 2 des observations, référence [3] par exemple. En revanche, d'autres techniques, dites aux ordres supérieurs et décrites par exemple dans la référence [4], exploitent généralement en plus de l'information à l'ordre 2, l'information contenue dans les statistiques d'ordre supérieur à 2 des observations. Parmi ces dernières, les techniques à l'ordre 4 dites à cumulant ont reçu une attention toute particulière de part leur potentiel de performances (référence [2]) et la relative simplicité de leur mise en #uvre. Toutefois, la quasi-totalité des techniques de séparation autodidacte de sources disponibles à ce jour ont été conçues pour séparer des sources supposées stationnaires, centrées et ergodiques, à partir d'estimateurs des statistiques des observations qualifiés d'empiriques, non biaises et consistants asymptotiquement sous les hypothèses précédentes. Deux familles de séparateurs à l'ordre 2 sont actuellement disponibles. Ceux de la première famille (FI) (référence [3] - méthode SOBI schématisée à la figure 1) visent à séparer des sources statistiquement indépendantes supposées stationnaires, centrées et ergodiques alors que ceux de la seconde famille (F2) (référence [6] - SOBI cyclique) sont conçus pour séparer des sources statistiquement indépendantes supposées cyclostationnaires, centrées et cycloergodiques. Deux familles de séparateurs à l'ordre 4 sont actuellement disponibles. Par exemple, ceux de la première famille (F3) (référence [4] de J. F.Cardoso et A. Souloumiac - JADE schématisé à la figure 2) visent à séparer des sources statistiquement indépendantes supposées stationnaires, centrées et ergodiques alors que ceux de la seconde famille (F4) (référence de A.Ferreol et P. Chevalier [8] JADE cyclique) sont conçus pour séparer des sources statistiquement indépendantes supposées, cyclostationnaires, centrées et cycloergodiques. Toutefois, la plupart des sources rencontrées en pratique sont non stationnaires et plus particulièrement cyclostationnaires (sources modulées numériquement) et, pour certaines, déterministes (porteuses pures). En outre, certaines de ces sources ne sont pas centrées, ce qui est en particulier le cas pour les sources déterministes et pour certaines sources modulées numériquement et non linéairement comme les sources CPFSK à indice de modulation entier. Dans ces conditions, les estimateurs empiriques de statistiques classiquement utilisés pour mettre en #uvre les techniques courantes de séparation autodidacte de sources n'ont plus aucune raison de rester non biaisés et consistants mais sont susceptibles de devenir biaisés asymptotiquement, ce qui peut empêcher la séparation des sources, comme cela est montré dans le document de A.Ferreol et P. Chevalier [5] pour des sources cyclostationnaires centrées (modulations numériques linéaires). L'invention concerne un procédé de traitement d'antennes sur des signaux cyclostationnaires potentiellement non centrés ou centrés , caractérisé en ce qu'il comporte au moins une étape où un estimateur de statistiques à l'ordre n est obtenu à partir des statistiques d'ordre r, avec r=1 à n-1, et pour une ou plusieurs valeurs de r, une étape de correction des estimateurs empiriques, à partir des fréquences cycliques détectées à l'ordre r, exploitant le caractère potentiellement non centré des observations. Il comporte par exemple une étape de séparation des sources émettrices des signaux reçus en utilisant un des estimateurs à l'ordre 2 ou à l'ordre 4 proposés. Il est aussi utilisé pour la goniométrie des signaux reçus. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit d'un exemple de réalisation non limitatif annexé des figures qui représentent : # Les figures 1 et 2 les techniques de séparation selon l'art antérieur, respectivement connues sous le nom de SOBI et de JADE, # La figure 3 un exemple de récepteur selon l'invention, # La figure 4 le schéma des étapes selon l'invention appliquée à la technique de séparation SOBI , La figure 5 le schéma des étapes du procédé selon l'invention pour la technique de séparation JADE, Les figures 6A et 6B des résultats de séparation utilisant un estimateur classique ou un estimateur selon l'invention, La figure 7 la convergence de l'estimateur, La figure 8 un schéma des étapes mises en oeuvre selon l'invention pour le procédé JADE cyclique. En résumé, le procédé selon l'invention permet le traitement, notamment de sources cyclostationnaires potentiellement non centrées ou centrées. Il s'applique, par exemple, pour la séparation des sources ou leur goniométrie. Il comporte au moins une étape qui utilise un estimateur des statistiques à l'ordre n construit notamment en tenant compte des statistiques à l'ordre r, avec r variant de 1 à n-1, et pour une ou plusieurs valeurs de r, une étape de correction de l'estimateur à partir de fréquences cycliques détectées à l'ordre r exploitant le caractère potentiemment non centré des observations. La figure 1 schématise un exemple de récepteur comportant par exemple N capteurs de réception (Il, 12, 13, 14) reliés chacun à plusieurs entrées d'un dispositif de traitement 2 tel qu'un processeur adapté à exécuter les étapes du procédé décrit ci-après. Avant d'expliciter plusieurs variantes de mise en oeuvre du procédé selon l'invention, la description décrit la manière d'obtenir les estimateurs, par exemple à l'ordre 2, ou à l'ordre 4, ainsi que la détection des fréquences cycliques Modélisation du signal Une antenne à N capteurs est supposée recevoir un mélange bruité de P (P # N) sources à bande étroire (BE) et statistiquement indépendantes. Sous ces hypothèses, le vecteur, x(t), des envelopes complexes des signaux en sortie des capteurs s' écrit, à l'instant t , où b(t) est le vecteur bruit, supposé centré, stationnaire, circulaire et spatialement blanc, mp(t), #fp, #p et ap correspondent respectivement à l'enveloppe complexe, BE, cyclostationnaire et potentiellement non centrée (déterministe le cas échéant), au résidu de porteuse, à la phase et au vecteur directeur de la source p, mc(t) est le vecteur dont les composantes sont les signaux mp,(t) à- mp(t) exp[j(27tA/pr + p)] et A est la matrice (N x P) dont les colonnes sont les vecteurs ap. Statistiques des observations Statistiques d'ordre 1 Dans le cas général de sources cyclostationnaires et non centrées, les statistiques d'ordre 1 du vecteur x(t), donné par (1), s'écrivent où ep(t), epe(t) et e"t(t) sont les espérances mathématiques respectivement de mp(t), mpeCt) et m,(t). Les vecteurs ep(t) et epe(t) admettent une décomposition en série de Fourier et on obtient où r = {yp} et rc = {Ypc Yp + 4/p} sont les ensembles des fréquences cycliques Yp et ypc respectivement de ep(t) et epc(t), epp et er sont les moyennes cycliques de respectivement mp(t) et mpc(t), définies par # r (1/T) #T/2T/2 où le symbole e " 7"o (1/T) -Tf2 JCt)dt correspond à l'opération de moyennage temporel en temps continu de f(t) sur un horizon d'observation infini. En conséquence, les vecteurs e"t(t) et exCt) admettent aussi une décomposition en série de Fourier et en utilisant (2) et (3), on obtient où rl = ul c (8) ex c (9) Sous ces hypothèses, le vecteur (quasi)-cyclostationnaire x(t) peut se décomposer en la somme d'une partie déterministe et (quasi)-periodique ex(t) et d'une partie aléatoire centrée et (quasi)-cyclostationnaire #x(t) telles que ÔX(t) 4 x(t) - eX(t) A /).mc(t) + b(t) (10) où funcCt) 4 mc(t) - emcCt) est le vecteur centré des signaux sources, de composantes D.mpc(t) mpc(t) - epc(t) tlmp(t) J(21tLlJPt + p) où tlmp(t) 4 mp(t) - ep(t). Cas particuliers A titre indicatif, ep(t) = 0 pour une source p modulée numériquement et linéairement, laquelle est centrée. En revanche, ep(t) # 0 pour une source p déterministe (porteuse) ainsi que pour certaines sources modulées numériquement et non linéairement comme les CPFSK d'indice entier, dont l'enveloppe complexe s'écrit. où Tp correspond à la durée symbole de la source, np - RectP(t) est le pulse rectangulaire d'amplitude 1 et de durée Tp, fdp Q hpl2Tp est la déviation en fréquence, hp est l'indice de modulation de la source et #pn, qui correspond à l'accumulation de tous les symboles jusqu' à l'instant (n - 1)Tp, est défini par Pour des symboles Mp-aires, la source CPFSK associée est qualifiée de source MpCPFSK. Pour ce type de sources, l'ensemble #p1 des fréquences cycliques d'ordre 1 de la source p s'écrit rp = zip = (2k + 1) fdp, 0 Statistiques d'ordre 2 Sous les hypothèses précédentes (cyclostationnaires non centrées), les statistiques du second ordre des observations sont caractérisées par les deux matrices de corrélation 7?, r) pour E=1 et E =-1, dépendantes du temps courant t et définies par 7, T) 4 E[x(t) x(t - ,!)eT] = A Rmce(t, T) AeT + 'Il2('!) 8(l + e) 1 (14) où 8 = 1, avec pour convention xl x et x-1# x*, * est l'opération de conjugaison complexe, 8(.) est le symbole de Kronecker, T signifie transposé, #2(#) est la fonction de corrélation du bruit sur chaque capteur, 1 est la matrice identité, la matrice Rmc#(t, T) 4 EUE(0 mcU - ,!)eT] introduit les première et seconde matrices de corrélation du vecteur mc(t). Dans le cas général de sources cyclostationnaires non centrées, utilisant (10) dans (14), la matrice Rx#(t, #) prend la forme suivante Rxc(t, i) = Rà,,(t, T) + ex(t) e(t - i)ET (15) où R!:,.x:(t, t) introduit les première et seconde matrices de covariance de x(t) ou de corrélation de Ax(t) , définies par R&,,(t, r) 4 E[Ax(t) Ax(t - 1')'èT] = A Rpmc(t 'L) AET + 112(T) 8(1 + E) 1 (16) où Ro"mcc(t, 't') 4 E[ilineCt) iline(t - 1')ET] définit les première et seconde matrices de covariance de m,(t) telles que Rmce(t ') = Rmce(t> 2) + e,,(t) emeCt - 1')'èT (17)- Utilisant (1), (10) et l'hypothèse d'indépendance statistique des sources dans (16), on obtient où rtJ.pf.(t, 1:) 4 E[ilinp(t) I1mp(t - 1:)f. ], rtJ.pCf.(t, 1:) 4 E[ilinpc(t) I1mpc(t - 1:)f.]. Des expressions (2) et (18) on déduit finalement une nouvelle écriture de l'expression (15), donnée par Pour des sources cyclostationnaires, les fonctions de covariance rApct(t> t), z pu P, et donc les matrices 7?,ce( i) et RfuêCt, i) sont des fonctions (quasi-) ou polypériodiques du temps t, admettant une décomposition en série de Fourier et on obtient où ['p%] = { où RA (X lx' (T) définit les première et seconde matrices de covariance cyclique de mc(t). Utilisant les expressions (7) et (21) dans (15), on obtient ce qui montre que les matrices R.- Ct, i) admettent une décomposition en série de Fourier où T[x' ] = {axd = r 1 El u (rl Og r est l'ensemble des fréquences cycliques axe de Rx(t, i), ri OE ri = {a = y + Emoù y E ri, Me ri), les matrices R('t) sont les première (# = -1) et seconde (# = +1) matrices de corrélation cyclique de x(t), définies par (T) = c = A R,fe('r) AeT + 112('r) 8(axe) 8(I + s) 1 (26) où R,l('r) définit les première et seconde matrices de corrélation cyclique de mc(î). En particulier, pour la fréquence cyclique zéro, la matrice Rr;t( 'r) correspond à la moyenne temporelle en t, g(T), de R.rECt, T) laquelle s'écrit, utilisant (14), Rxe(2) Q c = A RlIlce('r) AeT + ''1z('z) 8(I + s) 1 (27) où, utilisant (17), la matrice Rmc(i) Q c s'écrit Rmcefô - c Rilmce('r) + c = Rilmce('r) + Emce('r) (28) où RAmcei-c) 4 c et ElIlce('r) c. Estimateur empirique des statistiques d'ordre 2 En pratique, les statistiques d'ordre 2 des observations sont inconnues a priori et doivent être estimées par moyennage temporel sur une durée d'observation finie, à partir d'un nombre K d'échantillons, x(k) (1 centrées, s'effectue à partir de l'estimateur RaE(lTe)(K) qualifié d'empirique et défini par Le procédé selon l'invention comporte par exemple une nouvelle étape pour déterminer un estimateur d'ordre 2. Nouvel estimateur des cumulants cycliques d'ordre 2 des observations En présence d'observations non centrées, les matrices de corrélation des observations Rx#(t, T) ne correspondent plus aux matrices de covariance ou de cumulants d'ordre 2 des observations, comme le montre l'expression (15). Il en va de même des matrices de corrélation cyclique, Rx#[alpha]x#(#), définies par (26), qui, pour des observations non centrées, ne correspondent plus aux matrices de covariance ou de cumulants d'ordre 2 cycliques, Rt:àe(T), définies par (22) pour aLliE = a. Dans ces conditions, un bon fonctionnement des séparateurs à l'ordre 2 FI et F2 vis-à-vis de sources cyclostationnaires potentiellement non centrées ne peut être obtenu qu'en exploitant les informations contenues dans les matrices R#x#[alpha]x#(#) plutôt que dans lés matrices Rx#[alpha]x#(#). Aussi, dans la mesure où, pour des sources cyclostationnaires et cycloergodiques, l'estimateur empirique (29) est un estimateur asymptotiquement non biaisé et consistant de la matrice de corrélation cyclique Rx#[alpha](lTe), on utilise, pour des observations non centrées, un autre estimateur visant à estimer de manière asymptotiquement non biaisée et consistante la matrice de covariance cyclique R#x#[alpha](lTe). On déduit des expressions (24) et (25), l'expression de la matrice de covariance cyclique Rcs.xE(lTe) en fonction de celle de RE(lTe), donnée par Ainsi, l'estimation de la matrice de covariance cyclique R#x#[alpha](lTe) s'effectue à partir de l'estimateur Râ(lTe)(1 défini par où e()(7 Dans ces conditions, sous l'hypothèse d'observations cyclostationnaires et cycloergodiques, centrées ou non, l'estimateur (31) est un estimateur asymptotiquement non biaisé et consistant de la matrice de covariance (ou de cumulants d'ordre 2) cyclique R#x#[alpha](lTe). En particulier, les séparateurs FI doivent exploiter l'estimateur (31) pour a 0 et E = -1, noté ()(7 où Rx(lTe)(I est défini par (29) avec a = 0 et E = -1. Selon une autre variante de réalisation, le procédé comprend une étape de détermination d'un nouvel estimateur d'ordre 4. Statistiques d'ordre 3 Sous les hypothèses précédentes, les statistiques (moments) du troisième ordre des observations sont définies par (34) 7 Ti, T2)[i, j, k] 4 E[x(t) xp - 1:')E xkCt - x2)] = E[Ax;(0 Lll/t - i1)E Lllk(t - i2)] +ex[i](t)E[,xj(t-,rl)eAxk(t-,z2)] + ex[kJ(t - i2) E[(t) j(t - ii) ] + ex[7](t - it)E E[(t) k(t - i2)J + 4 eX[iJ(t) eXJ(t -'rl)E ex[k](t - z2) où ex[i](t) = ex(t) est la composante i de ex(t). Les cumulants d'ordre 3 sont les quantités E[Ax, (35) où T"tcE(t, 'rI, 2) est la matrice (P x p2) dont les coefficients sont les quantités 'nca(t, Th 'r2)[i,j, k] définies par Tmceit, 21, T2) [i, j, k] E[mic(t) mjc(t - 1) mkc(t - 'r2)] ] ~ E[llmcCt) àm-Jt - 'r) llmc(t - 2) ] 5(! -) ô(i -k) + ecCt) E[llmjc(t - 'rIt llmjc(t - 2)] 8(j-k) + ekc(t - T2) E[func(t) llmc(t - 'rl)] ô(/ -j) + ejc(t - 1) E[A;e() llmc(t - 'r2)] S(i - k) + 4 etc(t) ejc(t - 1)E ekc(t - i2) (36) Pour des sources cyclostationnaires, les matrices de moments d'ordre 3, T mc(t, 'rI, 2) et 7, ii, i2), sont des fonctions (quasi-) ou poly-périodiques du temps t, admettant une décomposition en série de Fourier et on obtient où r' c, 1] = {ve} est l'ensemble des fréquences cycliques vXc de 7, il, i2) et TxffJb i2) une matrice de moments d'ordre 3 cycliques de x(t), définie respectivement par xé(1 2) ~ c A T,n É(21 '2) (A OO A)T (38) où # correspond au produit de Kronecker. Statistiques d'ordre 4 Sous les hypothèses précédentes (signaux non centrés et cyclostationnaires), les statistiques d'ordre 4 des observations sont les cumulants d'ordre 4 définis par 6. 't, i2 't3)[i,j, k l] Cum(xi(t) xlt - 't)S, xk(t - 'tz)sz, x0 - 't3 = Cum(Ax/(O, àxj{t - "C)SI, ,.xit - 22)2 àxt(t - x3)) = E[i(t)j(t - l)lk(t - "Cz)'Ç2[ct - "C3)] - E[i(t)j(t - "CI)SI] E[k(t - 22)21(t - 3)] E[i(t)k(t -"Cz)SZ] E[O.tJ(t -'tl)ldl(t -"C3)] - E[i(t)l(t -"C3)] E[4-xj(t -I)lk(t - 2)2 E[xi(t)xj(t - 1)lxk(t - ?)2x1(t - Ï3)] - ex(t) EU/? - 21)lk(t - 22)2x1(t - "C3)] exj(t - xO1 E[x1(t)xk(t - 'L?)221(t - "C3)] - exk(t - i2)2E[xi(t)xj(t - "C)SlX[ct - "C3)] ex1(t - T3) E[xl(t)xj(t - Ti).( - 12)] - E[x/(0x/r - 1)ll E[xk(t - 22)2x1(t - "C3)] E[xi(t)xk(t - Ï2)] E[xj(t ~ "C)SIX[(t - "C3)] - E[xi(t)x1(t - 13)] E[x;Ct - 21)ixk(t - T2)&] + 2 exf0> exj(t - 1)lE[-xk(t - 'L2)2x1(t - 13)] + 2 ex(t) exk(t - 2)2E[xj(t - 1)ixL(t ~ T3)] + 2 gjH-(0 ex1(t - 13) E[xj(t - 21)ixk(t - Ï2)] + 2 exk(t - ï2) exft - ii)lE[x1(t) x1(t ~ T3)] + 2 ex1(t - Ï3) ev où 6yKc( il, T2. T3) est la quadricovariance du vecteur mc(t) dont les éléments sont les Qmcç[i, j, k, 11(t@ 21, t2 i3) Cum(mfc(0, mjc(t - Tl) 1 mfe(r - 12) Ç2, m1c(t - t3)). Pour des sources cyclostationnaires, les matrices de quadricovariance, Q"2(t, TI, T2, T3) et Qxçfit, Xi, T2, 'r3), sont des fonctions (quasi-) ou poly-périodiques du temps t, admettant une décomposition en série de Fourier et on obtient où F'1' ÇZ, 1] = {P~xç} est l'ensemble des fréquences cycliques (3 de Qxç(t, 't1, i2, 3) et 6(l. i2, 3) une matrice de quadricovariance cyclique de x(t), définie respectivement par 6.(Tl, i2 T3) = c (A A1)j2Jfeç(T1, 'tz, 3) (A2 O A)T (42) En particulier, la quadricovariance cyclique pour la fréquence cyclique zéro correspond à la moyenne temporelle en t, c = (A @AÇ1) Nouvel estimateur des cumulants d'ordre 4 des observations On déduit de (39) et des décompositions en série de Fourier des statistiques apparaissant dans cette expression, l'expression de l'élément [i, j, k, l] de la matrice de quadricovariance cyclique c = Mp(n '2 3)[i j, k l] ~ L 1 1 eyx[il 7oxe(Ti - 't3, T2 - i3)[h k] e-j2n(-Y)'t3 eyxu]" T1(z2, T3)[i, k, l] [gamma]# #x1 e-j2#[gamma]#1#1 eX[k]2 x12(il, i3)[i.j, l] e-j2nyÇz'tz er[l] lzY(1,i2)[LJ k] e-j2nyr3} E RS ('t)[i,j] R.1-a)('tr't2)[k, l]S2 21t(a-)'t2 fXE r x - te2, Rx2(2)[l, k] R.ia-)('3~ii)f.l, l]1 21t(y-)'tl }'E rl,E2] X - E R('t3)[i, 1] Rlf-(ü)('tr'tl)U, k]Sl 21t(ù}--)'tl (ùE .t:rtr ' X 1] + 2 L 1 L { e*[i] e R''1i,2w3)[h k] 21tCûSl('t3-'tl) 21t(Y-)'t3 f1=rx (ùErx eX[i] e[k]S2 RÇl-(J)s2('tl-'t3)[l,j] 21tCûS2('t3-'t2) 21t(Y-)'t3 eX[i] ex[l] Rlf-(J)--Y)('t2-'tl)U, k]1 21tCû('tl-'t3) e-j21t'tl + eX[k]S2 ex]lRalY2-vl(,3)[i l] e-j21t"{'t2S2 e-j21tCû'tlS + eX[l] eX[J]1 R8-(üsIc't2)[i, k] e-j2mlYtlS e-j21t"{'t3 + eX[l] e[k]S2 RÇl-(J)s2('tl)[i,j] e-j2mJYr2s2 e-j21t"{'t3 6 S 0 eU]Sle[k]S2 ea '1 s2[l] 2i(i3 m) f1=rx toeri 8Erx eJ27t5Ç2(T3-X2) gJ2nT3(Y-P) (43) où Tr(t, il, i2)Ll J k] ELx(t) x(t - ii)1 xk(t - i2)2] (il, i2)Ll J k] # 7( Ti, tu 7, k] EMO xj(t -'1)Exk(t - z 7'x, -(Tl, 2)LIJ k] ~ , En particulier, la matrice de quadricovariance cyclique exploitée par les séparateurs de la famille F3 correspond à la matrice Qxfai, ï2' 3) pour (3 = Oç = (-1, -1) et (il, 'tz, 't3) = (0, 0, 0) et son élément c [i,j, k, /] - où [i,j, k, l] c, [i,j, k] 4 c5 Ra [i, j] L 1 { [i](K) çY((ll -l3)Te, (l2 -l3)Te)[l, j, k](K) e-j21t(-y)l3Te je ri + IU](K)Çl çiÇl(l2Te, l3Te)[Ï, k, l](K) e-21'lllTe + [k](K)Ç2 nÇ2(llTe, l3Te)[i,j, 1](K) e-j21t'(Çzl2Te + [l](K) çY(llTe, l2Te )[,#;, k](K) e-j21t'(l3Te} z ?Çi('i7;)[i, ;](/Q R2 a((l3 - l2)Te)[k, l](K)Ç2 J21t(a-) l2Te 1?'' R*S2(l2Te)[i, k](K) R.fl3-Y)((l3 -ll)Te)U, l](K)Çl J21t(y-) llTe }'E :rf:r x 1,2J T rx - E 1 Rxl(l3'e)[i l]( RzIR-t'((l2 - l1)Te)[% k]( t e.12(c-) llTe ()E -:rtr x 1,1] + 2 L 1 L { &0W U](K)Çl Ra--()çl((l2 - l3)Te)[l, k](K) yen (ueri J21tWÇl(l3 -ll)Te e,12('Y-) l3Te + ??[i](J50 [k](K)Ç2 Ra'-"'2((l1- l3)Te)[h j]( J21tWÇ2(l3 -l2)Te 21t(Y-f3) l3Te + 1[i](K) [l](K) Rli-{j)-Y)((l2 -l)Te)U, k](K)Çl 21tw(ll -l3)Te e-j21tf3lITe + 1[k](K)Ç2 U](K)ÇlRlyÇ2--()ÇI(l3Te)[i, l](K) e-j21t'(l2Te Ç2 e-j21twllTe Çl + [l]( eXl](1 Ra'-c"1(l2?'e)[i 1]( e-j21tú)llTe Çl e-j21t'(l3Te + [l](K) [k](K)Ç2 Ra-{j)Ç2(llTe)[i,j](K) e-j21tú) l2Te Ç2 e-j21t'( l3Te - 6 L E r# l L l [i](K) U](K)Çl[k](K)Ç2 -y--()Çl-oÇ2[l](K) J21tCDÇl(l3 -ll)Te ysrx weH ôeri 21tÔÇ2(l3 -l2)Te 21t13Te(Y-f3) (45) où (/i7,, l2Te, l3Te)[i,j, k, l](K) est défini par l'expression donnée dans la référence [5] et où ér[i](1, Ra(lTe)[i, j](l, T;E(ll Te, l2Te)[i, j, l](K) et #x#[alpha](l1Te, l2Te)[i, j, l](K) sont définis par respectivement (47), (48), (49) et (50). Dans ces conditions, sous l'hypothèse d'observations cyclostationnaires et cycloergodiques, centrées ou non, l'estimateur (45) est un estimateur asymptotiquement non biaisé et consistant de l'élément QÇ(ll Te, l2Te, Z3Te)[i, j, k, l]. En particulier, les séparateurs F3 doivent exploiter l'estimateur (45) pour (3 = 0, Ç = (-1, -1) et Zl h = Z3 = 0, noté 6.'J. l](K) et défini par Qx[ij k l]( [ij k, l]( - où Nl[i, j, k, l](K) est défini par (46) (définie précédemment) avec (3 = 0, Il = l2 = l3 = 0, ~ (-1, -1), Tlli, j, l](K) est défini par (49) avec a = y, ll = l2 = z ~ -1, Ra[i, j] et C [i, j] sont définis par (29) avec 1 = 0 et respectivement E = -1 et 8 = +1. Comme il a été indiqué précédemment et comme le laissent apparaîtrent les estimateurs précédents, le procédé selon l'invention comporte aussi une étape où l'estimateur à l'ordre 2 ou à l'ordre 4 est corrigé en utilisant les fréquences cycliques, lesquelles doivent être détectées a priori. L'exemple détaillé qui suit est donné dans le cas d'une détection des fréquences cycliques à l'ordre 1. Détecteur des fréquences cycliques à l'ordre 1 La détection des fréquences cycliques à l'ordre 1 des observations y par un détecteur de fréquences cycliques et la constitution d'une estimée, #x1, de l'ensemble, des fréquences cycliques y sont réalisées par exemple en calculant le critère normalisé suivant : On rappelle que xn(t) est le signal reçu sur le n'eme capteur. L'estimateur enn](K) peut être calculé de façon optimisé pour K fréquences cycliques ak=k/(K Te) (0#k#K-1) par une FFT (Fast Fourier Transformation ) sur les échantillons temporel xn((k+ko)Te) tel que 0#k#K-1. Le critère V(a) est normalisé entre 0 et 1 car #x représente la moyenne temporelle de la puissance moyenne du signal sur l'ensemble des capteurs. Sachant que dans l'hypothèse où xn(kTe) est un bruit gaussien le critère V(a) suit de façon approché une loi du chi-2 on en déduit le test de détection suivant : # La fréquence a est une fréquence [gamma]n cyclique de E[x(t)] : V(a) > =(pfa) # La fréquence a n'est pas une fréquence cyclique : V(a) La suite de la description donne plusieurs variantes de mise en oeuvre du procédé pour la séparation de sources statistiquement indépendantes, stationnaires ou cyclostationnaires. Les séparateurs associés sont appelés respectivement F'1, F'2, F'3etF'4. Séparateurs à l'ordre 2 proposés Séparateurs FI ' Les séparateurs de la famille FI' sont des séparateurs autodidactes à l'ordre 2 mettant en #uvre les opérations suivantes : Etape de blanchiment - Détection des fréquences cycliques à l'ordre 1 des observations y par un détecteur de fréquences cycliques quelconque et constitution d'une estimée, #x1, de l'ensemble, #x1, des fréquences cycliques y. # - Estimation de la matrice R#x(0) par R(0)(K) définie par (33) et (32) pour 1 = 0 à partir d'un nombre d'échantillons K donné - Détection du nombre de sources P à partir de la décomposition en éléments propres de Rdr(0)(K). (Toutes les sources non déterministes sont détectées). - Calcul de la matrice de blanchiment des observations, T, où T - ÂS-n2 Use # de dimension (P x N), où As est la matrice diagonale (P x P) des P plus grandes valeurs propres de R(0)(K) - Ànùn I, gamin est la valeur propre A A minimale de Rdt(0)(K) et Wus est la matrice des vecteurs propres associés. On note zou) 4 T n x(t). (Les vecteurs directeurs des sources non déterministes sont orthonormalisés). Etape d'identification - Choix de Q valeurs de retards non nuls, lq, (1#q# Q). - Pour chaque valeur, lq, du retard, estimation de la matrice de cumulants # d'ordre 2 moyennés des observations, R,3,,(l,T,), par RAx(lqTe)(K) définie par (33), (29) et (32) - Calcul des matrices R(l9Te)(K) T R(lqTe)(K) T' et identification autodidacte des vecteurs directeurs des sources blanchis par maximisation, par rapport à U 4 (u 1, u2, ..., up), du critère donné dans la référence [7] où Rz(29) est remplacée par R!1zClqTe)CK). La matrice U solution est notée And' et contient une estimée des vecteurs directeurs blanchis des sources non déterministes Filtre Calcul d'une estimée de la matrice des vecteurs directeurs des sources non déterministes And = #s #s1/2 #nd, - Extraction des sources non déterministes par un filtrage spatial quelconque des observations construit à partir de #nd. Traitement des sources déterministes - Construction du projecteur orthogonal sur l'espace orthogonal aux colonnes de #nd: Proj = 1 - And[And #nd]-1 And - Mise en #uvre de l'algorithme SOBI [3] à partir des observations v(t) Proj x(t) pour identifier les vecteurs directeurs des sources déterministes et extraire celles-ci. Séparateurs F2' Les séparateurs de la famille F2' sont des séparateurs autodidactes à l'ordre 2 mettant en #uvre les opérations suivantes : Etape de blanchiment - Détection des fréquences cycliques à l'ordre 1 des observations y par un détecteur de fréquences cycliques quelconque et constitution d'une estimée, Ai #x1, de l'ensemble, #x1, des fréquences cycliques y. - Estimation de la matrice R(0) par ##x(0)(k) définie par (33) et (32) pour / = 0 à partir d'un nombre d'échantillons K donné - Détection du nombre de sources P à partir de la décomposition en éléments propres de ##x(0)(K). (Toutes les sources non déterministes sont détectées). Etape d'identification - Calcul de la matrice de blanchiment des observations, T, où 7" A/1/2 Us 1, de dimension (P x N), où #s est la matrice diagonale (P x P) des P plus grandes valeurs propres de R(0)(I - hmin I, gamin est la valeur propre A A minimale de R(0)(l et Wus est la matrice des vecteurs propres associés. On note z(t) 4 T x(t). (Les vecteurs directeurs des sources non déterministes sont orthonormalisés). - Détection des fréquences cycliques à l'ordre 2 des observations [9], [alpha]#, pour = -1 et = + par un détecteur de fréquences cycliques quelconque et constitution des estimées, #x[1, -11 et #x[1, 1], des ensembles respectivement, FI', -11 et r' 1] , des fréquences cycliques respectivement des première et seconde matrices de corrélation des observations. - Choix d'un nombre arbitraire de couples (a"2, Et) z - Pour chaque couple (as, 8), (1 - Pour chaque valeur du retard, lmq (1 # q # Qm), - Estimation de la matrice de cumulants d'ordre 2 cycliques des observations blanchies, RpiÉ"t(lmqTe), par RpïÉ,n(l",qTe)(1 définie par (31), (29), (32) avec l'indice z à la place de x. - Détection du nombre de sources non déterministes P([alpha]m, #m) ayant la fréquence cyclique à l'ordre 2, [alpha]m, pour la matrice de corrélation indicée par #m. Ce test de détection peut consister en la recherche du rang maximal de l'espace signal des matrices R&#m(lmqTe)(K)- On note A U(CI.!1I, Yin) la matrice unitaire (P x p(am, Em) ), obtenue par SVD des matrices précédentes, dont les colonnes engendrent l'espace engendré par les vecteurs directeurs blanchis associés aux sources ayant la fréquence cyclique d'ordre 2, [alpha]m, pour la matrice de corrélation indicée par #m. - Réduction de dimension : On note v(t) blanchis associés au couple (cam, "1) par maximisation par rapport à U (u 1, u2, ..., lip(ccm, Em)), du critère donné dans la référence [7] où RzCT:q) est remplacée par RA#zm{lmqTe)(K) R ï#zm(lmqTe){Ky La matrice U solution est notée And(am, cm)' et contient une estimée des vecteurs directeurs doublement blanchis des sources non déterministes associés au couple ([alpha]m , #m). Filtre - Calcul d'une estimée de la matrice des vecteurs directeurs des sources non déterministes associés au couple (am, em) : Ând (ant, Em) = Us S A" S 1/2 Û (am, Em) # "#nd{am, Em) Concaténation des matrices And(#n, gm) pour tous les couples (am, 8), ( 1 Traitement des sources déterministes - Construction du projecteur orthogonal sur l'espace orthogonal aux colonnes de Ad : Proj = 1 - And[ And An d]~l And - Mise en #uvre de l'algorithme SOBI [3] à partir des observations w(t)# Proj x(t) pour identifier les vecteurs directeurs des sources déterministes et extraire celles-ci. Séparateurs à l'ordre 4 proposés Séparateurs F3' Les séparateurs de la famille F3' sont des séparateurs autodidactes à l'ordre 4 mettant en #uvre les opérations suivantes : Etape de blanchiment - Détection des fréquences cycliques à l'ordre 1 des observations y par un détecteur de fréquences cycliques quelconque et constitution d'une estimée, #x1, de l'ensemble, #x1, des fréquences cycliques y. - Détection des fréquences cycliques à l'ordre 2 des observations, [alpha]#, pour E = -1 et8=+l par un détecteur de fréquences cycliques quelconque et constitution des estimées, T' " et r' 1], des ensembles respectivement, F1' -1] et r' 1] , des fréquences cycliques respectivement des première et seconde matrice de corrélation des observations. # - Estimation de la matrice A(O) par Ri-ç(O)(K) définie par (53) et (52) pour l = 0 à partir d'un nombre d'échantillons K donné - Détection du nombre de sources P à partir de la décomposition en éléments A propres de Rt(0)(K). (Toutes les sources non déterministes sont détectées). Calcul de la matrice de blanchiment des observations, T, où ## #s-1/2 #s#, de dimension (P x N), où #s est la matrice diagonale (P x P) des P plus grandes valeurs propres de R(0)(K) - ,min I, gamin est la valeur propre minimale de ##x(0)(K) et #s est la matrice des vecteurs propres associés. On note z(t) # T x(t). (Les vecteurs directeurs des sources non déterministes sont orthonormalisés). Etape d'identification - Estimation de la quadricovariance, #Qz, du vecteur z(t) par les expressions (51), (29), (49), (2) et (32) avec l'indice z à la place de x. - Décomposition en éléments propres de Qz et estimation des P matrices propres Mzi (1 # i # P) associées aux P valeurs propres de plus forts modules. - Diagonalisation conjointe des P matrices propres Mzi pondérées par les valeurs propres associées et obtention de la matrice des vecteurs directeurs blanchis des sources non déterministes #nd'. Filtre - Calcul d'une estimée de la matrice des vecteurs directeurs des sources non déterministes #nd = Us #s1/2 #nd' - Extraction des sources non déterministes par un filtrage spatial quelconque des observations construit à partir de #nd. Traitement des sources déterministes - Construction du projecteur orthogonal sur l'espace orthogonal aux colonnes de And: Proj = 1 - And[ And #nd]-1 And - Mise en #uvre de l'algorithme JADE [4] à partir des observations v(t) Proj x(t) pour identifier les vecteurs directeurs des sources déterministes et extraire celles-ci. Séparateurs F4' Les séparateurs de la famille F4' sont des séparateurs autodidactes à l'ordre 4 associé à la référence [8] mettant en #uvre les opérations suivantes : Etape de blanchiment - Détection des fréquences cycliques à l'ordre 1 des observations y par un détecteur de fréquences cycliques quelconque et constitution d'une estimée, #x1, de l'ensemble, #x1, des fréquences cycliques y. - Détection des fréquences cycliques à l'ordre 2 des observations, [alpha]#, pour E = -1 et E = +1 par un détecteur de fréquences cycliques quelconque et constitution des estimées, rA [1, -il et x 11 des ensembles respectivement, r' -1] et hx 11 , des fréquences cycliques respectivement des première et seconde matrice de corrélation des observations. - Estimation de la matrice R#x(0) par ##x(0)(K) définie par (33) et (32) pour l = 0 à partir d'un nombre d'échantillons K donné - Détection du nombre de sources P à partir de la décomposition en éléments # propres de R(0)(K). (Toutes les sources non déterministes sont détectées). - Calcul de la matrice de blanchiment des observations, T, où T - #s-1/2 #s#, # de dimension (P x N), où #s est la matrice diagonale (P x P) des P plus grandes valeurs propres de R(0)(K) - .min I, Àmin est la valeur propre # minimale de ##x(0)(K) et Us est la matrice des vecteurs propres associés. On notez(0 - T x(t). (Les vecteurs directeurs des sources non déterministes sont orthonormalisés). Etape d'identification - Choix d'un triplet ([alpha]m, #m, lmq) - Estimation de la matrice de cumulants d'ordre 2 cycliques des observations blanchies, par Rl:.1mUnu:Te)(K) définie par (31), (29), (32). - Calcul d'une matrice unitaire - Choix de l'ensemble (am, m, 7, lm2Te lm3Te) Réduction de dimension : On note v(t) 4 F.) x 1) et calcul de l'estimée de la quadricovariance cyclique Qv,,(1?111T" lm2 Te, lm3 Te)(K) de v(t) à partir de QZ,(1mlTe, l,n2Te, lm3Te)( et de Décomposition en éléments propres de associées aux P (cuiz, Fin) valeurs propres de plus forts modules. - Diagonalisation conjointe des P(u"t, E,n) matrices propres Mvi Mvi' pondérées par les valeurs propres associées et obtention de la matrice des vecteurs directeurs des sources non déterministes doublement blanchis associés à l'ensemble (am, , ln 1, lm2, 1,3) And(a,n, M' Filtre Calcul d'une estimée de la matrice des vecteurs directeurs des sources non déterministes associés au couple (an, Â nd(a",, m) = Us Asm Concaténation des matrices Ând(> ",) pour tous les couples (am, Çm), A (1 # m # M). On obtient la matrice (N x P) And des vecteurs directeurs des sources non déterministes - Extraction des sources non déterministes par un filtrage spatial quelconque A des observations construit à partir de And. Traitement des sources déterministes - Construction du projecteur orthogonal sur l'espace orthogonal aux colonnes de And: Proj = 1 - And[ And' A,,dl-' bzz Mise en oeuvre de l'algorithme JADE [4] à partir des observations w(t) # Proj x(t) pour identifier les vecteurs directeurs des sources déterministes et extraire celles-ci. Exemple de simulation du procédé selon l'invention avec le séparateur F3' Les figures 6A et 6B représentent respectivement, dans un diagramme niveau exprimé en dB, pour 2 sources cyclostationnaires non centrées de direction (0 i=50 et 02=60'), le niveau de spectre après séparation des sources (en utilisant la méthode JADE faisant intervenir l'ensemble des fréquences cycliques d'ordre 1 et les deux ensembles des fréquences cycliques à l'ordre 2) et la formation de voie, après séparation des sources en utilisant l'estimateur classique (Fig.6A) et en utilisant l'estimateur proposé (Fig.6B). On voit qu'avec l'estimateur empirique la séparation se passe mal car on localise une source en 8=55 alors que les sources ont pour incidences #1=50 et 82=60 . Toutefois avec l'estimateur proposé on localise bien les deux source en 50 et 60 car la méthode formation de voie sur le premier vecteur identifié trouve un maximum en 49.8 et sur le second un maximum en 60.1 . Les rapports signal sur bruit + brouilleur en sortie de filtrage des deux sources se résument dans le tableau suivant : Source en Source en #1=50 62=60 Estimateurs empiriques Rxa et Qxa SNIRi=15.3dB SNIRa=7.35dB Estimateurs proposés Rx et #x SNIR1= 22dB SNIRa=22dB Dans la simulation suivante nous nommons l'estimateur proposé par exhaustif. Dans cet exemple on garde la même configuration de signal que précédemment où les deux sources ont toutefois lOdB de rapport signal sur bruit. On compare donc l'estimateur classique empirique à l'estimateur exhaustif. On trace donc le SNIR en dB de la 1ière source en fonction du nombre d'échantillons K. La figure 7 montre que l'estimateur exhaustif converge vers l'asymptote du Filtre Annuleur Optimal d'Interférenceslorsque K#+# et que l'estimateur classique est biaisé en convergeant ver 5dB de SNIR (rapport signal sur bruit+brouilleurs) en sortie de filtrage. Séparateurs F4' Les séparateurs de la famille F4' sont des séparateurs autodidactes à l'ordre 4 mettant en #uvre les opérations suivantes : - Détection des fréquences cycliques à l'ordre 1 des observations y par un détecteur de fréquences cycliques quelconque et constitution d'une estimée, #x1, de l'ensemble, #x1, des fréquences cycliques y. L'estimation de #x1 peut se faire comme dans FI'. - Détection des fréquences cycliques à l'ordre 2 des observations, [alpha]#, pour # = -1 et 8= +1 par un détecteur de fréquences cycliques quelconque et constitution des estimées, rJ' -1] et rX 1], des ensembles respectivement, r' -1] et rJ' 1] , des fréquences cycliques respectivement des première et seconde matrice de corrélation des observations. - Estimation de la matrice R#x(0) par ##x(0)(K) définie par (53) et (52) pour l = 0 à partir d'un nombre d'échantillons K donné Détection du nombre de sources P à partir de la décomposition en éléments propres de R#x(0)(K). (Toutes les sources non déterministes sont détectées). - Calcul de la matrice de blanchiment des observations, T, où T - #s-1/2 #s#, de dimension (P x N), où #s est la matrice diagonale (P x P) des P plus grandes valeurs propres de Rax(0)(K) - 7min I, gamin est la valeur propre minimale de R#x(0)(K) et Us est la matrice des vecteurs propres associés. On note z(t) 4 T x(t). (Les vecteurs directeurs des sources non déterministes sont orthonormalisés). - Choix d'un triplet ([alpha]m, #m, lmq) - Estimation de la matrice de cumulants d'ordre 2 cycliques des observations blanchies, R't.'llmUmqTe), par ,,,(7,)(70 définie par (31), (29), (32). - Calcul d'une matrice unitaire UCf:Jm,Em) =[e1 ... eP] où (P(.m, Em5P) # correspond au nombre de valeurs propres non nul de Rpi m(lmqTe)(K) et ek (1 - Réduction de dimension : On note v(t) ÛCf:Jm, Em/Z(t), de dimension (Pcam, Em) x 1) et calcul de l'estimée de la quadricovariance cyclique 6(l lm2 Te, lm3 Te)(K) de v(t) à partir de 6(i7., lm2Te, lm3T'e)( et de Ûa",, m, - Choix d'un ensemble (am, m, lm1, le2, lm3) (1 m à l'ordre 4 am pour une quadricovariance indicée par Sm et (1,,IT,, lm2 Te, lm3 Te). - L'ensemble de ces valeurs est par exemple choisi afin qu'il y ait compatibilité avec les paramètres des cumulants d'ordre 2 (am, #m, lmq) - Pour chaque ensemble (a"t, Sm' lmi,1m2 lm3) (1 m vecteur v(t) . On obtient QV,,(1,,T,, lm2 Te, lm3 Te)(K) . - Décomposition en éléments propres de - Diagonalisation conjointe des P([alpha]m, #m) matrices propres Mvi pondérées par les valeurs propres associées et obtention de la matrice des vecteurs directeurs des sources non déterministes doublement blanchis associés à l'ensemble (am, Sm, 1,1, 1m2 lu3) : Ad ,,,@ sm)' Calcul d'une estimée de la matrice des vecteurs directeurs des sources non déterministes associés au couple (c, ) : Â nd(ovn, "t) Us s Â s 12 UA (am, m) #nd([alpha]m, #m)' - Concaténation des matrices And(am, sm) pour tous les couples (am, m), (1 # m # M). On obtient la matrice (N x P) And des vecteurs directeurs des sources non déterministes - Extraction des sources non déterministes par un filtrage spatial quelconque des observations construit à partir de #nd. Construction du projecteur orthogonal sur l'espace orthogonal aux colonnes de Â"d : Proj = 1 - A nd[ And And]-' And - Mise en #uvre de l'algorithme JADE [4] à partir des observations w(t) # Proj x(t) pour identifier les vecteurs directeurs des sources déterministes et extraire celles-ci. La mise en #uvre est résumée dans la figure 8 pour M=l (un seul ensemble (am, #m, lm1, lm2, lm3) est utilisé). Les étapes du procédé selon l'invention décrites précédemment sont notamment appliquées dans les techniques de séparation précitées, SOBI, SOBI cyclique, JADE, JADE cyclique. Sans sortir du cadre de l'invention les étapes du procédé précédemment décrit sont par exemple utilisées pour réaliser la goniométrie de signaux reçus au niveau d'un récepteur. Pour la goniométrie classique, le procédé utilise par exemple : - des méthodes de type MUSIC décrites dans la référence [10] de R.O A Schmidt avec la matrice de covariance : R#x(0)(K) - des méthodes de type goniométrie cyclique données dans la référence [11] de W.A.Gardner avec la matrice de covariance cyclique : R#x#m[alpha]m(lmqTe) - des méthodes de goniométrie à l'ordre 4 décrites dans la référence [12] de P.Chevalier , A.Ferreol, JP. Denis avec la quadricovariance : #x#m0(0,0,0)(K) - des méthodes de goniométrie cyclique à l'ordre 4 avec la quadricovariance cyclique : ' lm2Te, lm3Te)(K) BIBLIOGRAPHIE [1] C. JUTTEN, J. HERAULT, Blind séparation of sources, Part I :An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture , Signal Processing, Elsevier, Vol 24, pp 1-10, 1991. [2] P. COMON, P. CHEVALIER, Blind source séparation : Models, Concepts, Algorithms and Performance , Chapter 5 of the book Unsupervised adaptive filtering - Tome 1 - Blind Source Separation, pp. 191 - 235, Dir. S. 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[12] P.Chevalier , A.Ferreol , JP.Denis New geometrical results about 4-th order direction finding methods performances , EUSIPCO, Trieste , pp923-926, 1996. REVENDICATIONS 1 - Procédé de traitement d'antennes sur des signaux cyclostationnaires potentiellement non centrés ou centrés, caractérisé en ce qu'il comporte au moins une étape où un ou des estimateurs à l'ordre n est obtenu à partir des statistiques d'ordre r, avec r=l à n-1, et pour une ou plusieurs valeurs de r, une étape de correction de l'estimateur à partir des fréquences cycliques détectées à l'ordre r. 2 - Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il comporte une étape de séparation des sources émettrices des signaux reçus en utilisant le ou les estimateurs. 3 - Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que l'estimateur est un estimateur à l'ordre 2. 4 - Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que l'estimateur est un estimateur à l'ordre 4. 5 - Procédé selon l'une des revendications 2 à 4 caractérisé en ce que les fréquences cycliques sont des fréquences détectées à l'ordre 1 ou à l'ordre 2. 6 - Utilisation du procédé selon l'une des revendications 1 à 5 pour séparer des sources cyclostationnaires potentiellement non centrées dans des techniques de séparation SOBI, ou SOBI cyclique, JADE, ou JADE cyclique. 7 - Utilisation du procédé selon la revendication 1 pour réaliser la goniométrie de signaux reçus.