Brevet FR2919134A1 — publié le 20090123

MÉTHODE DE DÉTECTION DE PRÉSENCE DE SIGNAUX ÉTALÉS SPECTRALEMENT DESCRIPTION 5 DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne le domaine de la détection aveugle ou semi-aveugle de signaux étalés spectralement. Elle trouve notamment application dans les systèmes radio opportunistes. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE L'encombrement de plus en plus important du spectre a conduit à envisager des systèmes de télécommunication capables de coexister avec les 15 systèmes à bandes de fréquence déjà allouées, dits primaires. Deux stratégies de coexistence font actuellement l'objet d'importantes recherches. La première consiste à utiliser un niveau de signal très faible grâce à un très fort étalement de spectre, c'est 20 la voie suivie par les systèmes ultra-large bande encore dénommés UWB (Ultra Wide Band). La seconde consiste à utiliser de manière opportuniste une partie du spectre ponctuellement ou temporairement inoccupée, c'est la voie dite de radio opportuniste (ou Cognitive 25 Radio). On trouvera une description de la radio opportuniste dans la thèse fondatrice de J. Mitola intitulée Cognitive radio : an integrated agent architecture for software defined radio , Royal Institute of Technology, Stockholm, PhD Dissertation, 8 30 Mai 2000. 10 Avant de pouvoir émettre dans une bande donnée, il est nécessaire qu'un émetteur puisse déterminer si un signal, et notamment un signal étalé spectralement, est présent dans cette bande. Etant donné que le signal étalé peut être noyé dans le bruit, un simple détecteur de puissance ne permet pas d'obtenir cette information de manière fiable. De manière générale, on distingue les méthodes de détection à l'aveugle pour lesquelles on ne dispose d'aucune information a priori sur le signal dont on veut détecter la présence et les méthodes d'estimation de type semi-aveugle pour lesquelles on connaît certains paramètres du signal à détecter. Une méthode de détection aveugle de présence de signaux étalés spectralement a été décrite dans l'article de G. Burel intitulé Detection of spread spectrum transmissions using fluctuations of correlation estimators publié dans Proc. of IEEEISPACS Nov. 5-8, 2000, Honolulu, Hawai. Cette méthode est fondée sur les statistiques d'un moment d'ordre 2 de la fonction d'autocorrélation du signal reçu. Elle exploite le fait que, lorsqu'un signal étalé spectralement est présent, les fluctuations de la fonction d'autocorrélation sont plus importantes qu'en présence d'un simple bruit blanc. Toutefois, là encore, pour de faibles rapports signal à bruit, la méthode de détection ne permet pas de déterminer avec un faible taux d'erreur si un signal étalé spectralement est absent ou présent. Un émetteur opportuniste peut décider à tort d'émettre dans la bande alors qu'un signal étalé est présent, ou bien, a contrario, de ne pas émettre alors même que la bande est libre. Le but de la présente invention est de proposer une méthode permettant de déterminer avec une grande fiabilité si un signal étalé spectralement est présent ou absent dans une bande de fréquence d'intérêt et ce, même dans des conditions de faible rapport signal à bruit. EXPOSÉ DE L'INVENTION La présente invention est définie par une méthode de détection de présence ou d'absence d'un signal étalé spectralement dans une bande de fréquence d'intérêt d'un signal reçu, dans laquelle : on calcule la fonction d'autocorrélation dudit signal reçu pour un ensemble de valeurs non nulles de décalage temporel ; - on détermine au moins un coefficient de corrélation cyclique de la fonction d'autocorrélation 20 pour lesdites valeurs de décalage temporel ; on estime l'énergie de la fonction d'autocorrélation à partir de la somme quadratique des valeurs prises par ledit coefficient de corrélation cyclique pour lesdites valeurs de décalage temporel ; 25 on compare l'énergie ainsi estimée à une valeur de seuil prédéterminée et l'on déduit du résultat de la comparaison la présence ou l'absence dudit signal étalé spectralement dans le signal reçu. Selon une première variante, on détermine 30 une pluralité de coefficients de corrélation cyclique de la fonction d'autocorrélation, chaque coefficient de corrélation cyclique étant calculé pour lesdites valeurs de décalage temporel. Avantageusement, lesdits coefficients de corrélation cyclique peuvent être calculés par : U-1 (m )= 1 ~s(uTe)s*2lùm)Te)e2inuka u u=o où sO est le signal reçu, après translation en bande de base, U est la taille de la fenêtre de corrélation, Te est la période d'échantillonnage, exprimée en nombre 10 d'échantillons, m est un décalage temporel exprimé en nombre d'échantillons, k est un entier relatif, î= Te LTc est le rapport de la période d'échantillonnage à la durée de la séquence d'étalement ayant servi à étaler le spectre du signal. 15 L'énergie de la fonction d'autocorrélation est alors avantageusement estimée à partir de : 2 J = L Rea (m) mES* kE12 20 où SZ est un ensemble fini d'entiers relatifs et S* est un ensemble fini d'entiers relatifs ne comprenant pas la valeur nulle. Selon une seconde variante, on détermine un coefficient de corrélation cyclique de la fonction 25 d'autocorrélation pour une pluralité de valeurs de décalage temporel. Avantageusement, ledit coefficient de corrélation cyclique est obtenu par :5 0 Uù1 Re (m) = ù s (uTe )s ((u ù m )Te ) U u=o où sO est le signal reçu, après translation en bande de base, U est la taille de la fenêtre de corrélation, Te est la période d'échantillonnage, exprimée en nombre d'échantillons, m est un décalage temporel exprimé en nombre d'échantillons. L'énergie de la fonction d'autocorrélation est alors avantageusement estimée à partir de : 10 J = R(2(m)r mes* où S* est un ensemble fini d'entiers relatifs ne comprenant pas la valeur nulle. 15 Selon la première ou seconde variante, l'énergie estimée J est ensuite comparée à une valeur de seuil prédéterminé J0, calculée en fonction du rapport U où 62 est la variance de bruit. 6 Pour de faibles rapports signal sur bruit, 20 la variance de bruit,62, pourra être estimée par : Uù1 62 = 1 LS(uTe)2 U u=0 25 On conclura à la présence d'un signal étalé spectralement dans la bande de fréquence d'intérêt si J > Jo et, sinon, à l'absence d'un tel signal dans ladite bande. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture d'un mode de réalisation préférentiel de l'invention fait en référence aux figures jointes parmi lesquelles : La Fig. 1 représente la distribution des valeurs de la fonction d'autocorrélation d'un signal étalé spectralement ; La Fig. 2 représente l'organigramme d'une méthode de détection semi-aveugle de présence d'un signal étalé spectralement, selon un mode de réalisation de l'invention ; La Fig. 3 représente l'organigramme d'une méthode de détection aveugle de présence d'un signal étalé spectralement, selon un mode de réalisation de l'invention. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Nous considérerons dans la suite le cas d'un terminal opportuniste, dit aussi secondaire, devant déterminer si un terminal de primaire émet dans une bande de fréquence d'intérêt. Nous supposerons que ce système de télécommunication primaire (c'est-à-dire à bande de fréquence allouée), s'il émet, utilise un étalement spectral direct (Direct Spread Spectrum) comme c'est classiquement le cas dans les systèmes CDMA (Code Division Multiple Acess). Autrement dit, si un signal étalé spectralement est présent, le terminal opportuniste reçoit : L-i s(t) _ ~apEc,eg(tù~Te ù pTs)+b(t) (1) p .e=0 ou c,e, = 0,..,Lù1 est la séquence d'étalement spectral, Te est la période bribe (chip), TS = LTe est la période symbole, ap sont les symboles d'information transmis, g(t) est la convolution de l'impulsion de mise en forme d'un symbole par la réponse impulsionnelle du canal, et b(t) est une fonction aléatoire décrivant le bruit. Nous supposerons, sans perte de généralité, que le signal reçu est échantillonné à la fréquence chip, et nous noterons en =s(nTT) les échantillons en question. On a par conséquent : en =apc,eglmn+bn (2) avec gp,en =g((nùpLù)Te) et où bn sont les échantillons de bruit. La fonction d'autocorrélation du signal reçu peut alors s'exprimer par: Re(n,m)_ enen-m (3) où E{} désigne l'espérance mathématique et mTe=i est le décalage temporel entre les versions du signal à corréler. Si l'on note n = pIL+,ei et m = p2L+Ë2 , la valeur Re(n,m) de la fonction d'autocorrélation peut être écrite sous la forme, étant donné que les échantillons de bruits sont indépendants entre eux et du signal : Re (n, m) = gp~ ,~ ~ gp2 2 Chic; E(api apz )+ 8 (m)(32 (4) où 8(.) est la distribution de Dirac et 62 est la variance du bruit. Si pi≠ P2, autrement dit si la corrélation porte sur des symboles différents, on a E(aplap2 )= 0 . De même un changement de n en n+ L, c'est-à-dire un changement de pi (resp. P2) en pi+l (resp. p2+1) laisse la fonction Re(n,m) invariante. Autrement dit, la fonction de corrélation est périodique par rapport à sa première variable n et de période L. En considérant la première période, c'est-à-dire 0 La Fig. 1 illustre la distribution des valeurs prises par la fonction d'autocorrélation Re(n, ) en fonction des valeurs n et m. On notera que la fonction d'autocorrélation Re(n,m) prend la valeur nulle dans les triangles grisés et des valeurs non nulles dans les parallélogrammes laissés en clair. En absence de signal étalé spectralement, c'est-à-dire en présence de seul bruit, la fonction d'autocorrélation est nulle partout sauf sur la droite m=0. L'idée à la base de l'invention est de considérer l'énergie moyenne J de la fonction d'autocorrélation pour m≠0, c'est-à-dire : L'énergie J peut être considérée comme une somme d'énergies moyennes Jm calculées sur chacune des 15 droites Dm parallèle à l'axe des abscisses et d'ordonnée m≠0 . La détection de la présence/absence d'un signal étalé spectralement est alors réalisée par comparaison de la valeur J avec une valeur de seuil Jo qui sera 20 présentée plus loin. Autrement dit, si J > J0 on conclut à la présence d'un signal étalé et dans le cas contraire, on conclut que la bande est libre. Du fait de la périodicité de la fonction de corrélation, celle-ci peut être développée selon une 25 série de Fourier : Re(n,m) _ ERea (m)e2inkan (6) kE Z (5) (Lù1 Re (n, m) J= L lim m≠0 L''\n=010 où Re G(m) est le kZéme coefficient de Fourier et = l et L de manière plus générale î= Te où Te est la période LTc d'échantillonnage. Les valeurs ka pour k entier relatif sont appelées fréquences cycliques et les coefficients Reka(m), les coefficients de corrélation cyclique. L'énergie de la fonction d'autocorrélation peut s'exprimer de manière équivalente dans le domaine spectral, soit : a J = Elbe (m) m#0 k Selon une première variante de réalisation de l'invention, l'énergie J est calculée à partir des coefficients de corrélation cyclique. En pratique, ces derniers peuvent être estimés de la manière suivante : U-1 = 1 ~ s(uTe )S* ((u ù m )Te )e2inuka U14=0 où U est la largeur d'une fenêtre de corrélation exprimée en nombre d'échantillons. Il est clair pour l'homme du métier que d'autres estimations peuvent être envisagées sans pour autant sortir du cadre de l'invention. Ce premier mode de réalisation trouve application dans le contexte d'une estimation semi-aveugle où l'on connaît a priori la valeur a, et par conséquent les (7) (8) 5 valeurs des fréquences cycliques. Ce sera notamment le cas si le terminal connaît la période chip Te du signal étalé et la longueur L des séquences d'étalement. Dans ce cas, l'énergie J est alors estimée par : kTe U Ls(uTe)s*((u-m)Te)e2Z~uz,T u=0 J= LE m≠0 k 2 (9) On remarquera que cette estimation tend vers la valeur de J donnée par l'expression (5) lorsque U est 10 suffisamment grand. Selon une seconde variante de réalisation de l'invention, le terminal n'a pas connaissance a priori des caractéristiques des séquences d'étalement. Dans ce 15 cas, l'énergie de la fonction d'autocorrélation est simplement estimée de manière aveugle à partir du coefficient de corrélation cyclique à la fréquence nulle, à savoir : 20 2 (10) J=LR~(m) =L m#0 m#01s(uTe).s*((u-m)Te) La Fig. 2 représente l'organigramme d'une méthode de détection semi-aveugle de la présence d'un signal étalé spectralement dans une bande spectrale d'intérêt, 25 selon un premier mode de réalisation de l'invention. A la première étape 210, on filtre le signal reçu et on le démodule pour le translater en bande de base. En 220 on échantillonne le signal s ainsi démodulé, à la fréquence chip supposée connue du 1 T terminal. On obtient ainsi une séquence d'échantillons {s(u)}u A l'étape 230, on calcule les coefficients de corrélation cyclique du signal échantillonné à l'aide de l'expression (8). A l'étape 240, on calcule l'énergie de la fonction d'autocorrélation à l'aide de la formule (7), ce qui revient à une estimation de cette énergie grâce à l'expression (9). En pratique, la sommation sur les décalages temporels est limitée à un support borné S* ne 15 comprenant pas la valeur m =O, par exemple à un intervalle Mmax] ou bien à la réunion de deux intervalles [ù Mmax ,ùMorin ] U [Morin , Mmax if où Morin , Mmax sont des entiers strictement positifs. De même, la sommation sur les fréquences cycliques peut être limitée à un 20 support borné SI inclus dans l'ensemble k 0 6 =ùEs(uTe) On peut montrer que si l'on choisit Io U u=0 vérifiant l'équation : G 4 (x-1/ J U \j 1\ G 4 Jo-Uln 04 i =3,91 U où K =Card(S*)Card(Q), la probabilité de mauvaise détection c'est-à-dire la probabilité que l'on conclue 15 à une présence de signal étalé spectralement, alors qu'il est absent dans la bande d'intérêt, tend vers 2% lorsque U tend vers l'infini. Si J > Jo, on conclut en 261 à la présence d'un signal étalé spectralement dans la bande d'intérêt, et 20 dans le cas contraire en 262 à son absence. La Fig. 3 représente l'organigramme d'une méthode de détection aveugle de la présence d'un signal étalé spectralement dans une bande spectrale d'intérêt, selon 25 un second mode de réalisation de l'invention. A l'étape 310, on filtre le signal reçu dans la bande d'intérêt et on le translate en bande de base. 10 (12) A l'étape 320, on échantillonne le signal obtenu à la fréquence de Nyquist. En 330, on estime le coefficient de corrélation cyclique R>). En 340, on estime l'énergie de la fonction d'autocorrélation à partir de l'expression (10). En pratique, de même que pour le premier mode de réalisation, la sommation sur les valeurs de décalage temporel est limitée à un support borné S* pouvant avoir les mêmes formes que précédemment. En définitive l'énergie J est donc obtenue par : Es(uTe)s*((uùm)Te) 2 (13) En 350, on compare la valeur J à une valeur de seuil Io, déterminée comme pour le premier mode de réalisation (avec card(SZ)=1). Si J > Jo, on conclut en 361 à la présence d'un signal étalé spectralement dans la bande d'intérêt, et 20 dans le cas contraire en 362 à son absence. Cette méthode de détection de présence/absence d'un signal étalé spectralement dans une bande d'intérêt peut être utilisée par un terminal de télécommunication opportuniste avant de transmettre 25 dans cette bande. Cette même méthode peut être utilisée pour des opérations de police spectrale, notamment pour détecter une occupation illicite du spectre. REVENDICATIONS 1. Méthode de détection de présence ou d'absence d'un signal étalé spectralement dans une bande de fréquence d'intérêt d'un signal reçu, caractérisée en ce que : on calcule la fonction d'autocorrélation dudit signal reçu pour un ensemble (S*) de valeurs non nulles de décalage temporel (m) ; - on détermine au moins un coefficient de corrélation cyclique (Reka(m)) de la fonction d'autocorrélation pour lesdites valeurs de décalage temporel ; on estime l'énergie de la fonction d'autocorrélation à partir de la somme quadratique des valeurs prises par ledit coefficient de corrélation cyclique pour lesdites valeurs de décalage temporel ; - on compare l'énergie ainsi estimée à une valeur de seuil prédéterminée et l'on déduit du résultat de la comparaison la présence ou l'absence dudit signal étalé spectralement dans le signal reçu. 2. Méthode de détection selon la revendication 1, caractérisée en ce que l'on détermine une pluralité de coefficients de corrélation cyclique (Reka(m)) de la fonction d'autocorrélation, chaque coefficient de corrélation cyclique étant calculé pour lesdites valeurs de décalage temporel.30 3. revendication 2, coefficients de par : Méthode de détection selon la caractérisée en ce que lesdits corrélation cyclique sont calculés U-1 u (m)= 1 ~s(uTe)s*ùm)Te)e2inuka u u=o où sO est le signal reçu, après translation en bande de base, U est la taille de la fenêtre de corrélation, Te est la période d'échantillonnage, exprimée en nombre 10 d'échantillons, m est un décalage temporel exprimé en nombre d'échantillons, k est un entier relatif, î= Te LTc est le rapport de la période d'échantillonnage à la durée de la séquence d'étalement ayant servi à étaler le spectre du signal. 4. Méthode de détection selon la revendication 3, caractérisée en ce que l'énergie de la fonction d'autocorrélation est estimée à partir de : 20 J= L LRé mES' kES2 où SZ est un ensemble fini d'entiers relatifs et S* est un ensemble fini d'entiers relatifs ne comprenant pas la valeur nulle. 5. Méthode de détection selon la revendication 1, caractérisée en ce que l'on détermine 15 25un coefficient de corrélation cyclique (R>)) de la fonction d'autocorrélation pour une pluralité de valeurs de décalage temporel. 6. Méthode de détection selon la revendication 5, caractérisée en ce que ledit coefficient de corrélation cyclique est obtenu par : U-1 Re (m) =ùY.s(uTe)s ((u-m)Te) U u=o où sO est le signal reçu, après translation en bande de base, U est la taille de la fenêtre de corrélation, Te est la période d'échantillonnage, exprimée en nombre d'échantillons, m est un décalage temporel exprimé en nombre d'échantillons. 7. Méthode de détection selon la revendication 6, caractérisée en ce que l'énergie de la fonction d'autocorrélation est estimée à partir de : où S* est un ensemble fini d'entiers relatifs ne comprenant pas la valeur nulle. 8. Méthode de détection selon la revendication 4 ou 7, caractérisée en ce que l'énergie estimée J est comparée à une valeur de seuil 25prédéterminé J0, calculée en fonction du rapport U où 6 2 6 est la variance de bruit. 9. Méthode de détection selon la revendication 8, caractérisée en ce que la variance de bruit,62, est estimée par : Uù1 62 = 1 Ls(uTe U u=0 10. Méthode de détection selon la revendication 8 ou 9, caractérisée en ce qu'on conclut à la présence d'un signal étalé spectralement dans la bande de fréquence d'intérêt si J > J0 et que dans le 15 cas contraire on conclut à l'absence d'un tel signal dans ladite bande.10