Brevet FR2965625A1 — publié le 20120406

Procédé et dispositif d'estimation de la réponse impulsionnelle d'un réseau de câbles par déconvolution myope L'invention concerne un procédé et un dispositif d'estimation de la réponse impulsionnelle d'un réseau de câbles par déconvolution myope et s'applique notamment au domaine de la réflectrométrie en électronique. Les câbles sont omniprésents dans tous les systèmes électriques, pour l'alimentation ou la transmission d'information. Ces câbles sont soumis aux mêmes contraintes que les systèmes qu'ils relient et peuvent être sujets à des défaillances. Il est donc nécessaire de pouvoir tester leur état et d'apporter des informations sur la détection de défauts, mais aussi leur localisation et leur type, afin d'aider à la maintenance et à la prévention. Pour cela, des méthodes dites de réflectométrie sont mises en oeuvre. Celles-ci peuvent aussi être utilisées pour détecter les défauts d'un réseau de fibres optiques. Le principe de la réflectométrie repose sur l'injection d'un signal test. La forme de ce signal change significativement lors de sa propagation aller-retour dans un câble, ces changements étant la conséquence des phénomènes physiques d'atténuation et de dispersion. Les méthodes de réflectométrie utilisent un principe proche de celui du radar : un signal électrique, le signal de test, souvent large bande, est injecté en un ou plusieurs endroits du câble à tester. Ledit signal se propage dans le câble ou le réseau et renvoie une partie de son énergie lorsqu'il rencontre une discontinuité électrique. Une discontinuité électrique peut résulter, par exemple, d'une jonction, de la fin du câble ou d'un défaut. L'analyse des signaux renvoyés au point d'injection permet d'en déduire des informations sur la présence et la localisation de ces discontinuités, donc des défauts éventuels. L'analyse des signaux réfléchis permet de détecter des singularités, c'est-à-dire des ruptures d'impédance caractéristique du câble, ces dernières pouvant aussi correspondre à des défauts. Le signal résultant de la réflectométrie est appelé réflectogramme et est constitué d'une pluralité de pics correspondant aux singularités du réseau. Il peut y avoir plusieurs pics par singularité, certains correspondants à des réflexions multiples. Dans un réseau complexe, l'objectif est alors de déterminer quel pic correspond à un défaut puis d'isoler correctement celui-ci afin de localiser précisément ledit défaut. Afin de pouvoir détecter un défaut au sein d'un réseau arbitrairement complexe, il convient de mesurer les variations de la réponse électrique dudit réseau. La difficulté est ensuite d'identifier le pic correspondant au défaut afin de pouvoir le localiser. Dans les systèmes embarqués de contrôle non destructif et en particulier pour le diagnostic filaire par réflectométrie, la bande passante des systèmes est limitée. Or l'objectif recherché est d'obtenir des signaux avec la 1 o meilleure résolution possible, la résolution dépendant directement de la bande passante. Afin d'optimiser cette résolution, divers traitements se basant sur une déconvolution de signaux peuvent être appliqués. Dans le cas de la réflectométrie, des traitements haute résolution sont connus, comme ceux présentés dans l'article de C. Buccella, M. Feliziani et G. Manzi 15 intitulé Detection and localization of defects in shielded cables by timedomain measurements with uwb pulse injection and clean algorithm postprocessing, IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, 46(4), pages 597-605, Novembre 2004, ainsi que dans l'article de S. Schuet intitulé Wiring diagnostics via I1 - regularized least squares, Sensors Journal, IEEE, 20 10(7) pages 1218-1225, Juillet 2010. Les méthodes dites « haute résolution » correspondent à des traitements permettant d'améliorer l'estimation des temps de retard dans le réflectogramme et de distinguer les uns par rapport aux autres plusieurs pics pouvant être très proches. Ces traitements peuvent être intégrés dans un système embarqué, mais ils ne 25 tiennent pas compte des divers phénomènes de distorsions linéaires qui altèrent le signal, ces derniers étant généralement inconnus. Ces phénomènes de distorsions linéaires sont la conséquence, par exemple, de la dispersion dans les câbles du réseau à tester et des caractéristiques des composants du système de mesure par réflectométrie qui agissent comme 30 des filtres passe-bas. La prise en compte de ces distorsions permet d'améliorer la résolution. Ces distorsions étant inconnues, il est requis de mettre en oeuvre des méthodes de déconvolution myope, appelées également méthodes semi-aveugles. Plusieurs méthodes de ce type existent, comme décrit dans 35 l'article de O. Rosec, J. M. Boucher, B. Nsiri et T. Chonavel intitulé Blind marine seismic deconvolution using statistical mcmc methods, IEEE Journal of Oceanic Engineering, 28(3), pages 502-512, juillet 2003. Un inconvénient des méthodes existantes est qu'elles nécessitent une quantité importante de calculs ce qui rend difficile leur intégration dans un système de réflectométrie. Un but de l'invention est notamment de pallier les inconvénients précités. A cet effet l'invention a pour objet un procédé d'estimation de la 10 réponse impulsionnelle h(t) d'un réseau de câbles par déconvolution myope, un signal de test s(t) étant introduit en un point d'entrée du réseau et un signal y(t)étant mesuré en un point de sortie du réseau le point d'entrée et le point de sortie étant de préférence les mêmes. Le procédé comprend une étape d'estimation initiale de la réponse impulsionnelle h(t) par 15 déconvolution du signal y(t) avec un noyau correspondant au signal de test s(t), une étape d'estimation d'un noyau de déconvolution g(t) en utilisant le résultat de l'estimation initiale de la réponse impulsionnelle h(t), ledit noyaun prenant en compte les distortions (t) introduites par le réseau. Le procédé comprend en outre une étape (302) d'estimation affinée de h(t) par 20 déconvolution en utilisant le noyau g(t). Selon un aspect de l'invention, l'estimation initiale de la réponse impulsionnelle h(t) est obtenue par application de l'algorithme CLEAN. L'estimation affinée de h(t) est obtenue, par exemple, par déconvolution L1. 25 Selon un autre aspect de l'invention, il est pris comme hypothèse dans l'étape d'estimation du noyau de déconvolution g(t) que la fonction f(t) est centrée autour de l'instant t= 0 . Dans un mode de réalisation, le noyau de déconvolution g(t) est obtenu par contruction et résolution d'un système tridiagonal, ce sytème 30 correspondant à l'expression : g = FH (FHHHFH +,u1I+,u2DHD) 1 FHHy. dans laquelle : g est un vecteur correspondant au noyau de déconvolution ; 35 ,u1 et ,u2 sont des paramètres réels de réglage ; I représente la matrice identité de dimension NxN ; H est une matrice circulante représentative de l'opération de convolution avec le vecteur h représentatif de l'estimation initiale de la réponse impulsionnelle hW ; F représente la matrice de Fourrier unitaire de dimension NxN ; D représente une matrice diagonale de dimension NxN agencée de la manière suivante : do -d1 d1 D= -dN-2 dN-2 -dN-1 dN-1 les éléments de D valant do = 0 et dn =1 pour n > 0 ; HH, FH et DH représentent les matrices transposées conjuguées des matrices H, F et D. N peut être choisi de manière à mettre en oeuvre un algorithme de transformée de Fourier rapide tel que Radix-2. Le système tridiagonal est résolu, par exemple, en utilisant 15 l'algorithme de Thomas. Selon un mode de réalisation, après l'estimation initiale de la réponse impulsionnelle h(t), les étapes d'estimation du noyau g(t) et d'estimation affinée de hW sont appliquées successivement et de manière itérative. 20 L'invention concerne aussi un dispositif de réflectrométrie comprenant des moyens pour générer un signal de test s(t), le transmettre dans un réseau à tester, mesurer un signal y(t) résultant du parcours de s(t) dans le réseau, analyser le signal y(t). Le dispositif comporte des moyens pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 25 précédentes. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit donnée à titre illustratif et non limitatif, faite en regard des dessins annexés parmi lesquels : 30 - la figure 1 présente une modélisation des phénomènes modifiant un signal de test lors de sa propagation dans un réseau testé à l'aide d'un système de réflectométrie ; - la figure 2 donne un exemple de réflectogramme haute résolution obtenu par simulation avec et sans prise en compte de la distorsion ; - la figure 3 donne un exemple simplifié de procédé de déconvolution selon l'invention ; - la figure 4 présente des résultats de simulation relatifs à la mise en oeuvre de la déconvolution myope selon l'invention ; - la figure 5 donne un exemple de réflectogramme obtenu par application du procédé selon l'invention. La figure 1 présente une modélisation des phénomènes modifiant 15 le signal de test lors de sa propagation dans un réseau testé à l'aide d'un système de réflectométrie. Un signal noté y(t) correspond au signal mesuré par le système de réflectométrie résultant notamment de la propagation du signal de test dans le réseau et peut être modélisé en utilisant l'expression suivante : 20 y(t) = s(t) * h(t) * (t)+ n(t) (1) dans laquelle : * représente l'opération de produit de convolution ; 25 s(t) représente le signal de test 100 ; hW représente le signal recherché par le système de réflectométrie et correspond à la réponse impulsionnelle 101 du réseau testé ; f(t) représente divers phénomènes de filtrage 102, pas nécessairement connus, liés entre autre à la limitation de bande passante des divers 30 éléments et composants présents sur le trajet de l'onde correspondant au signal de test ; n(t) représente un bruit addtif de mesure 103. Le signal hW est composé d'une série de pics dont les positions donnent les retards des différentes réflexions du signal de test, appelés aussi 35 échos et peut être décrit à l'aide de l'expression suivante : 10 h(t) = lak 8(t - Zk ), (2) k>0 dans laquelle : ak représente l'amplitude des échos ; Zk représente les retards associés aux échos ; 8(t) représente la distribution de Dirac. Le signal hW appartient à la catégorie des signaux parcimonieux car il possède peu de valeurs non nulles. La fonction (t) est appelée dans la suite de la description 1 o fonction de distorsion. Cette fonction correspond habituellement à un filtre passe-bas 102 dont les caractéristiques ne sont pas connues. C'est pour cette raison que l'effet de ce filtre est souvent négligé par les systèmes de réflectométrie au détriment de la précision de localisation des défauts du réseau testé. 15 Le procédé décrit ci-après a notamment pour objectif d'estimer la fonction de distortion (t) par des méthodes de traitement pouvant être embarquées dans un système de réflectométrie, cette estimation étant ensuite utilisée afin de compenser cette distorsion. Le signal mesuré y(t) est habituellement traité dans un système 20 de réflectométrie par filtrage adapté, ce qui est équivalent à une intercorrélation entre y(t) et le signal test s(t). Le signal r(t) obtenu en sortie de ce filtre peut être décrit en utilisant l'expression : 25 r(t) = rss (t) * h(t) (3) dans laquelle : rs (t) est la fonction d'autocorrélation de s(t). Il est supposé ici que le signal émis s(t) est choisi de manière à 30 avoir une autocorrélation en forme de triangle en suivant l'expression suivante : iK-Inl si I n l K est une constante réelle ; n représente l'index des échantillons du signal. Lorsque la fonction de distorsion (t) n'est pas prise en compte, c'est-à-dire que l'on pose (t) =1, l'élimination de s(t) dans l'expression (1) constitue un problème de déconvolution classique. En effet, dans ce cas de figure, le noyau de déconvolution est égal à s(t) et est quant à lui connu. Dans ce contexte, le principe de ces algorithmes s'appuie sur le caractère parcimonieux du signal hW à retrouver et entre dans la catégorie des méthodes de déconvolution impulsionnelle. Parmi les méthodes les mieux adaptées au contexte des systèmes embarqués, on peut mentionner l'algorithme CLEAN également désigné par l'expression anglo-saxonne « Matching Pursuit » et décrit dans l'article de C. Buccella, M. Feliziani et G. Manzi intitulé Detection and localization of defects in shielded cables by time- domain measurements with uwb pulse injection and clean algorithm postprocessing, IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, 46(4), pages 597-605, Novembre 2004. On peut également citer les algorithmes de déconvolution L1 tels que l'algorithme IST venant de l'expression anglo- saxonne « Iterative Soft Thresholding » ou encore l'algorithme IST rapide appelé aussi Fast-IST et dont on trouvera les descriptions et comparaisons dans l'article del. Loris, M. Bertero, C. De Mol, R. Zanella et L. Zanni intitulé Accelerating gradient projection methods for I1-constrained signal recovery by steplength selection rules, Applied and Computational Harmonic Analysis, 27(2), pages 247-254, 2009. Au lieu de prendre le signal test directement comme noyau de déconvolution, la prise en compte de la distorsion dans ce noyau permet d' améliorer nettement les résultats fournis en terme de résolution. Cette prise en compte de la distorsion permet d'obtenir un noyau relativement lisse dans le domaine temporel en raison de la nature passe-bas de la distorsion. Ce (4) dernier est en effet prévu pour des formes de signal plus abrupte, ce qui était le cas du noyau en forme de triangle précédemment étudié. A titre de remarque préliminaire, dans la suite de la description, une notation du type x désigne un vecteur, c'est-à-dire un ensemble de valeurs organisées dans une matrice comprenant une seule colonne. De manière générale dans la description, un vecteur x correspond à un ensemble d'éléments discrets représentatifs d'une fonctionx(t). De plus, une matrice notée X est une matrice circulante correspondant à l'opération de convolution avec le vecteur x . 1 o On utilise, par exemple, dans le cadre du procédé une déconvolution de type L1 pour l'estimation d'un vecteur h représentatif de la fonction h(t). Cela revient à minimiser une fonction JLI(h) pouvant s'exprimer, par exemple, en utilisant l'expression : 15 JLa (h) = y - Gh z + u h (5) dans laquelle : h 1 = In,o hn est la norme L1 de h, l'utilisation de cette norme favorise les solutions h à caractère parcimonieux ; 20 ,u est une constante réelle permettant d'introduire un compromis entre la fidélité de l'estimation à la mesure et son adéquation au modèle, ce dernier pouvant être réglé de manière empirique ; G est une matrice circulante correspondant à l'opération de convolution avec le noyau représenté par le vecteur g correspondant à la fonction g(t), 25 ledit noyau correspondant au produit de convolution du signal test s(t) avec la fonction de distorsion (t). La matrice G peut s'écrire en utilisant l'expression : G = SE (6) 30 dans laquelle : S représente une matrice circulante correspondant à l'opération de convolution avec s, vecteur représentatif de la fonction s(t); représente une matrice circulante correspondant à l'opération de convolution avec , vecteur représentatif de la fonction de distortion(t) . C'est donc dans la matrice G que la distorsion est prise en compte. Dans le cas où la distorsion est ignorée on a G = S . La figure 2 donne un exemple de réflectogramme obtenu par 5 simulation avec et sans prise en compte de la distorsion Cette figure permet d'illustrer le gain de performance induit par la prise en compte de la distorsion dans un exemple de configuration choisi. Dans cet exemple, la fonction de distorsion est supposée connue dans la mesure ou elle est créée artificiellement dans un simulateur. Cette dernière correspond ici à cinq filtres 1 o du premier ordre ordonnés en cascade. Sa transformée de Laplace, E( jw) , peut être décrite en utilisant l'expression suivante : _ 1 E(jw) n>p 1+ fo/ cÙn 15 dans laquelle : w représente la n-ième pulsation de coupure. Le choix de ce modèle est lié au fait que la plupart des phénomènes observés expérimentalement sur le trajet du signal s'apparentent à un filtre du premier ordre. Sur la figure 2 apparaissent la réponse réelle h(t) 200 du 20 réseau simulé, la fonction rsy(t) 201 représentant la fonction d'intercorrélation entre les signaux s(t) et y(t), la réponse du réseau 202 obtenue après une déconvolution classique sans prise en compte de la distorsion dans le noyau, et la réponse du réseau 203 obtenue après une déconvolution dont le noyau prend en compte la distorsion qui est ici connue. Il apparaît que la prise en 25 compte de la distorsion améliore nettement la qualité du résultat. La résolution des pics se trouve améliorée, ce qui aura notamment pour effet de faciliter la localisation des défauts du réseau. L'estimation de h sans la connaissance de , vecteur représentatif de la fonction (t) constitue un problème de déconvolution 30 myope dans la mesure où on ne connait que partiellement le noyau de déconvolution correspondant à la fonction g(t) = s(t)* (t) . Plusieurs méthodes performantes existent pour résoudre ce type de problème. Elles s'appuient habituellement sur des procédés de simulation statistique tels que la méthode de Monte-Carlo par chaîne de Markov (7) désignée par l'acronyme MCMC venant de l'expression anglo-saxonne « Markov Chain Monte-Calo ». Cependant, ces derniers ne sont pas envisageables pour une intégration dans un système embarqué de par leur complexité. Une approche similaire à celle de la déconvolution-L1 et correspondant à une estimation jointe de h et g est proposée dans l'article de S. Gautier, J. Idier, F. Champagnat, A. Mohammad-Djafari et B. Lavayssière. Intitulé Traitement d'échogrammes ultrasonores par déconvolution aveugle, GRETSI, 1997. Elle consiste à optimiser une fonction de coût du type : JI(11,g)= Y- C(g a +µ~ h l +µz Qg z +µ3g z (8) dans laquelle : le signe 11-L fait référence à la norme L1 ; le signe - 2 fait référence à la norme L2 ; ul,,u2 et ,u3 sont des paramètres de régularisation ; Q est une matrice permettant de favoriser des solutions douces de g ; En revanche, le deuxième terme associé a paramètre ,u, favorise les solutions de h de nature parcimonieuse. Enfin, le dernier terme limite l'énergie de g et améliore ainsi le conditionnement de l'estimateur. En pratique, la minimisation de JI(h,g) peut se faire en alternant les variations de g et de h. Ce type d'approche est utilisé pour de la déconvolution d'image. Néanmoins l'inconvénient de cette méthode est 25 qu'elle peut s'avérer longue à converger. De plus, les paramètres ,ul et ,u2 sont fortement dépendant ce qui peut rendre délicat leur réglage en pratique. La méthode proposée dans le cadre de l'invention emploie une stratégie innovante consistant à approcher les deux fonctions inconnues h et par approximations successives. Ainsi, une première déconvolution sans 30 prise en compte de la distorsion est effectuée aboutissant à une estimation notée h" de la réponse impulsionnelle. En utilisant ce premier résultat, la fonction de distorsion peut être à son tour estimée par moindres carrés. Pour cela, une fonction J2( ) définie ci-dessous peut être minimisée, celle-ci pouvant être déterminée en utilisant l'expression suivante : JZ ~~ = Y - HSg z (9) dans laquelle : H est une matrice circulante représentative de l'opération de convolution 5 avec le vecteur h ; est le vecteur correpondant à la fonction de distorsion nouvellement acquise et peut être introduite dans le noyau de déconvolution et obtenir une nouvelle estimation h(» de la réponse impulsionnelle. Le procédé est itératif. Ainsi un nombre choisi d'itérations est appliqué afin 1 o de converger vers une approximation acceptable des deux fonctions h et . Cette stratégie fonctionne dans des cas où l'on possède plusieurs signaux différents avec la même distorsion ou bien si le signal possède suffisemment de pics bien séparables. Or, dans le cas du diagnostic de câbles, on ne dispose pas de suffisamment de données à traiter et on 15 observe de trop nombreux cas où la méthode est très longue à converger ou bien diverge. Le procédé selon l'invention a notamment pour objectif l'estimation de afin d'éviter d'avoir à appliquer un nombre trop important d'itérations ou de piéger la convergence dans des solutions erronées. Cela se fait en 20 introduisant des hypothèses sur la nature de . Une hypothèse pouvant être choisie et utilisée est de considérer que l'essentiel de l'énergie de dans le domaine temporel est concentrée autour de l'instant t = 0 . Cette hyppothèse vient du fait qu'il n'est pas possible d'estimer le retard de groupe du filtre de distorsion . Il est donc supposé que cette fonction est centrée autour de 25 l'instant t = 0 , appelé origine des temps dans la suite de la description. On considére donc que l'énergie est concentrée autour de ce point. Le procédé selon l'invention cherche ici à pénaliser dans une fonction de coût les valeurs importantes de qui apparaissent, dans le domaine temporel sur des échantillons éloignés de l'origine. En d'autres 30 termes, des solutions de dont la dérivée dans le domaine temporel n'excède pas un niveau choisi sont favorisées. En considérant la transformée de Fourier, cela se traduit par des variations rapides en certains points. En effet, les points de plus en plus éloignés de l'origine dans le domaine temporel correspondent à des variations de plus en plus rapide de la transformée de Fourier. Cette erreur peut donc être réduite en appliquant une contrainte de lissage sur la transformée de Fourier discrète Gn de l'estimation de g , ce qui revient à pénaliser la dérivée à travers une fonction de coût à minimiser. En valeurs discrètes, la dérivée AG,, de la transformée de Fourrier discrète TFD peut être représentée en utilisant l'expression : AG,, - Gn -Gn-1 (10) 1 o dans laquelle : Gn et Gn_I représentent les échantillons de la transformée TFD de g d'indices respectifs n et n-1. L'estimation peut alors se faire en minimisant une fonction J( ) : J(Gn)-~[(Yn -HnGn)2+~IGn +~2(aGn)Zl (11) n=0 dans laquelle : ,u, et ,u2 sont des paramètres de régularisation pouvant être réglés 20 manuellement en fonction du niveau de bruit et des caractéristiques spectrales des signaux ; le paramètre le plus important est ,u2 du fait qu'il conditionne l'action de la dérivée et qu'il est essentiellement lié à la largeur de spectre du signal test s . L'expression (11) peut être écrite sous forme matricielle : 25 J(g)- Y -Hg z +gl g z +µ2 DFg 2 (12) dans laquelle : 15 D= -dN-2 dN-2 -dN-1 dN-1 les éléments de cette matrice étant définis ci-après ; F représente la matrice de Fourrier unitaire et peut s'écrire : 1 1 1 1 1 WN W N 2 WNN-1 1 WN-1 W2(N-1) W(N-1)(N-1) N N N g représente la fonction recherchée dans le domaine temporel, correspondant au noyau de déconvolution. 10 L"utilisation de la matrice F permet d'exprimer la transformée de Fourier, ainsi DFg correspond à la dérivée de la transformée de Fourier du noyau. En général, on appliquera la contrainte de dérivé sur l'ensemble du signal à l'exception de la composante continue. Par conséquent do = 0 et tin =1 pour n > O. Cette fonction de coût correspond à une régularisation de 15 Tychonoff comme décrit dans l'ouvrage de A. N. Tychonoff et V. Y. Arsenin intitulé Solution of Ill-posed Problems, Washington : Winston & Sons, 1977. En posant, N: = xH x on peut obtenir l'expression de sa dérivée : aJ -2[(WH+,u1I+,u2FHDHDF)g-HHy]. (13) ag Cette dérivée s'annule pour : g - (HHH +,u I +,u2FHDHDF )-1 HH y. (14) F= 1 N/TV -j2cN , avec : WN = e 20 La minimisation de la fonction J(g) peut donc se faire par calcul direct. L'inversion peut se faire dans la base de Fourier afin de diagonaliser les matrices circulantes, comme c'est le cas pour la division spectrale, il vient alors l'expression suivante : g = FH (FHHHFH +,u1I+du2DHD) 1 FHHy. (15) Il convient alors de déterminer une transformée DFT avant et une DFT inverse après inversion. La matrice à inverser devient ici tridiagonale. On 10 obtient alors l'expression suivante : FHHHFH +,u1I +,u2DHD = (16) CN-1 aN-1 bN-1 dans laquelle : an = en = -d7, 15 bn =1 Hn I2 +,u1 +,u2 (d7, + d +1), les coefficient Hn correspondent à la transformée DFT du vecteur h, T (Ho ... , HN-1) = Fh . La résolution d'un système tridiagonal tel celui que présenté dans l'expression (15) peut se faire avec une complexité d'ordre N, c'est-à-dire 20 avec un nombre de calcul proportionnel au nombre d'échantillons N du vecteur de mesure. Pour cela, on peut par exemple utiliser l'algorithme de Thomas désigné habituellement par l'acronyme TDMA venant de l'expression anglo-saxonne « TriDiagonal Matrix Algorithm ». L'algorithme de Thomas est décrit dans l'ouvrage de Pierre Borne et Frédéric Rotella intitulé 25 Théorie et pratique du calcul matriciel, Editions TECHNIP, 1995. Le surcoût en terme de puissance de calcul nécessaire engendré par l'ajout de la dérivée par rapport à une division spectrale reste donc raisonnable. En résumé, le procédé de déconvolution myope peut être décomposé en trois étapes comme illustré avec la figure 3. Une première étape 300 correspond à une première estimation de h par l'algorithme CLEAN en utilisant comme noyau le signal de test s(t). Une seconde étape 301 correspond à une estimation de g. Le noyau est calculé dans le domaine fréquentiel par la résolution du système tridiagonal comme celui de l'expression (15). Cette seconde étape peut être mise en oeuvre à l'aide de trois opérations principales. Une première opération correspond à l'application d'une transformée de Fourier discrète TFD, par exemple sur N points. Avantageusement, on choisit une valeur de N permettant l'utilisation d'un algorithme de transformée de Fourier rapide 1 o tel que Radix-2 dans le cas où N est une puissance de 2. Une seconde opération correspond à la construction du système tridiagonal de dimension N/2. Une troisième opération correspond à la résolution du système tridiagonal de dimension N/2. Une troisième étape 302 du procédé correspond à une estimation 15 finale de h par déconvolution-L1 en minimisant une fonction JLI(h). Avantageusement, l'intégration en virgule fixe dans un circuit électronique de ce procédé décrit précédemment est envisageable. 20 Les courbes visibles figure 4 donnent un exemple de résultat de simulation de la déconvolution myope selon l'invention. Sur cette figure apparaissent la réponse réelle h(t) 400 de réseau, la fonction rsy (t) 401 représentant la fonction d'intercorrélation entre les signaux s(t) et y(t), la réponse du réseau 402 obtenue après une déconvolution classique sans 25 prise en compte de la distorsion dans le noyau, et la réponse du réseau 403 obtenue après une déconvolution dont le noyau prend en compte la distorsion estimée. Le résultat obtenu est légèrement moins bon que dans l'exemple de la figure 2 lorsque la fonction de distorsion est connue, mais on observe 30 de manière indiscutable une nette amélioration par rapport au cas où la distorsion est ignorée. La figure 5 donne un exemple de réflectogramme obtenu par application du procédé selon l'invention. Sur cette figure, la fonction rsy (t) mesurée 500 représentant la fonction d'intercorrélation entre les signaux s(t) et y(t), la réponse du réseau 501 obtenue après une déconvolution classique sans prise en compte de la distorsion dans le noyau, et la réponse du réseau 502 obtenue après une 5 déconvolution myope mettant en oeuvre l'invention. Dans cet exemple, le procédé est appliqué au test d'un réseau en Y. Lorsque l'onde atteint la jonction centrale 503 du réseau, une onde de polarité négative est réfléchie, et lorsqu'elle atteint chacun des deux bouts de branche l2 et l3 qui sont en circuit ouvert, une onde positive est réfléchie. 1 o Une fraction résiduelle de l'onde continue ensuite à se propager dans le réseau donnant lieu à des échos secondaires. Afin de faire le lien entre les signaux obtenus et la propagation des ondes réfléchies, on relie la distance et le temps par l'expression : 15 (17) dans laquelle : x représente la distance en mètres ; z représente le temps d'aller-retour de l'onde en secondes ; 20 v représente la vitesse de propagation, dans le cas des câbles utilisés pour l'expérimentation, celle-ci vaut v = 2.105km.s-1. Dans le cas de ce réseau, les longueurs des deux branches l2 et l3 sont très proches, il est donc difficile de distinguer 504 les deux bouts. On constate ici que la méthode haute résolution proposée permet de faire cette 25 distinction contrairement à une déconvolution classique ne prenant pas en compte la distorsion. REVENDICATIONS1- Procédé d'estimation de la réponse impulsionnelle h(t) d'un réseau de câbles par déconvolution myope, un signal de test s(t) étant introduit en un point d'entrée du réseau et un signal y(t)étant mesuré en un point de sortie du réseau le point d'entrée et le point de sortie étant de préférence les mêmes, caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape (300) d'estimation initiale de la réponse impulsionnelle h(t) par déconvolution du signal y(t) avec un 1 o noyau correspondant au signal de test s(t) ; - une étape (301) d'estimation d'un noyau de déconvolution g(t) en utilisant le résultat de l'estimation initiale de la réponse impulsionnelle h(t), ledit noyaun prenant en compte les distortions f(t) introduites par le réseau ; 15 - une étape (302) d'estimation affinée de h(t) par déconvolution en utilisant le noyau g(t). 2- Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que l'estimation initiale (300) de la réponse impulsionnelle h(t) est obtenue par 20 application de l'algorithme CLEAN. 3- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l'estimation affinée de h(t) (302) est obtenue par déconvolution L1. 4- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'il est pris comme hypothèse dans l'étape (301) d'estimation du noyau de déconvolution g(t) que la fonction (t) est centrée autour de l'instant t= 0 . 5- Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que le noyau de déconvolution g(t) est obtenu par contruction et résolution d'un système tridiagonal, ce sytème correspondant à l'expression : 25 30 35 g = FH (FHHHFH +,u1I+,u2DHD) 1 FHHy.dans laquelle : g est un vecteur correspondant au noyau de déconvolution ; ,u1 et ,u2 sont des paramètres réels de réglage ; I représente la matrice identité de dimension NxN ; H est une matrice circulante représentative de l'opération de convolution avec le vecteur h représentatif de l'estimation initiale de la réponse impulsionnelle h(t); F représente la matrice de Fourrier unitaire de dimension NxN ; D représente une matrice diagonale de dimension NxN agencée de la manière suivante : do -d1 d1 D= -dN-2 dN-2 -dN-1 dN-1 les éléments de D valant do = 0 et dn =1 pour n > 0 ; HH, FH et DH représentent les matrices transposées conjuguées des 15 matrices H, F et D. 6- Procédé selon la revendication 5 caractérisé en ce que N est choisie de manière à mettre en oeuvre un algorithme de transformée de Fourier rapide tel que Radix-2. 7- Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 ou 6 caractérisé en ce que le système tridiagonal est résolu en utilisant l'algorithme de Thomas. 25 8- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'après l'estimation initiale (300) de la réponse impulsionnelle h(t), les étapes d'estimation du noyau g(t) (301) et d'estimation affinée (302) de hW sont appliquées successivement et de manière itérative. 20 30 9- Dispositif de réflectrométrie comprenant des moyens pour générer un signal de test s(t), le transmettre dans un réseau à tester, mesurer un signal y(t) résultant du parcours de s(t) dans le réseau, analyser le signal y(t), caractérisé en ce qu'il comporte des moyens pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes.