Brevet FR2983667A1 — publié le 20130607

PROCEDE DE REDUCTION D'INTERFERENCES La présente invention concerne un procédé de réduction d'interférences dans un récepteur multi-antennes. Elle concerne également un équipement récepteur multi-antennes et un programme d'ordinateur correspondants. Un récepteur multi-antennes comprend au moins deux antennes de réception afin de recevoir des répliques d'un même signal émis, introduisant ainsi une diversité supplémentaire ayant pour effet d'améliorer la qualité de la réception. La diversité supplémentaire apportée est soit une diversité spatiale si les deux antennes sont suffisamment espacées, soit une diversité de polarisation si les antennes sont colocalisées et polarisées de façons différentes, soit à la fois une part de l'un et de l'autre de ces deux types de diversité. L'invention se rapporte plus particulièrement aux systèmes de transmission multiporteuses, par exemple de type à multiplexage par division du spectre en 15 fréquences orthogonales, plus connu sous l'acronyme anglais OFDM (« Orthogonal Frequency Division Multiplexing »). Cette transmission multiporteuses apporte une diversité fréquentielle indépendante de la diversité spatiale et/ou de polarisation apportée par l'utilisation de plusieurs antennes en réception. 20 Ce type de transmission est de plus en plus fréquemment utilisé. Il a notamment été adopté dans les systèmes LTE (« Long Term Evolution »), TEDS (« TETRA Enhanced Data Service »), DAB (« Digital Audio Broadcasting ») et DVB-T (« Digital Video Broadcasing-Terrestrial »). Dans les systèmes de transmission OFDM, les données sont en général 25 organisées en trames. Dans chaque trame, certains symboles, répartis dans le plan temps-fréquence sont insérés parmi les informations utiles destinées au récepteur. Ces symboles, appelés "symboles pilotes" sont connus de l'émetteur et du récepteur. Ils sont généralement utilisés à des fins de synchronisation et d'estimation du canal de propagation. 30 Du bruit et des interférences subis par le signal au cours de sa propagation entre l'émetteur et le récepteur dégradent la réception du signal. Un traitement insuffisant du bruit et des interférences entraîne alors un taux d'erreur de démodulation et de décodage élevé. 2 98366 7 2 Conventionnellement, le bruit et les interférences sont traités en comparant un signal résultant de la combinaison des signaux reçus par les antennes du récepteur à une estimée du signal émis. Cette estimée du signal émis peut être connue a priori du récepteur en utilisant par exemple les symboles pilotes. 5 L'estimée du signal émis peut aussi être obtenue par un traitement préalable des signaux reçus sur les différentes antennes, par exemple au moyen d'une technique connue sous le nom de MRC ("Maximum Ratio Combining"). Le document FR2924884 décrit un procédé de réduction d'interférences dans un récepteur comprenant au moins deux antennes recevant chacune un signal 10 transmis à travers un canal de propagation radioélectrique. Selon ce procédé, les signaux reçus et une estimée du signal émis sont pondérés à l'aide de vecteurs de pondération définis dans des sous-espaces vectoriels représentant les variations temporelles et fréquentielles du canal de propagation, pour les signaux reçus, et de la convolution du canal de propagation avec lui-même, pour l'estimée du signal émis. Bien que ce procédé soit plus performant que les procédés conventionnels utilisant la technique MRC, la contrainte imposée aux vecteurs de pondération limite néanmoins les performances de ce procédé. La présente invention vise à améliorer la situation. A cet effet, l'invention concerne tout d'abord un procédé de réduction d'interférences dans un récepteur comprenant au moins deux antennes recevant chacune un signal transmis à travers un canal de propagation radioélectrique associé, les signaux reçus correspondant à un même signal émis comprenant des trames de symboles répartis en temps et en fréquence parmi lesquels certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur, ledit procédé comprenant les étapes de : - pondération de chacun des signaux reçus avec un vecteur de pondération respectif associé à une antenne respective du récepteur ; - combinaison des signaux reçus pondérés pour obtenir un signal reçu combiné ; - pondération d'un signal de référence comprenant les symboles pilotes avec un autre vecteur de pondération ; - comparaison du signal reçu combiné et du signal de référence pondéré pour obtenir une erreur ; et - détermination des vecteurs de pondération à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation desdits vecteurs de pondération conditionnellement à l'erreur obtenue. On entend par symbole pilote tout symbole connu du récepteur, c'est-à-dire à la fois les symboles pilotes tels que désignés dans les normes des systèmes OFDM connus comme LTE et TEDS, et/ou les symboles de synchronisation et/ou les symboles déjà démodulés et décidés par le récepteur dans une étape antérieure de traitement. Grâce à l'utilisation de l'approche du maximum a posteriori également appelée approche MAP (« Maximum A Posteriori »), la présente invention permet de réduire de manière optimale le niveau des interférences dans un récepteur multiantennes et d'améliorer ainsi le rapport signal sur bruit plus interférences SNIR (« Signal to Noise plus Interference Ratio »). Avantageusement, l'étape de détermination comprend des sous-étapes de : - calcul d'une matrice de covariance GB du canal de propagation ; - calcul d'une matrice de covariance GD du canal de propagation convolué avec lui-même; et - détermination des vecteurs de pondération à l'aide des matrices de covariance GB et GD . En effet, les vecteurs de pondération sont homogènes au canal de propagation. Les matrices de covariance GB et GD permettent de représenter les contraintes temporelles et fréquentielles de ce canal. De préférence, l'étape de détermination comprend en outre une sous-étape de décomposition de la matrice de covariance GB en vecteurs propres selon la relation GB = CBABCBH dans laquelle CB est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB et AB est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB et une sous-étape de décomposition de la matrice de covariance GD en vecteurs propres selon la relation GD = CDADCDH dans laquelle CD est une matrice de vecteurs propres de 30 la matrice GD et AD est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD . Ces décompositions permettent de simplifier les calculs des vecteurs de pondération. Selon une réalisation, l'étape de détermination comprend en outre une sous-étape d'extraction d'une matrice CB à partir de la matrice CB et d'une matrice AB à partir de la matrice AB, la matrice AB comprenant un nombre déterminé n'B de valeurs propres de AB et la matrice CB comprenant les vecteurs propres associés à ces n'B valeurs propres, et une sous-étape d'extraction d'une matrice CD à partir de la matrice CD et d'une matrice AD/ à partir de la matrice AD , la matrice AD/ comprenant un nombre déterminé n'0 de valeurs propres de AD et la matrice CD comprenant les vecteurs propres associés à ces n'0 valeurs propres, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres CB et CD et de valeurs propres AB et A. . De préférence, les n'B valeurs propres retenues sont les plus grandes valeurs propres de la matrice AB et les n'0 valeurs propres retenues sont les plus grandes valeurs propres de la matrice AD . Cela permet de réduire la complexité du calcul des vecteurs de pondération tout en minimisant la perte de performances grâce au fait que les vecteurs propres conservés dans les matrices CB et CD représentent une grande part de l'énergie, représentée par la somme des valeurs propres conservées dans les matrices AB et A/D . De préférence, n'B et n'0 sont inférieurs ou égaux au nombre de symboles pilotes dans chaque trame. Dans une réalisation préférée, la matrice de covariance GB est le produit de Kronecker d'une matrice GB,T de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GB,F de covariance dans le domaine fréquentiel et la matrice de covariance GD est le produit de Kronecker d'une matrice GD,T de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GD,F de covariance dans le domaine fréquentiel et l'étape de détermination comprend les sous-étapes de : - décomposition des matrices GB,T et GB,F de covariance en vecteurs propres selon les relations GB,T -CB,TAB,TCB,TH et GB,F -CB,FAB,FCB,F11 , dans lesquelles : - CB,T est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,T ; - AB,T est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,T ; - CB,F est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,p, ; et - AB,F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice G B,p, ; - extraction d'une matrice CB,T à partir de la matrice CB,T et d'une matrice AB,T à partir de la matrice AB,T , la matrice AB,T comprenant un nombre déterminé nBt' de valeurs propres les plus grandes de AB,T et la matrice CB,T comprenant les vecteurs propres associés à ces nBt' valeurs propres les plus grandes; - extraction d'une matrice CB,p, à partir de la matrice CB,F et d'une matrice ABF à partir de la matrice AB,F, la matrice ABF comprenant un nombre déterminé nBf' de valeurs propres les plus grandes de AB,F et la matrice CB,p, comprenant les vecteurs propres associés à ces nBf' valeurs propres les plus 15 grandes, - décomposition des matrices G - D,T propres selon les relations GD,T = CD,TAD,TCD,TH et G D,F = CD,FAD,FCD,FH , dans lesquelles : - CD,T est une matrice de vecteurs propres de la matrice GD,T ; 20 - AD,T est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,T ; - CD,F est une matrice de vecteurs propres de la matrice G D,p, ; et - AD,F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,F ; 25 - extraction d'une matrice CD,T à partir de la matrice CD,T et d'une matrice AD,T à partir de la matrice AD T, la matrice AD,T comprenant un nombre déterminé ript' de valeurs propres les plus grandes de AD,T et la matrice CD,T comprenant les vecteurs propres associés à ces ript' valeurs propres les plus grandes; et et GD,F de covariance en vecteurs - extraction d'une matrice CD,F à partir de la matrice CD,F et d'une matrice AD/ F à partir de la matrice AD,F , la matrice AD/ F comprenant un nombre déterminé nDf' de valeurs propres les plus grandes de AD,F et la matrice CD,F comprenant les vecteurs propres associés à ces n'y' valeurs propres les plus grandes, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres CB,T , CB/ , CD/ , CD,F et de valeurs propres A/B,T , AB,F AD,T ADF - Le produit de Kronecker de deux matrices A et B, la matrice A ayant pour composantes (aq), où i est un entier compris entre 1 et m et j est un entier compris entre 1 et n, est le produit matriciel noté AOB et défini par l'expression suivante : C111" - - - - - - Clin" AOB= a aB - - - - - - ainnB Cette exploitation de la séparabilité de la matrice de covariance entre le domaine temporel et le domaine fréquentiel permet de réduire encore la complexité du calcul des vecteurs de pondération tout en garantissant des performances très proches de celles obtenues en utilisant l'intégralité de la matrice de covariance. Avantageusement, le signal émis est un signal multiporteuses, notamment un 20 signal OFDM. L'invention peut également s'appliquer à des systèmes monoporteuses. L'invention concerne également un équipement récepteur comprenant au moins deux antennes aptes à recevoir chacune un signal transmis à travers un canal de propagation radioélectrique associé, les signaux reçus correspondant à 25 un même signal émis comprenant des trames de symboles répartis en temps et en fréquence parmi lesquels certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur, ledit équipement récepteur comprenant des moyens de : - pondération de chacun des signaux reçus avec un vecteur de pondération respectif associé à une antenne respective du récepteur ; 30 - combinaison des signaux reçus pondérés pour obtenir un signal reçu combiné ; - pondération d'un signal de référence comprenant les symboles pilotes avec un autre vecteur de pondération ; - comparaison du signal reçu combiné et du signal de référence pondéré pour obtenir une erreur ; et - détermination des vecteurs de pondération à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation desdits vecteurs de pondération conditionnellement à l'erreur obtenue. L'invention concerne aussi un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention lorsque le 10 programme est exécuté par au moins un processeur. L'organigramme de la figure 3 illustre schématiquement le déroulement de ce programme d'ordinateur. Des modes de réalisation de l'invention vont maintenant être décrits de façon plus précise mais non limitative en regard des dessins annexés sur lesquels : 15 - la figure 1 est un schéma d'un équipement récepteur selon l'invention ; - la figure 2 est un schéma illustrant le principe de fonctionnement du procédé de réduction d'interférences ; et - la figure 3 est un organigramme illustrant le fonctionnement du procédé de réduction d'interférences selon l'invention. 20 La figure 1 représente un équipement récepteur 2 d'un système de transmission OFDM, comme par exemple une station de base ou un terminal mobile d'un système radio mobile professionnel PMR (« Professional Mobile Radio ») de type TEDS. Le récepteur 2 comprend deux antennes 4, 6 pour la réception de deux 25 signaux correspondant à un même signal OFDM transmis depuis un émetteur à travers deux canaux de propagation radioélectriques associés aux antennes 4, 6. Les canaux associés aux antennes 4, 6 sont supposés répondre à des contraintes physiques identiques. Le signal OFDM émis par l'émetteur est organisé en trames de symboles 30 répartis en temps et en fréquence parmi lesquels certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur 2 et sont stockés dans une mémoire 8 dudit récepteur 2. Chaque trame comprend ainsi n symboles avec nf sous-porteuses et nt temps-symboles, n étant égal au produit de nt et de nt. Le récepteur 2 comprend un module d'entrée 10 comprenant des étages d'amplification, de mise en forme en bande de base, d'échantillonnage et de suppression d'intervalle de garde. Le récepteur 2 comprend également des moyens de conversion temps- fréquence 12 des signaux reçus par les antennes 4, 6 et traités par le module d'entrée 10 pour les passer du domaine temporel au domaine fréquentiel. Ces moyens de conversion temps-fréquence 12 mettent en oeuvre une transformation de Fourier rapide FFT (« Fast Fourier Transform »). Le récepteur 2 comprend en outre un module de réduction d'interférences 14 permettant de réduire le niveau d'interférences dans un signal utile résultant de la combinaison des signaux reçus par les deux antennes 4, 6. Ces interférences peuvent être dues, à titre d'exemples, à la présence de brouilleurs émettant sur le même canal radio que l'émetteur et/ou aux trajets multiples de propagation du signal. Le module de réduction d'interférences 14 est apte à fournir des symboles de données dans lesquels la contribution des interférences est minimisée. Un démodulateur 16 du récepteur 2 permet de démoduler ces symboles de données en des bits démodulés selon une même technique de modulation que celle utilisée dans l'émetteur. Le démodulateur 16 est en outre agencé pour déterminer une vraisemblance de chaque bit démodulé. La vraisemblance d'un bit a une valeur souple ("soft value") négative ou positive, par comparaison à une valeur dure ("hard value") telle que la valeur binaire "1" ou "0", pour indiquer que le démodulateur 16 délivre des valeurs flottantes réelles ayant chacune un signe qui impose une décision ultérieure, par un décodeur 18 du récepteur 2, sur l'état du bit correspondant, c'est-à-dire une décision sur la valeur "dure" "0" ou "1". Le décodeur 18 permet ainsi de décoder les bits démodulés fournis par le démodulateur 16 en fonction des vraisemblances précédemment déterminées. Le décodeur 18 met en oeuvre un décodage correspondant au codage utilisé à l'émission du signal, par exemple un décodage convolutif qui corrige les erreurs au moyen de l'algorithme de Viterbi. La figure 2 illustre le principe du procédé de réduction d'interférences utilisé par le module de réduction d'interférences 14. En notant r1 et r2 les signaux reçus respectivement sur les antennes 4 et 6, le principe utilisé par la présente invention consiste à appliquer des pondérations wi et w2 respectivement aux signaux ri et r2, puis de combiner les deux signaux pondérés, par exemple en les sommant, pour obtenir un signal r' duquel est soustraite une estimée du signal émis d pondérée par une pondération wd. La différence résultante c représente une erreur résiduelle. Le procédé de l'invention utilise de manière avantageuse l'approche du maximum a posteriori pour calculer les pondérations les plus probables connaissant cette erreur. Les étapes de ce procédé sont décrites en référence à l'organigramme de la figure 3. Lors d'une première étape 20, le module de réduction d'interférences 14 pondère les signaux reçus r1 et r2 respectivement par des vecteurs de pondération wl et w2 dont le contenu est à déterminer. A l'étape 22, le module de réduction d'interférences 14 combine, ici en les sommant, les signaux r1 et r2 pondérés pour former un signal combiné r'. A l'étape 24, le module de réduction d'interférences 14 pondère un signal de référence d, comprenant les symboles pilotes, avec un autre vecteur de pondération wd dont le contenu est à déterminer. Les vecteurs w1, w2 et wd sont des vecteurs colonnes contenant chacun autant de lignes que le signal reçu dans une trame contient de symboles, soit n lignes. A l'étape 26, le module de réduction d'interférences 14 détermine une erreur E correspondant à la différence entre le signal combiné r' et le signal de référence 25 pondéré. Ainsi en notant w le vecteur consistant en une concaténation des vecteurs w1, w2 et wd et R la matrice comprenant les signaux reçus et le signal de référence définie selon l'expression : 30 rto,o o ... 0 r200 ... -d00 0 0 ... 0 r2'... 0 ... - d 0 ... R= 0 rt... 0 0 r2'... 0 0 -d 0 0 0 1,n pn, 0 0 r 2n pn, 0 0 - d n f l'erreur E est un vecteur exprimé par £ = R.w A l'étape 28, le module de réduction d'interférences 14 calcule les vecteurs w1, w2 et wd en utilisant l'approche MAP. Cette approche consiste à maximiser la probabilité de réalisation du vecteur de pondération w . Cette probabilité est conditionnelle à l'observation de l'erreur E. En utilisant la formule de Bayes, cette probabilité est égale à la probabilité que l'erreur E est observée conditionnellement à la probabilité que la pondération est égale au vecteur w , cette probabilité conditionnelle étant multipliée par la probabilité que le vecteur de pondération w se réalise. Cela est exprimé par la relation suivante : P(w)= f (WIE)oc f E I w)- f (w) , dans laquelle P et f indiquent des probabilités et la symbole oc indique la relation « équivalent à ». Or, les vecteurs de pondération w1, w2 et wd sont liés au canal de propagation. Ce canal est conditionné par des contraintes relatives à son étalement temporel maximal, dû à des réflexions sur des obstacles lointains, et à son étalement fréquentiel maximal, dû à la vitesse de l'équipement récepteur et à la fréquence porteuse, c'est-à-dire l'étalement Doppler. D'une part, dans le domaine fréquentiel, l'étalement en fréquence du canal, nommé étalement Doppler, dû aux réflexions sur des obstacles proches est limité. Cet étalement est compris entre -FD et +FD, où FD est la fréquence Doppler maximale donnée par la relation FD - .F dans laquelle est la vitesse du D c pl récepteur 2, c est la vitesse de la lumière, et Fp est la fréquence porteuse. Les composantes du spectre de fréquence du canal de propagation selon l'axe des 25 fréquences sont donc comprises entre ces limites -FD et +FD. D'autre part, l'étalement temporel du canal, dû aux réflexions sur les obstacles lointains, est limité. Cet étalement temporel dépend de la bande de fréquences utilisée et de l'environnement. A titre d'exemples, à une fréquence porteuse de 400 MHz, en environnement urbain l'étalement temporel est de l'ordre de 5 ps 30 alors qu'en environnement montagneux, cet étalement est de l'ordre de 15 ps. Les composantes de la réponse temporelle du canal sont donc comprises entre des limites fixes pour des conditions d'environnement données. Les limites du spectre de fréquences et de la réponse temporelle du canal sont connues du récepteur 2 et sont stockées dans la mémoire 8. Ces caractéristiques du canal de propagation sont représentées par une matrice dite matrice globale de covariance G . En raison des contraintes exprimées dans la matrice globale de covariance G, la probabilité d'occurrence du vecteur de pondération w est donnée par l'expression : f (w) = 13 Xe-1/2 wriG dans laquelle R est une constante et la notation XH indique qu'il s'agit d'une matrice X conjuguée et transposée. En outre, sous l'hypothèse que le bruit du canal est de type gaussien, la probabilité conditionnelle d'observation de l'erreur £ est donnée par l'expression : wy dans laquelle a est une constante et a 2 représente la variance du bruit dans le signal correspondant aux signaux reçus sur les différentes antennes pondérés et combinés . Ainsi la probabilité de réalisation, exprimant le critère MAP, du vecteur de 20 pondération w est donnée par l'expression [1] suivante : Rw 2 P(w) =axe (2.'52) X p Xe w H G lw En outre, la variance, ou puissance, 62 est égale à : 62 =cy2Dvvi02 ±Gqw202 dans laquelle 6i2 est la variance du bruit sur la première antenne 4 et a; est la 25 variance du bruit sur la deuxième antenne 6. En supposant que la puissance du bruit est la même sur chacune des deux antennes, c'est-à-dire que 6i2=6; la variance du bruit totale est alors égale à a 2-ai Gw1 + W2 2). f(elw)=ccxe (2e2) En prenant l'opposé du Logarithme de l'expression [1], on obtient l'expression [2] suivante : R.W02 L(P(W))- O+ OW202) dans laquelle cst désigne une valeur constante. Le module de réduction d'interférences 14 cherche à minimiser ce Logarithme L(P(w)). Par ailleurs, la matrice de covariance G est une matrice diagonale par blocs constituée par concaténation de matrices de covariance correspondant à chacun des vecteurs de pondération w1, w2 et wd . La matrice de covariance de w1 est la même que celle de w2 étant donné que les deux vecteurs de pondération w1 et w2 sont tous deux homogènes à un canal de propagation, dans le cas de deux antennes de réception. Cette matrice de covariance est notée GB et représente les contraintes temporelles et fréquentielles relatives au canal de propagation. Le vecteur de pondération wd est homogène à la convolution de deux canaux de propagation, dans le cas de deux antennes réception. La matrice de covariance correspondante GD représente les contraintes temporelles et fréquentielles relatives à une telle convolution. La matrice de covariance G peut donc s'écrire : 'GB G= 0 GB 0 0 0 GD En outre, on impose la contrainte suivante : k2 = wl 2 + Ow2112 = cst2 . Cette contrainte ne limite pas les solutions au problème de minimisation de l'expression [2]. En effet, quelle que soit la valeur de k2, la solution w ne change pas étant donné que changer cette constante ne ferait que multiplier la solution par une constante scalaire. Dans la suite, k2 est fixé à 2. Ceci permet de considérer que les pondérations w1 et w2 sont chacune de puissance unitaire. Alors la matrice GB est la matrice de covariance normalisée, c'est-à-dire obtenue avec une puissance moyenne unitaire + wHG-lw + cst [2], du canal, et la matrice GD est la matrice de covariance correspondant à la convolution de deux canaux de puissance unitaire. En conséquence, 62 représente l'inverse du rapport signal sur bruit observé sur une quelconque des antennes. Il est possible de se fixer une valeur de rapport signal sur bruit cible, cette valeur ne changeant pas quelle que soit la valeur effective de la puissance de bruit et de la puissance de signal utile. D'autres solutions sont possibles comme, par exemple, d'estimer la rapport signal sur bruit au fur et à mesure de la réception et de la démodulation des informations reçues, par exemple sur les symboles pilotes qui sont connus de l'émetteur et du récepteur. Dans ce cas il est possible d'adapter dynamiquement le rapport signal sur bruit dans le processus d'estimation du canal. R.W112 L'expression [2] peut alors s'écrire :L(P(w))- + wHG lw + cst 2.15 Le problème de minimisation de l'étape 28 est ainsi un problème d'optimisation avec contrainte, qui est résolu avec les multiplicateurs de Lagrange selon la relation suivante : H V w (L(P (w))) = ( R.aR 2 + G-1)W - LNHNw 2 dans laquelle Vw désigne le gradient par rapport au vecteur de pondération w et la matrice N est la matrice identité pour les deux signaux reçus aux antennes 4, 6 et la matrice nulle pour le signal de référence. En d'autres termes, la matrice N peut s'écrire : /1 o -- --- o` 1 1 N= o - - - 0 0 La minimisation du gradient donne alors l'expression [3] suivante : H Vw (L(P(w))) = 0 ( RGR + H)w = iiNHNw 2 dans laquelle la matrice H est égale à l'inverse de la matrice de covariance G. Le vecteur de pondération w solution du problème de minimisation est ainsi un RHR vecteur propre généralisé à la fois du terme ( +H) et du terme NHN et p 2.a 2 1 est la valeur propre généralisée associée. En outre, la solution doit vérifier la relation L(P(w)) = µ + cst Ainsi, le vecteur de pondération w minimisant L(P(w)) est le vecteur propre généralisé correspondant à la valeur propre généralisée p la plus petite. Selon une réalisation préférée, afin de réduire la complexité des calculs, les matrices de covariance GB et GD sont décomposées à l'étape 28 en vecteurs propres et valeurs propres de la manière suivante : 'GB 0 0 G = 0 GB 0 0 GD , où les matrices CB et CD sont des GBl= eB.A)-31eBH GD1- CD AD1CDH matrices de vecteurs propres des matrices GB et GD respectivement et les matrices AB et AD sont les matrices diagonales de valeurs propres correspondantes respectivement. La matrice de covariance G peut ainsi s'écrire G =CACH dans laquelle C est une matrice de vecteurs propres de la matrice G et A est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice G . Ainsi, la matrice inverse de la matrice de covariance G est égale à : G-1_ /CB o o CB .AB1.CBH soit o 0 CD .AD1CDH - G-1= C.A-1.CH Selon une réalisation, la complexité du calcul est encore réduite en retenant uniquement certaines valeurs propres de la matrice de covariance G ainsi que les valeurs propres correspondants. Dans ce cas, une matrice C' est extraite à partir GB = CB .AB .CBH GD - CD AD CDH de la matrice C et une matrice A' est extraite à partir de la matrice A , la matrice A' comprenant un nombre déterminé n' de valeurs propres de A et la matrice C' comprenant les vecteurs propres associés à ces n' valeurs propres. Le vecteur de pondération w est alors déterminé à l'aide des matrices de vecteurs propres C' et de valeurs propres A' . Dans une réalisation préférée, la matrice de covariance G est une matrice diagonale par bloc, constituée des matrices GB, GB et GD, et pour laquelle chacune des matrices GB et GD est le produit de Kronecker d'une matrice GB,T , respectivement GD T , de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GB F , respectivement GDF , de covariance dans le domaine fréquentiel et l'étape de détermination comprend les sous-étapes de : - décomposition des matrices GB T et GB F de covariance en vecteurs propres selon les relations GB,T = CB,TAB,T CB,TH et GB,F = CB,FAB,FCB,FH , dans lesquelles : - CBT est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,T ; - AB T est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,T ; - CBF est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB F ; et - AB F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,F ; - extraction d'une matrice CBT à partir de la matrice CBT et d'une matrice A'BT à partir de la matrice AB T , la matrice A'BT comprenant un nombre déterminé nBt' des valeurs propres les plus grandes de AB T et la matrice CBT comprenant les vecteurs propres associés à ces nBt' valeurs propres les plus grandes; et - extraction d'une matrice CBF à partir de la matrice CBF et d'une matrice A'jrF à partir de la matrice AB F , la matrice A'jrF comprenant un nombre déterminé nBf' des valeurs propres les plus grandes de ABF et la matrice CB,F comprenant les vecteurs propres associés à ces nBf' valeurs propres les plus grandes. - décomposition des matrices GDT et GDF de covariance en vecteurs propres selon les relations GD,T = CD,TAD,TCD,TH et G D,F =CD,FAD,FCD,FH dans lesquelles : - CD T est une matrice de vecteurs propres de la matrice GD,T ; - ADT est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,T ; - CDF est une matrice de vecteurs propres de la matrice GDF ; et - AD F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,F ; - extraction d'une matrice CD T à partir de la matrice CD T et d'une matrice AB,T à partir de la matrice ADT la matrice ADT comprenant un nombre déterminé nDt' des valeurs propres les plus grandes de ADT et la matrice CD,T comprenant les vecteurs propres associés à ces nDt' valeurs propres les plus grandes; et - extraction d'une matrice CDF à partir de la matrice CDF et d'une matrice AL)F à partir de la matrice AD F la matrice A',DF comprenant un nombre déterminé nDi des valeurs propres les plus grandes de AD F et la matrice CD,F comprenant les vecteurs propres associés à ces n'y' valeurs propres les plus grandes. Le vecteur de pondération w est alors déterminé à l'aide des matrices de vecteurs propres CB,T CB,F C'D,T CD,F et de valeurs propres A'B A'BF ADT, AD,F De retour à l'expression [3] et en utilisant la décomposition en vecteurs propres et en valeurs propres de la matrice de covariance, on obtient : f' RH R w =1.1.1^THNw RHR A-1 cH w _ py H Nw + H C H OÙ y =C w. = p,CHNHNCy - - 2 2.6 /' CH RH RC A-1 + 2 a 2.a2 Après avoir déterminé le vecteur y à partir de l'expression précédente, le module de réduction d'interférences 14 calcule le vecteur de pondération w selon la relation : w = C.y . Dans l'équation ci-dessus, les matrices C et A peuvent avantageusement être réduites en supprimant un certain nombre de leurs valeurs propres comme décrit plus haut. Bien entendu, d'autres modes de réalisation peuvent encore être envisagés. Plus particulièrement, le calcul des matrices de covariance peut être réalisé de manière dynamique afin de prendre en compte les variations des contraintes du canal. Il est également possible de prendre en compte d'autres paramètres dans le calcul des matrices de covariance, notamment le profil des retards, etc. REVENDICATIONS1. Procédé de réduction d'interférences dans un récepteur (2) comprenant au moins deux antennes (4, 6) recevant chacune un signal transmis à travers un canal de propagation radioélectrique associé, les signaux reçus correspondant à un même signal émis comprenant des trames de symboles répartis en temps et en fréquence parmi lesquels certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur, ledit procédé comprenant les étapes de : - pondération (20) de chacun des signaux reçus avec un vecteur de pondération respectif associé à une antenne respective du récepteur ; - combinaison (22) des signaux reçus pondérés pour obtenir un signal reçu combiné ; - pondération (24) d'un signal de référence comprenant les symboles pilotes avec un autre vecteur de pondération ; - comparaison (26) du signal reçu combiné et du signal de référence pondéré pour obtenir une erreur ; et - détermination (28) des vecteurs de pondération à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation desdits vecteurs de pondération conditionnellement à l'erreur obtenue. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape de détermination (28) comprend des sous-étapes de : - calcul d'une matrice de covariance GB du canal de propagation ; - calcul d'une matrice de covariance GD du canal de propagation convolué avec lui-même; et - détermination des vecteurs de pondération à l'aide des matrices de covariance GB et GD . 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l'étape de détermination (28) 30 comprend en outre une sous-étape de décomposition de la matrice de covariance GB en vecteurs propres selon la relation GB = CBABCBH dans laquelle CB est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB et AB est une matrice diagonalecomprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB et une sous-étape de décomposition de la matrice de covariance GD en vecteurs propres selon la relation GD = CDADCDH dans laquelle CD est une matrice de vecteurs propres de la matrice GD et AD est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD . 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'étape de détermination (28) comprend en outre une sous-étape d'extraction d'une matrice CB à partir de la matrice CB et d'une matrice AB à partir de la matrice AB, la matrice AB 10 comprenant un nombre déterminé nB' de valeurs propres de AB et la matrice CB comprenant les vecteurs propres associés à ces nB' valeurs propres, et une sous- étape d'extraction d'une matrice CD à partir de la matrice CD et d'une matrice A/D à partir de la matrice AD , la matrice A/D comprenant un nombre déterminé n0' de valeurs propres de AD et la matrice CD comprenant les vecteurs propres 15 associés à ces n0' valeurs propres, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres CB et CD et de valeurs propres AB et A. . 5. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la matrice de covariance GB est 20 le produit de Kronecker d'une matrice GB T de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GB F de covariance dans le domaine fréquentiel et la matrice de covariance GD est le produit de Kronecker d'une matrice GD T de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GD B. de covariance dans le domaine fréquentiel et l'étape de détermination (28) comprend les sous-étapes 25 de : - décomposition des matrices GB T et GB B. de covariance en vecteurs propres selon les relations GB,T = CB,TAB,TCB,TH et GB,B. = CB,FAB,FCB,FH , dans lesquelles : - CB T est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,T ;- AB T est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,T ; - CBF est une matrice de vecteurs propres de la matrice GBF ; et - AB F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,F ; - extraction d'une matrice CBT à partir de la matrice CBT et d'une matrice A'BT à partir de la matrice AB T , la matrice A'BT comprenant un nombre déterminé nBt' de valeurs propres les plus grandes de AB T et la matrice CBT comprenant les vecteurs propres associés à ces nBt' valeurs propres les plus grandes; - extraction d'une matrice CBF à partir de la matrice CBF et d'une matrice A'jrF à partir de la matrice AB F , la matrice A'jrF comprenant un nombre déterminé nBf' de valeurs propres les plus grandes de ABF et la matrice CB,F comprenant les vecteurs propres associés à ces nBf' valeurs propres les plus grandes, - décomposition des matrices GDT et GDF de covariance en vecteurs propres selon les relations GD,T = CD,TAD,TCD,TH et G D,F =CD,FAD,FCD,FH dans lesquelles : - CD T est une matrice de vecteurs propres de la matrice GD,T ; - ADT est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,T ; - CD F est une matrice de vecteurs propres de la matrice GDF ; et - ADF est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,F ; - extraction d'une matrice CD T à partir de la matrice CD T et d'une matrice AD T à partir de la matrice AD T , la matrice A'DT comprenant un nombre déterminé nDt' de valeurs propres les plus grandes de ADT et la matrice CD,T comprenant les vecteurs propres associés à ces nDt' valeurs propres les plus grandes; et- extraction d'une matrice CDF à partir de la matrice CDF et d'une matrice A',DF à partir de la matrice AD F la matrice A',DF comprenant un nombre déterminé nDf' de valeurs propres les plus grandes de AD F et la matrice CD,F comprenant les vecteurs propres associés à ces n'y' valeurs propres les plus grandes, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres CB,T CB,F , CD,T CD,F et de valeurs propres A'B,T A'BF ADT F 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le signal émis est un signal multiporteuses, notamment un signal OFDM. 7. Equipement récepteur (2) comprenant au moins deux antennes (4, 6) aptes à recevoir chacune un signal transmis à travers un canal de propagation radioélectrique associé, les signaux reçus correspondant à un même signal émis comprenant des trames de symboles répartis en temps et en fréquence parmi lesquels certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur, ledit équipement récepteur comprenant des moyens (14) de : - pondération de chacun des signaux reçus avec un vecteur de pondération respectif associé à une antenne respective du récepteur ; - combinaison des signaux reçus pondérés pour obtenir un signal reçu combiné ; - pondération d'un signal de référence comprenant les symboles pilotes avec un autre vecteur de pondération ; - comparaison du signal reçu combiné et du signal de référence pondéré pour obtenir une erreur ; et - détermination des vecteurs de pondération à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation desdits vecteurs de pondération conditionnellement à l'erreur obtenue.30 8. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 lorsque le programme est exécuté par au moins un processeur.