Brevet FR3018915A1 — publié le 20150925

DOMAINE TECHNIQUE La présente invention appartient au domaine de la mesure par des instruments embarqués dans des engins spatiaux, tels que des satellites, et concerne plus particulièrement la détection d'un signal cible dans un signal de mesure fourni par un tel instrument. La présente invention trouve une application particulièrement avantageuse, bien que nullement limitative, pour la détection, en vue de leur suppression, de signaux d'interférence dans des signaux de mesure fournis par des radiomètres. ÉTAT DE LA TECHNIQUE Un radiomètre est un instrument d'observation passif qui mesure le rayonnement électromagnétique dans un domaine de longueurs d'ondes prédéfini, par exemple dans le domaine des micro-ondes. Embarqué dans un engin spatial, tel qu'un satellite d'observation de la Terre en orbite terrestre, un tel radiomètre est mis en oeuvre pour mesurer le rayonnement électromagnétique d'une scène observée à la surface de la Terre. Un tel radiomètre fournit un signal de mesure, qui comporte un signal utile représentatif dudit rayonnement électromagnétique. Toutefois, le signal de mesure comporte également un bruit de mesure, et peut comporter en outre un ou des signaux d'interférence. Notamment, de tels signaux d'interférence peuvent correspondre à des signaux, émis par des satellites de télécommunications, qui sont reçus par le radiomètre, directement ou indirectement après réflexion à la surface de la Terre. De tels signaux d'interférence, connus sous le nom de « anthropogenic radio frequency interference » ou RFI dans la littérature anglo-saxonne, sont très présents dans le domaine des micro-ondes. En particulier, des campagnes récentes de mesure ont démontré qu'une quantité importante et croissante de RFI était présente notamment dans les bandes L, C, X et K. Les RFI mesurés sont principalement des signaux sensiblement sinusoïdaux (également connus sous le nom de « Continuous Wave » ou CW) et des « chirps ». De manière connue de l'homme du métier, un « chirp » est un signal pseudopériodique pulsé dont la fréquence augmente (ou diminue) au cours du temps, généralement de façon sensiblement linéaire. Du fait que leur fréquence varie au cours du temps, les « chirps » sont généralement plus difficiles à détecter que les signaux CW, en particulier de façon aveugle ou quasi-aveugle, c'est-à-dire sans connaître a priori les caractéristiques desdits « chirps » (notamment la fréquence initiale et la vitesse de variation fréquentielle). En outre, du fait que la fréquence d'un « chirp » varie au cours du temps, sa suppression est susceptible d'altérer davantage le signal utile que la suppression d'un signal CW. En outre, un tel signal de mesure, fourni par un instrument de mesure du type radiomètre, doit généralement être intégré sur une fenêtre temporelle afin d'améliorer le rapport signal utile sur bruit de mesure. La tendance actuelle est d'effectuer cette intégration à bord du satellite, afin de réduire la quantité d'informations qui est ensuite transmise vers la Terre, à destination d'une station sol. Or, il est plus complexe de détecter et de supprimer un RFI dans un signal de mesure après intégration, de sorte qu'il est préférable d'effectuer la détection et la suppression de RFI avant intégration du signal de mesure, c'est- à-dire à bord du satellite. Il existe par conséquent un besoin pour une solution dont la complexité de calcul soit compatible avec les capacités de calcul et de mémorisation embarquées dans les satellites actuels. Il est en outre à noter que le problème de la détection de signaux d'interférence (RFI) dans un signal de mesure peut être généralisé à la détection de tout signal cible dans un signal de mesure fourni par un instrument embarqué dans un engin spatial. Par exemple, le signal cible à détecter peut être le signal utile (et non un signal d'interférence), et peut être notamment : - un signal CW continu ou discontinu (par exemple pulsé), - un signal émis directement sous la forme d'un « chirp », continu ou discontinu (par exemple pulsé), reçu par l'instrument directement ou indirectement après réflexion à la surface de la Terre, - un signal émis sur une fréquence centrale constante au cours du temps, continu ou discontinu (par exemple pulsé), mais dont la fréquence centrale perçue au niveau de l'instrument varie au cours du temps, par exemple par effet Doppler (par exemple un signal émis par un satellite en orbite basse ou moyenne, LEO ou MEO, et reçu par un instrument embarqué dans un satellite en orbite géostationnaire GEO). EXPOSÉ DE L'INVENTION La présente invention a pour objectif de remédier à tout ou partie des limitations des solutions de l'art antérieur, notamment celles exposées ci-avant, en proposant une solution qui permette de détecter un signal cible dans un signal de mesure, en particulier un signal cible dont la fréquence centrale perçue au niveau de l'instrument varie au cours du temps, tel qu'un « chirp ». En outre, la présente invention a également pour objectif de proposer une solution qui permette une détection aveugle ou quasi-aveugle du signal 10 cible dans le signal de mesure, c'est-à-dire en faisant un minimum d'hypothèses sur les caractéristiques dudit signal cible. En outre, la présente invention a également pour objectif de proposer une solution dont la complexité de calcul soit compatible, dans des modes particuliers de réalisation, avec les capacités de calcul et de mémorisation 15 actuelles pouvant être embarquées dans un engin spatial. A cet effet, et selon un premier aspect, l'invention concerne un procédé de détection de signal cible dans un signal de mesure d'un instrument embarqué dans un engin spatial, ledit signal de mesure étant constitué d'échantillons. Ledit procédé comporte des étapes de : 20 - découpage du signal de mesure en blocs d'échantillons, - calcul, pour chaque bloc d'échantillons, de plusieurs signaux fractionnaires par transformées de Fourier fractionnaires dudit bloc d'échantillons, lesdites transformées de Fourier fractionnaires étant d'angles de transformation respectifs différents, chaque signal 25 fractionnaire calculé comportant des symboles associés à des fréquences fractionnaires respectives différentes, - estimation, pour chaque angle de transformation considéré, d'un spectre de kurtosis en fonction des signaux fractionnaires calculés pour ledit angle de transformation, chaque spectre de kurtosis 30 estimé comportant des kurtosis associés à des fréquences fractionnaires respectives différentes, le kurtosis en chaque fréquence fractionnaire étant estimé en fonction d'un ensemble de symboles obtenus, à ladite fréquence fractionnaire pour ledit angle de transformation, à partir de blocs différents. Un signal cible est considéré comme détecté dans le signal de mesure si un critère de détection prédéterminé est vérifié pour au moins un spectre de kurtosis estimé en fonction des signaux fractionnaires. L'invention repose par conséquent sur l'estimation de kurtosis de signaux fractionnaires déterminés par transformées de Fourier fractionnaires du signal de mesure d'angles de transformation respectifs différents. En effet, il a été constaté que les transformées de Fourier fractionnaires sont particulièrement adaptées à la détection de signaux cibles dont la fréquence centrale varie au cours du temps, tels que des « chirps ». En considérant plusieurs angles de transformation différents, il est en outre possible de détecter un tel signal cible en faisant un minimum d'hypothèses sur les caractéristiques dudit signal cible. En outre, il a été constaté que l'utilisation des kurtosis en chaque fréquence fractionnaire des signaux fractionnaires permet d'avoir une détection plus robuste qu'en se basant uniquement sur lesdits signaux fractionnaires. Du fait que les transformées de Fourier fractionnaires sont calculées sur des blocs d'échantillons obtenus par découpage du signal de mesure, la complexité de calcul est réduite par rapport à un calcul directement sur le signal de mesure. En effet, la complexité de calcul associée au calcul de la transformée de Fourier fractionnaire d'un signal de mesure comportant Nx échantillons est supérieure à celle nécessaire pour calculer les transformées de Fourier fractionnaires de Nb blocs comportant chacun Nx/Nb échantillons. En outre, on dispose alors, pour chaque fréquence fractionnaire, de Nb symboles pour estimer le kurtosis pour ladite fréquence fractionnaire, ce qui permet d'avoir de meilleures statistiques d'estimation dudit kurtosis qu'en utilisant une fenêtre glissante dans le domaine des fréquences fractionnaires sur un seul signal fractionnaire obtenu à partir du signal de mesure. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre, le procédé de détection peut comporter en outre l'une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre, le procédé de détection comporte l'optimisation de l'angle de transformation en fonction des spectres de kurtosis estimés pour tout ou partie des angles de transformation considérés. Pour un signal cible dont la fréquence centrale, perçue au niveau de l'instrument, varie au cours du temps (par exemple un « chirp »), il existe en effet un angle de transformation optimal adapté à la vitesse de variation fréquentielle dudit signal cible, pour lequel la largeur dudit signal cible dans le domaine des fréquences fractionnaires est minimisée. En déterminant l'angle de transformation optimal, il sera par conséquent possible d'améliorer : - l'estimation des caractéristiques dudit signal cible lorsqu'il s'agit d'un signal utile, - la suppression dudit signal cible lorsqu'il s'agit d'un signal d'interférence. En outre, il a été constaté que l'utilisation des spectres de kurtosis permet de déterminer l'angle de transformation optimal avec une meilleure précision qu'en se basant uniquement sur les signaux fractionnaires. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre, l'angle de transformation optimal est estimé par optimisation de la valeur moyenne du spectre de kurtosis. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre, lorsqu'un signal cible de type signal d'interférence est détecté dans le signal de mesure, ledit procédé comporte une étape de suppression, pour au moins un signal fractionnaire obtenu pour l'angle de transformation optimal, des symboles obtenus pour chaque fréquence fractionnaire pour laquelle le kurtosis estimé vérifie le critère de détection. Tel qu'indiqué précédemment, en se plaçant à l'angle de transformation optimal, la largeur d'un signal d'interférence de type « chirp » dans le domaine des fréquences fractionnaires est minimisée. Par conséquent, en se plaçant à l'angle de transformation optimal et en supprimant (c'est-à-dire en ne considérant plus ou en forçant à zéro) uniquement les symboles obtenus pour chaque fréquence fractionnaire pour laquelle le kurtosis estimé vérifie le critère de détection, on minimise le nombre de fréquences fractionnaires altérées du signal utile inclus dans le signal de mesure. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre, lorsqu'un signal cible de type signal utile est détecté dans le signal de mesure, ledit procédé comporte une étape de suppression, pour au moins un signal fractionnaire obtenu pour l'angle de transformation optimal, des symboles obtenus pour chaque fréquence fractionnaire pour laquelle le kurtosis estimé ne vérifie pas le critère de détection. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre, le kurtosis Ka(k) pour l'angle de transformation a et la fréquence fractionnaire d'indice k est estimé selon l'expression suivante : Ka(k)= NNbb ± 11 yNb (Xa(n, k))4 Nb- 1-dn=1 1 + 1 ( Nb \7n=i (Xa(n, ' expression dans laquelle Nb est le nombre de blocs d'échantillons et Xa(n,k) est le symbole à la fréquence fractionnaire d'indice k du signal fractionnaire obtenu par transformée de Fourier fractionnaire du bloc d'échantillons d'indice n avec un angle de transformation a. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre, le critère de détection est vérifié par un kurtosis K si l'expression suivante est vérifiée : 6 1K -11> .N1/11D expression dans laquelle Nb est le nombre de blocs d'échantillons. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre, chaque signal fractionnaire est calculé par multiplication / convolution d'un bloc d'échantillons par un « chirp » qui dépend de l'angle de transformation considéré pour la transformation de Fourier fractionnaire. Selon un second aspect, la présente invention concerne un produit programme d'ordinateur comportant un ensemble d'instructions de code de programme qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur, mettent en oeuvre un procédé de détection de signal cible dans un signal de mesure selon l'un quelconque des modes de mise en oeuvre de l'invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un dispositif de traitement comportant des moyens configurés pour détecter un signal cible dans un signal de mesure d'un instrument embarqué dans un engin spatial conformément à un procédé selon l'un quelconque des modes de mise en oeuvre de l'invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un 5 système de mesure destiné à être embarqué dans un engin spatial, ledit système de mesure comportant un instrument et un dispositif de traitement selon l'un quelconque des modes de réalisation de l'invention. Dans des modes particuliers de réalisation du système de mesure, l'instrument est un radiomètre, par exemple sensible dans au moins une bande 10 parmi les bandes L, C, X et K. PRÉSENTATION DES FIGURES L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description suivante, donnée à titre d'exemple nullement limitatif, et faite en se référant aux figures qui représentent : 15 - Figure 1 : une représentation schématique d'un exemple de réalisation d'un système de mesure, - Figure 2: un diagramme représentant les principales étapes d'un procédé de détection de signal cible selon l'invention, - Figure 3: des représentations schématiques dans un plan temps- 20 fréquence d'un « chirp », de sa transformée de Fourier conventionnelle et de sa transformée de Fourier fractionnaire d'angle de transformation optimal, - Figure 4: un diagramme représentant les principales étapes d'un procédé de détection selon un mode préféré de mise en oeuvre. 25 Dans ces figures, des références identiques d'une figure à une autre désignent des éléments identiques ou analogues. Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas à l'échelle, sauf mention contraire. DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE MODES DE RÉALISATION La présente invention concerne la détection d'un signal cible dans un 30 signal de mesure d'un instrument embarqué dans un engin spatial. De manière générale, l'invention est applicable à la détection de tout type de signal cible. Toutefois, tel qu'indiqué précédemment, la présente invention vise plus particulièrement à améliorer la détection de signaux cibles du type dont la fréquence centrale, perçue au niveau de l'instrument, varie au cours du temps, par exemple de façon sensiblement linéaire. Des exemples de tels signaux cibles ont été discutés ci-avant, et on peut citer notamment : - des « chirps », c'est-à-dire des signaux émis avec une fréquence qui augmente (ou diminue) au cours du temps, continus ou discontinus (par exemple pulsés), - des signaux émis avec une fréquence centrale constante au cours du temps, mais dont la fréquence centrale perçue au niveau de l'instrument varie au cours du temps (effet Doppler, etc.), continus ou discontinus (par exemple pulsés). En outre, le signal cible à détecter peut être soit un signal d'interférence perturbant un signal utile inclus dans ledit signal de mesure, soit directement le signal utile en lui-même. Dans le cas où le signal cible est un signal d'interférence, la détection est par exemple une étape préalable à la suppression dudit signal cible dans le signal de mesure. Dans le cas où le signal cible est un signal utile, la détection est par exemple une étape préalable à l'estimation de caractéristiques dudit signal cible (vitesse de variation fréquentielle, message inclus dans ledit signal cible, etc.). L'invention est également applicable à différents types d'instruments (radiomètres, antenne de télécommunications, etc.) et à différents types d'engins spatiaux (satellite, navette spatiale, station orbitale, lanceur, etc.). Dans la suite de la description, on se place de manière non limitative dans le cas où l'on cherche à détecter un signal cible, tel qu'un « chirp », dans un signal de mesure obtenu à partir d'un radiomètre 20 embarqué dans un satellite 10. La figure 1 représente schématiquement un exemple de réalisation d'un système de mesure embarqué dans un satellite 10 en orbite terrestre (LEO, MEO, géosynchrone GSO, GEO, etc.). Tel qu'illustré par la figure 1, le système de mesure comporte un radiomètre 20 et un dispositif 30 de traitement d'un signal de mesure dudit radiomètre 20. Le radiomètre 20 mesure le rayonnement électromagnétique d'une scène S à la surface de la Terre T, et est par exemple sensible dans le domaine des micro-ondes, par exemple sensible dans au moins une bande parmi les bandes L, C, X et K. Dans l'exemple non limitatif illustré par la figure 1, le dispositif 30 de traitement est embarqué dans le satellite 10. Rien n'exclut, suivant d'autres exemples, d'avoir un dispositif 30 de traitement distant du satellite 10, par exemple au niveau d'une station sol, ou distribué entre le satellite 10 et un ou plusieurs équipements distants dudit satellite 10. Le dispositif 30 de traitement est adapté notamment à détecter un signal cible dans le signal de mesure du radiomètre 20, ledit signal de mesure se présentant sous la forme d'une suite d'échantillons obtenus par conversion analogique / numérique d'un signal analogique fourni par le radiomètre 20. Le dispositif 30 de traitement comporte par exemple au moins un processeur et au moins une mémoire électronique dans laquelle est mémorisé un produit programme d'ordinateur, sous la forme d'un ensemble d'instructions de code de programme à exécuter pour mettre en oeuvre les différentes étapes d'un procédé 50 de détection de signal cible. Dans une variante, le dispositif 30 de traitement comporte alternativement ou en complément un ou des circuits logiques programmables, de type FPGA, PLD, etc., et/ou circuits intégrés spécialisés (ASIC) adaptés à mettre en oeuvre tout ou partie desdites étapes du procédé 50 de détection de signal cible. En d'autres termes, le dispositif 30 de traitement comporte un ensemble de moyens configurés de façon logicielle (produit programme d'ordinateur spécifique) et/ou matérielle (FPGA, PLD, ASIC, etc.) pour mettre en oeuvre les différentes étapes d'un procédé 50 de détection de signal cible décrit ci-après. La figure 2 représente les principales étapes d'un procédé 50 de détection de signal cible selon l'invention. Un procédé 50 de détection de signal cible comporte une étape 51 de découpage du signal de mesure en blocs d'échantillons. En considérant un signal de mesure comportant Nx échantillons x(m) (1 m Nx) obtenus par échantillonnage d'un signal analogique à une période d'échantillonnage Te, alors à l'issue de l'étape 51 de découpage, on obtient par exemple Nb blocs B(n) (1 n Nb) successifs comportant chacun Ns (Ns = Nx/Nb) échantillons de telle sorte que : B(n) = fx((n-1).Ns+k), 1 k Ns}, 1 n Nb Par exemple, si le nombre Nx d'échantillons est égal à 531200, alors on pourra considérer un nombre Nb de blocs égal à 518, de sorte que le nombre Ns d'échantillons par bloc B(n) est égal à 1024. Le procédé 50 comporte ensuite une étape 52 de calcul, pour chaque bloc B(n) d'échantillons, de plusieurs signaux par transformées de Fourier fractionnaires dudit bloc B(n) d'échantillons, lesdites transformées de Fourier fractionnaires étant d'angles de transformation respectifs différents. Le signal obtenu par transformée de Fourier fractionnaire d'un bloc d'échantillons est désigné ci-après par « signal fractionnaire ». Chaque signal fractionnaire calculé comporte des symboles associés à des fréquences fractionnaires respectives différentes, les fréquences fractionnaires étant des grandeurs physiques qui dépendent de l'angle de transformation considéré. De manière connue, la transformée de Fourier fractionnaire appartient à la catégorie des représentations temps-fréquence de signaux dans un plan temps-fréquence avec deux axes orthogonaux. Ces deux axes orthogonaux correspondent respectivement à l'axe temporel et à l'axe fréquentiel, l'axe fréquentiel étant obtenu par rotation de l'axe temporel d'un angle 7/2. Plus particulièrement, la transformée de Fourier fractionnaire d'un signal temporel peut être interprétée comme un changement d'abscisse par rotation de l'axe d'abscisses dans le plan temps-fréquence. Par conséquent, le signal fractionnaire obtenu par transformée de Fourier fractionnaire d'un signal temporel, d'angle de transformation a = 7/2 [27] (modulo 27), correspond à la transformée de Fourier conventionnelle, dans la mesure où l'axe d'abscisses obtenu par rotation de l'axe de temporel d'un angle 7/2 correspond à l'axe fréquentiel, de sorte que les fréquences fractionnaires sont homogènes à des Hertz. Le signal fractionnaire obtenu par transformée de Fourier fractionnaire d'un signal temporel, d'angle de transformation a = 0 [2-rr], correspond au signal temporel lui-même, de sorte que les fréquences fractionnaires sont homogènes à des secondes. La transformée de Fourier fractionnaire Xa(u) à la fréquence fractionnaire u d'un signal continu x(t) dépend de l'angle de transformation a et peut être exprimée sous la forme suivante : +00 Xa(u)= f 1-a(t, u) - x(t) - dt -00 expression dans laquelle ra(t,u) est le noyau de la transformée de Fourier fractionnaire d'angle de transformation a, défini selon l'expression suivante : 111 - j - cot(a) 27 exp j - (. t2 +u2 2 cot(a) - j - u - t - cos ec(a) si a # 0 [7] ) Fa(t, u)= ô(t - u) si a = 0 [2u] ô(t + u) si a = Tr [27] expression dans laquelle : - j est l'unité imaginaire (j2 = -1), - cot(a) est la fonction cotangente de l'angle de transformation a, - cosec(a) est la fonction cosécante de l'angle de transformation a. La transformée de Fourier fractionnaire permet d'obtenir une représentation compacte de signaux dont la fréquence centrale perçue au niveau du radiomètre 20 varie au cours du temps, comme c'est le cas pour les « chirps ». En effet, il existe alors généralement un angle de transformation aopT optimal pour lequel la fréquence fractionnaire centrale perçue au niveau du radiomètre 20 est sensiblement constante au cours du temps. La partie a) de la figure 3 représente schématiquement un « chirp » 40, dans le plan temps-fréquence (axe temporel t, axe fréquentiel f), ainsi que sa transformée de Fourier conventionnelle obtenue par projection dudit « chirp » sur l'axe fréquentiel. On constate que la représentation fréquentielle du « chirp » 40 présente un étalement important correspondant sensiblement à la variation de la fréquence centrale entre une fréquence initiale FO et une fréquence finale F1. La partie b) de la figure 3 représente schématiquement le même « chirp » 40 que celui illustré par la partie a), dans le plan temps-fréquence, ainsi que sa transformée de Fourier fractionnaire d'angle de transformation aopT optimal (sensiblement égal à 37/4), obtenue par projection dudit « chirp » 40 sur l'axe obtenu par rotation de l'axe temporel d'un angle égal à aop-r. On constate que, dans le domaine des fréquences fractionnaires associé à l'angle de transformation aopT optimal, la représentation du « chirp » 40 est plus concentrée par rapport à la représentation fréquentielle de la partie a). On comprend donc que si une transformation de Fourier fractionnaire est calculée pour un angle de transformation proche de aop-r, alors la détection 5 du « chirp » 40 sera plus simple et plus robuste. Par conséquent, on comprend que, du fait que des signaux fractionnaires sont calculés pour différents angles de transformation, l'angle de transformation aopT optimal pourra être davantage approché qu'avec uniquement une transformation de Fourier conventionnelle. Plusieurs algorithmes de calcul de transformation de Fourier 10 fractionnaire discrète sont connus dans la littérature, et on pourra se référer notamment à la publication scientifique suivante : « Digital Computation of the Fractional Fourier Transform », Haldun M. Ozaktas et al., IEEE Transactions on Signal Processing, Volume 44, N°9, (1996). Dans des modes préférés de mise en oeuvre, le procédé 50 de 15 détection met en oeuvre un algorithme de calcul de transformation de Fourier fractionnaire discrète par multiplication / convolution de chaque bloc B(n) d'échantillons par un « chirp » qui dépend de l'angle de transformation considéré pour ladite transformation de Fourier fractionnaire. Cet algorithme de calcul est décrit par exemple dans la section IV.A de la publication scientifique 20 susmentionnée (« Method I »), ou encore dans la section 11 de la publication scientifique suivante : « Introduction to the Fractional Fourier Transform and its Applications », Haldun M. Ozaktas et al., Advances in Imaging and Electron Physics, Volume 106, pages 239-292 (1999). Cet algorithme de calcul, basé sur la multiplication / convolution de 25 chaque bloc B(n) d'échantillons par un « chirp », est avantageux en ce qu'il présente une complexité de calcul adaptée aux capacités de calcul et de mémorisation actuelles pouvant être embarquées dans un satellite 10. Dans la suite de la description, on désigne par Xa(n) le signal fractionnaire obtenu par transformée de Fourier fractionnaire du bloc B(n) (1 30 n Nb) d'angle de transformation a. On désigne par Xa(n,k) le symbole du signal fractionnaire Xa(n) obtenu pour la fréquence fractionnaire d'indice k (1 k Ns). Tel qu'illustré par la figure 2, le procédé 50 de détection comporte également une étape 53 d'estimation, pour chaque angle de transformation considéré, d'un spectre de kurtosis en fonction des signaux fractionnaires calculés pour ledit angle de transformation. Chaque spectre de kurtosis estimé comporte des kurtosis associés à des fréquences fractionnaires respectives différentes. Le kurtosis en chaque fréquence fractionnaire est estimé en fonction d'un ensemble correspondant à tout ou partie des symboles obtenus, à ladite fréquence fractionnaire pour ledit angle de transformation, à partir de blocs différents d'échantillons. De manière connue, le kurtosis d'une variable aléatoire Y est une mesure de l'aplatissement de la distribution de ladite variable aléatoire Y. Plusieurs définitions du kurtosis sont possibles (notamment kurtosis normalisé ou non normalisé). Dans la suite de la description, on se place de manière non limitative dans le cas où le kurtosis K calculé est de préférence le kurtosis non normalisé, qui correspond au moment d'ordre 4 de ladite variable aléatoire Y, centrée et réduite : K =ErkY - Pf ] P f4 El.(Y - 1)2 r G4 expression dans laquelle : - E[Z] est l'espérance de la variable aléatoire Z, - p est l'espérance de la variable aléatoire Y, - p4 est le moment centré d'ordre 4 de la variable aléatoire Y, - a est l'écart-type de la variable aléatoire Y. Il a en effet été constaté que la détection d'un signal cible est plus robuste en se basant sur des spectres de kurtosis calculés à partir des signaux fractionnaires, plutôt qu'en se basant directement et uniquement sur lesdits signaux fractionnaires. En outre, le procédé 50 de détection est avantageux en ce que, pour un angle de transformation a donné, le kurtosis Ka(k) pour la fréquence fractionnaire d'indice k (1 k Ns) est calculé en fonction de symboles Xa(n,k) obtenus pour les différents blocs B(n), 1 n Nb, et de préférence en fonction de tous les Nb symboles Xa(n,k). Il a en effet été constaté que de telles dispositions permettent d'avoir de meilleures statistiques d'estimation dudit kurtosis Ka(k) qu'en utilisant une fenêtre glissante sur les fréquences fractionnaires sur un seul signal fractionnaire obtenu à partir du signal de mesure. Dans des modes préférés de réalisation, le kurtosis Ka(k) est estimé selon l'expression suivante : ( YNb N (Xa(n, k))4 Ka(k)= Nb- h-dn=1 1 Nb ± 1 1 ( Nb (X01(11, k))2 2 ) En effet, un tel estimateur de kurtosis est particulièrement adapté aux signaux de mesure fournis par des radiomètres. On comprend cependant que d'autres estimateurs de kurtosis sont possibles, et que le choix d'un estimateur particulier ne constitue qu'une variante de mise en oeuvre de l'invention. Tel qu'illustré par la figure 2, le procédé 50 de détection comporte également une étape 56 de détermination si un signal cible est présent par évaluation d'un critère de détection prédéterminé à partir des spectres de kurtosis, un signal cible étant considéré comme détecté dans le signal de mesure si ledit critère de détection prédéterminé est vérifié (référence 560 sur la figure 2). Dans le cas contraire, le signal de mesure est considéré comme ne comportant pas de signal cible (référence 561 sur la figure 2). De préférence, l'évaluation du critère de détection correspond à la comparaison de la valeur d'une fonction Fd prédéterminée d'un ou de plusieurs kurtosis d'un même spectre de kurtosis par rapport à une valeur seuil Sd prédéterminée. La valeur seuil Sd peut être ajustée en fonction d'une probabilité souhaitée de fausse alarme, la probabilité de fausse alarme correspondant à la probabilité de détecter un signal cible dans le signal de mesure en l'absence de signal cible. Plusieurs formes de fonctions Fd peuvent être considérées. Dans le cas d'une fonction Fd calculée en fonction d'un seul kurtosis, ladite fonction Fd est de préférence calculée en chaque kurtosis Ka(k) de chaque spectre de kurtosis Ka pour lequel le critère de détection est évalué, et prend par exemple l'une des formes suivantes : (1) - Fd(Ka(k)) = Ka(k), - Fd(Ka(k)) = IKa(k) - 1I, etc. Dans le cas d'une fonction Fd calculée en fonction de plusieurs kurtosis, ladite fonction Fd prend par exemple l'une des formes suivantes : - Fd(Ka) = max{Ka(k), 1 k Ns}, - Fd(Ka) = Ns I=1 V6Ns (2) Le critère de détection donné par l'expression (2) est particulièrement adapté à l'estimateur de kurtosis donné par l'expression (1). Il est à noter que l'ordre des étapes représentées sur la figure 2 n'est pas limitatif. Rien n'exclut par conséquent, suivant d'autres exemples, de modifier l'ordre de ces étapes. Notamment, les étapes 52 de calcul de signaux fractionnaires et 53 d'estimation des spectres de kurtosis peuvent être décomposées en sous-étapes associées respectivement à chaque angle de transformation considéré, qui sont exécutées successivement et itérées sur chacun desdits angles de transformation considérés. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre, le procédé de détection comporte l'optimisation de l'angle de transformation en fonction des spectres de kurtosis estimés pour tout ou partie des angles de transformation considérés. En effet, tel qu'indiqué précédemment, en approchant l'angle de transformation aopT optimal, il sera possible d'améliorer l'estimation des caractéristiques du signal cible. Pour optimiser l'angle de transformation, il est par exemple possible de calculer des signaux fractionnaires pour différents angles de transformation régulièrement espacés entre une valeur minimale aMIN et une valeur maximale amAx prédéfinies. L'angle de transformation aopT optimal est par exemple déterminé en maximisant la valeur moyenne du spectre de kurtosis. Rien n'exclut cependant d'optimiser la valeur d'un autre paramètre du spectre de kurtosis, comme par exemple la valeur maximale dudit spectre de kurtosis. La figure 4 représente schématiquement les principales étapes d'un mode préféré de mise en oeuvre du procédé 50 de détection d'un signal cible de type signal d'interférence, dans lequel l'angle de transformation est optimisé de façon itérative en optimisant la valeur moyenne du spectre de kurtosis. Le procédé 50 de détection illustré par la figure 4 comporte tout d'abord l'étape 51 de découpage du signal de mesure x(k) (1 k Nx) en Nb blocs B(n) (1 n Nb) successifs comportant chacun Ns échantillons. Le procédé 50 de détection illustré par la figure 4 comporte ensuite l'étape 52 de calcul, pour chaque bloc B(n) (1 n Nb) d'échantillons, de deux signaux fractionnaires XamiN(n) et XamAx(n) pour respectivement un angle de transformation aMIN et un angle de transformation amAx. Par exemple, l'angle de transformation aMIN est égal ou supérieur à 7/8 et l'angle de transformation amAx est égal ou inférieur à 77/8. Ainsi, à l'issue de l'étape 52 de calcul, on dispose de 2.Nb signaux fractionnaires comportant chacun Ns symboles. Le procédé 50 de détection illustré par la figure 4 comporte ensuite l'étape 53 d'estimation, pour chaque angle de transformation aMIN et aMAX considéré, d'un spectre de kurtosis comportant Ns kurtosis. Ainsi, à l'issue de l'étape 53 d'estimation, on dispose de deux spectres de kurtosis : - un spectre de kurtosis KamIN comportant Ns kurtosis KamiN(k), le kurtosis KamIN(k) étant estimé en fonction des Nb symboles XamIN(n,k) (1 n Nb), - un spectre de kurtosis KamAx comportant Ns kurtosis KamAx(k), le kurtosis KamAx(k) étant estimé en fonction des Nb symboles XamAx(n,k) (1 n Nb). Tel qu'illustré par la figure 4, le procédé 50 de détection comporte ensuite une étape 54 de comparaison des spectres de kurtosis KamiN et KamAx afin d'estimer quel angle de transformation aMIN OU amAx est le plus proche de l'angle de transformation optimal. Dans des modes préférés de mise en oeuvre, on compare les valeurs moyennes respectives des spectres de kurtosis KamiN et KamAx. Si la valeur moyenne du spectre de kurtosis KamIN est supérieure à celle du spectre de kurtosis KamAx (référence 540 sur la figure 4), alors l'angle de transformation aMIN est considéré comme étant le plus proche de l'angle de transformation optimal. La valeur aopT estimée de l'angle de transformation optimal est forcée à la valeur aMIN, et la valeur auto( est actualisée selon l'expression suivante : aMAX = aMAX 2 Si au contraire la valeur moyenne du spectre de kurtosis KamIN est inférieure à celle du spectre de kurtosis KamAx (référence 541 sur la figure 4), alors l'angle de transformation auto( est considéré comme étant le plus proche de l'angle de transformation optimal. La valeur aopT estimée de l'angle de transformation optimal est forcée à la valeur aMAX, et la valeur aMIN est actualisée selon l'expression suivante : aMIN = aMIN ± 2 Le procédé 50 de détection illustré par la figure 4 comporte ensuite une étape 55 de détermination si un critère d'arrêt est vérifié. Par exemple, le critère d'arrêt est vérifié après Ni itérations, c'est-à-dire après que la valeur aopT estimée a été actualisée Ni fois. D'autres exemples de critères d'arrêt sont possibles, et le choix d'un critère d'arrêt particulier ne constitue qu'une variante de mise en oeuvre de l'invention. Lorsque le critère d'arrêt n'est pas vérifié (référence 550 sur la figure 4), l'exécution des étapes 52 de calcul de signaux fractionnaires, 53 d'estimation de spectres de kurtosis et 54 de comparaison des spectres de kurtosis KamIN et KamAx reprend avec les valeurs actualisées des angles de transformation aMIN et aMAX. Si au contraire le critère d'arrêt est vérifié (référence 551 sur la figure 4), alors l'étape 56 de détermination si un signal d'interférence est présent par évaluation du critère de détection est exécutée sur le spectre de kurtosis KaOPT obtenu pour la valeur aopT estimée de l'angle de transformation optimal. Lorsque le critère de détection n'est pas vérifié (référence 561 sur la figure 4), le signal de mesure est considéré comme ne comportant pas de signal d'interférence. Si au contraire le critère de détection est vérifié (référence 560 sur la figure 4), alors le signal de mesure est considéré comme comportant un signal aMAX - aMIN aMAX - aMIN d'interférence et le procédé 50 de détection comporte avantageusement une étape 57 de suppression du signal d'interférence détecté. De préférence, le critère de détection est évalué en chaque kurtosis du spectre de kurtosis obtenu pour la valeur aopT estimée de l'angle de transformation optimal. Dans un tel cas, la suppression consiste avantageusement à supprimer, dans tout ou partie des signaux fractionnaires obtenus pour ladite valeur aopT estimée de l'angle de transformation optimal, les symboles obtenus pour les fréquences fractionnaires pour lesquelles les kurtosis estimés vérifient le critère de détection. De manière plus générale, il est à noter que les modes de mise en oeuvre et de réalisation considérés ci-dessus ont été décrits à titre d'exemples non limitatifs, et que d'autres variantes sont par conséquent envisageables. Notamment, l'invention a été décrite en se plaçant principalement dans le cas de la détection d'un signal cible de type « chirp ». L'invention est toutefois applicable à la détection d'autres types de signaux cibles, par exemple des signaux CW (aop-r = 7/2) continus ou discontinus, des signaux (continus ou discontinus) dont la fréquence centrale perçue au niveau de l'instrument varie au cours du temps, etc. Tout ce qui a été décrit ci-avant est en outre applicable au cas où le signal cible à détecter est le signal utile ou un signal d'interférence. Toutefois, si le signal cible détecté est le signal utile, alors la suppression consiste par exemple à supprimer les symboles obtenus pour les fréquences fractionnaires pour lesquelles les kurtosis estimés ne vérifient pas le critère de détection. La description ci-avant illustre clairement que par ses différentes caractéristiques et leurs avantages, la présente invention atteint les objectifs qu'elle s'était fixés. En particulier, il a été vérifié, par simulation du procédé 50 de détection illustré par la figure 4, que de bonnes performances sont obtenues en termes à la fois de probabilité de fausse alarme et de restitution du signal utile après suppression du signal d'interférence détecté. En outre, il a été vérifié que la complexité de calcul associée au procédé 50 de détection illustré par la figure 4 est compatible avec les capacités de calcul et de mémorisation embarquées dans les satellites actuels. REVENDICATIONS1 - Procédé (50) de détection de signal cible dans un signal de mesure d'un instrument (20) embarqué dans un engin spatial (10), ledit signal de mesure étant constitué d'échantillons, caractérisé en que ledit procédé comporte des étapes de : - (51) découpage du signal de mesure en blocs d'échantillons, - (52) calcul, pour chaque bloc d'échantillons, de plusieurs signaux fractionnaires par transformées de Fourier fractionnaires dudit bloc d'échantillons, lesdites transformées de Fourier fractionnaires étant d'angles de transformation respectifs différents, chaque signal fractionnaire calculé comportant des symboles associés à des fréquences fractionnaires respectives différentes, - (53) estimation, pour chaque angle de transformation considéré, d'un spectre de kurtosis en fonction des signaux fractionnaires calculés pour ledit angle de transformation, chaque spectre de kurtosis estimé comportant des kurtosis associés à des fréquences fractionnaires respectives différentes, le kurtosis en chaque fréquence fractionnaire étant estimé en fonction d'un ensemble de symboles obtenus, à ladite fréquence fractionnaire pour ledit angle de transformation, à partir de blocs différents, un signal cible étant détecté dans le signal de mesure si un critère de détection prédéterminé est vérifié pour au moins un spectre de kurtosis estimé en fonction des signaux fractionnaires. 2 - Procédé (50) selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte l'optimisation de l'angle de transformation en fonction des spectres de kurtosis estimés pour tout ou partie des angles de transformation considérés. 3 - Procédé (50) selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'angle de transformation optimal est estimé par optimisation de la valeur moyenne du spectre de kurtosis. 4 - Procédé (50) selon l'une des revendications 2 à 3, caractérisé en ce que, lorsqu'un signal cible de type signal d'interférence est détecté dans le signal de mesure, ledit procédé comporte une étape (57) de suppression,pour au moins un signal fractionnaire obtenu pour l'angle de transformation optimal, des symboles obtenus pour chaque fréquence fractionnaire pour laquelle le kurtosis estimé vérifie le critère de détection. 5 - Procédé (50) selon l'une des revendications 2 à 3, caractérisé en ce que, lorsqu'un signal cible de type signal utile est détecté dans le signal de mesure, ledit procédé comporte une étape de suppression, pour au moins un signal fractionnaire obtenu pour l'angle de transformation optimal, des symboles obtenus pour chaque fréquence fractionnaire pour laquelle le kurtosis estimé ne vérifie pas le critère de détection. 6 - Procédé (50) selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le kurtosis Ka(k) pour l'angle de transformation a et la fréquence fractionnaire d'indice k est estimé selon l'expression suivante : ( INb Nb b ± 1 n 11(Xa(n, k))4 Ka(k)= N Nb 1 +1 ( Nb(X\ 01(11, ke 2 n ) ) expression dans laquelle Nb est le nombre de blocs d'échantillons et Xa(n,k) est le symbole à la fréquence fractionnaire d'indice k du signal fractionnaire obtenu par transformée de Fourier fractionnaire du bloc d'échantillons d'indice n avec un angle de transformation a. 7 - Procédé (50) selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le critère de détection est vérifié par un kurtosis K si l'expression suivante est vérifiée : 1K -11> 6 1/11D expression dans laquelle Nb est le nombre de blocs d'échantillons. 8 - Procédé (50) selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que chaque signal fractionnaire est calculé par multiplication / convolution d'un bloc d'échantillons par un « chirp » qui dépend de l'angle de transformation considéré de la transformation de Fourier fractionnaire. 9 - Produit programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comporte un ensemble d'instructions de code de programme qui, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur, mettent en oeuvre un procédé (50) dedétection de signal cible dans un signal de mesure selon l'une des revendications précédentes. 10- Dispositif (30) de traitement caractérisé en ce qu'il comporte des moyens configurés pour détecter un signal cible dans un signal de mesure d'un instrument (20) embarqué dans un engin spatial (10) conformément à un procédé (50) de détection selon l'une des revendications 1 à 8. 11 - Système de mesure destiné à être embarqué dans un engin spatial (10), ledit système de mesure comportant un instrument (20) et étant caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif (30) de traitement selon la revendication 10. 12 - Système selon la revendication 11, caractérisé en ce que l'instrument (20) est un radiomètre.