Brevet FR3054339A1 — publié le 20180126

Procédé de correction sans calibrage d'un défaut introduit par un système de numérisation et dispositifs associés La présente invention concerne un procédé de correction sans calibrage des défauts introduits par un système de numérisation. La présente invention se rapporte également à des dispositifs associés au procédé. La présente invention concerne ainsi un produit programme d'ordinateur, un support d'informations, un système de numérisation, une chaîne d'acquisition numérique, une chaîne de réception et un ensemble associés. Les chaînes de réception radiofréquences numérisées comportent des systèmes de numérisation générant des composantes fréquentielles parasites. Par exemple, les composantes parasites du système de numérisation sont introduites par un convertisseur analogique-numérique ou un étage d'entrée du système de numérisation, par exemple un amplificateur. Les composantes parasites correspondent à des défauts introduits par le système de numérisation. Ces défauts sont principalement des distorsions non-linéaires. Il est souhaitable de réduire les composantes parasites générées pour améliorer la qualité des signaux obtenus en sortie des chaînes de réception. Pour cela, il est utilisé des modèles mathématiques décrivant le comportement non-linéaire dynamique des systèmes de numérisation. De tels modèles mathématiques sont d'autant plus complexes qu'ils impliquent des ordres de non-linéarités et des profondeurs de mémoire élevés. En effet, dans les cas généraux, les défauts dépendent de la valeur du signal d'excitation du système de numérisation à plusieurs instants. Ainsi, les algorithmes d'estimation des coefficients de modèle par minimisation de l'erreur de modélisation au sens des moindres carrés classiques de l'état de la technique impliquent de connaître la version numérique idéale du signal analogique d'entrée du système de numérisation, ce qui n'est pas possible en pratique. De plus, dans le cas d'une application temps-réel, la complexité des modèles mathématiques de l'état de la technique complique l'estimation des coefficients du modèle considéré. Il existe donc un besoin pour un procédé de correction des défauts introduits par un système de numérisation qui soit de mise en oeuvre simple. La présente description décrit un procédé de correction sans calibrage des défauts introduits par un système de numérisation, le système de numérisation introduisant des défauts, un ordre de défaut étant associé à chaque défaut, les défauts introduits par le système de numérisation étant modélisables par un modèle théorique liant un signal d'entrée du système de numérisation à un signal de sortie du système de numérisation, le modèle théorique étant un modèle non-linéaire à mémoire et à temps discret, le modèle théorique présentant un degré maximal de non-linéarité et une profondeur de mémoire, le modèle théorique 3054339 2 associant à chaque degré de non-linéarité, un noyau d'ordre le degré de non-linéarité considéré, un noyau étant un ensemble de plusieurs coefficients, le procédé d'estimation comprenant au moins les étapes d'obtention du signal de sortie du système de numérisation, de fourniture de l'ordre du défaut à déterminer, l'ordre étant un nombre 5 entier P supérieur ou égal à 2, pour modéliser les défauts introduits par le système de numérisation par un modèle de calcul, le modèle de calcul étant un modèle théorique choisi dans le groupe constitué des modèles de Volterra, Hammerstein, polynôme à mémoire simple et généralisé, de détermination de chaque coefficient du modèle considéré, utilisation de chaque coefficient déterminé et du modèle de calcul considéré 10 pour obtenir les défauts, et, correction du signal de sortie pour obtenir un signal de sortie corrigé par soustraction au signal de sortie de chacun des défauts obtenus. Le procédé de correction comporte également une étape d'obtention d'un filtre, le filtre étant utilisé aux étapes de détermination. Suivant des modes de réalisation particuliers, le procédé d'estimation comprend 15 une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - l'étape d'obtention d'un filtre comportant, de préférence l'estimation de la densité spectrale de puissance du signal distordu, la détection des composantes en fréquence de la densité spectrale de puissance du signal distordu présentant des 20 amplitudes supérieures à un seuil prédéterminé, l'établissement d'un filtre passe- bande à partir des composantes détectées, et le calcul de la réponse impulsionnelle du filtre à partir du filtre passe-bande établi. La présente description porte également sur un produit programme d'ordinateur comportant un support lisible d'informations, sur lequel est mémorisé un programme 25 d'ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d'ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d'un procédé tel que décrit précédemment lorsque le programme d'ordinateur est mis en oeuvre sur l'unité de traitement des données. La présente description se rapporte aussi à un support lisible d'informations 30 mémorisant un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d'ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d'un procédé tel que décrit précédemment lorsque le programme d'ordinateur est mis en oeuvre sur l'unité de traitement des données. 35 La présente description porte également sur un système de numérisation comportant un correcteur intégré, le calculateur étant adapté à mettre en oeuvre un 3054339 3 procédé de correction des défauts introduits par un système de numérisation, le système de numérisation introduisant des défauts, un ordre de défaut étant associé à chaque défaut, les défauts introduits par le système de numérisation étant modélisables par un modèle théorique liant un signal d'entrée du système de numérisation à un signal de 5 sortie du système de numérisation, le modèle théorique étant un modèle non-linéaire à mémoire et à temps discret, le modèle théorique présentant un degré maximal de non-linéarité et une profondeur de mémoire, le modèle théorique associant à chaque degré de non-linéarité, un noyau d'ordre le degré de non-linéarité considéré, un noyau étant un ensemble de plusieurs coefficients, le procédé d'estimation comprenant au moins les 10 étapes de obtention du signal de sortie du système de numérisation, de fourniture de l'ordre du défaut à déterminer, l'ordre étant un nombre entier P supérieur ou égal à 2, pour modéliser les défauts introduits par le système de numérisation par un modèle de calcul, le modèle de calcul étant un modèle théorique choisi dans le groupe constitué des modèles de Volterra, Hammerstein, polynôme à mémoire simple et généralisé, de 15 détermination de chaque coefficient du modèle considéré, d'utilisation de chaque coefficient déterminé et du modèle de calcul considéré pour obtenir les défauts, et, de correction du signal de sortie pour obtenir un signal de sortie corrigé par soustraction au signal de sortie de chacun des défauts obtenus. Le procédé de correction comporte également une étape d'obtention d'un filtre, le filtre étant utilisé à l'étape de détermination. 20 La présente description se rapporte aussi à une chaîne d'acquisition numérique comportant un système de numérisation et un correcteur séparé du système de numérisation, le correcteur étant adapté à mettre en oeuvre un procédé de correction sans calibrage des défauts introduits par un système de numérisation, le système de numérisation introduisant des défauts, un ordre de défaut étant associé à chaque défaut, 25 les défauts introduits par le système de numérisation étant modélisables par un modèle théorique liant un signal d'entrée du système de numérisation à un signal de sortie du système de numérisation, le modèle théorique étant un modèle non-linéaire à mémoire et à temps discret, le modèle théorique présentant un degré maximal de non-linéarité et une profondeur de mémoire, le modèle théorique associant à chaque degré de non-linéarité, 30 un noyau d'ordre le degré de non-linéarité considéré, un noyau étant un ensemble de plusieurs coefficients, le procédé d'estimation comprenant au moins les étapes d'obtention du signal de sortie du système de numérisation, de fourniture de l'ordre du défaut à déterminer, l'ordre étant un nombre entier P supérieur ou égal à 2, pour modéliser les défauts introduits par le système de numérisation par un modèle de calcul, 35 le modèle de calcul étant un modèle théorique choisi dans le groupe constitué des modèles de Volterra, Hammerstein, polynôme à mémoire simple et généralisé, de- 3054339 4 détermination de chaque coefficient du modèle considéré, d'utilisation de chaque coefficient déterminé et du modèle de calcul considéré pour obtenir les défauts, et de-correction du signal de sortie pour obtenir un signal de sortie corrigé par soustraction au signal de sortie de chacun des défauts obtenus. Le procédé de correction comporte 5 également une étape d'obtention d'un filtre, le filtre étant utilisé à l'étape de détermination. La présente description est également relative à une chaîne de réception comportant un système de numérisation tel que décrit précédemment ou une chaîne d'acquisition numérique telle que décrite précédemment. La présente description se rapporte aussi à un ensemble, notamment aéronef, 10 l'ensemble comportant une chaîne de réception telle que précédemment décrite. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l'invention, la description étant donnée à titre d'exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont : figure 1, une vue schématique d'un ensemble comportant une chaîne de 15 réception, figure 2, une vue schématique de la chaîne de réception de la figure 1, et figure 3, un schéma-bloc d'une partie des opérations effectuées lors de la mise en oeuvre d'un exemple d'un procédé de correction des défauts. Un ensemble 10 est représenté schématiquement sur la figure 1. 20 L'ensemble 10 est, par exemple, un véhicule. Selon un cas particulier, l'ensemble 10 est un aéronef. L'ensemble 10 comporte des systèmes 14 fonctionnant en temps réel assurant le fonctionnement de l'ensemble 10. Trois systèmes en temps réel 14 sont représentés sur la figure 1. 25 Pour la suite, il est supposé qu'un des systèmes en temps réel 14 est une chaîne de réception 16. Un exemple de chaîne de réception 16 est représenté à la figure 2. La chaîne de réception 16 comporte un récepteur radiofréquence numérique 18, un système de numérisation 20 et un calculateur 22. 30 Par exemple, selon l'exemple proposé, le récepteur radiofréquence numérique 18 comporte une antenne propre à recevoir un signal radiofréquence et à le convertir en un signal électrique analogique. De manière connue en soi, le récepteur radiofréquence numérique 18 comprend aussi d'autres composants comme des filtres, des amplificateurs ou des mélangeurs. 35 L'ensemble du système de numérisation 20 et du correcteur 22 forme une chaîne d'acquisition numérique. 3054339 5 Le système de numérisation 20 est propre à convertir un signal analogique en un signal numérique. Par exemple, le système de numérisation 20 est un convertisseur analogique-numérique, ce qui est supposé dans la suite de la description. 5 Le convertisseur analogique-numérique 20 introduit des distorsions dans le signal analogique. Ces distorsions sont des défauts qui sont associés à un ordre de défaut. Les défauts introduits par le convertisseur analogique-numérique 20 sont modélisables par un modèle théorique liant un signal d'entrée du convertisseur 10 analogique-numérique 20 à un signal de sortie du convertisseur analogique- numérique 20. Le modèle théorique est un modèle non-linéaire à mémoire et à temps discret. Le modèle théorique présente un degré maximal de non-linéarité et une profondeur de mémoire. 15 Le modèle théorique associe à chaque degré de non-linéarité, un noyau d'ordre le degré de non-linéarité considéré, un noyau étant un ensemble de plusieurs coefficients Selon un exemple particulier, le modèle théorique est un modèle de Volterra. Dans un tel modèle, il est supposé que le convertisseur analogique-numérique 20 peut être décrit par une série de Volterra tronquée à temps discret. Ainsi, en notant x[m] 20 la version numérique idéale du signal analogique noté x(t) appliqué en entrée du convertisseur analogique-numérique 20, il est obtenu l'équation 1 suivante : P M-1 M-1 y[m] = x[m] + ... hp [m1, m2, ... mp]x[m - m1] ... x[m - mp] p=2 m1=0 mp=0 où : - P est un entier désignant le degré maximal de non-linéarité, - M est un entier désignant la profondeur de la mémoire. 25 - Les hp[mi, ...,mp] avec mp E [[0, M - Il et p E E2, Pl sont les coefficients du noyau d'ordre p, ledit noyau étant appelé, dans le cas de ce modèle théorique, noyau de Volterra d'ordre p, L'équation 1 peut également être écrite sous forme vectorielle comme suit : y[k] = x[m] + [xiniT où : 30 - 4 est le vecteur de régression non linéaire de Volterra associé au signal x[m] Et défini par xe = [x[m]2, x[m - M + 1]2, x3[In] , x[m - M + 1]P]T, et 3054339 6 - 0 est le vecteur rassemblant les coefficients des noyaux de Volterra et s'écrivant 0 = [h2[0,0], , h2 [M - 1, M - 1], h3 [0,0,0], , hp [M - 1, , M - 1]]T. Le correcteur 22 est propre à corriger les défauts introduits par le système de 5 numérisation 20. Par « corriger », il est entendu une compensation acceptable au regard des performances souhaitées pour le convertisseur analogique-numérique 20. Par exemple, une compensation acceptable est une compensation permettant de réduire le niveau de la fréquence parasite maximale au plancher de bruit du convertisseur 10 analogique-numérique 20. Pour cela, le correcteur 22 est adapté pour mettre en oeuvre un procédé de correction des défauts. Le correcteur 22 est, par exemple, un circuit logique programmable. Un FPGA (acronyme de l'anglais « field-programmable gate array » traduit en 15 français par « réseau de portes programmables in situ ») est un exemple de tel circuit logique programmable. Le fonctionnement du correcteur 22 est maintenant décrit en référence à un exemple de mise en oeuvre de procédé de correction des défauts introduits par le convertisseur analogique-numérique 20. Un tel exemple est illustré par la figure 3. 20 Le procédé de correction comprend une étape d'obtention E100, une étape de choix E105, une étape d'obtention d'un filtre E110, une étape de détermination E120 et des étapes d'utilisation et de correction E130. A l'étape d'obtention E100, il est obtenu le signal de sortie du convertisseur analogique-numérique 20. 25 Le signal de sortie correspond au signal distordu. Le signal de sortie est noté pour la suite y [tri]. A l'étape de choix E105, il est choisi un nombre entier P supérieur ou égal à 2 pour modéliser les défauts introduits par le convertisseur analogique-numérique 20 par le modèle considéré. 30 Cet entier P est utilisé pour modéliser les défauts introduits par le convertisseur analogique-numérique 20 par un modèle de calcul. Le nombre entier P correspond au degré maximal de non-linéarité. L'étape d'obtention du filtre E110 comporte trois sous-étapes qui sont une sous- étape d'analyse spectrale SE111, une sous-étape de détection SE112 et une sous-étape 35 de calcul SE113. 3054339 7 A la sous-étape d'analyse spectrale SE111, il est estimé la densité spectrale de puissance du signal distordu y[m]. La densité spectrale de puissance obtenue est notée Y [n] La densité spectrale de puissance est estimée par mise en oeuvre d'un algorithme 5 d'analyse spectrale. Par exemple, il est utilisé une transformée de Fourier rapide (aussi dénommée FFT pour « Fast Fourier Transform ») appliquée sur le signal distordu y[m]. A la sous-étape de détection SE112, il est détecté les composantes en fréquence de la densité spectrale de puissance du signal distordu présentant des amplitudes 10 supérieures à un seuil prédéterminé. Le seuil prédéterminé dépend du point de fonctionnement du convertisseur analogique-numérique 20. De fait, le seuil prédéterminé est choisi pour ne détecter que les composantes non parasitées de plus fortes puissances. Il est alors déterminé un gabarit de filtre passe-bande G[n] à partir des 15 composantes détectées. Selon un exemple simple, si une composante est détectée à une fréquence, alors le gabarit est égal à 1 à ladite fréquence, et en l'absence de composante détectée à une fréquence, le gabarit est égal à 0 à ladite fréquence. A la sous-étape de calcul SE113, il est calculé la réponse impulsionnelle du filtre 20 ayant pour gabarit G [n] . La réponse impulsionnelle est notée h[m]. Un exemple de mise en oeuvre de la sous-étape de calcul SE113 est décrit dans ce qui suit. Dans cet exemple, la sous-étape de calcul SE113 comporte deux opérations 01 et 02. 25 Lors de la première opération 01, il est calculé la transformée de Fourier discrète inverse (aussi noté par l'acronyme TFDI) du gabarit G[n]. Par exemple, la transformée de Fourier discrète inverse est calculée par utilisation d'un algorithme de transformée de Fourier rapide inverse (aussi noté par l'acronyme TFRI ou son équivalent anglais IFFT pour « inverse fast Fourier transform »). 30 Lors de l'opération 02, la réponse impulsionnelle obtenue en sortie de la première opération 01 est tronquée à la longueur désirée. En option, la réponse impulsionnelle est également pondérée par une fenêtre d'apodisation. Ainsi, en sortie de l'étape d'obtention du filtre E110, il est obtenu la réponse 35 impulsionnelle d'un filtre passe-bande adapté au signal distordu obtenu en sortie du convertisseur analogique-numérique 20. 3054339 8 Lors de l'étape E120, il est déterminé chaque coefficient des noyaux de Volterra du modèle de calcul considéré. Par exemple, les coefficients du modèle considéré sont déterminés par mise en oeuvre d'un algorithme de minimisation de l'erreur de modélisation, notamment au sens 5 des moindres carrés. Plus explicitement, d'une part, le filtre de réponse impulsionnelle h[m] est utilisé pour construire une approximation grossière du signal numérique idéal x[m] associé au signal analogique d'excitation du convertisseur analogique-numérique 20 par filtrage du signal y[m] (la ou les composantes de plus fortes puissances sont conservées). D'autre 10 part, l'inverse de ce filtre est utilisé (de façon optionnelle) pour supprimer les composantes de plus forte puissance. Une alternative à ce deuxième filtrage consiste à opérer une soustraction entre le signal y[m] filtré par h[n] et le signal y[m] initial. L'algorithme de minimisation de l'erreur de modélisation au sens des moindres carrés est alors opéré avec l'approximation grossière du signal numérique idéal x[m] et le signal 15 résultant de la suppression des composantes de plus forte puissance du signal y[m]. De manière résumée, l'ensemble de ces coefficients est noté 8 sur la figure 3. Lors de l'étape E130, il est utilisé chaque coefficient du modèle considéré ainsi que le modèle en question pour obtenir les défauts associés. Il est ensuite mis en oeuvre une étape de correction en effectuant une soustraction 20 au signal de sortie des défauts obtenus, pour obtenir un signal de sortie corrigé noté -±"[m]. Plus précisément, il est utilisé une partie du modèle de calcul ainsi qu'un signal qui est le signal de sortie y[m], et non le signal idéal. Le procédé décrit permet de déterminer un défaut spécifique sans connaître la version numérique idéale du signal analogique à obtenir en sortie du convertisseur 25 analogique-numérique 20. Cela permet d'utiliser le procédé lorsqu'un ensemble 10 opère dans des conditions environnementales variables (température, composantes fréquentielle du signal utile, puissance du signal utile, ...). Le procédé est ainsi un procédé de correction sans calibrage. Autrement formulé, le procédé propose la construction d'une approximation du 30 signal x[m] à partir du signal y[m] distordu pour mettre en oeuvre un algorithme d'estimation qui ne nécessite pas de connaître la version numérique idéale du signal analogique d'entrée x[m] reposant sur un modèle non-linéaire à mémoire. La demanderesse a montré lors d'essai que le procédé d'estimation permet de déterminer sans calibrage et avec efficacité les défauts de numérisation introduits par le 35 convertisseur analogique-numérique 20. 3054339 9 Un tel procédé d'estimation est notamment utilisable dans le cadre de banc de test de systèmes de numérisation 20. Le procédé s'applique aussi à tout type de modèle théorique tel que les défauts introduits par le convertisseur analogique-numérique 20 soient modélisables par un 5 modèle théorique liant un signal d'entrée du convertisseur analogique-numérique 20 à un signal de sortie du convertisseur analogique-numérique 20, le modèle théorique étant un modèle non-linéaire à mémoire et à temps discret, le modèle théorique présentant un degré maximal de non-linéarité et une profondeur de mémoire, le modèle théorique associant à chaque degré de non-linéarité, un noyau d'ordre le degré de non-linéarité 10 considéré, un noyau étant un ensemble de plusieurs coefficients. Parmi ces modèles théoriques, le modèle théorique est un modèle d'Hammerstein. En variante, le modèle théorique est un modèle de polynôme à mémoire simple. Selon un autre exemple, le modèle théorique est un modèle de polynôme à mémoire généralisé. Dans ce cas particulier, M et P ne sont pas les seuls paramètres du 15 modèle. En effet, il y a huit paramètres qui sont usuellement notés Ka, La, Kb, Lb, Mb, Kc, Lc, Mc. Les mêmes remarques que précédemment sont valables pour un procédé de correction utilisant un tel modèle théorique en remplaçant l'expression « noyau de Volterra d'ordre » par l'expression « noyau d'ordre ». 20 En outre, la complexité calculatoire de la mise en oeuvre du modèle de calcul est encore réduite du fait que les modèle d'Hammerstein, modèle de polynôme à mémoire simple et modèle de polynôme à mémoire généralisé peuvent être considérés comme des modèles de Volterra réduit, c'est-à-dire des modèles pour lesquels certains coefficients sont considérés comme nuls. 25 Plus généralement, le procédé s'applique à tout système ou sous-système d'acquisition de signaux analogiques contenant un convertisseur analogique-numérique. En particulier, le procédé est utilisable dans le cadre de récepteurs radiofréquences numérisés à large bande instantanée, c'est-à-dire une bande instantanée présentant une largeur supérieure à 50 mégaHertz. 30 Il est également proposé des dispositifs permettant la mise en oeuvre du procédé. Par exemple, l'interaction d'un produit programme d'ordinateur avec un système permet de mettre en oeuvre du procédé de correction. Le système est un ordinateur. Plus généralement, le système est un calculateur électronique propre à manipuler 35 et/ou transformer des données représentées comme des quantités électroniques ou physiques dans des registres du système et/ou des mémoires en d'autres données 3054339 10 similaires correspondant à des données physiques dans des mémoires, des registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de transmission ou de mémorisation. Le système comporte un processeur comprenant une unité de traitement de données, des mémoires et un lecteur de support d'informations. Le système comprend 5 également un clavier et une unité d'affichage. Le produit programme d'ordinateur comporte un support lisible d'informations. Un support lisible d'informations est un support lisible par le système, usuellement par l'unité de traitement de données. Le support lisible d'informations est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capables d'être couplé à un bus 10 d'un système informatique. A titre d'exemple, le support lisible d'informations est une disquette ou disque souple (de la dénomination anglaise de « floppy disk »), un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique. 15 Sur le support lisible d'informations est mémorisé un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme. Le programme d'ordinateur est chargeable sur l'unité de traitement de données 14 et est adapté pour entraîner la mise en oeuvre du procédé de correction lorsque le programme d'ordinateur est mis en oeuvre sur l'unité de traitement des données. 20 Plus généralement, il est proposé un procédé résultant de toute combinaison techniquement possible des modes de réalisation précédemment décrits. REVENDICATIONS1.- Procédé de correction sans calibrage des défauts introduits par un système de numérisation (20), le système de numérisation (20) introduisant des défauts, un ordre de défaut étant associé à chaque défaut, les défauts introduits par le système de numérisation (20) étant modélisables par un modèle théorique liant un signal d'entrée du système de numérisation (20) à un signal de sortie du système de numérisation (20), le modèle théorique étant un modèle non-linéaire à mémoire et à temps discret, le modèle théorique présentant un degré maximal de non-linéarité et une profondeur de mémoire, le modèle théorique associant à chaque degré de non-linéarité, un noyau d'ordre le degré de non-linéarité considéré, un noyau étant un ensemble de plusieurs coefficients, le procédé de correction comprenant au moins les étapes de: - obtention du signal de sortie du système de numérisation (20), - fourniture de l'ordre du défaut à déterminer, l'ordre étant un nombre entier P supérieur ou égal à 2, pour modéliser les défauts introduits par le système de numérisation (20) par un modèle de calcul, le modèle de calcul étant un modèle théorique choisi dans le groupe constitué des modèles de Volterra, Hammerstein, polynôme à mémoire simple et généralisé, - détermination de chaque coefficient du modèle considéré, - utilisation de chaque coefficient déterminé et du modèle de calcul considéré pour obtenir les défauts, et, - correction du signal de sortie pour obtenir un signal de sortie corrigé par soustraction au signal de sortie de chacun des défauts obtenus, le procédé de correction comportant également une étape d'obtention d'un filtre, le filtre étant utilisé à l'étape de détermination. 2.- Procédé de correction selon la revendication 1, dans lequel l'étape d'obtention d'un filtre comporte: - l'estimation de la densité spectrale de puissance du signal distordu, - la détection des composantes en fréquence de la densité spectrale de puissance du signal distordu présentant des amplitudes supérieures à un seuil prédéterminé, - l'établissement d'un filtre passe-bande à partir des composantes détectées, et - le calcul de la réponse impulsionnelle du filtre à partir du filtre passe-bande établi. 3.- Produit programme d'ordinateur comportant un support lisible d'informations, sur lequel est mémorisé un programme d'ordinateur comprenant des instructions de 3054339 12 programme, le programme d'ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d'un procédé selon la revendication 1 ou 2 lorsque le programme d'ordinateur est mis en oeuvre sur l'unité de traitement des données. 5 4.- Support lisible d'informations mémorisant un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d'ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d'un procédé selon la revendication 1 ou 2 lorsque le programme d'ordinateur est mis en 10 oeuvre sur l'unité de traitement des données. 5.- Système de numérisation (20) comportant un correcteur (22) intégré, le correcteur (22) étant adapté à mettre en oeuvre un procédé de correction sans calibrage des défauts introduits par un système de numérisation (20), le système de numérisation 15 (20) introduisant des défauts, un ordre de défaut étant associé à chaque défaut, les défauts introduits par le système de numérisation (20) étant modélisables par un modèle théorique liant un signal d'entrée du système de numérisation (20) à un signal de sortie du système de numérisation (20), le modèle théorique étant un modèle non-linéaire à mémoire et à temps discret, le modèle théorique présentant un degré maximal de non- 20 linéarité et une profondeur de mémoire, le modèle théorique associant à chaque degré de non-linéarité, un noyau d'ordre le degré de non-linéarité considéré, un noyau étant un ensemble de plusieurs coefficients, le procédé de correction comprenant au moins les étapes de: - obtention du signal de sortie du système de numérisation (20), 25 - fourniture de l'ordre du défaut à déterminer, l'ordre étant un nombre entier P supérieur ou égal à 2, pour modéliser les défauts introduits par le système de numérisation (20) par un modèle de calcul, le modèle de calcul étant un modèle théorique choisi dans le groupe constitué des modèles de Volterra, Hammerstein, polynôme à mémoire simple et généralisé. 30 - détermination de chaque coefficient du modèle considéré, - utilisation de chaque coefficient déterminé et du modèle de calcul considéré pour obtenir les défauts, et, - correction du signal de sortie pour obtenir un signal de sortie corrigé par soustraction au signal de sortie de chacun des défauts obtenus, 35 le procédé de correction comportant également une étape d'obtention d'un filtre, le filtre étant utilisé à l'étape de détermination. 3054339 13 6.- Chaîne d'acquisition numérique comportant un système de numérisation (20) et un correcteur (22) séparé du système de numérisation, le correcteur (22) étant adapté à mettre en oeuvre un procédé de correction sans calibrage des défauts introduits par un 5 système de numérisation (20), le système de numérisation (20) introduisant des défauts, un ordre de défaut étant associé à chaque défaut, les défauts introduits par le système de numérisation (20) étant modélisables par un modèle théorique liant un signal d'entrée du système de numérisation (20) à un signal de sortie du système de numérisation (20), le modèle théorique étant un modèle non-linéaire à mémoire et à temps discret, le modèle 10 théorique présentant un degré maximal de non-linéarité et une profondeur de mémoire, le modèle théorique associant à chaque degré de non-linéarité, un noyau d'ordre le degré de non-linéarité considéré, un noyau étant un ensemble de plusieurs coefficients, le procédé de correction comprenant au moins les étapes de: - obtention du signal de sortie du système de numérisation (20), 15 - fourniture de l'ordre du défaut à déterminer, l'ordre étant un nombre entier P supérieur ou égal à 2, pour modéliser les défauts introduits par le système de numérisation (20) par un modèle de calcul, le modèle de calcul étant un modèle théorique choisi dans le groupe constitué des modèles de Volterra, Hammerstein, polynôme à mémoire simple et généralisé, 20 - détermination de chaque coefficient du modèle considéré, - utilisation de chaque coefficient déterminé et du modèle de calcul considéré pour obtenir les défauts, et, - correction du signal de sortie pour obtenir un signal de sortie corrigé par soustraction au signal de sortie de chacun des défauts obtenus, 25 le procédé de correction comportant également une étape d'obtention d'un filtre, le filtre étant utilisé à l'étape de détermination. 7.- Chaîne de réception (16) comportant un système de numérisation (20) selon la revendication 5 ou une chaîne d'acquisition numérique selon la revendication 6. 30 8.- Ensemble (10), notamment aéronef, l'ensemble (10) comportant une chaîne de réception (16) selon la revendication 7.