Brevet FR3090954A1 — publié le 20200626

Description Titre de l'invention : Procédé de détermination d'au moins une propriété d'un signal temporel, notamment un signal de télécommu- nication, et dispositifs associés [pop La présente invention concerne un procédé de détermination d'au moins une propriété d'un signal temporel, notamment un signal de télécommunication. La présente invention se rapporte aussi à un produit programme d'ordinateur et un support lisible d'informations associés. La présente invention concerne également un dispositif de détermination d'au moins une propriété d'un signal de télécommunication. [0002] Dans le domaine électromagnétique, il est souhaitable de pouvoir déterminer les propriétés des signaux de télécommunication pour réaliser les actions adaptées sur ces signaux. Cela suppose de mettre en oeuvre des techniques permettant d'obtenir les propriétés de signaux de nature très différente. [0003] Pour cela, il est connu d'effectuer de multiples opérations sur un signal d'entrée, telles une démodulation ou un prétraitement. De telles opérations visent à permettre l'obtention d'un signal traité aisément classifiable en mettant en avant des éléments distinctifs pour chaque classe. Cela implique un prétraitement par classe de sorte que la mise en oeuvre d'une telle technique est longue. [0004] Il existe un besoin pour un procédé de détermination d'au moins une propriété d'un signal de télécommunication qui soit plus rapide à mettre en oeuvre. [0005] Pour cela, la présente description poile sur un procédé de détermination d'au moins une propriété d'un signal temporel, notamment un signal de télécommunication, le procédé étant mis en oeuvre par ordinateur, le procédé comportant une phase d'apprentissage, la phase d'apprentissage comportant au moins l'étape d'optimisation d'un réseau de neurones à partir d'une base d'apprentissage, pour obtenir un réseau de neurones appris, le réseau de neurones comportant successivement des couches convolutionnelles, une couche de marginalisation et un classifieur, l'optimisation étant effectuée selon un critère de performance, la base d'apprentissage comprenant des signaux temporels présentant des propriétés connues, le réseau de neurones étant propre à classer selon au moins deux catégories, les signaux temporels échantillonnés en un nombre d'échantillons respectif, de préférence au moins deux nombres d'échantillons étant distincts, chaque catégorie correspondant à une propriété à déterminer. Le procédé comporte aussi une phase d'exploitation, la phase d'exploitation comportant au moins l'étape d'application du réseau de neurones appris sur un signal temporel, pour obtenir au moins une propriété du signal. [0006] Suivant des modes de réalisation particuliers, le procédé de détermination comprend 2 une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : [0007] - le procédé comporte, en outre, une phase de création dc la hase d'apprentissage, la phase de création comportant au moins l'étape de fourniture de signaux temporels, les signaux temporels étant les signaux bruts reçus par une antenne, et de synthèse de signaux temporels présentant des propriétés prédéfinics. [0008] - lors de l'étape de synthèse, pour plusieurs propriétés, dite propriété variable, il est généré une pluralité de signaux temporels présentant une propriété variable distincte, les autres propriétés étant maintenues constantes. [0009] - chaque propriété variable est choisie dans le groupe constitué des propriétés in- trinsèques du signal de télécommunication, des propriétés liées à l'interaction du signal de télécommunication avec l'environnement et des propriétés liées au récepteur utilisé pour recevoir le signal temporel. [0010] - le procédé comporte, en outre, une phase de création dc la hase d'apprentissage, la phase de création comportant au moins l'étape de fourniture de signaux temporels, d'obtention de la partie réelle et de la partie imaginaire de chaque signal, d'échantillonnage de chaque signal en groupes de L échantillons temporels, L étant un nombre entier supérieur ou égal à 1, pour obtenir un groupement de L échantillons temporels comportant la partie réelle et la partie imaginaire de chaque échantillon, dit groupement de L échantillons I et Q, et, lors de l'étape d'optimisation, un deuxième critère est que la sortie des couches convolutionnelles corresponde à un tenseur de taille MAL. [0011] - une difficulté est associée à chaque élément de la base d'apprentissage, l'optimisation comportant plusieurs sous-étapes d'optimisation, chaque sous-étape d'optimisation étant mise en oeuvre sur les éléments de la base d'apprentissage présentant une difficulté inférieure à un seuil spécifique à chaque sous-étape d'optimisation, les sous-étapes d'optimisation étant mises en oeuvre par seuil croissant. [0012] - une propriété déterminée pour le signal est le type de modulation linéaire. [0013] La présente description porte aussi sur un produit programme d'ordinateur comportant un support lisible d'informations, sur lequel est mémorisé 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'au moins une étape d'un procédé tel que précédemment décrit lorsque le programme d'ordinateur est mis en oeuvre sur l'unité de traitement des données. [0014] La présente description se rapporte également à un support lisible d'informations comportant des instructions de programme formant un programme d'ordinateur, le programme d'ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d'au moins une étape d'un procédé tel que pré- 3 cédemment décrit lorsque le programme d'ordinateur est mis en oeuvre sur l'unité de traitement des données. [0015] La présente description porte aussi sur un dispositif de détermination d'au moins une propriété d'un signal temporel, notamment un signal de télécommunication, le dispositif comprenant une antenne de réception d'au moins un signal temporel, et un contrôleur propre à mettre en oeuvre le procédé tel que précédemment décrit sur le signal temporel que l'antenne de réception est propre à recevoir, pour déterminer au moins une propriété dudit signal temporel. [0016] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit des modes de réalisation de l'invention, donnée à titre d'exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont : [0017] - [fig.1] figure 1, une vue schématique d'un exemple de système permettant la mise en oeuvre d'un procédé de détermination d'au moins une propriété d'un signal de télécommunication, et [0018] - [fig.2] figure 2, une représentation schématique d'un exemple de structure de réseau de neurones utilisé dans le procédé de détermination. [0019] Un système 10 et un produit programme d'ordinateur 12 sont représentés à la figure 1. L'interaction du produit programme d'ordinateur 12 avec le système 10 permet de mettre en oeuvre un procédé de détermination d'une propriété d'un signal reçu par une antenne non représentée pour bien mettre en avant que le procédé de détermination peut être mis en oeuvre à distance de l'endroit d'émission des signaux de télécommunication. [0020] Selon un autre mode de réalisation, l'antenne, le système 10 et le produit programme d'ordinateur 12 sont situés au même endroit pour permettre une mise en oeuvre locale » du procédé de détermination. [0021] Pour une telle mise en oeuvre locale, il pourra ainsi être utilisé un dispositif de déter- mination d'au moins une propriété d'un signal de télécommunication, le dispositif comprenant une antenne de réception d'au moins un signal de télécommunication et un contrôleur propre à mettre en oeuvre le procédé de détermination sur le signal de télécommunication que l'antenne de réception est propre à recevoir, pour déterminer au moins une propriété dudit signal de télécommunication. L'antenne et le contrôleur étant réalisés sous forme d'un circuit intégré. [0022] En particulier, l'antenne et le contrôleur sont réalisés sous forme d'un circuit logique programmable, tel un FPGA (sigle renvoyant à la dénomination anglaise de field-programmable gate-array » signifiant littéralement réseau de portes programmables in situ) ou un PAL (acronyme renvoyant à la dénomination anglaise de programmable array logic » signifiant littéralement réseau logique programmable). [0023] En variante, l'antenne et le contrôleur sont réalisés sous forme d'un ASIC (acronyme renvoyant à la dénomination anglaise de « Application-Specific Integrated Circuit » signifiant circuit intégré propre à une application). [0024] Le système 10 est un ordinateur. [0025] Plus généralement, le système 10 est un calculateur électronique propre à manipuler et/ou transformer des données représentées comme des quantités électroniques ou physiques dans des registres du système 10 et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans des mémoires, des registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de transmission ou de mémorisation. [0026] Le système 10 comporte un processeur 14 comprenant une unité de traitement de données 16, des mémoires 18 et un lecteur 20 de support d'informations. Le système 10 comprend également un clavier 22 et une unité d'affichage 24. [0027] Le produit programme d'ordinateur 12 comporte un support lisible d'informations. [0028] Un support lisible d'informations est un support lisible par le système 10, usuellement par l'unité de traitement de données 14. Le support lisible d'informations est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capables d'être couplé à un bus d'un système informatique. [0029] 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. [0030] Sur le support lisible d'informations est mémorisé un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme. [0031] Le programme d'ordinateur est chargeable sur l'unité de traitement de données 14 et est adapté pour entraîner la mise en oeuvre d'un procédé de détermination. [0032] Le fonctionnement du système 10 en interaction avec le produit programme d'ordinateur 12 est maintenant décrit en référence à un exemple de mise en oeuvre d'un procédé de détermination d'au moins une propriété d'un signal de télécommunication. [0033] Le procédé de détermination peut être utilisé, plus généralement, pour déterminer au moins une propriété d'un signal temporel. [0034] Le procédé de détermination comporte trois phases : une phase de création d'une base d'apprentissage, une phase d'apprentissage et une phase d'exploitation. [0035] La phase de création de la base d'apprentissage vise à obtenir une base d'apprentissage comprenant des signaux de télécommunication présentant des propriétés connues. [0036] La phase de création comporte une étape de fourniture et une étape de synthèse. [0037] Lors de l'étape de fourniture, des signaux de télécommunications sont fournis. [0038] Les signaux de télécommunication sont des signaux bruts reçus par une antenne. [0039] Lors de l'étape de synthèse, des signaux de télécommunication présentant des propriétés prédéfinies sont générées. [0040] Un exemple particulier de propriété est le type de modulation utilisée dans la transmission du signal. [0041] En particulier le procédé peut être utilisé pour déterminer le type de modulation linéaire employé si le signal est modulé linéairement. Le type de modulation linéaire correspond à la constellation utilisée pour coder le signal binaire en signal complexe comme par exemple, une constellation de type BPSK (sigle renvoyant au terme anglais de « Binary Phase Keying» signifiant littéralement à clé de phase binaire), la QAM (sigle renvoyant au terme anglais de « Quadrature Amplitude Modulation » signifiant littéralement modulation d'amplitude en quadrature) d'ordre n, la PSK (sigle renvoyant au terme anglais de « Phase Shift Keying» signifiant littéralement à clé de déphasage) d'ordre n. [0042] Selon l'exemple décrit, il est généré une pluralité de signaux de télécommunication présentant une propriété variable distincte, les autres propriétés étant maintenues constantes. [0043] De préférence, la pluralité de signaux de télécommunication est obtenue pour plusieurs propriétés variables distinctes. [0044] Les propriétés variables distinctes sont des propriétés intrinsèques au signal, des propriétés relatives à l'interaction du signal avec l'environnement ou des propriétés relatives aux éléments de réception dudit signal. [0045] Les propriétés intrinsèques au signal sont des propriétés liées à la source qui a émis le signal. [0046] Par exemple, le déphasage du signal ou le retard du signal sont deux exemples d'une telle propriété. [0047] A titre d'illustration, il est généré une pluralité de signaux se distinguant les uns des autres par la valeur du déphasage comprise entre 0 et 23i, par exemple 5000 signaux présentant une valeur de déphasage aléatoire. [0048] Selon un exemple, les signaux générés diffèrent les uns des autres par la valeur du retard qui est choisie entre 0 et 1 temps symbole (un temps symbole étant la durée entre l'émission de deux symboles consécutifs). [0049] Les propriétés relatives à l'interaction du signal à l'environnement sont des caracté- ristiques de la propagation du signal dans l'environnement (l'environnement regroupant les éléments distincts de la source et des éléments de réception dudit signal). [0050] Le rapport signal à bruit ou les multitrajets induits par la propagation du signal sont des exemples de telles propriétés. [0051] A titre d'illustration, il est généré des signaux dont le seul le rapport signal à bruit varie entre 10 décibels (dB) et 40 dB par pas de 5 dB. [0052] Les propriétés relatives aux éléments de réception dudit signal sont les caracté- 6 ristiqucs, notamment électroniques, des éléments de réception. [0053] L'excès de bande du filtre de mise en forme du signal (aussi désignée sous le terme anglais de « roll-off ») ou le rapport entre le temps symbole et la période d'échantillonnage à la réception sont des exemples de propriétés relatives aux éléments de réception dudit signal. [0054] A titre d'exemple, le roll-off varie entre 0 et 1 et le rapport entre le temps symbole et la période d'échantillonnage entre 1/2 et 1/3. [0055] Il est ainsi obtenu un ensemble de signaux de télécommunication regroupant des signaux réels et synthétiques. [0056] Lors de l'étape d'obtention, il est obtenu la partie réelle de chaque échantillon temporel ainsi que la partie imaginaire de chaque échantillon. [0057] Une telle obtention repose sur l'exploitation du signal reçu pour en déduire la partie en phase (soit la partie réelle souvent notée I) et la partie en quadrature (soit la partie imaginaire souvent notée Q). [0058] Il est également à noter que les signaux de télécommunications sont les signaux bruts fournis par l'antenne ramenés en bande de base. [0059] Cela signifie que mis à part la transposition en fréquence et la numérisation du signal, aucun prétraitement n'est effectué entre la réception des signaux et la fourniture en entrée des signaux pour la création de la base d'apprentissage. [0060] Lors de l'étape d'échantillonnage, chaque signal est discrétisé en L échantillons temporels. [0061] L est un nombre entier supérieur ou égal à 1. [0062] En d'autres termes, à la fin de la mise en oeuvre de l'étape d'obtention et de l'étape de séparation, il est obtenu un groupement de L échantillons temporels comportant la partie réelle et la partie imaginaire de chaque échantillon, dit groupement de L échantillons I et Q. [0063] La phase d'apprentissage est alors mise en oeuvre sur une partie de la base d'apprentissage servant de base d'entraînement, l'autre partie servant de base de test. [0064] La phase d'apprentissage comporte une étape de fourniture et une étape d'optimisation. [0065] Lors de l'étape de fourniture, il est fourni un critère de performance souhaité. [0066] Selon l'exemple décrit, le critère souhaité consiste mesurer la similarité entre les pré- dictions du modèle et les propriétés effectives des signaux d'entraînement. Un tel critère revient à minimiser l'erreur dans la détermination des propriétés à déterminer. [0067] Lors de l'étape d'optimisation, il est optimisé un réseau de neurones à partir de la base d'apprentissage. [0068] Le réseau de neurones est un réseau neurones étant propre à classer les signaux de té- lécommunication selon au moins deux catégories, chaque catégorie correspondant à 7 une propriété à déterminer. [0069] La structure du réseau de neurones à optimiser est représentée à la figure 2. [0070] Le réseau de neurones comporte des couches convolutionnelles, une couche de mar- ginal isation et un classificur. [0071] Selon l'exemple décrit et comme illustré schématiquement par la figure 2, le réseau de neurones R comporte plusieurs couches de neurones, six selon l'exemple proposé (signalées par les signes de références Cl, C2, C3, C4, C5 et C6 les autres rectangles représentés correspondant à l'entrée E et à la sortie S du réseau R). [0072] La structure du réseau de neurones R est expliquée dans ce qui suit en expliquant le traitement d'un signal par le réseau de neurones. [0073] Le signal à l'entrée E est un flux de nombres complexes qui peut être interprété comme un flux synchronisé en nombres réels : [0074] I ,Ill, , ) et R (R _ OE' , Ro, , Ri) [0075] Un entier L étant donné, une trame de signal est une suite de L éléments de I et de R synchronisés et consécutifs : [0076] T9( = -- it il -1)9(Rt,...,RI+L-i)) 100771 T0 ( t ) correspond à un signal de dimension 1 présentant une longueur L avec deux canaux 1 et Q. 100781 11 est appliqué au signal To t ) les couches de neurones convolutionnels. [0079] Le nombre de couches de neurones est noté S-1. [0080] Selon l'exemple de la figure 2, le nombre S-1 est égal à 3. Autrement formulé, clans le cas représenté, les couches Cl, C2 et C3 sont les couches convolutionnelles. [0081] Les couches convolutionnelles sont appliquées selon un ordre défini par un indice s croissant, l'indice s étant un nombre entier variant entre 0 et S-1. [0082] L'entrée d'une couche convolutionnelles est notée T s tandis que la sortie est notée T . Plus précisément, la s-ième couche convolutionnelle est propre à appliquer une transformation C g qui est propre à associer T 5.1 à T [0083] T , est un tenseur de dimension LxM, alors que T y,J est un tenseur de dimension LxM - [0084] Une telle notation implique que M o est égal à 2. [0085] En particulier, les valeurs M, sont des valeurs croissantes. En particulier, M, sont des puissances de 2 et la plus grande valeur Ms_, est supérieure ou égale à 64 voire supérieure ou égale à 128. [0086] Par exemple, la transformation C g est la combinaison d'un filtre convolutionnel à une dimension et d'une fonction d'activation. [0087] Lc filtre convolutionnel a une dimension présente un noyau de taille K *M .*M q, 1. K étant le nombre d'échantillons considérés sur une fenêtre de convolution. Par 8 exemple K5 = 8. [0088] Dans l'exemple décrit, la fonction non-linéaire est une unité de rectification linéaire. Une telle fonction est plus souvent désignée sous le terme de fonction ReLu renvoyant au terme anglais de Rectified Linear Unit. [0089] En sortie des couches convolutionnelles, la trame initiale To est projetée sur un espace L*M,1 appelé espace signal latent. [0090] La couche de marginalisation est la couche C4 sur la figure 2. [0091] La couche de marginalisation associe à un tenseur S de taille I x N en entrée un tenseur T de taille N. [0092] La couche de marginalisation est également désignée sous le terme de « average pooling ». [0093] La couche de marginalisation C4 associe à la trame finale T51 son tenseur mar- ginalisé T,. Le tenseur marginalisé T, est un tenseur de taille /xM qui peut être vu comme un vecteur réel de taille M. [0094] Selon le cas particulier de la figure 2, la couche de marginalisation C4 est propre à appliquer une fonction de marginalisation qui s'écrit : [0095] Ts = 2: 1- _1(1, i ) 100961 Le classifieur est propre à classifier le tenseur Ts selon plusieurs classes candidates. 100971 Le classifieur comporte, selon l'exemple proposé, deux couches de neurones en- tièrement connectés, c'est-à-dire une couche dense ou une couche dite « fully-connected ». Ce sont les couches C5 et C6. 100981 Le classifieur comporte, en outre, une couche softmax (désignée en français par fonction exponentielle normalisée) non représentée. 100991 Les coefficients des différentes couches utilisées sont calculés par une procédure d'optimisation du réseau de neurones sur la base d'apprentissage. 101001 L'optimisation est effectuée selon au moins un critère de performance. 101011 Par exemple, Le critère de performance est un critère d'adéquation des prédictions du réseau de neurones aux annotations de la hase d'apprentissage, [0102] L'optimisation est mise en oeuvre selon une technique de rétro propagation du gradient de l'erreur. [0103] De fait, l'optimisation est mise en oeuvre itérativement, le réseau de neurone étant modifié à chaque itération jusqu'à obtenir une convergence. [0104] De préférence, l'optimisation est également mise en oeuvre de manière échelonnée. [0105] Plus précisément, une difficulté est associée à chaque élément de la hase d'apprentissage. Par exemple, un élément est plus difficile à caractériser lorsque les conditions de réception ne sont pas optimales. [0106] Dans cette mise en oeuvre dite échelonnée, l'optimisation comporte plusieurs sous- 9 étapes d'optimisation, chaque sous-étape d'optimisation étant mise en oeuvre sur les éléments de la base d'apprentissage présentant une difficulté inférieure à un seuil spécifique à chaque sous-étape d'optimisation, les sous-étapes d'optimisation étant mises en oeuvre par seuil croissant. [0107] Selon l'exemple proposé, chaque sous-étape d'optimisation est mise en oeuvre de manière identique à l'étape d'optimisation qui vient d'être décrit, la seule différence étant que le réseau de neurones initial est celui de la sous-étape d'optimisation précédente et le fait que la hase d'apprentissage est réduite. [0108] Une telle implémentation permet de renforcer la robustesse du réseau de neurones appris. [0109] Dans les deux modes de réalisation proposés, il est ainsi obtenu un réseau de neurones appris propre à classer les signaux de télécommunication selon au moins deux catégories, chaque catégorie correspondant à une propriété à déterminer. [0110] La phase d'exploitation comporte une étape d'application. [0111] Lors de l'étape d'application, le réseau de neurones est appliqué sur un signal de télé- communication. [0112] Il est ainsi obtenu au moins une propriété du signal. [0113] Le procédé est un procédé robuste aux altérations du signal lors de sa propagation comme le bruit, l'absence de synchronisation ou la présence de multitrajets. [0114] La couche de marginalisation permet de réduire la dimension d'entrée du réseau de neurones de sorte que le nombre de paramètres à apprendre est réduit. [0115] De plus, le procédé permet d'éviter la contrainte selon laquelle les signaux de télé- communications fournis pour la création de la base de données aient à présenter les mêmes tailles que les signaux de télécommunication analysés lors de la phase d'exploitation. [0116] Autrement formulé, le procédé est indépendant de la taille de la trame du signal en entrée. [0117] Une telle propriété provient notamment du fait que la couche de marginalisation réalise un découplage entre les couches convolutionnelles et le classifieur. [0118] Le procédé est suffisamment rapide pour envisager une utilisation en temps réel. [0119] L'invention concerne la combinaison de tous les modes de réalisation techniquement possibles. [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5]