Brevet FR3120762A1 — publié le 20220916

L’invention concerne un procédé de désentrelacement d’une série d’impulsions comprenant : une étape (601) de réception d’une série d’impulsions, une étape (602) de détermination de périodes de répétition de motifs et de phases associées aux impulsions, par construction d’un histogramme de différence de temps d’arrivées entre les impulsions, et de regroupement des impulsions dans des trains d’impulsions à période de répétition de motif et phase sensiblement constantes, une étape (603) de caractérisation des paramètres des trains d’impulsions, une étape (604) de formation de groupes de trains d’impulsions à partir des paramètres des trains d’impulsions. L’invention concerne également un dispositif configuré pour mettre en œuvre le procédé et le programme d’ordinateur associé. Figure pour l’abrégé : Fig. 6 Procédé de désentrelacement rapide et robuste de trains d’impulsions L’invention se situe dans le domaine de l’analyse de signaux radar, et porte plus particulièrement sur le désentrelacement d’impulsions radars interceptées par un capteur ESM (sigle anglais pour Electronic Support Measures , ou mesures de soutien électronique), ELINT (acronyme anglais pour ELectronic INTelligence , ou intelligence électronique ) ou autre, quel que soient les modèles de formes d’ondes (FO) utilisés et leurs paramètres. Les capteurs d’émissions radar reçoivent des trains d’impulsions (séries d’impulsions) provenant de diverses sources d’émissions radar reçues au-dessus de leur seuil de sensibilité. Ces trains d’impulsions sont « entrelacés », les émissions provenant de différents radars étant simultanément présentes. Ces situations de mélanges (entrelacement de trains d’impulsions) sont d’autant plus fréquentes que : la sensibilité du capteur est élevée, ce qui induit une augmentation de la densité des impulsions détectées, les émissions agiles étalent leurs impulsions sur le spectre, ce qui augmente la probabilité de trouver des impulsions de plusieurs radars à une fréquence donnée. Pour traiter ces situations, le dispositif d’extraction d’impulsions doit en tout premier lieu isoler chaque émission d’intérêt pour pouvoir ensuite l’analyser et la caractériser. On parle de « désentrelacement » des impulsions. Un des paramètres permettant de caractériser les signaux reçus est l’intervalle de répétition des impulsions (PRI pour Pulse Repetition Interval ). Cette PRI dépend de la forme d’onde. Il existe par exemple des radars à modulation constante (pour lesquels la PRI est constante), à modulation aléatoire (en anglais jitter , pour lesquels la PRI est soumise à des variations aléatoires), à modulation wobulée (en anglais wobulated , pour lesquels la PRI varie selon un motif précis comme par exemple un sinus ou un triangle), à modulation commutée (en anglais switched , pour lesquels la PRI commute entre un nombre fixe de valeurs), à modulation décalée (en anglais staggered , pour lesquels des séquences d’impulsions sont émises avec des PRI constantes mais pour différents moments d’émission), etc… De nombreuses techniques de désentrelacement des impulsions sont connues, basées sur les caractéristiques primaires des impulsions, déterminables sur une impulsion isolée, et/ou les caractéristiques secondaires des impulsions, déterminables à partir de deux impulsions : les techniques de classification basées sur les paramètres primaires prépondérants des impulsions, tels que la direction d’arrivée (DOA pour Direction Of Arrival ), la fréquence des impulsions (RF pour RadioFrequency ), la durée des impulsions (DI, ou PW pour Pulse Width en anglais), l’amplitude des impulsions (PA pour Pulse Amplitude ), les instants d’arrivée des impulsions (TOA pour Time of Arrival ), la polarisation des impulsions, les paramètres intra-impulsion ( Intrapulse en anglais, modèle liant phase et fréquence), etc... ; les techniques de classification basées sur les paramètres secondaires prépondérants des impulsions, c’est-à-dire les informations transportées par des couples d’impulsions, tels que la différence entre les instants d’arrivée des impulsions (DTOA pour Difference of Time of Arrivals , liés à la PRI), la différence entre les fréquences de réception des impulsions (DRF pour Difference pulse to pulse RF ), la cohérence de phase entre les impulsions, etc... Les techniques de classifications basées sur des paramètres primaires prépondérants, tel que décrit par exemple dans l’article de Wilkinson D.R. et Watson A.W. “Use of metric techniques in ESM data processing”, IEE Proceedings F, vol 132 N°7, pp. 27-36, 1985, ou dans celui de H. K. Mardia, “Adaptive multi-dimensional clustering for ESM”, IEE Colloquium on “Signal processing for ESM systems”, 1988, visent à répartir les impulsions dans des groupes d’impulsions (clusters) ayant une grande proximité intra-groupe et une faible proximité inter-groupe. Elles peuvent être basées sur une approche divisive visant à former des clusters homogènes en veillant à ne pas éclater des formes d’onde entre différents clusters puis à scinder chaque cluster par une technique utilisant un HDTOA (Histogramme des Différences de TOA), ou sur une approche agglomérative visant à former des clusters homogènes et purs dans lesquels il n’y a qu’une seule forme d’onde, éventuellement éclatée sur différents clusters, puis à regrouper les clusters correspondant à la même forme d’onde. Ces techniques présentent cependant certains défauts : les paramètres utiles au désentrelacement peuvent souffrir de perturbations. Par exemple, les réflexions sur des structures de l’environnement de propagation provoquent des interférences entre le signal direct et le signal réfléchi qui perturbent fortement les mesures de durée des impulsions. En marine, il est notoire que les mesures sont perturbées par les réflexions sur la mer ; le paramètre le plus fiable est la DOA, mais certains capteurs ne la mesurent pas, ou ne la mesurent qu’avec des écarts types élevés (5° à 30°) ne permettant pas de discriminer finement les directions d’arrivée ; les paramètres de modulation intra-impulsion ne sont pas toujours mesurables avec une bonne qualité, selon le capteur utilisé et le filtrage réalisé. Il existe même des récepteurs pour lesquels les mesures de modulation intra-impulsion ne sont pas réalisées ou ne le sont que de temps à autre sur des impulsions bien choisies ; elles partent de la supposition que les valeurs primaires sont constantes au sein de chaque groupe (cluster) d’impulsions extrait, ce qui est vrai pour un grand nombre de radars, mais pas systématique. Il existe par exemple des radars pour lesquels la fréquence varie par exemple d’impulsion à impulsion ou de train d’impulsions à train d’impulsions dans un large domaine, par exemple 2 GHz. En outre, la généralisation de l’agilité impulsion à impulsion et de l’agilité par trains des formes d’onde dans les signaux radars actuels rend difficile, voire caduque, cette démarche. En effet, dans un environnement dense, il apparaît impossible dans certains secteurs angulaires de séparer deux émissions agiles inconnues par un simple tri fréquentiel sur des fourchettes de valeur, même avec un capteur de bonne résolution. En effet, soit les fourchettes sont larges et on obtient un mélange des 2 émissions, soit les fourchettes sont trop fines et on décompose chaque émission en une myriade de clusters d’impulsions monofréquence. La demande de brevet EP 3.505.949 A1 répond au problème du désentrelacement de signaux émis par des radars agiles et par des méthodes de recombinaison des groupes d’impulsions issus de tris monofréquence (et éventuellement en DOA). L’idée est de former des groupes d’impulsions sur paramètres primaires, puis de les regrouper à l’aide des caractéristiques primaires des groupes d’impulsions. Cependant, cette technique : n’exploite pas conjointement tous les paramètres, n’est pas adapté à des cas de fortes agilités, ne permet pas d’atteindre des performances optimales en matière de séparation (de phases notamment), n’utilise pas les DTOAs dans la métrique du regroupement primaire. Le problème de désentrelacement des impulsions transmises par des radars agiles peut également être résolu en utilisant une technique de classification basée sur des paramètres secondaires prépondérants, en particulier le DTOA qui est une caractéristique très discriminante et faiblement bruitée. Un article de H.K. Mardia, “New techniques for the deinterleaving of repetitive sequences”, IEE Proceedings F, vol 136 N°4, pp. 149-154, August 1989 décrit de telles méthodes de désentrelacement basées sur le DTOA. Les techniques de classification sur paramètres secondaires prépondérants sont applicables sur la plupart des émissions radar, puisque la très grande majorité des radars à impulsions utilisent des trains d’impulsions dont le DTOA est répétitif. La plupart des algorithmes de désentrelacement sur des paramètres secondaires construisent des histogrammes de DTOAs (HDTOA) afin d’isoler des DTOA signants dans un mélange de formes d’ondes, puis d’extraire les impulsions correspondantes. C’est le cas par exemple dans l’article de Mardia mentionné précédemment. La construction d’un histogramme de DTOA se fait généralement en distinguant les DTOA suivant leur ordre. La illustre la notion d’ordre de DTOA. Pour une série d’impulsions 101 à 105 reçues par un capteur et correspondant à un ou plusieurs signaux radars, un DTOA d’ordre 1 est la différence de temps entre une impulsion et l’impulsion suivante, par exemple la différence 111 entre l’impulsion 101 et l’impulsion 102. Un DTOA d’ordre 2 correspond à la différence de temps entre une impulsion et la deuxième impulsion suivante, par exemple la différence 112 entre l’impulsion 101 et l’impulsion 103. De manière équivalente, les DTOA 113 et 114 correspondent à un DTOA d’ordre 3 et d’ordre 4 pour l’impulsion 101. Pour un ensemble d’impulsions provenant d’une source unique d’émission, la considération des écarts (DTOA) de temps d’ordre 1 est suffisante pour faire apparaître les PRIs. Si l’ensemble d’impulsions provient de plusieurs sources, il est nécessaire de calculer des écarts d’ordre supérieur pour faire apparaître les PRIs de chaque émission. L’ordre des DTOA devant être calculé est donc directement lié à la sévérité du mélange à traiter. Parmi les DTOA calculés, il convient de distinguer ceux qui correspondent à des impulsions provenant d’un même émetteur, appelés écarts d’interaction, et ceux calculés entre des impulsions provenant d’émissions distinctes, encore appelés écarts d’interaction. Les écarts d’interaction se répartissent uniformément, et il est possible de prédire leur niveau maximal sans connaissance préalable de la sévérité du mélange, afin de positionner un seuil d’interactions dans un histogramme de DTOA pour rejeter les DTOA correspondant à des écarts d’interaction et isoler sans aucune fausse alarme les PRI significatives dans des mélanges sévères d’émissions entrelacées. La figure 2 représente un histogramme de DTOA réalisé à partir d’impulsions provenant de plusieurs sources. Le seuil de détection 201 permet d’isoler les pics significatifs et de supprimer les écarts d’interaction. Ce seuil de détection peut être déterminé à partir de la densité impulsionnelle par exemple en prenant un seuil égal à avec n le nombre total d’impulsions. Les algorithmes de désentrelacement sur paramètres secondaires prépondérants, en particulier ceux basés sur des histogrammes de DTOA, permettent ainsi de détecter les émissions cyclo-stationnaires. Ces émissions présentent une PRI, mais également une Période de Répétition de Motif (PRM). Il convient de faire la différence entre un DTOA répétitif et un DTOA périodique. La figure 3a représente en 301 une série d’impulsions présentant un DTOA répétitif et non périodique. A l’inverse, une série d’impulsions présentant un DTOA périodique est représenté en 302. Par la suite, on appellera sous-PRM ou PRM locale un DTOA périodique. Une série d’impulsions peut présenter plusieurs sous-PRM périodiques. Par exemple, un radar de type stagger 2 présente deux motifs périodiques de même sous-PRM DTOA1 et DTOA2 respectivement associés à deux phases (instants d’émissions) différents. Il présente également une PRM globale ou une sous-PRM valant DTOA1+DTOA2. Il est également possible d’avoir un motif dans lequel les impulsions présentent un grand nombre (par exemple 200) de DTOA non identiques, et qui se répète à l’infini. La somme de ces DTOA correspond alors à une PRM ou une PRM globale, et le signal est dit cyclostationnaire. Les algorithmes de désentrelacement utilisant des histogrammes de DTOA utilisent la propriété de répétition d’un DTOA répétitif, mais n’utilisent pas son caractère périodique quand il existe. La représente un train d’impulsions émis par un signal radar sur une fenêtre d’analyse de 100 ms. Le graphique 311 représente les DTOA d’ordre 1 mesurées par rapport au TOA, tandis que le graphique 312 représente les fréquences RF sur lesquelles sont reçues les impulsions. Les signaux reçus comportent de nombreux paliers à DTOA constants et périodiques 321, 322 ou 323, qui constituent chacun une sous-PRM, c’est-à-dire un motif répétitif et périodique local limité au palier. Les paliers sont eux-mêmes transmis selon un motif 331 ou 332 répétitif et périodique, correspondant à une PRM globale. La permet de faire le lien entre histogramme de DTOA, SPRM et PRM. Le graphique 401 représente, sur une fenêtre d’analyse de 100 ms, les DTOA d’ordre 1 mesurées sur un signal radar dont la PRI est variable. Le graphique 402 représente l’histogramme des DTOA correspondant. Les PRI les plus faibles correspondent aux sous-PRM de l’émission, tandis que la PRI la plus élevée 410 correspond à la PRM du signal radar. Le graphique 403 représente un zoom sur les sous-PRM, après seuillage, qui peuvent être directement reliées aux paliers d’impulsions. Les algorithmes de HDTOA permettent donc de détecter les émissions cyclo-stationnaires (en pratique toutes les modulations : jitter, wobulation, stagger, commutations) sur la base d’histogrammes de différences de temps d’arrivée entre impulsions. Des algorithmes connus décrivent des méthodes d’association des impulsions reçues dans des trains associés à une PRI particulière. C’est le cas par exemple du brevet Européen EP 3.051.611 B1, qui forme des trains d’impulsions en associant les impulsions ayant une PRI proche, puis regroupe les trains d’impulsions formés à partir de critères primaires (fréquence, direction d’arrivée, etc…). L’association des impulsions ayant une PRI proche permet par exemple, pour un radar de type stagger, de former un train d’impulsions unique. Cependant, les mesures de PRI sont bruitées et ont une précision relative. L’utilisation du critère de PRI seul pour former les trains d’impulsions peut alors entrainer des erreurs, par exemple en associant au sein d’un train d’impulsions des signaux ayant des PRI proches mais provenant de sources distinctes. Les algorithmes de désentrelacement sur critères secondaires prépondérants selon l’état de l’art n’ont donc pas des performances optimales et sont perfectibles. Enfin, il est connu des procédés de désentrelacement d’impulsions dits « vectoriels » où le désentrelacement se fait à partir d’une description vectorielle des impulsions. Cette description est générée à partir d’histogrammes de mesures primaires et de mesures secondaires. En particulier, on utilise un histogramme des différences de temps d’arrivée (DTOA). L’avantage est d’utiliser simultanément l’ensemble des paramètres primaires ou secondaires. La méthode définit une note de proximité entre impulsions à partir de l’ensemble des paramètres primaires et secondaires. Cette méthode est particulièrement efficace pour désentrelacer des mélanges denses d’impulsions radar tels que ceux rencontrés dans les systèmes ELINT à très haute sensibilité et écoute longue. Une méthode de désentrelacement vectoriel est décrite dans le brevet Européen EP 3.049.822 B1. Les méthodes vectorielles sont donc supérieures à toutes les méthodes classiques de désentrelacement par caractéristiques primaires ou secondaires prépondérantes, car elles emploient tous les paramètres et toutes les données dans un critère optimisé, et sont adaptées en particulier pour l’extraction des formes d’ondes cyclo-stationnaires. Elles sont particulièrement efficaces pour désentrelacer des mélanges denses d’impulsions radar tels que ceux rencontrés dans les systèmes ELINT à très haute sensibilité et écoute longue. Cependant, pour des écoutes courtes avec une sensibilité moyenne, le problème de désentrelacement à résoudre est très souvent moins complexe puisqu’il y a un mélange limité de formes d’ondes. Dans ces cas-là, ces méthodes sont trop complexes, et donc trop couteuses à mettre en œuvre puisqu’elles requièrent le calcul des DTOA à des ordres très élevés. Un but du procédé de désentrelacement d’impulsions selon l’invention est de palier aux défauts de l’état de l’art par un procédé de désentrelacement plus rapide et moins complexe que les méthodes de désentrelacement vectorielles, pouvant être mis en œuvre sur une fenêtre d’observation réduite, et permettant d’atteindre le même niveau de performances que le désentrelacement vectoriel avec un coût mémoire et un coût de calcul inférieur. Le procédé décrit vise également à obtenir des performances meilleures que celles des procédés de désentrelacement basés sur les paramètres primaires et secondaires prépondérants des impulsions connus de l’état de l’art. Il peut en outre être mis en œuvre sur des capteurs de sensibilité moyenne. L’invention sera mieux comprise et d’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit, donnée à titre non limitatif, et grâce aux figures annexées, données à titre d’exemple. La illustre la notion de différence entre instants d’arrivée à différents ordres. La représente un histogramme de DTOA réalisé à partir d’impulsions provenant de plusieurs sources. La représente une série d’impulsions présentant des DTOA répétitifs et une série d’impulsions présentant des DTOA périodiques. La représente un train d’impulsions émis par un signal radar sur une fenêtre d’analyse de 100 ms. La représente un train d’impulsions émis par un signal radar permettant de faire le lien entre histogramme de DTOA, SPRM et PRM. La représente un dispositif configuré pour implémenter un procédé de désentrelacement d’impulsions selon un mode de réalisation de l’invention. La représente les différentes étapes d’un procédé de désentrelacement d’une série d’impulsions selon un mode de réalisation de l’invention. La représente un graphique de DTOA associés à une série d’impulsions, ainsi que l’histogramme correspondant. La illustre la mise en œuvre d’un procédé de désentrelacement d’impulsions selon un mode de réalisation de l’invention sur un signal radar de type stagger 3/3. La représente les étapes d’un mode de réalisation particulier du procédé de désentrelacement selon l’invention. La représente des impulsions reçues par un capteur ESM en provenance de plusieurs sources. La représente un graphique de DTOA construit à partir des impulsions de la , ainsi que l’histogramme associé. La représente les différents plots formés par le procédé de désentrelacement selon l’invention sur les impulsions de la . Des références identiques peuvent être utilisées dans des figures différentes lorsqu’elles désignent des éléments identiques ou comparables. Procédé de désentrelacement d’une série d’impulsions comprenant : une étape (601) de réception d’une série d’impulsions, une étape (602) de détermination de périodes de répétition de motifs et de phases associées aux impulsions, par construction d’un histogramme de différence de temps d’arrivées entre les impulsions, et de regroupement des impulsions dans des trains d’impulsions à période de répétition de motif et phase sensiblement constantes, une étape (603) de caractérisation des paramètres des trains d’impulsions, une étape (604) de formation de groupes de trains d’impulsions à partir des paramètres des trains d’impulsions. Procédé de désentrelacement selon la revendication 1, dans lequel l’étape (602) de détermination de périodes de répétition de motifs et de phases associées aux impulsions comprend l’application d’une contrainte de proximité sur des paramètres primaires des impulsions. Procédé de désentrelacement selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape (603) de caractérisation des paramètres des trains d’impulsions comprend la mesure d’un ou plusieurs paramètres à partir de l’ensemble des impulsions du train d’impulsions parmi lesquels une période de répétition de motif, une phase, une direction d’arrivée, une ou plusieurs fréquences de réception, une amplitude et une ou plusieurs durées d’impulsions. Procédé de désentrelacement selon la revendication 3 dans lequel l’étape (603) de caractérisation des paramètres des trains d’impulsions comprend le calcul d’une période de répétition de motif associée au train d’impulsions selon la formule : avec ladite période de répétition de motif associée au train d’impulsions, un indice entier de l’impulsion dans le train d’impulsion, l’instant d’arrivée de l’impulsion et n le nombre d’impulsions du train d’impulsions. Procédé de désentrelacement selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape (604) de formation de groupes de trains d’impulsions comprend la mesure de distances entre les paramètres des trains d’impulsion. Procédé de désentrelacement selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape (604) de formation de groupes de trains d’impulsions comprend l’application de règles de regroupement entre les trains d’impulsions permettant d’associer des séries d’impulsions formant des ponts de DTOA et/ou des séries d’impulsions interrompues. Procédé de désentrelacement selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre une étape (901) de regroupement à partir de caractéristiques primaires des impulsions n’ayant pas été associées à des trains d’impulsions lors de l’étape (602) de regroupement des impulsions dans des trains d’impulsions à période de répétition de motif et phase sensiblement constantes. Procédé de désentrelacement selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre une étape (902) de caractérisation des paramètres des groupes de trains d’impulsions et de pistage des impulsions. Dispositif comprenant : des moyens (501, 502) de réception, d’acquisition et de numérisation de signaux radiofréquence, des moyens (503) de traitement numérique des signaux reçus configurés pour mettre en œuvre un procédé de désentrelacement d’impulsions selon l’une des revendications 1 à 8. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution du procédé selon l’une des revendications 1 à 8 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.