Brevet FR3131148A1 — publié le 20230623

La présente invention concerne un procédé de détermination de poids de précodage ( w ) à partir d’un vecteur de position ( l ) représentant la position d’un terminal de communication compris dans un système de communication, ledit procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones artificiels (NN), le procédé comprenant une étape de détermination des poids de précodage ( w ) au moyen du réseau de neurones artificiels (NN) recevant en entrée le vecteur de position ( l ) et fournissant en sortie les poids de précodage ( w ). Un procédé d’émission, un dispositif de détermination de poids de précodage, un dispositif d’émission et un programme d’ordinateur sont également décrits Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Procédé et dispositif de détermination de poids de précodage, et programme d’ordinateur associé Domaine technique de l'invention La présente invention concerne le domaine technique des télécommunications. Elle concerne en particulier un procédé et un dispositif de détermination de poids de précodage, ainsi qu’un programme d’ordinateur associé. Etat de la technique Afin d’optimiser la transmission de données dans un système de communication, il est connu de configurer des précodeurs conçus pour effectuer un précodage des signaux électromagnétiques à émettre par les antennes formant le système de communication. Certaines méthodes de détermination des précodeurs se basent par exemple sur un procédé d’estimation de canal visant à avoir une meilleure connaissance de l’état courant des canaux de communication utilisés par le système de communication. Une telle méthode est par exemple décrite dans l’article « Noncooperative cellular wireless with unlimited numbers of base station antennas », de Marzetta, T. L., IEEE transactions on wireless communications , 9 (11), 3590-3600, 2010. D’autres méthodes de détermination des précodeurs se basent sur une approche simplifiée en considérant une propagation des signaux selon un canal en ligne de vue directe (ou « line of sight » selon l’expression d’origine anglosaxonne couramment utilisée). Dans ce cas, les précodeurs sont déterminés sur la base des positions des utilisateurs, tel qu’un terminal mobile par exemple. L’article « Location based beamforming » de R. Maiberger, D. Ezri and M. Erlihson, 2010 IEEE 26-th Convention of Electrical and Electronics Engineers in Israel, 2010, pp. 000184-000187, doi: 10.1109/EEEI.2010.5661954, décrit une telle méthode dite de précodage basé sur la position (ou LBB pour « Location Based Beamforming »). Cependant, ces méthodes ne peuvent pas être appliquées à tous les environnements, par exemple à un environnement urbain, du fait de l’hypothèse de propagation en ligne de vue directe. Présentation de l'invention Dans ce contexte, la présente invention propose d’améliorer la détermination de précodeurs afin d’être déterminés de manière fiable quel que soit l’environnement dans lequel les signaux se propagent. Plus particulièrement, on propose selon l’invention un procédé de détermination de poids de précodage à partir d’un vecteur de position représentant la position d’un terminal de communication compris dans un système de communication, ledit procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones artificiels, le procédé comprenant une étape de détermination des poids de précodage au moyen du réseau de neurones artificiels recevant en entrée le vecteur de position et fournissant en sortie les poids de précodage. Ainsi, grâce à l’utilisation du réseau de neurones artificiels, les poids de précodage sont obtenus directement à partir du vecteur de position du terminal de communication, quelle que soit sa position initiale. Aucune hypothèse supplémentaire de ligne de vue directe n’est ici nécessaire pour déterminer ces poids de précodage. Cette méthode trouve donc une application particulièrement avantageuse en milieu urbain, dans lequel la topologie (avec la présence d’immeubles par exemple) ne peut pas être associée à une propagation en ligne de vue directe. D’autres caractéristiques non limitatives et avantageuses du procédé conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - le réseau de neurones artificiels est mis en œuvre en utilisant une pluralité de vecteurs de fréquence, chaque vecteur de fréquence comprenant des composantes de fréquence, les composantes de fréquences des vecteurs de fréquence de ladite pluralité étant réparties selon une distribution prédéterminée ; - le procédé comprend également une étape d’application du vecteur de position en entrée d’une première partie du réseau de neurones artificiels, de manière à produire en sortie de ladite première partie des données intermédiaires, lesdites données intermédiaires étant respectivement obtenues, pour les vecteurs de fréquence de la pluralité, par application d’une fonction trigonométrique au résultat d’un produit scalaire entre le vecteur de position et le vecteur de fréquence concerné ; - l’étape de détermination des poids de précodage est mise en œuvre au moyen d’une deuxième partie du réseau de neurones artificiels recevant en entrée les données intermédiaires et fournissant en sortie les poids de précodage ; - les composantes de fréquences des vecteurs de fréquence de ladite pluralité sont réparties au sein d’une plage de fréquences spatiales prédéterminée ; - les composantes de fréquence sont distribuées aléatoirement au sein de ladite plage de fréquences spatiales selon une loi normale ; - il est prévu, préalablement à l’étape d’application, une étape d’entraînement du réseau de neurones artificiels de manière à déterminer des deuxièmes coefficients de pondération respectivement associés à des nœuds de la deuxième partie du réseau de neurones artificiels ; - lors de l’étape d’entraînement, la détermination des deuxièmes coefficients de pondération est basée sur la minimisation d’une fonction de coût dépendant du vecteur de position et d’une donnée caractérisant la transmission au travers de canaux de communication compris dans le système de communication ; - la deuxième partie du réseau de neurones artificiels comprend des fonctions d’activation de type redresseur ; et - la deuxième partie du réseau de neurones artificiels est un perceptron multicouche. La présente invention concerne également un procédé d’émission comprenant : - une étape de détermination des poids de précodage par la mise en œuvre d’un procédé de détermination tel que défini précédemment, - une étape de précodage de données à transmettre au moyen des poids de précodage déterminés, et - une étape d’émission des données précodées. La présente invention concerne aussi un dispositif de détermination de poids de précodage à partir d’un vecteur de position représentant la position d’un terminal de communication compris dans un système de communication, ledit dispositif étant conçu pour déterminer des poids de précodage au moyen du réseau de neurones artificiels recevant en entrée le vecteur de position et fournissant en sortie les poids de précodage. Le réseau de neurones artificiels peut être conçu pour utiliser une pluralité de vecteurs de fréquence, chaque vecteur de fréquence comprenant des composantes de fréquence, les composantes de fréquences des vecteurs de fréquence de ladite pluralité étant réparties selon une distribution prédéterminée. Le dispositif de détermination peut comprendre également un module d’application du vecteur de position en entrée d’une première partie du réseau de neurones artificiels, de manière à produire en sortie de ladite première partie des données intermédiaires, lesdites données intermédiaires étant respectivement obtenues, pour les vecteurs de fréquence de la pluralité, par application d’une fonction trigonométrique au résultat d’un produit scalaire entre le vecteur de position et le vecteur de fréquence concerné. Le dispositif de détermination peut comprendre encore un module de mise en œuvre du réseau de neurones de manière à déterminer des poids de précodage au moyen d’une deuxième partie du réseau de neurones artificiels recevant en entrée les données intermédiaires et fournissant en sortie les poids de précodage. La présente invention concerne également un dispositif d’émission comprenant : - un dispositif de détermination des poids de précodage tel qu’introduit précédemment, - un module de précodage de données à transmettre au moyen des poids de précodage déterminées, et - un module d’émission des données précodées. La présente invention concerne enfin un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur et conçues pour mettre en œuvre un procédé tel qu’introduit précédemment lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. L’invention concerne également un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur et mémorisant un programme d’ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. Procédé de détermination de poids de précodage ( w ) à partir d’un vecteur de position ( l ) représentant la position d’un terminal de communication (4) compris dans un système de communication, le procédé étant mis en œuvre par une unité de commande (6) comprenant un processeur (7), ledit procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones artificiels (NN), le procédé comprenant une étape (E10) de détermination des poids de précodage ( w ) au moyen du réseau de neurones artificiels (NN) recevant en entrée le vecteur de position ( l ) et fournissant en sortie les poids de précodage ( w ). Procédé selon la revendication 1, dans lequel le réseau de neurones artificiels (NN) est mis en œuvre en utilisant une pluralité de vecteurs de fréquence, chaque vecteur de fréquence comprenant des composantes de fréquence, les composantes de fréquences des vecteurs de fréquence de ladite pluralité étant réparties selon une distribution prédéterminée, le procédé comprenant également une étape (E4) d’application du vecteur de position ( l ) en entrée d’une première partie (20) du réseau de neurones artificiels (NN), de manière à produire en sortie de ladite première partie (20) des données intermédiaires ( Int ), lesdites données intermédiaires (Int) étant respectivement obtenues, pour les vecteurs de fréquence de la pluralité, par application d’une fonction trigonométrique au résultat d’un produit scalaire entre le vecteur de position ( l ) et le vecteur de fréquence concerné. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’étape (E10) de détermination des poids de précodage ( w ) est mise en œuvre au moyen d’une deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN) recevant en entrée les données intermédiaires ( Int ) et fournissant en sortie les poids de précodage ( w ). Procédé selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel les composantes de fréquence sont distribuées aléatoirement au sein d’une plage de fréquences spatiales selon une loi normale. Procédé selon l’une des revendications 3 ou 4, comprenant, préalablement à l’étape d’application (E4), une étape d’entraînement du réseau de neurones artificiels (NN) de manière à déterminer des deuxièmes coefficients de pondération respectivement associés à des nœuds de la deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN). Procédé selon la revendication 5, dans lequel, lors de l’étape d’entraînement, la détermination des deuxièmes coefficients de pondération est basée sur la minimisation d’une fonction de coût dépendant du vecteur de position ( l ) et d’une donnée ( h ) caractérisant la transmission au travers de canaux de communication (C 1 , C i , C j , C N ) compris dans le système de communication. Procédé selon la revendication 5 ou 6, comprenant, préalablement à l’étape d’entraînement, une étape d’initialisation des deuxièmes coefficients de pondération à des valeurs aléatoires. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 7, dans lequel la deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN) comprend des fonctions d’activation de type redresseur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 8, dans lequel la deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN) est un perceptron multicouche. Procédé d’émission mis en œuvre par une unité de commande (6) comprenant un processeur (7), ledit procédé comprenant : - une étape (E10) de détermination des poids de précodage par la mise en œuvre d’un procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, - une étape (E20) de précodage de données à transmettre au moyen des poids de précodage ( w ) déterminés, et - une étape (E22) d’émission des données précodées. Dispositif de détermination (10) de poids de précodage à partir d’un vecteur de position ( l ) représentant la position d’un terminal de communication (4) compris dans un système de communication, le dispositif comprenant un ensemble de modules conçu pour déterminer des poids de précodage ( w ) au moyen du réseau de neurones artificiels (NN) recevant en entrée le vecteur de position ( l ) et fournissant en sortie les poids de précodage ( w ). Dispositif de détermination (10) selon la revendication 11, dans lequel le réseau de neurones artificiels (NN) est conçu pour utiliser une pluralité de vecteurs de fréquence, chaque vecteur de fréquence comprenant des composantes de fréquence, les composantes de fréquences des vecteurs de fréquence de ladite pluralité étant réparties selon une distribution prédéterminée, le dispositif (10) comprenant également : - un module d’application (13) du vecteur de position (l) en entrée d’une première partie (20) du réseau de neurones artificiels (NN), de manière à produire en sortie de ladite première partie (20) des données intermédiaires (Int), lesdites données intermédiaires (Int) étant respectivement obtenues, pour les vecteurs de fréquence de la pluralité, par application d’une fonction trigonométrique au résultat d’un produit scalaire entre le vecteur de position (l) et le vecteur de fréquence concerné, et - un module (15) de mise en œuvre du réseau de neurones artificiels (NN) de manière à déterminer des poids de précodage ( w ) au moyen d’une deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN) recevant en entrée les données intermédiaires ( Int ) et fournissant en sortie les poids de précodage ( w ). Dispositif d’émission (12) comprenant : - un dispositif de détermination (10) des poids de précodage selon la revendication 11 ou 12, - un module (17) de précodage de données à transmettre au moyen des poids de précodage ( w ) déterminés, et - un module d’émission (19) des données précodées. Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur (7) et conçues pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 10 lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur (7).