Brevet FR3144478A1 — publié le 20240628

La présente invention concerne une méthode de communication et de détection conjointe permettant de détecter le mouvement d’un obstacle dans l’environnement du nœud d’un réseau de télécommunication sans fil et, le cas échéant, de localiser cet obstacle. Le nœud découpe son environnement en secteurs angulaires et mesure en une pluralité d’instants d’observation une grandeur caractéristique du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle dans chacun de ces secteurs (410-420) pour former une matrice de mesure ( ). Une séparation de sources à l’aveugle est effectuée pour extraire de cette matrice une matrice des contributions sectorielles ( ) des signaux interférents (430). Le mouvement d’un obstacle éventuel est détecté à partir de l’historique des contributions sectorielles (440), ce qui permet, le cas échéant, de prédire une situation de blocage (450) et de modifier l’allocation des ressources radio en conséquence (460). Fig. 4 MÉTHODE DE COMMUNICATION ET DE DÉTECTION CONJOINTE DE L’ENVIRONNEMENT D’UN NŒUD DE RÉSEAU La présente invention concerne le domaine de la détection de l’environnement ( environment sensing ) dans un réseau de télécommunication, notamment pour la gestion de ressources radio ou RRM ( Radio Resource Management ). Un mode de réalisation particulier concerne également le domaine de l’apprentissage distribué ( Distributed Learning ). ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Avec le déploiement de réseaux cellulaires de 5 ème génération (5G), les techniques de gestion de ressources radio ont dû évoluer pour prendre en compte de nouveaux cas d’usage faisant appel à des services fortement hétérogènes en termes de qualité de service (QoS). Aussi les techniques RRM font elles désormais appel à des stratégies de plus en plus complexes combinant allocation de puissance, formation de faisceaux, attribution de ressources de transmission (intervalles de temps, fréquences, codes), etc. pour pouvoir satisfaire à une telle hétérogénéité. Dans un tel contexte, il est important de pouvoir détecter l’environnement des différents nœuds du réseau (UEs et stations base) et de prédire son évolution, la connaissance de cet environnement permettant de gérer finement dans le temps et dans l’espace les ressources radio du réseau. Ainsi, par exemple, au sein d’un réseau cellulaire 5G où les communications dans la bande millimétrique peuvent faire l’objet d’une forte atténuation en cas d’obstruction ( blockage ), la prédiction de l’évolution de l’environnement permet d’anticiper la perte de QoS due à l’affaiblissement d’une liaison radio dans cette bande et de prendre des mesures pour y remédier, notamment en initiant à temps une procédure de handover. Plus globalement, elle pourra également permettre d’optimiser, selon le cas, la qualité de service de certaines communications, de réduire la fréquence des opérations de handover, de minimiser la consommation énergétique de certains nœuds ou de certains types de nœuds. La détection de l’environnement des nœuds d’un réseau peut être réalisée en équipant ces nœuds d’un dispositif radar, de manière à ce qu’ils disposent d’une fonctionnalité duale de communication et de détection radar. Dans ce cas, un nœud peut être équipé de dispositifs de communication et radar distincts voire d’un système intégré de communication et de détection radar ou C&S ( Communication and radar Sensing ), utilisant une même ressource radio ou des ressources radio distinctes pour la fonction radar et celle de communication radio. On pourra trouver une description des différentes variantes de réalisation possibles de nœuds à fonctionnalité duale dans l’article de J.A. Zhang et al. intitulé « Perceptive mobile network : a cellular network with radio vision via joint communication and radio sensing », publié dans IEEE Vehicular Technology Magazine, vol. 16, N° 2, pp. 20-30, Juin 2021. De manière générale, la détection radar de l’environnement par un nœud à fonctionnalité duale est basée sur des techniques classiques de mesure d’angle d’arrivée ou AoA ( Angle Of Arrival ), de temps de vol ou ToF ( Time of Flight ), de puissance de signal reçu ou RSS ( Receive Signal Strength ) pour localiser les obstacles de propagation radio. Elle n’exploite toutefois pas ou peu les mesures issues de la communication radio et suppose de modifier de manière significative l’architecture des nœuds, ce qui rend la rénovation ( retrofitting ) complexe et coûteuse. L’objet de la présente invention est de proposer une méthode de communication et de détection conjointe de l’environnement d’un nœud de réseau ne s’appuyant que sur les mesures issues du système radio, sans ajout de dispositif radar et sans modification complexe de l’architecture du nœud. La présente invention est définie par une méthode de communication et de détection conjointe pour détecter le mouvement d’un obstacle dans l’environnement d’un nœud, dit nœud de référence, d’un réseau de télécommunication sans fil, ledit nœud de référence ayant préalablement établi une liaison radio avec un nœud émetteur du réseau, ladite méthode étant originale en ce que le nœud de référence : détermine une pluralité de secteurs angulaires non-chevauchants dans ledit environnement et dont le sommet est le nœud de référence, ainsi qu’une pluralité d’instants d’observation ; effectue, en chacun des instants d’observation, une mesure d’une grandeur caractéristique d’un rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle sur ladite liaison radio, pour chacun des secteurs angulaires, et construit une matrice de mesure ( , ) dont les éléments sont les mesures de ladite grandeur caractéristique ; effectue une séparation de sources à l’aveugle à partir de ladite matrice de mesure et en extrait une matrice de contributions sectorielles ( , ) de signaux interférents dans les différents secteurs angulaires ; détecte le mouvement d’un obstacle éventuel dans l’environnement du nœud de référence à partir d’au moins un historique desdites contributions sectorielles. Avantageusement, une situation de blocage de ladite liaison est prédite à partir de caractéristiques du mouvement de l’obstacle dans l’environnement du nœud de référence. Lorsqu’une telle situation de blocage de ladite liaison est prédite, il est effectué une modification des ressources radio dans le réseau. Typiquement, la séparation de sources à l’aveugle est effectuée au moyen d’une décomposition en valeurs singulières de la matrice de mesure ou d’une analyse en composantes principales. Selon un second mode de réalisation, le nœud de référence détermine les nœuds de son voisinage et effectue une cartographie et une localisation simultanées sur ledit environnement à partir de la matrice de contributions sectorielles qu’il a extraite ainsi que des matrices de contributions sectorielles qu’il a reçues, sous forme de messages, des nœuds de son voisinage. Avantageusement, un dictionnaire cartographique est construit et mis à jour, chaque entrée du dictionnaire correspondant à l’intersection d’une pluralité de secteurs angulaires dont les sommets sont le nœud de référence ou des nœuds de son voisinage, chaque entrée contenant une signature constituée des contributions sectorielles des secteurs angulaires intervenant dans l’intersection associée à ladite entrée. En cas de modification d’au moins une signature dans le dictionnaire cartographique entre deux instants d’observation, un changement est détecté et une réallocation de ressources radio du réseau est effectuée. Alternativement, on calcule une divergence de Kullback-Leibler entre la distribution des signatures à un instant d’observation courant et celle à un instant d’observation précédent, sur l’ensemble du dictionnaire cartographique ou une partie de celui-ci, et que l’on effectue une réallocation de ressources radio du réseau lorsque la divergence de Kullback-Leibler excède un seuil prédéterminé. Le voisinage du nœud de référence peut être obtenu en effectuant une présélection de nœuds du réseau au moyen d’un échantillonnage aléatoire ou d’une méthode des k plus proches voisins, puis un calcul, pour chaque nœud ainsi présélectionné, d’un score à partir de sa matrice de contributions sectorielles et celle du nœud de référence, le voisinage de ce nœud étant déterminé par les nœuds présélectionnés dont le score excède un seuil prédéterminé ou bien par les M nœuds ayant les scores les plus élevés où M est un entier non nul. Le score d’un nœud présélectionné peut être calculé au moyen d’une métrique de similarité en cosinus, une divergence de Kullback-Leibler, un mécanisme d’attention ou par un réseau de neurones effectuant une opération de classification. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture d’un mode de réalisation préférentiel de l’invention, décrit en référence aux figures jointes parmi lesquelles : illustre de manière schématique une situation d’interférence dans un réseau de télécommunication ; représente un modèle illustrant le calcul d’un rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle ; représente un exemple de détection d’un obstacle dans l’environnement d’un nœud à partir d’une matrice représentative du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle au cours du temps ; représente sous la forme d’ordinogramme le principe d’une méthode de communication et détection d’environnement conjointe, selon un premier mode de réalisation de l’invention ; illustre un exemple de détection coopérative de la position d’un obstacle dans l’environnement d’un nœud de référence à partir des matrices de mesure obtenues par différents nœuds du voisinage de ce nœud de référence ; représente sous la forme d’ordinogramme le principe d’une méthode de communication et détection d’environnement conjointe, selon un second mode de réalisation de l’invention ; détaille l’étape de détermination du voisinage d’un nœud dans l’ordinogramme de la . EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS On considérera dans la suite un réseau de nœuds de télécommunication sans fil, non nécessairement cellulaire, dans lequel un premier nœud a établi une communication avec un second nœud au moyen d’une liaison, ladite liaison étant interférée par des signaux émis par des nœuds tiers, le cas échéant réfléchis par l’environnement voire par des surfaces réfléchissantes ( Reflective Intelligent Surfaces ). Sans perte de généralité, et dans un souci de simplification de la présentation de l’invention, nous supposerons que ce réseau de télécommunication est cellulaire, que le premier nœud est un équipement d’utilisateur, UE, typiquement un terminal mobile et que le second nœud est une station de base, BS, servant ce nœud. La présente invention peut notamment s’appliquer au réseau cellulaire 5G, en particulier pour les communications dans le domaine millimétrique ou dans le domaine THz. Nous considérerons un nœud quelconque du réseau, par exemple un équipement d’utilisateur UE, et le prendrons comme nœud de référence. Il est clair cependant que ce nœud pourra être alternativement une station de base, BS, du réseau. L’idée à la base de la présente invention est de tirer parti de l’interférence spatiale affectant le nœud de référence et de la variation de cette interférence au cours du temps pour en déduire une information quant à la présence d’obstacles en mouvement éventuellement présents dans le voisinage de ce nœud. Plus précisément, la réception d’une communication par le nœud de référence (via une liaison descendante dans le cas d’un UE et d’une liaison montante dans le cas d’une BS) peut être affectée, par des interférences dues à la réception de signaux émis par les nœuds situés dans le voisinage de ce nœud. Cette situation est illustrée dans l’exemple représenté en . Le diagramme de réception de l’antenne du nœud de référence, 100, présente outre un lobe principal pointé vers la station de base, des lobes secondaires susceptibles de recevoir les signaux émis par des nœuds voisins tels que 110. Si un obstacle, 120, se déplace au sein du voisinage du nœud de référence, la situation d’interférence évolue au cours du temps. De manière générale, les interférences spatiales dues aux communications des nœuds avoisinants et les fluctuations de ces interférences au cours du temps peuvent fournir une information sur la présence et le déplacement d’obstacles au sein du voisinage du nœud de référence. Alors que le phénomène d’interférence spatiale dégrade la qualité des communications radio et est combattu pour cette raison, il est ici utilement exploité pour détecter une activité au sein de l’environnement du nœud de référence. Le nœud de référence estime une grandeur caractéristique du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle, ce pour une pluralité de secteurs couvrant au moins une partie du voisinage du nœud de référence. L’interférence sectorielle est définie ici comme la somme des puissances des signaux interférents reçus dans un secteur angulaire donné, par exemple dans le secteur angulaire indiqué en 150. On supposera pour illustrer l’invention que les nœuds sont distribués dans un plan selon un processus stochastique ponctuel de Poisson et que le canal entre deux nœuds suit un modèle de Friis, à savoir que la puissance du signal reçu par un nœud récepteur s’exprime à partir de la puissance émise un nœud émetteur au moyen de : où est un coefficient est le coefficient d’évanouissement ( fading coefficient ) du canal, est un coefficient d’occultation, sont les gains d’antenne respectifs de l’émetteur et du récepteur dans la direction de propagation, est une constante d’atténuation, est la distance entre les nœuds émetteur et récepteur et est un exposant d’affaiblissement sur le trajet de propagation. Il est clair pour l’homme du métier que d’autres modèles de canal pourront être utilisés sans sortir du cadre de la présente invention. La représente un modèle illustrant le calcul d’un rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle. Dans ce modèle, les stations de base sont référencées par l’indice et les équipements d’utilisateurs par l’indice . Le nœud de référence, ici un équipement d’utilisateur, 210, portant l’indice reçoit un signal de communication d’un nœud émetteur, ici une station de base BS, 220, portant l’indice . La communication est établie sur une liaison descendante entre la station de base et l’équipement d’utilisateur . On suppose que lobe principal d’émission de la station de base et que le lobe principal de réception de l’UE sont alignés, c’est-à-dire que la formation de faisceau est optimale. Dans cette configuration, les gains d’antenne en émission et en réception sont respectivement notés et et la puissance du signal de communication reçu par le nœud de référence n’est autre que : avec les mêmes notations que précédemment et où l’indice 0 indique que les grandeurs sont relatives aux nœuds et . La distance est celle séparant les nœuds et . On considère maintenant les stations de base autres que celle servant le nœud de référence, c’est-à-dire telles que . Chacune de ces stations de base est susceptible d’engendrer une interférence spatiale sur la liaison entre les nœuds et . La puissance du signal interférent généré par la liaison entre le nœud (station de base) et le nœud (UE) sur la liaison entre les nœuds et peut s’exprimer sous la forme suivante : [Math. 3] où est la distance entre les nœuds et , est le gain de l’antenne d’émission de la station de base dans la direction donnée par l’angle , où est la largeur angulaire du lobe principal du faisceau d’émission et est l’angle de départ relatif (AoD) du signal interférent par rapport à la direction de ce lobe principal, est le gain de l’antenne de réception de l’équipement d’utilisateur où est la largeur angulaire du lobe principal du faisceau de réception et est l’angle d’arrivée relatif (AoA) du signal interférent par rapport à la direction de ce lobe principal. Le signal interférent total sur la liaison descendante entre les nœuds et , provenant d’une direction , à l’instant , peut s’écrire alors : où est le symbole de Dirac. Cette interférence spatiale peut être sommée sur chaque secteur. Autrement dit, l’interférence sectorielle , c’est-à-dire celle générée par les nœuds où est le secteur de largeur angulaire et d’orientation angulaire absolue , peut être obtenue par : Cette interférence sectorielle, c’est-à-dire crée par les nœuds du réseau appartenant à un secteur angulaire donné et ayant pour sommet le nœud de référence, permet de définir une grandeur caractéristique du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle : où est la densité spectrale de bruit et est la largeur de bande utilisée pour la communication (liaison descendante) entre les nœuds et . Il convient de noter que l’interférence sectorielle dans un secteur donné dépend du temps. Si l’on suppose que les faisceaux d’émission des différentes stations de base sont statiques dans une plage temporelle donnée, la variation temporelle d’une interférence sectorielle provient d’une variation de configuration de l’environnement, par exemple le déplacement d’un obstacle au cours du temps, comme illustré en Fig. 2 (déplacement d’un robot, 230, à travers le secteur ). Le voisinage du nœud de référence peut faire l’objet d’un découpage en secteurs angulaires contigus et non-chevauchants, n’ayant pas nécessairement des largeurs angulaires identiques. Par souci de simplification, nous supposerons cependant dans la suite que ce découpage est réalisé au moyen de secteurs ayant tous la même largeur angulaire où est un entier non nul. Le voisinage du nœud de référence est alors partitionné en secteurs , , le secteur étant défini comme celui dont l’orientation, , correspond à la liaison entre les nœuds et , les autres secteurs possédant des orientations respectives . Pour une fenêtre temporelle d’observation s’achevant au temps et de durée , on collecte les valeurs prises par ladite grandeur caractéristique du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle aux instants , où est une période de détection où est un entier non nul et ce, pour les différents secteurs couvrant le voisinage du nœud de référence, , . On obtient ainsi une matrice de mesure ( sensing matrix ) de l’environnement du nœud de référence : Lorsqu’un obstacle se trouve dans l’environnement du nœud de référence, cela se traduit par une modification du rapport sur bruit plus interférence sectorielle, cette modification dépendant du ou des lobe(s) secondaire(s) occultés et du coefficient d’occultation. La résolution avec laquelle cet obstacle peut être détecté dépend notamment de la largeur angulaire des secteurs ainsi que de la densité des nœuds interférents ( ). On comprend en effet que plus la densité des nœuds interférentes est importante et plus faible est la largeur angulaire, meilleure sera la résolution spatiale. En pratique, la réception des signaux interférents et l’intégration de l’interférence sectorielle dans les différents secteurs se fait de manière multiplexée dans le temps (TDD), en scannant à tour de rôle les différents secteurs angulaires. La fréquence de rafraîchissement peut être adaptative en fonction de l’activité dans les différents secteurs angulaires. Dans tous les cas, la fréquence de rafraîchissement dans les différents secteurs pourra être choisie de manière à ce que la matrice représente fidèlement le rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle des différents secteurs aux mêmes instants d’observation. Selon un premier mode de réalisation la matrice de mesure peut permettre de détecter le mouvement d’un obstacle dans l’environnement du nœud de référence. A cette fin, les mesures de signal sur bruit plus interférence sectorielle au cours du temps, autrement dit les vecteurs lignes de la matrice de mesure, peuvent permettre une séparation de sources à l’aveugle ( blind source separation ). En effet, matrice de mesure peut se décomposer en trois composantes distinctes : La première composante, , correspond à la contribution relative à l’occultation statique ( static shadowing ), la seconde composante, , correspond à la contribution d’obstacles en mouvement dans l’environnement du nœud de référence et la troisième composante, , correspond aux autres contributions de bruit telles que l’atténuation aléatoire ( random scattering ) et la diffusion ( scattering ). La séparation de sources à l’aveugle permet d’isoler les différentes contributions à la matrice de mesure, notamment celle due aux obstacles en mouvement. Différentes méthodes de séparation de sources peuvent être appliquées, par exemple une décomposition en valeurs singulières ou SVD ( Singular Value Decomposition ) de la matrice de mesure ou bien une analyse en composantes principales ou PCA ( Principal Components Analysis ), de manière connue en soi. Par exemple, la matrice de mesure, de taille peut faire l’objet d’une décomposition SVD : où est une matrice semi-unitaire de taille , est une matrice semi-unitaire de taille , et est une matrice carrée diagonale de taille avec , les éléments diagonaux de étant les valeurs singulières . La relation (9) peut encore s’écrire : dans laquelle les trois termes de sommation figurant à droite correspondent respectivement aux composantes , , et de la matrice de mesure. En effet, la matrice correspond essentiellement à un affaiblissement sur le trajet de propagation directe ou les multi-trajets, la seconde aux signaux des interféreurs du voisinage et la troisième à un bruit aléatoire (diffusion aléatoire, bruit thermique). La liste ordonnée des valeurs singulières fait apparaître trois différents régimes de décroissance avec des changements de pente entre régimes successifs, ce qui permet de déterminer les indices et , et permet donc d’isoler la matrice . La détermination des indices et à partir de la matrice de mesure a été illustrée en Fig. 3. La partie gauche de la figure, 310, représente (l’amplitude) des éléments de la matrice , l’indice de secteur figurant en ordonnées et l’indice de l’instant de détection dans la fenêtre temporelle figurant en abscisses. La partie droite de la figure représente le résultat de la décomposition en valeurs singulières. Plus précisément, le diagramme 320 donne les valeurs singulières de la matrice, ordonnées par valeurs décroissantes, dans lequel on distingue les trois régimes de décroissance précités. Les éléments de la matrice correspondant aux valeurs propres à sont représentés en 330. Les indices des secteurs ont été réarrangés en ordonnées pour centrer le diagramme sur le secteur . On remarque en 340 un blocage de la liaison correspondant à l’apparition d’un obstacle entre les nœuds et . Ce blocage peut être anticipé dans la mesure où l’obstacle vient d’abord masquer certaines sources d’interférence et donc augmenter le rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle dans certains secteurs avant le blocage en question. La séquence chronologique des secteurs dans lesquels ce rapport augmente, et plus généralement l’historique du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle dans les différents secteurs angulaires, permet d’estimer la trajectoire (direction, vitesse angulaire du déplacement le long de la trajectoire) et, le cas échéant, la taille apparente de l’obstacle en question. L’estimation de la trajectoire et, le cas échéant, de la taille apparente de l’objet permet d’anticiper la situation de blocage de la liaison et de gérer les ressources RRM en conséquence, par exemple de préparer un handover pour le nœud de référence ou de modifier une allocation de ressources. La représente le principe d’une méthode de communication et de détection d’environnement conjointe, selon un premier mode de réalisation de l’invention. Dans ce mode de réalisation, un nœud de référence d’un réseau de télécommunication sans fil effectue les mesures d’une grandeur caractéristique du rapport du bruit sur interférence sectorielle dans une pluralité de secteurs angulaires non-chevauchants recouvrant le voisinage de ce nœud et détecte le mouvement d’un obstacle éventuel dans ce voisinage. Optionnellement, cette détection permet au réseau de gérer ses ressources radio, par exemple en préparant un handover ou en modifiant une allocation de ressources. A l’étape 410, le nœud de référence, , ayant préalablement établi une communication avec un nœud émetteur, , définit une pluralité de secteurs angulaires non-chevauchants dont il est l’origine, et une pluralité d’instants d’observation, par exemple en déterminant une largeur angulaire de secteur, , ou un nombre donné de secteurs, , ainsi qu’un nombre d’instants d’observation dans une fenêtre temporelle de durée, . A l’étape 420, le nœud de référence effectue, à chaque instant d’observation et pour chaque secteur angulaire, une mesure d’une grandeur caractéristique du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle. Il construit à partir de ces mesures une matrice de taille . A l’étape 430, le nœud de référence effectue une séparation de sources à l’aveugle à partir des mesures effectuées. Cette séparation peut être réalisée au moyen d’une analyse en composantes principales ou bien grâce à une décomposition en valeurs singulières de la matrice de mesure. A l’étape 430, le nœud de référence détermine, parmi les sources identifiées à l’étape précédente, celles qui correspondent à des interférences dues à des signaux émis par des nœuds appartenant au voisinage du nœud de référence. Par exemple, lorsque la séparation de sources est réalisée au moyen d’une décomposition SVD, cette détermination peut être réalisée en identifiant des ruptures de pente dans la série des valeurs singulières en fonction de l’instant d’observation. On en déduit la matrice correspondant à la contribution des interférences générées par les nœuds du voisinage, à la matrice à . Plus précisément, la matrice fournit, à chaque instant d’observation, les contributions sectorielles des nœuds du voisinage à la matrice de mesure. A l’étape 440, le nœud de référence détecte, à partir de l’historique des contributions sectorielles, le mouvement d’un obstacle éventuel dans le voisinage du nœud de référence. A l’étape 450, si un mouvement est détecté à l’étape précédente, le nœud de référence effectue une prédiction de survenance d’une situation de blocage à partir des caractéristiques de ce mouvement. A l’étape 460, si une situation de blocage est prédite par le nœud de référence, le réseau effectue une modification de l’allocation des ressources radio, par exemple effectue un handover une commutation de faisceau d’émission. Les étapes 450 et 460 sont optionnelles dans la mesure où le nœud de référence peut, dans certaines applications, se limiter à la détection du mouvement d’un obstacle dans son environnement. Dans un second mode de réalisation de l’invention, le nœud de référence effectue, grâce à la coopération de ses points voisins, une détection de la position d’un obstacle dans son environnement. La illustre un exemple de détection coopérative de la position d’un obstacle dans l’environnement d’un nœud de référence à partir des matrices de mesure obtenues par différents nœuds du voisinage de ce nœud de référence. Dans ce mode de réalisation, le nœud de référence, , effectue des mesures d’une grandeur caractéristique du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle dans une pluralité de secteurs angulaires et une pluralité d’instants d’observation d’une fenêtre temporelle. Elle en déduit une matrice de mesure, notée , comme dans le premier mode de réalisation. A la différence, du premier mode de réalisation toutefois, les nœuds d’un voisinage de ,au sens défini plus loin, effectuent également chacun des mesures de ladite grandeur caractéristique du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle dans une pluralité de secteurs angulaires et en déduisent leurs propres matrices de mesure. Dans le cas, illustré, les nœuds et appartiennent au voisinage du nœud de référence et construisent leurs matrices de mesure respectives et . Le nœud de référence ainsi que les nœuds appartenant au voisinage de ce nœud effectuent une séparation de sources à l’aveugle comme décrit précédemment, pour obtenir des matrices de contributions sectorielles notées , , . Les nœuds et transmettent respectivement sous forme de message les matrices et au nœud de référence. Alternativement, le nœud de référence ainsi que les nœuds appartenant à son voisinage transmettent chacun sa matrice de contributions sectorielles à un nœud administrateur. A partir des séquences chronologiques des contributions sectorielles issues des matrices , , , le nœud de référence ou, le cas échéant, le nœud administrateur, effectue une cartographie et localisation simultanées ou SLAM ( Simultaneous Localisation And Mapping ). On pourra trouver une description d’une méthode de cartographie et localisation simultanées dans l’article de H. Durrant-Whyte et al. intitulé « Simultaneous Localization and Mapping : part I » publié dans IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 13, N° 2 , pp. 99-110. Le fait de pouvoir disposer de mesures provenant de différents « angles de vue », plus précisément de différents secteurs angulaires distincts, dont les sommets sont situés en des points distincts, permet au nœud en charge du calcul de déterminer de localiser un obstacle éventuel en mouvement. La taille des intersections des différents secteurs angulaires donne une estimation des erreurs de localisation d’un obstacle dans l’environnement du nœud du référence (partie droite de la figure). La détaille sous la forme d’ordinogramme une méthode de communication et de détection de l’environnement d’un nœud de référence, selon un second mode de réalisation de l’invention. La détection de l’environnement du nœud de référence vise ici à estimer de manière coopérative la position d’un obstacle en mouvement dans l’environnement du nœud en question. Comme dans le premier mode de réalisation, le nœud de référence détermine en 610 une pluralité de secteurs angulaires dont il est le sommet ainsi qu’une pluralité d’instants d’observation, puis mesure, en 620, à chaque instant d’observation, une grandeur caractéristique du rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle pour chacun desdits secteurs angulaires, de manière à construire la matrice de mesure, . En 630, il effectue une séparation de sources à l’aveugle, par exemple au moyen d’une décomposition en valeurs singulières, pour obtenir une matrice de contributions sectorielles . En parallèle, le nœud de référence sélectionne en 615, parmi les nœuds du réseau, ceux qui appartiennent à son voisinage, , selon un algorithme de sélection décrit plus loin, se basant sur les matrices de contributions sectorielles reçues sous forme de messages de l’ensemble des nœuds du réseau voire d’un sous-ensemble de ces nœuds. A l’étape 625, il ne prend en compte que les matrices de contributions sectorielles respectivement obtenues des nœuds de son voisinage, autrement dit avec . En 640, le nœud de référence (ou le nœud administrateur), exécute un algorithme de cartographie et localisation simultanées, SLAM, à partir de l’ensemble des matrices de contribution sectorielles , pour déterminer la présence d’un objet éventuel dans l’environnement du nœud de référence. La présence d’un objet est détectée par une signature constituée par les contributions sectorielles respectives de secteurs angulaires issus des nœuds tels que leur intersection soit non vide. Le nœud de référence (ou le nœud administrateur) élabore et met à jour, à chaque instant de détection, un dictionnaire cartographique, 670, dont les entrées correspondent à ces intersections, chaque entrée contenant une signature, une signature étant constituée par les contributions sectorielles des secteurs angulaires intervenant dans l’intersection associée à ladite entrée. En 650, le nœud de référence (ou le nœud administrateur) détermine, pour chacune des entrées du dictionnaire en question, si un changement de signature est intervenu par rapport à l’instant de détection précédent. Alternativement, la détermination d’un changement pourra être effectuée sur l’ensemble du dictionnaire ou bien sur partie seulement, associée à une région de l’espace, à l’aide du calcul d’une divergence de Kullback-Leibler entre la distribution de signatures relatives à l’instant d’observation courant et la distribution de signatures relatives à l’instant de détection précédent. Si un tel changement est détecté, le réseau adapte en 660 son allocation de ressources radio (RRM), par exemple effectue un handover ou une commutation d’un faisceau d’émission. La Fig. 7 illustre de manière schématique la manière dont le nœud de référence détermine les nœuds qui appartiennent à son voisinage, , ce pour chaque fenêtre temporelle d’observation. Le voisinage du nœud peut être déterminé en sélectionnant (ou en sous-échantillonnant) parmi l’ensemble des nœuds du réseau, voire d’un sous-ensemble de celui-ci obtenu préalablement dans une phase de découverte du réseau, ceux dont le score est supérieur à un certain seuil. A l’étape 710, le nœud de référence effectue une pré-sélection des nœuds du réseau, par exemple au moyen d’un échantillonnage aléatoire. Cette présélection peut alternativement avoir été obtenue par une méthode de clustering dans l’ensemble ou , par exemple une méthode des k plus proches voisins. A l’étape 720, un score est calculé pour chacun de ces nœuds ainsi présélectionnés. Le score d’un nœud est basé sur son observation locale, , cette observation locale étant comprise comme la matrice des contributions sectorielles issue de sa matrice de mesure , ainsi que l’observation locale du nœud de référence, c’est-à-dire la matrice des contributions sectorielles . Le score du nœud reflète l’importance de ce nœud dans la prédiction du mouvement d’un obstacle dans l’environnement du nœud de référence . Le score peut obtenu à partir d’une métrique de similarité en cosinus ( cosine similarity ), une divergence de Kullback-Leibler, un mécanisme d’attention, etc. Alternativement, le score d’un nœud peut être donné par un processus de classification, implémenté par un réseau de neurones, fournissant pour chaque nœud la probabilité que l’observation se trouve dans la même classe que Ce processus de classification peut être entraîné en ligne de manière centralisée et supervisée. Le nœud de référence effectue ensuite en 730 une discrimination des nœuds présélectionnés sur la base de leurs scores respectifs. Cette discrimination pourra être par exemple réalisée en ne retenant que les M nœuds (M étant un entier non nul) ayant obtenus les meilleurs scores ou bien ceux qui réalisent un score supérieur à un certain seuil. Les nœuds ainsi retenus forment le voisinage du nœud de référence. Dans la description de l’invention, nous avons supposé que le réseau était déployé dans un espace 2D et que les secteurs angulaires étaient définis dans un plan. Il est cependant clair pour l’homme du métier que le réseau pourra être déployé dans un espace 3D (notamment lorsqu’il met en œuvre des drones) et que les secteurs angulaires pourront être définis par leurs ampleurs angulaires en azimut et en élévation. En outre, la méthode de communication et de détection conjointe de la présente invention n’est pas limitée à la détection du mouvement d’un seul obstacle dans l’environnement d’un nœud de référence, et que le mouvement de plusieurs obstacles pourra être détecté dans le premier mode de réalisation, la localisation des obstacles étant de surcroît obtenue dans le second mode de réalisation. Enfin, nous avons supposé dans la description de l’invention que les signaux interférents étaient émis par des nœuds du réseau. Lorsque la densité spatiale des nœuds est insuffisante, on pourra à des surfaces de réflexion intelligentes (RIS) pour augmenter artificiellement la densité de ces nœuds en créant des nœuds apparents additionnels. Méthode de communication et de détection conjointe pour détecter le mouvement d’un obstacle dans l’environnement d’un nœud, dit nœud de référence, d’un réseau de télécommunication sans fil, ledit nœud de référence ayant préalablement établi une liaison radio avec un nœud émetteur du réseau, ladite méthode étant caractérisée en ce que le nœud de référence : détermine une pluralité de secteurs angulaires non-chevauchants dans ledit environnement et dont le sommet est le nœud de référence, ainsi qu’une pluralité d’instants d’observation (410, 610) ; effectue, en chacun des instants d’observation, une mesure d’une grandeur caractéristique d’un rapport signal sur bruit plus interférence sectorielle sur ladite liaison radio, pour chacun des secteurs angulaires, et construit une matrice de mesure ( , ) dont les éléments sont les mesures de ladite grandeur caractéristique (420, 620) ; effectue une séparation de sources à l’aveugle à partir de ladite matrice de mesure et en extrait une matrice de contributions sectorielles ( , ) de signaux interférents dans les différents secteurs angulaires (430, 630); détecte le mouvement d’un obstacle éventuel dans l’environnement du nœud de référence à partir d’au moins un historique desdites contributions sectorielles (440, 640-650). Méthode de communication et de détection conjointe selon la revendication 1, caractérisée en ce qu’une situation de blocage de ladite liaison est prédite à partir de caractéristiques du mouvement de l’obstacle dans l’environnement du nœud de référence. Méthode de communication et de détection conjointe selon la revendication 1, caractérisée en ce que si une situation de blocage de ladite liaison est prédite, il est effectué une modification des ressources radio dans le réseau. Méthode de communication et de détection conjointe selon la revendication 1, caractérisée en ce que la séparation de sources à l’aveugle est effectuée au moyen d’une décomposition en valeurs singulières de la matrice de mesure ou d’une analyse en composantes principales. Méthode de communication et de détection conjointe selon la revendication 1, caractérisée en ce que le nœud de référence détermine les nœuds de son voisinage (615) et effectue une cartographie et une localisation simultanées sur ledit environnement (640) à partir de la matrice de contributions sectorielles qu’il a extraite ainsi que des matrices de contributions sectorielles qu’il a reçues, sous forme de messages, des nœuds de son voisinage. Méthode de communication et de détection conjointe selon la revendication 5, caractérisée en ce qu’un dictionnaire cartographique (670) est construit et mis à jour, chaque entrée du dictionnaire correspondant à l’intersection d’une pluralité de secteurs angulaires dont les sommets sont le nœud de référence ou des nœuds de son voisinage, chaque entrée contenant une signature constituée des contributions sectorielles des secteurs angulaires intervenant dans l’intersection associée à ladite entrée. Méthode de communication et de détection conjointe selon la revendication 6, caractérisée en ce qu’en cas de modification d’au moins une signature dans le dictionnaire cartographique entre deux instants d’observation, un changement est détecté (650) et une réallocation de ressources radio du réseau est effectuée. Méthode de communication et de détection conjointe selon la revendication 6, caractérisée en ce que l’on calcule une divergence de Kullback-Leibler entre la distribution des signatures à un instant d’observation courant et celle à un instant d’observation précédent, sur l’ensemble du dictionnaire cartographique ou une partie de celui-ci, et que l’on effectue une réallocation de ressources radio du réseau lorsque la divergence de Kullback-Leibler excède un seuil prédéterminé. Méthode de communication et de détection conjointe selon l’une des revendications 5 à 8, caractérisée en ce que le voisinage du nœud de référence est obtenu en effectuant une présélection (710) de nœuds du réseau au moyen d’un échantillonnage aléatoire ou d’une méthode des k plus proches voisins, puis calcule (720) pour chaque nœud ainsi présélectionné un score à partir de sa matrice de contributions sectorielles et celle du nœud de référence, le voisinage de ce nœud étant déterminé (730) par les nœuds présélectionnés dont le score excède un seuil prédéterminé ou bien par les M nœuds ayant les scores les plus élevés où M est un entier non nul. Méthode de communication et de détection conjointe selon la revendication 9, caractérisée en ce que le score d’un nœud présélectionné est calculé au moyen d’une métrique de similarité en cosinus, une divergence de Kullback-Leibler, un mécanisme d’attention ou par un réseau de neurones effectuant une opération de classification.