Brevet FR3155929A1 — publié le 20250530

L’invention porte sur un Procédé itératif de simulation d'une chaîne radiofréquence comprenant : une initialisation (4) d'un ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres représentatifs de la chaîne radiofréquence ; un calcul itératif mettant en œuvre les étapes correspondant à : une simulation (5) de chaîne radiofréquence configuré pour calculer (6), pour chaque combinaison de l'ensemble, la valeur d'au moins une métrique de la chaîne radiofréquence, une métrique étant une fonction dépendant d'au moins un paramètre de la chaîne radiofréquence ; et une optimisation (7) par un algorithme d'Intelligence Artificielle de type génétique, dans lequel : un chromosome correspond à une combinaison de l'ensemble, et un gène correspond à un paramètre de combinaison de l'ensemble ; et la fonction de coût calculée (8) dépend d'une pondération des au moins une métrique(s) simulées. Figure pour l’abrégé : [Fig.2] Procédé itératif de simulation d'une chaîne radiofréquence L'invention porte sur un. procédé itératif de simulation d'une chaîne radiofréquence L’invention concerne la configuration des chaînes radiofréquence dans les phases d’ingénierie amont, une exploration paramétrique des différents composants au travers d’outils de simulation apparaît comme une solution intéressante. Pour ce faire, tester une combinatoire très importante est parfois nécessaire afin de sélectionner la ou les configurations associées aux meilleurs critères de performances définis par l’architecte. Cependant, si la plage d’exploration est trop importante, le temps de calcul peut être un frein au pré-dimensionnement. Une chaîne radiofréquence comprend l'ensemble des éléments participant à l'émission et/ou à la réception des ondes radiofréquences, ainsi que leur paramétrage et fonctionnement. Il est connu des procédés de simulation d'une chaîne radiofréquence, comme illustré sur la FIG. 1 comprenant : une détermination 1 d'un ensemble exhaustif de combinaisons de valeurs de paramètres représentatifs de la chaîne radiofréquence ; une simulation 2 de chaîne radiofréquence configuré pour calculer, pour chaque combinaison de l'ensemble, la valeur d'au moins une métrique de la chaîne radiofréquence, une métrique étant une fonction dépendant d'au moins un paramètre de la chaîne radiofréquence ; et un post-traitement 3 manuel, par des experts pour faire le choix de la meilleure combinaison possible parmi l'ensemble prédéterminé de combinaisons. Les outils de simulation modernes existants ne permettent pas d’exploration automatique d’une importante plage de paramètres. De plus, beaucoup de dimensionnements de ce type sont réalisés à partir de fichiers Excel rendant l’exploitation de ces données difficiles. Il faudrait développer entièrement les modèles d’exploration. En cas d’exploration exhaustive qui consisterait à parcourir toutes les combinaisons possibles, le temps de calcul pourrait alors être rédhibitoire. Un but de l'invention est de pallier les problèmes précédemment cités. Il est proposé, selon un aspect de l'invention, un procédé itératif de simulation d'une chaîne radiofréquence comprenant : une initialisation d'un ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres représentatifs de la chaîne radiofréquence ; un calcul itératif mettant en œuvre les étapes correspondant à : une simulation de chaîne radiofréquence configuré pour calculer, pour chaque combinaison de l'ensemble, la valeur d'au moins une métrique de la chaîne radiofréquence, une métrique étant une fonction dépendant d'au moins un paramètre de la chaîne radiofréquence ; et une optimisation par un algorithme d'Intelligence Artificielle ou IA de type génétique, dans lequel : un chromosome correspond à une combinaison de l'ensemble, et un gène correspond à un paramètre de combinaison de l'ensemble ; et la fonction de coût calculée dépend d'une pondération des au moins une métrique(s) simulées. Dans un mode de réalisation, l'étape d'optimisation comprend une sélection de deux chromosomes dans l'ensemble, une génération de deux chromosomes de remplacement, et un remplacement, dans l'ensemble, de deux chromosomes parmi les chromosomes non sélectionnés, par les deux chromosomes calculés. Selon un mode de réalisation, la sélection de deux chromosomes dans l'ensemble met en œuvre une sélection par rang, une sélection par tournoi, ou une sélection élitiste. Dans un mode de réalisation, les métriques de chaîne radiofréquence comprennent au moins un facteur de bruit cumulé d'un composant de la chaîne radiofréquence, et/ou au moins un gain cumulé d'un composant de la chaîne radiofréquence, et/ou au moins un point d'interception d'ordre trois cumulé d'un composant de la chaîne radiofréquence. Selon un mode de réalisation, les paramètres de la chaîne radiofréquence comprennent au moins un facteur de bruit de composant de la chaîne radiofréquence, et/ou au moins un gain de composant de la chaîne radiofréquence, et/ou au moins un point d'interception d'ordre trois de composant de la chaîne radiofréquence. Dans un mode de réalisation, le calcul itératif a pour critère d'arrêt l'atteinte d'un nombre prédéterminé d'itérations. En variante, le calcul itératif a pour critère d'arrêt l'atteinte d'un nombre prédéterminé de calculs itératifs successifs de la fonction de coût d'un chromosome de l'ensemble tous compris dans un intervalle de valeurs de largeur inférieure à un seuil. L'invention sera mieux comprise à l'étude de quelques modes de réalisation décrits à titre d'exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 illustre schématiquement un procédé de simulation d'une chaîne radiofréquence, selon l'état de la technique ; FIG. 2 illustre schématiquement un procédé itératif de simulation d'une chaîne radiofréquence, selon un aspect de l'invention ; et FIG. 3 illustre schématiquement un exemple de réalisation d'un procédé itératif de simulation d'une chaîne radiofréquence , selon un aspect de l'invention. Sur l'ensemble des figures, les éléments ayant des références identiques sont similaires. La FIG. 2 illustre schématiquement le procédé itératif de simulation d'une chaîne radiofréquence selon un aspect de l'invention. Le procédé itératif de simulation d'une chaîne radiofréquence comprend : une initialisation 4 d'un ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres représentatifs de la chaîne radiofréquence ; un calcul itératif mettant en œuvre les étapes correspondant à : une simulation 5 de chaîne radiofréquence configuré pour calculer 6, pour chaque combinaison de l'ensemble, la valeur d'au moins une métrique de la chaîne radiofréquence, une métrique étant une fonction dépendant d'au moins un paramètre de la chaîne radiofréquence ; et une optimisation 7 par un algorithme d'Intelligence Artificielle de type génétique, dans lequel : un chromosome correspond à une combinaison de l'ensemble, et un gène correspond à un paramètre de combinaison de l'ensemble ; et la fonction de coût calculée 8 dépend d'une pondération des au moins une métrique(s) simulées. L'étape d'optimisation comprend une sélection 9 de deux chromosomes dans l'ensemble, une génération 10 de deux chromosomes de remplacement dont la valeur de fonction de coût est améliorée par rapport aux valeurs des deux chromosomes sélectionnés, et un remplacement 11, dans l'ensemble, de deux chromosomes parmi les chromosomes non sélectionnés, en l'espèce les deux moins bonnes ayant les valeurs de coût les plus faibles, par les deux chromosomes calculés. En variante de la maximisation de la fonction de coût, en cas de minimisation de la fonction de coût, les deux moins bonnes seraient les valeurs de coût les plus élevées. Le calcul itératif a pour critère d'arrêt 12 l'atteinte d'un nombre prédéterminé d'itérations, ou l'atteinte d'un nombre prédéterminé de calculs itératifs successifs de la fonction de coût d'un chromosome de l'ensemble tous compris dans un intervalle de valeurs de largeur inférieure à un seuil.. En d'autres termes, la présente invention consiste notamment à ajouter une surcouche IA sur un simulateur déjà existant. Si l’on suppose que l’on possède un simulateur de chaines radiofréquence (outil du commerce, fonctions développées dans un langage de programmation), alors une exploration paramétrique peut être effectuée comme explicité précédemment. En effet, l’utilisateur peut renseigner des plages d’exploration de façon exhaustive afin que l’outil explore toutes les combinaisons possibles. Les fonctions de base du simulateur sont donc exploitées autant de fois que de combinaisons. Cette approche nécessite également un post-traitement manuel car il faut alors exploiter toutes les solutions obtenues afin de faire ressortir la ou les meilleures solutions selon des critères à établir. La présente invention permet d'éviter un parcours de toutes les combinaisons de façon aveugle avec post-traitement manuel par des experts. Cela est évité par un algorithme d’IA symbolique, i.e. basé sur des fonctions à optimiser et non pas de grandes quantités de données, de type génétique. Plus spécifiquement, un algorithme d’IA de type génétique est utilisé afin de converger automatiquement vers les meilleures configurations. Cet algorithme est particulièrement adapté à notre contexte particulier de simulation de chaîne radiofréquence par une étude de ses différents paramètres tels que la probabilité de mutation, la taille de la population ou encore le type de sélection La FIG. 3 représente un mode de réalisation dans lequel les Ci représentent les combinaisons ou chromosomes de l'ensemble, en l'espèce comprenant 4 combinaisons, C1, C2, C3 et C4. Chaque combinaison Ci comprend plusieurs gênes ou paramètres, en l'espèce 3 gènes G1, G2 et G3. Les deux meilleures combinaisons au sens de la fonction de coût sont C1 et C2. L'algorithme calcule deux nouvelles combinaisons à partir de ces deux combinaisons C1 et C2, par mutation, et remplace deux des combinaisons de l'ensemble qui ne sont pas C1 et C2, et en l'espèce les deux chromosomes C3 et C4 ayant les valeurs de fonction de coût les moins bonnes, en l'espèce les plus faibles. Les termes utilisés sont les termes classiques de l'algorithme d'IA de type génétique. Cet algorithme d'IA génétique utilise un ensemble de combinaisons initiales ou chromosomes initiaux aussi appelés "population" en langue anglaise. Chaque combinaison est appelée chromosome. Tous les chromosomes contiennent plusieurs paramètres appelés gènes. Dans le cadre du présent procédé de simulation, les paramètres peuvent correspondre à des paramètres spécifiques à chaque composant radiofréquence. Chaque chromosome est évalué à l’aide d’une fonction de coût parfois appelée "fitness fonction" en langue anglaise dans le cadre de l’algorithme génétique. Selon la forme de la fonction de coût, on cherche à la maximiser ou à la minimiser. Dans le premier cas, une solution sera d’autant plus qualitative, que sa fonction de coût est élevée. A l’inverse, la fonction de coût sera d’autant plus qualitative que la fonction de coût est faible. Aussi, plus la solution a une haute (ou faible) valeur de fonction de coût, plus cette dernière est de qualité. L’algorithme génétique est de renouveler à chaque itération l'ensemble de chromosomes en remplaçant certains chromosomes par de nouvelles solutions. A chaque itération, une première étape de sélection permet de sélectionner deux chromosomes dans la population. Il y a plusieurs méthodes de sélection : la méthode de sélection élitiste, la méthode de sélection par tournoi, ou la méthode de sélection par rang. La méthode de sélection par rang donne une probabilité de sélection proportionnelle à la qualité de la solution. Enfin, la sélection par tournoi permet de sélectionner un sous-groupe d’éléments dans la population et de tirer les deux meilleurs éléments de ce sous-groupe. Préférentiellement, la méthode élitiste consiste à sélectionner les deux meilleurs éléments au sens de la fitness fonction. On effectue ensuite deux opérations propres à l’algorithme sur les deux éléments sélectionnés pour produire deux nouvelles solutions : une étape de sélection de deux chromosomes ou "crossover" en langue anglaise dans l'ensemble et une étape de mutation ou de génération de deux chromosomes de remplacement. Ces deux opérations sont associées à des probabilités d’exécution L’étape de crossover peut consister à associer les deux combinaisons de manière plus ou moins égalitaire. Ensuite, l’étape de mutation consiste à modifier aléatoirement certains gènes avec une certaine probabilité. Les deux nouvelles solutions ainsi créées remplacent les deux pires solutions de la population au sens de la fonction de coût. Si à l’itération courante, l’algorithme a atteint un critère d’arrêt ou si le nombre d’itérations fixé est atteint, on arrête les itérations, sinon on passe à l'itération suivante. Cet algorithme d'IA génétique est complété par le développement de fonctions de coûts radiofréquence afin d’orienter la convergence. Ces fonctions de coûts sont créées à partir de différentes métriques radiofréquence comme le facteur de bruit cumulé d'au moins un composant, le gain cumulé d'au moins un composant, le point d’interception d’ordre trois cumulé d'au moins un composant, etc… Les fonctions de coût peuvent avoir différentes formes selon l’objectif souhaité. Il est possible de minimiser une métrique radiofréquence ou tendre vers une valeur souhaitée ou valeur cible. On peut introduire des notions de seuillage dans la fonction de coût à l’aide d’indicatrice. Des poids ou pondérations peuvent être appliqués à une métrique pour lui donner plus d’importance par rapport à une autre. Les choix sont multiples et permettent une liberté à l’utilisateur. La présente invention permet un gain de temps important par cette exploration plus pertinente qui peut ainsi se traduire par une réduction du cycle développement produit. (Moins de post-traitement et limitation du temps de calcul). Procédé itératif de simulation d'une chaîne radiofréquence comprenant : une initialisation (4) d'un ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres représentatifs de la chaîne radiofréquence ; un calcul itératif mettant en œuvre les étapes correspondant à : une simulation (5) de chaîne radiofréquence configuré pour calculer (6), pour chaque combinaison de l'ensemble, la valeur d'au moins une métrique de la chaîne radiofréquence, une métrique étant une fonction dépendant d'au moins un paramètre de la chaîne radiofréquence ; et une optimisation (7) par un algorithme d'Intelligence Artificielle de type génétique, dans lequel : un chromosome correspond à une combinaison de l'ensemble, et un gène correspond à un paramètre de combinaison de l'ensemble ; et la fonction de coût calculée (8) dépend d'une pondération des au moins une métrique(s) simulées. Procédé selon, la revendication 1, dans lequel l'étape d'optimisation (7) comprend une sélection (9) de deux chromosomes dans l'ensemble, une génération (10) de deux chromosomes de remplacement, et un remplacement (11), dans l'ensemble, de deux chromosomes parmi les chromosomes non sélectionnés, par les deux chromosomes calculés. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la sélection (9) de deux chromosomes dans l'ensemble met en œuvre une sélection par rang, une sélection par tournoi, ou une sélection élitiste. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les métriques de chaîne radiofréquence comprennent au moins un facteur de bruit cumulé d'un composant de la chaîne radiofréquence, et/ou au moins un gain cumulé d'un composant de la chaîne radiofréquence, et/ou au moins un point d'interception d'ordre trois cumulé d'un composant de la chaîne radiofréquence. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les paramètres de la chaîne radiofréquence comprennent au moins un facteur de bruit de composant de la chaîne radiofréquence, et/ou au moins un gain de composant de la chaîne radiofréquence, et/ou au moins un point d'interception d'ordre trois de composant de la chaîne radiofréquence. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le calcul itératif a pour critère d'arrêt (12) l'atteinte d'un nombre prédéterminé d'itérations. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel le calcul itératif a pour critère d'arrêt (12) l'atteinte d'un nombre prédéterminé de calculs itératifs successifs de la fonction de coût d'un chromosome de l'ensemble tous compris dans un intervalle de valeurs de largeur inférieure à un seuil.