FR 2789832 A1 20000818 FR 9901942 A 19990217 Procédé d'égalisation d'un canal de communication La présente invention a pour objet un procédé d'égalisation d'un canal de communication. Elle est principalement utilisable dans le cas de radiocommunications mobiles, notamment dans la téléphonie mobile, dont un récepteur est mobile par rapport à un émetteur. Ainsi, le récepteur est un téléphone mobile et l'émetteur est une station de base d'un réseau de communication. Le téléphone mobile peut se déplacer par rapport à l'émetteur à des vitesses allant d'une vitesse égale à zéro lorsque le téléphone mobile est immobile à une vitesse supérieure à 250 Km/h. Cette dernière vitesse est notamment atteinte lorsque le téléphone mobile se trouve dans un train rapide qui avance à cette vitesse. Une telle vitesse peut aussi être rencontrée dans des avions. Une propagation dans un environnement radiomobile se caractérise par une présence de trajets multiples hautement dispersifs dus notamment à des réflexions et à des diffusions sur des obstacles présents dans l'environnement radiomobile (bâtiments, collines, etc.). Ces trajets multiples donnent naissance à un certain nombre de signaux arrivant sur une antenne d'un téléphone mobile avec des valeurs d'amplitudes et de phases différentes. Il en résulte donc à la réception d'une interférence entre symboles. C'est-à-dire qu'une valeur d'un symbole reçue interfère sur une valeur d'un autre symbole reçu. Un égaliseur est un dispositif de filtrage qui a pour but de supprimer des effets néfastes de l'interférence entre symboles. Des techniques traditionnelles d'égalisation reposent sur une idée d'apprentissage. Selon la norme GSM par exemple, un émetteur envoie une séquence nommée séquence d'entraînement, ou d'apprentissage. Cette séquence d'apprentissage est connue du récepteur et est utilisée par celui-ci pour estimer soit des caractéristiques du canal de communication soit directement des coefficients d'un filtre de cet égaliseur. Dans la norme GSM et dans le cas, par exemple, d'un message de parole, cette séquence d'apprentissage est constituée de 26 bits au milieu d'un message de 148 bits, soit près de % du nombre total de bit de ce message. Pouvoir estimer les caractéristiques d'un canal, ou les coefficients d'un égaliseur, à partir du seul message reçu sans recours à une séquence d'apprentissage constitue un véritable défi. De telles méthodes existent néanmoins et sont nommées méthodes autodidactes ou aveugles. Ces méthodes autodidactes ont été étudiées depuis plusieurs années de façon théorique. Différentes méthodes autodidactes ont été proposées que ce soit en égalisation ou en séparation de sources. Comparées à des méthodes non autodidactes, les méthodes autodidactes ont des inconvénients. En général, ces méthodes autodidactes ont une complexité plus importante et une convergence parfois trop lente par rapport à des méthodes utilisant une séquence d'apprentissage. De plus, à cause de certaines non-linéarités introduites naturellement en égalisation aveugle, de nombreuses méthodes autodidactes utilisent un critère, qui doit être minimum pour avoir une estimation juste. Un tel critère converge parfois vers un minimum local, ce qui n'assure pas toujours une égalisation correcte. En effet, un minimum vers lequel un critère doit tendre est un minimum absolu, c'est-à-dire un minimum inférieur à tous les minimums, à la différence d'un minimum local qui est un minimum relatif. Des communications à l'aide d'un téléphone mobile de type GSM se déplaçant à haute vitesse, dans un train à plus de 250 km/h par exemple, fonctionnent mal actuellement. En effet, quand une vitesse de déplacement du mobile dépasse 250 km/h, une hypothèse de stationnarité du canal pendant une durée d'un message (environ 0,577 ms) n'est plus vérifiée. Une hypothèse de stationnarité du canal consiste à admettre que les caractéristiques du canal sont constantes pendant toute la durée du message. Dans le cas d'un tel déplacement rapide, une estimation des caractéristiques du canal faite au milieu du message à l'aide de la séquence d'apprentissage n'est plus valable à un début ou à une fin de ce même message. Il en résulte un décodage des valeurs des symboles erroné. Ainsi, un taux d'erreurs bit augmente en fonction d'une vitesse de déplacement du téléphone mobile jusqu'à devenir inadmissible. Un taux d'erreurs bit inadmissible est un taux pour lequel un message ainsi reconstitué ne permet plus de comprendre le sens du message émis et ne peut donc plus être utilisé. La présente invention a pour but de remédier à ce problème d'estimation d'une valeur d'un symbole codé, émis dans un canal présentant des caractéristiques rapidement variables, en proposant un procédé d'égalisation que l'on nommera par la suite égalisation semi-autodidacte. Ce procédé d'égalisation semi-autodidacte permet de combiner des avantages d'un procédé d'égalisation avec une séquence d'apprentissage avec les avantages d'un procédé d'égalisation autodidacte. En effet, ce procédé selon I'invention permet, grâce à une utilisation d'une séquence d'apprentissage, d'amorcer une convergence d'un critère associé à un procédé autodidacte. Un procédé d'égalisation autodidacte utilise pour estimer des caractéristiques d'un canal des caractéristiques d'un canal estimées lors d'une estimation précédente. En outre, une valeur initiale pour démarrer ce procédé n'est normalement pas une valeur déterministe, c'est-à-dire qu'elle est normalement estimée à partir d'informations inconnues du récepteur. Dans l'invention la valeur initiale est déterministe en ce sens qu'elle est définie à partir d'informations connues, c'est-à-dire à partir de la séquence d'apprentissage. Le procédé semi-autodidacte de l'invention permet d'améliorer un décodage final des symboles codés et de baisser un taux d'erreurs bit. De plus, il ne modifie que la conception du récepteur et peut donc être réalisé dans des systèmes existants sans modification d'aucune norme, notamment la norme GSM. On peut également l'appliquer dans le cas o une variation des caractéristiques du canal par rapport à la durée d'un message ne serait pas significative. En effet, on peut dans des conditions normales, c'està-dire lorsque le téléphone mobile est soumis à des vitesses inférieures à 250 km/h réduire une longueur en bit de la séquence d'apprentissage tout en opérant une égalisation correcte et ainsi gagner davantage d'efficacité. Dans ce cas, le débit en bit utiles du téléphone mobile peut être augmenté. On gagne davantage d'efficacité en diminuant un temps de traitement de ce procédé par un microprocesseur dans le téléphone mobile. Ainsi, avec le procédé de l'invention on estime une valeur d'un symbole codé en utilisant une méthode d'égalisation aveugle. Cette méthode d'égalisation aveugle utilise, pour chaque estimation d'une valeur d'un symbole, une partie des coefficients du canal de communication et/ou des valeurs des symboles précédemment estimées. De plus, un calcul initial des coefficients est réalisé à l'aide de la séquence d'apprentissage. L'invention concerne donc un procédé d'égalisation d'un canal de communication, notamment radiomobile, dans lequel: a) on reçoit sur une antenne d'un récepteur une superposition de messages constitués, lors de leur émission par un émetteur, à partir d'une seule et même suite de symboles codés et modulés par une porteuse dans une gamme de radiofréquences, b) on démodule et on échantillonne en réception un signal résultant de cette superposition et on mémorise une suite d'échantillons ainsi obtenue, c) on estime un premier groupe de coefficients de modélisation du canal de communication en réalisant une corrélation entre des échantillons et une séquence de symboles d'apprentissage émise par l'émetteur, connue du récepteur et présente dans les messages, la séquence d'apprentissage étant placée par exemple au milieu de la suite des symboles codés, formant ainsi dans la suite une demi-suite avant et une demi-suite après, d) on décode les signaux démodulés à partir des coefficients de modélisation, e) on met en oeuvre les étapes précédentes avec un microprocesseur commandé par un programme mémorisé dans une mémoire de programme, caractérisé en ce que f) pour déterminer la valeur d'un symbole codé situé dans le temps juste avant ou juste après la séquence connue, on utilise un deuxième groupe de coefficients établis à partir de certains coefficients du premier groupe de coefficients ainsi qu'à partir d'un paramètre d'ajustement à déterminer, g) on met en oeuvre une méthode d'égalisation aveugle pour déterminer ce paramètre d'ajustement à partir de certains coefficients, h) puis on réitère les étapes f) et g) pour un autre symbole précédent, ou suivant respectivement, en utilisant un groupe ultérieur de coefficients de modélisation formés, comme le deuxième groupe de coefficients, à partir de certains coefficients d'un groupe précédent et d'un paramètre d'ajustement donnant un degré de liberté. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent. Celles-ci ne sont présentées qu'à titre indicatif et nullement limitatif de l'invention. Les figures montrent: - Figure 1: un exemple de mise en ceuvre du procédé selon l'invention dans un téléphone mobile; - Figure 2: une représentation, sous une forme d'algorithme, des différentes étapes à réaliser pour minimiser un premier critère; - Figure 3: une représentation, sous une forme d'algorithme, des différentes étapes à réaliser pour minimiser un deuxième critère; - Figure 4: une représentation schématique d'une transmission entre un téléphone mobile dans un train et une station de base faisant apparaître le problème. La figure 1 montre des moyens pour une mise en oeuvre d'un procédé d'égalisation selon l'invention. Ces moyens prennent place dans un téléphone mobile 1. Ce téléphone mobile 1 comporte une antenne 2 ou plusieurs antennes (au moins une). Cette antenne 2 reçoit une superposition de messages 3, 4, 5, 6. Ces messages 3, 4, 5, 6 sont constitués à partir d'une même suite 7 de symboles codés. Cette suite 7 est modulée par une porteuse dans une gamme de radiofréquence. Cette suite 7 est émise par un émetteur 8, notamment une station de base, qui produit un signal 9, généralement électromagnétique. Ce signal 9 se propage à travers un canal radiomobile 10. Dans ce canal radiomobile 10 le signal 9 se décompose en plusieurs signaux, suite au phénomène de multi-trajets, chacun selon un trajet différent. Cette superposition de messages 3, 4, 5, 6, reçue par le téléphone mobile 1 sous la forme d'un signal 11, est envoyée en entrée d'un circuit démodulateur 12 pour y être démodulée. Ce circuit démodulateur 12 peut comporter en outre des moyens supplémentaires pour filtrer et amplifier le signal 11. Ce signal 11 ainsi démodulé, et éventuellement filtré et amplifié, est échantillonné par un échantillonneur 13. Une entrée de cet échantillonneur 13 est reliée à une sortie du circuit démodulateur 12. Une sortie de cet échantillonneur 13 est reliée à un bus 14 contrôlé par un microprocesseur 15. Ce bus 14 permet notamment un transport de données, d'adresses ainsi que de commandes. Le microprocesseur 15, par le biais du bus 14, place dans une mémoire de données 16, à un emplacement 17 chaque échantillon présenté en sortie de l'échantillonneur 13. Généralement, une suite de symboles codés telle que la suite 7 de symboles codés comporte un nombre de symboles finis. En conséquence on obtient une suite d'échantillons dont un nombre d'échantillons fournis par l'échantillonneur 13 est fini. Dans la norme GSM, lors d'une constitution, dans l'émetteur 8, de la suite 7 de symboles codés, on insère au milieu de celle-ci une séquence de symboles d'apprentissage 18 connus du récepteur. Cette séquence de symboles d'apprentissage 18 forme ainsi dans la suite 7 une demi-suite avant 19 et une demi-suite après 20. Il serait toutefois envisageable de placer la séquence d'apprentissage en début (ou en fin) de message. En effet, pour des questions de stationnarité la séquence d'apprentissage est plus favorable si elle est placée au milieu. Notamment avec l'invention une séquence d'apprentissage plus courte pourra être placée de préférence au début. Dorénavant et afin de faciliter une compréhension de la description, la suite 7 de symboles représente un message de parole et est donc constituée de 148 symboles dont 26 symboles pour la séquence d'apprentissage 18. Toutefois, il est bon de préciser que dans ces 26 symboles 16 symboles centraux correspondent à une partie principale d'une séquence d'apprentissage et que ces 16 symboles sont suivis et précédés de deux séquences de cinq symboles. Ces deux séquences ont pour seul but de rendre périodique la partie principale de 16 symboles. En effet, les cinq symboles émis après la partie principale sont les mêmes que les cinq premiers symboles de la partie principale. De plus, les cinq symboles émis avant la partie principale sont égaux aux cinq derniers symboles de la partie principale. La présente invention pourrait tout aussi bien s'appliquer à des messages émis représentatifs de messages d'une autre nature et constitués d'un nombre de symbole différents. Lors d'une réalisation d'un téléphone mobile 1 on mémorise dans une mémoire 21, éventuellement permanente, une copie d'une séquence d'apprentissage à un emplacement mémoire 27. Le microprocesseur 15, commandé par un programme 22 placé dans une mémoire de programme 23, place dans un registre de travail 24, comportant notamment un ensemble de registres élémentaires, une séquence d'échantillons 25. Cette séquence d'échantillons 25 est constituée à partir de la suite d'échantillons mémorisés à l'emplacement 17. Cette séquence d'échantillon 25 est centrée par rapport à la suite d'échantillons mémorisés à l'emplacement 17. En outre, on place dans un autre registre de travail 26 une copie de la séquence d'apprentissage mémorisée à un emplacement mémoire 27 de la mémoire 21. A partir de ces deux informations présentes dans les registres 24 et 26 respectivement on estime un premier groupe de coefficients de modélisation du canal. Pour cela, on calcule une corrélation entre des valeurs des échantillons dans le registre 24 et des valeurs de la copie de la séquence d'apprentissage 18 dans le registre 26. Cette corrélation peut être calculée empiriquement. On calcule, pour une corrélation donnée, une moyenne d'une somme de produit entre une valeur d'un registre élémentaire repéré par une position dans le registre de travail 24 et une valeur d'un registre élémentaire repéré par une position dans le registre de travail 26. Une position d'un registre élémentaire dans le registre de travail 26 est égale à une position d'un registre élémentaire dans le registre de travail 24 plus un décalage. Ce décalage est variable et augmente d'une unité à chaque nouvelle correlation. Un nombre égal à une somme entre un nombre de produits et une valeur du décalage est constant donc plus le décalage augmente et moins on a de produit et moins une corrélation est précise. Un résultat d'une corrélation est temporairement sauvegardé dans un registre 28 jusqu'à ce que soit estimé un coefficient correspondant d'un groupe de coefficients de modélisation du canal. Cette estimation est réalisée en utilisant un procédé déjà présent dans le téléphone mobile 1. Les coefficients du groupe de coefficients ainsi estimés sont mémorisés à un emplacement 29 de la mémoire de données 16. Pour chaque corrélation ainsi calculée on peut estimer un coefficient du groupe de coefficients de modélisation du canal. Une fois tous les coefficients du premier groupe de coefficients de modélisation estimés, on détermine un deuxième groupe de coefficients qui comporte des coefficients du premier groupe de coefficients et un paramètre d'ajustement qui reste à déterminer. La séquence d'échantillon 25 correspond à une séquence d'échantillons relative à la séquence d'apprentissage 18 connue du récepteur. Les autres échantillons qui se trouvent dans la demi-suite avant 19 ou dans la demi-suite après 20 sont quant à eux inconnus. Dans l'état de la technique on estime une valeur d'un symbole à partir des échantillons et à partir du premier groupe de coefficients. Ceci implique de faire une hypothèse de constance des caractéristiques du canal radiomobile 10 pendant la transmission du signal 9. On a vu ci-dessus que cette hypothèse n'est plus vérifiée lorsque le téléphone mobile 1 se déplace à une vitesse élevée. C'est pourquoi dans le cadre de l'invention pour chaque symbole émis de la suite 7 de symboles on estime des caractéristiques du canal radiomobile sous forme d'un groupe de coefficients. Dans l'invention pour estimer une valeur d'un symbole codé émis on met en oeuvre un procédé d'égalisation dont le principe est exposé plus loin afin de déterminer une valeur pour le paramètre d'ajustement. Une valeur d'un symbole estimé est envoyée par l'intermédiaire du bus 14 commandé par le microprocesseur 15, en entrée d'un circuit décodeur 30. Généralement, ce circuit décodeur est un circuit décodeur de Viterbi. Ce circuit décodeur 30 estime une valeur d'un symbole décodé correspondant à un symbole codé. Cette valeur est obtenue notamment par un codage de type convolutionnel. De plus, pour réaliser un décodage ce circuit décodeur 30 utilise des coefficients estimés du groupe de coefficients de modélisation du canal. Ainsi, à chaque nouvelle valeur de symbole codé estimé, le microprocesseur 15 initialisera le circuit décodeur 30 avec des coefficients du deuxième groupe de coefficients correspondant. Les valeurs des symboles ainsi décodés sont stockées en mémoire de données 16, à un emplacement 31 recevant ainsi toutes les valeurs des symboles décodés représentatifs des demi-suites avant 19 et après 20. Dans l'emplacement 31 de la mémoire de données 16 on mémorise plusieurs suites de symboles décodés représentatives de plusieurs suites 7 de symboles émises. En effet dans la téléphonie mobile suivant la norme GSM on utilise une technique d'entrelacement sur plusieurs suites 7 de symboles. Donc, avant d'obtenir une suite de symboles dans un ordre correct, c'est-à-dire dans un ordre permettant d'avoir un message compréhensible par le téléphone mobile 1, on doit effectuer un désentrelacement. Dans le cas d'un message de parole, la suite de symboles décodés ainsi reconstituée est envoyée, par l'intermédiaire d'un circuit convertisseur 32, à une entrée d'un haut-parleur 33. Ce convertisseur 32 assure notamment une conversion d'une suite de symboles en un signal analogique continu utilisable par le haut-parleur 33. Ce signal analogique continu est un signal que le haut-parleur 33 peut transformer en un signal acoustique de parole compréhensible par un utilisateur. Une première solution préférée, pour mettre en oeuvre le procédé de l'invention, consiste à estimer un groupe de coefficients, comme défini précédemment, en minimisant une valeur d'un critère quadratique. On utilise comme paramètres variables de ce critère quadratique des coefficients du deuxième groupe de coefficients à estimer. Ce critère quadratique utilise comme coefficients initiaux, pour démarrer une première estimation, les coefficients du deuxième groupe de coefficients produits à partir du premier groupe de coefficients. Chaque nouveau groupe de coefficients est mémorisé à l'emplacement 29 de la mémoire de données 16 en lieu et place d'un groupe de coefficients précédemment estimé. On évite ainsi que la mémoire de données 16 ne soit inutilement remplie par des informations obsolètes. Pour minimiser ce critère quadratique, le programme 22 met en oeuvre une première méthode d'égalisation aveugle à propos de laquelle on connaît le document: - E. MOULINES, P. DUHAMEL, J.-F. CARDOSO, and S. MAYRARGUE. Subspace methods for the blind identification of multiple channel fir filters. IEEE Trans. S. P., 43(2):516-525, February 1995. Cette première méthode d'égalisation aveugle est nommée méthode sousespace. En effet, le but de cette méthode est de déterminer ou plus précisément dans le cas de l'invention d'estimer des coefficients dans un sous-espace. Ce sous-espace correspond, dans l'invention, à un groupe de coefficients de modélisation du canal. Ainsi, cette méthode du sousespace est basée sur l'existence d'une correspondance bijective entre un élément du groupe de coefficients à identifier et un élément d'un sousespace formé à partir d'observations, c'est-à-dire de la séquence d'échantillons 25. Un calcul d'un groupe de coefficients à estimer débute tout d'abord par un calcul d'une autocorrélation d'une séquence d'échantillons. Cette séquence d'échantillons formée à partir de la suite d'échantillons mémorisée à l'emplacement 17. Cette séquence d'échantillons peut être représentée sous la forme d'une matrice XN d'échantillons. On obtient: xi (n)... XL(n) xi(n-1)... XL(n-1) XN(n) = xi(n-N+1)... XL(n-N+1) L'indice n indique une position du premier échantillon dans la suite d'échantillons mémorisée à l'emplacement mémoire 17. Pour réaliser cette matrice d'échantillons XN dont une ligne comporte L échantillons successifs, on prélève N groupes successifs de L échantillons successifs. Dans un exemple préféré on prend N=16 et L=4. Une valeur de L est définie par un nombre de trajets considérés dans le canal radiomobile 10. On calcule un ensemble de covariances, mis sous la forme d'une matrice de covariance Rx d'échantillons, à partir d'une expression: Rx = E(XNXN*) o l'expression E() représente un opérateur de calcul d'une espérance mathématique. Dans l'invention on utilise une expression qui est simplifiée, de manière empirique, mais que le programme 22 et le microprocesseur 15 peuvent utiliser. Cette expression simplifiée peut s'écrire: Rx = (1/K)(E (XN(t)Xn(t)*)) avec n+1 échantillon est le premier échantillon xi(n) d'une matrice d'échantillons XN(n). Pour la première covariance il s'agit du premier échantillon xi(1) de la séquence d'échantillons 25. Une fois ces covariances obtenues, on les mémorise, par l'intermédiaire du microprocesseur 15, dans un emplacement mémoire 34. Un signal qui s'est propagé à travers un canal radiomobile comporte un bruit. On admet dans la pratique que ce bruit, BN de variance 2, n'est pas corrélé avec le signal 9. Les coefficients d'un groupe de coefficients peuvent être représentés sous une forme d'une matrice h (n) de coefficients. Par exemple, on écrit la matrice h (n) de coefficients estimée à partir de la matrice d'échantillons XN(n) de la manière suivante: h(n) = (h1(0),...., hi(M),..., hL(0),..., hL(M))T o T désigne la transposition. Les coefficients d'une ligne de cette matrice correspondent à des coefficients relatifs à un trajet. On produit à partir de la matrice de coefficients une matrice de décalage, dite de Sylvester. Cette matrice de décalage, de dimension LN x (M+N), est structurée de la manière suivante: h(0)... h(M) 0...... 0 0 h(0)...h(M) 0... 0 FN(h) = 0...... 0 h(0)... h(M) o chaque élément h(i) avec 0 matrice identité de dimension Net S,(n) une séquence de symboles émis. Le programme 22 utilise une relation de modélisation du canal 10 que l'on peut écrire sous la première forme suivante: XN(n) = IN(h)SN(n) + BN(n) ou alors sous la deuxième forme suivante: XN(n) = U(SN(n)) h) + BN(n) En remplaçant donc XN par FN(h)SN(n) + BN(n) dans l'expression Rx = E(XNXN*) on peut exprimer la matrice de covariances Rx en faisant intervenir la matrice de décalage FN(h). On obtient donc: Rx = FN(h)RsEN(h)* + Rb O Rs = E(SNSN*) et Rb = E(BNBN*) o Rs une matrice de covariances, de valeur inconnue, d'une séquence de symboles de la suite 7 de symboles émis que l'on cherche à estimer. Dans un cas bruité, la matrice Rx de covariance ainsi obtenue est une matrice définie positive c'est-à-dire dont une fonction de densité spectrale associée n'a pas de valeurs négatives. Alors une valeur propre la plus petite de la matrice de covariance est a2 et forme un sous espace propre défini comme étant un complément orthogonal du support d'une matrice issue du produit FN(h)Rs. Un support, d'une fonction par exemple, est un espace ou encore un ensemble, dans lequel est définie cette fonction. On admet en hypothèse qu'une matrice Rx de covariance est non singulière, c'est-à-dire qu'un déterminant de cette matrice est non nul, ce qui est le cas puisque le signal reçu 9 est à excitation permanente pendant une durée du message, on a un support de la matrice issue du produit FN(h)Rs qui est égal à un support de la matrice de décalage FN(h). En vertu des affirmations suivantes on peut dire qu'il y a une correspondance bijective entre les coefficients du groupe de coefficients et le support de la matrice de décalage. Une fois les coefficients du groupe de coefficients ainsi estimés, on peut retrouver quelle est la valeur d'un symbole émis. Lorsque grâce à cette méthode sous-espace on a estimé les coefficients de modélisation du canal cela signifie qu'on a annulé ou du moins notablement réduit une influence de la valeur du bruit BN sur l'estimation de la valeur du signal émis. Dans ce cas, la valeur du signal reçu est égale à: XN(n) = FN(h)SN(n) Pour retrouver la valeur du signal émis il reste à inverser les coefficients de modélisation du canal ce qui revient à calculer une matrice inverse FN(h)#, appelée de MOORE-PENROSE, ceci dans le cas o les coefficients sont disposés sous une forme matricielle. Ensuite on réalise une multiplication entre cette matrice inverse de coefficients FN(h)# et le signal reçu. On obtient donc: SN(n+l1) = FN(h(n+I))#XN(n+1) Un tel résultat est subordonné à quelques hypothèses nécessaires. Une première hypothèse consiste à considérer qu'au moins deux coefficients sont nécessaires afin de modéliser le canal et qu'un nombre d'échantillons d'une séquence d'échantillons est supérieur à un nombre de coefficients d'une ligne de la matrice de coefficients. Une ligne de la matrice de coefficients h(n) comporte des coefficients de modélisation du canal 10 pour un trajet. Un premier polynôme est formé par des coefficients d'une première ligne de la matrice de coefficients et dont un degré M le plus élevé est égal au nombre, d'élément d'une ligne moins un élément. On admet aussi que ce premier polynôme n'a pas de zéro en commun avec un deuxième polynôme formé par des coefficients d'une deuxième ligne de la même matrice. Ceci revient à dire que des coefficients relatifs à un trajet ne sont pas corrélés avec des coefficients relatifs à un autre trajet. De plus, un support d'une première matrice de décalage [N(h), produite à partir d'un groupe de coefficients, qui est égal à un support d'une autre matrice de décalage FN(h'), produite à partir d'un autre groupe de coefficients, implique une relation de proportionnalité entre ces deux groupes de coefficients. On produit une matrice de vecteurs propres g à partir de vecteurs propres calculés pour la matrice de covariance d'échantillons. La matrice g de vecteurs propres dont chaque colonne représente un vecteur propre unitaire gi définit ainsi un support. Ce support est un complément orthogonal du sous-espace formé par le signal émis c'est-à- dire un espace linéaire formé par des colonnes de la matrice de décalage. On réalise une multiplication entre une matrice conjuguée g* des vecteurs propres gi et la matrice de décalage FN(h'). Si, on obtient un résultat qui est égal à zéro ou plutôt une matrice d'éléments égaux à zéro alors on peut affirmer qu'un support de la matrice de décalage FN(h') est inclus dans un support de la matrice de décalage FN(h). Dans ce cas et suite aux hypothèses faites ci- dessus un groupe de coefficients h' déduit de la matrice de décalage FN(h') ainsi estimée est proportionnelle à un groupe de coefficients h dont on cherche à estimer les coefficients. En pratique, on ne dispose que d'une estimation g'j des vecteurs propres gi de la matrice Rx de covariance d'échantillons. Une approche simple pour estimer une matrice de décalage, et donc d'en déduire un groupe de coefficients, consiste à minimiser la forme quadratique suivante: Il XN(n) - U(SN(n))h'(n+1)) 112 + Cq(h'(n+1)) dans laquelle: q(h'(n+l)) = Il g'i*(h'(n+l)) II2 avec 1 et une valeur de C est une constante. Pour ce faire, on respectera une première contrainte qui est de s'assurer qu'un module Ilh'Il de la matrice de coefficients est toujours égal à un. On peut utiliser aussi une deuxième contrainte pour laquelle une multiplication Ch' de la matrice de coefficients avec un vecteur C de constantes est égale à un ou plus précisément un vecteur ne comportant que des uns. La première contrainte est plus robuste, c'est-à- dire présente moins de risques de divergence, qu'un choix de la deuxième contrainte qui elle, par contre, est moins contraignante en terme d'occupation mémoire et de temps d'utilisation du microprocesseur 15. On dit qu'une méthode diverge si au lieu de converger vers une valeur souhaitée, elle s'en éloigne de plus en plus. La figure 2 montre un séquencement, sous la forme d'un algorithme, du procédé de minimisation de la forme quadratique de la première solution préférée selon l'invention. Ainsi, dans une première étape 35 on établit l'ensemble de covariance mémorisé à l'emplacement 34 de la mémoire de données 16, à l'aide de l'expression simplifiée précédente. Cet ensemble de covariances est utilisé par le programme 22 sous la forme de la matrice de covariance Rx. Puis, dans une étape 36, on estime les vecteurs propres g'i de cette matrice de covariance Rx. Pour cela, le programme 22 détermine tout d'abord des valeurs propres de cette matrice Rx en utilisant une des méthodes connues de calcul numérique relative à un calcul de valeurs propres. Puis pour chaque valeur propre obtenue, le programme 22 calcule un vecteur propre associé en utilisant une méthode de calcul numérique, relative à un calcul de vecteur propre, connue. On mémorise ces vecteurs propres à un emplacement mémoire 37 (figure 1) de la mémoire de données 16. Dans une étape 38 on récupère à l'emplacement 29 de la mémoire de données 16 par l'intermédiaire du microprocesseur 15 et du bus 14 les coefficients du groupe de coefficients h(n) précédemment estimé. Dans le cas d'un premier symbole à estimer, ce groupe de coefficients correspond au groupe de coefficients estimé par la séquence d'apprentissage. Dans le cas d'un n + 1-ième symbole à estimer, les coefficients sont ceux estimés pour le n-ième symbole. On a vu que les éléments d'une ligne de la matrice de coefficients peuvent être considérés comme les coefficients d'un polynôme. Ainsi, pour réaliser un deuxième groupe de coefficients on réutilise tous les coefficients d'une ligne sauf celui associé avec un monôme de degré M le plus grand. Chaque coefficient est décalé d'une position dans une ligne pour être dorénavant associé avec un monôme de degré immédiatement supérieur. A la place d'un coefficient associé à un monôme dont le degré est égal à zéro on place un paramètre d'ajustement ai, n+ , à chaque ligne i avec 1 varier les paramètres d'ajustement ai, n+l de la matrice de décalage E(h'(n+l)). Pour faire varier les paramètres d'ajustement cai, n+, on les initialise avec une valeur égale, par exemple, à zéro puis on les incrémente d'une valeur d'un pas à chaque itération. Dans un exemple préféré, la valeur du pas est variable ainsi lorsqu'on débute l'estimation on prend une valeur pour le pas qui est supérieure à une valeur en fin d'estimation. Ainsi, on fait varier les paramètres d'ajustement jusqu'à ce que la forme quadratique tende vers une valeur égale à zéro ou tout du moins vers une valeur inférieure à un seuil fixé. Dans un exemple préféré, on prendra un seuil fixé différent de zéro. Un seuil égale à zéro rend une convergence de ce critère, vers une valeur égale à ce seuil, impossible ou pratiquement impossible. En effet, le critère converge vers zéro mais de manière asymptotique. Ainsi, ce seuil fixé différent de zéro nous permet de savoir que la valeur du critère est suffisamment proche de zéro pour être considérée comme étant égale à zéro. Selon une précision voulue plus ou moins grande de l'estimation de la matrice de coefficient on choisit un seuil plus ou moins proche de zéro, par exemple un seuil de un millième est suffisant pour juger une estimation comme étant satisfaisante. Un seuil plus faible aurait pour conséquence d'augmenter les temps de calcul et donc de nécessiter un temps d'occupation du microprocesseur 15 pénalisant pour les autres procédés du téléphone mobile 1 utilisant le microprocesseur 15. Dans une étape 40 à chaque itération et avant d'incrémenter de la valeur d'un pas la valeur des paramètres d'ajustement on réalise un test pour contrôler si le critère est supérieur ou inférieur au seuil fixé. Dans le cas d'une réponse négative à ce test le programme 22 exécute à nouveau l'étape 39. Par contre, une réponse positive à ce test indique au programme 22 que l'estimation est satisfaisante. Dans ce cas le procédé de l'invention entame une étape 41 dans laquelle il produit un groupe de coefficients h'(n+,) à partir de la matrice de décalage F(h'(n+l)). Cette matrice de coefficients ainsi produite est placée en mémoire à l'emplacement 29 en lieu et place du groupe de coefficients précédemment estimés. Dans une étape 42 on calcule la matrice inverse FN(h'(n+1))#, de Moore- Penrose, de la matrice de décalage. On sauvegarde les différents éléments de cette matrice inverse dans la mémoire de données 16 à un emplacement 43. Dans une variante préférée on ne sauvegarde pas les éléments de la matrice de décalage. Comme déjà expliqué ci-dessus, chaque élément d'une ligne de la matrice de décalage représente un vecteur colonne de la matrice de coefficients. De plus, deux lignes successives de la matrice de décalage sont identiques mais décalées l'une par rapport à l'autre, selon une rotation circulaire, d'un élément. Ainsi, à partir de la matrice de coefficient le programme 22 produit les éléments de la matrice de décalage. Donc il est aisé à partir de la matrice de coefficients de reconstituer la matrice de décalage complètement. On libère ainsi un emplacement mémoire 43 occupé précédemment par la matrice de décalage. On rappelle qu'on a constitué une première séquence d'échantillons XN(n) avec des échantillons correspondant à la séquence des symboles connus. Avec cette première séquence XN(n) on a pu estimer la première matrice de coefficients h(n) de modélisation du canal. Cette matrice de coefficients h(n) a servi de valeur initiale au procédé aveugle, selon la méthode précédemment décrite. Pour estimer un symbole juste après ou juste avant la séquence d'apprentissage on produit une matrice d'échantillons XN(n+1). Le premier échantillon de cette matrice d'échantillons est le n+1-ième échantillon de la suite d'échantillons mémorisés à I'emplacement 17. Ce n+1-ième échantillon est situé dans le temps juste après ou juste avant le premier échantillon de matrice d'échantillons XN(n) respectivement. C'est cette matrice d'échantillons XN(n+l) qui est utilisée dans le calcul de la matrice de covariance à l'étape 35. C'est aussi cette deuxième séquence d'échantillons qui est utilisée dans une étape 44. En effet dans cette étape 44 le programme 22 reconstitue la matrice inverse de Moore-Penrose. On réalise une multiplication entre cette matrice de décalage inverse de Moore-Penrose et la matrice d'échantillons XN(n+ 1). Cette multiplication a pour résultat de fournir une séquence de symboles émis SN(n+I). Cette séquence de symboles émis SN(n+l) peut s'écrire sous une forme d'un vecteur colonne: SN(n+l)= (S(n+1), S(n),..., S(n-M-N+ 1))T Chaque élément S(i) de ce vecteur colonne représente une valeur du i-ième symbole émis après la séquence d'apprentissage. A la première estimation la valeur S(n+1) représente la valeur du premier symbole émis après la séquence d'apprentissage. Ainsi, les valeurs S(n) à S(n-M-N+1) représentent des valeurs des symboles estimés de la séquence d'apprentissage sauf une valeur. Cette valeur correspond à celle d'un premier symbole émis. Ainsi, la valeur S(n+1) correspond à une valeur estimée d'un symbole émis. On mémorise à un emplacement mémoire 45 de la mémoire de données 16 la valeur S(n+1l). Les autres valeurs correspondent à des valeurs de symboles précédemment estimés. La valeur S(n-M-N+1) est la valeur estimée la plus ancienne. Une fois estimé, cette valeur S(n+1) codée est envoyée par l'intermédiaire du bus 14 au circuit décodeur de Viterbi 30 initialisé avec des valeurs estimées des coefficients de modélisation du canal 10 estimé pour ce symbole codé estimé. Cette valeur décodée du symbole émis est mémorisé à l'emplacement 31 en mémoire de données 16. On réitère le procédé de I'invention à partir de l'étape 35 pour estimer une nouvelle valeur d'un symbole émis. Une deuxième solution pour mettre en oeuvre le procédé de l'invention consiste à utiliser une autre méthode d'égalisation aveugle afin d'estimer un symbole codé. Dans cette nouvelle approche, appelée approche déterministe par maximum de vraisemblance, on utilise les mêmes éléments que précédemment mais selon une autre combinaison. Une solution pour obtenir une estimation est de minimiser un critère J(h', SN(n)) de maximum vraisemblance défini comme suit: J(h',SN(n)) = IXN(n) - FN(h')S'N(n) 112 Avant de décrire cette deuxième solution, on va d'abord décrire la démarche mathématique qui permet d'aboutir à ce critère. Ainsi, dans un premier temps on définit un paramètre 0(n) à partir d'un modèle de probabilité obtenu par des observations. Ces observations sont dans le cas de l'invention les échantillons de la suite d'échantillons mémorisés à l'emplacement 17. Ce paramètre déterministe 0(n) est variable en fonction d'une matrice de coefficient h' et d'un symbole à estimer S'N(n). Le problème est donc d'estimer ce paramètre déterministe 0(n). On définit une fonction p(y; 0). Cette fonction est une fonction de densité de probabilité d'une variable aléatoire Y paramétré par 0. On considère une observation de valeur y. Il s'agit dans la pratique d'une valeur d'un échantillon. On prend comme valeur de la variable aléatoire Y la valeur y d'une observation, alors 0 est estimé par 0' = argmax[p(y;0)]. On fait une hypothèse qui définie la fonction de densité de probabilité précédente variable en fonction de 0. Dans ce cas, on peut associer à cette fonction les caractéristique d'une fonction de vraisemblance. Une fonction de vraisemblance est une fonction de densité de probabilité du bruit. On suppose que les bruits sont des variables aléatoires complexes de type gaussien. On suppose aussi qu'ils sont de moyennes égales à zéro et indépendants et identiquement distribués. On leur associe une variance C2 inconnue. Une partie réelle et une partie imaginaire d'une variable aléatoire complexe sont indépendantes. Dans ce cas une probabilité de vraisemblance est définie par: p(XN(n);0(n)) = [1/((2C'2b)(LN/2))]exp[(- 1/(2y2b))11I XN(n)-7(h')S'N(n) Il 2] Une maximisation de cette fonction de vraisemblance conduit à un problème de moindre carré qui consiste à minimiser le critère J(h',SN(n)) de maximum de vraisemblance précédemment défini. En effet, pour maximiser cette fonction de probabilité, le terme en argument de l'exponentielle doit tendre vers une valeur égale à zéro. On suppose que les canaux ont un maximum de diversité et que le signal présente aussi un certain degré de diversité. On peut ainsi déduire de la minimisation du critère J(h',SN(n)) un algorithme IQML itératif et quadratique à maximum de vraisemblance. Cet algorithme IQML permet une correspondance linéaire entre des paramètres à estimer et les observations. De plus avec cet algorithme on contrôle si un minimum obtenu pour le critère n'est pas un minimum local qui représenterait donc une estimation erronée. On connaît les documents: - E. PITE and P. DUHAMEL. Bilinear methods for blind channel equalization: (no) local minimum issue., Proc. ICASSP, May 1998; - L. HUA. Fast maximum likelihood for blind identification of multiple fir channels. IEEE Trans. On S. P., 44(3):661-672, March 1996 dans lesquels on décrit des méthodes à maximum de vraisemblance et une résolution des problèmes de minimums locaux. On réalise le procédé de l'invention en utilisant cette solution basée sur une estimation par maximum de vraisemblance. Ainsi le programme 22 de la mémoire de programme 23 met en oeuvre les étapes suivantes pour minimiser le critère J(h',SN(n)) de maximum de vraisemblance et donc faire l'estimation d'un symbole codé. La figure 3 montre une représentation sous une forme d'algorithme différentes étapes que le procédé de l'invention réalise pour minimiser le critère J(h',SN(n)). Dans une première étape 43 on estime, comme dans la première solution préférée, un première matrice de coefficients h(n). A partir de cette estimation on produit une deuxième matrice de coefficients h(n+1) et une matrice de décalage F(h(n+1)) comme dans la solution préférée. Dans cette variante les paramètres d'ajustement (xn+, sont obtenus en calculant une valeur moyenne à partir des coefficients hi, n (O) à hi, n (M-1) de la même ligne, avec 0 Dans une étape 46 on constitue une première séquence SN(n) de symboles émis avec des valeurs des symboles correspondant à la séquence d'apprentissage. Puis, on constitue une deuxième séquence SN(n+I) de symboles avec des valeurs des symboles de la première séquence SN(n) de symboles et une valeur d'un symbole fn+1 variable situé dans le temps juste après cette première séquence. Ainsi, avec cette deuxième séquence de symboles et la matrice de décalage constituée à l'étape 45 on peut appliquer l'algorithme IQML. Dans une étape 47, on fait varier une valeur du symbole 13n+1 variable. Des valeurs prises par le symbole 13n+1 variable sont des valeurs prises parmi celles possibles d'un symbole codé. Avant une première estimation le symbole 13n+1 variable est initialisé avec une valeur par exemple égale à zéro si cette valeur est permise. Pour faire varier une valeur du symbole 13n+1 on l'augmente de la valeur d'un pas notamment comme dans la solution préférée. Dans une étape 48, on réalise un test afin de savoir si le critère J(h', SN(n)) de maximum de vraisemblance est égale à zéro ou tout du moins inférieur à un certain seuil fixé. Ce seuil fixé est défini comme le seuil utilisé dans la solution préférée. Dans le cas d'une réponse négative à ce test on recommence à partir de l'étape 47 c'est-à-dire qu'on augmente à nouveau la valeur du symbole 13n+1 variable. Dans le cas d'une réponse positive à ce test cela signifie que le critère J(h', SN(n)) de maximum de vraisemblance est minimisé. Dans ce cas une valeur estimée du symbole 3n+1 est satisfaisante au sens de la définition donnée à ce mot auparavant. En fait dans cette méthode on produit un modèle du canal 10, par l'intermédiaire de la matrice de décalage F(h'). On fournit donc en entrée de ce modèle différentes valeurs permises. Ces valeurs en entrée du modèle fournissent en sortie des valeurs simulées d'échantillons. Avec ce critère, on compare une différence entre une valeur simulée d'un échantillon en sortie de ce modèle et une valeur d'un échantillon de la suite d'échantillons mémorisés à l'emplacement mémoire 17 de la mémoire de données 16. Si une différence est inférieure au seuil fixé alors la valeur en entrée qui a permis d'obtenir cette valeur simulée est celle recherchée. Dans une étape 49, une valeur du symbole codé ainsi estimé est mémorisé à l'emplacement 45 de la mémoire de données 16. Une fois mémorisée cette valeur est appliquée, par l'intermédiaire du bus 14, en entrée du circuit décodeur de Viterbi 30. Ce circuit décodeur de Viterbi 30 est initialisé avec les coefficients du groupe de coefficients issus de la matrice de décalage calculés dans l'étape 45. Puis, après l'étape 49 se présente une étape 50. Cette étape 50 est une étape de test afin de savoir si tous les symboles de la demi-suite après 20 ont été estimés. Dans le cas d'une réponse négative on recommence les étapes 45 à 49. Dans le cas d'une réponse positive on reprend dans une étape 51 les étapes 45 à 50 mais cette fois-ci pour la demi-suite avant 19. Pour ceci, on repart du premier groupe de coefficients qui en plus d'être mémorisé dans l'emplacement mémoire 29 est mémorisé dans un emplacement mémoire 52. En effet, on doit sauvegarder les coefficients du premier groupe de coefficients dans deux emplacements mémoire 29 et 52. Ceci est dû au fait qu'à l'emplacement mémoire 29 les données ne sont sauvegardées que pendant une durée d'une estimation d'un symbole codé. Une fois cette étape 51 terminée la suite 7 de symboles codés est complètement estimée et décodée par le circuit décodeur de Viterbi 30. Dans une variante préférée au lieu d'estimer chaque symbole de la demisuite après 20 puis chaque symbole de la demi-suite avant 19, on peut estimer simultanément, en utilisant deux groupes de coefficients différents, la demi-suite avant 19 et la demi-suite après 20. Ceci permet notamment de diviser par deux un temps d'occupation des ressources du microprocesseur par le procédé de l'invention. En contrepartie des capacités mémoires nécessaires à la mise en oeuvre du procédé de l'invention selon cette variante sont plus importantes, puisque doublée, que précédemment. Dans une variante des deux méthodes exposées ci-dessus on sur- échantillonne le message reçu, par rapport à un rythme symbole du message reçu. On peut aussi utiliser plusieurs antennes de réception pour obtenir une suite d'échantillons. Dans le cas du téléphone mobile 1 on préfère le sur- échantillonnage. On utilise plusieurs antennes dans le cas d'une station de base qui est fixe et qui est soumise à moins de contraintes d'encombrement que le téléphone mobile 1. Un suréchantillonnage, par exemple d'un facteur 4, procure quatre fois plus d'échantillons que précédemment. Ceci nous permet d'obtenir une modélisation statistique du canal plus juste. En effet, plus on a d'échantillons et plus une modélisation statistique est juste. Les éléments hi(0) à hi(M) d'une ligne de la matrice de coefficients représentent la réponse impulsionnelle du canal 10 pour un trajet numéro i avec 1 de gagner en efficacité c'est à dire de réduire des temps de traitement. La figure 4 montre une représentation schématique faisant apparaître le problème. Un émetteur 53 émet un message comportant une suite de symboles codés 54, 55, 56 successifs. On admet que l'émetteur 53 émet dans toutes les directions. Ainsi, en théorie on a autant de signaux émis que de directions possibles. A chaque direction est associé un canal radiomobile avec ses caractéristiques propres. Des caractéristiques d'un canal sont données notamment par des éléments de reliefs qui se trouvent dans un canal. On considère que deux canaux sont de caractéristiques identiques si des éléments de reliefs de chaque canal sont identiques. Dans un exemple le téléphone mobile 1 se trouve dans un train 57. Ce train 57 avance avec une vitesse de 250 km/h. A un instant quelconque le téléphone mobile 1 reçoit à travers un premier canal 58 le premier symbole 54 de la séquence de symboles émise par l'émetteur 53. Le train 57 a une vitesse suffisamment grande pour considérer que des caractéristiques d'un canal 59, par lequel le téléphone mobile 1 reçoit ses données, sont différentes des caractéristiques du canal 58. Ainsi, le téléphone mobile 1 reçoit le symbole codé 55 qui s'est propagé à travers le canal 59. De même, pour le symbole codé 56 le train s'est encore déplacé d'une distance telle qu'on ne peut pas considérer qu'un canal 60, dans lequel le symbole codé 56 s'est propagé, a les mêmes caractéristiques que le canal 58 ou le canal 59. A ce canal 60 est donc associé un nouveau groupe de coefficients de modélisation du canal. En conséquence, il apparaît qu'une utilisation de coefficients de modélisation du canal identiques pour estimer les symboles 54, 55 et 56 n'est pas correct. Il y aura donc des erreurs d'estimations et donc de décodage. Avec le procédé de l'invention on estime un groupe de coefficients de modélisation du canal 58 afin d'estimer une valeur du symbole 54. Ensuite on estime une valeur du symbole 55 à partir d'un groupe de coefficients de modélisation du canal 59, différent du canal 58. Pour estimer le groupe de coefficients du canal 59 on utilise certains coefficients du canal 58. Ceci repose sur une hypothèse qui est d'admettre qu'entre deux canaux adjacents il ne peut pas y avoir de différences trop importantes entre leurs caractéristiques. Une différence trop importante signifie que le groupe de coefficients modélisant le canal 59 est complètement indépendant du groupe de coefficients modélisant le canal 58 ou 60. REVENDICATIONS 1 - Procédé d'égalisation d'un canal (10) de communication, notamment radiomobile, dans lequel: a) on reçoit sur une antenne (2) d'un récepteur (1) une superposition de messages (3-6) constitués, lors de leur émission par un émetteur, à partir d'une seule et même suite (7) de symboles codés et modulés par une porteuse dans une gamme de radiofréquences, b) on démodule et on échantillonne en réception un signal (11) résultant de cette superposition et on mémorise (17) une suite d'échantillons ainsi obtenue, c) on estime un premier groupe de coefficients de modélisation du canal de communication en réalisant une corrélation entre des échantillons et une séquence de symboles d'apprentissage (18) émise par l'émetteur (8), connue du récepteur (1) et présente dans les messages (3-6), d) on décode les signaux démodulés à partir des coefficients de modélisation, e) on met en oeuvre les étapes précédentes avec un microprocesseur (15) commandé par un programme (22) mémorisé dans une mémoire de programme (23), caractérisé en ce que f) pour déterminer la valeur d'un symbole codé situé dans le temps juste avant ou juste après la séquence connue, on utilise un deuxième groupe de coefficients établis à partir de certains coefficients du premier groupe de coefficients ainsi qu'à partir d'un paramètre d'ajustement à déterminer, g) on met en oeuvre un procédé d'égalisation aveugle pour déterminer ce paramètre d'ajustement à partir de certains coefficients, h) puis on réitère les étapes f) et g) pour un autre symbole précédent, ou suivant respectivement, en utilisant un groupe ultérieur de coefficients de modélisation formés, comme le deuxième groupe de coefficients, à partir de certains coefficients d'un groupe précédent et d'un nouveau paramètre d'ajustement. 2 - Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la séquence d'apprentissage (18) est placée au milieu de la suite (7) des symboles codés, formant ainsi dans la suite une demi-suite avant (19) et une demi- suite après (20), 3 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 2 caractérisé en ce que pour estimer un groupe de coefficients permettant de déterminer un symbole codé on réalise dans l'ordre les étapes suivantes: i) on estime un groupe de coefficients en minimisant un critère quadratique, avec comme paramètres variables du critère les coefficients du groupe de coefficients à estimer, j) on organise des coefficients estimés ainsi obtenus sous la forme d'une matrice, et on calcule la matrice inverse de cette matrice, k) on constitue une première séquence d'échantillons avec des échantillons correspondant à la séquence des symboles connus, I) on constitue une deuxième séquence d'échantillons avec des échantillons de la première séquence et un échantillon situé dans le temps juste après cette première séquence, m) on obtient une estimation d'un symbole codé émis juste après la séquence connue en multipliant la matrice inverse par la deuxième séquence d'échantillons, n) on estime un nouveau groupe de coefficients en réitérant les étapes i) à m) mais en prenant une autre séquence d'échantillons décalée d'au moins un échantillon par rapport à une séquence précédente. 4 - Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce que - pour minimiser le critère on établit un ensemble de covariances à partir d'échantillons prélevés dans la suite d'échantillons, auquel, - on met ces covariances sous formes d'une matrice de covariance, - on calcule des vecteurs propres de cette matrice de covariance, - on produit à partir des groupes de coefficients une matrice de décalage (dite de Sylvester) - on multiplie la matrice de décalage par chacun des vecteurs propres et on obtient des résultats, - on additionne ces résultats pour former le critère, - lorsqu'une valeur du critère est égale à zéro ou est inférieure à un seuil fixé on admet que le groupe de coefficients estimés modélise le plus justement le canal, par rapport aux estimations. - Procédé selon l'une des revendications 1 à 2 caractérisé en ce que pour estimer un groupe de coefficients permettant de déterminer un symbole codé on réalise dans l'ordre les étapes suivantes: o) on détermine un nouveau groupe de coefficient en prenant comme valeur du paramètre d'ajustement une valeur moyenne des coefficients du deuxième groupe de coefficients issus du groupe de coefficients précédent, notamment du premier groupe de coefficients dans le cas d'une initialisation, p) on constitue une première séquence de symboles avec des symboles correspondant à la séquence des symboles connus, q) on constitue une deuxième séquence de symboles avec des symboles de la première séquence de symboles et un symbole situé dans le temps juste après cette première séquence de symboles, r) on estime un symbole en minimisant un critère de maximum de vraisemblance entre les échantillons de la deuxième séquence d'échantillons et des échantillons estimés grâce à une modélisation du canal avec les coefficients du nouveau groupe de coefficients, avec comme paramètre variable du critère un symbole variable, s) on obtient une estimation d'un symbole codé émis juste après la séquence connue lorsqu'on a minimisé le critère de maximum de vraisemblance, t) on estime de nouveaux symboles en réitérant les étapes o) à s) et en utilisant la deuxième séquence d'échantillons 6 - Procédé selon la revendication 5 caractérisé en ce que - pour minimiser le critère de maximum de vraisemblance on produit à partir des groupes de coefficients une matrice de décalage et on produit un vecteur symboles à partir de certains symboles déjà estimés et du symbole variable, - on multiplie la matrice de décalage avec le vecteur symbole et on obtient un vecteur d'échantillons estimés, et on soustrait ce vecteur d'échantillons estimés à la deuxième séquence d'échantillons, - lorsqu'une valeur du critère est égale à zéro ou est inférieure à un seuil fixé on admet que la valeur estimée à cet instant du symbole variable modélise le plus justement le canal, par rapport aux estimations. 7 - Procédé selon l'une des revendications 5 à 6 caractérisé en ce qu'on applique la même procédure pour la demi-suite avant (19). 8 - Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce qu'on estime la demi-suite avant (19) et la demi-suite après (20) simultanément grâce à deux groupes de coefficients différents. 9 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 8 caractérisé en ce que - on suréchantillonne le message reçu (11), par rapport à un rythme symbole du message reçu, et/ou on utilise plusieurs antennes de réception pour obtenir une suite d'échantillons. 10 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 9 caractérisé en ce que les coefficients de modélisation sont ceux de la réponse impulsionnelle du canal (10).