FR 2812480 A1 20020201 FR 0009954 A 20000728 t 2812480 PROCEDE DE TRAITEMENT D'UN SIGNAL NUMERIQUE EN ENTREE D'UN EGALISEUR DE CANAL La présente invention concerne le domaine des radiocommunications, et en particulier les traitements effectués dans un récepteur en amont d'un égaliseur numérique. Elle s'applique dans des systèmes o le spectre disponible est subdivisé en bandes de fréquence adjacentes pour supporter des communications différentes. Un exemple est le système européen de radiocommunication cellulaire dit GSM ( amont de l'égaliseur de canal peuvent correspondre à un filtre fixe ou adaptatif. La spécification d'un filtre fixe dépend des hypothèses faites sur le bruit et les interféreurs. Si on optimise le filtre pour accroître les performances en sensibilité, on diminue la résistance du récepteur aux interféreurs éventuellement présents dans les canaux fréquentiels adjacents. Réciproquement, un excellent filtre en ce qui concerne la résistance aux interféreurs dans les canaux adjacents dégrade les performances en sensibilité. Un filtre adaptatif permet d'atteindre un meilleur compromis. Toutefois, I'utilisation d'un filtre adaptatif n'a été possible jusqu'à présent que dans le cas de canaux stationnaires, permettant de déterminer de manière fiable le filtre de réception. -2- Dans certains cas, cette condition de stationnarité n'est pas remplie. Par exemple, dans le système GSM, le saut de fréquence à la cadence des trames TDMA de 4,615 ms, réalisé entre deux rafales de signal (" bursts ") émises dans deux trames successives modifie constamment les conditions d'interférence et donc la structure optimale du filtre de réception. Il est classique de décomposer le filtrage en amont de l'égaliseur de canal en la cascade d'un filtre adapté au spectre de la modulation et d'un filtre dans la bande de Nyquist dit " blanchissant ". Ce filtre blanchissant doit garantir des résidus de bruit (bruit thermique + interférences des autres canaux) autant que possible indépendants à l'entrée de l'égaliseur de canal. On sait que cette structure procure un schéma de détection optimal (voir G.D. Forney Jr.: " Maximum-Likelihood Sequence Estimation of Digital Sequences in the Presence of Intersymbol Interference ", IEEE Trans. Inform. Theory, Vol. IT-18, mai 1972, pages 363-378). La présente invention vise à permettre une estimation adaptative du filtre blanchissant, même en présence d'un canal de transmission peu stationnaire, tel que celui du GSM. L'invention propose ainsi un procédé de traitement d'un bloc de signal numérique en bande de base en sortie d'un filtre adapté à un canal de transmission radio et en entrée d'un égaliseur de canal, dans lequel on soumet le signal en bande de base à un filtre blanchissant estimé pour le bloc par une procédure comprenant les étapes suivantes: - calculer un vecteur d'autocorrélation du signal en bande de base; - déterminer un vecteur d'autocorrélation modifié comme une somme de vecteurs prédéterminés pondérés par des coefficients respectifs, les vecteurs prédéterminés comprenant un premier vecteur représentatif d'une autocorrélation d'un signal utile dans une première bande de fréquence, au moins un second vecteur représentatif d'une corrélation du signal utile avec une perturbation issue d'au moins un canal situé dans une seconde bande de fréquence adjacente à la première bande et un troisième vecteur représentatif d'une corrélation du signal utile avec une composante de bruit thermique, lesdits coefficients étant choisis pour minimiser un écart entre le vecteur d'autocorrélation calculé et ledit vecteur d'autocorrélation modifié; -3- - estimer un vecteur d'autocorrélation du bruit en soustrayant du vecteur d'autocorrélation modifié le premier vecteur multiplié par une estimation d'énergie du signal utile; et estimer des coefficients du filtre blanchissant à partir du vecteur d'autocorrélation du bruit estimé. Dans une variante de ce procédé, la procédure d'estimation du filtre blanchissant comprend les étapes suivantes: - estimer une séquence de bruit incluse dans le bloc de signal en bande de base, superposée à une séquence de signal connue; - calculer un vecteur d'autocorrélation de la séquence de bruit estimée; - estimer un vecteur d'autocorrélation du bruit sous forme d'une somme de vecteurs prédéterminés pondérés par des coefficients respectifs, les vecteurs prédéterminés comprenant un premier vecteur représentatif d'une autocorrélation d'un signal utile dans une première bande de fréquence, au moins un second vecteur représentatif d'une corrélation du signal utile avec une perturbation issue d'au moins un canal situé dans une seconde bande de fréquence adjacente à la première bande et un troisième vecteur représentatif d'une corrélation du signal utile avec une composante de bruit thermique, lesdits coefficients étant choisis pour minimiser un écart entre le vecteur d'autocorrélation calculé et ledit vecteur d'autocorrélation du bruit estimé; et - estimer des coefficients du filtre blanchissant à partir du vecteur d'autocorrélation du bruit estimé. L'estimation du filtre blanchissant tient compte de la structure des signaux perturbateurs dans la bande de fréquence du signal utile (interférences co-canal dues à la réutilisation des fréquences, et bruit thermique à large bande) et dans une ou plusieurs bandes de fréquences adjacentes (interférences de canaux adjacents, et bruit thermique à large bande). Le vecteur d'autocorrélation calculé (du signal en bande de base, ou en variante de la séquence de bruit estimée) est projeté sur différentes directions qui correspondent à des vecteurs de corrélation prédéterminés relatifs au signal utile (et aux interféreurs co-canal) et aux signaux susceptibles d'être présents dans les canaux adjacents. Cette projection revient à une optimisation par moindre carrés qui élimine les erreurs d'estimation du vecteur d'autocorrélation, et permet ainsi une estimation fiable du filtre blanchissant, même si un seul bloc du signal est disponible pour effectuer cette estimation. 4 - La taille du bloc est choisie de façon que les conditions d'interférence soient sensiblement stationnaires sur la durée d'un bloc. Dans le cas d'un signal de type GSM, un bloc correspondra typiquement à une rafale de signal émise dans un intervalle de temps de la trame TDMA. Entre deux rafales successives, la fréquence de communication peut changer, ce qui modifie les conditions d'interférences co-canal et dans les canaux adjacents. Un autre aspect de la présente invention se rapporte à un dispositif de traitement d'un signal numérique en bande de base dans un récepteur de radiocommunication, comprenant un filtre blanchissant pour recevoir le signal en bande de base en sortie d'un filtre adapté à un canal de transmission et fournir un signal filtré à un égaliseur de canal, et des moyens d'estimation du filtre blanchissant pour un bloc du signal en bande de base. Pour la mise en oeuvre du premier procédé ci-dessus, les moyens d'estimation du filtre blanchissant comprennent: - des moyens de calcul d'un vecteur d'autocorrélation du signal en bande de base; - des moyens de détermination d'un vecteur d'autocorrélation modifié comme une somme de vecteurs prédéterminés pondérés par des coefficients respectifs, les vecteurs prédéterminés comprenant un premier vecteur représentatif d'une autocorrélation d'un signal utile dans une première bande de fréquence, au moins un second vecteur représentatif d'une corrélation du signal utile avec une perturbation issue d'au moins un canal situé dans une seconde bande de fréquence adjacente à la première bande et un troisième vecteur représentatif d'une corrélation du signal utile avec une composante de bruit thermique, lesdits coefficients étant choisis pour minimiser un écart entre le vecteur d'autocorrélation calculé et ledit vecteur d'autocorrélation modifié; - des moyens d'estimation d'un vecteur d'autocorrélation du bruit par différence entre le vecteur d'autocorrélation modifié et le premier vecteur multiplié par une estimation d'énergie du signal utile; et - des moyens d'estimation des coefficients du filtre blanchissant à partir du vecteur d'autocorrélation du bruit estimé. Pour la mise en oeuvre de la variante précitée du procédé, les moyens d'estimation du filtre blanchissant comprennent: - des moyens d'estimation d'une séquence de bruit incluse dans le bloc de signal en bande de base, superposée à une séquence de signal connue; - - des moyens de calcul d'un vecteur d'autocorrélation de la séquence de bruit estimée; - des moyens d'estimation d'un vecteur d'autocorrélation du bruit sous forme d'une somme de vecteurs prédéterminés pondérés par des coefficients respectifs, les vecteurs prédéterminés comprenant un premier vecteur représentatif d'une autocorrélation d'un signal utile dans une première bande de fréquence, au moins un second vecteur représentatif d'une corrélation du signal utile avec une perturbation issue d'au moins un canal situé dans une seconde bande de fréquence adjacente à la première bande et un troisième vecteur représentatif d'une corrélation du signal utile avec une composante de bruit thermique, lesdits coefficients étant choisis pour minimiser un écart entre le vecteur d'autocorrélation calculé et ledit vecteur d'autocorrélation du bruit estimé; et - des moyens d'estimation des coefficients du filtre blanchissant à partir du vecteur d'autocorrélation du bruit estimé. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront dans la description ci-après d'exemples de réalisation non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels: - la figure 1 est un schéma synoptique d'un récepteur de radiocommunication mettant en oeuvre la présente invention; et - les figures 2 et 3 sont des organigrammes de procédures d'estimation du filtre blanchissant utilisables dans le récepteur de la figure 1. Le récepteur représenté sur la figure 1 comprend une antenne 1 pour capter des signaux radio. Dans la suite de la présente description, on considérera, sans que ceci soit limitatif, que ces signaux radio sont de type GSM. Le GSM utilise plusieurs fréquences porteuses ayant entre elles des écarts de 200 kHz. La mise en forme spectrale des signaux est conçue pour minimiser les interférences entre les canaux fréquentiels adjacents. Il subsiste toutefois un résidu d'interférence qui s'ajoute au bruit capté dans la bande du signal utile. De plus, la réutilisation des fréquences dans des cellules géographiquement séparées fait qu'il subsiste également un résidu d'interférences co-canal dues à d'autres communications sur la même fréquence porteuse dans une cellule distante. Ces perturbations viennent s'ajouter au bruit thermique à large bande. -6- La modulation utilisée pour transmettre le signal GSM peut être de type GMSK (" Gaussian Minimum Shift Keying ") pour des canaux GSM traditionnels, ou de type EDGE (" Enhanced Data for GSM Evolution "). Le signal radio capté par l'antenne 1 est amplifié par un amplificateur 2, puis soumis à un filtrage passe-bande par un filtre radiofréquence 3. Ce signal est transposé à une fréquence intermédiaire par un mélangeur 4 qui le mélange à une onde délivrée par un oscillateur local 5. Un filtre passe-bande 6 retient seulement la composante fréquentielle utile en sortie du mélangeur 4, et le signal à fréquence intermédiaire résultant est numérisé par un convertisseur analogique-numérique 7. Le signal numérique à fréquence intermédiaire est converti en bande de base, en tenant compte du motif de saut de fréquence relatif à la communication considérée, puis soumis à un filtrage adapté. Sur la figure 1, les opérations de conversion en bande de base et de filtrage adapté sont schématisées par deux modules distincts 8, 9. En pratique, le même module peut assurer les deux opérations. Le filtre adapté 9 a une réponse adaptée à celle des différents filtres utilisés au niveau de l'émetteur du signal, ainsi que ceux 3, 6 du récepteur. Si c(t) désigne la forme d'onde de l'impulsion de mise en forme, intégrant les filtres du récepteur, le filtre adapté 9 effectue essentiellement une convolution du signal en bande de base par la réponse c*(--t), o -c est un retard de propagation. Bien entendu, l'impulsion c(t) diffère selon que le signal transmis est de type GMSK ou EDGE. Le signal de sortie du filtre adapté 9 est échantillonné à la fréquence des symboles transmis. Les échantillons d'un bloc de signal correspondant à une rafale TDMA sont notés Sk, pour 0 formant une séquence d'apprentissage. Le signal en bande de base Sk délivré par le filtre adapté 9 est soumis d'une part à un filtre blanchissant 10 et d'autre part à un module 11 de sondage du canal de propagation. Le module de sondage de canal 11 estime de façon connue la réponse impulsionnelle du canal de transmission sur une longueur de L"+1 échantillons (la mémoire du canal étant par exemple L" = 4), et, après convolution avec celle du filtre blanchissant, la fournit à l'égaliseur de canal 13 qui traite le signal 7- délivré par le filtre blanchissant 10. L'égaliseur de canal 13 fonctionne par exemple selon l'algorithme de Viterbi (voir G.D. Forney Jr.: " The Viterbi Algorithm ", Proc. of the IEEE, Vol. 61, No. 3, mars 1973, pages 268-278). Son signal de sortie est fourni aux décodeurs situés en aval du récepteur pour exploitation. Le rôle du filtre blanchissant 10 est de donner un spectre uniforme au bruit résiduel du signal issu du filtre adapté 9, ce qui procure les meilleures performances de l'égaliseur de canal 13. De façon connue, si on désigne par K(z) la transformée en z du vecteur d'autocorrélation du bruit et si on factorise K(z) sous la forme K(z) = R(z).R(z-1)*, alors la transformée en z du filtre blanchissant optimal est donnée par F(z) = 1/R(z). Si on réalise le filtre blanchissant 10 avec une réponse impulsionnelle finie de longueur p (par exemple p =4), alors cette réponse F = f s'obtient par inversion de la matrice H d'autocorrélation du bruit. C'est par exemple la première colonne de la matrice H-1 F = H-1.e1 (1) 1 Ko K; K12 Kp-1 0 K. K. K K1 K0 K1 avec e1= et H = K2K K. Le vecteur d'autocorrélation K_1... K2 K1 K0 K1 K = K2 détermine la première colonne de la matrice H qui est hermitienne Kp-1 et de structure Toeplitz. Le problème de l'estimation du filtre blanchissant optimal peut donc se ramener au problème de l'estimation correcte du vecteur K d'autocorrélation du bruit sur une seule rafale de signal. Ce problème est traité par le module d'estimation 14 du récepteur qui 8le résout en utilisant de l'information a priori sur les interféreurs (cocanal et dans les canaux adjacents). Le module 14 cherche à modéliser le spectre du bruit coloré présent en sortie du filtre adapté 9 comme étant le mélange de Q + Q' + 2 spectres distincts correspondant respectivement: - aux interférences co-canal (bande q = 0) - au bruit thermique; - aux interférences issues de canaux correspondant à Q bandes de fréquences adjacentes inférieures à celle du canal considéré (bandes q 0). Dans une réalisation typique, on prendra Q = Q' = 1. On peut éventuellement prendre Q = 0 (respectivement Q' = O) dans le cas d'un canal situé à l'extrémité inférieure (respectivement supérieure) du spectre GSM, mais cela n'est pas obligatoire. On note Mq le vecteur-colonne de taille p dont les composantes sont les corrélations normalisées d'ordres 0 à p-1 du signal de la bande O avec le signal provenant de la bande q après le filtrage adapté (-Q M = (MQ, MQ+1,..., MQ, MN). Toutes les composantes des vecteurs Mq et MN, et donc de la matrice M sont des constantes connues a priori. Elles dépendent simplement du spectre de la modulation et des éléments de filtrage de la chaîne de transmission. Une possibilité est de les calculer à partir de formes d'impulsion mesurées sur un spécimen du récepteur en sortie du filtre adapté 9. Ces constantes sont déterminées une fois pour toutes (calculées et/ou mesurées) et mémorisées par le module d'estimation 14. Le module 14 effectue une estimation du vecteur d'autocorrélation du signal reçu sous forme d'une combinaison linéaire des Q + Q' + 2 vecteurs Mq (-Q bruit d'estimation du vecteur d'autocorrélation. Le vecteur d'autocorrélation X tel qu'observé par le récepteur est décomposé sous la forme: Q, X= aq.Mq + NO.MN + W (2) q=-Q et l'estimation se ramène à celle des coefficients aQ, a_Q+1,..., aQ, et N0. En aQ notant A = le vecteur composé de ces Q + Q' + 2 estimations, la aQ, No minimisation de l'énergie du bruit d'estimation W consiste à prendre: = Re(MHM Re(MHX) (3) o Re(.) désigne la partie réelle et (.)H la transposée conjuguée. Le vecteur d'autocorrélation estimé est alors X = M. , c'est-à-dire une somme des vecteurs prédéterminés M_Q, M_Q+1,..., MQ., MN respectivement pondérés par les coefficients â_Q, -.Q+1, aâQ, et No0. Dans la réalisation illustrée par la figure 2, le vecteur d'autocorrélation X sur lequel opère le module d'estimation 14 est composé d'autocorrélations des échantillons Sk du signal de sortie du filtre adapté 9, calculées à l'étape 20 sur la longueur L de la rafale de signal: L-i-1 Xi = 1 (4) X L -i - SSk+i (4) k=0 A l'étape 21, le vecteur de coefficients est estimé selon la relation (3), les matrices MH et Re(MHM)-1 ayant été calculées une fois pour toutes et mémorisées dans le module 14. A l'étape 22, le vecteur d'autocorrélation estimé X est obtenu en faisant le produit de la matrice M par le vecteur précédemment calculé. Parmi les opérations effectuées par le module de sondage de canal 11, il y a l'estimation de l'énergie par symbole du signal utile contenu dans le signal reçu. Cette énergie âu est typiquement estimée par corrélation sur la base de la séquence d'apprentissage connue insérée dans le bloc de signal transmis. -10- L'estimation énergétique au est fournie au module 14 qui obtient l'estimation du vecteur K d'autocorrélation du bruit en soustrayant de X le vecteur âu.MO à l'étape 23. Le module 14 construit alors la matrice hermitienne de Toeplitz H à partir du vecteur d'autocorrélation estimé K = X - âu.Mo (K est la première colonne de H), puis il procède à l'inversion de la matrice H à l'étape 24. Pour réaliser cette inversion, on peut utiliser divers algorithmes classiques d'inversion des matrices de Toeplitz, comme par exemple l'algorithme de Levinson-Durbin. A l'étape 25, le module 14 obtient l'estimation F du filtre o10 blanchissant comme dans la relation (1): = 1-1.e1. Les composantes f0, fl, -, fp_1 de ce vecteur F sont fournies au filtre blanchissant 10 pour qu'il les applique au filtrage à réponse impulsionnelle finie du bloc de signal courant. Dans la variante de réalisation représentée sur la figure 3, les autocorrélations Xi sont calculées directement sur la base d'une séquence de bruit estimée obtenue par le module de sondage de canal 11. Ces estimations du bruit Nk ne sont obtenues par le module 11 que pour les échantillons k correspondant à la séquence d'apprentissage, sans influence des symboles d'information inconnus, c'est-à-dire pour (L-L')/2+ L" d'apprentissage convoluée avec la réponse impulsionnelle estimée du canal. Le calcul des autocorrélations Xi est effectué à l'étape 30 selon (L+L' i- Xi _ 1 (L L N*N Xk k +i (5) (2) A l'étape 31, le module 14 calcule le vecteur selon la relation (3), puis l'estimation K du vecteur d'autocorrélation du bruit est obtenue directement à l'étape 32 par le produit M. , la composante utile ayant déjà été supprimée. La procédure selon la figure 3 se termine par l'inversion de la matrice H (étape 33) et par l'obtention des composantes du vecteurs F à l'étape 34. Ces étapes 33 et 34 sont exécutées de la même manière que les étapes 24 et -11 - dans la réalisation selon la figure 2. On a observé que le procédé ci-dessus, permettant une optimisation du filtre blanchissant en amont d'un égaliseur de Viterbi, procurait une amélioration sensible de la robustesse du récepteur aux interférences. Dans l'exemple du GSM en environnement urbain avec une modulation GMSK, l'amélioration du rapport canal-sur-interféreurs (CI) pour un taux d'erreur binaire (BER) de 1 % peut atteindre plusieurs décibels pour les interféreurs co- canal et de l'ordre de la dizaine de décibels pour les interféreurs dans les canaux adjacents. - 12- REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement d'un bloc de signal numérique en bande de base en sortie d'un filtre adapté à un canal de transmission radio (9) et en entrée d'un égaliseur de canal (13), dans lequel on soumet le signal en bande de base à un filtre blanchissant (10) estimé pour le bloc par une procédure comprenant les étapes suivantes: - calculer un vecteur (X) d'autocorrélation du signal en bande de base; - déterminer un vecteur d'autocorrélation modifié (X() comme une somme de vecteurs prédéterminés pondérés par des coefficients respectifs, les vecteurs prédéterminés comprenant un premier vecteur (M0) représentatif d'une autocorrélation d'un signal utile dans une première bande de fréquence, au moins un second vecteur (Mq) représentatif d'une corrélation du signal utile avec une perturbation issue d'au moins un canal situé dans une seconde bande de fréquence adjacente à la première bande et un troisième vecteur (MN) représentatif d'une corrélation du signal utile avec une composante de bruit thermique, lesdits coefficients (âO, âq, N0) étant choisis pour minimiser un écart entre le vecteur d'autocorrélation calculé et ledit vecteur d'autocorrélation modifié; -estimer un vecteur (K) d'autocorrélation du bruit en soustrayant du vecteur d'autocorrélation modifié (X() le premier vecteur (M0) multiplié par une estimation d'énergie du signal utile (au); et - estimer des coefficients (F) du filtre blanchissant à partir du vecteur d'autocorrélation du bruit estimé (K). 2. Procédé de traitement d'un bloc de signal numérique en bande de base en sortie d'un filtre adapté à un canal de transmission radio (9) et en entrée d'un égaliseur de canal (13), dans lequel on soumet le signal en bande de base à un filtre blanchissant (10) estimé pour le bloc par une procédure comprenant les étapes suivantes: - estimer une séquence de bruit (Nk) incluse dans le bloc de signal en bande de base, superposée à une séquence de signal connue; - 13 - - calculer un vecteur (X) d'autocorrélation de la séquence de bruit estimée; - estimer un vecteur (K) d'autocorrélation du bruit sous forme d'une somme de vecteurs prédéterminés pondérés par des coefficients respectifs, les vecteurs prédéterminés comprenant un premier vecteur (M0) représentatif d'une autocorrélation d'un signal utile dans une première bande de fréquence, au moins un second vecteur (Mq) représentatif d'une corrélation du signal utile avec une perturbation issue d'au moins un canal situé dans une seconde bande de fréquence adjacente à la première bande et un troisième vecteur (MN) représentatif d'une corrélation du signal utile avec une composante de bruit thermique, lesdits coefficients (âO, âq, N0) étant choisis pour minimiser un écart entre le vecteur d'autocorrélation calculé et ledit vecteur d'autocorrélation du bruit estimé; et - estimer des coefficients (F) du filtre blanchissant à partir du vecteur d'autocorrélation du bruit estimé (k). 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l'estimation des coefficients du filtre blanchissant (10) comprend les étapes suivantes: former une matrice hermitienne de Toeplitz (H) dont la première colonne est définie par le vecteur d'autocorrélation du bruit estimé (k); inverser ladite matrice; - extraire les coefficients estimés (F) du filtre blanchissant de la première colonne de la matrice inversée. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel chaque bloc de signal numérique en bande de base correspond à une rafale de signal GSM. 5. Dispositif de traitement d'un signal numérique en bande de base dans un récepteur de radiocommunication, comprenant un filtre blanchissant (10) pour recevoir le signal en bande de base en sortie d'un filtre adapté à un canal de transmission (9) et fournir un signal filtré à un égaliseur de canal (13), et des moyens (14) d'estimation du filtre blanchissant pour un bloc du signal en - 14 - bande de base, caractérisé en ce que les moyens d'estimation du filtre blanchissant comprennent: - des moyens de calcul d'un vecteur d'autocorrélation du signal en bande de base; - des moyens de détermination d'un vecteur d'autocorrélation modifié (X) comme une somme de vecteurs prédéterminés pondérés par des coefficients respectifs, les vecteurs prédéterminés comprenant un premier vecteur (M0) représentatif d'une autocorrélation d'un signal utile dans une première bande de fréquence, au moins un second vecteur (Mq) représentatif d'une corrélation du signal utile avec une perturbation issue d'au moins un canal situé dans une seconde bande de fréquence adjacente à la première bande et un troisième vecteur (MN) représentatif d'une corrélation du signal utile avec une composante de bruit thermique, lesdits coefficients (âo, âq, No) étant choisis pour minimiser un écart entre le vecteur d'autocorrélation calculé et ledit vecteur d'autocorrélation modifié; - des moyens d'estimation d'un vecteur d'autocorrélation du bruit (K) par différence entre le vecteur d'autocorrélation modifié (X) et le premier vecteur (Mo) multiplié par une estimation d'énergie du signal utile (au) et - des moyens d'estimation des coefficients ( ) du filtre blanchissant à partir du vecteur d'autocorrélation du bruit estimé (K). 6. Dispositif de traitement d'un signal numérique en bande de base dans un récepteur de radiocommunication, comprenant un filtre blanchissant (10) pour recevoir le signal en bande de base en sortie d'un filtre adapté à un canal de transmission (9) et fournir un signal filtré à un égaliseur de canal (13), et des moyens (14) d'estimation du filtre blanchissant pour un bloc du signal en bande de base, caractérisé en ce que les moyens d'estimation du filtre blanchissant comprennent: - des moyens d'estimation d'une séquence de bruit (Nk) incluse dans le bloc de signal en bande de base, superposée à une séquence de signal connue; - 15- - des moyens de calcul d'un vecteur (X) d'autocorrélation de la séquence de bruit estimée; - des moyens d'estimation d'un vecteur (K) d'autocorrélation du bruit sous forme d'une somme de vecteurs prédéterminés pondérés par des coefficients respectifs, les vecteurs prédéterminés comprenant un premier vecteur (M0) représentatif d'une autocorrélation d'un signal utile dans une première bande de fréquence, au moins un second vecteur (Mq) représentatif d'une corrélation du signal utile avec une perturbation issue d'au moins un canal situé dans une seconde bande de fréquence adjacente à la première bande et un troisième vecteur (MN) représentatif d'une corrélation du signal utile avec une composante de bruit thermique, lesdits coefficients (a0, âq, N0) étant choisis pour minimiser un écart entre le vecteur d'autocorrélation calculé et ledit vecteur d'autocorrélation du bruit estimé; et - des moyens d'estimation des coefficients ( ) du filtre blanchissant à partir du vecteur d'autocorrélation du bruit estimé (K). 7. Dispositif selon la revendication 5 ou 6, dans lequel les moyens (14) d'estimation des coefficients du filtre blanchissant comprennent des moyens pour former une matrice hermitienne de Toeplitz (H) dont la première colonne est définie par le vecteur d'autocorrélation du bruit estimé (K), des moyens d'inversion de ladite matrice et des moyens pour extraire les coefficients estimés ( ) du filtre blanchissant de la première colonne de la matrice inversée. 8. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 5 à 7, dans lequel chaque bloc de signal numérique en bande de base correspond à une rafale de signal GSM.