FR 2844407 A1 20040312 FR 0211214 A 20020905 I Procédé de sélection de canal de transmission et récepteur de signaux à diversité d'antenne L'invention concerne les systèmes de communication numérique sans fil 5 à diversité d'antennes utilisant une modulation de type OFMD (de l'anglais: Orthogonal Frequency Division Multiplex). La diversité d'antenne contribue à une amélioration de la qualité de la liaison de transmission en terme de fiabilité et de robustesse. De tels systèmes de communication sont utilisés par exemple dans les réseaux locaux sans fil 10 du type IEEE 802.11a ou Hiperlan2 qui utilisent une transmission par salve. Pour en savoir plus sur les transmissions utilisant une modulation de type OFDM, l'homme du métier peut consulter: Allard M. et LASSALLE R., "Principes de modulation et de codage canal en radiodiffusion numérique 15 vers des mobiles.", Revue de l'UER-Technique, No. 224, August 1987, pp. 168-190; M.C.D. Maddocks, "An introduction to digital modulation and OFDM techniques", BBC Research and Development Report, BBC RD 1993/10; Le Floch B., Alard M. and Berrou C., "Coded Orthogonal Frequency Division Multiplex", Proceedings of the IEEE, vol. 83, No. 6, June 20 1995, pp 982996. Plus particulièrement, l'invention porte sur un procédé pour sélectionner une antenne parmi plusieurs antennes disponible à l'entrée d'un récepteur de signaux radio OFDM à diversité d'antennes, en vue de privilégier le canal de transmission délivrant un signal conduisant au plus 25 faible taux d'erreur binaire après décodage. Pour calculer le taux d'erreur binaire sur un canal de transmission, on se sert généralement d'un certain nombre de bits du préambule de chaque trame envoyée dans le signal radio qui est transmis par le canal. Toutefois, ce calcul est coteux en temps du fait qu'il faut décoder un 30 grand nombre de bits et il n'est pas adapté à un récepteur à diversité d'antennes ayant à subir des changements d'antenne de réception fréquents dans le temps. Le but de l'invention est de proposer un procédé mieux adapté pour la sélection d'une antenne de réception d'un récepteur à diversité d'antennes. A cet effet, selon l'invention le procédé consiste à estimer le taux d'erreur 5 binaire pour chaque canal de transmission en soumettant à un réseau de neurones des données représentatives de la réponse en fréquence du canal de transmission. Des données représentatives de la réponse en fréquence d'un canal de transmission peuvent être fournies par un module de calcul de la transformée rapide de Fourier, module déjà 10 existant dans la chaîne de traitement du signal d'un récepteur de signaux OFDM. Le module de calcul de transformée de Fourier est muni de moyens qui permettent de calculer la réponse en fréquence du canal sur une séquence correspondant au préambule. Sur réception du préambule d'une trame dans le signal radio, ce module de calcul de la transformée 15 rapide de Fourrier calcule la réponse en fréquence du canal de transmission et cette réponse est utilisée par l'égaliseur pour calculer la valeur initiale de chacun de ses coefficients d'égalisation. A partir de la réponse en fréquence du canal de transmission et du niveau de puissance du signal reçu sur l'entrée, le réseau de neurones peut estimer 20 le taux d'erreur binaire correspondant à un canal de transmission. Pour privilégier une structure simple pour le réseau de neurones et en particulier une structure sur la base du modèle perceptron multicouche, le réseau de neurones a subi un apprentissage pour évaluer, à partir des données représentatives de la réponse du canal de transmission, le 25 niveau de puissance du signal sur l'entrée qui serait nécessaire pour obtenir un taux d'erreur binaire prédéterminé, par exemple un taux d'erreur standard de 10-4, et la sortie du réseau de neurones est utilisée avec des données représentatives du niveau de puissance effectif du signal reçu sur l'entrée pour évaluer le taux d'erreur binaire pour ce canal 30 de transmission. L'invention s'étend à un récepteur à diversité d'antennes pour la mise en oeuvre du procédé ci-dessus. Le procédé selon l'invention est illustré sur la figure unique montrant une chaîne de traitement du signal d'un récepteur de signaux OFDM à diversité d'antennes. Sur la figure, le récepteur comporte à titre d'exemple non limitatif deux 5 canaux de transmission 1,2, constitués chacun par une antenne, qui sont branchés à travers un commutateur 3 à l'entrée de la chaîne de traitement du signal du récepteur. La chaîne de traitement du signal du récepteur comprend de façon classique dans l'ordre, un changeur de fréquence 4 qui abaisse la 10 fréquence du signal radio d'entrée, un convertisseur analogique/numérique 5 dans lequel le niveau de puissance P du signal reçu est entre autres évalué, un module de calcul de la transformée rapide de Fourier 6, un égaliseur 7 et un démodulateur/décodeur 8. Le signal radio d'entrée transporte des bits organisés en paquets, chaque 15 paquet commançant par un préambule défini. Dans le module 6, les bits du préambule de chaque paquet sont utilisés pour calculer la réponse en fréquence du canal de transmission RFC, ces données RFC étant ensuite utilisées dans l'égaliseur 7 pour le calcul des coefficients d'égalisation initiaux. Les données RFC représentatives de la réponse en fréquence d'un canal de transmission sont dérivées également vers un réseau de neurones 9 qui sert à évaluer le taux d'erreur binaire pour le canal de transmission sélectionné. A partir d'une évaluation du taux d'erreur binaire pour chaque canal de transmission 1,2, le déplacement du commutateur 3 est 25 commandé automatiquement pour privilégier le canal de transmission conduisant à un signal décodé avec le plus faible taux d'erreur binaire. Les données RFC sont normalisées en puissance. C'est pourquoi le résultat obtenu avec le réseau de neurone 9 indique la puissance nécessaire pour avoir un taux d'erreur donné. Sur la figure, on a représenté un bloc 10 qui commande le déplacement du commutateur 3. Ce bloc reçoit le niveau de puissance P du signal reçu en entrée du récepteur et la sortie du réseau de neurones 9 qui est un réseau de neurones construit selon le modèle perceptron multicouche. Ce modèle est connu pour sa simplicité d'implémentation dans des microcircuits et aussi parce que les algorithmes d'apprentissage qu'il utilise, du type rétro propagation de l'erreur, sont bien connus. Le réseau de neurones 9 a subi un apprentissage pour évaluer, à partir des données RFC représentatives de la réponse d'un canal de transmission, le niveau de puissance du signal sur le canal de transmission qui serait nécessaire pour obtenir un taux d'erreur binaire prédéterminé en sortie du démodulateur/décodeur 8, par exemple un taux 10 d'erreur de 10-4. La base de donnée utilisée pour l'apprentissage du réseau de neurones contient un ensemble de réponses canal normalisées en puissance et pour chacune d'elle, la puissance de signal nécessaire en entrée du récepteur (au niveau de l'antenne) pour obtenir un taux d'erreur binaire de 10-4 en sortie d'un décodeur de Viterbi adapté au rendement du 15 code utilisé sur le signal transmis. Cette "puissance nécessaire" représente la sensibilité du récepteur. Chaque élément de la base peut être obtenu par simulation ou par mesure. La simulation à l'avantage de conduire à des résultats fiables et précis mais demande énormément de temps de calcul. La mesure permet d'obtenir très rapidement un très grand nombre d'élément 20 mais sa réalisation doit être particulièrement soignée pour que ces résultats soient fiables et d'autre part, la précision du résultat obtenu est limitée. Pour garantir un niveau d'apprentissage suffisant, le nombre d'éléments contenu dans la base de donnée doit être au moins de quelques centaines. Et de plus, ces éléments doivent être distribués de façon la plus uniforme possible 25 au niveau de la sensibilité. A titre d'exemple, un récepteur mono-antenne couplée avec un positionneur spatial et un outil logiciel permettant d'automatiser les mesures ont été utilisés pour produire la base de données. Afin de garantir la stabilité du canal de transmission pour obtenir des résultats le plus fiable possible, les mesures se sont déroulées la nuit dans 30 un environnement exempt de toute activité humaine. A partir de la sortie du réseau de neurones 9, c'est-à-dire un niveau de puissance du signal nécessaire estimé, et du niveau de puissance P effectif du signal reçu au niveau de l'antenne, une estimation du taux d'erreur binaire pour le canal de transmission peut être réalisée par un algorithme de calcul dans le bloc 10. Quand il a estimé le taux d'erreur binaire pour les deux canaux de transmission, le bloc 10 peut commander 5 le commutateur 1 de manière à brancher l'entrée de la chaîne de traitement du signal du récepteur sur l'antenne délivrant un signal OFDM ayant le plus petit taux d'erreur estimé. Plus simplement, il est également possible de comparer la puissance nécessaire estimée par le réseau de neurones avec la puissance reçue 10 afin d'obtenir pour chaque antenne et donc pour chaque canal de transmission une marge de sécurité. Le choix de l'antenne se fait en fonction de la plus forte marge de sécurité. D'autres variantes de réalisation sont possibles. A titre d'exemple, il est possible d'utiliser des données représentatives de la réponse en 15 fréquence du canal de transmission autres que les données RFC. Les coefficients d'égalisation de l'égaliseur peuvent par exemple être utilisés mais cela est plus coteux à mettre en oeuvre. Il est également possible d'intégrer dans le réseau de neurones une donnée représentative de la puissance d'entrée. Dans ce cas, le réseau 20 de neurones fournit directement l'information de choix de canal. Toutefois, il est préférable de n'utiliser que des données similaires dans le réseau de neurones afin de simplifier l'apprentissage. REVENDICATIONS 1/ Un procédé pour sélectionner un canal de transmission parmi plusieurs canaux de transmission (1,2) d'un récepteur de signaux radio OFDM à 5 diversité d'antennes, en vue de privilégier le canal de transmission délivrant un signal avec le plus faible taux d'erreur binaire, caractérisé en ce qu'il consiste à estimer le taux d'erreur binaire pour chaque canal de transmission en soumettant à un réseau de neurones (9) des données (RFC) représentatives de la réponse en fréquence du canal de 10 transmission. 2/ Le procédé selon la revendication 1, dans lequel les données représentatives de la réponse en fréquence du canal de transmission sont dérivées dans le récepteur en sortie d'un module (6) de calcul de la 15 transformée rapide de Fourier. 3/ Le procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le réseau de neurones a subi un apprentissage pour évaluer, à partir des données représentatives de la réponse du canal de transmission, le niveau de 20 puissance du signal sur le canal de transmission qui serait nécessaire pour obtenir un taux d'erreur binaire prédéterminé et dans lequel la sortie du réseau de neurones est traitée avec des données (P) représentatives du niveau de puissance effectif du signal sur le canal de transmission pour évaluer le taux d'erreur binaire pour le canal de transmission. 25 4/ Le procédé selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel le modèle du réseau de neurones est un perceptron multicouche. / Un récepteur de signaux OFDM à diversité d'antennes pour la mise en 30 oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 4, comprenant une chaîne de traitement de signaux OFDM dont l'entrée est reliée à une pluralité d'antennes par l'intermédiaire d'un commutateur (3) déplacé pour brancher l'entrée de la chaîne de traitement du signal sur l'antenne qui fournit un signal présentant le plus faible taux d'erreur binaire, le déplacement du commutateur étant commandé sur la base de l'information produite en sortie du réseau de neurones (9).