FR 3002709 A1 20140829 FR 1351578 A 20130222 « Procédé de démodulation d'un signal » Domaine technique La présente invention concerne un procédé de démodulation d'un signal. Elle concerne également un équipement récepteur multi-antennes et un programme d'ordinateur correspondant. Le domaine de l'invention est celui de l'encodage de données numériques, destinées à être transmises notamment en présence d'un bruit de transmission, et du décodage desdites données numériques après transmission. L'invention concerne plus particulièrement mais de manière non limitative le domaine de l'optimisation de la transmission de données numériques, par exemple via un réseau radio à large bande. Etat de la technique Un récepteur multi-antennes comprend au moins deux antennes de réception afin de recevoir des répliques d'un même signal émis, introduisant ainsi une diversité supplémentaire ayant pour effet d'améliorer la qualité de la réception. La diversité supplémentaire apportée est soit une diversité spatiale si les antennes sont suffisamment espacées, soit une diversité de polarisation si les antennes sont colocalisées et polarisées de façons différentes, soit à la fois une part de l'un et de l'autre de ces deux types de diversité. L'invention se rapporte plus particulièrement aux systèmes de transmission multiporteuses, par exemple de type à multiplexage par division du spectre en fréquences orthogonales (on peut parler d'OFDM, pour l'anglais Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Cette transmission multiporteuses apporte une diversité fréquentielle indépendante de la diversité spatiale et/ou de polarisation apportée par l'utilisation de plusieurs antennes en réception. Ce type de transmission est de plus en plus fréquemment utilisé. Il a 35 notamment été adopté dans les systèmes LTE (« Long Term Evolution »), -2 TEDS (« TETRA Enhanced Data Service »), DAB (« Digital Audio Broadcasting ») et DVB-T (« Digital Video Broadcasing-Terrestrial »). Dans les systèmes de transmission OFDM, les données sont en général organisées en trames. Dans chaque trame, certains symboles, répartis dans le plan temps-fréquence sont insérés parmi les informations utiles destinées au récepteur. Ces symboles, appelés "symboles pilotes" sont connus de l'émetteur et du récepteur. Ils sont généralement utilisés à des fins de synchronisation et d'estimation du canal de propagation. Du bruit et des interférences subis par le signal au cours de sa propagation entre l'émetteur et le récepteur dégradent la réception du signal. Un traitement insuffisant du bruit et des interférences entraîne alors un taux d'erreur de démodulation et de décodage élevé. Conventionnellement, le bruit et les interférences sont traités en comparant un signal résultant de la combinaison des signaux reçus par les antennes du récepteur à une estimée du signal émis. Cette estimée du signal émis peut être connue a priori du récepteur en utilisant par exemple les symboles pilotes. L'estimée du signal émis peut aussi être obtenue par un traitement préalable des signaux reçus sur les différentes antennes, par exemple au moyen d'une technique connue sous le nom de démodulation de signal à combinaison maximale de rapport signal (on peut parle de MRC, pour l'anglais "Maximum Ratio Combining"). On connait la demande de brevet FR 11 61062 qui décrit un procédé de réduction d'interférences. Bien que le procédé de réduction d'interférences décrit dans ce document soit plus performant que les procédés conventionnels de réduction d'interférences dans le cas de signaux reçus bruités par de fortes interférences, le procédé peut ne pas être performant dans certain cas de figure dans lesquels le bruit des signaux reçus contient peu d'interférence. Le but de la présente invention est de résoudre au moins ce problème posé par l'état de la technique.35 -3 Exposé de l'invention On atteint un tel objectif avec un procédé de démodulation d'un signal dans un récepteur comprenant au moins deux antennes recevant chacune un signal transmis à travers un canal de propagation radioélectrique associé, les signaux reçus correspondant à un même signal émis comprenant des trames de symboles réparties en temps et en fréquence dans lesquelles certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur, ledit procédé comprenant des étapes de : - blanchiment de bruit pour former deux signaux combinés dont les bruits sont indépendants ; - normalisation des bruits des signaux combinés pour former deux signaux dont les bruits sont indépendants et de normes moyennes égales ; - démodulation de signal à combinaison maximale de rapport signal à bruit des deux signaux à bruit indépendants et de normes moyennes égales caractérisé en ce que la première étape de blanchiment de bruit pour former les deux signaux combinés comprend des sous-étapes de : - pondération de chacun des signaux reçus avec de premiers vecteurs de pondération respectifs associés à une antenne respective du récepteur, le signal associé à la première antenne étant pondéré par un vecteur w1 et le signal associé à la deuxième antenne étant pondéré par un vecteur w2, - combinaison des signaux reçus pondérés pour former un premier signal combiné (cl), - pondération d'un signal de référence comprenant lesdits symboles pilotes avec un autre vecteur de pondération (mi), - comparaison du premier signal combiné et du signal de référence pondéré pour former une erreur (6), et - détermination des vecteurs de pondération (w1, w2 et wd) à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation desdits vecteurs de pondération conditionnellement à l'erreur obtenue, -4 - pondération de chaque signal reçu avec des deuxièmes vecteurs de pondération, le signal reçu sur la première antenne étant pondéré par le conjugué du vecteur complexe w2 et le signal reçu sur la première antenne étant pondéré par l'opposé du conjugué du vecteur complexe w1, combinaison des signaux reçus pondérés par les deuxièmes vecteurs de pondération pour former un deuxième signal combiné (c2). On entend par symbole pilote tout symbole connu du récepteur, notamment à la fois les symboles pilotes tels que désignés dans les normes des systèmes OFDM connus comme LTE et TEDS, et/ou les symboles de synchronisation et/ou les symboles déjà démodulés et décidés par le récepteur dans une étape antérieure de traitement. Grâce à l'utilisation de l'approche du maximum a posteriori (on peut parler de MAP, pour Maximum A Posteriori), la présente invention permet de réduire de manière optimale le niveau des interférences dans un récepteur multi-antennes et d'améliorer ainsi le rapport signal sur bruit plus interférences (on peut parler de SINR, pour l'anglais Signal to Interference plus Noise Ratio). La méthode décrite ci-dessus permet d'obtenir deux signaux cl et c2 dont les bruits sont orthogonaux entre eux. Le signal cl a un niveau d'interférence réduit de manière optimale et le signal c2 dont le bruit est orthogonal sur chaque symbole a donc un niveau d'interférence maximal. Aucune information n'est perdue lorsqu'on considère cette combinaison. Grâce à l'utilisation de l'approche à combinaison maximale de rapport signal à bruit (Maximum Ratio Combining ou MRC, en anglais) dans une combinaison de signaux telle qu'elle vient d'être décrite, i.e. de deux signaux ayant l'un un bruit dont le niveau d'interférence est réduit de manière optimale, l'autre un bruit comportant un niveau d'interférence maximal, et à la normalisation du bruit de ces deux signaux, le procédé proposé répond au problème soulevé par l'état de l'art. Ainsi, le procédé est performant dans l'ensemble des cas de figures, y compris lorsque le bruit des signaux reçus contient peu d'interférence. Dans un mode de réalisation préféré, les coefficients respectifs (al et OE2) du canal vu par le signal utile associé à une antenne respective du récepteur et utilisés dans l'étape de démodulation de signal à combinaison -5 maximale de rapport signal à bruit des deux signaux, r' et r", obtenus à l'issue de l'étape de blanchiment du bruit, peuvent être déterminés à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation du canal (al et a2) conditionnellement à l'erreur présente d'une part dans le signal cl et d'autre part dans le signal c2, en prenant en compte le canal de propagation vu dans le signal c1 et dans le signal c2. De préférence, l'étape de détermination de l'étape de blanchiment peut comprendre des sous-étapes de : - calcul d'une matrice de covariance GB du canal de propagation ; - calcul d'une matrice de covariance GD du produit, symbole par symbole, de deux canaux de propagation ; et - détermination des vecteurs de pondération à l'aide des matrices de covariance GB et GD . En effet, les vecteurs de pondération sont homogènes au canal de 15 propagation. Les matrices de covariance GB et GD permettent de représenter les contraintes temporelles et fréquentielles de ce canal. De plus, l'étape de détermination de l'étape de blanchiment peut en outre comprendre une sous-étape de décomposition de la matrice de covariance GB en vecteurs propres selon la relation GB = CBABCBH dans 20 laquelle CB est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB et AB est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB et une sous-étape de décomposition de la matrice de covariance GD en vecteurs propres selon la relation GD = CDADCDH dans laquelle CD est une matrice de vecteurs propres de la 25 matrice GD et AD est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD . Ces décompositions permettent de simplifier les calculs des vecteurs de pondération. Avantageusement, l'étape de détermination de l'étape de blanchiment 30 peut en outre comprendre une sous-étape d'extraction d'une matrice CB à partir de la matrice CB et d'une matrice AB à partir de la matrice AB, la matrice AB comprenant un nombre déterminé nB' de valeurs propres de AB -6 et la matrice CB comprenant les vecteurs propres associés à ces nB' valeurs propres, et une sous-étape d'extraction d'une matrice CD à partir de la matrice CD et d'une matrice AD à partir de la matrice AD, la matrice AD comprenant un nombre déterminé no,' de valeurs propres de AD et la matrice CD comprenant les vecteurs propres associés à ces ni,' valeurs propres, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres C'B et CD et de valeurs propres AB et A. . De préférence, les n'B valeurs propres retenues sont les plus grandes valeurs propres de la matrice AB et les n'D valeurs propres retenues sont les plus grandes valeurs propres de la matrice AD . Cela permet de réduire la complexité du calcul des vecteurs de pondération tout en minimisant la perte de performances grâce au fait que les vecteurs propres conservés dans les matrices CB et CD représentent une grande part de l'énergie, représentée par la somme des valeurs propres 15 conservées dans les matrices AB et A. . De préférence, n'B et n'D sont inférieurs ou égaux au nombre de symboles pilotes dans chaque trame. De plus, la matrice de covariance GB peut être le produit de Kronecker d'une matrice GBT de covariance dans le domaine temporel et d'une 20 matrice GBF de covariance dans le domaine fréquentiel et la matrice de covariance GD est le produit de Kronecker d'une matrice GDT de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GDF de covariance dans le domaine fréquentiel et l'étape de détermination (28) peut comprendre les sous-étapes de : 25 - décomposition des matrices GB,T et GBF de covariance en vecteurs propres selon les relations GB,T = CB,TAB,TCB,TH et G B,p, = C B,FAB,FCB,Fil dans lesquelles : , C B,T est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,T; AB,T est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres 30 associées aux vecteurs propres de la matrice GB,T; -7 - CBF est une matrice de vecteurs propres de la matrice GBF ; et - AB F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,F .1 - extraction d'une matrice CBT à partir de la matrice CBT et d'une matrice ABT à partir de la matrice ABT, la matrice ABT comprenant un nombre déterminé nBt' de valeurs propres les plus grandes de ABT et la matrice CB' T comprenant les vecteurs propres associés à ces nBt' valeurs propres les plus grandes; - extraction d'une matrice CBF à partir de la matrice CBF et d'une matrice AB' F à partir de la matrice AB" la matrice AB' F comprenant un nombre déterminé nBf' de valeurs propres les plus grandes de AB F et la matrice CBF comprenant les vecteurs propres associés à ces nBf' valeurs propres les plus grandes, - décomposition des matrices GD,T et GDF de covariance en vecteurs propres selon les relations G D,T = CD,TAD,TCD,TH et GD,F = CD,FAD,FCD,FH f dans lesquelles : - CDT est une matrice de vecteurs propres de la matrice GD,T .1 - ADT est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,T .1 - CDF est une matrice de vecteurs propres de la matrice GDF; et AD,F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,F .1 - extraction d'une matrice CDT à partir de la matrice CDT et d'une matrice ADT à partir de la matrice ADT, la matrice ADT comprenant un nombre déterminé nDt' de valeurs propres les plus grandes de ADT et la matrice CDT comprenant les vecteurs propres associés à ces nDt' valeurs propres les plus grandes; et -8 - extraction d'une matrice CD' F à partir de la matrice CD F et d'une matrice ADF à partir de la matrice ADF, la matrice ADF comprenant un nombre déterminé npf' de valeurs propres les plus grandes de ADF et la matrice CD' F comprenant les vecteurs propres associés à ces npf' valeurs propres les plus grandes, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres CB," C'B,F C'D,T ,F et de valeurs propres AB,' NB,F A' ,T AD, F - Le produit de Kronecker de deux matrices A et B, la matrice A ayant pour composantes (au), où i est un entier compris entre 1 et m et j est un entier compris entre 1 et n, est le produit matriciel noté ACDB et défini par l'expression suivante : ran[B ainB AOB= \am1B - - - amnBJ Cette exploitation de la séparabilité de la matrice de covariance entre le domaine temporel et le domaine fréquentiel permet de réduire encore la complexité du calcul des vecteurs de pondération tout en garantissant des performances très proches de celles obtenues en utilisant l'intégralité de la matrice de covariance. De plus, l'étape de détermination de l'étape de démodulation de signal peut comprendre des sous-étapes de : - calcul d'une matrice de covariance GB du canal de propagation ; - détermination des vecteurs de pondération à l'aide de la matrice de covariance GB. Avantageusement, l'étape de détermination de l'étape de démodulation de signal peut en outre comprendre une sous-étape de décomposition de la matrice de covariance GB en vecteurs propres selon la relation GB = CBABCBH dans laquelle CB est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB et AB est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB. -9 De préférence, l'étape de détermination de l'étape de démodulation de signal peut en outre comprendre une sous-étape d'extraction d'une matrice CB à partir de la matrice CB et d'une matrice AB à partir de la matrice AB, la matrice AB comprenant un nombre déterminé nB' de valeurs propres de AB et la matrice C'B comprenant les vecteurs propres associés à ces nB' valeurs propres, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide de la matrice de vecteurs propres C'B et de valeurs propres A. . De plus, la matrice de covariance GB peut être le produit de Kronecker d'une matrice GBT de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GBF de covariance dans le domaine fréquentiel et l'étape de détermination de l'étape de démodulation de signal comprend les sous-étapes de : - décomposition des matrices GBT et GBF de covariance en vecteurs propres selon les relations G B,T = C B,T A B,TC B,TH et G B,F = C B,FAB,FCB,FH f dans lesquelles : C B,T est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,T .1 AB,T est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,T .1 CB,F est une matrice de vecteurs propres de la matrice GBF .1 et A B,F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,F .1 - extraction d'une matrice CB T à partir de la matrice CB T et d'une matrice ABT à partir de la matrice ABT, la matrice ABT comprenant un nombre déterminé nBt' de valeurs propres les plus grandes de ABT et la matrice CBT comprenant les vecteurs propres associés à ces nBt' valeurs propres les plus grandes; - extraction d'une matrice CBF à partir de la matrice CBF et d'une matrice AB' F à partir de la matrice AB" la matrice AB' F comprenant un nombre déterminé nBf' de valeurs propres les plus grandes de AB F et la - 10 - matrice CBF comprenant les vecteurs propres associés à ces nBf' valeurs propres les plus grandes, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres CB' ,T f CB' ,F et de valeurs propres NB,T f A13,F . De manière préférentielle, le signal émis est un signal multiporteuses, notamment un signal OFDM. L'invention peut également s'appliquer à des systèmes monoporteuses. Selon un autre aspect de l'invention, il est proposé un équipement récepteur comprenant au moins deux antennes recevant chacune un signal transmis à travers un canal de propagation radioélectrique associé, les signaux reçus correspondant à un même signal émis comprenant des trames de symboles réparties en temps et en fréquence dans lesquelles certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur, ledit procédé comprenant des moyens de : - blanchiment de bruit pour former deux signaux combinés dont les bruits sont indépendants ; - normalisation des bruits des signaux combinés pour former deux signaux dont les bruits sont indépendants et de normes moyennes égales ; - étape de démodulation de signal à combinaison maximale de rapport signal à bruit des deux signaux à bruits indépendants et de normes moyennes égales ; caractérisé en ce que le moyen de blanchiment de bruit pour former les 25 deux signaux combinés comprend des moyens de : - pondération de chacun des signaux reçus avec de premiers vecteurs de pondération respectifs associés à une antenne respective du récepteur, le signal associé à la première antenne étant pondéré par un vecteur w1 et le signal associé à la deuxième antenne étant pondéré par 30 un vecteur w2, - combinaison des signaux reçus pondérés pour former un premier signal combiné (cl), - pondération d'un signal de référence comprenant lesdits symboles pilotes avec un autre vecteur de pondération (mi), - comparaison du premier signal combiné et du signal de référence pondéré pour former une erreur (6), et - détermination des vecteurs de pondération (w1, w2 et wd) à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation desdits vecteurs de pondération conditionnellement à l'erreur obtenue, - pondération de chaque signal reçu avec des deuxièmes vecteurs de pondération Le signal reçu sur la première antenne étant pondéré par le conjugué du vecteur complexe w2 et le signal reçu sur la première antenne étant pondéré par l'opposé du conjugué du vecteur complexe wi'combinaison des signaux reçus pondérés par les deuxièmes vecteurs de pondération pour former un deuxième signal combiné (c2). Avantageusement, l'équipement récepteur selon l'invention peut en outre comprendre des moyens de détermination des coefficients respectifs (al et a2) du canal vu par le signal utile associé à une antenne respective du récepteur et utilisés dans l'étape de démodulation de signal à combinaison maximale de rapport signal à bruit des deux signaux, r' et r", obtenus à l'issue de l'étape de blanchiment du bruit, peuvent être déterminés à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation du canal (al et a2) conditionnellement à l'erreur présente d'une part dans le signal cl et d'autre part dans le signal c2, en prenant en compte le canal de propagation vu dans le signal c1 et dans le signal c2. Selon un autre aspect de l'invention, il est proposé un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention lorsque le programme est exécuté par au moins un processeur. Description des figures et modes de réalisation D'autres avantages et particularités de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée de mises en oeuvre et de modes de réalisation nullement limitatifs, et des dessins annexés suivants : - la figure 1 est un schéma d'un équipement récepteur selon l'invention ; - 12 - - la figure 2 est un schéma illustrant le principe de fonctionnement du procédé de démodulation ; - la figure 3 est un organigramme illustrant une première partie du fonctionnement du procédé de démodulation selon l'invention ; - la figure 4 est une représentation d'un signal utile dans une base de projection ; et - la figure 5 est un organigramme illustrant une deuxième partie du fonctionnement du procédé de démodulation selon l'invention. Ces modes de réalisation n'étant nullement limitatifs, on pourra notamment considérer des variantes de l'invention ne comprenant qu'une sélection de caractéristiques décrites par la suite isolées des autres caractéristiques décrites (même si cette sélection est isolée au sein d'une phrase comprenant ces autres caractéristiques), si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à l'état de la technique antérieure. Cette sélection comprend au moins une caractéristique de préférence fonctionnelle sans détails structurels, ou avec seulement une partie des détails structurels si cette partie uniquement est suffisante pour conférer un avantage technique ou à différencier l'invention par rapport à l'état de la technique antérieure. La figure 1 représente un équipement récepteur 2 d'un système de 25 transmission OFDM, comme par exemple une station de base ou un terminal mobile. Le récepteur 2 comprend deux antennes 4, 6 pour la réception de deux signaux correspondant à un même signal OFDM transmis depuis un émetteur à travers deux canaux de propagation radioélectriques associés 30 aux antennes 4, 6. Les canaux associés aux antennes 4, 6 sont supposés répondre à des contraintes physiques identiques. Le signal OFDM émis par l'émetteur est organisé en trames de symboles répartis en temps et en fréquence parmi lesquels certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur 2 et sont stockés 35 dans une mémoire 8 dudit récepteur 2. Chaque trame comprend ainsi n - 13 - symboles avec nf sous-porteuses et nt temps-symboles, n étant égal au produit de nf et de nt. Le récepteur 2 comprend un module d'entrée 10 comprenant des étages d'amplification, de mise en forme en bande de base, d'échantillonnage et de suppression d'intervalle de garde. Le récepteur 2 comprend également des moyens de conversion temps-fréquence 12 des signaux reçus par les antennes 4, 6 et traités par le module d'entrée 10 pour les passer du domaine temporel au domaine fréquentiel. Ces moyens de conversion temps-fréquence 12 mettent en oeuvre une transformation de Fourier rapide (on peut parler de FFT, pour l'anglais Fast Fourier Transform). Le récepteur 2 comprend en outre un module de réduction d'interférences 14 permettant de réduire le niveau d'interférences dans un signal utile résultant de la combinaison des signaux reçus par les deux antennes 4, 6. Ces interférences peuvent être dues, à titre d'exemples, à la présence de brouilleurs émettant sur le même canal radio que l'émetteur. Le module de réduction d'interférences 14 est apte à fournir des symboles de données dans lesquels la contribution des interférences est minimisée. Un démodulateur 16 du récepteur 2 permet de démoduler ces symboles de données en des bits démodulés selon une même technique de modulation que celle utilisée dans l'émetteur. Le démodulateur 16 est en outre agencé pour déterminer une vraisemblance de chaque bit démodulé. La vraisemblance d'un bit a une valeur souple ("soft value") négative ou positive, par comparaison à une valeur dure ("hard value") telle que la valeur binaire "1" ou "0", pour indiquer que le démodulateur 16 délivre des valeurs flottantes réelles ayant chacune un signe qui impose une décision ultérieure, par un décodeur 18 du récepteur 2, sur l'état du bit correspondant, c'est-à-dire une décision sur la valeur "dure" "0" ou "1". Le décodeur 18 permet ainsi de décoder les bits démodulés fournis par le démodulateur 16 en fonction des vraisemblances précédemment déterminées. Le décodeur 18 met en oeuvre un décodage correspondant au codage utilisé à l'émission du signal, par exemple un décodage convolutif qui corrige les erreurs au moyen de l'algorithme de Viterbi. - 14 - La figure 2 illustre le principe du procédé de réduction d'interférences utilisé par le module de réduction d'interférences 14. En notant si et s2 les signaux reçus respectivement sur les antennes 4 et 6, le principe utilisé par la présente invention consiste à appliquer des pondérations w1 et w2 respectivement aux signaux si et s2, puis de combiner les deux signaux pondérés, par exemple en les sommant, pour former un signal c1 duquel est soustraite une estimée du signal émis d pondérée par une pondération wd. La différence résultante £ représente une erreur résiduelle. Le procédé de l'invention utilise de manière avantageuse l'approche du maximum a posteriori pour calculer les pondérations les plus probables connaissant cette erreur. Les étapes de ce procédé sont décrites en référence à l'organigramme de la figure 3. Lors d'une première étape 20, le module de réduction d'interférences 14 pondère les signaux si et s2 avec de premiers vecteurs de pondération (w1; w2) respectifs associés à une antenne (4,6) respective du récepteur (2). Les premiers vecteurs de pondération (w1; w2) définissent une direction minimale, notée DIRmin, pour les interférences comme cela est représenté sur la figure 4. Le contenu des premiers vecteurs de pondération (w1; w2) reste à déterminer. A l'étape 22, le module de réduction d'interférences 14 combine, ici en les sommant, les signaux si et s2 pondérés pour former un premier signal combiné (cl). Ainsi, on a : ci =w1 si + w2s2 . A l'étape 24, le module de réduction d'interférences 14 pondère un signal de référence d, comprenant les symboles pilotes, avec un autre vecteur de pondération wd dont le contenu est à déterminer. Les vecteurs w1, w2 et wd sont des vecteurs colonnes contenant chacun autant de lignes que le signal reçu dans une trame contient de symboles, soit n lignes. A l'étape 26, le module de réduction d'interférences 14 détermine une erreur £ correspondant à la différence entre le premier signal combiné cl et le signal de référence pondéré. - 15 - Ainsi en notant w le vecteur consistant en une concaténation des vecteurs w1, w2 et wd et R la matrice comprenant les signaux reçus et le signal de référence définie selon l'expression : s L00 0 0 6200 0 0 -d00 200 0 S 0 0 S 0 d 0 R= 0 S 0 0 s, 0 0 -d 0 0 S 1n f n, 0 S2n f 0 0 -dnf,n, l'erreur £ est un vecteur exprimé par E R.W A l'étape 28, le module de réduction d'interférences 14 calcule les vecteurs w1, w2 et wd en utilisant l'approche MAP. Cette approche consiste à maximiser la probabilité de réalisation du 10 vecteur de pondération w . Cette probabilité est conditionnelle à l'observation de l'erreur E. En utilisant la formule de Bayes, cette probabilité est égale à la probabilité que l'erreur £ est observée conditionnellement à la probabilité que la pondération est égale au vecteur w, cette probabilité conditionnelle 15 étant multipliée par la probabilité que le vecteur de pondération w se réalise. Cela est exprimé par la relation suivante : P(w)= f(wI E) oc f(EI w). f (w) , dans laquelle P et f indiquent des probabilités et le symbole oc indique la relation « équivalent à ». 20 Or, les vecteurs de pondération w1, w2 et wd sont liés au canal de propagation. Ce canal est conditionné par des contraintes relatives à son étalement temporel maximal, dû à des réflexions sur des obstacles lointains, et à son étalement fréquentiel maximal, dû à la vitesse de l'équipement récepteur et à la fréquence porteuse, c'est-à-dire l'étalement 25 Doppler. D'une part, dans le domaine fréquentiel, l'étalement en fréquence du canal, nommé étalement Doppler, dû aux réflexions sur des obstacles proches est limité. Cet étalement est compris entre -FD et +FD, où FD est la fréquence Doppler maximale donnée par la relation FD = -.Fp dans - 16 - laquelle v est la vitesse du récepteur 2, c est la vitesse de la lumière, et F est la fréquence porteuse. Les composantes du spectre de fréquence du canal de propagation selon l'axe des fréquences sont donc comprises entre ces limites -FD et +FD. D'autre part, l'étalement temporel du canal, dû aux réflexions sur les obstacles lointains, est limité. Cet étalement temporel dépend de la bande de fréquences utilisée et de l'environnement. A titre d'exemples, à une fréquence porteuse de 400 MHz, en environnement urbain l'étalement temporel est de l'ordre de 5 ps alors qu'en environnement montagneux, cet étalement est de l'ordre de 15 ps. Les composantes de la réponse temporelle du canal sont donc comprises entre des limites fixes pour des conditions d'environnement données. Les limites du spectre de fréquences et de la réponse temporelle du canal sont connues du récepteur 2 et sont stockées dans la mémoire 8. Ces caractéristiques du canal de propagation sont représentées par une matrice dite matrice globale de covariance G. En raison des contraintes exprimées dans la matrice globale de covariance G, la probabilité d'occurrence du vecteur de pondération w est donnée par l'expression : f (w)= p x »2wr dans laquelle i3 est une constante et la notation XH indique qu'il s'agit d'une matrice X conjuguée et transposée. En outre, sous l'hypothèse que le bruit du canal est de type gaussien, la probabilité conditionnelle d'observation de l'erreur £ est donnée par l'expression : 112.wM2 f(E1w)=axe (2,2) dans laquelle a est une constante et 62 représente la variance du bruit dans le signal correspondant aux signaux reçus sur les différentes antennes pondérés et combinés. Ainsi la probabilité de réalisation, exprimant le critère MAP, du vecteur de pondération w est donnée par l'expression [1] suivante : .w 2 - 17 - P(w) = a x e (2.62) x x .wHG-lw En outre, la variance, ou puissance, o- 2 est égale à : 2 G 2 G 1 11W102 +G; W2 2, dans laquelle o- est la variance du bruit sur la première antenne 4 et o-; est la variance du bruit sur la deuxième antenne 6. En supposant que la puissance du bruit est la même sur chacune des deux antennes, c'est-à-dire que o-12=o-; la variance du bruit totale est alors2 égale à 62 = ± OW2112 )' En prenant l'opposé du logarithme de l'expression [1], on obtient l'expression [2] suivante : 114 L(P(w))-0 2 ±WHG-1W ±CSt [2], 61 2 +Ovv20 dans laquelle cst désigne une valeur constante. Le module de réduction d'interférences 14 cherche à minimiser ce logarithme L(P(w)). Par ailleurs, la matrice de covariance G est une matrice diagonale par blocs constituée par concaténation de matrices de covariance correspondant à chacun des vecteurs de pondération w1, w2 et wd . La matrice de covariance de w1 est la même que celle de w2 étant 20 donné que les deux vecteurs de pondération w1 et w2 sont tous deux homogènes à un canal de propagation, dans le cas de deux antennes de réception. Cette matrice de covariance est notée GB et représente les contraintes temporelles et fréquentielles relatives au canal de propagation. Le vecteur de pondération wd est homogène au produit, symbole par 25 symbole, de deux canaux de propagation, dans le cas de deux antennes réception. La matrice de covariance correspondante GD représente les contraintes temporelles et fréquentielles relatives à un tel produit. La matrice de covariance G peut donc s'écrire : - 18 - GB G= 0 GB 0 0 0 GD En outre, on impose la contrainte suivante : k2 = wl02 + w202 = c s t 2 . Cette contrainte ne limite pas les solutions au problème de minimisation de l'expression [2]. En effet, quelle que soit la valeur de k2, la solution w ne change pas étant donné que changer cette constante ne ferait que multiplier la solution par une constante scalaire. Dans la suite, k2 est fixé à 2. Ceci permet de considérer que les pondérations w1 et w2 sont chacune de puissance unitaire. Alors la matrice GB est la matrice de covariance normalisée, c'est-à-dire obtenue avec une puissance moyenne unitaire du canal, et la matrice GD est la matrice de covariance correspondant au produit, symbole par symbole, de deux canaux de puissance unitaire. En conséquence, o-1 représente l'inverse du rapport signal sur bruit observé sur une quelconque des antennes. Il est possible de se fixer une valeur de rapport signal sur bruit cible, cette valeur ne changeant pas quelle que soit la valeur effective de la puissance de bruit et de la puissance de signal utile. D'autres solutions sont possibles comme, par exemple, d'estimer le rapport signal sur bruit au fur et à mesure de la réception et de la démodulation des informations reçues, par exemple sur les symboles pilotes qui sont connus de l'émetteur et du récepteur. Dans ce cas il est possible d'adapter dynamiquement le rapport signal sur bruit dans le processus d'estimation du canal. ' R.w02 L'expression [2] peut alors s'écrire :L(P(w))- +wHG lw+cst. 2.o-2 1 Le problème de minimisation de l'étape 28 est ainsi un problème d'optimisation avec contrainte, qui est résolu avec les multiplicateurs de Lagrange selon la relation suivante : H V, (L(P(w)))= (R R + G-1)w - 2.61 - 19 - dans laquelle V, désigne le gradient par rapport au vecteur de pondération w et la matrice N est la matrice identité pour les deux signaux reçus aux antennes 4, 6 et la matrice nulle pour le signal de référence. En d'autres termes, la matrice N peut s'écrire : ri o ..- ..- ..- ..- 1 1 N= o La minimisation du gradient donne alors l'expression [3] suivante : ow H (L(P(w))) = 0 (RR2 + H)w = RNHNw [3], dans laquelle la matrice H est égale à l'inverse de la matrice de covariance G. Le vecteur de pondération w solution du problème de minimisation RHR est ainsi un vecteur propre généralisé à la fois du terme ( +H) et du 2.o-2 terme NHN et p est la valeur propre généralisée associée. En outre, la solution doit vérifier la relation L(P(w)) = p + cst . Ainsi, le vecteur de pondération w minimisant L(P(w)) est le vecteur propre généralisé correspondant à la valeur propre généralisée p la plus petite. Selon une réalisation préférée, afin de réduire la complexité des calculs, les matrices de covariance GB et GD sont décomposées à l'étape 28 en vecteurs propres et valeurs propres de la manière suivante : (GB G = 0 GB 0 0 GD {GB CB *CB11 GD CD AD *CD GB1 cB.ABi.cBH GD = cD.A-Di.cDH - 20 - où les matrices CB et CD sont des matrices de vecteurs propres des matrices GB et GD respectivement et les matrices AB et AD sont les matrices diagonales de valeurs propres correspondantes respectivement. La matrice de covariance G peut ainsi s'écrire G = CACH dans laquelle C est une matrice de vecteurs propres de la matrice G et A est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice G. Ainsi, la matrice inverse de la matrice de covariance G est égale à : (CB.AB-1.CBH 0 0 GA 0 CB.AB1.CBH 0 0 0 CD.AD-1.CDH) soit G1= C.A1.CH Selon une réalisation, la complexité du calcul est encore réduite en retenant uniquement certaines valeurs propres de la matrice de covariance G ainsi que les valeurs propres correspondantes. Dans ce cas, une matrice C' est extraite à partir de la matrice C et une matrice A' est extraite à partir de la matriceA, la matrice A' comprenant un nombre déterminé n' de valeurs propres de A et la matrice C' comprenant les vecteurs propres associés à ces n' valeurs propres. Le vecteur de pondération w est alors déterminé à l'aide des matrices de vecteurs propres C' et de valeurs propres A' . Dans une réalisation préférée, la matrice de covariance G est une matrice diagonale par bloc, constituée des matrices GB, GB et GD, et pour laquelle chacune des matrices GB et GD est le produit de Kronecker d'une matrice GBT respectivement GDT de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GB F, respectivement GDF de covariance dans le domaine fréquentiel et l'étape de détermination comprend les sous-25 étapes de : - 21 - décomposition des matrices GBT et GBF de covariance en vecteurs propres selon les relations G Ba-- - CB,TAB,TCB,TH et G B,F - CB,FAB,FCB,FH , dans lesquelles : - CBT est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,T .1 - ABT est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,T .1 - CBF est une matrice de vecteurs propres de la matrice GBF .1 et - AB F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,F .1 - extraction d'une matrice CBT à partir de la matrice CBT et d'une matrice ABT à partir de la matrice ABT, la matrice ABT comprenant un nombre déterminé nBt' des valeurs propres les plus grandes de ABT et la matrice CBT comprenant les vecteurs propres associés à ces nBt' valeurs propres les plus grandes; et - extraction d'une matrice CBF à partir de la matrice CBF et d'une matrice iVBF à partir de la matrice AB" la matrice iVBF comprenant un nombre déterminé nBf' des valeurs propres les plus grandes de AB F et la matrice CBF comprenant les vecteurs propres associés à ces nBf' valeurs propres les plus grandes, - décomposition des matrices GD,T et GDF de covariance en vecteurs propres selon les relations G Dy, = CD,TAD,TCD,TH et G D,F - CD,FAD,FCD,FH dans lesquelles : - CDT est une matrice de vecteurs propres de la matrice GD,T .1 _ A est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres -DT associées aux vecteurs propres de la matrice GD,T .1 _ CD,F _ A est une matrice de vecteurs propres de la matrice GDF .1 et est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres -DF associées aux vecteurs propres de la matrice GD,F .1 - 22 - extraction d'une matrice CDT à partir de la matrice CDT et d'une matrice ADT à partir de la matrice ADT, la matrice ADT comprenant un nombre déterminé npt' des valeurs propres les plus grandes de ADT et la matrice CDT comprenant les vecteurs propres associés à ces npt' valeurs propres les plus grandes; et extraction d'une matrice CD' F à partir de la matrice CD F et d'une matrice AD' F à partir de la matrice AD F la matrice AD' F comprenant un nombre déterminé npf' des valeurs propres les plus grandes de AD F et la matrice CD' F comprenant les vecteurs propres associés à ces npf' valeurs propres les plus grandes. Le vecteur de pondération w est alors déterminé à l'aide des matrices de vecteurs propres CB,T C B,F CD,T ,F et de valeurs propres A'B,T ,T De retour à l'expression [3] et en utilisant la décomposition en vecteurs propres et en valeurs propres de la matrice de covariance, on obtient : (RHR ± GA-1.CH w juNHNw (RHR + H w = pNHNw a 2 y = pCH NH N Cy où y =CH w où y est la concaténation de vecteurs yi, yz et Yd (CHRHRC A-1 2.cr 2 2.6 2 CBH 0 0 0 CBH 0 0 0 CDH Y= yl H w1 y2 _Yd_ =C W = w2 wd _ Le problème peut encore être simplifié en séparant les équations en yi et yz de celle en yd. Cela peut être fait en multipliant l'équation à gauche par M=I-N, respectivement l'équation à gauche par N. ( 1 MCH RH RC +MA' y = pMCH NC y = 0 2o-2 ( 1 NCH RH RC + NA-1 yCHNCyCHNC 2o2 y - 23 - La solution de la première équation en yd donne: (CDHedCD +262ADjyd = [CDHdHsICB CDHes2C112, D'où 1 [CBH SIH SICB CBH S1 S2CB1 1 [CBH SIH dCEIc CDH s,CB1+ [ AB A H cr dCD +20-2 A, 1) 1[C,Hcr s,C, 0 oB 20- 2 CBHs2HsICB CBHs2Hs2CB 2 CBH s2H dCD D YI2 ALYI2 Après avoir déterminé le vecteur y à partir de l'expression précédente, le module de réduction d'interférences 14 calcule le vecteur de pondération w selon la relation : w = C.y . A l'étape 30, le module de réduction d'interférences 14 pondère les signaux reçus si et s2 respectivement par des vecteurs de pondération w*2 et -1421*. Ainsi le vecteur (14;1,14;2), dit premier vecteur de pondération, formé par les premiers vecteurs de pondération (14;1,14;2) est orthogonal (c'est-à- dire que le produit hermitien est nul) sur chaque symbole au vecteur (142*2,-1421*), dit deuxième vecteur de pondération, formé par les deuxièmes vecteurs de pondération (142*2,-1421*). Les deuxièmes vecteurs de pondération (142*2, ) définissent une direction maximale, notée DIRmax, pour les interférences comme cela est représenté sur la figure 4. La notation X* indique qu'il s'agit d'une matrice X conjuguée. A l'étape 32, le module de réduction d'interférences 14 combine, ici en les sommant, les signaux c1 et c2 pondérés par les deuxièmes vecteurs de pondérations (1422,-1421*) pour former un signal combiné c2. Ainsi, on a : C2 = W*2S1 - Wi*S2 . On obtient donc deux signaux cl et c2 dont les bruits sont non corrélés car orthogonaux. Ensuite, une étape de normalisation (non représentée) des bruits des signaux combinés (cl ; c2) pour former deux signaux (r' ; r") dont les bruits 30 sont indépendants et de normes moyennes égales est réalisée. .Y1 Y12 Y2 - 24 - Les étapes suivantes du procédé sont décrites en référence à l'organigramme de la figure 5. On note (ai, a2) les coefficients respectifs du canal vu par le signal utile associé à une antenne (4, 6) respective du récepteur (2). Les vecteurs al, a2sont calculés en utilisant l'approche MAP. Lors d'une première étape 40, le module de réduction d'interférences 14 pondère les signaux reçus si et s2 respectivement par des vecteurs de pondération wiet w2 précédemment déterminés. A l'étape 42, le module de réduction d'interférences 14 combine, ici en les sommant, les signaux si et s2 pondérés pour former un signal combiné cl. Ainsi, on obtient le signal : et = +1422s2. A l'étape 44, le module de réduction d'interférences 14 pondère un signal de référence d, comprenant les symboles pilotes, avec un autre 15 vecteur de pondération wd . On observe que wd peut être obtenu par combinaison d'une pondération du premier vecteur de pondération (w1, w2) déterminé lors de l'étape de détermination (28) de l'étape de blanchiment El par le vecteur de canal (ai, a2). Ainsi, idéalement : wd = w1a1 +w2a2 20 Les vecteurs a1, a2 sont des vecteurs colonnes contenant chacun autant de lignes que le signal reçu dans une trame contient de symboles, soit n lignes. A l'étape 46, le module de réduction d'interférences 14 détermine une erreur £ correspondant à la différence entre le signal combiné obtenu 25 c1 = w1 s1 +1422s2 et le signal de référence d pondéré de wd = w1a1 +1422a2 Ainsi en notant a le vecteur consistant en une concaténation des vecteurs w1, w2 et wd = wieti +w2a2 et la matrice comprenant les signaux reçus comme précédemment définie, on a toujours l'erreur £ qui est le vecteur exprimé par E = R.a . 30 A l'étape 48, le module de réduction d'interférences 14 calcule les vecteurs a1, a2 en utilisant l'approche MAP. - 25 - Cette approche consiste à maximiser la probabilité de réalisation du vecteur de pondération a . Cette probabilité est conditionnelle à l'observation de l'erreur E. En utilisant la formule de Bayes, cette probabilité est égale à la probabilité que l'erreur £ est observée conditionnellement à la probabilité que la pondération est égale au vecteur a , cette probabilité conditionnelle étant multipliée par la probabilité que le vecteur de pondération a se réalise. Cela est exprimé par la relation suivante : P(a)= f(a E) oc f(E / a)- f(a ), dans laquelle P et f indiquent des probabilités et le symbole oc indique la relation « équivalent à ». Comme précédemment, les limites du spectre de fréquences et de la réponse temporelle du canal sont connues du récepteur 2 et sont stockées dans la mémoire 8. Ces caractéristiques du canal de propagation sont représentées par une matrice dite matrice globale de covariance G2. (GB 0 0 GBi GB - CB-AB-CBII GB1 = CB.AB.CBH En raison des contraintes exprimées dans la matrice globale de covariance G2, la probabilité d'occurrence du vecteur de pondération a est donnée par l'expression : f (a) = P'xe 1/2aH G2 la dans laquelle 13' est une constante. En outre, sous l'hypothèse que le bruit du canal est de type gaussien, la probabilité conditionnelle d'observation de l'erreur £ est donnée par l'expression : f(alw)=a'xe (2 cs'2) dans laquelle a' st une constante et 6'2 représente la variance du bruit dans le signal correspondant aux signaux reçus sur les différentes antennes pondérés et combinés. - 26 - Ainsi la probabilité de réalisation, exprimant le critère MAP, du vecteur de pondération a est donnée par l'expression [1] suivante : 12.a 2 P(a) = a'xe (2.0-2) x pIxe 2.a H -' G2a En prenant l'opposé du logarithme de l'expression [4] on obtient l'expression [5] suivante : \\ R.Ot 0 H _ I L(13/a p= 2 2 +a G2 a +cst' [5] dans laquelle cstidésigne une valeur constante. Le module de réduction d'interférences 14 cherche à minimiser ce logarithmeL(P(a)), ce qui revient à minimiser : [4] 2 oc, [31)2 si -w1#1 a al s2_ 2 2 a2 J ±k bmax a2 -d.[w2*- wi*1 GB-1 0 0 GB-1 2 si - d.bvi 34,21 [w, w21 oc, a. s2_ Avec bm,n le bruit plus interférences le long de l'axe DIRmin et bmax le bruit plus interférences le long de l'axe DIRmax. La résolution de cette équation permet de trouver les coefficientsa1, a2. Pour minimiser l'expression précédente, on va simplement annuler son gradient. On obtient donc la relation suivante qui permettra de trouver ai et 1 2 br. w1 W2 - W2 1 2 - brim - - w1 - d. al _a2_) .dH w2 ]+ .dH.P2 - -*1 sl 1121 -GB-1 0 0 GB-1 _S2 =0 ai a2 cc2: ( Pour cela, de la même façon que précédemment, nous allons poser : CBH 0 0 CBH Z = z1 = C2 - al al _ 2_ 2_ 2_ Ainsi, l'équation devient :25 - 27 - 2 w1 w2 bn. dH.[w1 1V2 Ls2s 11-d. CB 0 z1 z2_ cB.A-B1 o 0 CB o cB.A-B1 C: avec : [al] JCB 0 1[ z11 La2 0 CB z2 Ceci nous permet donc d'obtenir ai et a2. Toutes les remarques précédentes sur la séparabilité temps/fréquence des matrices de covariance GB, et donc CB, ainsi que la réduction de ces matrices avec C' peuvent alors s'appliquer. Seules les matrices GB et CB apparaissent dans les calculs. Les matrices GD et CD n'apparaissent plus dans les calculs. Comme précédemment, les matrices GB,T GB,F, puis G'B,T G'B,F, sont de nouveau introduites. Toutes les méthodes de résolution du système présentées dans la première résolution de Maximum A Posteriori peuvent s'appliquer de la même façon (avec la matrice GD en moins). Selon une réalisation, la complexité du calcul est encore réduite en retenant uniquement certaines valeurs propres de la matrice de covariance G2 ainsi que les valeurs propres correspondantes. Dans ce cas, une matrice C' est extraite à partir de la matrice C 2 et une matrice A' est extraite à partir de la matriceA2, la matriceA' comprenant un nombre déterminé n' de valeurs propres de A2 et la matrice C' comprenant les vecteurs propres associés à ces n' valeurs propres. Le vecteur de pondération a est alors déterminé à l'aide des matrices de vecteurs propres C' et de valeurs propres A' . Dans une réalisation préférée, la matrice de covariance G2 est une matrice diagonale par bloc, constituée des matrices GB GB et pour laquelle chacune des matrices GB est le produit de Kronecker d'une matrice GB" de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GBF, de covariance dans le domaine fréquentiel et l'étape de détermination comprend les sous-étapes de : - décomposition des matrices GB,T et GBF de covariance en vecteurs propres selon les relations GB,T = CB,TAB,TCB,TH et GB,F = CBFABFCBFH dans lesquelles : - 28 - - CBT est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,T .1 - AB est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,T .1 est une matrice de vecteurs propres de la matrice GBF .1 et est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,F .1 - extraction d'une matrice CBT à partir de la matrice CBT et d'une matrice ABT à partir de la matrice ABT, la matrice ABT comprenant un nombre déterminé nBt' des valeurs propres les plus grandes de ABT et la matrice 10 CBT comprenant les vecteurs propres associés à ces nBt' valeurs propres les plus grandes; et - extraction d'une matrice CBF à partir de la matrice CBF et d'une matrice ABF à partir de la matrice AB" la matrice ABF comprenant un nombre déterminé nBf' des valeurs propres les plus grandes de ABF et la 15 matrice CBF comprenant les vecteurs propres associés à ces nBf' valeurs propres les plus grandes, Le vecteur de pondération a est alors déterminé à l'aide des matrices de vecteurs propres CB,T f CB,F ,et de valeurs propres AB,T , A',3,F . 20 Les coefficients al , a2 sont ensuite utilisés dans l'étape de démodulation de signal à combinaison maximale de rapport signal à bruit des deux signaux (r', r"). Bien sûr, l'invention n'est pas limitée aux exemples qui viennent 25 d'être décrits et de nombreux aménagements peuvent être apportés à ces exemples sans sortir du cadre de l'invention. En particulier, l'approche a été décrite pour deux antennes mais est généralisable à un plus grand nombre d'antennes. CB,F _ ABF 30 REVENDICATIONS1. Procédé de démodulation d'un signal dans un récepteur (2) comprenant au moins deux antennes (4, 6) recevant chacune un signal (si ; s2) transmis à travers un canal de propagation radioélectrique associé, les signaux reçus (si ; s2) correspondant à un même signal émis (s) comprenant des trames de symboles réparties en temps et en fréquence dans lesquelles certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur, ledit procédé comprenant des étapes de : - blanchiment (El) de bruit pour former deux signaux combinés (ci ; c2) dont les bruits sont indépendants ; - normalisation des bruits des signaux combinés (ci ; c2) pour former deux signaux (r' ; r") dont les bruits sont indépendants et de normes moyennes égales ; - étape de démodulation de signal à combinaison maximale de rapport signal à bruit des deux signaux à bruit indépendants et de normes moyennes égales (r' ; r") caractérisé en ce que la première étape de blanchiment de bruit pour former les deux signaux combinés (ci ; c2) comprend des sous- étapes de : - pondération (20) de chacun des signaux reçus (si ; s2) avec de premiers vecteurs de pondération (w1 ; w2) respectifs associés à une antenne (4,6) respective du récepteur (2), le signal associé à la première antenne étant pondéré par un vecteur w1 et le signal associé à la deuxième antenne étant pondéré par un vecteur w2, - combinaison (22) des signaux reçus pondérés pour former un premier signal combiné (ci), - pondération (24) d'un signal de référence (d) comprenant lesdits symboles pilotes avec un autre vecteur de pondération (M), - comparaison (26) du premier signal combiné (cl) et du signal de référence pondéré pour former une erreur (6), et - détermination (28) des vecteurs de pondération (w1 ; w2) à l'aide du critère du maximum a posteriori (MAP1) en maximisant la- 30 - probabilité de réalisation desdits vecteurs de pondération conditionnellement à l'erreur obtenue, - pondération (30) de chaque signal reçu (si, s2) avec des deuxièmes vecteurs de pondération (142*2,-142;), le signal reçu sur la première antenne étant pondéré par le conjugué du vecteur complexe w2 et le signal reçu sur la première antenne étant pondéré par l'opposé du conjugué du vecteur complexe w1, - combinaison (32) des signaux reçus (si, s2) pondérés par les deuxièmes vecteurs de pondération pour former un deuxième signal combiné (c2). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les coefficients respectifs (al et a2) du canal vu par le signal utile associé à une antenne (4, 6) respective du récepteur (2) et utilisés dans l'étape de démodulation de signal à combinaison maximale de rapport signal à bruit des deux signaux, r' et r", obtenus à l'issue de l'étape de blanchiment du bruit, sont déterminés à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation du canal (al et a2) conditionnellement à l'erreur présente d'une part dans le signal cl et d'autre part dans le signal c2, en prenant en compte le canal de propagation vu dans le signal c1 et dans le signal C2. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l'étape de détermination (28) de l'étape de blanchiment (El) comprend des sous-étapes de : - calcul d'une matrice de covariance GB du canal de propagation ; - calcul d'une matrice de covariance GD du produit symbole par symbole de deux canaux de propagation; et - détermination des vecteurs de pondération à l'aide des matrices de covariance GBet GD. 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'étape de détermination (28) de l'étape de blanchiment (El) comprend en outre une sous-- 31 - étape de décomposition de la matrice de covariance GB en vecteurs propres selon la relation GB = CBABCBH dans laquelle CB est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB et AB est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB et une sous-étape de décomposition de la matrice de covariance GD en vecteurs propres selon la relation GD = CDADCDH dans laquelle CD est une matrice de vecteurs propres de la matrice GD et AD est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD . 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l'étape de détermination (28) de l'étape de blanchiment (El) comprend en outre une sous-étape d'extraction d'une matrice C'B à partir de la matrice CB et d'une matrice AB à partir de la matrice AB , la matrice AB comprenant un nombre déterminé nB' de valeurs propres de AB et la matrice C'B comprenant les vecteurs propres associés à ces nB' valeurs propres, et une sous-étape d'extraction d'une matrice CD à partir de la matrice CD et d'une matrice AD à partir de la matrice AD, la matrice AD comprenant un nombre déterminé no,' de valeurs propres de AD et la matrice CD comprenant les vecteurs propres associés à ces no,' valeurs propres, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres C'B et CD et de valeurs propres AB et A. . 6. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la matrice de covariance GB est le produit de Kronecker d'une matrice GBT de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GB F de covariance dans le domaine fréquentiel et la matrice de covariance GD est le produit de Kronecker d'une matrice GDT de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GDF de covariance dans le domaine- 32 - fréquentiel et l'étape de détermination (28) comprend les sous-étapes de : - décomposition des matrices GBT et GBF de covariance en vecteurs propres selon les relations GB,T = CB,T ABTCBTH et G B,F = CB,FAB,FCB,FH , dans lesquelles : CB,T est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,T .1 AB,T est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,T .1 CB,F est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,F .1 et AB,F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,F .1 - extraction d'une matrice CBT à partir de la matrice CBT et d'une matrice ABT à partir de la matrice ABT , la matrice NB,T comprenant un nombre déterminé nBt' de valeurs propres les plus grandes de ABT et la matrice CB' T comprenant les vecteurs propres associés à ces nBt' valeurs propres les plus grandes; - extraction d'une matrice CB' p, à partir de la matrice CBF et d'une matrice AB' F à partir de la matrice AB F , la matrice AB' ,F comprenant un nombre déterminé nBf' de valeurs propres les plus grandes de ABF et la matrice CBF comprenant les vecteurs propres associés à ces nBf' valeurs propres les plus grandes, - décomposition des matrices GD,T et GDF de covariance en vecteurs propres selon les relations GD,T = CD,TAD,T."',,-, D,TH et G D,p, = C D,FAD,FCD,Fil , dans lesquelles : - CDT est une matrice de vecteurs propres de la matrice GD,T; AD,T est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,T .1- 33 - - CD F est une matrice de vecteurs propres de la matrice GD,F ; et AD,F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GD,F ; - extraction d'une matrice CD' T à partir de la matrice CDT et d'une matrice AD' T à partir de la matrice AD T , la matrice AD' ,T comprenant un nombre déterminé npt' de valeurs propres les plus grandes de ADT et la matrice CD' T comprenant les vecteurs propres associés à ces npt' valeurs propres les plus grandes; et - extraction d'une matrice CD' F à partir de la matrice CD F et d'une matrice AD' F à partir de la matrice AD F , la matrice AD' ,F comprenant un nombre déterminé npf' de valeurs propres les plus grandes de ADF et la matrice CDF comprenant les vecteurs propres associés à ces npf' valeurs propres les plus grandes, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres CB," CB," CD' ,T f CD' ,F et de valeurs propres AB,T , AB,' A'r),' N,D,F . 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 6, caractérisé en ce que l'étape de détermination de l'étape de démodulation de signal comprend des sous-étapes de : - calcul d'une matrice de covariance GB du canal de propagation ; - détermination des vecteurs de pondération à l'aide de la matrice de covariance GB. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel l'étape de détermination de l'étape de démodulation de signal comprend en outre une sous-étape de décomposition de la matrice de covariance GB en vecteurs propres selon la relation GB = CBABCBH dans laquelle CB est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB et AB est une matrice- 34 - diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB . 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'étape de détermination de l'étape de démodulation de signal comprend en outre une sous- étape d'extraction d'une matrice CB à partir de la matrice CB et d'une matrice AB à partir de la matrice AB , la matrice AB comprenant un nombre déterminé nB' de valeurs propres de AB et la matrice CB comprenant les vecteurs propres associés à ces nB' valeurs propres, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide de la matrice de vecteurs propres CB et de valeurs propres A. . 10.Procédé selon la revendication 8, dans lequel dans lequel la matrice de covariance GB est le produit de Kronecker d'une matrice GBT de covariance dans le domaine temporel et d'une matrice GBF de covariance dans le domaine fréquentiel et l'étape de détermination de l'étape de démodulation de signal comprend les sous-étapes de : - décomposition des matrices GBT et GBF de covariance en vecteurs propres selon les relations GB,T = CB,TAB,TCB,TH et G B,F CB,FAB,FCB,Fil f dans lesquelles : CB,T est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,T .1 AB,T est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,T .1 CB,F est une matrice de vecteurs propres de la matrice GB,F .1 et AB,F est une matrice diagonale comprenant des valeurs propres associées aux vecteurs propres de la matrice GB,F .1 - extraction d'une matrice CB T à partir de la matrice CB T et d'une matrice NBT à partir de la matrice ABT , la matrice NB,T comprenant un nombre déterminé nBt' de valeurs propres les plus- 35 - 10 grandes de ABT et la matrice CBT comprenant les vecteurs propres associés à ces nBt' valeurs propres les plus grandes; - extraction d'une matrice CBF à partir de la matrice CBF et d'une matrice ABF à partir de la matrice ABF , la matrice A',3,F comprenant un nombre déterminé nBf' de valeurs propres les plus grandes de ABF et la matrice CBF comprenant les vecteurs propres associés à ces nBf' valeurs propres les plus grandes, les vecteurs de pondération étant alors déterminés à l'aide des matrices de vecteurs propres CB," CB,F et de valeurs propres AB ,T, ABF 11.Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le signal émis est un signal multiporteuses, notamment un signal OFDM. 15 12.Equipement récepteur (2) comprenant au moins deux antennes (4, 6) recevant chacune un signal (si ; s2) transmis à travers un canal de propagation radioélectrique associé, les signaux reçus (si ; s2) correspondant à un même signal émis (s) comprenant des trames de 20 symboles réparties en temps et en fréquence dans lesquelles certains symboles, dits symboles pilotes, sont connus du récepteur, ledit procédé comprenant des moyens de : - blanchiment (El) de bruit pour former deux signaux combinés (ci ; c2) dont les bruits sont indépendants ; 25 - normalisation des bruits des signaux combinés (ci ; c2) pour former deux signaux (r' ; r") dont les bruits sont indépendants et de normes moyennes égales ; - démodulation de signal à combinaison maximale de rapport signal à bruit des deux signaux à bruits indépendants et de normes 30 moyennes égales (r' ; r") caractérisé en ce que le moyen de blanchiment de bruit pour former les deux signaux combinés (ci ; c2) comprend des moyens de :- 36 - - pondération de chacun des signaux reçus (si ; s2) avec de premiers vecteurs de pondération (w1 ; w2) respectifs associés à une antenne (4,6) respective du récepteur (2), - combinaison des signaux reçus pondérés pour former un premier signal combiné (cl), - pondération d'un signal de référence (d) comprenant lesdits symboles pilotes avec un autre vecteur de pondération (wd), - comparaison du premier signal combiné (cl) et du signal de référence pondéré pour former une erreur (6), et - détermination des vecteurs de pondération (w1 ; w2) à l'aide du critère du maximum a posteriori (MAP1) en maximisant la probabilité de réalisation desdits vecteurs de pondération conditionnellement à l'erreur obtenue, - pondération de chaque signal reçu (si, s2) avec de deuxièmes vecteurs de pondération (w2 , -if; ) respectifs associés à une antenne (4,6) respective du récepteur (2) tels qu'un vecteur (w1, w2), dit premier vecteur de pondération, formé par les premiers vecteurs de pondération (w1, w2) est orthogonal sur chaque symbole au vecteur ( w; , -if; ), dit deuxième vecteur de pondération, formé par les deuxièmes vecteurs de pondération (112; , - lei* ), - combinaison (32) des signaux reçus (si, s2) pondérés par les deuxièmes vecteurs de pondération pour former un deuxième signal combiné (c2). 13.Equipement récepteur selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens de détermination de coefficients respectifs (al et a2) du canal vu par le signal utile associé à une antenne (4, 6) respective du récepteur (2) et utilisés dans l'étape de démodulation de signal à combinaison maximale de rapport signal à bruit des deux signaux, r' et r" , obtenus à l'issue de l'étape de blanchiment du bruit, sont déterminés à l'aide du critère du maximum a posteriori en maximisant la probabilité de réalisation du canal (al et a2) conditionnellement à l'erreur présente d'une part- 37 - dans le signal cl et d'autre part dans le signal c2, en prenant en compte le canal de propagation vu dans le signal c1 et dans le signal c2. 14.Programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11 lorsque le programme est exécuté par au moins un processeur.