FR 3060921 A1 20180622 FR 1601812 A 20161220 1 PROCEDE ET SYSTEME D'ESTIMATION D'UN EGALISEUR EN FREQUENCE L'objet de la présente invention concerne un procédé permettant de déterminer l'ordre du filtre à utiliser afin d'égaliser en fréquence des 5 signaux reçus dans un système de communication. Elle s'applique dans des systèmes de communication comprenant un ou plusieurs utilisateurs, la trame des données présentant une première partie contenant des symboles de référence, suivie de données à transmettre. 10 L'invention s'applique dans le domaine de la transmission de signaux entre un ou plusieurs émetteurs dits utilisateurs et une station de réception pouvant contenir une ou plusieurs antennes de réception. Selon la figure 1, le système est composé d'une station de réception 10 en position Rx et de plusieurs utilisateurs UEk en émission 15 situés en une position Txk exploitant les mêmes ressources temps-fréquence et pouvant être perturbés par un ou plusieurs signaux émis par des tiers 14 extérieurs au système. Le signal transmis par un utilisateur est soit multiporteuse comme sur la figure 2 où M symboles fréquentiels 20 sont transmis en parallèle sur une même durée T par une transformée de Fourier Inverse 20 IFFT 21 (en anglais Inverse Fast Fourier Transform) pour obtenir le signal temporel 22 dont la représentation du signal temps-fréquence 23 illustre un exemple de modulation par accès multiple par répartition en fréquence ou FDMA (Frequency Division Multiple Access), soit le signal est mono-porteuse (en anglais Single-Carrier SC) comme sur la figure 3 où les symboles 25 temporels 30 de durée T sont transmis en série produisant un signal représentable dans le domaine temps-fréquence 31. Dans les deux cas, la durée symbole est T et la bande de transmission est Bk. En multi-porteuse, un symbole différent est transmis sur chacune des porteuses. L'objectif est de restituer, à partir des signaux reçus au niveau de 30- la station de réception en Rx, les symboles des différents utilisateurs UEk. Les symboles sont exprimés, soit dans le domaine temporel pour les 3060921 2 transmissions mono-porteuses, soit dans le domaine fréquentiel pour le contexte multi-porteuse. Le canal de propagation entre les utilisateurs et la station de réception est selon la figure 4 de durée finie ATI, pour le k-ième utilisateur, 41. Ce canal est composé d'un ensemble de trajets ayant des temps de parcours dans le canal différents. Un temps de parcours ATI, correspond à la différence de temps d'arrivée entre le trajet le plus court et le trajet le plus long. Dans le cas d'un canal sélectif en fréquence où IATkl>0 et donc où l'amplitude du canal dépend de la fréquence, il est nécessaire d'égaliser le signal reçu au niveau de la station de réception. L'égalisation fréquentielle en présence d'un ou plusieurs utilisateurs (MU) a été largement étudiée lors de ces dernières années. Ces études ont principalement été motivées par le système 4G de radiocommunication civile du LTE (Long Term Evolution) où le signal transmis est multi-porteuse. Avec des canaux sélectifs en fréquence et une égalisation dans le domaine fréquentiel car l'égaliseur dépend du canal en fréquence. En présence de plusieurs utilisateurs (multi-utilisateurs ou MU) deux approches sont envisagées. La première est de type séquentiel (SIC) (Sequential Interference Cancellation) où les utilisateurs sont égalisés les uns après les autres et, la deuxième approche est de type parallèle (PIC) (Parallel Interference Cancellation) où les utilisateurs sont égalisés conjointement. La plupart du temps, les canaux de propagation entre les utilisateurs et la station R, sont inconnus et le bruit est supposé blanc: cela indique qu'il n'y a pas de perturbations en présence du ou des utilisateurs et que le canal de propagation (ou son inverse) doit être estimé. Les algorithmes de la littérature permettant d'estimer la matrice de canal dans le domaine fréquentiel sont décrits, par exemple dans le document de A.Ancora, S.Sesia et A.Gorokhov " Reference Signais and Channel Estimation Chapter 8 in LTE - The UMTS Long Term Evolution: From Theory to Practice, Second John Wiley & Sons' 8 AUG 2011 ou dans le document de Wu, J., and Wu, W., "A Comparative Study of Robust 3060921 3 Channel Estimators for OFDM Systems", Proceedings of ICCT, pp. 19321935, 2003. La matrice de canal des différents utilisateurs permet de calculer les filtres égaliseurs dans le domaine fréquentiel en supposant que la 5 statistique du bruit additif soit connue. En l'absence de brouilleur le bruit est blanc. Ces nombreuses approches nécessitent la présence d'un signal de référence dans les signaux transmis par les utilisateurs qui soit connu en Rx. Les signaux de référence sont généralement parfaitement définis dans le domaine temps-fréquence de la norme du système de radiocommunication. 10 L'inconvénient du travail dans le domaine fréquentiel est le faible nombre d'échantillons du signal de référence disponible dans chacun des canaux en fréquence pour estimer la matrice de canal. Dans le contexte LTE, on se retrouve avec un seul échantillon dans chaque canal en fréquence. La prise en compte du ou des brouilleurs dans l'égalisation au 15 sens des moindres carrés ou MMSE (abréviation anglo-saxonne de Minimum Mean Square Error) ne peut se faire que par le Filtre de Wiener où le filtre égaliseur est directement estimé en minimisant un écart quadratique entre les signaux transmis et les signaux reçus égalisés. Différentes solutions utilisant une estimation directe du filtre de Wiener sont proposées. Le filtre 20 égaliseur obtenu à partir de la matrice de canal et une connaissance de la statistique du bruit, est une solution indirecte pour estimer le filtre de Wiener. Comme pour l'estimation de la matrice de canal, l'estimation directe du filtre de Wiener nécessite de disposer d'un signal de référence ayant suffisamment d'échantillons dans chacun des canaux en fréquence. 25 Certaines approches d'égalisation construisent le filtre de Wiener à partir de la matrice de canal en supposant un bruit additif blanc correspondant à une absence de brouilleur. La construction du filtre de Wiener est donc, soit directe avec une minimisation MMSE entre le signal de référence et les observations, soit indirecte après une estimation de la matrice de canal et 30 diverses hypothèses statistiques sur la nature des brouilleurs. 3060921 4 En présence d'un canal sélectif en fréquence, la matrice de canal et le filtre de Wiener dépendent de la fréquence. Pour effectuer une égalisation fréquentielle, il est nécessaire de les estimer dans chacun des canaux fréquentiels avec un signal de référence. 5 Une difficulté pour estimer la matrice de canal ou le filtre de Wiener est due à la taille limitée (BxT) de la case fréquence-temps des signaux de références. B et T sont respectivement la bande et la durée du signal de référence. Le produit BxT correspond au nombre d'échantillons du signal de référence utiles pour estimer la matrice de canal et/ou le filtre de 10 Wiener. Dans le cadre d'une égalisation fréquentielle où les canaux ont une bande AB=Bk/M, où M est le nombre de sous-bandes, le produit ABxT du signal de référence est fortement réduit. D'après la figure 9 illustrant le cas du LTE, ce produit ABxT dans un canal fréquentiel est égal à un seul échantillon pour le système de transmission LTE, lorsque T est le temps 15 symbole avec T=0.0715ms. Les signaux de référence du LTE sont les séquences de démodulation de signaux de référence DMRS (DeModulation Reference Signal) où, dans un bloc temporel de durée 0,5ms, un seul symbole DMRS est utilisable pour chacune des fréquences. Dans ces conditions, un seul échantillon par canal fréquentiel est utilisable pour 20 estimer la matrice de canal et/ou le filtre de Wiener à chacune des fréquences de la transmission. Le filtre de Wiener est calculable indépendamment dans chacun des canaux en supposant que le produit ABxT (ou le nombre d'échantillons de la séquence) soit suffisamment grand vis-à-vis du nombre d'utilisateurs et du nombre de brouilleurs. 25 Certains auteurs proposent une technique d'estimation de la matrice de canal pour l'égalisation fréquentielle d'OFDM avec un signal de référence ayant un seul échantillon temporel par canal fréquentiel (ABxT =1). Le contexte est mono-utilisateur et se fait à partir d'hypothèses statistiques sur les éléments de la matrice de canal. En supposant que les amplitudes 30 complexes du canal soient indépendantes, l'estimateur du canal est alors un simple quotient entre le signal observé à une fréquence et la valeur du signal 3060921 5 de référence à cette fréquence. L'approche décrite dans le document de H Zhang, Y Li, A Reid, J Terry Channel estimation for MIMO OFDM in correlated fading channels ICC 2005, vol 4, 16-20 may, exploite la structure de la réponse en temps du canal représenté sur la figure 4 pour travailler 5 dans la condition où ABxT=1. Le canal peut se modéliser par un filtre de réponse impulsionnelle finie FIR d'ordre L connu, dépendant de l'étalement temporel du canal égal à la différence de temps d'arrivée entre le premier trajet et le dernier trajet. Le modèle du canal en fréquence est donc explicitement lié à sa réponse en temps qui est de durée Atk=LkTe fini (Lk est 10 sa longueur en nombre d'échantillons et Te est la période d'échantillonnage). La figure 5 est le schéma général d'une égalisation fréquentielle pouvant s'appliquer indifféremment sur une forme d'onde série ou une forme d'onde parallèle. Le signal transmis a une bande Bk pouvant se décomposer, 50, suivant M canaux en fréquence, ce signal transite au travers d'un canal 15 de propagation en liaison montante, 51, ayant un étalement temporel de durée Atk=LkTe. Le signal est reçu par une station, 10, et il est décomposé en sous canaux au moyen d'un banc de filtres, 52, de NFFT canaux en fréquence. Les canaux utiles du signal de l'utilisateur se trouvent dans M canaux sur lesquels une égalisation, 53, est appliquée sur chacun des M 20 canaux par un filtre de Wiener W(fm) dépendant de l'indice m du canal. La figure 6 est le schéma de transmission d'une forme d'onde série avec le schéma général d'une égalisation fréquentielle où le signal transmis via un canal de propagation en liaison montante, 61, contient un signal pilote, 60, de durée T et l'égalisation comprend un banc de NFFT 25 filtres, 62, et une égalisation appliquée dans chacun des M canaux à un filtre W(fm) différents, 63. La forme d'onde est une forme d'onde série car les symboles arrivent séquentiellement dans le temps. Dans le contexte multi-utilisateur, une technique exploitant les propriétés d'invariance cyclique des séquences de référence est proposée 30 dans l'art antérieur pour déterminer la matrice de canal lorsque le produit ABxT est égal à un seul échantillon dans chaque case en fréquence. 3060921 6 Il faut remarquer qu'en l'absence d'hypothèse sur les signaux de référence, il faut que le produit ABxT soit au moins égal au nombre d'utilisateurs. Les séquences utilisées peuvent être les séquences de Zhadoff-Chu (connues de l'homme du métier) présentant comme caractéristique d'être orthogonales en 5 fréquence et d'avoir des réponses temporelles identiques plus ou moins retardées. Si le retard entre deux séquences est supérieur à la longueur de la réponse impulsionnelle des deux canaux, il est alors possible de séparer les réponses impulsionnelles des utilisateurs dans le domaine temporel. L'état de l'art décrit plusieurs estimations pour la matrice de canal 10 et/ou pour le filtre de Wiener avec des séquences de référence sans propriété particulière, ayant peu d'échantillons dans chaque case fréquentielle dans un contexte multi-utilisateur avec la présence possible de brouilleurs. L'une des solutions proposées pour un ABxT d'un échantillon n'est 15 valable qu'en mono-utilisateur et effectue des hypothèses plus ou moins réalistes sur les statistiques de la matrice de canal. La solution nécessite des propriétés particulières des séquences d'apprentissages en multi-utilisateurs pour travailler avec un produit ABxT d'un seul échantillon. L'estimation du filtre Egaliseur décrit dans le brevet US7623579 20 permet d'effectuer une égalisation fréquentielle et une prise en compte des brouilleurs à condition que le produit ABxT soit au moins égal à la somme du nombre d'utilisateurs et de brouilleurs. Il faut rappeler qu'en présence de brouilleurs, il est nécessaire de calculer directement le filtre de Wiener dans chaque case fréquentielle pour 25 bien rejeter le signal des brouilleurs afin d'égaliser correctement les signaux reçus. Globalement, les techniques de l'état de l'art, malgré les bons résultats, ont généralement l'inconvénient d'estimer les filtres égaliseurs indépendamment, dans chacun des canaux fréquentiels en n'exploitant pas 30 le lien existant entre les canaux en fréquence. En réalité, les canaux fréquentiels sont liés car ils dépendent d'une même réponse impulsionnelle 3060921 7 dont la longueur (Lo ou Lwo) est très inférieure au nombre de canaux en fréquence de la bande des signaux utiles. Cette longueur correspond au nombre de coefficients à déterminer pour obtenir une expression analytique des filtres égaliseurs dans chacun des canaux en fréquence. 5 Dans l'état de l'art il n'existe, à l'heure actuelle et à la connaissance du demandeur, aucune solution pour estimer la longueur d'une réponse impulsionnelle avec les coefficients du filtre égaliseur, aucune technique d'estimation directe du Filtre de Wiener (ou Filtre égaliseur) dans le domaine fréquentiel dans un contexte multi-utilisateur où dans chaque 10 canal fréquentiel un seul échantillon temporel est disponible pour les séquences de référence de chacun des utilisateurs. Dans le brevet US7623579, le problème est résolu avec un nombre d'échantillons temporels suffisamment grand. Le nombre d'échantillons doit être au moins égal à la somme du nombre d'utilisateurs et du nombre de brouilleurs présents dans le 15 canal fréquentiel. Les techniques d'estimation de la matrice de canal dans le domaine fréquentiel sont souvent contraintes par la norme des signaux transmis qui définit en particulier le produit ABxT d'un signal de référence dans chaque canal fréquentiel. La solution proposée dans le document 20 précité de Zhang modélise la matrice de canal dans le domaine fréquentiel avec un filtre (Finite Impulse Response) FIR de longueur L finie supposée connue. Toutefois, rien n'est proposé pour estimer cette longueur liée à la durée de la réponse impulsionnelle du canal et rien n'est aussi proposé pour estimer directement avec son ordre le filtre de Wiener permettant de lutter 25 contre les brouilleurs sans être obligé de faire des hypothèses sur leurs statistiques. L'un des objectifs de la présente invention est de proposer une méthode et un système permettant de : - répondre au problème de l'égalisation en fréquence en présence de 30 brouilleurs dans un contexte multi-utilisateur en fonctionnant aussi bien pour les modulations série et parallèle, 3060921 - fonctionner indépendamment d'une connaissance a priori sur l'étalement temporel des canaux de propagation et des brouilleurs lié aux ordres (Lo ou Lwo) des filtres égaliseurs à appliquer, - fonctionner avec des signaux de référence ayant un produit ABxT d'un 5 seul échantillon dans chacun des canaux fréquentiels où B est la largeur de bande et T la durée d'un symbole, - fonctionner indépendamment de la nature des signaux de références de chacun des utilisateurs. En résumé, l'invention consiste à proposer un estimateur de 10 l'ordre et des coefficients du filtre de Wiener ou d'une matrice de canal à utiliser pour l'estimation du signal, dans chacun des canaux en fréquence fonctionnant avec des séquences de référence où le produit ABxT dans un canal est au minimum d'un seul échantillon. Cela permet d'obtenir une expression analytique du filtre égaliseur en fréquence à partir des signaux de 15 références dans un nombre de canaux en fréquence supérieur à l'ordre du filtre. L'invention concerne un procédé d'estimation d'un égaliseur en fréquence utilisé dans un système de communication comprenant un ou plusieurs émetteurs et un ou plusieurs récepteurs, un signal émis par un 20 émetteur x' (m,i) ayant un format comprenant au moins une séquence de référence et des données, une séquence de référence définissant un ensemble de fréquences f', appartenant à un ensemble {fi ,..fm} caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes : - on connaît les M signaux de référence dm contenus dans les données 25 à transmettre aux fréquences f'' on mesure les M observations ym(i0) reçues aux fréquences fn, , - on initialise une valeur de l'ordre d'un filtre à L=1, - on calcule une erreur quadratique moyenne d'estimation du filtre, pour chaque ordre L de filtre, 3060921 9 - on choisit la valeur de l'ordre du filtre qui minimise cette erreur, point bas Estable ou intervalle de la courbe donnant l'erreur estimée en fonction de l'ordre d'un filtre, - à partir du point bas Estable ou d'un point appartenant à l'intervalle 5 autour du point bas, on détermine la valeur de l'ordre du filtre linéaire égaliseur pour une fréquence f', donnée, - on utilise le filtre linéaire égaliseur obtenu pour égaliser les signaux reçus à une fréquence donnée f', avant de récupérer les symboles contenus dans le signal reçu au niveau du récepteur. 10 La valeur de l'ordre du filtre linéaire égaliseur est obtenue par exemple en déterminant les caractéristiques de la matrice de canal. La réponse de la matrice de canal est déterminée de la manière suivante : L-1 H(f,CL)= EH, exp(j2ir f',t,) avec CL = [H, HL_i] , H, est le canal conjoint i =0 des K utilisateurs pour le retard th - On estime conjointement la matrice c4 composée des matrices de canal dans le domaine temporel et l'ordre en minimisant le 15 critère des moindres carrés suivant : (ê, , '4) = arg min e (CL ) avec e (CL = Etly. (4)- H ( f., CL )(1.112 (CL ,L) io m=1 y. (i0) le signal reçu à un instant initial io, M est le nombre de canaux, f'' la fréquence pour un canal m, avec à l'ordre L CL = ft`,",d (lkijd) Lm R' = _ mEE y. (io )d.11,' (L) avec m et 1 m Rdd = E d,' (L)dm,' (L) dm dm' (L) = dmzm d z (L-1) m _ Zm = exp( j2.71-f',7;) 3060921 10 (L), échantillon spatio-temporel des séquences de référence des utilisateurs à la fréquence fn et pour une longueur temporelle de L échantillons référence, Wyd, l'intercorrélation entre le signal reçu et les échantillons spatio- 5 temporels de la séquence de référence, pour un canal de longueur L, la covariance des séquences d'apprentissage des utilisateurs dans le domaine spatio-temporel de longueur L, l'estimation est obtenue par : (ê L) = mine (CL )= t'ce(ii' - (ii`jd (kyd )11) 1 avec lkYY = - E AÉ y. (io)y.H (io) m=1 ft», la matrice de covariance du signal reçu, 10 - On calcule les matrices ii(f,n)=H(f.,eL i) pour m Li4- puis on déduit le filtre égaliseur *(f,,,)= HH (fm)K,-1(f,n) pour une fréquence f,n. Selon une variante de réalisation, on estime les coefficients d'un filtre égaliseur linéaire de type filtre de Wiener en estimant ft, (f',) la matrice de covariance du signal reçu à une fréquence R», (f',) en utilisant le 15 théorème de Parseval où : kyy (f. ) = lîyy (k) exp (- j27-cfmkTe ) avec ityy (k) = AÉ y. (i, ) y',' ( )exp j2n-fmkTe ) k-aL M m=1 pour m ./1/1 où a est un entier valant typiquement 2 ou 3, Te la période d'échantillonnage. Le procédé peut déterminer les coefficients du filtre de Wiener 20 défini par : w(f,DL)= Wkexp(j22Tfmtk) avec DL = [wo - - wi._11 k=0 directement en exécutant les étapes suivantes : - estimer la matrice DL0, et l'ordre 4,0 en minimisant le critère des moindres carrés suivant : 3060921 11 (iLwo ,L,o) = arg min s(DL ) avec e(DL )=Ef dm -W(fm,D)Y(012 (81) dm est l'échantillon des séquences associées au canal à la fréquence fn, , DLw contient les coefficients du filtre de Wiener dans le domaine temporel, y. ) le signal reçu à l'instant de synchronisation, M le nombre de canaux, la longueur de canal 5 avec à l'ordre L = avec Rdy Y. (i0) Lzz inyn,s,'(io) Y,Ln,sr. (10) = y. (Oz. M y. (4, )z.")_ .1;), = I E Y , sT (10) = exp (j2n- frnTe) M ' avec l'erreur d'estimation à l'ordre L E = n (DL )= trace(k' -Ky(itlyy)1 (itijy)H avec = -1 E ivÉd.d.H - calculer alors le filtre égaliseur *(f,n) = w(f,n,t14,0_1) pour i Lk où Lo est la longueur exacte ou l'ordre du canal de propagation multiutilisateurs que l'on souhaite déterminer conjointement avec les Lo vecteurs coefficients hk (t,) , avec LO=max(Lk pour 1 Lo. 3060921 20 Sachant que le critère 6(êL) est estimé avec une certaine variance avec M observations fréquentielles, il est nécessaire de considérer une certaine marge d'erreur : e(CL)0-0 s(êL). e (CL )(1+77) (12-ter) où ci, -R,L,(K,,,)-1 et R1;,' et RL' sont les matrices théoriques exactes 5 inconnues d'intercorrélation entre les signaux reçus et le signal de référence et la matrice d'autocorrélation du signal de référence. Selon l'équation (3), (11) qui fait une estimation sur M fréquences on sait que la marge d'erreur est proportionnel à 1/, //7/ . En considérant la marge d'erreur de l'équation (12bis), il est 10 possible de calculer les filtres avec la marge Un filtre égaliseur permettant de rejeter les brouilleurs dans chaque canal peut s'écrire de la manière suivante : \îv (fm. = (f.) (ft, ( f,j) avec ky),(f,)=-11 pour m REVENDICATIONS1 - Procédé d'estimation d'un égaliseur en fréquence utilisé dans un système de communication comprenant un ou plusieurs émetteurs UEk et un ou plusieurs récepteurs (10), un signal émis par un émetteur xk (m,i) ayant un format comprenant au moins une séquence de référence et des données, une séquence de référence définissant un ensemble de fréquences fn appartenant à un ensemble {fl,..fM} caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes : - on connaît les M signaux de référence d. contenus dans les données à transmettre aux fréquences f,n, on mesure les M observations y. (i0) reçues aux fréquences 1. , - on initialise une valeur de l'ordre d'un filtre à L=1, (70, 80), - on calcule une erreur quadratique moyenne d'estimation du filtre, pour chaque ordre L de filtre (71,81), - on choisit la valeur de l'ordre du filtre qui minimise cette erreur, point bas Estable ou intervalle de la courbe donnant l'erreur estimée en fonction de l'ordre d'un filtre, - à partir du point bas F -stable ou d'un point appartenant à l'intervalle autour du point bas, on détermine la valeur de l'ordre du filtre linéaire égaliseur pour une fréquence donnée, - on utilise le filtre linéaire pour égaliser les signaux reçus à une fréquence donnée avant de récupérer les symboles contenus dans le signal reçu au niveau du récepteur. 2 - Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que l'on détermine la valeur de l'ordre du filtre linéaire égaliseur en déterminant les caractéristiques de la matrice de canal. 3060921 25 3 - Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que l'on détermine la réponse de la matrice de canal: L-1 H(f,cL)=EH, exp( j2n-f',t,) avec CL = [H, - - - 11L1 , H, est le canal conjoint 1.0 des K utilisateurs pour le retard th en estimant conjointement la matrice c4 composée des matrices de canal H, dans le domaine temporel et l'ordre Lo en minimisant le critère des moindres 5 carrés suivant : , = arg eiLi)e (cL ) avec E L) = Eloy.(0_ H ( f'' 42 y (i0) le signal reçu à un instant initial io, M est le nombre de canaux, f'' la fréquence pour un canal m, avec à l'ordre L - dm d',z', - (L)= dz(L-1) m ', - = exp( j2iff',Te) (L) échantillon spatio-temporel des séquences de référence des 10 utilisateurs à la fréquence fin et pour une longueur temporelle de L échantillons référence, ft;,d intercorrélation entre le signal reçu et les échantillons spatio-temporels de la séquence de référence, pour un canal de longueur L, Êt`dd covariance des séquences d'apprentissage des utilisateurs dans le 15 domaine spatio-temporel de longueur L avec l'estimation obtenue par : s(êL)= min e (CL )= tr ace(û », - fti; d (iizjd)1 (W;dr avec =M El Y. (i()) (i0) CL=ik,'(û' â',)1 iie = 1 E AÉ Y (i )dsT (L) Yd M io m=1 m ° m' IÎL' = -1 E AÉ d. ' (L)dffili,sr (L) M io m=1 avec - 3060921 26 âyy matrice de covariance du signal reçu, Calcul des matrices h(f',) = H(f''êL_,) pouri 4 - Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il estime les coefficients d'un filtre égaliseur linéaire de type filtre de Wiener en estimant ii»,(f,n) la matrice de covariance du signal reçu à une fréquence Ryi, (f,n) en utilisant le théorème de Parseval où : fiyy(f,,,)= yy(k)exp(- j27z- fmkTe) avec K, (k) M y', )ymil )exp j27rf',k7; ) k=-aL 10 pour lni._Moù a est un entier valant typiquement 2 ou 3, Te la période d'échantillonnage. 5 - Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il estime les coefficients du filtre de Wiener : w(f,DL)=ËW k exp (j2lrf',t, ) avec DL = [W, - - WL, k=0 15 directement en exécutant les étapes suivantes : estimer la matrice Di, et l'ordre 40 en minimisant le critère des moindres carrés suivant : (î1/40,40)= arg r omiLi)e(DL) avec s (DL) = Elvd',-w(f',,DL)y',(4)112 dm est l'échantillon des séquences associées au canal à la fréquence fn , DLW contient les coefficients du filtre de Wiener dans le domaine temporel, y. G) 20 le signal reçu à l'instant de synchronisation, M le nombre de canaux, L, la longueur de canal, avec à l'ordre L 3060921 27 DL (Ity, ) avec RL, EEy.c (i0) y LoTH (io) M Ym (i0) Ym (io)Zm ( z,n(L-1) = exp j 22r fmTe) Im ft L' = 7,4. E E Cl myL.,srli (i0) avec l'erreur d'estimation à l'ordre L (fi L) = nern e (DL ) trace(k' (fty)1 (ii`',)H M avec Rdd = 1 E dnic1.11 M m=1 On calcule alors le filtre égaliseur *(f',)= w(f''Êe4,0_1) pour i 6 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que pour déterminer les coefficients du filtre de Wiener on tient compte d'une marge d'erreur : e (CL )0-0 e(CL) e (CL )(1+77) OÙ CL =Ryd) et RLy' et Ki sont les matrices théoriques exactes inconnues d'intercorrélation entre les signaux reçus et le signal de référence et la matrice d'autocorrélation du signal de référence, rl est proportionnel à . 7 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que la transmission des données est effectuée selon la norme LTE. 15 8 - Système pour estimer un filtre égaliseur à utiliser au niveau de la réception de signaux caractérisé en ce qu'il comporte un ou plusieurs utilisateurs UEi, une station de réception (10) comprenant plusieurs antennes de réception (12i) reliées à un processeur (11) adapté à exécuter les étapes 20 du procédé selon l'une des revendications 1 à 7, à définir un filtre égaliseur 3060921 28 et à appliquer le filtre égaliseur à des signaux reçus afin de déterminer le contenu des signaux reçus. 5