FR 3075548 A1 20190621 FR 1701324 A 20171219 PROCEDE ET DISPOSITIF POUR CALCULER DES PARAMETRES STATISTIQUES DU CANAL DE PROPAGATION L'invention concerne un procede et un dispositif permettant de 5 calculer de maniere dynamique les parametres statistiques du canal de propagation dans un systeme de communication. Elle permet notamment d'allouer de maniere dynamique des parametres de transmission dans des canaux aleatoires pour les reseaux sans fil. Elle peut etre utilisee dans le domaine des telecommunications. Elle permet la gestion de ('utilisation des 10 ressources physiques dans les reseaux sans fil de type ad hoc. Elle trouve son application dans des systemes embarques. L'un des problemes poses est d'allouer de maniere optimale des ressources, par exemple, la puissance, le schema de codage et modulation, aux differents nceuds d'un reseau afin de maximiser les performances de ce 15 reseau ceci, de maniere dynamique afin de pouvoir adapter le reseau en permanence aux conditions de propagation qui evoluent suivant la mobilite des nceuds. II existe des solutions permettant d'allouer les ressources physiques en contexte mono-utilisateur qui sont basees sur une estimation 20 de la statistique du canal de propagation. Cependant, les solutions existantes considerent que cette statistique ne varie pas au cours du temps. Or, les terminaux communicants etant mobiles, la statistique est susceptible de varier au cours du temps. II est donc important d'estimer cette statistique en temps reel afin d'être en mesure d'utiliser les ressources physiques de 25 maniere optimale. L'art anterieur peut etre classifie en trois approches: ['estimation de la statistique du canal et de l'allocation de puissance associee [1-2], ('estimation de la statistique du canal [3-4] et l'allocation de puissance basee sur une connaissance statistique du canal [5]. 30 Dans [1], les auteurs proposent une strategie d'allocation de puissance en considerant le canal de Nakagami-m. Les auteurs proposent 2 egalement differents estimateurs des parametres statistiques de ce canal, et evaluent les performances de leur algorithme d'allocation de puissance lorsque la statistique du canal est estimee. Dans [2], un procede d'allocation de puissance base sur une estimation de la statistique du canal de Nakagami-m est propose. II existe un grand nombre de references traitant de ('estimation de la statistique du canal de Rice. Dans [3], les auteurs evoquent l'utilisation d'une fenetre glissante pour traiter le cas d'une statistique pouvant varier dans le temps. Dans [4], les auteurs estiment la statistique du canal de Rice a partir de donnees reelles, en utilisant une fenetre glissante comme propose dans [3]. Aucune de ces references ne traitent le probleme d'allocation de ressources. Dans [5], une allocation de puissance ayant pour but de minimiser la puissance d'emission en contexte multi-utilisateur est effectuee, lorsque la 15 statistique du canal est consideree comme parfaitement connue. Dans les procedes connus de ('art anterieur, la statistique du canal est consideree comme constante, sauf dans [4] ou une fenetre glissante de taille constante est utilisee. Or, dans des systemes reels de communications, cette statistique est susceptible de varier de fawn plus ou moins rapide au 20 cours du temps du fait de la mobilite des terminaux. En outre, ('allocation de ressources realisee dans ces travaux se focalise sur des contextes monoutilisateur, avec pour objectif de maximiser ou minimiser une unique fonction de coat. L'idee de la presente invention consiste notamment a estimer la 25 statistique du canal en temps reel. Cette estimation est realisee via l'utilisation d'une fenetre glissante (pouvant etre de taille variable), combinee a l'utilisation d'outils issus de la detection de rupture. La fenetre glissante permet de suivre les variations de la statistique du canal lorsque cette derniere evolue de fawn continue dans le temps. La taille de la fenetre est 30 adaptee a la vitesse de variation de la statistique : plus la statistique varie rapidement, plus la fenetre sera petite afin de suivre au mieux revolution de 3 Ia statistique. Les outils de detection de rupture permettent de suivre les evolutions discontinues de la statistique, par exemple, lors du passage d'une configuration sans ligne de vue entre remetteur et le recepteur a une configuration avec une forte ligne de vue emetteur/recepteur. Ces outils 5 permettent de detecter ce type de discontinuite afin de suivre au mieux revolution de la statistique. L'invention concerne un procede pour calculer en temps reel ou quasi-reel, les valeurs des statistiques d'un canal de propagation afin d'allouer des ressources a un ou plusieurs liens de communication entre 10 deux nceuds dans un reseau de communication comprenant au moins les stapes suivantes : Estimer en temps reel ou quasi-reel les parametres statistiques K1 et G1 du canal de propagation modelise pour chaque lien l du reseau en utilisant les informations provenant de sequences d'apprentissage contenues dans le signal recu, A partir des estimations du canal de propagation memorisees, au niveau d'un recepteur, executer en parallele les stapes suivantes: - detecter s'il y a un changement dans Ia distribution statistique des echantillons memorises traduisant une rupture, Si une rupture est detectee, conserver une partie des echantillons issus de ('estimation de Ia statistique du canal, et estimer la statistique Kb en utilisant une partie des echantillons, Sinon, lorsqu'aucune rupture n'est detectee, estimer la statistique K1, du canal effectuee sur les derniers echantillons issus de retape d'estimation de Ia statistique du canal, - estimer Ia statistique G1 du canal en utilisant une fenetre temporelle glissante, Transmettre les valeurs de statistiques de canal calculees a un allocateur de ressources qui prend en compte les contraintes de service et definit ('allocation des ressources en fonction des estimations des statistiques du canal. 4 Pour detecter une rupture on calcule, par exemple, les phases des echantillons estimes pour Ia statistique du canal, on separe en deux sous-ensembles ('ensemble des phases calculees et on compare entre elles les deux distributions statistiques ainsi obtenues, si un changement dans les 5 distributions statistiques est detect& on conserve uniquement un des deux sous-ensembles, sinon on conserve tous les echantillons. La comparaison du contenu des deux distributions statistiques peut etre effectuee en utilisant un test base sur la vraisemblance des donnees, a l'aide de tests statistiques d'adequation a deux echantillons. 10 Le parametre K1 traduisant une relation entre Ia puissance du trajet en ligne de vue et Ia puissance de trajets diffus est, par exemple, estime en maximisant la log-vraisemblance de la phase des echantillons du canal. Le procede peut comporter une etape de calcul des statistiques du 15 canal et une etape de transmission des statistiques du canal calculees vers un gestionnaire de ressources, ledit gestionnaire de ressources allouant les ressources aux liens de communication du reseau ad-hoc. Le procede peut aussi comporter une etape de calcul des statistiques du canal selon les stapes indiquees ci-dessus et une etape de 20 transmission des statistiques du canal calculees au sein d'un lien de communication entre un emetteur et un recepteur, et chaque lien de communication decide de ('allocation des ressources en fonction des contraintes. Le gestionnaire de ressources attribue, par exemple, a chaque 25 lien de communication une puissance d'emission, une proportion de Ia bande de frequence utilisee au sein du reseau ad-hoc ainsi qu'un schema de modulation et de codage, lesdits parametres etant attribues afin de maximiser ou de minimiser une ou plusieurs desdites grandeurs. Le modele utilise pour Ia modelisation du canal est un modele de 30 Rice. 5 L'invention concerne aussi un systerne pour calculer les statistiques d'un canal de propagation afin d'allouer des ressources dans un reseau de communication comportant plusieurs liens de communication caracterise en ce qu'il comporte un allocateur de ressources et un 5 processeur configure pour executer les etapes du procede selon l'invention. L'allocateur de ressources peut etre inclus dans un dispositif distinct des liens de communication auxquels on alloue des ressources. L'invention vise aussi un systeme d'allocation de ressources dans un reseau de communication ad-hoc caracterise en ce que chaque lien de i.o communication demandant une allocation de ressources est configure pour executer les etapes du procede selon l'invention. D'autres caracteristiques et avantages apparaitront mieux a la lecture de la description qui suit annexee des figures qui representent : - Figure 1, un exemple de reseau ad hoc avec allocateur de ressources, 15 et la figure 2, la remontee des statistiques, - Figure 3, un exemple de reseau ad hoc sans allocateur de ressources, et la figure 4, la remontee des statistiques, - Figure 5, un exemple des etapes pour la procedure d'estimation et d'allocation des ressources, 20 - Figure 6, un exemple detaille de Ia procedure d'estimation des statistiques, - Figure 7, un exemple Maine de la procedure de detection de rupture. - Figure 8, un exemple Maine de Ia procedure d'estimation basee sur une fenetre glissante. 25 La description qui suit est donnee a titre illustratif et nullement limitatif en considerant un reseau compose de liens de communication entre deux nceuds mobiles communiquant entre eux. L'un des objectifs de Ia presente invention est d'assigner aux liens de communication des ressources physiques en termes de puissance d'emission, de bande de 30 frequence et de schema de modulation et de codage en se basant uniquement, en fonctionnement normal du reseau, sur une connaissance 6 statistique du canal de propagation. Ceci permet notamment d'eviter un echange excessif d'informations dans le reseau afin de reduire la signalisation necessaire. Differentes configurations peuvent etre envisagees. Comme il est 5 illustre a la figure 1, le systeme peut corn porter un premier lien de communication 10 avec un emetteur Tx1 et un recepteur Rx1, un deuxierne lien de communication 20 ayant un emetteur Tx2 et un recepteur Rx2, et un terminal 30 elu pour etre gestionnaire des ressources. Le lien de communication est Mini entre deux nceuds du reseau de communication 10 non representes. De fawn reguliere, les emetteurs transmettent des sequences d'apprentissages afin d'estimer le canal de propagation. Ces estimations du canal sont stockees dans une memoire 11, 21 a cote du recepteur Rx1, Rx2. Dans ce cas chaque recepteur regroupe les informations statistiques des liens vers le gestionnaire des ressources, 15 comme il est illustre a la figure 2. Le terminal 30 en plus des moyens de communication connus de l'art anterieur comprend un processeur 31 configure pour executer les etapes du procede selon ('invention et un allocateur de ressources 32 ou gestionnaire de ressources. A partir des valeurs statistiques estimees, le terminal 30 va pouvoir realiser ('allocation de 20 ressources, en utilisant une methode connue de l'homme du métier. Le gestionnaire de ressources 32 attribue a chaque lien de communication 10, 20, une puissance d'emission, une proportion de la bande de frequence B, ainsi qu'un schema de modulation et de codage MC. Ces parametres sont attribues afin de maximiser ou minimiser une ou plusieurs grandeurs. Par 25 exemple, il est possible de determiner les parametres precites afin de minimiser la consommation energetique totale sous les contraintes de debit pour certains utilisateurs, tandis que pour d'autres liens de communication, l'objectif peut etre de maximiser leur debit sous des contraintes de puissances d'emissions maximales. 30 En résumé, le procede dans cette variante de realisation, estime la statistique du canal comme it va etre detaille ci-apres. Si la statistique du 7 canal a varie, ('information est remontee d'un lien de communication 10, 20, vers le terminal 30 dont le calculateur 31 ou processeur calcule alors l'allocation optimale des ressources et le gestionnaire des ressources 32 indique en retour aux liens de communication les ressources dont ils 5 disposent. Dans un autre exemple illustre a la figure 3, chaque lien de communication 10, 20, calcule des valeurs de statistiques et les recepteurs de chaque lien de communication communiquent la statistique du canal a l'emetteur associe. Un lien de communication, comporte un allocateur de 10 ressources 12, 22 qui va realiser l'allocation de ressource de maniere decentralisee, selon la figure 4. Dans cette configuration « decentralisee », chaque lien de communication du reseau de communication comprend des moyens de communication connus de l'art anterieur, un allocateur de ressources 12, 22 et un processeur 13, 23, configure pour executer les 15 stapes du procede selon ('invention. Le processeur peut etre positionne au niveau de l'emetteur d'un lien ou au niveau d'un recepteur. Chaque lien de communication pourra dans ce cas allouer les ressources de communication, a partir des valeurs statistiques estimees. L'exemple Marne ci-apres, donne a titre illustratif et nullement 20 limitatif, est base sur une technique de modulation orthogonale d'acces multiple au canal. Par exemple, it est possible d'utiliser une modulation a acces multiple par division de frequence orthogonale ou OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) ou une modulation a acces simple porteur SC-FDMA (Single Carrier Frequency Division Multiple Access). 25 Soit L le nombre de liens dans le reseau. Ces L liens partagent une bande de frequence B, qui est divisee en Aic sous porteuses. Le signal regu par un recepteur a l'instant i pour le lien l sur la sous porteuse n s'ecrit : 31/ [n, := A/ [i]hi [n, i]x/ [n, i] + bi [n, (1) ou xjn, i] est le signal &ills sur la sous porteuse n a l'instant i, Al i] est un 30 coefficient d'attenuation reel qui correspond aux evanouissements a grande echelle (« large scale fading ») a l'instant i, h1 [n, i] est un coefficient 8 d'attenuation complexe qui correspond aux evanouissements a petite echelle (« small scale fading ») et bi[n, i] est un bruit blanc complexe, considers comme gaussien, centre et de variance 24. Dans le cadre de cette invention, la variance 20-g est consideree comme connue du recepteur et 5 suffisamment faible, comme it sera detaille par la suite. Cette valeur peut etre obtenue par exemple via un processus de calibration connu de I'homme du métier. Sur le lien 1, un emetteur transmet son signal avec une puissance d'emission P1, avec E[Ixjn, i]12] = P1, ou 4.] est l'operateur esperance mathematique. yi est definie comme etant la proportion de bande de frequence allouee au lien / pour communiquer, et MCS/ le schema de modulation et de codage du lien 1. En outre, on definit l'ensemble des puissances pour les L liens, I=1..L, P := , l'ensemble des y: = , yzi et l'ensemble des schemas de modulation et codage MCS : = 15 [MCSi, , MCSL]. Pour des raisons de simplification d'ecriture, dans requation (1) ainsi que dans toute la suite de la description, les indices temporels sont discretises, ce qui signifie que l'instant i correspond en fait a l'instant iTs avec Ts la periode d'echantillonage. 20 Dans requation (1), les evanouissements a long terme Al i] sont composes de la perte de puissance du signal emis par rapport au signal rect., due a la distance entre l'emetteur RA et le recepteur connue sous le nom de pathloss en anglais et de la perte de puissance due a la presence de grand obstacle entre l'emetteur RA et le recepteur connue sous le nom de 25 phenomene de masquage ou shadowing en anglais. Le pathloss est deterministe tandis que le shadowing est aleatoire. Ces deux phenomenes sont regroupes sous la denomination d'evanouissement a grande echelle. De plus, A1[i] varie lentement dans le temps beaucoup plus lentement que hi[n, i]. 9 Les evanouissements a petite echelle hjn, i] sont egalement des attenuations de la puissance emise par rapport au signal recu, qui sont dues a des phenomenes physiques tels que Ia reflexion ou la diffraction du signal transmis. hi[n, i] varie dans le temps beaucoup plus rapidement que A1[i]. 5 Dans le cadre de cette invention, on considere un modele statistique bien connu de canal de propagation : le canal de Rice. Ainsi, on considere que hjn, i] suit une loi normale complexe de moyenne et de variance 26/2[i]. En outre, sans perte de generalite, on considere hjn, i] comme etant de puissance normalisee, ce qui signifie E[I h/ [n, i] I2]: = fl = 1. II est ainsi possible de montrer que Ihdn, di suit une loi de Rice de := 10112 parametres statistiques Ki[i] et 01 . Physiquement, Ki[i] represente 21 [i] le rapport entre Ia puissance du signal recu en ligne de vue directe et Ia puissance des trajets diffus. Le procede peut aussi s'appliquer a tous types de modeles de canaux, en adaptant les estimateurs des statistiques du 15 canal. A ('aide des notations definies precedemment, it est possible de definir fidn, i]: = Adi]hjn, i] comme un coefficient de canal regroupant a la fois les evanouissements a petite echelle et a grande echelle. Pour Ai[i] constant, iii[n, suit une loi complexe gaussienne de moyenne Ai[i]µi[i] et 20 de puissance E[Ift[n.,0 12 = Ai[i]2 A1[i] varie lentement et peut done etre considere comme constant sur une certaine duree temporelle qui depend de la vitesse de l'emetteur et du recepteur. Ainsi, sur cette duree temporelle, le canal se comporte comme un canal de Rice de parametres statistiques K1[i] et Ai[i]2 . Le rapport gain-a-bruit moyen est Mini par : 25 Gi[i] A/W := . (2) 2cri; Pour bien comprendre ('invention, I'exemple Maine qui suit est donne dans le cas d'un systerne centralise tel qu'illustre a Ia figure 1. Afin d'estimer la statistique du canal, la premiere operation a realiser par le processeur d'un lien de communication est d'estimer le canal de propagation 10 ii[n, i] . Pour ce faire, on considere ('utilisation de symboles pilotes (contenus dans un signal recu au niveau du recepteur d'un lien de communication), c'est-à-dire des symboles connus du recepteur. Ainsi, etant donne (1), lorsque xi,[n, i] est connu, le canal peut etre estime de la fawn suivante : Y1 [n, i] h1 [n, i] = x i[n, i] 5 Dans le cadre d'une communication multiporteuses, les Mn, i] (et donc les hl [n, i]) sont correles frequentiellement, c'est-e-dire que h1 [n1, i] est correle avec h1[n2, i]. Cependant, par simplicite d'ecriture, cette correlation est supposee negligeable, ce qui est realiste lorsque l'ecart entre les sousporteuses attribuees au lien / est superieur a la bande de coherence du i.o canal. Ainsi, pour la suite de la description, la dependance en n sera omise lorsque l'on fera reference aux estimations du canal. En utilisant requation (2), it est possible de montrer que, pour Al [i] constant, hi[i] suit une loi normale complexe de moyenne /11[i] et de puissance Ai [02 + 2o-g/P/ . 15 Dans les exemples qui suivent, h1[i] s'ecrit sous Ia forme suivante : hi [i] = Al [i] Out [i] 10(6?") + 9/ [i]) + b/ [i] ou op est Ia phase initiale de la composante principale du signal recu, g i[i] est une variable aleatoire complexe gaussienne de moyenne nulle et de variance 261-12[i], b1[i] est une variable aleatoire complexe gaussienne de moyenne nulle et de variance 2o-g/P/ et 4 := 2n - fid cos ([3?) avec fid Ia 20 frequence Doppler du lien / et ,op ('angle d'arrivee de Ia composante speculaire du lien 1. Dans le cadre de ('invention, w4 est consideree comme connue. Cette grandeur peut etre estimee a l'aide des estimateurs proposes dans la reference [6] de l'art anterieur, qui ne sont donc pas discutes dans la description. 25 La densite de probabilite de la phase des h1 [i], notee cpi[i], peut s'ecrire comme suit, lorsque 2crg = 0 : Pi(q), cD, e-Ki(1 + q(i),Freq(1)2 (1 + erf (q(i)))) (3) 2 ir avec q(i) = Acos - 19? - 0 et 431 := [K1,0?]. L'equation (3) montre que Ia distribution statistique de la phase des h1[i] est non stationnaire puisqu'elle depend de i. 5 Lors d'une premiere etape, la phase des hi il va etre rendue stationnaire via ('operation suivante : Fiji] := La densite de probabilite de la phase des hi [i] s'ecrit comme suit Iorsque 2cri; = 0 pi(cp,(1)) = e-K (1 + qVi-eq2 (1 + erf (q))) (4) 10 avec q = INcos (0 - 19?). Dans la suite de la description, on considere 2o-g suffisamment faible pour que requation (4) represente bien la densite de probabilite de la phase des echantillons de canal estimes. Comme it a ete dit precedemment, l'un des objectifs de Ia 15 presente invention est de calculer les parametres statistiques d'un canal de propagation en temps reel afin, par exemple, de realiser une allocation de ressources basee uniquement sur une connaissance statistique du canal de propagation. Ainsi, le procede comporte au moins les deux operations suivantes : 20 1- Estimer les parametres statistiques Ki et G1 du canal de propagation pour chaque lien, I=1...L, ceci est realise au niveau de chaque lien de communication, 2- Realiser une allocation de ressources basee sur ces estimations des statistiques du canal, le gestionnaire regroupe ('ensemble des 25 informations statistiques relatives a tous les liens entre les liens de communication. Dans le cas de la deuxieme variante de realisation, cas decentralise, chaque lien de communication va executer ces operations afin 12 d'allouer des ressources a partir des parametres statistiques estimes du canal de propagation. La figure 5 illustre les stapes executees par le processeur de chaque lien de communication. 5 A partir de la sequence d'apprentissage 51 contenue dans le signal rect., au niveau d'un recepteur, le processeur d'un lien de communication estime le canal 52, puis la statistique du canal 53. Ces informations sont transmises a l'allocateur de ressources (ou a l'emetteur du lien de communication 54) afin de realiser ('allocation des ressources 55. 10 Lors de la derniere etape 56, le gestionnaire des ressources ou chaque recepteur d'un lien de communication va proceder a ('allocation des ressources pour une prochaine emission. Le procede selon l'invention prend en compte la variabilite temporelle de la statistique du canal. Pour ce faire, deux types de variations 15 sont consideres a titre d'exemple illustratif a la figure 6: 1) des variations disruptives et 2) des variations continues dans le temps. La partie gauche de la figure 6 illustre le cas des variations disruptives des statistiques du canal qui sont susceptibles d'arriver notamment concernant la valeur de K1 puisque ce parametre traduit une 20 relation entre la puissance du trajet en ligne de vue directe et la puissance des trajets diffus. Cette valeur peut varier, par exemple, lors du passage d'une configuration de communication oil it existe une ligne de vue directe entre l'emetteur et le recepteur, a une configuration sans ligne de vue directe. 25 Apres estimation du canal 61, le processeur d'un lien de communication regarde s'il y a une detection de rupture 62. Dans le cas ou it detecte une rupture (i.e., rupture dans une communication), le processeur estime sur la base des Tw/2 derniers echantillons, 63. Lorsque le processeur ne detecte pas de rupture alors le processeur va estimer 64 le 30 parametre Kl sur la base des Tw derniers echantillons issus de l'etape d'estimation du canal. Puis le processeur va transmettre les statistiques 13 calculees a l'allocateur de ressources (gestionnaire du reseau) ou l'emetteur du lien de communication qui a realise ces calculs, 65. Une variation disruptive du parametre K1 se traduit de la fawn suivante : = (K1 pour i = 1, ..., TD K'? pour i = TD + 1, , Tw 5 00 TD represente l'instant oil le changement de valeur de Ia statistique est survenu, et Tw represente le nombre d'estimations du canal utilise pour effectuer la detection de rupture. Le probleme de la detection de rupture est exprime sous la forme d'un probleme de tests d'hypotheses qui s'ecrit comme suit : Ho : le parametre K1 est constant Vi E [1, ...,Tw] 10 H1 K1 [i] = Vi E [1, = K/2 Vi E [TD+1,...,TA, le parametre varie a rechantillon TD. L'hypothese H0 correspond au cas ou KI n'a pas varie, tandis que correspond au cas d'une variation de K1. En ce qui concerne les variations continues dans le temps des 15 statistiques du canal, ces derrieres surviennent egalement de par la mobilite des liens de communication, la partie droite de la figure 6 illustre ('utilisation d'une fenetre glissante 66 avant transmission des statistiques calculees, 65. En effet, A1[i] tient compte de la perte de puissance due a la distance entre l'emetteur et le recepteur. Typiquement, il est commun d'utiliser la relation 20 Al il a ddir , ou oc signifie une relation de proportionalite, et d1 est Ia distance entre l'emetteur et le recepteur du lien 1 a l'instant i et a est un coefficient d'attenuation compris entre 2 et 4. La distance d1[i] evolue dans le temps du fait de Ia mobilite des liens de communication, et par consequent la puissance du signal rect.' va varier dans le temps. En outre, Al i] est 25 egalement sujet a des fluctuations aleatoires, introduisant ainsi egalement une variation de la puissance revue. Ainsi, il est clair que lorsque les statistiques du canal varient dans le temps, il est contre-productif d'utiliser les estimations de canal les plus anciennes 14 puisque la distribution statistique de ces echantillons est differente de la distribution statistique a ('instant present. Afin d'être en mesure de tenir compte de ces deux types de variations possibles des statistiques, le procede selon ('invention utilise une 5 approche combinant ('utilisation de fenetres glissantes et d'outils issus de la detection de rupture afin d'estimer au mieux la statistique du canal pour realiser l'allocation de ressource optimale associee. Dans la suite, l'approche basee sur la detection de rupture est detainee. La detection de rupture vise a detecter si KI (parametre du canal de Rice) a varie de maniere disruptive dans le temps. A titre d'exemple, la suite de la description base Ia detection de rupture du parametre K1 sur la phase des echantillons estimes afin de s'affranchir des non stationnarites introduites par les effets de masquage. Dans cette optique, le procede utilise, par exemple, des procedures de detection de 15 rupture non parametriques, a l'instar de [7]. L'idee de Ia presente invention est aussi d'offrir un systerne peu complexe. Pour cela, la figure 7 illustre un exemple pour executer la procedure de detection de rupture. Un nombre Tw d'echantillons [ii1[1], ...,iii[Tw]] est a disposition 71. La phase de chacun de ces 20 echantillons est calculee. Cet ensemble de phases cp = [(pi, ..., (pTw] est divise en deux sous-ensembles de taille T1 2 : - r 1 := [(P1, --- )(PTW/21 72 et cp2:=[(pTw+1,...,(pTw] 73. Les distributions statistiques de (pi et (p2 sont alors comparees, 74, test sur K1. Si aucun changement dans les distributions statistiques n'est detect& alors la procedure de detection de rupture prend fin 25 jusqu'a l'arrivee de rechantillon de canal suivant, ..., 75. Si une rupture est detectee, les echantillons de (pi sont supprimes de la memoire afin de ne garder que ceux de (p2, [iirm, 76. Tout test statistique d'adequation aux donnees peut etre choisi pour comparer les distributions de (pi et tp2. Par exemple, it est possible 30 d'utiliser la statistique Zc. issue de [8] qui s'ecrit comme suit : 15 2 TW/2 1 T Zc = / log (2m w _ 1 1) log (Rkm Tw 0.5 1) ()CI Rkm est le rang de (pk(n) dans (p, avec (pk(n) le meme plus grand element de (pk dans (p. La statistique Zc est ensuite comparee a un seuil, obtenu par simulation de Monte Carlo, par exemple. Si la statistique est inferieure au seuil, alors une rupture est detectee. Dans le cas contraire, on ne detecte 5 pas de rupture. Selon une autre variante de realisation, le procede utilise une estimation par fenetre glissante ayant notamment pour but d'estimer a la fois Ki et G1. L'estimation basee sur une fenetre glissante illustree a la figure 8 consiste simplement a utiliser uniquement les derniers echantillons de canal estimes pour realiser ('estimation de K1 et G1. Pour cela, le procede va adapter Ia taille de Ia fenetre glissante a la variabilite des statistiques du canal, la variabilite de la puissance du signal revue etant liee a la vitesse relative du recepteur par rapport a l'emetteur. 15 Ainsi, une taille de fenetre proportionnelle evoluant de fawn proportionnelle a ('inverse de la vitesse relative pourrait etre retenue, ce qui se traduit de Ia fawn suivante : 1 TF,G I VR,1 1,x 00 VR,i est la vitesse relative de l'emetteur par rapport au recepteur sur le lien 20 1. On dispose de P estimations de canal [ill, ..., hp], 81, on calcule des statistiques du canal 82, puis on supprime rechantillon le plus ancien 83, avant d'ajouter la nouvelle estimation de canal 84. Par exemple, pour ['estimation de GI, P T P = - FGi. 25 Les estimateurs de la statistique du canal de propagation vont etre explicites. Comme 2o-g est connu, estimer G1 revient a estimer A1[i]z. Lorsque A/ UP est constant sur une certaine duree temporelle, ce parametre 16 correspond au moment d'ordre deux du canal et peut etre estime via ('equation suivante : 2 F, 20-2 (6) Add = TGi 2 P/ Une estimation de G1 est alors obtenue par la fomule A/ [02 G1 = 22 o-b 5 L'estimation de K1 peut etre effectuee en utilisant 1) les modules des estimations de canal, 2) la phase des estimations du canal ou 3) les echantillons complexes des estimations de canal. Afin de nous affranchir des effets de masquages dans l'estimation du parametre K1, cette estimation se fera en utilisant la phase des 10 estimations de canal. Pour ce faire, l'approche decrite ci-apres utilise la maximisation de la log-vraisemblance de la phase des echantillons de canal. En pratique, les echantillons de canal sont correles en frequence, mais egalement en temps. Cependant, afin de permettre des developpements analytiques et de ne pas dependre d'un modele de correlation specifique, 15 nous ferons l'hypothese que les echantillons peuvent etre consideres comme decorreles temporellement. Cette hypothese est realiste si les estimations sont realisees a des instants separes par une periode de temps suffisamment longue. Les echantillons de canal etant consideres comme independants, it est ainsi possible d'ecrire la vraisemblance de la phase des 20 echantillons par la formule suivante : L(V,4)) (7) 00 TK est le nombre d'echantillons a disposition pour realiser l'estimation. En particulier, TK = Tw/2 lorsqu'une rupture a ete detectee, et en ('absence de detection de rupture, TK = Tw est la taille de la fenetre 25 d'estimation. Par exemple, on peut choisir TKT = -F,Gi. la log-vraisemblance s'ecrit comme suit TK log(L(v, 4)) = log(p/(v1,4)) i=i D'apres requation (7), 17 L'estimation du parametre K1 est basee sur Ia maximisation de Ia log- vraisemblance des donnees. Nous proposons ainsi I'estimateur suivant : 01) = argmax log (L(4p,43)) (1) L'estimateur propose correspond au maximum de vraisemblance appliqué a la phase des echantillons de canal. 5 En pratique, la procedure d'estimation proposee comprend une premiere etape d'estimation grossiere basee sur une grille, et une seconde etape basee sur une methode de Newton. Pour la premiere etape, on considere tout d'abord une grille de la forme [0, Kmax] X [0,271] °Ca Kmax est une valeur maximale pour K. 10 Typiquement, it est possible de fixer Kmax a 10 ou 20 suivant les applications et la complexite souhaitee, sachant qu'augmenter Kmax augmente la complexite de cette premiere etape. Les deux intervalles [0, K1-flax] et [0,27d sont discretises. [0,Kmax] est discretise avec un pas de Kpas et [0,27d avec un pas de Opas . L'estimation grossiere consiste a calculer Ia vraisemblance 15 des donnees pour toutes les combinaisons possibles de [0, Kmax] et [0,27d, c'est-à-dire pour tous les couples (pKpas, qOpas) avec p et q des entiers positifs ou nuls choisis tels que pKpas REVENDICATIONS1 - Procede pour calculer en temps reel ou quasi-reel, des valeurs des statistiques d'un canal de propagation afin d'allouer des ressources a un ou plusieurs liens de communication entre deux nceuds dans un reseau de communication comprenant au moins les etapes suivantes : Estimer en temps reel ou quasi-reel des parametres statistiques K1 et G1 d'un canal de propagation modelise pour chaque lien l du reseau en utilisant des informations provenant de sequences d'apprentissage contenues dans un signal recu, (61), A partir des estimations du canal de propagation memorisees, au niveau d'un recepteur, executer en parallele les etapes suivantes-. - detecter s'il y a un changement dans Ia distribution statistique des echantillons memorises traduisant une rupture, (62), Si une rupture est detectee, conserver une partie des echantillons issus de ('estimation de la statistique du canal (63) et estimer la statistique en utilisant une partie des echantillons, Sinon, lorsqu'aucune rupture n'est detectee, estimer la statistique K1 du canal sur les derniers echantillons issus de l'etape d'estimation du canal, (64), estimer la statistique G1 du canal en utilisant une fenOtre temporelle glissante, (66), Transmettre (65) les valeurs de statistiques de canal calculees a un allocateur de ressources qui prend en compte des contraintes de service et definit ('allocation des ressources en fonction des estimations des statistiques du canal. 2 - Procede selon Ia revendication 1 caracterise en ce que pour detecter une rupture on calcule des phases des echantillons estimes pour Ia statistique du 30 canal, on separe (72, 73) en deux sous-ensembles l'ensemble des phases calculees et on compare entre elles les deux distributions statistiques ainsi 23 obtenues, si un changement dans les distributions statistiques est detect& on conserve uniquement un des deux sous-ensembles (75), sinon on conserve tous les echantillons (76). 5 3 - Procede selon Ia revendication 2 caracterise en ce que la comparaison du contenu des deux distributions statistiques est effectuee en utilisant un test base sur la vraisemblance des donnees, a ('aide de tests statistiques d'adequation a deux echantillons. 10 4 - Procede selon Ia revendication 1 caracterise en ce que le parametre KZ traduisant une =relation entre Ia puissance du trajet en ligne de vue et Ia puissance de trajets diffus est estime en maximisant la log-vraisemblance de la phase des echantillons du canal. 15 5 - Procede d'allocation de ressources dans un reseau de type ad-hoc caracterise en ce qu'il comporte une etape de calcul des statistiques du canal selon Ia revendication 1 et une etape de transmission des statistiques du canal calculees vers un gestionnaire de ressources, ledit gestionnaire de ressources allouant des ressources aux liens de communication du reseau 20 ad-hoc. 6 - Procede d'allocation de ressources dans un reseau de type ad-hoc caracterise en ce qu'il comporte une etape de calcul des statistiques du canal selon Ia revendication 1 et une etape de transmission des statistiques 25 du canal calculees au sein d'un lien de communication entre un emetteur et un recepteur, et chaque lien de communication decide de l'allocation des ressources en fonction des contraintes. 7 - Procede selon Ia revendication 5 caracterise en ce que le gestionnaire de 30 ressources attribue a chaque lien de communication une puissance d'emission, une proportion de la bande de frequence utilisee au sein du 24 reseau ad-hoc ainsi qu'un schema de modulation et de codage, lesdits parametres Otant attribues afin de maximiser ou de minimiser une ou plusieurs desdites grandeurs. 5 8 - Procede selon l'une des revendications precedentes caracterise en ce que le modele utilise pour la modelisation du canal est un modele de Rice. 9 - Systeme pour calculer les statistiques d'un canal de propagation afin d'allouer des ressources dans un reseau de communication comportant 10 plusieurs liens de communication (10, 20) caracterise en ce qu'il comporte un allocateur de ressources (12, 22, 32) et un processeur configure pour executer les etapes du procede selon l'une des revendications 1 a 8. 10 - Systeme d'allocation de ressources selon la revendication 9 caracterise 15 en ce que l'allocateur de ressources (32) est inclus dans un dispositif (30) distinct des liens de communication auxquels on alloue des ressources. 11 - Systeme d'allocation de ressources selon la revendication 10 dans un reseau de communication ad-hoc caracterise on ce que chaque lien de 20 communication demandant une allocation de ressources est configure pour executer les etapes du procede selon l'une des revendications 1 a 8.