FR 2765754 A1 19990108 FR 9806761 A 19980528 DETERMINEUR DE STRUCTURE DE MESSAGE OU DE QUALITE DE CANAL A BASE DE SYNDROME Renvoi aux applications apparentées La présente demande est apparentée à la demande de brevet américain de no. de dépôt 08/877.845 (dossier d'agent de brevet CE01421R) déposée par les inventeurs Meir Ariel et Reuven Meidan, intitulé "Décodeur à base de syndrome à décision pondérée pour codes à convolution". La demande apparentée est déposée à la même date que le présent document, est déposée au nom du demandeur de la présente demande, et est incorporée ici dans sa totalité par cette référence. Domaine de l'invention La présente invention concerne généralement des systèmes de communication, et plus particulièrement, un détermineur de structure de message utilisable dans un récepteur d'un système de communication à code à convolution. Arrière-plan de l'invention Les codes à convolution sont souvent utilisés dans des systèmes de communication numériques sans fil pour protéger des informations transmises contre les erreurs. Dans un type de systèmes de communication à structure de message variable, un émetteur sélectionne un de n codes à convolution Cl,...,Ci,...,Cn pour coder des données. Le récepteur, cependant, ne sait généralement pas quelle structure de message a été sélectionnée par l'émetteur et, par conséquent, quel code à convolution C a été utilisé par l'émetteur. Dans un autre type de système de communication à structure de message variable, un seul code à convolution C est utilisé, mais le débit de transmission des données varie. Par exemple, des systèmes de communication régis par la spécification de la Norme Provisoire IS-95 adoptée par l'Association de l'industrie des Communication (AIT) pour l'Accès Multiple à Division de Code à Séquence Directe (DS-CDMA) sont capables d'utiliser des transmissions à débit de données variable. L'émetteur code des données de manière convolutionnelle à un certain débit de données, puis utilise la répétition pour générer des séquences de symboles transmises avec des débits de symboles uniformes. Dans un tel système, cependant, le récepteur ne sait généralement pas quelle structure de message a été sélectionnée par l'émetteur et, par conséquent, quel débit de données a été utilisé par l'émetteur. En plus de l'utilisation de différents codes à convolution et de différents débits de transmission de données, différentes longueurs de messages ou différents types d'imbricateurs peuvent être utilisés pour faire varier la structure d'un message particulier. De même, là, des propriétés variables peuvent être combinées, par exemple, différents types d'imbricateurs peuvent également utiliser différentes longueurs de messages. Le récepteur ne connaît généralement pas totalement au moins l'une des propriétés listées précédemment et utilisées par l'émetteur de structure de message variable. En conséquence, dans un récepteur d'un système à structure de message variable, un signal reçu est démodulé et décodé en parallèle en utilisant chacune des structures de messages éventuellement transmises. Des décodeurs parallèles à probabilité maximum à décision pondérée, tels que des décodeur Viterbi, produisent le taux d'erreurs sur des binaires (TEB) le moins élevé pour un signal reçu. Une fois que le signal reçu est décodé à toutes les structures de messages potentielles, la séquence décodée avec le TEB le moins élevé est sélectionnée comme signal décodé correctement. Au niveau du récepteur, un décodeur à décision pondérée pratique, tel qu'un décodeur Viterbi, utilise une structure en treillis pour réaliser une recherche optimale du vecteur transmis à probabilité maximum. L'algorithme de Viterbi, cependant, est complexe du point de vue du calcul, et sa complexité augmente exponentiellement avec l'augmentation de la longueur limite. Cela signifie essentiellement qu'un décodeur Viterbi exige une quantité de courant importante et une capacité extraordinaire de millions d'instructions par seconde (MIPS) pour traiter des codes à convolution avec de grandes longueurs limites. Pour le décodage de structures de messages variables, des décodeurs de Viterbi multiples sont nécessaires, ce qui augmente encore la complexité de calcul d'un autre niveau. Après calcul par un décodeur Viterbi d'un vecteur transmis à probabilité maximum à partir d'un signal reçu, un détermineur de qualité de message peut déterminer la qualité du vecteur décodé. Si la qualité est en dessous d'un certain seuil, le signal reçu est jugé non fiable en raison d'un nombre trop important d'erreurs de transmission. Dans ce cas, le vecteur décodé est traité par un niveau supérieur du système de communication. Par exemple, le niveau supérieur du système de communication peut décider de rejeter le vecteur décodé non fiable, de remplacer le vecteur décodé non fiable par un autre vecteur décodé, ou de demander la retransmission du vecteur décodé non fiable. Si le TEB d'un vecteur reçu pouvait être estimé avant de décoder le vecteur par décision pondérée, le vecteur pourrait être rejeté ou remplacé avant d'être traité par le décodeur Viterbi intensif au niveau du calcul. Il existe, ainsi, un besoin d'estimer la qualité d'un vecteur reçu avant de décoder le vecteur par décision pondérée. I1 existe également un besoin d'un décodeur à probabilité maximum avec une complexité réduite pour utilisation dans des systèmes de communication à codage à convolution par code variable. Brève description des dessins La figure 1 représente un schéma fonctionnel d'un système de communication ayant un détermineur de code suivant un mode de réalisation préféré. La figure 2 représente un schéma fonctionnel du détermineur de code illustré à la figure 1, suivant le mode de réalisation préféré. La figure 3 représente un schéma fonctionnel du fonctionnement des estimateurs d'erreurs de syndromes illustrés à la figure 2, suivant le mode de réalisation préféré. Description détaillée du mode de réalisation préférée Un détermineur de structures de messages et de qualité de canal à base de syndrome utilise des vecteurs de syndrome pour estimer la qualité d'un signal reçu dans un système de communication à structures de messages variables. Soient rlS rit rl des signaux reçus démodulés suivant différents procédés de démodulation qui sont utilisables par le système de communication. Chaque vecteur r est un vecteur de nombres réels de longueur N. Soit vi le vecteur obtenu par la détection symbole par symbole du vecteur de signal reçu démodulé ri. Si les symboles à décision formelle valides sont binaires, vi est un vecteur de longueur N ayant des valeurs élémentaires de soit 0 soit 1. Soit vi = c + e, où c est le vecteur de code transmis. e est le vecteur d'erreur de transmission. Pour chaque code à convolution potentiel C1,..., Ci,...,Cn, il existe une matrice scalaire de contrôle de parité H1,...,Hi,...,Hn avec M colonnes et N lignes ayant des symboles binaires de O et 1 comme composants. La condition du contrôle de parité qui satisfait le vecteur de code transmis c est exprimée par la relation Hict = 0, où l'exposant t indique la transposition vectorielle. En d'autres termes, si c est un vecteur de code appartenant au code à convolution Ci (c'est-à-dire que c est un vecteur de code transmis et c # Ci), Hict = 0, où Hi est une matrice ayant M lignes et N colonnes, c est un vecteur-ligne de longueur N, et l'exposant t indique la transposition vectorielle. Un vecteur de syndrome si est un vecteur binaire de longueur M défini comme Si = Hivit. Puisque vi = c + e, si S Hi(c+e)t, et puisque Hict = 0, Si = Hiet. Lorsqu'un vecteur de syndrome si = 0, le vecteur d'erreur de transmission le plus probable e = O, et aucun décodage à probabilité maximum à décision pondérée n'est nécessaire. En d'autres termes, le vecteur détecté symbole par symbole vi est le vecteur de code transmis décodé à décision pondérée à probabilité maximum, et le décodage à décision pondérée du vecteur de signal reçu ri est inutile. Lorsque le vecteur de syndrome Si W 0, l'erreur de transmission est détectée. Le vecteur de syndrome différent de zéro identifie également un co-groupe du code. Ce co-groupe contient tous les vecteurs possibles d'écarts par rapport aux décisions formelle symbole par symbole. Ainsi, un vecteur de syndrome différent de zéro peut être également utilisé comme estimateur du taux d'erreurs sur des binaires (TEB) qui, à son tour, est révélateur de la qualité du vecteur reçu démodulé. Cette estimation du TEB peut être utilisée pour déterminer si le signal reçu est non fiable en raison d'une trop grande quantité d'erreurs de transmission avant le décodage par décision pondérée du vecteur de signal reçu. Pour un décodeur de syndrome à décision pondérée simplifié dans un système de codage à convolution à débit de transmission de données variable, tel qu'un IS-95, un détermineur de structures de messages a des démodulateurs numériques parallèles, chacun optimisé à un débit de données potentiel. Un détecteur symbole par symbole détecte initialement ensuite chaque signal reçu démodulé. Des calculateurs de syndromes parallèles calculent un vecteur de syndrome pour chaque débit de données potentiel de matrices de contrôle de parité associées et les sorties du détecteur symbole par symbole. Puis, des estimateurs d'erreurs de syndromes parallèles comparent des modèles d'erreurs de syndromes connus au vecteur de syndrome de manière à trouver des erreurs dans le vecteur détecté à décision formelle et d'approcher le TEB du signal reçu. En supposant que le TEB correspondant au signal décodé correctement est considérablement inférieur aux TEB correspondant aux autres signaux décodés, le débit de données de décodage produisant le TEB le plus faible est envoyé à un décodeur à décision pondérée pour être utilisé pour générer des données décodées à probabilité maximum. Ainsi, dans un environnement de codes à convolution à débit variable, un décodeur de syndromes à décision pondérée simplifié réduit la complexité de calcul en déterminant le débit de données transmis le plus probable sans décodage total par décision pondérée à chaque débit de données potentiel. Des variations sur ce détermineur de structures de messages comprennent des désimbricateurs parallèles insérés entre les démodulateurs parallèles et le détecteur symbole par symbole pour utilisation dans des systèmes de communication à imbricateurs variables. D'autres variations comprennent la concentration de démodulateurs ou de désimbricateurs parallèles en un seul démodulateur ou désimbricateur, ou l'extension d'un seul détecteur symbole par symbole ou d'un calculateur de syndromes en détecteurs symbole par symbole ou calculateurs de syndromes parallèles, en fonction de la nécessité ou non de calculs parallèles. L'estimation du TEB est basée sur l'observation que la composition du vecteur de syndrome est liée au nombre d'erreurs de transmission et à leur répartition dans le vecteur reçu. Une limite inférieure optimale sur le nombre d'erreurs est le poids de Hamming du début du cogroupe. Le début du co-groupe est l'élément du co-groupe avec le poids de Hamming minimum parmi tous les vecteurs appartenant au co-groupe identifié par le vecteur de syndrome. Malheureusement, la sélection du poids de Hamming du début du co-groupe comme le nombre d'erreurs estimé est normalement impossible dans le cas de codes à convolution, car l'ensemble de co-groupes est vaste. Par exemple, le code à convolution du vocodeur à demi-débit du GSM a 2113 co-groupes. Le stockage de tous ces cas dans une mémoire d'ordinateur est pratiquement impossible. I1 existe donc une utilisation d'un procédé de détermination de TEB à base de syndrome qui comporte des conditions de calcul et de mémoire raisonnables. Soit e p un modèle d'erreurs de transmission probable dans le vecteur à décision formelle v, tel qu'une erreur de transmission sur un binaire ou une erreur de transmission sur deux binaires. Du fait de la structure de matrices scalaires de contrôle de parité, il y a un nombre limité de modèles de syndromes qui correspond à des erreurs de vecteur à décision formelle sur un symbole. Soit sp = Hept, sp est un vecteur de syndrome complet de longueur M. Soit le modèle de syndrome p un segment de sp commençant par le premier élément différent de zéro dans sp et se terminant par le dernier élément différent de zéro de 5p Le poids ssp est le poids de Hamming du modèle d'erreur le plus probable qui aurait pu causer le modèle de syndrome p. On suppose que ssp est le minimum parmi toutes les cardinalités des modèles d'erreurs possibles. Une estimation du TEB est réalisée en mettant d'abord à zéro un compteur d'erreurs et en calculant un vecteur de syndrome. Le vecteur de syndrome est ensuite examiné pour rechercher des modèles de syndromes. Une fois qu'un modèle de syndrome p est identifié, le compteur d'erreurs est incrémenté du poids de Hamming ssp correspondant et le modèle de syndrome p est soustrait du vecteur de syndrome. Si un modèle de syndrome qui n'est pas connu précédemment est rencontré pendant l'examen du vecteur de syndrome, le détermineur de structure de message estime la cardinalité de l'erreur comme un poids de Hamming sse et met à jour le compteur d'erreurs en conséquence. L'estimation de cardinalité est basée sur la longueur du modèle de syndrome telle que déterminée par des simulations par ordinateur et des données expérimentales. Un nombre plus grand de modèles de syndromes connus diminue le montant d'estimations de cardinalité qui doivent être effectuées et augmente également la précision du détermineur de structures de messages. Puisque le détermineur de structures de messages détermine la qualité d'un signal reçu avant que le signal ne soit décodé, le détermineur de structures de messages est spécialement utile pour déterminer lorsqu'un vecteur reçu doit être transféré à un niveau de décision supérieur du fait d'un TEB élevé. Le détermineur de structures de messages peut donc également inclure un seuil du nombre d'erreurs pouvant être détectées. Le seuil est défini de telle sorte que, lorsque le seuil est dépassé, le décodeur Viterbi est susceptible de ne pas effectuer un décodage correct. Par suite, le vecteur peut être transféré à un niveau de décision supérieur pour réduire le nombre de calculs requis par le décodeur Viterbi. La figure 1 représente un schéma fonctionnel d'un système de communication 100 ayant un détermineur de structures de messages 160 suivant un mode de réalisation préféré. Le récepteur 130 est représenté comme partie d'une station mobile de radiotéléphone cellulaire 101, cependant, le récepteur peut également faire partie d'un télécopieur, d'un modulateur-démodulateur (MODEM), d'une radio bidirectionnelle, ou d'un autre dispositif de communication qui reçoit des signaux codés de manière convolutionnelle. Dans la station mobile 101, un microphone 105 capte des signaux audio qui sont ensuite modulés par un émetteur 110 et diffusés par une antenne 120 par l'intermédiaire d'un duplexeur 125. L'antenne 120 reçoit également des signaux radiofréquences (RF) d'un émetteur complémentaire dans un émetteur-récepteur 199 tel qu'une station de base cellulaire. Dans le récepteur 130, une partie entrée RF 140 abaisse le signal RF reçu à un signal en bande de base analogique. Un convertisseur analogique-numérique (A/N) 150 convertit le signal en bande de base analogique en un signal numérique. Le signal numérique est connecté au détermineur de structures de messages 160 qui sera expliqué de manière plus détaillée en référence à la figure 2. Le détermineur de structures de messages 160 sélectionne la structure de message la plus probable utilisée par l'émetteur. Différentes propriétés de la structure de message la plus probable, telle que le code à convolution Ci, le vecteur de syndrome Si, et les modèles d'erreurs de syndromes trouvées p, sont de préférence envoyés à un décodeur à décision pondérée, tel que le décodeur à base de syndrome décrit dans la demande de brevet américain de no. de dépôt ~~~~~~~~~ (dossier d'agent de brevet CE01421R) par les inventeurs Meir Ariel et Reuven Meidan, intitulé "Décodeur à base de syndrome à décision pondérée pour codes à convolution". Le vecteur de signal reçu démodulé ri correspondant à la structure de message la plus probable est également connecté au décodeur à décision pondérée 170. Un retard 175 est utilisé pour synchroniser l'arrivée des informations supplémentaires, tel que le code à convolution Ci, le vecteur de syndrome si, et les modèles de syndromes p, à partir du détermineur de structures de messages 160. A la sortie du décodeur à décision pondérée 170, un convertisseur numérique-analogique (N/A) 180 convertit le signal décodé à décision pondérée à probabilité maximum dans le domaine analogique, et un amplificateur BF 185 utilise des amplificateurs opérationnels pour augmenter le gain du signal rétabli aux fins de reproduction par un haut-parleur BF 190. La figure 2 représente un schéma fonctionnel du détermineur de structures de messages 160 illustré à la Figure 1 suivant le mode de réalisation préféré. Dans un environnement de codage à convolution à structures de messages variables, le détermineur de structures de messages 160 utilise des vecteurs de syndromes pour estimer le TEB des données détectées symbole par symbole pour s'assurer de la qualité du signal reçu et déterminer la structure du message transmis la plus probable. Dans ce mode de réalisation, la structure du message transmis peut être modifiée en longueur, type d'imbrication, débit de données source, code à convolution utilisé, et toute combinaison des éléments précédents. Ce mode de réalisation peut être également modifié pour permettre la modification de certaines propriétés seulement ou pour permettre la modification de certaines combinaisons seulement des propriétés précédentes. Le détermineur de structures de messages 160 s'assure de la structure de message la plus probable du signal transmis et communique le signal reçu démodulé correspondant ri à un décodeur à décision pondérée 170 pour utilisation en décodage à probabilité maximum. Dans le détermineur de structures de messages 160, un signal numérique en provenance du convertisseur analogiquenumérique 150 représenté à la figure 1 est séparé en 1 x m x n chemins de branchement, un pour chaque type de structure de message potentiel, 1 étant le nombre de démodulateurs potentiels, m étant le nombre d'imbricateurs potentiels, et n étant le nombre de codes à convolution potentiels. Dans chaque chemin, un des 1 démodulateurs numériques 221, 241 démodule le signal numérique pour produire plusieurs signaux reçus démodulés rl,...,ri,...,rl multiples. Soit m le nombre de types d'imbricateurs potentiels utilisés par l'émetteur. Chacun des 1 désimbricateurs parallèles 222, 242 traite chaque signal reçu démodulé pour produire 1 x m signaux reçus réagencés r1-1,...,r1-m,..., ri-1,...,ri-m,...,rl- l...rl-m. A noter que la longueur du bloc est souvent couplée à un type d'imbricateur, et ainsi chaque désimbricateur peut produire une longueur de bloc différente. Des détecteurs symbole par symbole parallèles 2231, 2232, 2431, 2432 détectent les signaux reçus réagencés multiples pour produire des vecteurs à décision formelle v1-l,...,v-m,...,vi-1,...,vi-m,...,vl-1,...,vl-m. Chaque détecteur symbole par symbole examine simplement le signal reçu indépendamment de la valeur des symboles environnants pour produire les vecteurs à décision formelle. Puisque chaque détecteur symbole par symbole est identique, les détecteurs symbole par symbole individuels 2231, 2232, 2431, 2432 pourraient être mis en oeuvre en utilisant un seul détecteur symbole par symbole en temps partagé. Chaque vecteur à décision formelle est multiplié par des matrices de contrôle de parité Hi, ... ....... ,Hn dans des calculateurs de syndromes parallèles 2241, 2242, 2243, 2244, 2441, 2442, 2443, 2444 pour produire 1 x m x n vecteurs de syndrome s1-1-1,. ., s1- 1-n,...,sl-1-1,. .., s1-m-n si-l-l si-l-n 8i-m-l 8i-m- n,...,s1-1-1,. ., sl-1-n,. .,sl-m-1,. .,sl-m-n. Chaque vecteur de syndrome est séparément analysé dans un des 1 x m x n estimateurs d'erreurs de syndromes parallèles 2251, 2252, 2253, 2254, 2451, 2452, 2453, 2454 pour détecter la présence de modèles de syndromes. Des modèles de syndromes connus apparentés à chaque matrice de contrôle de parité sont stockés dans des mémoires de modèles de syndromes 2271, 2272, 2273, 2274, 2471, 2472, 2473, 2474 avec leurs poids de Hamming ssP associés. Le poids de Hamming Sp du modèle d'erreur de vecteur eP à décision formelle le plus probable qui aurait pu être la cause du modèle de syndrome p est défini comme le minimum parmi toutes les cardinalités des modèles d'erreurs possibles. Les poids de Hamming de chaque modèle de syndrome trouvé dans un vecteur de syndrome sont ajoutés ensemble dans des compteurs d'erreurs ml-i-i,... ,mi-l-n,... 1, . . . wml-m-nt mi-l-ly,,, mi-l-n . . . mi-m-1, . . . mi-m-nw . . . ,ml i,... ,mi-i-n,... ,mi-:n-i, .. .,mi-n pour estimer le TEB à chaque structure de message potentielle. Le comparateur 260 compare les totaux des compteurs d'erreurs des estimateurs d'erreurs de syndromes 2251, 2252, 2253, 2254, 2451, 2452, 2453, 2454, et le signal reçu démodulé ri correspondant au total le plus faible des compteurs d'erreurs est donné au décodeur à décision pondérée 170 (représenté à la figure 1). Des informations supplémentaires, telles que le signal désimbriqué, le code à convolution, et des modèles d'erreurs trouvés correspondant à la structure de message TEB la plus faible peuvent être également données au décodeur à décision pondérée 170. Si la différence entre le total le plus faible des comptes d'erreurs et le second total le plus faible des comptes d'erreurs n'est pas importante, ou si tous les comptes d'erreurs sont au-dessus d'une valeur de seuil donnée, le signal reçu est probablement non fiable, du fait d'un trop grand nombre d'erreurs de transmission. Dans ce cas, le vecteur est transféré à un niveau de décision supérieur et non traité par le décodeur à décision pondérée 170 (représenté à la figure 1). A noter que si les codes à convolution candidats ont des longueurs différentes, comme dans IS-95, les valeurs des compteurs d'erreurs doivent être normalisées par le comparateur 260 avant que la comparaison ne soit effectuée. Le détermineur de structures de messages 160 ajoute très peu de binaires auxiliaires si un décodeur à base de syndrome est employé comme décodeur à décision pondérée 170. Les résultats du calculateur de syndromes et les modèles de syndromes adaptés peuvent être introduits dans le décodeur à base de syndrome pour traitement ultérieur. Si un décodeur Viterbi est utilisé comme décodeur à décision pondérée 170, plus de binaires auxiliaires sont nécessaires, cependant, le détermineur de structures de messages 160 est plus efficace que des décodeurs Viterbi multiples en parallèle. Ce détermineur de code peut être utilisé en combinaison avec d'autres moyens de contrôle de la fiabilité des signaux reçus avant décodage à probabilité maximum à décision pondérée. Une telle mesure de fiabilité est la somme des valeurs absolues des rapports de probabilité log des décisions formelles, à savoir N N z log p (ri Ci = 1) - log p (ri|ci = 0) i = 1 où p (rl c) est la probabilité conditionnelle de réception de l'élément r étant donné que le symbole transmis est l'élément c. Le mode de réalisation préféré représenté à la figure 2 peut être facilement personnalisé pour le type de système de communication mise en oeuvre. Par exemple, Si toutes les structures de messages potentielles ont la même longueur de bloc et la même imbrication, il n'y a qu'une séquence possible de vecteurs à décision formelle v telle que déterminée par un seul démodulateur numérique, un désimbricateur, et un détecteur symbole par symbole, mais toujours autant de vecteurs de syndromes distincts que de matrices de contrôle de parité. Ainsi, dans ces circonstances, les démodulateurs numériques séparés 221, 241 pourraient être remplacés par un seul démodulateur numérique, le désimbricateur 222 ne produirait qu'une entrée ri-i, et un seul détecteur symbole par symbole 2231 serait nécessaire. Les calculateurs de syndromes séparés 2241, 2242 et les estimateurs d'erreurs de syndromes 2251, 2252 avec des mémoires de modèles de syndromes correspondantes 2271, 2272, resteraient cependant distincts. Pour un système de communication sans imbrication où la longueur du bloc change mais où le code à convolution reste constant, nous notons que le signal reçu démodulé r le plus long possible contient des informations relatives aux longueurs de blocs les plus courtes possibles. Ainsi, le détermineur de structures de messages 160 peut simplement calculer un vecteur de syndrome le plus long possible, unique, à partir du signal reçu démodulé le plus long possible et sa matrice de contrôle de parité associée. Le vecteur de syndrome le plus long possible peut être ensuite tronqué suivant les longueurs de blocs potentiels et analysé pour détecter les erreurs. Les démodulateurs numériques multiples, détecteurs symbole par symbole, et calculateurs de syndromes peuvent, chacun, être remplacés par un seul élément, et les désimbricateurs multiples peuvent être supprimés du détermineur de structures de messages. La sortie du calculateur de syndromes enverrait ensuite des sous-ensembles du vecteur de syndrome le plus long possible vers des estimateurs d'erreurs de syndromes multiples pour analyser la qualité du signal. D'autres combinaisons des propriétés variables de structures de messages peuvent encore être faites et mises en oeuvre dans le détermineur de structures de messages 160. De même, si l'émetteur du système de communication ne peut que changer, par exemple, le type d'imbricateur à certains intervalles, une fois que le détermineur de structures de messages détermine le désimbricateur correct à utiliser, cette connaissance peut être utilisée dynamiquement pour dégénérer le détermineur de structures de messages 160 à une branche n'ayant qu'un désimbricateur pendant le reste de l'intervalle constant de type d'imbricateur. Cet intervalle ou dégénération dynamique peut être utilisé pour simplifier le détermineur de structures de messages 160 afin de réduire le nombre de branches et, ainsi, la complexité de calcul, comparé au cas représenté à la figure 2. Une version très simplifiée du détermineur de structures de messages 160 peut être utilisée comme estimateur de qualité de canal. Même si toutes les propriétés de structures de messages transmis sont connues au récepteur, une version dégénérée du détermineur de structures de messages, telle qu'une seule branche, peut être utilisée pour estimer le TEB du signal reçu. Dans cette situation, le signal reçu est dirigé vers le démodulateur numérique correct 221, le désimbricateur 222, le détecteur symbole par symbole 2231, et le calculateur de syndromes 2241. L'estimateur d'erreurs de syndromes correct 2251 estime le TEB du vecteur à décision formelle vl-l symbole par symbole. Le comparateur 260 compare le TEB à un seuil prédéterminé, plutôt que les TEB calculés dans les autres branches, de manière à déterminer si le décodeur à décision pondérée était non satisfaisant, ou le comparateur 260 est éliminé et le TEB passe simplement à un contrôleur de qualité de canal. La figure 3 représente un organigramme du fonctionnement des estimateurs d'erreurs de syndromes illustré à la figure 2 suivant le mode de réalisation préféré. L'estimateur d'erreurs de syndromes 2251 est représenté comme exemple ; chaque estimateur d'erreurs de syndromes 2251, 2252, 2253, 2254, 2451, 2452, 2453, 2454 représenté à la figure 2 fonctionne d'une manière similaire. Pendant l'étape de début 301, le compteur d'erreurs m1 apparenté à l'estimateur d'erreurs de syndromes 2251 est remis à zéro au début du vecteur. A l'étape 305, l'estimateur d'erreurs de syndromes 2251 reçoit un vecteur de syndrome sl-l-l de son calculateur de syndromes associé 2241. Si, à ce moment, le vecteur de syndrome s1-1-1 = 0, tel que déterminé à l'étape 310, le vecteur de code à convolution C1 correspondant à la matrice scalaire de contrôle de parité H1 utilisé par le calculateur de syndromes 2241 est probablement le code de transmission correct, la valeur des compteurs d'erreurs m1- Observons que le vecteur de syndrome 81~1~1 est une combinaison linéaire des colonnes de la matrice de contrôle de parité H1 et, dans le cas binaire, simplement une somme de colonnes de H1. Une seule erreur dans un vecteur détecté à décision formelle produit un vecteur de syndrome qui est égal à la colonne correspondante de la matrice de contrôle de parité H1. Par ailleurs, si des erreurs à décision formelle multiples sont groupées, leurs modèles de syndromes à une seule erreur correspondants se chevaucheront pour générer un modèle de syndrome à plusieurs erreurs qui ne pourra plus être identifié facilement. Du fait de la structure des matrices de contrôle de parité, il y a un nombre limité de modèles de syndromes qui correspond à des erreurs à décision formelle à un seul symbole. Par exemple, la matrice scalaire de contrôle de parité d'un code à convolution à binaire à demi-débit contient seulement deux types de modèles de syndromes qui correspondent à des erreurs à décision formelle à un seul symbole. En d'autres termes, toutes les colonnes de ce type de matrice de contrôle de parité sont des versions décalées des deux premières colonnes. Pour les codes à convolution troués, le nombre de modèles de syndromes différents qui correspondent à des erreurs à décision formelle à un seul symbole est supérieur aux codes non troués, mais il est toujours habituellement suffisamment petit pour permettre une mise en oeuvre relativement simple d'un détermineur de structures de messages. L'étape 325 charge le modèle de syndrome à une seule erreur p suivant et son poids de Hamming ssp associé, qui est égal à 1, à partir d'une mémoire de modèles de syndromes associée 2271 (représentée à la figure 2). L'étape de décision 330 cherche une correspondance entre le modèle de syndrome p, tel que chargé initialement, et le vecteur de syndrome s1- . Si le vecteur de syndrome ne correspond pas au modèle de syndrome chargé, l'étape 336 décale le modèle d'erreur p vers la droite d'un binaire. L'étape 340 vérifie que le modèle de syndrome p n'a pas été décalé au-delà de la longueur M du vecteur de syndrome et continue à comparer des versions décalées du modèle de syndrome p au vecteur de syndrome sl-1-1 Si le modèle de syndrome p correspond à un segment de vecteur de syndrome, à l'étape 333, le compteur d'erreurs ml-l-l est incrémenté du poids de Hamming 1 = 1, le vecteur de syndrome s1-1-1 est modifié pour supprimer le modèle de syndrome p, le vecteur à décision formelle v1-1 est modifié pour supprimer le modèle d'erreur e p associé au modèle de syndrome, et le modèle de syndrome est décalé vers la droite de a binaires, où a Une fois que le modèle de syndrome p a été comparé au vecteur de syndrome entier, l'étape 310 vérifie si le vecteur de syndrome modifié est égal à zéro. Si le vecteur de syndrome modifié est égal à zéro, la valeur du compteur d'erreurs ml-l-l est envoyée au comparateur, à l'étape 370, et la séquence d'estimation d'erreurs se termine à l'étape 380. Une fois que tous les modèles à seule erreur ont été comparés avec le vecteur de syndrome vl-ll si le vecteur de syndrome modifié n'est pas égal à zéro, tous les modèles de syndromes à deux erreurs connus sont comparés au vecteur de syndrome î-î-î' tel que représenté à l'étape 350. L'étape 355 informe l'estimateur d'erreurs de syndromes de charger le modèle de syndrome à deux erreurs p suivant et son poids de Hamming Sp associé, qui est égal à 2, à partir de la mémoire de modèles de syndromes 2271. De même, l'estimateur d'erreurs de syndromes recherche une correspondance entre le modèle de syndrome p chargé et des segments du vecteur de syndrome sl-l-l à l'étape 330. S'il y a une correspondance, le compteur d'erreurs, le vecteur de syndrome, et le vecteur à décision formelle sont modifiés à l'étape 333 en incrémentant le compteur d'erreurs de Sp = 2, en supprnaant le modèle de syndrome à deux erreurs p trouvé du vecteur de syndrome, en supprimant l'erreur de vecteur à décision formelle ep correspondante, et en décalant le modèle de syndrome p de a binaires vers la droite. S'il n'y a pas de correspondance, l'étape 336 décale le modèle de syndrome p d'un seul binaire vers la droite. L'étape 340 informe la poursuite de la comparaison de versions décalées du modèle de syndrome p avec le vecteur de syndrome sl-l-l. jusqu'à ce que le modèle de syndrome p ait été décalé audelà de la longueur M du vecteur de syndrome s1~l~l. Cette procédure peut continuer avec des modèles de syndromes à trois erreurs et d'autres modèles de syndromes à erreurs multiples, cependant, dans le mode de réalisation préféré, des modèles de syndromes à une seule erreur et à deux erreurs sont supprimés. Si, après que tous les modèles de syndromes à une seule erreur et les modèles de syndromes à deux erreurs connus aient été supprimés du vecteur de syndrome, le vecteur de syndrome modifié n'est pas égal à zéro, l'estimateur d'erreurs de syndromes prévoit approximativement le poids de Hamming Sp des erreurs non détectées restantes à l'étape 360. Une procédure d'estimation suppose que toutes les erreurs restantes ont un poids de Hamming équivalent à la moitié de la longueur des modèles de syndromes restants multipliée par la longueur du vecteur à décision formelle, puis divisée par la longueur totale du vecteur de syndrome. Par exemple, si les modèles de syndromes restants représentent trente pour cent de la longueur du vecteur de syndrome, le poids de Hamming estimé des erreurs restantes est de 0,5 x 0,3 x F, où F est le nombre de binaires dans le vecteur à décision formelle v11. D'une autre manière, une estimation plus simple peut être basée sur le pourcentage de binaires différents de zéro dans le vecteur de syndrome. L'étape 365 incrémente le compteur d'erreurs m111 du poids de Hamming ssp estimé. La valeur du compteur d'erreurs ml-l-l est envoyée au comparateur à l'étape 370 et la procédure d'estimation d'erreurs de syndromes prend fin à l'étape 380. Un avantage du détermineur de structure de message ou de qualité de canal à base de syndrome est que la qualité d'un vecteur reçu peut être estimée avant le décodage par décision pondérée du vecteur. La qualité peut être ensuite utilisée pour déterminer le code à convolution transmis dans un système de communication à structure de message variable. La qualité peut être également utilisée pour déterminer si un vecteur a souffert d'erreurs de transmission irrécupérables et s'il doit être rejeté avant d'être traité par un décodeur à décision pondérée. Bien que des composants et des fonctions spécifiques du détermineur de structure de message ou de qualité de canal à base de syndrome soient décrits précédemment, des fonctions moindres ou supplémentaires pourraient être employées par l'homme du métier dans l'esprit et le cadre de la présente invention. L'invention ne doit être limitée que par les revendications annexées. REVENDICATIONS 1. Détermineur de structure de message ou de qualité de canal à base de syndrome (160) utilisable dans un récepteur de système de communication (130) ayant un premier démodulateur numérique (221) pour démoduler un signal numérique reçu pour produire un premier signal reçu démodulé, et un premier détecteur symbole par symbole (2231), couplé au premier démodulateur numérique (221), pour calculer un premier vecteur à décision formelle à partir du premier signal reçu démodulé, caractérisé par un premier calculateur de syndromes (2241), couplé au premier détecteur symbole par symbole (2231), pour utiliser une première matrice scalaire de contrôle de parité pour calculer un premier vecteur de syndrome à partir du premier vecteur à décision formelle ; une première mémoire de modèles de syndromes (2271) pour stocker un premier modèle de syndrome et un poids associé de la première erreur ; et un premier estimateur d'erreurs de syndromes (2251), couplé au premier calculateur de syndromes (2241) et à la première mémoire de modèles de syndromes (2271), pour localiser et supprimer le premier modèle de syndrome du premier vecteur de syndrome et pour calculer une première estimation de qualité à partir du poids de la première erreur. 2. Détermineur de structure de message ou de qualité de canal à base de syndrome (160) selon la revendication 1, caractérisé, de plus, par un comparateur (260), associé au premier estimateur d'erreurs de syndromes (2251), pour comparer la première estimation de qualité à une seconde estimation de qualité. 3. Détermineur de structure de message ou de qualité de canal à base de syndrome (160) selon la revendication 2, caractérisé en ce que la seconde estimation de qualité est un poids d'erreur prédéterminé. 4. Détermineur de structure de message ou de qualité de canal à base de syndrome (160) selon la revendication 1, caractérisé, de plus par un second calculateur de syndromes (2242), couplé au premier détecteur symbole par symbole (2231), pour utiliser une seconde matrice scalaire de contrôle de parité pour calculer un second vecteur de syndrome à partir du premier vecteur à décision formelle ; une seconde mémoire de modèles de syndromes (2272) pour stocker un second modèle de syndrome et un poids associé de la seconde erreur ; et un second estimateur d'erreurs de syndromes (2252), couplé au second calculateur de syndromes (2242) et à la seconde mémoire de modèles de syndromes (2272), pour localiser et supprimer le second modèle de syndrome du second vecteur de syndrome et pour calculer une seconde estimation de qualité à partir du poids de la seconde erreur. 5. Détermineur de structure de message ou de qualité de canal à base de syndrome selon la revendication 4, caractérisé, de plus par un comparateur (260), couplé au premier estimateur d'erreurs de syndromes (2251) et au second estimateur d'erreurs de syndromes (2252) pour comparer la première estimation de qualité à la seconde estimation de qualité. 6. Procédé de détermination de la structure de message ou de la qualité d'un signal transmis, caractérisé par les étapes de démodulation d'un signal numérique reçu pour produire un premier signal reçu démodulé > calcul d'un premier vecteur à décision formelle à partir du premier signal reçu démodulé utilisation d'une première matrice scalaire de contrôle de parité pour calculer un premier vecteur de syndrome à partir du premier vecteur à décision formelle ; et localisation (330) et suppression (333) d'un premier modèle de syndrome du premier vecteur de syndrome et calcul d'une première estimation de qualité à partir du poids d'une première erreur. 7. Procédé de détermination de la structure de message ou de la qualité d'un signal transmis, selon la revendication 6, caractérisé, de plus, par l'étape de comparaison de la première estimation de qualité à une seconde estimation de qualité. 8. Procédé de détermination de la structure de message ou de la qualité d'un signal transmis, selon la revendication 6, caractérisé, de plus, par les étapes de utilisation d'une seconde matrice scalaire de contrôle de parité pour calculer un second vecteur de syndrome à partir du premier vecteur à décision formelle ; et localisation (330) et suppression (333) d'un second modèle de syndrome du second vecteur de syndrome et calcul d'une seconde estimation de qualité à partir du poids d'une seconde erreur. 9. Procédé de détermination de la structure de message ou de la qualité d'un signal transmis, selon la revendication 8, caractérisé, de plus, par l'étape de comparaison de la première estimation de qualité à la seconde estimation de qualité.