FR 2889770 A1 20070216 FR 0607251 A 20060810 La présente invention concerne des procédés et appareils pour réaliser de manière adaptative la suppression algébrique de signaux parasites et, plus particulièrement, des techniques permettant de déterminer de manière adaptative la position angulaire de signaux parasites et d'éliminer sélectivement les signaux parasites sans distorsion d'un signal intéressant reçu. Les antennes réseau à commande de phase ou antennes à balayage électronique consistent en un réseau d'éléments d'antenne individuels disposés d'une manière particulière pour transmettre et recevoir en coopération les uns avec les autres des faisceaux d'énergie électromagnétique dirigés. Un diagramme de rayonnement ou de faisceau d'antenne réseau, qui comprend habituellement un lobe principal et des lobes latéraux, définit la dépendance angulaire du gain du réseau. La forme et la direction d'un diagramme de rayonnement d'antenne réseau sont déterminées par les phases et les amplitudes relatives appliquées au niveau des éléments d'antenne individuels qui constituent le réseau, par l'intermédiaire d'un processus appelé formation du faisceau. En ajustant les phases relatives des éléments d'antenne, il est possible de pointer le lobe principal du diagramme de rayonnement d'antenne sur un éventail de directions différentes pour transmettre un signal dans une direction sélectionnée ou pour recevoir un signal provenant d'une direction particulière. Au moment de la réception d'un signal, la puissance reçue est optimisée grâce au pointage du lobe principal du diagramme de rayonnement d'antenne réseau dans la direction de la source d'un signal intéressant. Idéalement, le signal en question est aligné avec l'axe de référence du diagramme de rayonnement d'antenne pour optimiser l'intensité du signal reçu. Cependant, des signaux parasites présents dans les lobes latéraux ou dans le lobe principal du diagramme de rayonnement d'antenne peuvent également être reçus en même temps que le signal intéressant. Des systèmes de suppression d'interférences adaptatifs pour antennes réseau à commande de phase sont utilisés depuis les années 60 (voir, par exemple, "Réseaux Adaptatifs" par S. Applebaum, compte rendu du groupe de recherche de l'Université de Syracuse, SPL TR 66-1, août 1966, et "Systèmes d'Antennes Adaptatifs" par B. Widrow et consorts, compte rendu IEEE, vol. 55, décembre 1967). Il existe de nombreuses variantes de ces systèmes, mais toutes impliquent le processus suivant. A chaque échantillonnage, une opération de formation de faisceau est réalisée sur l'ensemble des sorties réseau. Les sorties réseau constituent un vecteur de nombres complexes qui représente un signal intéressant et éventuellement des parasites provenant d'une ou de plusieurs sources perturbatrices, telles que des signaux de brouillage, par exemple. Les valeurs de pondération utilisées pour l'opération de formation du faisceau, valeurs qui sont calculées au cours d'un processus adaptatif, donnent un diagramme de rayonnement qui est délibérément déformé, de telle façon que des valeurs nulles sont appliquées au diagramme au niveau des angles correspondant aux directions des sources perturbatrices. Comme l'explique Hudson dans "Principes des Réseaux Adaptatifs", pages 39 à 48, Peter Peregrinus, :Londres, 1981, travailler avec les valeurs de pondération obtenues par un processus adaptatif optimisé revient à effectuer une opération de formation de faisceau dans laquelle les vecteurs de pointage de faisceau ont été projetés dans un espace orthogonal aux directions d'interférence. L'orthogonalité se manifeste par la présence des zéros dans le diagramme de rayonnement. L'opération de formation de faisceau/annulation adaptative (ABF) peut être considérée comme un processus au cours duquel on forme un diagramme de rayonnement représentant un signal plus des parasites, dont on soustrait un diagramme de rayonnement représentant uniquement les parasites, comme cela est suggéré par Hudson et par Monzingo dans "Introduction aux Réseaux Adaptatifs", Wiley-Interscience, New York, 1980. Ainsi, lorsque la séparation angulaire entre signal et parasites devient inférieure à la largeur du lobe principal, les faisceaux de parasites et de signal commencent à se chevaucher, et la suppression des parasites ne peut pas se faire sans atténuer et déformer également le signal intéressant, cette atténuation et cette déformation s'accentuant et s'aggravant avec la diminution de la séparation angulaire signal/parasites. Les parasites présents dans le lobe principal du faisceau d'une antenne posent donc un sérieux problème pour les systèmes ABF, et la précision de la suppression des parasites est limitée par la définition du réseau de l'antenne. En outre, comme les systèmes ABF réalisent la suppression des parasites en déformant les diagrammes de rayonnement de réseau, des distorsions de la fonction temporelle de sortie représentant le signal sont inévitables. De plus, étant donné que le processus de formation de faisceau utilisé est irréversible, il n'est pas possible de corriger la distorsion du signal. Il serait par conséquent souhaitable de disposer d'une technique de suppression de parasites perfectionnée, en particulier pour des sources de parasites situées dans le faisceau principal, saris distorsion du signal intéressant. Conformément à un premier aspect de la présente invention, il est proposé un procédé de suppression de parasites d'un signal intéressant reçu par une antenne réseau à commande de phase comprenant de multiples éléments d'antenne, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes qui consistent à: (a) générer respectivement plusieurs signaux d'éléments d'antenne qui reflètent la réception du signal intéressant et des parasites au niveau des multiples éléments d'antenne; (b) déterminer de manière adaptative la direction d'une ou de plusieurs sources de parasites reçues en même temps que le signal intéressant; (c) construire, pour chaque source de parasites, un vecteur de parasites directionnel correspondant à la direction de la source de parasites; (d) calculer un opérateur de projection qui transforme chaque vecteur de parasites directionnel en un vecteur nul; (e) appliquer l'opérateur de projection aux signaux d'éléments d'antenne pour éliminer les parasites de ceux-ci; et (f) rétablir le signal intéressant en compensant individuellement dans les signaux d'éléments d'antenne une distorsion du signal intéressant due à l'application de l'opérateur de projection. L'opérateur de projection peut être une matrice de MxM A de rang M-k, M étant le nombre d'éléments d'antenne du réseau d'antenne, k étant le nombre de sources de parasites à éliminer et k Le processus adaptatif de détermination des directions de sources de parasites peut être essentiellement le même type de processus adaptatif que celui utilisé dans les systèmes adaptatifs conventionnels de formation de faisceau dans lesquels des valeurs de pondération sont obtenues à partir du signal reçu. Cependant, à la différence des systèmes adaptatifs de formation de faisceau, ces valeurs de pondération ne sont pas utilisées au cours d'une opération de formation de faisceau dans la technique de suppression algébrique adaptative de parasites de la présente invention. Au contraire, les valeurs de pondération sont utilisées dans une opération algébrique pour éliminer les parasites provenant des directions spécifiées par les valeurs de pondération, sans distorsion du signal intéressant. L'invention fait essentiellement appel aux possibilités des techniques adaptatives de formation de faisceau pour déterminer les angles des sources de parasites, mais, au lieu d'exécuter une opération de formation de faisceau, utilise ces informations dans un système d'élimination de parasites plus performant. Le processus de suppression algébrique adaptative de parasites (AAIC) est mis en uvre grâce à une opération algébrique purement déterministe appliquée directement aux signaux d'éléments d'antenne qui constituent à chaque échantillonnage un vecteur de nombres complexes, pour éliminer sélectivement les parasites au niveau de chaque élément de réseau. Une mise en forme de faisceau n'est pas réalisée dans le processus AAIC, et aucune caractéristique de réseau, telle qu'une définition et des diagrammes de rayonnement, n'entre en jeu. Par conséquent, un signal intéressant non déformé peut être récupéré. En outre, étant donné que la technique AAIC opère indépendamment de diagrammes de rayonnement de réseau et d'une définition, il n'existe pas de limite fondamentale quant à une séparation angulaire minimale (à l'exception de zéro) entre une source de parasites et un signal intéressant pouvant être observé sans être déformé par des parasites radioélectriques ou par le processus d'élimination de ces parasites. Selon un second aspect de la présente invention, il est également proposé un appareil pour supprimer des parasites d'un signal intéressant, caractérisé en ce qu'il comprend: une antenne réseau à commande de phase comprenant de multiples éléments d'antenne qui génèrent respectivement plusieurs signaux d'éléments d'antenne reflétant la réception du signal intéressant et des parasites au niveau des éléments d'antenne; et un processeur ou des moyens conçus pour déterminer de manière adaptative la direction d'une ou de plusieurs sources de parasites reçues en même temps que le signal intéressant; pour construire, pour chaque source de parasites, un vecteur de parasites directionnel correspondant à la direction de la source de parasites; pour calculer un opérateur de projection qui transforme chaque vecteur de parasites directionnel en un vecteur nul; pour appliquer l'opérateur de projection aux signaux d'éléments d'antenne afin d'éliminer les parasites de ces derniers; et pour rétablir le signal intéressant en compensant individuellement dans les signaux d'éléments d'antenne une distorsion du signal intéressant due à l'application de l'opérateur de projection. Ce qui précède, ainsi que d'autres buts, caractéristiques et avantages de la présente invention ressortira plus clairement de la description détaillée suivante de modes de réalisation préférés donnée à titre d'exemple nullement limitatif en référence aux dessins annexés dans l'ensemble desquels les mêmes numéros de référence sont utilisés pour désigner des éléments similaires, et dans lesquels: la figure 1 est un organigramme d'une technique adaptative pour supprimer algébriquement des parasites conformément à un exemple de mode de réalisation de la présente invention; la figure 2 est un schéma fonctionnel d'un dispositif de traitement de signaux configuré pour recevoir un signal par l'intermédiaire d'une antenne réseau à commande de phase et pour exécuter une suppression algébrique adaptative de parasites conformément à un exemple de mode de réalisation de la présente invention; la figure 3 est une représentation graphique d'un signal comportant des parasites de lobes latéraux et de l'élimination des parasites résultant de l'exécution d'une opération de mise en forme de faisceau/annulation adaptative conventionnelle; la figure 4 est une représentation graphique d'un signal comportant des parasites dans le lobe principal du faisceau d'antenne et de l'élimination des parasites résultant de l'exécution d'une opération de formation de faisceau/annulation adaptative conventionnelle; la figure 5 est une représentation graphique d'un signal comportant des parasites dans le lobe principal du faisceau d'antenne et de l'élimination des parasites résultant de l'exécution de la suppression algébrique adaptative de parasites conformément à un exemple de mode de réalisation de la présente invention; la figure 6 est une représentation graphique du rapport de la puissance de signal résultant de la suppression algébrique adaptative de parasites sur la puissance de signal résultant de la formation de faisceau/annulation adaptative en fonction de l'angle de décalage des parasites éliminés par rapport à l'axe de référence de signal; la figure 7 est une représentation graphique du rapport de la puissance de signal résultant de la suppression algébrique adaptative de parasites sur la puissance de signal résultant de la formation de faisceau/annulation adaptative pour des cas sélectionnés de plusieurs signaux parasites; et la figure 8 est une représentation graphique de la perte de puissance de signal relative résultant de la suppression algébrique adaptative de parasites et de la perte de puissance de signal relative résultant de la formation de faisceau/annulation adaptative pour des cas sélectionnés de signaux parasites. Comme cela a été indiqué précédemment, les techniques conventionnelles fondées sur la mise en forme du faisceau sont limitées quant à leur aptitude à éliminer des parasites de sources étroitement espacées angulairement d'une source de signal intéressant. Lorsqu'un faisceau formé sur la source de parasites est soustrait du faisceau de signal, une valeur nulle est générée dans le diagramme de rayonnement de signal; toutefois, l'annulation n'est pas sélective et affecte aussi bien la réception d'un signal intéressant que celle des parasites. Plus le signal et les parasites seront proches angulairement, plus l'élimination du signal en même temps que des parasites par le processus sera importante. Ceci limite la séparation signal/parasites minimale pouvant effectivement faire l'objet d'une élimination de parasites au moyen des techniques de mise en forme de faisceau. La limitation est due principalement à la largeur de faisceau du diagramme de rayonnement de réseau, qui est déterminée par les caractéristiques physiques de l'antenne réseau. Par conséquent, dans le cas de l'utilisation des techniques conventionnelles de formation de faisceau de réseau, la capacité d'élimination des parasites au voisinage proche d'un signal intéressant est considérablement limitée par les caractéristiques physiques de l'antenne réseau. Néanmoins, une caractéristique avantageuse des techniques classiques de formation de faisceau adaptative réside en ce qu'elles déterminent essentiellement les angles au niveau desquels des parasites sont présents. Plus précisément, un processus adaptatif génère des valeurs de pondération qui sont utilisées au cours d'une opération de mise en forme de faisceau pour déformer le diagramme de rayonnement en appliquant des valeurs nulles au niveau des angles correspondant aux directions des sources de parasites. Dans une mise en forme de faisceau adaptative, le mode opératoire à l'aide des valeurs de pondération équivaut à opérer à l'aide d'un ensemble de vecteurs de pointage de faisceau qui ont été projetés dans l'espace des zéros d'une matrice orthogonal aux directions des parasites. En d'autres termes, les angles correspondant aux directions des parasites peuvent être déterminés directement à partir des valeurs de pondération générées par un processus optimisé de formation de faisceau adaptative. Conformément à l'invention, un processus adaptatif, tel que celui utilisé pour des opérations classiques de formation de faisceau adaptative, est employé pour générer des informations (par exemple, les valeurs de pondération mentionnées ci-dessus) qui spécifient les angles correspondant aux directions de sources de parasites. Cependant, à la différence de la formation de faisceau adaptative, ces valeurs de pondération ne sont pas utilisées pour une opération de mise en forme de faisceau. Au contraire, elles sont utilisées dans une opération algébrique pour éliminer des parasites provenant des angles spécifiés par les valeurs de pondération, sans distorsion du signal intéressant. En fait, l'invention utilise les possibilités des techniques de formation de faisceau adaptative pour déterminer les angles des sources de parasites, mais, au lieu d'exécuter une opération de mise en forme de faisceau, elle utilise ces informations dans un système plus perfectionné d'élimination de parasites. Plus précisément, une technique de suppression algébrique adaptative de parasites (AAIC) peut être utilisée pour éliminer les parasites. Cette technique diffère fondamentalement des systèmes de formation de faisceau adaptative (ABF) à de nombreux égards. En premier lieu, l'élimination de parasites par la technique AAIC est accomplie grâce à une opération algébrique purement déterministe appliquée directement aux sorties réseau qui constituent à chaque échantillonnage un vecteur de nombres complexes. La formation de faisceau ne joue aucun rôle dans le processus, et aucune caractéristique de réseau, telle qu'une définition ou des diagrammes de rayonnement, n'entre en jeu. En second lieu, avec la technique AAIC, les parasites sont éliminés sélectivement au niveau de chaque élément de l'antenne réseau. Par conséquent, au lieu de fournir une seule sortie déformée représentant le signal intéressant, comme dans le cas des techniques ABF, avec la technique AAIC, les diagrammes de rayonnement de réseau après élimination des parasites et rétablissement du signal sont identiques à ce qu'ils seraient en l'absence de parasites. En outre, étant donné que la technique AAIC opère indépendamment des diagrammes de rayonnement de réseau et de la définition, il n'y a pas de limite fondamentale quant à la séparation angulaire minimale (à l'exception de zéro) entre une source de parasites et un signal intéressant pouvant être observé sans être déformé par des parasites radioélectriques ou par le processus d'élimination. La limite pratique en ce qui concerne cette capacité est déterminée par le bruit du récepteur, comme cela sera décrit plus loin. Dans le présent contexte, les termes "faisceau(x) d'antenne, ou simplement "faisceau(x)", désignent de manière générale une énergie transmise qui est concentrée dans une certaine direction ou une sensibilité ou une réceptivité de l'antenne aux signaux provenant de directions particulières. Le faisceau d'antenne est formé par une antenne directionnelle et est dirigé sur une zone angulaire particulière en fonction du diagramme de rayonnement de l'antenne (c'est-à-dire de l'intensité de champ rayonné en fonction de l'angle), ce qui se traduit par un signal dirigé. Le faisceau d'antenne peut être fixe dans une direction particulière ou pointé électroniquement ou mécaniquement sur un éventail de directions. Habituellement, il est possible de pointer électroniquement le faisceau d'antenne par une commande des phases relatives des signaux transmis par les éléments d'antenne individuels dans une antenne réseau. L'organigramme de la figure 1 représente les étapes exécutées au cours du processus de suppression algébrique adaptative de parasites (AAIC) conformément à un mode de mise en oeuvre de la présente invention. Au cours de l'étape 102, chacun d'éléments d'antenne M qui constitue collectivement une antenne réseau à commande de phase reçoit un signal de rayonnement correspondant (par exemple un signal RF). Les signaux de rayonnement peuvent comprendre un signal intéressant provenant d'un angle sensiblement centré sur l'axe de référence du lobe principal du diagramme de rayonnement d'antenne de réception, ainsi que des signaux parasites arrivant au niveau de différents angles qui peuvent être situés dans le lobe principal ou dans les lobes latéraux du diagramme de rayonnement d'antenne. Chaque élément d'antenne du réseau reçoit séparément un signal ayant une amplitude et une phase particulières; par conséquent, le signal de rayonnement reçu est en fait constitué d'un ensemble de M signaux reçus par les éléments d'antenne individuels. Ensuite, l'étape 104 consiste à déterminer de manière adaptative des informations (par exemple, des valeurs de pondération) à partir du signal reçu, les informations indiquant les angles correspondant à la direction de signaux parasites. La technique AAIC utilise essentiellement le même processus adaptatif que les techniques de formation de faisceau/annulation adaptative (ABF). Par exemple, un algorithme adaptatif connu des moindres carrés moyens (LMS) peut être utilisé pour obtenir une convergence sur des valeurs de pondération optimales. Cependant, une différence importante entre les techniques AAIC et ABF réside dans l'utilisation des valeurs de pondération générées au cours du processus. Comme cela a été indiqué précédemment, dans la technique ABF, la façon de travailler avec les valeurs de pondération revient à travailler avec un ensemble de vecteurs de pointage de faisceau qui ont été projetés dans l'espace des zéros d'une matrice. Dans le cas de la technique AAIC, l'opérateur de projection défini par les valeurs de pondération est appliqué non pas à des vecteurs de pointage de faisceau, mais aux éléments observables, c'est-à-dire aux sorties réseau qui, à chaque échantillonnage, représentent un vecteur de nombres complexes. L'application de l'opérateur de projection dans la technique AAIC transforme les vecteurs de parasites en vecteur zéro. Les vecteurs de parasites sont annihilés par la transformation en espace de zéros réalisée par l'opérateur de projection. Dans le cas d'un réseau de M éléments, M-1 sources de parasites peuvent être annihilées par une seule opération de projection, plus précisément une multiplication matricielle. Par conséquent, au cours de l'étape 106, pour un réseau de M éléments, un vecteur à Mxl colonnes i correspondant à la direction d'une source de parasites peut être construit à partir des informations fournies par les valeurs de pondération de formation de faisceau: (1) où les phases a, ont la forme En = 27[fna, dans laquelle T est le retard entre éléments correspondant au front d'onde parasite incidente. Ces informations sont données directement par les valeurs de pondération déterminées à partir du processus adaptatif, étant donné que la transformée de Fourier du vecteur de pondération comporte des valeurs nulles pour les angles qui correspondent aux directions des parasites. Ainsi, en convergeant sur les valeurs de pondération optimales, le processus adaptatif fournit les informations nécessaires pour générer l'opérateur de projection AAIC. L'étape suivante 108 du processus AAIC consiste à construire une matrice A telle que pour un vecteur de parasites i, la multiplication matricielle de la matrice A et du vecteur i soit égale à zéro: Ai=O (2) La matrice A est essentiellement un outil mathématique pouvant être utilisé pour éliminer jusqu'à M-1 sources potentielles de parasites reçues par une antenne réseau comportant M éléments de réseau. En général, pour que l'équation (2) soit satisfaite par une solution non triviale, i 0, il est nécessaire que A présente un déficit de rang; c'est-à-dire qu'elle ne peut pas avoir d'inverse (si la matrice de MxM A est de rang maximum, il n'existe que la solution triviale i = 0). Dans le cas de k Ainsi, en recherchant la matrice A, on arrive à une procédure d'orthogonalisation de Gram-Schmidt. Ceci 35 illustre une autre différence majeure entre la technique AAIC décrite et les systèmes de mise en forme de faisceau/annulation. Ici, la procédure de Gram-Schmidt est appliquée afin de produire un système de coordonnées orthonormales comme ensemble de base pour représenter l'ensemble des vecteurs directionnels sélectionnés. Dans les systèmes de formation de faisceau/annulation, la procédure de Gram-Schmidt est utilisée pour orthogonaliser:Les vecteurs de pointage de faisceau par rapport aux vecteurs de parasites. Dans le cadre de la présente invention, les opérateurs AAIC générés par la procédure de Gram-Schmidt sont appliqués à des objets différents dans des buts totalement différents. Une fois que la matrice A a été calculée, elle peut être appliquée aux sorties des éléments d'antenne pour éliminer des parasites provenant des k directions des signaux parasites (étape 110 sur la figure 1). Plus précisément, le signal intéressant s arrivant au niveau des M éléments du réseau peut être représenté par le vecteur colonne Mxl: (9) e'i 41-in où les phases q ont la forme cpn = 2nfnr dans laquelle i représente le retard entre éléments pour le front d'onde incidente du signal intéressant. Lorsque k signaux de parasites In arrivent en même temps que le signal intéressant s, le signal reçu plus les parasites (c'est-à-dire les sorties des M éléments d'antenne) est donné par la somme des vecteurs: k S+E1n =S+11 +12 +...+1k =S+1,,, n=1, 2,...,k (10) n=1 Etant donné que la matrice A élimine chacun des k signaux parasites, il en résulte valablement que: k A(s+Eia)=As=s' n=1 En d'autres termes, la multiplication de la matrice de MxM A par un vecteur Mxl des sorties des M éléments d'antenne donne un vecteur Mxl de sorties d'éléments d'antenne modifiées s' dans lesquelles les signaux parasites ont été éliminés. Cette opération de projection réalisée à l'aide de la matrice A, qui annihile les parasites, applique également au signal une transformation qui doit être éliminée. Etant donné que la matrice A est singulière par construction, ceci ne peut être accompli par une inversion de la matrice. Cependant, le signal transformé au niveau mième élément du réseau peut être écrit sous la forme de: M-1 M-1 sm = ASm =(I-K)Sm -E Km'nei2d(t-r,) =ei2nd(t-z,n)I E Km'n n=0 n=0 ei2nf(tm-t) (12) L J où les K,n,n sont les éléments de la matrice K, et Tm les retards entreéléments pour l'angle de détection intéressant (c'est-à-dire le signal intéressant). Ainsi, alors que l'opération de projection réalisée par la matrice A élimine les signaux parasites, la transformation que ce processus impose au signal intéressant revient à multiplier le signal, au niveau du mième élément sm, par le nombre complexe T(m) donné par: M-1 K ei2(rn,-r ) m,n T(m (13) n=0 Ainsi, après la transformation due à la matrice A, le signal modifié s'm au niveau du mième élément est égal à T(m)*sm, sm représentant le signal intéressant d'origine reçu au niveau du mième élément. Par conséquent, pour rétablir le signal intéressant dans son état initial après l'élimination des parasites, la sortie modifiée de chaque élément s'm est divisée par le facteur T correspondant T(m) pour donner le signal intéressant d'origine sm sans parasites (étape 112 sur la figure 1). Il convient de noter que K, et par conséquent T(m), est toujours une quantité connue exactement. Pour n'importe quelle valeur de i, le signal peut donc toujours être rétabli de manière exacte, indépendamment des erreurs, le cas échéant, concernant les positions des parasites déterminées de manière adaptative. Toutefois, comme les grandeurs des facteurs T sont toujours inférieures à l'unité, tout bruit présent dans le système sera amplifié. Etant donné que les grandeurs des facteurs T diminuent progressivement avec le rapprochement du signal et des parasites en termes de proximité angulaire, le bruit impose une limite pratique à la séparation angulaire minimale entre le signal et les sources de parasites qui peuvent être éliminées de manière satisfaisante. Un exemple très simple reposant sur un réseau à deux éléments va maintenant être décrit pour aider à illustrer le processus AAIC. Supposons qu'un seul signal intéressant et un seul signal parasite soient reçus à partir de deux directions respectives. Le signal et le parasite peuvent être représentés au niveau du réseau à deux éléments par les équations vectorielles (14) et (15) suivantes: (14) (15) dans lesquelles les directions du signal et du parasite sont représentées respectivement par les angles 0 et (p, et ont chacune la forme 27tfi, et où T représente le retard de propagation entre les premier et second éléments du réseau dans ces exemples (Te représentant le retard correspondant au front d'onde de signal et t,p représentant le retard correspondant au front d'onde parasite). Une matrice A présentant un déficit de rang est construite, à unité de rang dans cet exemple et dont l'espace de zéros contient le vecteur i, matrice qui est donnée par l'équation: 1 1 A= -e' 1 et la multiplication de s+i par A donne: A(s -I- i) = -_;_, ou T = 2 -e-,o 1 1 1 e;a + [e,4,11 IT 0 s'I 1 + eT * 0 s2 -e' (16) (17) Ainsi, le parasite i est éliminé et la division de s1' par T et de s2' par T* permet d'inverser la transformation appliquée par A au signal, ce qui donne le vecteur de signal souhaité: Grâce à la technique AAIC, les sources de parasites sont éliminées sélectivement au niveau de chaque élément de réseau par la transformation des vecteurs de parasites directionnels en vecteur nul. Le processus conventionnel de mise en forme de faisceau ne joue aucun rôle. Après l'élimination des parasites par la technique AAIC, une mise en forme de faisceau, si elle est réalisée, donne un signal non déformé, comme si les parasites n'avaient pas existé. Les signaux intéressants peuvent être récupérés de manière exacte. Il faut noter toutefois que lors de la suppression de l'effet de la transformation par A sur s par l'élimination des facteurs multiplicatifs complexes, [1 ei(") i_ e-(e q>)1 T = J et T* = 2 2 1 (19) les dénominateurs de l'équation (18) diminuent progressivement en grandeur au fur et à mesure du rapprochement angulaire du signal et des parasites. Comme cela a été indiqué précédemment, ceci va amplifier un bruit ou d'autres parasites susceptibles d'exister. Ainsi, la séparation angulaire minimale admissible, mais différente de zéro, entre un signal intéressant et une source de parasites potentielle que l'on souhaite éliminer est fonction des caractéristiques de bruit du récepteur. Il n'existe pas de limite autre que des considérations relatives au (18) rapport signal sur bruit en ce qui concerne la séparation angulaire minimale. Une différence significative entre les systèmes conventionnels fondés sur des techniques de mise en forme de faisceau et la technique AAIC décrite ici réside dans les objets auxquels une transformation est appliquée. Dans les techniques conventionnelles, une opération de transformation est appliquée aux vecteurs de pointage de faisceau en vue d'une projection dans un sous-espace orthogonal aux parasites. Les vecteurs transformés sont ensuite appliqués à l'ensemble signal plus parasites au cours d'une opération de formation de faisceau traditionnelle afin de générer un zéro dans la direction des parasites, ce par quoi les parasites seront réduits, les signaux intéressants angulairement proches des parasites, c'est-àdire nominalement à l'intérieur d'une largeur de bande, étant également affectés par le zéro. Grâce à la technique AAIC de la présente invention, la transformation est appliquée directement à la sortie de réseau s + i, ce qui élimine sélectivement les composantes de parasites directement de chaque élément de réseau pour ne laisser que le vecteur de signal s transformé mais récupérable, sans que des questions physiques de réseau, telles que des limitations imposées par une définition d'angle et une largeur de faisceau de réseau, ou des vecteurs de pointage de faisceau n'entrent en jeu. Le schéma fonctionnel de la figure 2 représente de manière conceptuelle les modules fonctionnels d'un système 200 destiné à appliquer la technique AAIC décrite précédemment à un signal reçu en même temps que des parasites au niveau d'une antenne réseau. La figure 2 est un schéma conceptuel montrant des unités fonctionnelles principales et une architecture générale, et ne représente pas nécessairement des relations physiques. Des signaux provenant d'une ou de plusieurs sources (par exemple un signal intéressant et des signaux parasites) sont reçus par une antenne réseau 202 où les signaux reçus par des éléments de réseau individuels peuvent subir un déphasage et un ajustement d'amplitude en fonction d'un diagramme de rayonnement de l'antenne réseau. Une sortie de chacun des éléments de réseau respectifs est transmise à un récepteur 204 qui collecte et organise les informations de signal pour les présenter à un processeur 206 chargé de les traiter. Le processeur 206 reçoit et traite les sorties réseau conformément au système AAIC décrit ci-dessus. En fonction de la nature de l'antenne réseau, des ajustements de phase et d'amplitude peuvent être effectués par le récepteur 204 et non par chacun des éléments d'antenne respectifs de l'antenne réseau 202. Le processeur 206 peut se présenter sous la forme d'un seul processeur ou de plusieurs processeurs différents exécutant des fonctions différentes. Par exemple, le processeur 206 peut se présenter sous la forme de n'importe quelle combinaison de matériels et de logiciels pouvant être configurés de manière statique et/ou dynamique pour mettre en oeuvre la technique AAIC décrite précédemment. Pour comparer les performances de la technique AAIC avec celles des systèmes adaptatifs conventionnels de formation de faisceau/annulation, deux points fondamentaux sont à prendre en considération, à savoir la distorsion du signal et l'atténuation du signal. Pour ces deux points, il existe deux zones angulaires intéressantes, c'est-à-dire la zone des lobes latéraux et la zone du lobe principal. Il est généralement admis que les systèmes ABF donnent des résultats satisfaisants en ce qui concerne l'élimination des parasites dans les lobes latéraux, mais on reconnaît également volontiers que les systèmes ABF ont de sérieuses difficultés à traiter les parasites situés dans le lobe principal. Ces deux questions sont prises en considération par l'analyse de performances suivantes pour les deux plages angulaires, analyse qui révèle les performances nettement supérieures de la technique AAIC par rapport aux systèmes ABF en ce qui concerne les parasites du lobe principal. Pour déterminer de manière comparative dans quelle mesure les processus ABF et AAIC imposent une distorsion au signal intéressant, un réseau de quatre éléments est considéré, réseau dans lequel un intervalle d'une demi-longueur d'onde est prévu entre les éléments, et les diagrammes de rayonnement résultants après l'élimination des parasites par les deux méthodes sont comparés. Comme cela a été indiqué précédemment, la formation de faisceau ne joue aucun rôle dans l'élimination des parasites par la technique AAIC. La figure 3 montre une courbe du diagramme de rayonnement pour le signal seul à 12 et une courbe du diagramme de rayonnement normalisé pour le signal plus trois signaux de brouillage à 85 et -80 . La technique ABF a été appliquée par une opération de formation de faisceau au cours de laquelle les vecteurs de formation de faisceau ont été projetés dans un espace orthogonal aux parasites. Comme cela est expliqué dans l'ouvrage d'Hudson précité, ceci donne des performances optimales en ce qui concerne les systèmes ABF. Comme on peut s'en rendre compte d'après la courbe du diagramme de rayonnement résultant visible sur la figure 3, les parasites ont été éliminés, mais le diagramme diffère considérablement de celui correspondant au signal seul et, en fait, fournit une indication erronée de la position du signal, ce qui prouve la distorsion introduite dans le signal par le processus ABF. Dans l'exemple représenté sur la figure 3, les parasites sont situés dans les lobes latéraux, bien loin du lobe principal. La figure 4 montre les résultats d'un processus ABF dans le cas de trois signaux de brouillage dont les deux premiers sont situés à 11 et 13 , à 1 de distance de chaque côté du signal, et le troisième à -10 , et qui sont donc tous les trois à l'intérieur du lobe principal. Comme on peut le voir sur la figure 4, le diagramme de rayonnement après l'application du processus ABF est extrêmement déformé au point d'être inutilisable. La figure 5 montre les résultats correspondant à un cas de parasites semblable à celui de la figure 4, mais dans lequel la technique AAIC est utilisée pour éliminer les parasites, à la place d'un processus ABF conventionnel. La courbe correspondant au signal plus les parasites est donc identique à celle de la figure 4, mais le diagramme après élimination des parasites et récupération du signal par la technique AAIC décrite ci-dessus est identique à celui du signal seul. Ceci constitue la preuve de l'absence de distorsion imposée au signal, ce qui constitue bien sûr une différence notoire par rapport au système ABF. Comme cela a été indiqué précédemment, ce résultat est possible du fait que le processus AAIC fournit des sorties de signal séparées pour chaque élément du réseau, ce qui permet d'éliminer l'effet de la transformation résultant de l'opération de projection sur le signal. Les figures 3 à 5 montrent des résultats en termes 30 de diagrammes de rayonnement. Sur les figures 6 à 8, les effets relatifs de l'atténuation du signal due aux processus AAIC et ABF sont comparés en fonction du décalage angulaire entre le signal intéressant (situé au niveau de l'axe de référence) et un ou plusieurs 35 signaux parasites. Dans chaque cas, les parasites sont éliminés, et la puissance de signal combinée fournie par les quatre éléments de l'antenne est calculée. Etant donné que c'est l'importance de l'atténuation du signal générée par les deux méthodes qui est comparée, la puissance de signal pour la technique AAIC utilisée pour générer les courbes des figures 6 à 8 est celle résultant du processus de transformation (c'est-à-dire à l'aide de la matrice A) avant le rétablissement de la puissance de signal par une division par le facteur T correspondant. Dans la pratique, naturellement, la perte de puissance de signal résultant du processus AAIC est récupérée, bien qu'avec une augmentation correspondante du bruit. La figure 6 représente le rapport de la puissance de signal de sortie AAIC sur La puissance de signal de sortie ABF en fonction de l'angle de décalage par rapport à l'axe de préférence pour un seul signal perturbateur. On peut voir que dans la zone des lobes latéraux, au-delà de 20 dans cet exemple, les puissances de signal AAIC et ABF sont égales, comme prévu. Une fois à l'intérieur du lobe principal, cependant, la puissance de signal supplémentaire de AAIC par rapport à ABF devient extrêmement importante. Cette différence augmente même, de plusieurs ordres de grandeur, dans le cas de plusieurs parasites (par exemple, trois dans le cas présent), comme cela est visible sur la figure 7. Finalement, la figure 8 représente, pour deux signaux perturbateurs, les niveaux de puissance de signal AAIC et ABF normalisés par rapport aux niveaux de puissance atteints lorsque les parasites sont incidents dans les lobes latéraux et que l'atténuation de la puissance de signal est minimale. De manière cohérente avec les résultats de la figure 7, l'atténuation de signal supplémentaire de ABF par rapport à AAIC devient considérable pour les signaux parasites du faisceau principal et augmente progressivement au fur et à mesure que les parasites se rapprochent de l'axe de référence. On comprendra que les modes de réalisation décrits précédemment et illustrés sur les dessins ne représentent que quelques-unes des nombreuses façons dont les procédés et appareils AAIC décrits peuvent être mis en oeuvre et appliqués. La présente invention n'est pas limitée aux applications particulières décrites ici, mais peut être utilisée de nombreuses manières. Par exemple, les limitations des techniques conventionnelles de formation de faisceau adaptative en termes d'incapacité à éliminer des signaux parasites dans le faisceau principal sans déformer le signal intéressant sont facilement surmontées par les méthodes et appareils décrits fondés sur les progrès réalisés dans le domaine de la puissance de définition effective des antennes réseau, et la technique AAIC peut être utilisée dans n'importe quel système comportant des antennes réseau dans lesquelles les interférences constituent un problème potentiel. Les techniques AAIC décrites peuvent être mises en application dans n'importe quel nombre de modules. Chaque module peut être mis en oeuvre selon l'une quelconque de nombreuses manières, sa mise en oeuvre n'étant pas limitée à l'exécution du déroulement des opérations tel qu'il a été décrit avec précision précédemment. Les processus AAIC décrits ci-dessus et représentés dans les organigrammes et schémas peuvent être modifiés de n'importe quelle manière permettant de remplir les fonctions décrites ici. Bien entendu, les différentes fonctions du procédé et appareil AAIC peuvent être réparties de n'importe 35 quelle manière entre n'importe quel nombre (un ou plusieurs, par exemple) de modules ou d'unités matériels et/ou logiciels, de systèmes ou de circuits informatiques ou de traitement. Le ou les modules de traitement AAIC peuvent être intégrés dans un système antenne/récepteur autonome ou peuvent fonctionner séparément et être reliés à n'importe quel nombre de dispositifs, d'ordinateurs postes de travail, d'ordinateurs serveurs ou de dispositifs de stockage de données par l'intermédiaire de n'importe quel support de communications (par exemple, réseau, modem, connexion directe, etc.). Le système AAIC peut être mis en oeuvre par n'importe quel nombre de dispositifs et/ou de systèmes informatiques (ordinateurs personnels ou autres) ou de traitement. Le système informatique peut comprendre n'importe quel système d'exploitation disponible dans le commerce, n'importe quel logiciel (par exemple, logiciel de communication, entre autres) disponible dans le commerce et/ou personnalisé et n'importe quel type de dispositifs d'entrée (par exemple, récepteur radio, entre autres). Il est évident que le logiciel du système AAIC peut être mis en oeuvre dans n'importe quel langage informatique souhaité et peut être développé par le spécialiste des techniques informatiques et/ou de la programmation à partir de la description fonctionnelle donnée ici et des organigrammes proposés sur les dessins. En outre, le logiciel AAIC peut être mis à disposition ou diffusé par l'intermédiaire de n'importe quel support approprié (par exemple stocké sur des dispositifs, tels que CD-ROM et disquette, téléchargé à partir de l'Internet ou d'un autre réseau (par exemple, par l'intermédiaire de paquets et/ou de signaux porteurs), téléchargé à partir d'un service télématique (par exemple, par l'intermédiaire de signaux porteurs), ou d'autres mécanismes de diffusion conventionnels. La sortie AAIC peut être présentée à l'utilisateur et/ou à d'autres modules de traitement de n'importe quelle manière à l'aide d'une présentation numérique et/ou visuelle et/ou audio, et/ou en formats de données électroniques. De plus, toutes les références faites ici à des logiciels exécutant différentes fonctions désignent de manière générale des systèmes informatiques ou des processeurs exécutant ces fonctions sous contrôle logiciel. Le système informatique peut, à titre de variante, être mis en oeuvre sous une forme matérielle ou à l'aide d'autres circuits de traitement. Les différentes fonctions du processus AAIC peuvent être réparties de n'importe quelle manière entre n'importe quel nombre (par exemple, un ou plusieurs) de modules ou d'unités matériels et/ou logiciels, de systèmes ou circuits informatiques ou de traitement, les systèmes informatiques ou de traitement pouvant être situés localement ou à distance les uns des autres et communiquer par l'intermédiaire de n'importe support de communications adapté (par exemple, réseau local (LAN), réseau à grande distance (WAN), réseau interne, Internet, liaison câblée, liaison par modem, sans fil, ). Les logiciels et/ou processus décrits précédemment et représentés dans les organigrammes et sur les schémas peuvent être modifiés de n'importe quelle manière permettant de remplir les fonctions décrites ici. Le système de la présente invention peut être mis en oeuvre à l'aide de l'une quelconque de différentes configurations matérielles et logicielles et n'est pas limité à une configuration particulière. Par exemple, le traitement AAIC peut être exécuté au moyen d'un signal reçu par l'intermédiaire d'une antenne réseau de approprié et de n'importe quelle d'éléments d'antenne nécessaires besoins d'un système particulier, faisceau, angle de balayage et gain d'antenne. Pratiquement toutes les applications faisant appel à des antennes directionnelles, telles que des antennes réseau à commande de phase, peuvent tirer profit de l'utilisation de la technique AAIC décrite. Ces applications comprennent, sans toutefois s'y limiter, les systèmes de communications, de navigation et de radar, tels que les générations futures de systèmes de positionnement global (GPS), les systèmes d'augmentation GPS, la téléphonie sans fil, les systèmes de communications par satellites, la plate-forme globale de services multi- mission (GMSP), les systèmes utilisant un multiplexage à accès multiples par différence de code (CDMA) et d'autres systèmes de communications. Bien que la description précédente ait porté sur des modes de réalisation préférés de procédés et appareils nouveaux et perfectionnés pour réaliser de manière adaptative la suppression algébrique de parasites, la présente invention n'est bien entendu pas limitée aux exemples particuliers décrits et illustrés ici, et l'homme de l'art comprendra aisément qu'il est possible d'y apporter de nombreuses variantes et modifications sans pour autant sortir du cadre de l'invention. De même, bien que des termes spécifiques soient employés ici, ils sont utilisés dans un sens uniquement générique et descriptif, et en aucun cas limitatif. peut être configuré n'importe quelle taille; il nombre particulier d'éléments à l'aide n'est pas limité à d'antenne de réception un et de n'importe quel nombre disposition adaptée pour répondre aux tels que largeur de REVENDICATIONS 1. Procédé de suppression de parasites d'un signal intéressant reçu par une antenne réseau à commande de phase comprenant de multiples éléments d'antenne, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes qui consistent à: (a) générer respectivement plusieurs signaux d'éléments d'antenne qui reflètent la réception du signal intéressant et des parasites au niveau des multiples éléments d'antenne; (b) déterminer de manière adaptative la direction d'une ou de plusieurs sources de parasites reçues en même temps que le signal intéressant; (c) construire, pour chaque source de parasites, un vecteur de parasites directionnel correspondant à la direction de la source de parasites; (d) calculer un opérateur de projection qui transforme chaque vecteur de parasites directionnel en un vecteur nul; (e) appliquer l'opérateur de projection aux signaux d'éléments d'antenne pour éliminer les parasites de ceux-ci; et (f) rétablir le signal intéressant en compensant individuellement dans les signaux d'éléments d'antenne une distorsion du signal intéressant due à l'application de l'opérateur de projection. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que: l'antenne réseau à commande de phase comprend M éléments d'antenne; l'opérateur de projection est une matrice de MxM A de rang M-k, k étant le nombre de sources de parasites identifiées au cours de l'étape (b) et k 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape (b) comprend la détermination de valeurs de pondération correspondant aux directions des sources de parasites. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que les valeurs de pondération sont déterminées sans exécution d'une opération de formation de faisceau à l'aide des valeurs de pondération. 5. Appareil pour supprimer des parasites d'un signal intéressant, caractérisé en ce qu'il comprend: une antenne réseau à commande de phase (202) comprenant de multiples éléments d'antenne qui génèrent respectivement plusieurs signaux d'éléments d'antenne reflétant la réception du signal intéressant et des parasites au niveau des éléments d'antenne; et un processeur (206) configuré pour déterminer de manière adaptative la direction d'une ou de plusieurs sources de parasites reçues en même temps que le signal intéressant; pour construire, pour chaque source de parasites, un vecteur de parasites directionnel correspondant à la direction de la source de parasites; pour calculer un opérateur de projection qui transforme chaque vecteur de parasites directionnel en un vecteur nul; pour appliquer l'opérateur de projection aux signaux d'éléments d'antenne afin d'éliminer les parasites des signaux d'éléments d'antenne; et pour rétablir le signal intéressant en compensant individuellement dans les signaux d'éléments d'antenne une distorsion du signal intéressant due à l'application de l'opérateur de projection. 6. Appareil selon la revendication 5, caractérisé en ce que: l'antenne réseau à commande de phase (202) comprend M éléments d'antenne; et le processeur (206) calcule l'opérateur de projection sous la forme d'une matrice de MxM A de rang M-k, k étant le nombre de sources de parasites et k 7. Appareil selon la revendication 5, caractérisé en ce que le processeur (206) détermine de manière adaptative des valeurs de pondération correspondant aux directions des sources de parasites. 8. Appareil selon la revendication 7, caractérisé en ce que le processeur (206) détermine les valeurs de pondération sans exécuter une opération de formation de faisceau à l'aide des valeurs de pondération. 9. Appareil pour supprimer des parasites d'un signal intéressant, caractérisé en ce qu'il comprend: une antenne réseau à commande de phase (202) comprenant de multiples éléments d'antenne qui génèrent respectivement plusieurs signaux d'éléments d'antenne reflétant la réception du signal intéressant et des parasites au niveau des éléments d'antenne; des moyens pour déterminer de manière adaptative la direction d'une ou de plusieurs sources de parasites reçues en même temps que le signal intéressant; des moyens pour construire un vecteur de parasites directionnel correspondant à la direction de chaque source de parasites; des moyens pour calculer un opérateur de projection qui transforme chaque vecteur de parasites 35 directionnel en un vecteur nul; et des moyens pour appliquer l'opérateur de projection aux signaux d'éléments d'antenne afin d'éliminer les parasites des signaux d'éléments d'antenne; et des moyens pour rétablir le signal intéressant en compensant individuellement dans les signaux d'antenne une distorsion du signal à l'application de l'opérateur de selon la revendication 9, caractérisé en réseau à commande de phase (202) d'antenne; et les moyens pour calculer l'opérateur de projection calculent l'opérateur de projection sous la forme d'une matrice de MxM A de rang M-k, k étant le nombre de sources de parasites et k 11. Appareil selon la revendication 9, caractérisé en ce que les moyens pour déterminer de manière adaptative la direction des sources de parasites déterminent de manière adaptative des valeurs de pondération correspondant aux directions des sources de parasites. 12. Appareil selon la revendication 11, caractérisé en ce que les moyens pour déterminer de manière adaptative la direction des sources de parasites déterminent les valeurs de pondération sans exécuter une opération de formation de faisceau à l'aide des valeurs de pondération. d'éléments intéressant projection. 10. Appareil ce que: l'antenne comprend M éléments due