FR 2954874 A1 20110701 FR 0959680 A 20091230 MÉTHODE DE DÉCODAGE PAR RÉSEAU DE POINTS AUGMENTÉ POUR SYSTÈME MULTI-SOURCE DESCRIPTION DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne de manière générale le décodage selon un critère de maximum de vraisemblance, et plus particulièrement le décodage par réseau de points augmenté dans un système de télécommunication multi-source. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Les récepteurs utilisant un critère de maximum de vraisemblance, dénommés aussi récepteurs ML (Maximum Likelihood) sont bien connus dans le domaine des télécommunications pour être optimaux lorsque le canal de transmission est gaussien. On trouvera par exemple une description de ces récepteurs dans l'ouvrage de J.G. Proakis intitulé « Digital communications », 4i-érine édition, pages 242-247. Les récepteurs à maximum de vraisemblance ont été notamment envisagés dans le domaine des télécommunications mobiles. Afin d'éliminer l'interférence multi-accès ou MAI (Mufti Access Interference), on peut recourir à un récepteur ML capable de décoder simultanément les symboles émis par les différents utilisateurs sur le canal de transmission (récepteur ML multi-utilisateur). On peut montrer que l'estimation des symboles transmis par ces utilisateurs selon le critère du maximum de vraisemblance revient à rechercher parmi un sous-ensemble fini de points d'un réseau celui qui est le plus proche d'un point représentatif du signal reçu dans un espace de dimension KP où P est la dimensionnalité de la modulation utilisée par les K utilisateurs. Le sous-ensemble en question est généré par les constellations de modulation des différents utilisateurs. Plus récemment, un décodage par réseau de points a été proposé pour la réalisation de récepteurs de systèmes MIMO (Multiple Input Multiple Output). On entend ici par système MIMO un système de télécommunication dans lequel au moins un émetteur transmet des symboles d'information au moyen d'une pluralité M d'antennes à un récepteur possédant une pluralité N d'antennes, avec N-31. Dans un tel système, le réseau de points est généré par les constellations de modulation utilisées pour transmettre les symboles par les différentes antennes. Dans la suite nous désignerons par le terme générique multi-source aussi bien une configuration multi-utilisateur qu'une configuration MIMO. On comprendra que dans le premier cas les sources représentent les flux de symboles des ou à destination des différents utilisateurs et, dans le second cas, les flux de symboles émis par les différentes antennes. Bien entendu, ces deux cas peuvent être combinés lorsque les terminaux des utilisateurs sont de type multi-antenne. Nous supposerons par ailleurs que les flux de symboles sont synchrones. Le récepteur ML à décodage par réseau de points sera décrit dans le cas de K utilisateurs, chaque utilisateur k transmettant à l'aide de mk antennes à destination du récepteur, soit un nombre total de sources. Le signal reçu peut être exprimé sous la forme vectorielle : y=Hx+w (1) où : y est un vecteur de variables de décision de dimension N, égale au produit du nombre d'antennes du récepteur avec le nombre de variables de décision 15 observées par antenne de réception. On supposera dans la suite que N=PNB autrement dit que l'on n' observe que P variables de décision par antenne. Dans le cas général, on pourra toutefois observer un nombre de variables de décision multiple de P, par exemple PP où 20 P est le nombre de trajets de propagation résolus par antenne ; x est un vecteur de taille M'= PM, obtenu par la concaténation de vecteurs x(l),x"),....x(M), chaque vecteur xErn~, m e {1,..,M} étant la représentation vectorielle du 25 symbole d'information transmis par la mie' source et étant de dimension P égale à la dimensionnalité de la modulation utilisée ; H est la matrice de taille N'xM' représentant le canal de transmission, elle décrit notamment les10 interférences entre utilisateurs et entre trajets issus des différentes antennes ; w est un vecteur de dimension N dont les composantes sont des échantillons de bruit blanc centré additif gaussien affectant le signal reçu par les différentes antennes. Le récepteur ML à décodage par réseau de points effectue une recherche exhaustive dans le réseau et estime le vecteur a minimisant l'écart quadratique y-Ha2 avec le vecteur reçu, soit : =argminlyùHa (2) aECM où CM est la constellation produit des constellations 15 respectives des Al sources. Le décodage ML par réseau de points s'avère très complexe lorsque le nombre M de sources est élevé. On peut alors recourir à un décodage dit « par sphère » qui limite la recherche du plus proche voisin aux 20 points du réseau appartenant à une boule de bruit centrée sur le point représentant le signal reçu. Bien que plus simple que la recherche exhaustive, cette méthode de décodage présente encore, dans le pire cas, une complexité exponentielle en fonction du nombre de 25 sources. Certaines méthodes de décodage offrant un compromis intéressant entre complexité et performances ont été proposées dans l'état de la technique. Elles sont sous-optimales au sens où elles ne fournissent pas 30 nécessairement la solution ML lorsque le niveau de bruit est élevé, mais présentent une complexité polynomiale en fonction du nombre de sources. Pour la plupart, ces méthodes de décodage font appel à une étape préalable de réduction du réseau de points au moyen de l'algorithme dit LLL (Lenstra, Lenstra, Lovasz) initialement décrit dans l'article de A.K. Lenstra et al. intitulé « Factoring polynomials with rational coefficients » publié dans Math. Ann., vol. 261, pages 513-534, 1982. On trouvera notamment une description d'une méthode de décodage par réduction LLL d'un réseau de points dans l'article de D. Wübben et al. intitulé « Near-maximum-likelihood detection systems using MMSE-based lattice reduction » publié dans Proc. 2004 ITG Workshop on smart antennas, pages 106-113. Le principe d'une telle méthode sera décrit ci-après. On considère à nouveau l'expression (1) en supposant par souci de simplification mais sans perte de généralité que la dimensionnalité P de la constellation est égale à 2. Autrement dit, les éléments du vecteur x sont, à une transformation linéaire près, des éléments de Z[i] c'est-à-dire de la forme c+ di où c et d sont des entiers relatifs. Les éléments des vecteurs y et z ainsi que la matrice H sont alors dés valeurs complexes. Si l'on sépare les valeurs réelles des valeurs imaginaires, l'expression (1) peut être reformulée comme suit : @=Hx+w (3) avec ÿ = (y)~ où 9'1(y) et s(y) sont les parties réelles et imaginaires du vecteur y et, de manière similaire, (-s,v)j (Ï(H) _ r w = HoJ' et H = (H) 93 (H )) sont les matrices constituées respectivement par les parties réelles et imaginaires de H. Dans la suite, on abandonnera par souci de simplification les notations x, ÿ, w, H et on les remplacera par les notations x, y, w, H initiales, étant entendu que les coefficients de ces vecteurs/ matrices sont désormais à valeurs réelles et non complexes. La taille de la matrice H est donc désormais n'xm' avec n'=2N et m'=2M, la taille des vecteurs y et w est désormais de n' et celle du vecteur x de ne. On appelle réseau de points engendré par les 15 vecteurs linéairement indépendants vl,v2,...,vmä l'ensemble des points : A(V1,V2,...,Vm,)= ~V1%%12V2~...+~mVm, Z} (4) 20 où Z est l'ensemble des entiers relatifs. Les vecteurs vov2,...,vm, forment alors une base du réseau. De manière similaire, on appelle réseau de points associé à la matrice V (ou encore, par abus de langage, de base V) le réseau de points engendré par 25 les vecteurs colonne de cette matrice, autrement dit : où 91(1) et 3(H) A(V)={Vx1xezm} (5) On peut montrer que deux matrices V et V' engendrent le même réseau (A(V)= A(V')) si et seulement s'il existe une matrice unimodulaire U telle que : V'=HV. On rappelle qu'une matrice unimodulaire est une matrice dont les éléments sont des entiers relatifs et dont le déterminant vérifie det(Ul=1. L'expression (3) peut encore s'écrire, avec la 10 convention de simplification des notations: y=HUU-lx+w= Hz +w (6) où z=11-1Ï et H = HU . Les vecteurs 147, et llx 15 représentent le même point du réseau mais H peut être choisie de manière à être mieux conditionnée que la matrice H originale. Soit un réseau de points engendré par une base donnée quelconque v1,v27...,vm, . L' algorithme LLL permet 20 d' obtenir une base dont les vecteurs constitutifs sont orthogonaux ou presque orthogonaux et de plus faible norme que ceux de la base de départ. A titre d'exemple, on a représenté en Fig. 1A un réseau de points engendré par une matrice H de dimension 2x2, c'est-à-dire par 25 ses vecteurs colonne hl et h2, et, en Fig. 1B, une base de ce réseau obtenue par réduction LLL, constituée par les vecteurs hl et h2. De manière générale, pour un réseau de points A de base H, où H est une matrice réelle de taille n'xm' 30 de rang plein, la réduction LLL utilise une décomposition QR de H, où Q est une matrice unitaire de taille n'xm', R est une matrice triangulaire supérieure de taille m'xm', et fournit une matrice H telle que H = HU où U est une matrice unimodulaire. Il en résulte que H est également une base du réseau A. Une décomposition QR de H peut classiquement être obtenue par le procédé d' orthogonalisation de Gram-Schmidt (GSO). On a donné en Annexe I un exemple de pseudo-code de l'algorithme GSO dans lequel on a noté hx,...,hm, les vecteurs colonne de H et les vecteurs orthogonalisés. La matrice Q est alors formée r de la matrice R se déduisent des coefficients de Gram-Schmidt pi, par r1= h'1 I et rf = rjJ 11 . De manière générale, une base H de décomposition QR est dite base LLL S-réduite de A, où S est un paramètre (dit paramètre de réduction),tel que 1/4 Dans le cas de l'algorithme orthogonalisation donné en Annexe 1, on a p1 =1, i=1,...,m' et les conditions (7) peuvent s'exprimer : (a) fclk a(H)=1≤K.min1lh'.11 Par ailleurs, on sait que la distance minimale dH du réseau vérifie : dHa{H} (12) Les méthodes de décodage sous-optimales précitées font appel dans un premier temps à une réduction LLL de 15 la base H (après transformation en matrice réelle), puis estiment le symbole à partir de la base réduite H. Plus précisément étant donné que le signal reçu s'exprime sous la forme h Hz+w , on peut estimer x selon une technique de Zero Forcing ou ZF: 20 XLLF-ZF = Q IU LH y~ (13) où H est la matrice pseudo-inverse de fi, c' est-àdire Hï=(HTH){HT, [A] est la matrice obtenue en 25 arrondissant chaque élément de la matrice A à l'entier le plus proche, QS() est une fonction de quantification forçant la solution à appartenir au produit des constellations de modulation (U[È y appartient au 10 10 réseau A mais pas nécessairement à la constellation produit). L'estimation (13) peut être erronée du fait que le bruit est amplifié (sous la forme Htw) . Pour réduire la sensibilité au bruit, on peut 5 utiliser une technique d'estimation de type MMSE (Minimum Mean Square Estimation) . Iv LLFùMMSE = QS U [f 1 HTH + u2UTU~ HTy 1) 10 où u2 est la variance de bruit. Alternativement, on peut utiliser une technique de type SIC (Serial Interference Cancellation), bien connue en matière d'égalisation, en calculant d'abord ÿ = QTR où H = QR est une décomposition QR de la 15 matrice LLL réduite H, et éliminant successivement l'interférence due aux différentes sources, soit : (14) m'm' (15-1) yiùErx. i=m'---1,...,1 (15-2) où PI désigne l'entier le plus proche de x, et finalement en recherchant le vecteur : j =i+I 25 X LLL-src = Qs (la) (15-3) Il a été montré dans l'article de D. Wübben précité que l'estimation LLL-MMSE pouvait se ramener à une estimation de type LLL-ZF en considérant un réseau de points étendu, de base H définie par : où Im, est la matrice unité de taille m'xm' et p est un coefficient inversement proportionnel au rapport signal z 10 sur bruit, par exemple p où ES est l'énergie s moyenne de la constellation de modulation utilisée par les signaux émis. Le signal reçu est étendu de manière similaire: H= (16) 15 ÿ= (17) où 0est le vecteur colonne de taille m' dont les éléments sont des zéros. Plutôt que d'étendre la matrice LLL réduite, tif il est avantageux d'étendre 20 d'abord la matrice H, puis de réduire la matrice ainsi étendue H, car la réduction est alors optimisée vis-à-vis du critère MMSE. Cette méthode de décodage est connue sous l'acronyme MMSE-GDFE. Une variante de cette méthode a été proposée par 25 N. Kim et al. dans l'article intitulé « Improved lattice réduction aided detections for MIMO systems » publié dans Vehicular Technology Conference Proc., 2006. Selon cette variante, la matrice H de taille (m'+n') x m' est augmentée comme suit: Ha_[ H 01, m' où Ha est de taille (m'+n'+1) x (m'+1) , est le vecteur colonne de taille m'+n' défini en {17), 01m,. est le vecteur ligne de taille m' dont les éléments sont des zéros et £ est un scalaire choisi tel que £ > ,m, où 10 m.m, est le dernier élément diagonal de la matrice R, matrice intervenant dans la décomposition QR de la matrice étendue et LLL réduite H, autrement dit H=HU et H=QR. On comprend que la construction de la matrice Ha 15 vise à plonger le réseau de points généré par H dans un réseau de dimension m'+1 (on rajoute une dimension au réseau). On peut effectuer à nouveau une réduction LLL de la base Ha du réseau ainsi augmenté en utilisant le même paramètre S que pour la réduction de H. On 20 peut alors montrer que la réduction LLL de Ha est simplifiée dans la mesure où elle peut exploiter la réduction LLL de H qui a déjà été effectuée. On notera Ha la réduction LLL de la base Ha. La méthode de décodage proposée part du principe 25 que le dernier vecteur colonne de la base réduite Ha est court et que par conséquent sa norme est proche de la distance minimale du réseau augmenté. Il alors possible de montrer que le vecteur x représentant le e (18)5 signal transmis est proche de vecteur constitué des m premières composantes de -ûm,+1 où û,+1 représente la dernière colonne de la matrice unimodulaire Ua faisant passer de la matrice augmentée Ha à la matrice LLL réduite correspondante Ha1 c'est-à-dire Ha= HaUa. L'estimation des symboles transmis est alors obtenue grâce à : XLLT.--auget. = QS `ùgym'+I J (19) où, comme précédemment, Q AD est une fonction de quantification forçant la solution à appartenir la constellation produit. Cette méthode de décodage par réduction de base augmentée est moins complexe que les méthodes sous-optimales faisant appel à une réduction de base classique. Toutefois, comme les précédentes, la méthode ne peut garantir que le point recherché est le point du réseau (et plus précisément celui de la constellation produit) réalisant la plus faible distance au point représentant le signal reçu. Cette méthode est donc encore sous-optimale au sens où elle ne fournit pas la solution ML avec un haut niveau de probabilité. L'objet de la présente invention est par conséquent de proposer une méthode de décodage par réseau de points pour système de télécommunication multi-source, qui permette d'obtenir la solution du maximum de vraisemblance avec un haut niveau de probabilité tout en présentant une complexité polynomiale en fonction du nombre de sources. EXPOSÉ DE L'INVENTION La présente invention est définie par une méthode de décodage par réseau de points d'un signal reçu par un terminal récepteur mufti-antenne dans un système de télécommunication multi-source, le signal reçu par les différentes antennes du récepteur pendant au moins une utilisation de canal étant représenté par un vecteur y de taille n avec y = Hx+ w où x est un vecteur de taille m représentant des symboles émis par différentes sources, w est un vecteur de bruit affectant le signal reçu et H est une matrice de taille n x m . Selon cette méthode, on estime d' abord la distance minimale dg au sein d'un réseau de points engendré par H, on choisit ensuite des valeurs scalaires s et B vérifiant e à l'aide de25 La distance minimale dH est estimée par exemple en effectuant une réduction LLL de la matrice H pour obtenir une matrice réduite H et en prenant dH = min hk[I où les vecteurs hk sont les vecteurs colonne de H. Selon un premier mode de réalisation, ledit vecteur x est estimé au moyen de _n 1 T x - Q3 (Zll~l,...,7dm 1) um+1,1 où (ûll, ,ûmûm+ll)T est le premier vecteur colonne de la matrice U et QS(.) est une fonction de quantification projetant un vecteur sur la constellation produit des constellations de modulation utilisées par les différentes sources. Selon un second mode de réalisation, le vecteur x 1 T Q S (ul,kmin U ) um+1,k min ou est estimé au moyen de x= T (ul,kmin9..-~Um,kmin9um+1,kmin) est le vecteur colonne de la matrice Û tel que kn = argmin Huk - y avec T uk - (lil,k"'u_m k et où a() est une fonction de quantification projetant un vecteur sur la constellation produit des constellations de modulation utilisées par les différentes sources. De préférence, on choisit une valeur de s 2~am-1/z , Par exemple 6= 2 am_l/2 . Selon exemple typique de réalisation 8=3/4 et a=2, et on 1 dH dH choisit e= Zm+1 et 3m+1 8~ 2m+1 2 2 Selon une variante de réalisation, préalablement à sa réduction LLL, la matrice H est augmentée par vérifiant e BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture d'un mode de réalisation préférentiel de l'invention fait en référence aux figures jointes parmi lesquelles : Les Figs. lA et 1B déjà décrites représentent respectivement un exemple de base d'un réseau de points et une base réduite correspondante La Fig. 2 représente de manière schématique un 10 organigramme de la méthode de décodage par réseau de points selon un mode de réalisation de l'invention. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Nous considérerons dans la suite un système de 15 télécommunication multi-source, tel qu'un système MIMO et/ou multi-utilisateur. Dans le cas d'un système de télécommunication de type MIMO, chaque terminal émetteur multi-antenne peut utiliser un codage spatio-temporel: un bloc de symboles 20 d'information est alors codé en un bloc de I symboles à transmettre de taille MxT où M est le nombre d'antennes de transmission et T est un nombre d'instants d'utilisation du canal, le terminal transmettant un symbole codé par antenne et par instant 25 d'utilisation. Le signal reçu pendant ces T instants d'utilisation peut encore s'exprimer de manière vectorielle comme : y=D11ocDx+w (20) 30 où x est un vecteur colonne de taille I constitué des I symboles d'information à transmettre; y et w les vecteurs colonne de taille NT résultant respectivement de la concaténation des vecteurs de signaux et de bruit reçus aux instants 1,...,T, DHO est une matrice diagonale par blocs de taille NTx MT dont chaque bloc est égal à la matrice Ho du canal MIMO et c est la matrice génératrice du code spatio-temporel, de taille MTxI. Ainsi, le formalisme vectoriel de l'expression (1) s'applique également au cas où l'on utilise un codage spatio-temporel, avec H = DH4tF. Quel que soit le système multi-source considéré, le signal reçu est susceptible d'une représentation vectorielle du type de l'expression (1) où l'on pourra supposer de surcroît en vertu de (3) et sans perte de généralité, que la matrice H est à coefficients réels. Les coefficients de la matrice H sont connus du récepteur. Si le système multi-source est MIMO ou multi-utilisateur, les coefficients de la matrice H sont classiquement obtenus à l'aide de symboles pilote transmis par les différentes antennes/ les différents utilisateurs. En outre, si le système MIMO utilise un codage spatio-temporel, le code sera supposé connu du récepteur (par suite la matrice cD de l'équation (20) est également connue). De manière générale, le signal reçu par un terminal (autrement dit l'ensemble des variables de décision) peut s'exprimer sous une forme vectorielle en fonction d'un vecteur de symboles émis par les différents utilisateurs/ antennes ((1), (3), (20)). On adoptera par souci de simplification la forme générique de l'expression (1) . y=Hx+w (21) 5 où la matrice réelle H est de taille n x m , le vecteur x représentatif des signaux transmis est de dimension m et les vecteurs y et w représentatifs respectivement du signal et du bruit reçus sont de dimension n. On 10 note A le réseau de points engendré par la base H. L'idée à la base de l'invention consiste à augmenter la matrice H de la manière suivante : H H= O1,m 15 où O m est un vecteur ligne de taille m constitués d'éléments nuls et O est un scalaire vérifiant la condition : 20 H 2-eam 1/2 où dH est la distance minimale entre les points du 25 réseau A et a est un scalaire tel que a-413. La contrainte (24) peut être relaxée comme on le verra plus loin. On note A le réseau de points augmenté, généré par la matrice H. En d'autres termes, on plonge (22) le réseau A dans un espace de dimension supérieure en l'augmentant d'un vecteur supplémentaire. On comprendra que la forme particulière de la matrice H permet de reformuler le problème de la recherche du point du réseau A le plus proche du signal reçu en un problème de recherche de plus petite distance entre deux points du réseau A. Pour une valeur a donnée, il est toujours possible de trouver une valeur B respectant la condition (23). 10 On pourra notamment choisir : (25) B=edH avec s a2 NI. En effet, supposons qu'il existe un vecteur u de A tel 10 que k entier relatif (q E Z) . Etant donné que IIuII >- Me et Ilull-lHx'-qY11 on a d' une part IqI ≤I1eI 25 Si l'on suppose que la puissance de bruit est suffisamment faible pour que IIw l et du fait que e vérifie (24) m m-1 ô a 2 lv (31) pour tout vecteur u non colinéaire à v. La réduction LLL de la matrice H, avec un paramètre de réduction ô= 1 -t 1 , permet de déterminer le 4 a 20 vecteur v. En effet, la propriété (8) appliquée au réseau A (de dimension ,m +1) impose que le premier vecteur de la matrice réduite Hred -HÛ vérifie : m m h1 I manière adaptative en fonction de la qualité de service requise, du nombre de sources (antennes d'émission et/ou utilisateurs), de sa charge de calcul etc. La Fig. 2 représente sous forme d'organigramme la méthode de décodage par réseau de points selon un mode de réalisation de l'invention. Dans une première étape 210 le terminal récepteur acquiert les coefficients de la matrice H reliant linéairement le signal reçu aux symboles transmis. Comme on l'a déjà évoqué plus haut, cette matrice est généralement obtenue à l'aide de symboles pilote transmis par les différentes sources. Si cette matrice est complexe, elle est transformée en matrice réelle selon l'expression (3). Enfin, si un terminal émetteur utilise un codage spatio-temporel sur plusieurs antennes et plusieurs utilisations de canal, le signal reçu en question sera observé sur la même pluralité d'utilisations du canal et la matrice DHo' de l'expression (20) tiendra lieu de matrice H. Dans tous les cas la matrice H est supposée de taille nxm avec n>_m. A l'étape 220, on estime la distance minimale dH du réseau A. On estimera avantageusement cette distance en effectuant une réduction LLL de H avec un paramètre de réduction 1/4 A l'étape 260, on estime le vecteur x représentant les symboles transmis, à l'aide des vecteurs colonne de la matrice U, avantageusement au moyen de l'expression (35) ou (37). Selon une variante de réalisation, après avoir obtenu la matrice H, on effectue d' abord une première augmentation de cette matrice comme expliqué en (16) . ( H ) où p est un coefficient inversement proportionnel au rapport signal sur bruit, puis on poursuit l'algorithme de décodage sur la matrice ainsi augmentée. On effectue deux augmentations successives, une première augmentation de H de type MMSE-GDFE et une seconde augmentation telle que déjà décrite en relation avec la Fig. 2. L'homme du métier comprendra que diverses variantes de l'invention puissent être envisagées sans pour autant sortir du cadre de la présente invention. Ainsi, une première augmentation de type MMSE-GDFE pourra être effectuée que la matrice H décrive un canal MIMO, une pluralité de canaux associés à différents utilisateurs, ou le cas échéant une pluralité de canaux MIMO associés à différents utilisateurs. 5 10 15 Annexe I Algorithme d' orthogonalisation (GSO) d'une matrice h'14- hi for i =2,...,m do for j =1,...,i-1 do _ 1hi,h'i/ M1-h- 2 i 1 end h'i 4- h; - Di r=1 end où (a,b) désigne le produit scalaire des vecteurs a et b -2954874 30 Annexe II Algorithme de réduction LLL d' une matrice I1= (h1,h2,...,hm): U = I. GSO de H k 1/2 then hk E--- hk - [uAhr 30 ukF uk-[,ukl]ui h'k-1II2 then end end 31 for j =1,...,1-1 do - 'Pu end lukl ~kl - [/-Ikl end où [xI désigne l'entier le plus proche de x.10 REVENDICATIONS1. Méthode de décodage par réseau de points d'un signal reçu par un terminal récepteur multi- antenne dans un système de télécommunication multi- source, le signal reçu par les différentes antennes du récepteur pendant au moins une utilisation de canal étant représenté. par un vecteur y de taille n avec y=Hx+w où x est un vecteur de taille m représentant des symboles émis par différentes sources, w est un vecteur de bruit affectant le signal reçu et H est une matrice de taille n x m, caractérisée en ce que l'on estime (220) la distance minimale dH au sein d'un réseau de points engendré par H, que l'on choisit (230) des valeurs scalaires c et B vérifiant e≤1/2 et edu 2. Méthode de décodage selon la revendication 1, caractérisée en ce que la distance minimale dH est estimée en effectuant une réduction LLL de la matrice H pour obtenir une matrice réduite H et 5 en prenant dH = .n hkll où les vecteurs hk sont les k=1,.,m vecteurs colonne de H. 3. Méthode de décodage selon la revendication 1 ou 2, caractérisée en ce que ledit 10 vecteur x est estimé au moyen de x =Qs I '^.. uni +1,1 (û1,1,..., ûm 1) où T (u1,v =uml~um+1,1) est le premier vecteur colonne de la matrice Û et Q() est une fonction de quantification projetant un vecteur sur la constellation produit des constellations de modulation utilisées par les 15 différentes sources. 4. Méthode de décodage selon la revendication 1 ou 2, caractérisée en ce que ledit vecteur x est estimé au moyen 20 de x=QS 1 (U1,kmin,...,1m,kmin)T OÙ (ulkmin, ,Zlm,kmin, m+l,kmin)T est l Um+1,kmin vecteur colonne de la matrice U tel que k,,,fti = airgrin lHuk - avec uk = (û1 k•••Ûm k )T et où Qs{.) est une k fonction de quantification projetant un vecteur sur la constellation produit des constellations de modulation 25 utilisées par les différentes sources. 5. Méthode de décodage selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que l'on 1 choisit une valeur de e vérifiant { 6. Méthode de décodage selon la revendication 5, caractérisée en ce que l'on choisit 1 2a 7. Méthode de décodage selon la 10 revendication 6, caractérisée en ce que 8=3/4 et a=2, et que l'on choisit e= 21+1 et d 8. Méthode de décodage selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que, 15 préalablement à sa réduction LLL, la matrice H est augmentée par H'=[ HIm où p est un coefficient inversement proportionnel au rapport signal sur bruit et I, est la matrice identité de taille mxm, la méthode de décodage étant effectuée sur la matrice 20 ainsi augmentée. 9. Méthode de décodage selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que le système de télécommunication multi-source est un 25 système MIMO. 10. Méthode de décodage selon la revendication 9, caractérisée en ce que la matrice H 212--a m-'h'2 .est caractéristique du canal MIMO entre un terminal émetteur multi-antenne et ledit terminal récepteur. 11. Méthode de décodage selon la revendication 9, caractérisée en ce que le vecteur x représente un bloc de symboles d'information, émis après codage spatio-temporel par un terminal émetteur multi-antenne pendant une pluralité d'instants d'utilisation de canal MIMO, y et w sont des vecteurs résultant respectivement de la concaténation des vecteurs de signaux et de bruit reçus par le récepteur auxdits instants d'utilisation, H=DHO0 où DHO est une matrice diagonale par blocs, chaque bloc étant égal à la matrice Ha du canal MIMO et 4) est la matrice génératrice du code spatio-temporel. 12.. Méthode de décodage selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que le système de télécommunication multi-source est un système multi-utilisateur et que la matrice H représente une pluralité de canaux entre les terminaux émetteurs de différents utilisateurs et ledit terminal récepteur.