FR 3097062 A1 20201211 FR 1906069 A 20190607 Description Titre de l'invention : Procédé de regroupement des impulsions in- terceptées par un système d'écoute ; Produit programme d'ordinateur et support lisible d'informations associés [OOO1 j La présente invention concerne le domaine de l'écoute électromagnétique, et, plus précisément, celui dc l'analyse post-mission des enregistrements des paramètres descripteurs des impulsions interceptées. [0002] L'analyse post-mission d'un fichier d'enregistrements comportant des mesures de grandeurs caractéristique pour chaque impulsion interceptée doit permettre de regrouper un maximum d'impulsions en tarit qu'impulsions émises par un même émetteur ou source. Ceci afin notamment de constituer une base de données fiable d'émetteurs radar. [0003] Cette analyse doit se faire sans aucune connaissance a priori sur les émetteurs et la forme des ondes électromagnétiques qu'ils émettent. [0004] On admet que toutes les impulsions d'un fichier d'enregistrements ne sont pas re- groupées par l'analyse post-mission, mais on veut que les impulsions regroupées le soient de manière très sûre, car la base de données ainsi constituée est destinée à être utilisée ultérieurement comme connaissance a priori, soit pour compléter l'analyse du même fichier, soit pour analyser de nouveaux fichiers. [0005] Le regroupement d'impulsions (ou « clustering » en anglais) relève typiquement d'un algorithme d'intelligence artificielle non supervisée, de type regroupement sur des séries temporelles multi-paramètres. [0006] Le regroupement d'impulsions correspond, dans le domaine de la guerre élec- tronique, à des méthodes de « désentrelacement non supervisé », où on suppose ne pas disposer d'informations a priori sur les formes d'onde des impulsions interceptées en terme de fréquence porteuse, différences de temps d'arrivée entre impulsions successives (« Differential Time of Arrivai » - DTOA), durées d'impulsion, etc. [0007] Les méthodes les plus anciennes et les plus répandues exploitent cependant des pé- riodicités supposées dans les formes d'onde, ce qui constitue une forme plus ou moins implicite de connaissance a priori minimale. [0008] Un très grand nombre de méthodes se basent ainsi sur des histogrammes de DTOA, consistant essentiellement à former une fonction d'autocorrélation de la séquence des temps d'arrivée afin d'extraire les impulsions réparties dans le temps avec un degré de périodicité variable, c'est-à-dire de manière strictement périodique ou sous forme de motifs d'émissions quelconques répétés périodiquement. D'autres paramètres que le DTOA peuvent être utilisés en complément. 2 [0009] Les histogrammes de DTOA présentent l'inconvénient de comporter des ambiguïtés ducs aux multiples entiers des périodes présentes et des inter-corrélations entre périodes différentes. Différentes variantes sont connues pour rendre les approches par histogrammes de DTOA plus robustes, telles que celles se basant sur l'extraction de motifs ou sur leur transformée de Fourier. Ces variantes ont des inconvénients en termes de temps de calcul et/ou en termes de performances dégradées quand des impulsions sont manquées dans les motifs interceptés ou que l'émetteur est agile et que la fréquence des impulsions varie d'une impulsion à l'autre. Une autre variante connue est fondée sur l'extraction de modes d'histogrammes à faible complexité. [0010] La formation et le seuillage des histogrammes étant délicats quand les paramètres sont variables d'impulsions à impulsions, d'autres méthodes répandues dans l'état de l'art visent à éviter l'utilisation des histogrammes. Elles consistent à appliquer, avec des adaptations pertinentes, des algorithmes de regroupement issus du domaine de l'intelligence artificielle. [0011] L'essentiel de ces méthodes sont les K-moyennes, les méthodes basées sur une notion de densité locale, notamment DBSCAN (selon le terme anglais « density-based spatial clustering of applications with noise ») et ses variantes, le regroupement spectral ou encore les réseaux de neurones de type SOM (« Self Organizing Maps »), avec éventuellement de la logique floue. [0012] Ces différentes méthodes peuvent être appliquées à des n-uplets de plusieurs pa- ramètres mesurés sur les impulsions interceptées. Toutes ces méthodes reposent sur des notions de similarité entre impulsions, qui est fondée sur une notion de distance arbitraire (la plupart du temps euclidienne). Or, cette distance n'est pas adaptée au modèle du signal reçu et conduit en conséquence à des performances limitées. [0013] Le regroupement par vecteurs supports est une méthode alternative dans laquelle la notion de distance diffère de celle de distance euclidienne. Son paramétrage est cependant difficile. De plus la distance est à définir par l'utilisateur via l'introduction d'un noyau de produit scalaire (« kemel ») dont le choix est délicat. [0014] Le but de l'invention est de résoudre ce problème de regroupement des impulsions interceptées en proposant un procédé alternatif à ceux de l'état de la technique. [0015] Pour cela l'invention a pour objet un procédé de regroupement des impulsions in- terceptées par un système d'écoute, en analysant un fichier d'enregistrements comportant des mesures de grandeurs associées à chacune des impulsions interceptées, les grandeurs associées à l'impulsion interceptée d'indice k comportant au moins un niveau el k et un temps d'arrivée t k, ledit procédé regroupant les impulsions interceptées dans C groupes, C étant un entier égal ou supérieur à 1, les impulsions regroupées dans un groupe étant considérées comme ayant été émises par une même source munie d'une antenne radar fonctionnant en balayage, caractérisé en ce que le 3 procédé de regroupement comporte les étapes consistant à: [0016] - sélectionner, à partir du fichier d'enregistrements, des fenêtres d'analyse de durée limitée pour réduire le nombre d'impulsions à analyser simultanément, une fenêtre comportant K impulsions, K étant un entier égal ou supérieur à 3 ; et, pour chaque fenêtre d'analyse ; [0017] - mettre un oeuvre, à partir d'une modélisation fondée sur une régression quadratique des niveaux des impulsions en fonction du temps d'arrivée des impulsions interceptées appartenant à un même groupe, couplée à un modèle de mélange des groupes, ladite modélisation pouvant se mettre sous la forme : [0018] g an ) m kvr k nk= , (c ) ± Wk Si [0019] où T k est le vecteur de taille t ï , où . () c = (a ( ,s(c) Y (e)))) ( tk 1 C - 1 ... C, ou wk est une suite d'échantillons de bruit, et où les variables indicatrices 7 k, o valent 1 si la k-ème impulsion appartient au groupe cet 0 sinon, un algorithme itératif d'estimation des paramètres de la modélisation selon un principe de maximisation d'une vraisemblance, les paramètres de la modélisation étant constitués par le nombre de groupes C. les coefficients de la régression quadratique e (c) pour chaque groupe c, d'une variance du bruit de mesure u2 et les variables indicatrices du mélange Z k, c. ; et, 100201 - regrouper les impulsions selon les valeurs estimées des variables indicatrices du mélange. 100211 Suivant des modes particuliers de réalisation, le procédé comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : 100221 - le nombre de groupes C est estimé séparément, en considérant successivement plusieurs hypothèses sur la valeur de C; 100231 - les paramètres de la modélisation que sont les coefficients de la régression qua- dratique pour chaque groupe, de la variance du bruit de mesure, et les variables indicatrices du mélange sont estimées en utilisant un algorithme « Expectation-Maximization » - E-M, consistant à itérer successivement une étape « M » et une étape « E », l'étape « M » consistant à calculer : [0024] A _ 1 y A- e - . K [0025] 1E -K k=1( k-TkeZI.) [0026] a(c) (v -1 K - _ iZ eT k k) v _ k enkTk) 5 C =1 C 100271 où est l'estimation du vecteur P = (p p c ) des probabilités marginales des C groupes, ^7 est l'estimation de la variance du bruit de mesure; [0028] et l'étape « E » consistant à calculer les espérances E t zk, des valeurs des variables indicatrices Z k, c, selon les relations suivantes: [0029] c ô k (T' ()2 E ( z . ) - y ce k k Tou OU 5 - 2a 2 + ln p k,c a 2 = 1 [0030] puis à substituer aux valeurs des variables indicatrices Z leurs espérances E ( z (7) pour l'itération suivante de l'étape « M » ; [0031] - l'initialisation dc l'algorithme E-m consiste soit à initialiser aléatoirement les pa- ramètres 0, p, u , soit à initialiser les paramètres 0 , p, a 2 avec les résultats d'une méthode dc regroupement standard ; [0032] - les grandeurs primaires comportent au moins une grandeur supplémentaire, de préférence sélectionnée parmi un azimut, une durée d'impulsion et une fréquence porteuse d'une impulsion interceptée ; [0033] - procédé dans lequel, pour tenir compte de la j-ème grandeur supplémentaire X k, parmi m grandeurs supplémentaires, dans les itérations de l'algorithme E-M, 100341 l'étape « M » consiste à calculer également : 100351 y K k =12. k,eX M:c= vE c = 1 . 100361 v C A1 1.1 = k =1(X k, j2 = k, c) ° j = 1... [ e0037] Où M : désigne la c-ème colonne &Met 1 j-ème terme diagonal de A , Ai, / [0038] et l'étape « E » consiste à calculer : [0039] E ( e6 k, c vf, 5 k, c' , e .= 100401 Où n k Tike (c) (Te xk1., cf- 202 1=1 2A11 5 [0041] - une fenêtre d'analyse est définie pour chaque sous-bande du domaine de fréquence sur lequel fonctionne le système d'écoute ; [0042] - le regroupement est réalisé sans aucune information sur les formes d'onde des im- pulsions interceptées ; et [0043] L'invention a également pour objet un produit programme d'ordinateur comprenant un support lisible d'informations, sur lequel est mémorisé un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d'ordinateur étant chargeablc dans des moyens de mémorisation d'un calculateur et exécutable par des moyens de calcul dudit calculateur pour mettre en oeuvre un procédé de regroupement conforme au procédé précédent. [0044] L'invention a également pour objet un support lisible d'informations sur lequel est mémorisé un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d'ordinateur étant chargcable dans des moyens de mémorisation d'un calculateur et exécutable par des moyens de calcul dudit calculateur pour mettre en oeuvre un procédé de regroupement conforme au procédé précédent. [0045] L'invention et ses avantages seront mieux compris à la lecture de la description détaillée qui va suivre d'un mode de réalisation particulier, donné uniquement à titre d'exemple non limitatif, cette description étant faite en se référant aux dessins annexés sur lesquels : [0046] [fig.1] La figure 1 est constitué de quatre graphes temps/niveau pour quatre fenêtres d'analyse d'un fichier d'enregistrements ; [0047] [fig.2] La figure 2 est une représentation sous forme de blocs d'un premier mode de réalisation du procédé selon l'invention, qui ne fait usage que des niveaux des impulsions et leurs temps d'arrivée. [0048] Le procédé selon l'invention exploite le fait qu'il existe une relation parabolique entre les temps d'arrivée et les niveaux des impulsions interceptées par le système d'écoute. [0049] Dans ce qui suit, seront en premier lieu présentées les considérations mathématiques sur lesquelles est fondé le procédé selon l'invention. Celui-ci sera décrit en second lieu en se référant à la figure 2. [0050] Pour réduire le nombre d'impulsions à traiter simultanément, on constate tout d'abord que l'intervalle de temps entre deux impulsions provenant d'une même source est limité. Sachant que les périodes les plus grandes de répétition des impulsions sont généralement de l'ordre de quelques ms (par exemple 5 ms), des fenêtres d'analyse sont définies. Une fenêtre rassemble les impulsions successives telles que l'espacement entre une impulsion et la suivante est inférieur à un espacement seuil, par exemple fixé à 5 ms. [0051] Pour disposer de suffisamment d'impulsions dans chaque fenêtre d'analyse, ne sont 6 conservées que les fenêtres qui contiennent un nombre minimum d'impulsions, par exemple fixé à 10 impulsions. [0052] Le fichier d'enregistrements est ainsi réduit en une suite de fenêtres d'analyse, de durée variable, dans lesquelles il peut y avoir un passage de lobe ou plusieurs passages de lobes entrelacés les uns aux autres. [0053] Le procédé effectue un regroupement (ou « clustering ») des impulsions d'une même fenêtre d'analyse. [0054] Une source émet des impulsions, dont certaines sont interceptées par l'antenne du système d'écoute. [0055] Pour chaque impulsion interceptée, les enregistrements correspondants sont constitués des mesures de temps d'arrivée et de niveau des impulsions, ainsi éventuellement que d'autres mesures, telles que azimut, durée d'impulsion et fréquence porteuse. [0056] Le gain de l'antenne radar de l'émetteur se caractérise par un diagramme qui présente au moins un lobe. L'antenne radar de l'émetteur fonctionnant en balayage, le lobe de l'antenne éclaire le récepteur du système d'écoute avec une puissance qui dépend du temps. Le niveau des impulsions émises par l'émetteur et interceptées par le système d'écoute est alors modélisable par une fonction du temps d'arrivée des impulsions. Dans cc qui suit, est illustré le cas d'une modélisation par une parabole. Cette modélisation est fondée sur une caractéristique qui est indépendante de la forme d'onde des impulsions. [0057] La figure 1 représente quatre graphes du niveau N en fonction du temps d'arrivée T, respectivement associés à des fenêtres d'analyse de durée de l'ordre de 10 à 40 ms, les graphes comportant des impulsions réparties selon une parabole (graphe la), deux paraboles (graphe lb), trois paraboles (graphe 1c) et quatre paraboles (graphe 1d). Ces quatre situations représentent la grande majorité des cas observés. [0058] Ainsi, les impulsions interceptées qui sont émises par une même source constituent un échantillonnage bruité d'une parabole, que les temps d'an-ivées de ces impulsions soient régulièrement espacés ou non, que certaines impulsions soient manquantes ou non, ou bien encore que les fréquences porteuses soient agiles ou non. [0059] Si une source est agile en fréquence de sorte que la variation de la fréquence porteuse d'une impulsion à l'autre est importante et que l'antenne du système d'écoute n'est pas calibrée convenablement sur toute la gamme de fréquence, la forme parabolique peut s'en trouver légèrement déformée. Néanmoins, la modélisation par une parabole bruitée reste suffisamment précise. [0060] Dans un premier mode de réalisation, le temps d'arrivée et le niveau sont les deux seuls paramètres mesurés qui sont considérés pour regrouper les impulsions. Un second mode de réalisation, qui sera décrit ensuite, utilise, en plus du temps d'arrivée 7 et du niveau, les trois autres paramètres mesurés que sont l'azimut, la durée d'impulsion et la fréquence porteuse. Cc second mode de réalisation permet d'améliorer le regroupement. [0061] Dans le premier mode de réalisation, les paramètres mesurés pour la k-ème impulsion de la fenêtre d'analyse considérée sont notés t k pour le temps d'arrivée et n k pour le niveau, où k est un entier entre 1 et K, K étant le nombre total d'impulsions dans la fenêtre d'analyse considérée. [0062] Selon la modélisation des niveaux par une parabole du temps d'arrivée, et en considérant dans un premier temps que les impulsions proviennent d'une même source (et par conséquent sont à regrouper dans un même groupe, ou « cluster »), les niveaux sont liés aux temps par une relation parabolique et un bruit (de mesure et/ou de modèle), aussi dénommée régression quadratique : [0063]ri 2 k-atk+Ptk+Y +wk , 100641 où w k est une suite d'échantillons de bruit qu'on suppose identiquement gaussiens et indépendants ; (a , 13 , Y) sont les paramètres de la régression quadratique 100651 (c'est-à-dire les paramètres de la parabole associée à une source, ou à un groupe, ces étant a priori différents pour une autre source, ou un autre groupe). écrire cette relation sous forme matricielle : [0066] paramètres = Tke +wk , k = (eq. 1) [0067] On peut est le vecteur des paramètres (a , 13 , Y) et T k est le vecteur de taille (3, I) : et où A' dénote la transposée de la grandeur vectorielle A. ri k Où e i k ( 1 . [0068] S'il l'y a qu'une seule source et au moins trois impulsions non alignées sur le graphe temps/niveau, les paramètres (a , fi , Y) sont classiquement donnés par le théorème de projection : [0069] é, _ ( ri, ) -1 r n (eq. 2) [0070] Où À dénote l'estimation de la grandeur A ; où T est la matrice de taille (K, 3) ayant le coefficient t :i,3. - s dans la ligne k et la colonne s ; et " est le vecteur de taille ( K, 1) des niveaux 11k. [0071] Plus généralement, si C désigne le nombre (inconnu) de sources (et donc de groupes) pour lesquelles des impulsions se trouvent dans la fenêtre d'analyse considérée, la suite des niveaux 11k reçus est modélisée par un mélange. [0072] En introduisant les variables indicatrices Z k, L valant I si la k-ème impulsion ap- partient au cluster c et 0 sinon, avec k - 1 .. . K et c - 1 . .. C , on a : [0073] 8 si 'kern Wk n = Tike(C)+wk Si [0074] Dans cette équation, les paramètres (c) (a(,), (e), _ 1... c. caractérisent un groupe et diffèrent d'une source à l'autre dans la fenêtre d'analyse. 100751 Dans un souci de concision d'écriture, on concatène les vecteurs n te) dans les colonnes d'une matrice e de taille (3, C). Z k, Z k.0 ) = Z k [0076] Dans l'équation précédente, les variables indicatrices (z. u- - sont décrites par un modèle multinomial de paramètres (p p ',...,p c )=P P. Ces derniers correspondent aux probabilités marginales des C groupes, où p , est la pro- babilité que Z k,, = letZk = 0 pour c'#c. On a : p j +...+ p + +p c= 1 [0077] Le modèle statistique des niveaux mesurés par le système d'écoute, conjoints aux variables indicatrices, est alors le suivant : [0078]c p(nk,zk C,O,p,a2 ) - n exp 20'1 2[nk - TkOzd2 )c=1. czk, Ti (eq. 4) [0079] Où a 2 est la variance du bruit w k dans la modélisation de l'équation 3 supposée inconnue. [0080] Le modèle statistique signifie que, conditionnellement aux C valeurs z le niveau mesuré ilk de la k-ème impulsion est une régression quadratique avec les paramètres associés au cluster c,' tel que Z k, c = 1. [0081] Pour l'ensemble de K valeurs de niveaux dans une fenêtre d'analyse et pour C clusters, le modèle statistique est le produit des densités individuelles P(Ilk,zk c,e,p,a2 ) [0082] p n , Z c,e,p,o-2 ) =1P(11k, zk1C, or, le, 0.2 ) (eq. 5) [0083] Où Z est la matrice de taille (K, C) dont les coefficients sont les Z k, e pour k entre 1 et K et c entre 1 et C. [0084] Etant donné une suite de valeurs des couples (t k, k) dans une fenêtre d'analyse et un nombre supposé de groupes C, le problème de regroupement consiste alors à estimer les paramètres des régressions quadratiques regroupés dans la matrice O, les probabilités marginales des C groupes regroupées dans le vecteur P, et la variance du bruit de mesure g2 Ces estimations doivent être faites en l'absence des valeurs des variables indicatrices Z k, c, qui ne sont pas observées. [0085] L'estimation du nombre de groupes C est avantageusement traitée à part en 9 considérant successivement plusieurs hypothèses sur la valeur de C. [0086] Pour l'estimation des autres paramètres, le procédé met en oeuvre un algorithme E-M (« Expectation-Maximization ») connu de l'homme du métier. Un tel algorithme est par exemple présenté dans l'article de A.P. Dempster et al., "Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algoithrn", J. Roy. Safist., vol B-39, pp.1-38, 1977. [0087] L'algorithme E-M est une méthode générale de maximisation de la vraisemblance des paramètres d'un modèle en présence de données incomplètes. [0088] Ici, les données incomplètes sont les variables Z k, c indicatrices d'appartenance des impulsions aux groupes. Si ces dernières étaient observées, on montre que les estimations des paramètres, à nombre C de groupes donné, seraient : A 1 y l REVENDICATIONSProcédé de regroupement des impulsions interceptées par un système d'écoute, en analysant un fichier d'enregistrements comportant des mesures de grandeurs associées à chacune des impulsions interceptées, les grandeurs associées à l'impulsion interceptée d'indice k comportant au moins un niveau n k et un temps d'arrivée t k, ledit procédé regroupant les impulsions interceptées dans C groupes, C étant un entier égal ou supérieur à I, les impulsions regroupées dans un groupe étant considérées comme ayant été émises par une même source munie d'une antenne radar fonctionnant en balayage, caractérisé en ce que le procédé de regroupement comporte les étapes consistant à: - sélectionner, à partir du fichier d'enregistrements, des fenêtres d'analyse de durée limitée pour réduire le nombre d'impulsions à analyser simultanément, une fenêtre comportant K impulsions, K étant un entier égal ou supérieur à 3 ; et, pour chaque fenêtre d'analyse, - mettre un oeuvre, à partir d'une modélisation fondée sur une régression quadratique des niveaux des impulsions en fonction du temps d'ai-rivée des impulsions interceptées appartenant à un même groupe, couplée à un modèle de mélange des groupes, ladite modélisation pouvant se mettre sous la forme : / k + Wk - T C ke + Wk si Z k C où T k est le vecteur de taille 1 = vx , c )).0 = 1 . C , où "w k est unc suite e fi , y d'échantillons de bruit, et où les variables indicatrices Z k.c valent I si la k-ètnc impulsion appartient au groupe e et 0 sinon, un algorithme itératif d'estimation des paramètres de la modélisation selon un principe de maximisation d'une vraisemblance, les paramètres de la modélisation étant constitués par le nombre de groupes C, les coefficients de la régression quadratique (c) pour chaque groupe e, d'une variance du bruit de mesure a 2 , et les variables indicatrices du mélange Z k, c ; et, - regrouper les impulsions selon les valeurs estimées des variables indicatrices du mélange. , ou 15 [Revendication 2] [Revendication 3] Procédé selon la revendication 1, dans lequel le nombre de groupes C est estimé séparément, en considérant successivement plusieurs hypothèses sur la valeur de C. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel les paramètres de la modélisation que sont les coefficients de la régression quadratique pour chaque groupe, de la variance du bruit de mesure, et les variables indicatrices du mélange sont estimées en utilisant un algorithme « Expectation-Maximization » - E-M, consistant à itérer successivement une étape « M » et une étape « E », l'étape «M » consistant à calculer : A 1 y Tic cezk Z/c n T c - 1 C où k=1 c k k I LI best l'estimation du vecteur P = (p p c ) des pro- babilités marginales des C groupes, A, est l'estimation de la variance - du bruit de mesure; et l'étape « E» consistant à calculer les espérances E(zk, ) des valeurs des variables indicatrices Z& c, selon les relations suivantes: )Ce 5k c b n kT(kt) (e) ( ( où c))2 U2 2a2 p c. = puis à substituer aux valeurs des variables indicatrices 2' k,c leurs espérances E (z k, c ) pour l'itération suivante de l'étape « M». [Revendication 4] Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'initialisation de l'algorithme E-M consiste soit à initialiser aléatoirement les paramètres , p ,g 2, soit à initialiser les paramètres 0 , p, u = avec les résultats d'une méthode de regroupement standard. [Revendication 5] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les grandeurs primaires comportent au moins une grandeur supplémentaire, de préférence sélectionnée panni un azimut, une durée d'impulsion et une fréquence porteuse d'une impulsion interceptée. [Revendication 6] Procédé selon la revendication 5 en combinaison avec la revendication 3, dans lequel, pour tenir compte de la j-ème grandeur supplémentaire X k, J parmi grandeurs supplémentaires, dans les itérations de l'algorithme E-M, 16 l'étape «M » consiste à calculer également : v K k =1Z X. C = ... C = 1Z k, c. 1Vic (x -vc z i =1... rn oùM:cdésignelac-èmecolonneciemet AJ, I ..le j-ème terme diagonal de A , et l'étape «E » consiste à calculer : k Où nki-ka (1.,e(c)2 )(k(i)M) 6k. c= u2 - 2(72 + ln + = 1 A J [Revendication 7] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel une fenêtre d'analyse est définie pour chaque sous-bande du domaine de fréquence sur lequel fonctionne le système d'écoute. [Revendication 8] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le regroupement est réalisé sans aucune information sur les formes d'onde des impulsions interceptées. [Revendication 9] Produit programme d'ordinateur comprenant un support lisible d'informations, sur lequel est mémorisé un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d'ordinateur étant chargeable dans des moyens de mémorisation d'un calculateur et exécutable par des moyens de calcul dudit calculateur pour mettre en oeuvre un procédé de regroupement selon l'une quelconque des revendications 1 à 8. [Revendication 10] Support lisible d'informations sur lequel est mémorisé un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d'ordinateur étant chargcable dans des moyens de mémorisation d'un calculateur et exécutable par des moyens de calcul dudit calculateur pour mettre en oeuvre un procédé de regroupement conforme à l'une quelconque des revendications 1 à 8. m2i 2À1,