FR 3125602 A1 20230127 FR 2107910 A 20210722 Partie électronique d’antenne CRPA d’un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS, et dispositif d’antibrouillage et procédé de traitement de signaux associés La présente invention concerne un partie électronique (17) d’antenne CRPA (15) d’un dispositif d’antibrouillage (10) pour un récepteur GNSS (12), comprenant : - M entrées (21) des signaux élémentaires ; - pour chaque entrée (21), un banc de filtres passe-bandes configuré pour décomposer chaque signal élémentaire reçu par cette entrée à une fréquence Fe, en P sous-bandes pour obtenir P signaux sous-échantillonnés à une fréquence Fe/P ; - une composante de calcul configurée pour appliquer en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous-échantillonnés, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé; - une composante de sommation configurée pour recevoir tous les signaux sous-échantillonnés nettoyés et pour former à partir de ces signaux sous-échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe. Figure 1 Partie électronique d’antenne CRPA d’un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS, et dispositif d’antibrouillage et procédé de traitement de signaux associés La présente invention concerne une partie électronique d’antenne CRPA d’un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS. La présente invention concerne également un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS et un procédé de traitement de signaux associés. Plus particulièrement, le domaine technique de l’invention est celui des dispositifs d’antibrouillage à base de réseaux d’antenne à diagramme contrôlé pour les récepteurs GNSS (de l’anglais « Global Navigation Satellite System » ou « Système de positionnement par satellites » en français). Ce type d’antenne est connu également sous l’acronyme anglais de CRPA (pour « Controlled Radiated Pattern Antenna » ou « Antenne à diagramme contrôlé » en français). Un dispositif d’antibrouillage comprend généralement un réseau d’antenne, des câbles et une partie électronique d’antenne CRPA. Un tel dispositif est configuré pour fournir un signal GNSS dépourvu en partie ou totalement de signaux brouilleurs présents initialement dans la bande utile des signaux satellites. Cela permet alors au récepteur GNSS connecté à la sortie d’un tel dispositif d’antibrouillage de fonctionner et de fournir une solution de navigation correctement. Les signaux GNSS sont dans les bandes L1, E6, L2 et E5 de largeurs comprises entre 40 MHz et 20 MHz. De manière connue en soi, la partie électronique d’antenne CRPA utilise plusieurs types d’algorithmes pour atténuer le brouillage tout en conservant les signaux GNSS utiles. Le choix de l’algorithme est un compromis entre performance et complexité. La performance se caractérise en termes d’atténuation du brouillage, de temps de convergence et de retard sur le signal. La complexité se traduit en coût de développement, en coût récurrent, et en consommation électrique (et donc problème thermique). Le principe général du traitement effectué par la partie électronique consiste à effectuer une combinaison linéaire à coefficients complexes des signaux reçus sur chacune des voies d’entrée ramenée en bande de base et numérisée (échantillons de signal complexes). Il existe plusieurs types de traitements : - le traitement SAP (de l’anglais « Space Adaptive Processing »), purement spatial, dans lequel on effectue une combinaison linaire des N = M signaux reçus dans toute la bande échantillonnée [-Fe/2,+Fe/2] sur les M antennes ; - le traitement STAP (de l’anglais « Space Time Adaptive Processing »), spatio-temporel, dans lequel on effectue une combinaison linaire des N = M x L signaux reçus dans toute la bande échantillonnée sur les M antennes, en créant L versions décalées temporellement (avec entre 0 et L-1 retards d’une période d’échantillonnage) sur chaque antenne ; - le traitement SFAP (de l’anglais « Space Frequency Adaptive Processing »), spatio-fréquentiel, dans lequel on effectue un traitement SAP dans P sous-bandes obtenues grâce à un banc de filtres numérique, avant de sommer les P signaux filtrés. Les traitements les plus performants sont le traitement STAP et le traitement SFAP, mais ils demandent nettement plus de calculs, notamment pour obtenir les coefficients de pondération complexes. Le problème est de trouver une manière de calculer ces coefficients de pondération complexes à la fois rapide en temps réel, performante et peu coûteuse. Pour le calcul des coefficients de pondération complexes de la combinaison linéaire il existe deux familles d’algorithmes : - les algorithmes dits « à inversion directe » qui consistent à calculer les coefficients complexes de la combinaison linéaire à partir de la matrice d’intercorrélation Rxx des N signaux reçus, à l’issue de chaque période de calcul de Rxx par intégration des N x N produits complexes croisés des N signaux reçus sur un intervalle de temps (donc avec une fréquence plus lente que la fréquence d’échantillonnage) ; - les algorithmes dits « itératifs » qui remettent à jour les coefficients complexes au fur et à mesure directement à partir des échantillons des signaux reçus, chaque fois que des nouveaux échantillons sont disponibles (donc à la fréquence d’échantillonnage). Dans la famille des algorithmes itératifs, on trouve la méthode dite LMS (de l’anglais « Least Mean Square ») et la méthode dite RLS (de l’anglais « Recursive Lest Square »). La méthode LMS est sous-optimale et cherche à minimiser la puissance en sortie par la méthode du gradient avec une convergence non-instantanée. La méthode RLS est optimale et calcule directement les coefficients optimaux qui minimisent la puissance en sortie. Elle nécessite beaucoup plus de calculs. Les algorithmes à inversion directe permettent de tirer les meilleures performances possibles dans le cas où les brouilleurs sont sensiblement stationnaires. De plus, dans ce cas, les calculs à réaliser en matériel sont simples. Toutefois, ces algorithmes demandent également des calculs en logiciel, car ils nécessitent des opérations en virgule flottante. La rapidité de ces calculs est donc limitée par les performances des processeurs les mettant en œuvre. Ces performances peuvent être insuffisantes dans le cas de brouilleurs non stationnaires (pulsés) qui nécessitent un temps de réaction court. Cela limite aussi le nombre M de voies du réseau d’antenne et le nombre de retard L du traitements STAP, car le nombre d’opérations à effectuer pour le calcul des pondérations complexe est proportionnel au cube de N = M x L. En outre si on veut obtenir les performances d’atténuation du brouillage optimales il est nécessaire d’appliquer au signal reçu sur chaque voie d’entrée un retard équivalent au temps nécessaire pour effectuer le calcul de la matrice Rxx et le calcul des coefficients de pondérations complexes. Cela permet d’appliquer les pondérations complexes aux échantillons de signal reçu qui ont servi à les calculer via la matrice Rxx, et ainsi de conserver la cohérence, lorsque le brouillage fluctue dans le temps. Mais le retard induit sur le signal en sortie peut être préjudiciable pour le récepteur en aval, dont le rôle est aussi de fournir un temps précis mesuré à partir des signaux GNSS, car il induira un biais sur le temps résolu. La méthode LMS offre l’avantage d’une très grande simplicité puisqu’elle ne nécessite que très peu de calculs à chaque étape, et est donc faisable sur une composante purement matérielle (telle qu’un FPGA), sans retard conséquent sur les signaux reçus. En revanche, elle nécessite un temps de convergence qui peut être très long (jusqu’à 10 millisecondes) pour atteindre les mêmes performances de gain que les algorithmes à inversion directe. En présence de brouillage non stationnaire cela peut être pénalisant. La méthode RLS demande nettement plus de calculs mais offre un temps de convergence très rapide (quelques micro-secondes). Dans le cas d’un traitement STAP spatio-temporel, elle n’est toutefois pas faisable avec les technologies actuelles sur une composante purement matérielle. En effet, dans un tel cas, le nombre de calculs à effectuer à chaque période d’échantillonnage du signal reçu, proportionnel à N² = (M x L)², est très grand, ce qui conduit à un trop grand nombre de multiplicateurs. Dans le cas d’un traitement SAP purement spatial, il serait possible d’assurer les ressources matérielles pour effectuer les calculs mais c’est la fréquence d’horloge qui serait incompatible d’un trop grand nombre d’étapes de calcul à effectuer à chaque période d’échantillonnage. La présente invention a pour but de remédier à ces inconvénients et de proposer une manière de calcul des coefficients de pondération complexes réalisable sur une composante purement matérielle de façon à la fois rapide, performante et peu coûteuse. À cet effet, l’invention a pour objet une partie électronique d’antenne CRPA d’un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS, comprenant : - M entrées configurées pour recevoir des signaux élémentaires dans B bandes de fréquence issus d’une antenne réseau comprenant M antennes élémentaires ; - pour chaque entrée et chaque bande de fréquence, un banc de filtres passe-bandes configuré pour décomposer, chaque signal élémentaire reçu par cette entrée dans cette bande à une fréquence Fe, en P sous-bandes pour obtenir P signaux sous-échantillonnés à une fréquence Fe/P ; - une composante de calcul configurée pour appliquer dans chaque sous-bande en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous-échantillonnés issus des M entrées, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé, la composante de calcul présentant une composante matérielle unique pour toutes les sous-bandes de toutes les bandes, fonctionnant à la fréquence B.Fe ; - une composante de sommation configurée pour recevoir tous les signaux sous-échantillonnés nettoyés d’une même bande de fréquence et pour former à partir de ces signaux sous-échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, la partie électronique comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - la composante de calcul comprend B.P couches de calcul configurées pour mettre en œuvre un traitement itératif, chaque couche de calcul fonctionnant à la fréquence B.Fe et étant apte à mettre en œuvre une étape dudit traitement itératif ou une étape de retard ; les couches de calcul étant consécutives d’une couche n°1 à une couche n°B.P ; - la couche n°1 est apte à recevoir à chaque période B.Fe les M signaux sous-échantillonnés d’une même sous-bande et une donnée itérative issue la couche n°B.P à la période B.Fe précédente ; - ledit traitement itératif est la méthode des moindres carrés récursifs ; - ladite donnée itérative est la matrice covariance P n complexe symétrique de dimensions M x M, correspondant à l’inverse de la matrice d’intercorrélation R xx des M signaux sous-échantillonnés correspondants ; - ledit traitement itératif comprend : une première étape comprenant le calcul du vecteur complexe : PHt = P n .h n+1 *, où h n+1 est le vecteur ligne complexe contenant les M signaux sous-échantillonnés issus des bancs de filtres passe-bandes correspondants à la période d’échantillonnage courante ; une deuxième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif : HPHt = h n+1 . PHt ; une troisième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif : D_inv = 1 / ( 1 + HPHt ) une quatrième étape comprenant le calcul du vecteur gain de recalage : K = PHt . D_inv une cinquième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance recalée, complexe symétrique : P n+1 ’ = P n - K . PHt * une sixième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance propagée avec un facteur d’oubli, complexe symétrique : P n+1 = P n+1 ’ + 1/2 n . P n+1 ’ - chaque signal sous-échantillonné nettoyé est une des composantes du vecteur complexe PHt correspondant ; - chaque signal sous-échantillonné nettoyé est une des composantes du vecteur complexe P n+1 . H n+1 * égal au produit de la matrice de covariance propagée P n+1 par le transposé conjugué du vecteur ligne complexe H ; - les bancs de filtres passe-bandes sont réalisés selon la technique des filtres polyphases ; - la composante de sommation comprend un filtre interpolateur additionneur des signaux sous-échantillonnés nettoyés ; - ledit filtre interpolateur est réalisé selon la technique des filtres polyphases ; - la composante de calcul est un circuit logique de type FPGA. L’invention a également pour objet un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS, comprenant : - une antenne CRPA ; - une partie électronique telle que définie précédemment. L’invention a également pour objet un procédé de traitement de signaux par une partie électronique d’antenne CRPA d’un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS, comprenant les étapes suivantes : - recevoir sur M entrées des signaux élémentaires dans B bandes de fréquence issus d’une antenne réseau comprenant M antennes élémentaires ; - pour chaque entrée et chaque bande de fréquence, décomposer, chaque signal élémentaire reçu par cette entrée dans cette bande à une fréquence Fe, en P sous-bandes pour obtenir P signaux sous-échantillonnés à une fréquence Fe/P ; - pour appliquer dans chaque sous-bande en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous-échantillonnés issus des M entrées, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé ; - recevoir tous les signaux sous-échantillonnés nettoyés d’une même bande de fréquence et former à partir de ces signaux sous-échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe. Ces caractéristiques et avantages de l’invention apparaitront dans la lecture de la description qui va suivre, donnée à titre d’exemple non limitative, est faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la est une vue schématique d’un dispositif d’antibrouillage comprenant notamment une partie électronique d’antenne CRPA ; - la est une vue schématique détaillée d’un module de traitement faisant partie de la partie électronique d’antenne CRPA de la , selon un exemple générique de réalisation de celui-ci ; - la est une vue analogue à celle de la , le module de traitement étant selon un exemple de réalisation particulier de celui-ci ; - la est une vue schématique illustrant la structure et le fonctionnement d’une composante de calcul faisant partie du module de traitement de la ; - la est une vue schématique illustrant le fonctionnement d’une composante de calcul faisant partie du module de traitement de la ou de la . La illustre un dispositif d’antibrouillage 10 pour un récepteur GNSS 12. Le récepteur GNSS 12 présente un récepteur de signaux GNSS connu apte à déterminer une solution de navigation à partir des signaux GNSS reçus, qui sont issus d’un ou plusieurs systèmes de navigation par satellites (tels que le système GPS ou le système GALILEO). De manière connue en soi, chaque système de navigation par satellites forme une constellation de satellites et apte à fournir un ou plusieurs services de navigation. Par exemple, le système GPS fournit des services de navigation différents, comme par exemple des services « PPS » ou « code M ». Il en est de même en ce qui concerne le système GALILEO qui fournit par exemple des services « PRS » et « OS ». Pour recevoir les signaux GNSS, le récepteur GNSS 12 est connecté au dispositif d’antibrouillage 10 permettant de recevoir l’ensemble des signaux radiofréquences S disponibles selon une gamme de fréquences donnée, et d’en extraire des signaux radiofréquences GNSS, désignés par « Sn » sur la , en les nettoyant des signaux radiofréquences de brouillage, désignés par « b » sur la . Les signaux radiofréquences de brouillage b sont par exemple issus d’une et de plusieurs sources de brouillage 13 disposées aux environs du récepteur GNSS 12. Ces sources de brouillage 13 peuvent être introduites volontairement ou involontairement. Pour ce faire, le dispositif d’antibrouillage 10 comprend un réseau d’antenne 15, appelé également antenne CRPA, et une partie électronique d’antenne CRPA 17, désigné par la suite simplement par le terme « partie électronique 17 ». Le réseau d’antenne 15 est apte à recevoir un signal d’entrée sur chaque voie et à transmettre ces signaux d’entrée à la partie électronique 17. Le réseau d’antenne 15 comprend M antennes élémentaires disposées sur une embase selon une configuration connue. Dans l’exemple de la , le nombre M est égal à 4. Chaque antenne élémentaire est connectée à la partie électronique 17 et est apte à délivrer à cette partie 17 des signaux radiofréquences reçus, appelés par la suite signaux élémentaires. Le signal d’entrée Se délivré à la partie électronique 17 par le réseau d’antenne 15 est donc composé de M signaux élémentaires. Comme cela est visible sur la , la partie électronique 17 comprend M entrées 21 configurées pour recevoir des signaux élémentaires issus du réseau d’antenne 15, un module de traitement 22 configuré pour traiter les signaux élémentaires reçus pour générer un signal de sortie nettoyé Sn, et une sortie 23 configurée pour délivrer le signal de sortie nettoyé Sn. En particulier, dans l’exemple de la , chaque entrée 21 est connectée à l’une des antennes élémentaires du réseau d’antenne 15 et fournit au module de traitement 22 des signaux d’entrée élémentaires numérisés, ramenés en bande de base et échantillonnés à la fréquence Fe, représentés par des nombres complexes. En outre, dans l’exemple de la même , la sortie 23 de la partie électronique 17 est raccordée au récepteur GNSS 12. Dans ce cas, la sortie 23 fournit donc le signal de sortie nettoyé Sn, après conversion analogique et translation en fréquence de porteuse, au récepteur GNSS 12 qui en déduit une solution de navigation. Le module de traitement 22 est apte à traiter les signaux radiofréquences reçus pour en extraire des signaux radiofréquences GNSS exemptés totalement ou au moins en partie des signaux radiofréquences de brouillage. En particulier, le module de traitement 22 est apte à recevoir les signaux élémentaires reçus par le réseau d’antenne 15 avec une fréquence d’échantillonnage Fe qui est compris par exemple entre 20 MHz et 80 MHz, et avantageusement égale par exemple à 50 MHz. Avantageusement, le module de traitement 22 est apte à traiter les signaux radiofréquences reçus correspondant à B bandes GNSS comme par exemple les bandes L1, E6 et L2. Le module de traitement 22 est illustré plus en détail sur la illustrant un exemple de réalisation générique de ce module et sur la illustrant un exemple plus particulier de réalisation de ce module. Ainsi, comme cela est visible ces figures, le module de traitement 22 comprend une composante de filtrage 31, une composante de calcul 32 et une composante de sommation 33. La composante de filtrage 31 comprend M bancs de filtres passe-bandes sous-échantillonneurs. Cette composante de filtrage 31 permet ainsi d’effectuer un traitement de type SFAP tel qu’expliqué ci-dessus. Chaque banc de filtres est connecté à l’une des M entrées 21 et apte à recevoir chaque signal élémentaire, numérisé et ramené en bande de base, issu de cette entrée pour le décomposer en P sous-bandes, c’est-à-dire pour obtenir P signaux sous-échantillonnés S 1 , …, S P . Avantageusement, le nombre P est égal à une puissance de 2 et de préférence, peut-être choisi égal à 8 ou 16. Avantageusement, selon l’exemple de réalisation particulier de la , chaque banc de filtres est implémenté selon la technique connue sous le terme de « filtres polyphases ». Cela signifie qu’au lieu d’utiliser P filtres passe-bandes en parallèle travaillant à la fréquence Fe, la fréquence d’échantillonnage de chaque sous-bande étant réduite du facteur P cela permet de réaliser le banc de filtres avec un seul filtre FIR multiplexé (travaillant à la fréquence Fe) ayant un nombre de coefficients réduit du facteur P. Le filtre FIR (de l’anglais « Finite Impulse Response Filter ») est un filtre à réponse impulsionnelle finie, connu en soi. En outre, dans l’exemple de réalisation particulier illustré sur la , les P sorties du filtre FIR multiplexé produite à la fréquence Fe/P sont connectées à un opérateur FFT (de l’anglais « Fast Fourier Transform ») permettant d’effectuer une transformation de Fourier rapide du vecteur constitué de ces P sorties et de retrouver en sortie l’équivalent d’un banc de filtres numériques sous-échantillonné. La composante de calcul 32 permet de traiter l’ensemble des signaux sous-échantillonnés S 1 , …, S P formés par les M bancs de filtres en appliquant l’une des méthodes de calcul des coefficients de pondération complexes correspondant à ces signaux sous-échantillonnés. Pour ce faire, la composante de calcul 32 comprend une horloge et P couches de calcul consécutives d’une couche n°1 à une couche n°P. La composante de calcul 32 est apte à effectuer à chaque cycle d’horloge une opération de calcul dans chacune des P couches de calcul et à transmettre le résultat de ces opérations aux couches suivantes. En outre, à chaque cycle d’horloge, la couche n°1 est apte à recevoir un signal sous-échantillonné S i suivant de la sous bande n°i issu de la composante de filtrage 31 et une donnée itérative suivante P n i issue de la couche n°P au cycle d’horloge précédent. En outre la couche n°P était apte à fournir au cycle d’horloge précédent le signal de sortie SAP i de la sous bande n°i, ladite donnée itérative suivante P n i et ledit signal de sortie étant calculés par des couches de calcul précédentes lors des cycles d’horloge précédents à partir d’une donnée itérative précédente P n-1 i et d’un signal sous-échantillonné S i précédent. Les signaux de sortie SAP i correspondent donc aux signaux sous-échantillonnés nettoyés par la composante de calcul 32. Ainsi, la composante de calcul 32 présente une structure apte à mettre en œuvre un traitement itératif tout en acquérant à chaque cycle d’horloge une nouvelle donnée d’entrée S i et en fournissant une donnée de sortie SAP i . La nature des opérations de calcul effectuées dans chacune des couches ainsi que la donnée itérative dépendent de la méthode de calcul choisie. Un exemple d’une telle méthode sera expliqué plus en détail par la suite. Avantageusement, selon l’invention, la composante de calcul 32 présente entièrement une composante matérielle unique, telle qu’un circuit logique, par exemple de type FPGA (de l’anglais « Field-Programmable Gate Array »). Dans un tel cas, l’architecture en couches de la composante de calcul 32 telle que décrite précédemment, est connue sous le terme d’architecture en « pipeline ». Dans ce cas, également de manière connue en soi, les couches consécutives sont reliées entre elles par des bascules permettant la transmission entre ces couches de données resynchronisées sur l’horloge du circuit logique. En outre, avantageusement, la fréquence d’horloge de la composante de calcul 32 est un multiple de la fréquence d’échantillonnage Fe, ce qui permet de traiter en parallèle plusieurs bandes GNSS. Selon un exemple de réalisation, le fréquence d’horloge est égale à 2.Fe, pour traiter deux bandes lorsque B = 2. Lorsque les bancs de filtres numériques 31 sont réalisés selon la technique des filtres polyphases, la composante de sommation 33 comprend un opérateur FFT -1 (visible dans l’exemple de réalisation de la ) permettant d’effectuer une transformation Fourier rapide inverse du vecteur constitué des P signaux de sortie SAP 1 , …, SAP P , et un filtre interpolateur additionneur des signaux SAP 1 , …, SAP P , tel qu’un filtre FIR multiplexé, permettant de fournir un signal de sortie nettoyé Sn à la fréquence Fe. Avantageusement, selon l’invention, la composante de calcul 32 est adaptée pour mettre en œuvre la méthode RLS de calcul des coefficients de pondération complexes par sous-bande. En particulier, cette méthode consiste à calculer le vecteur des coefficients de pondération complexes pour chaque sous-bande i de 1 à P en utilisant la formule suivante : où est une matrice d’intercorrélation des M signaux sous-échantillonnés de la sous-bande i par le réseau d’antenne 15, c’est-à-dire où est la matrice à n lignes et M colonnes contenant n vecteurs lignes h m (m = 1 à n) constitués chacun des M signaux sous-échantillonnés par la sous bande i à un instant t = 1 à T; et est un vecteur permettant de satisfaire la contrainte sur la conservation des signaux GNSS : . En pratique, pour ne favoriser aucune direction GNSS, le vecteur peut être choisi comme suit : La formule (1) nécessite de résoudre au moins le système suivant : Le vecteur optimal est donné par la relation suivante : Selon la méthode des moindres carrés récursifs (« Recursive Least Square » en anglais, souvent remplacé par l’acronyme RLS), connue en soi, il n’est pas nécessaire de recalculer l’inverse de la matrice pour remettre à jour le vecteur W chaque fois qu’on ajoute une ligne à la matrice , ce qui permet d’économiser des calculs. En effet la méthode des moindres carrés récursifs permet de calculer la matrice au fur et à mesure que les échantillons de signal d’entrée sont disponibles : On remarque que : et on démontre le résultat suivant : Ce qui peut être écrit : avec : Ainsi, selon la méthode RLS, plutôt que de calculer l’inverse de la matrice à chaque fin d’intervalle d’intégration de , on remet à jour l’inverse à chaque période d’échantillonnage des signaux reçus. Pour obtenir le vecteur des coefficients de pondérations complexes on commence par calculer : Puis : Dans le cas général où : le vecteur est égal à la première colonne de et le scalaire est égal au premier coefficient de . En outre, selon l’invention, il est possible d’utiliser un facteur d’oubli afin de limiter la durée d’intégration équivalente de la matrice d’intercorrélation . Ce facteur d’oubli peut prendre la forme suivante : Il est possible de choisir égal à de façon à éviter les multiplications beaucoup plus coûteuses que les additions et les décalages de bit, où est un nombre entier paramétrant le facteur d’oubli. Ainsi, le facteur d’oubli prend la forme suivante : Les couches de la composante de calcul 32 sont donc adaptées pour calculer de manière itérative les coefficients tout en prenant en compte le facteur d’oubli. Dans ce cas, la donnée itérative utilisée par ces couches correspond à la matrice de covariance , inverse de la matrice d’intercorrélation . Le traitement itératif de la matrice peut être réalisé suivant six étapes consécutives suivantes : une première étape comprenant le calcul du vecteur complexe : PHt = P n .h n+1 * où h n+1 est le vecteur ligne complexe contenant les M signaux sous-échantillonnés à la fréquence Fe/P en sortie du filtre numérique de la sous-bande traitée par la couche réalisant cette étape et « * » désigne le vecteur conjugué transposé ; une deuxième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif : HPHt = h n+1 . PHt une troisième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif ; D_inv = 1 / ( 1 + HPHt ) une quatrième étape comprenant le calcul du gain de recalage, vecteur complexe K = PHt . D_inv une cinquième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance recalée, complexe symétrique : P n+1 ’ = P n - K . PHt * une sixième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance propagée avec le facteur d’oubli, complexe symétrique P n+1 = P n+1 ’ + 1/2 n . P n+1 ’. On remarquera que si on n’effectue pas la normalisation des pondérations complexe par alors le signal de sortie après combinaison linéaire s’écrit : Il est possible, pour simplifier, de se contenter de calculer : Soit : Ce qui est égal à la première composante du vecteur colonne PHt déjà calculé lors de la première étape. Selon l’invention, chaque étape de calcul du traitement itératif est réalisée par l’une des couches de calcul de la composante de calcul 32. Un exemple d’une implémentation possible de ces couches est illustré sur la . En particulier, dans l’exemple de cette figure 4, le nombre P est égal à 8, le nombre B est égal à 1 et la composante de calcul 32 comprend 8 couches dénotées sur la figure 4 par C n°1 à C n°8. Par ailleurs, sur cette figure, P n désigne la matrice de covariance inverse de la matrice d’intercorrélation , le vecteur h n désigne le vecteur ligne contenant les M échantillons complexes du signal sous-échantillonné S i correspondant et la notation désigne le vecteur conjugué transposé. En référence à la : - la couche n°1 est configurée pour recevoir la donnée itérative suivante P n , le vecteur de signal sous-échantillonné suivant h n+1 et pour calculer la valeur PHt = P n . h n+1 * ; - la couche n°2 est configurée pour copier la donnée itérative suivante P n , le vecteur de signal sous-échantillonné suivant h n+1 et la valeur PHt, et pour calculer la valeur de D = 1 + h n+1. PHt ; - la couche n°3 est configurée pour copier la donnée itérative suivante P n , le vecteur de signal sous-échantillonné suivant h n+1 , la valeur PHt et la valeur D, et pour calculer la valeur D_inv = 1 / D; - la couche n°4 est configurée pour copier la donnée itérative suivante P n , le vecteur de signal sous-échantillonné suivant h n+1 , la valeur PHt et la valeur D_inv, et pour calculer la valeur K = P n . h n+1 * . D_inv ; - la couche n°5 est configurée pour copier le vecteur de signal sous-échantillonné suivant h n+1 , la valeur PHt et pour calculer la valeur P n+1 ’ = P n – K . PHt *; - la couche n°6 est configurée pour calculer une nouvelle donnée itérative suivante P n+1 = P n+1 ’ + 1/2 q . P n+1 ’ et le signal de sortie SAP i comme h n+1 P n+1 ’ . C, C étant le vecteur déterminé précédemment ; - la couche n°7 est configurée pour copier le signal de sortie et la nouvelle donnée itérative suivante P n+1 ; et - la couche n°8 est configurée pour copier le signal de sortie SAP i et la nouvelle donnée itérative suivante P n+1 . Dans cet exemple, les couches n°7 et n°8 sont donc des couches de retard purs destinées à fournir la nouvelle de matrice de covariance P n+1 de la sous bande i à la couche n°1 lorsque celle-ci fera le calcul de la sous-bande n°i. Ainsi, conformément à la illustrant le cas générique de fonctionnement de la composante de calcul 32, dans le cas particulier où le nombre B de bandes de fréquences est égal à 1, chacune des P couches de la composante de calcul 32 traite donc successivement, à la fréquence d’horloge Fe, les signaux sous-échantillonnés des sous-bandes 1 à P produits à chaque période Fe/P et transmet à la couche suivante le résultat de ses calculs pour lui permettre de continuer le traitement à la période d’horloge Fe suivante. Les données de chaque sous-bande migrent donc dans les P couches successives jusqu’à la fourniture d’un signal sous-échantillonné nettoyé et d’une matrice de covariance P n+1 recalée propagée, avant de recommencer un cycle à la période Fe/P suivant avec des nouveaux échantillons de signal d’entrée sous-échantillonnés. Dans la les indices des sous-bandes traitées par chaque couche, associée à une ligne du tableau, à chaque période Fe, associée à une colonne du tableau, sont représentés par les chiffres de 1 à P. Bien entendu, d’autres exemples d’implémentation des couches de la composante de calcul 32 sont également possibles. Il est par exemple possible d’utiliser une architecture à B x P couches pour traiter B bandes GNSS en parallèle, en ajoutant (B-1)P couches de retard pur, à condition de pouvoir faire fonctionner le circuit logique à la fréquence B x Fe. Dans un tel cas, chaque bande GNSS est sous-échantillonnée en P sous-bandes comme expliqué précédemment. Par exemple, lorsque B = 2, il est possible de rajouter P couches de retard ce qui amène le nombre total de couches dans la composante de calcul 32 à 2P. Dans ce cas, lorsque le traitement itératif est fait avec l’exemple de calcul de la , c’est-à-dire en appliquant 6 couches de calcul pur, le nombre total de couches de retard est amené à 2P-6. Le procédé de traitement de signaux radiofréquences mis en œuvre par la partie électronique 17 sera désormais expliqué. Ce procédé est mis en œuvre lors du fonctionnement du dispositif d’antibrouillage 10 avec la fréquence Fe, correspondant à la fréquence d’échantillonnage Fe mentionné précédemment. Lors d’une étape initiale, les entrées 21 de la partie électronique 17 reçoivent les M signaux élémentaires reçus par le réseau d’antenne 15. Ces signaux élémentaires sont ensuite transmis au module de traitement 22 après numérisation, passage en bande de base et échantillonnage à la fréquence Fe. Lors d’une étape suivante, la composante de filtrage 31 du module de traitement 22 reçoit ces signaux élémentaires, ramenés en bande de base et numérisés, puis les décompose en P sous-bandes et les sous-échantillonne à la fréquence Fe / P, grâce à un banc de filtres numériques, en formant ainsi les signaux sous-échantillonnés S 1 , …, S p , comme expliqué précédemment. Lors d’une étape suivante, la composante de calcul 32 applique un traitement antibrouillage. Cette étape comprend notamment la mise en œuvre P fois des étapes du traitement itératif expliquées précédemment. En particulier, lors de ces étapes, chacune des couches de la composante de calcul 32 effectue une opération de calcul comme expliqué précédemment. En particulier, à chaque cycle d’horloge, la couche n°1 reçoit un vecteur de signal sous-échantillonné suivant h n+1 issu de la composante de filtrage 31 et une donnée itérative suivante P n +1 issue de la couche n°P. Lors d’une étape suivante la composante de sommation 33 reçoit le signal de sortie SAP de chaque sous-bande et fournit un signal de sortie de toute la bande, nettoyé du brouillage. Lors d’une dernière étape, la sortie 23 reçoit ainsi le signal de sortie nettoyé Sn et le fournit au récepteur GNSS 12 après conversion analogique et translation en fréquence de porteuse. On conçoit alors que la présente invention présente un certain nombre d’avantages. En particulier, il est clair que la décomposition du signal d’entrée en P sous-bandes en utilisant un banc de filtres numériques permet de réduire la fréquence d’échantillonnage à Fe/P dans chacune des P sous-bandes. Cela donne plus de temps pour réaliser toutes les étapes du calcul de la méthode RLS et grâce à une architecture de la composante de calcul en « pipeline » de multiplexer les opérateurs de manière à les communaliser à toutes les sous-bandes. En outre, le fait de travailler dans des sous-bandes augmente les performances de réjection. L’invention permet donc de mettre en œuvre la technique de traitement de type SFAP de manière purement matérielle, tout en rendant le calcul à la fois rapide, performant et peu coûteux. Cette technique peut avantageusement être combinée avec la méthode RLS afin d’atteindre des meilleures performances. Partie électronique (17) d’antenne CRPA (15) d’un dispositif d’antibrouillage (10) pour un récepteur GNSS (12), comprenant : - M entrées (21) configurées pour recevoir des signaux élémentaires dans B bandes de fréquence issus d’une antenne réseau (15) comprenant M antennes élémentaires ; - pour chaque entrée (21) et chaque bande de fréquence, un banc de filtres passe-bandes configuré pour décomposer, chaque signal élémentaire reçu par cette entrée dans cette bande à une fréquence Fe, en P sous-bandes pour obtenir P signaux sous-échantillonnés à une fréquence Fe/P ; - une composante de calcul (32) configurée pour appliquer dans chaque sous-bande en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous-échantillonnés issus des M entrées, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé, la composante de calcul présentant une composante matérielle unique pour toutes les sous-bandes de toutes les bandes, fonctionnant à la fréquence B.Fe ; - une composante de sommation (33) configurée pour recevoir tous les signaux sous-échantillonnés nettoyés d’une même bande de fréquence et pour former à partir de ces signaux sous-échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe. Partie électronique (17) selon la revendication 1, dans laquelle la composante de calcul comprend B.P couches de calcul configurées pour mettre en œuvre un traitement itératif, chaque couche de calcul fonctionnant à la fréquence B.Fe et étant apte à mettre en œuvre une étape dudit traitement itératif ou une étape de retard ; les couches de calcul étant consécutives d’une couche n°1 à une couche n°B.P. Partie électronique (17) selon la revendication 2, dans laquelle la couche n°1 est apte à recevoir à chaque période B.Fe les M signaux sous-échantillonnés d’une même sous-bande et une donnée itérative issue la couche n°B.P à la période B.Fe précédente. Partie électronique (17) selon la revendication 3, dans laquelle : ledit traitement itératif est la méthode des moindres carrés récursifs ; ladite donnée itérative est la matrice covariance P n complexe symétrique de dimensions M x M, correspondant à l’inverse de la matrice d’intercorrélation R xx des M signaux sous-échantillonnés correspondants. Partie électronique (17) selon la revendication 4, dans laquelle ledit traitement itératif comprend : une première étape comprenant le calcul du vecteur complexe : PHt = P n .h n+1 *, où h n+1 est le vecteur ligne complexe contenant les M signaux sous-échantillonnés issus des bancs de filtres passe-bandes correspondants à la période d’échantillonnage courante ; une deuxième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif : HPHt = h n+1 . PHt ; une troisième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif : D_inv = 1 / ( 1 + HPHt ) une quatrième étape comprenant le calcul du vecteur gain de recalage : K = PHt . D_inv une cinquième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance recalée, complexe symétrique : P n+1 ’ = P n - K . PHt * une sixième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance propagée avec un facteur d’oubli, complexe symétrique : P n+1 = P n+1 ’ + 1/2 n . P n+1 ’ Partie électronique (17) selon la revendication 5, dans laquelle chaque signal sous-échantillonné nettoyé est une des composantes du vecteur complexe PHt correspondant. Partie électronique (17) selon la revendication 5, dans laquelle chaque signal sous-échantillonné nettoyé est une des composantes du vecteur complexe P n+1 . H n+1 * égal au produit de la matrice de covariance propagée P n+1 par le transposé conjugué du vecteur ligne complexe H. Partie électronique (17) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle les bancs de filtres passe-bandes sont réalisés selon la technique des filtres polyphases. Partie électronique (17) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle la composante de sommation comprend un filtre interpolateur additionneur des signaux sous-échantillonnés nettoyés. Partie électronique (17) selon la revendication 8, dans laquelle ledit filtre interpolateur est réalisé selon la technique des filtres polyphases. Partie électronique (17) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle la composante de calcul (32) est un circuit logique de type FPGA. Dispositif d’antibrouillage (10) pour un récepteur GNSS (12), comprenant : - une antenne CRPA (15) ; - une partie électronique (17) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Procédé de traitement de signaux par une partie électronique (17) d’antenne CRPA (15) d’un dispositif d’antibrouillage (10) pour un récepteur GNSS (12), comprenant les étapes suivantes : - recevoir sur M entrées (21) des signaux élémentaires dans B bandes de fréquence issus d’une antenne réseau (15) comprenant M antennes élémentaires ; - pour chaque entrée (21) et chaque bande de fréquence, décomposer, chaque signal élémentaire reçu par cette entrée dans cette bande à une fréquence Fe, en P sous-bandes pour obtenir P signaux sous-échantillonnés à une fréquence Fe/P ; - pour appliquer dans chaque sous-bande en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous-échantillonnés issus des M entrées, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé ; - recevoir tous les signaux sous-échantillonnés nettoyés d’une même bande de fréquence et former à partir de ces signaux sous-échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe.