INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Plus exactement, l’invention se rapporte à un procédé de traitement d’un signal analogique modulé en fréquence dans un récepteur de communications sans fil, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : réception dudit signal analogique modulé en fréquence par un signal utile ; traitement dudit signal reçu comprenant une démodulation en fréquence dudit signal analogique reçu.
La technique de modulation analogique par modulation de fréquence (FM) est communément utilisée pour des missions de type ISR (renseignement/surveillance/reconnaissance) ou CAS (appui aérien rapproché). Il existe des équipements de transmission par exemple qui disposent historiquement d’un mode de transmission de vidéos analogiques au standard NTSC ou PAL, modulées en fréquence. C’est un mode de transmission très utilisé par les forces d’intervention notamment, pour des raisons d’interopérabilité.
La modulation analogique en modulation de fréquence est toutefois peu robuste au bruit du canal de propagation.
A cet effet, suivant un premier aspect, la présente invention décrit un procédé de traitement d’un signal analogique modulé en fréquence dans un récepteur de communications sans fil tel que mentionné plus haut caractérisé en ce que , le récepteur comprenant Q antennes de réception et Q voies de traitement associées chacune à une antenne respective, avec Q ≥ 2, les étapes suivantes sont mises en œuvre sur chaque voie de traitement n° q du récepteur, q = 1 à Q pour obtenir le signal démodulé : i/ ladite réception comprend la réception, par chacune des antennes associées aux voies, du signal analogique modulé en fréquence, et ledit traitement comprend, sur chaque voie q, l’échantillonnage du signal reçu par l’antenne associée à la voie q et l’obtention, par transposition dudit signal échantillonné en bande de base, des échantillons complexes ; ii/ obtention, sur chaque voie q, d’une première estimation des valeurs de signal utile en fonction desdits échantillons complexes obtenus sur la voie q ; iii/ sur chaque voie q, estimation du rapport signal sur bruit en calculant , avec , et , où N est un entier fixé ; iv/ puis détermination d’une seconde estimation du signal utile en fonction des Q estimations du rapport signal sur bruit , q= 1 à Q et en fonction d’au moins une desdites premières estimations obtenues du signal utile, q = 1 à Q.
Un tel traitement permet d’obtenir en sortie du récepteur, un signal plus robuste.
Dans des modes de réalisation, un tel procédé comprendra en outre l’une au moins des caractéristiques suivantes : le procédé comprend, à l’étape iv/, une étape de comparaison entre elles des Q estimations du rapport signal sur bruit q= 1 à Q, puis une étape de détermination, en fonction de ladite comparaison, de quelle est la voie q0 parmi les voies 1 à Q sur laquelle le rapport signal sur bruit estimé est le plus grand, et la seconde estimation du signal utile est déterminée comme égale à ladite première estimation obtenue du signal utile ; à l’étape iv/, on détermine la seconde estimation du signal utile, pour en calculant : avec ; à l’étape ii, on obtient sur chaque voie q, une première estimation des valeurs de signal utile en fonction desdits échantillons complexes obtenus sur la voie q, par la formule suivante : où est l’excursion de fréquence du signal modulé et F e la fréquence d’échantillonnage ; le signal utile comprend une vidéo analogique au standard PAL ou NTSC.
Suivant un autre aspect, l’invention décrit un programme d’ordinateur destiné à être stocké dans la mémoire d’un récepteur de communication sans fil d’un signal analogique modulé en fréquence et comprenant en outre un microcalculateur, ledit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées sur le microcalculateur, mettent en œuvre les étapes i, ii, iii et iv d’un procédé suivant le premier aspect de l’invention.
Suivant un autre aspect, l’invention décrit un récepteur de communications sans fil adapté pour traiter un signal de communication analogique modulé en fréquence, ledit récepteur étant adapté pour recevoir le signal analogique modulé en fréquence par un signal utile et ledit traitement du signal reçu comprenant une démodulation en fréquence dudit signal analogique reçu ; ledit récepteur étant caractérisé en ce qu’il comprend Q antennes de réception adaptées chacune pour recevoir le signal analogique modulé en fréquence et Q voies de traitement associées chacune à une antenne respective, avec Q ≥ 2, et en ce que le traitement par le récepteur sur chaque voie de traitement q, q = 1 à Q, comprend : i/ l’échantillonnage du signal reçu et l’obtention, par transposition dudit signal échantillonné en bande de base, des échantillons complexes ; ii/ l’obtention, sur chaque voie q, d’une première estimation des valeurs de signal utile en fonction desdits échantillons complexes obtenus sur la voie q ; iii/ sur chaque voie q, estimation du rapport signal sur bruit en calculant , avec , et , où N est un entier fixé ; le récepteur étant adapté pour déterminer une seconde estimation du signal utile en fonction des Q estimations du rapport signal sur bruit , q= 1 à Q et en fonction d’au moins une desdites premières estimations obtenues du signal utile, q = 1 à Q.
Dans des modes de réalisation, un tel récepteur comprendra en outre l’une au moins des caractéristiques suivantes : le récepteur est adapté pour comparer entre elles les Q estimations du rapport signal sur bruit q= 1 à Q, et pour déterminer, en fonction de ladite comparaison, quelle est la voie q0 parmi les voies 1 à Q sur laquelle le rapport signal sur bruit estimé est le plus grand, et pour déterminer la seconde estimation du signal utile comme égale à ladite première estimation obtenue du signal utile ; le récepteur de communications sans fil est adapté pour déterminer la seconde estimation du signal utile, pour en calculant : avec ; sur chaque voie q, le traitement par ledit récepteur comprend une première estimation des valeurs de signal utile en fonction desdits échantillons complexes obtenus sur la voie q, par la formule suivante : où est l’excursion de fréquence du signal modulé et F e la fréquence d’échantillonnage.
La est une illustration d’un récepteur de communication sans fil dans un mode de réalisation ;
La représente les étapes d’un procédé de traitement d’un signal analogique modulé en fréquence dans un mode de réalisation de l’invention ;
La représente des images reconstituées dans un mode de réalisation de l’invention avec différents rapports signal sur bruit et différentes configurations antennaires ;
La représente des images reconstituées dans un mode de réalisation de l’invention avec différentes configurations antennaires.
Cette deuxième partie 22 est de type perceptron multicouche (ou « MultiLayer Perceptron » ou MLP). De manière classique, cette deuxième partie 22 comprend alors une pluralité de couches 23, 24, 25, 26 (par exemple Q couches, Q étant un nombre entier positif). Chaque couche 23, 24, 25, 26 présente par exemple un nombre M de neurones, M étant un nombre entier positif.
Chaque couche 23, 24, 25, 26 comprend l’application d’une fonction de type redresseur et/ou la mise en œuvre d’un produit matriciel. En d’autres termes, cette deuxième partie 22 du réseau de neurones artificiels NN repose sur des fonctions d’activation de type ReLU (pour « Rectified Linear Unit »).
Ici, la deuxième partie 22 du réseau de neurones artificiels NN comprend par exemple quatre couches 23, 24, 25, 26.
La deuxième partie 22 du réseau de neurones artificiels NN est structurée par l’intermédiaire de nœuds formant les différentes couches 23, 24, 25, 26. Ces nœuds sont caractérisés par une pluralité de coefficients de pondération qui peuvent être ajustés, préalablement à la mise en œuvre du procédé de détermination des poids de précodage lui-même, grâce à une phase d’entraînement telle que décrite ultérieurement dans un procédé préliminaire.
De manière plus explicite, la première couche 23 de la deuxième partie 22 du réseau de neurones artificiels NN reçoit en entrée les données intermédiaires Int de dimensions 2R. Les nœuds formant la première couche 23 appliquent une fonction de type redresseur puis réalisent la multiplication du résultat obtenu par une matrice A1 de dimensions Mx2R. Des données Int1, de dimension M, sont donc obtenues en sortie de la première couche 23.
Ces données Int1 sont ensuite fournies en entrée de la deuxième couche 24. Les nœuds formant la deuxième couche 24 appliquent une fonction de type redresseur puis réalisent la multiplication du résultat obtenu par une matrice A2 de dimensions MxM. Des données Int2, de dimension M, sont donc obtenues en sortie de la deuxième couche 24.
Ces données Int2 sont ensuite fournies en entrée de la troisième couche 25. Les nœuds formant la troisième couche 25 appliquent une fonction de type redresseur puis réalisent la multiplication du résultat obtenu par une matrice A3 de dimensions MxM. Des données Int3, de dimension M, sont donc obtenues en sortie de la troisième couche 25.
Enfin, ces données Int3 sont fournies en entrée de la quatrième couche 26. Les nœuds formant la troisième couche 26 appliquent une fonction de type redresseur puis réalisent la multiplication du résultat obtenu par une matrice A4 de dimensions 2NxM. Les poids de précodage w, de dimension 2N, sont obtenus en sortie de la quatrième couche 26.
La deuxième partie 22 du réseau de neurones artificiels NN fournit donc en sortie les poids de précodage w qui se présentent par exemple sous la forme d’un vecteur de dimension 2N (N étant le nombre d’antennes). Plus particulièrement, la deuxième partie 22 fournit une décomposition en parties réelle et imaginaire des poids de précodage w .
La est un logigramme représentant un exemple de procédé de détermination Det de poids de précodage mis en œuvre dans le contexte décrit précédemment.
Préalablement à la mise en œuvre du procédé, un procédé préliminaire est mis en œuvre afin de réaliser un entraînement du réseau de neurones NN. Plus particulièrement ce procédé préliminaire permet un entraînement de la deuxième partie 22 du réseau de neurones artificiels NN car, comme indiqué précédemment, la première partie 20 du réseau de neurones artificiels NN est fixe.
En pratique, ce procédé préliminaire permet de déterminer les coefficients de pondération de la deuxième partie 22 du réseau de neurones artificiels NN.
Ce procédé préliminaire comprend une première étape d’initialisation des coefficients de pondération de la deuxième partie 22 à des valeurs initiales. Ces valeurs initiales sont par exemple des valeurs aléatoires.
Ensuite, le processeur 7 de l’unité de commande reçoit des ensembles de données initiales représentant le vecteur h caractérisant le canal de communication et le vecteur position l associé. Le processeur 7 reçoit ici autant d’ensembles de données initiales { h , l } qu’il y a d’antennes (par exemple N ici). La partie des données initiales concernant le vecteur h sont par exemple ici obtenues de manière classique sur la base de signaux pilotes envoyés et de méthodes d’estimation de canal. Elles sont par exemple déterminées en amont de la mise en œuvre du procédé préliminaire.
Le procédé préliminaire comprend enfin l’étape d’entraînement du réseau de neurones artificiels NN. Comme indiqué précédemment, cette étape correspond à l’entraînement de la deuxième partie 22 du réseau de neurones artificiels NN.
Lors de cette étape d’entraînement, le réseau de neurones artificiels NN reçoit en entrée (donc en entrée de la première partie 20) les différents ensembles de données initiales { h , l } et ajuste les coefficients de pondération de la deuxième partie 22 afin d’obtenir les poids de précodage correspondant respectivement à chacun des couples formés par le vecteur h et le vecteur position l de l’ensemble de données initiales concerné. Les ensembles de données initiales { h , l } représentent alors un canal de communication d’entraînement et la position associée.
Le capteur 22 est, par exemple, configuré pour détecter le passage d’un élément du rotor 20 en regard du capteur 22 lors de la rotation du rotor 20 et pour calculer la vitesse de rotation en fonction de cette détection
Par exemple, le rotor 20 comporte une roue 130 disposée en regard du capteur 22 et solidaire de l’arbre 90 en rotation. La roue 130 est par exemple une roue dentée, présentant un périmètre extérieur comportant un ensemble de marqueurs.
Chaque marqueur est un élément dont le capteur 22 est configuré pour détecter le passage en regard du capteur 22. Le capteur 22 est notamment configuré pour détecter le passage d’un ensemble de marqueurs en regard du capteur 22 pendant une durée temporelle prédéterminée, et pour calculer la vitesse de rotation en fonction du nombre de marqueurs détectés pendant ladite durée.
La roue 130 entoure, par exemple, une portion du ventilateur 100, par exemple la bouche 105. En variante, la roue 130 est surmoulée sur ladite portion du ventilateur 100.
Les marqueurs sont par exemple équirépartis angulairement sur le périmètre de la roue 130.
Chaque marqueur est, par exemple, une dent, c’est-à-dire une saillie portée par le périmètre de la roue 130, une encoche ménagée dans la roue 130 ou encore une zone colorée.
En variante encore, chaque marqueur est directement disposé sur la portion du ventilateur 100, par exemple sur une surface radialement extérieure de la bouche 105.
Grâce à la présence de l’organe d’obturation 27, un même châssis 25, équipé d’un ou deux flasques 40, peut aisément être utilisé avec des ventilateurs 100 de types variés et présentant des diamètres extérieurs différents. En effet, il suffit d’adapter les dimensions de l’organe d’obturation 27 pour rendre le châssis 25 compatible avec le ventilateur 100 choisi, puisque l’organe d’obturation 27 permet d’éviter la sortie du flux d’air hors de la chambre 28 même si le diamètre du ventilateur 100 est très inférieur à celui du châssis 25 en regard du ventilateur 100.
Lorsque le châssis 25 comporte un ou deux flasques 40, le châssis est rendu plus adaptable encore puisqu’un même corps 35 peut être adapté à différentes configurations par le choix de flasques 40 aux formes et dimensions adaptées.
En outre, grâce à l’utilisation de l’organe d’obturation 27, la distance entre le châssis 25 et le ventilateur 100 est augmentée. Ainsi, l’accumulation de poussières dans l’espace entre le ventilateur 100 et le châssis 25 est limitée, et donc l’usure associée du ventilateur 100 ou du châssis 25. En effet, les poussières sont par exemple abrasives, notamment si elles comprennent des particules de sable ou des particules métalliques. Leur présence entre le ventilateur 100 et le châssis entraînerait alors une usure dudit ventilateur 100 ou châssis 25. De plus, si le capteur 22 est présent, puisqu’il est en général disposé dans cet espace, l’usure du capteur 22 est limitée. En outre, le capteur 22 est moins perturbé dans son fonctionnement par de telles poussières, notamment lorsqu’il est configuré pour détecter le passage d’un marqueur en regard dudit capteur 22.
Cela est notamment le cas lorsque la distance D est supérieure ou égale à 5 mm, puisque, lors de la rotation du rotor 20, le mouvement de l’air engendré par le rotor 20 tend à faire dégager d’éventuelles poussières qui se seraient déposées entre le ventilateur 100 et le châssis 25.
Un organe d’obturation 27 comportant une plaque 75 annulaire est particulièrement simple à utiliser et à installer.
Un pavillon 80 permet d’améliorer l’étanchéité du moteur 100, puisque le pavillon 80 permet notamment de pallier à un positionnement imprécis de l’organe d’obturation 27 ou du ventilateur 100. Cela est d’autant plus vrai lorsque l’extrémité 115 du ventilateur 100 est interposée entre les deux extrémités du pavillon 80, puisqu’un mauvais positionnement selon l’axe A est alors compensé. De plus, le faible espace entre le pavillon 80 et le ventilateur 100 permet de réduire sensiblement les fuites d’air.
En outre, la géométrie du pavillon 80 assure un guidage de l’écoulement de l’air en entrée du ventilateur 100. Ceci réduit alors des pertes à l’entrée du ventilateur 100 qui seraient dues à des turbulences. Le bruit produit par l’écoulement de l’air est alors en outre réduit.
Lorsque la différence entre le diamètre interne de l’organe d’obturation 27 et le diamètre extérieur du ventilateur 100 est inférieure ou égale à 2 mm, le ventilateur 100 et l’organe d’obturation 27 coopèrent efficacement pour éviter que l’air injecté par le ventilateur dans la chambre 28 ne s’échappe de manière excessive.
Selon le complément facultatif dans lequel l’organe d’obturation 27 porte la grille, ladite grille empêche l’insertion de corps étrangers par le ventilateur 100 sans pour autant que le flux d’air à travers l’ouverture 55 n’en soit sensiblement affecté.
En pratique, cette étape d’entraînement repose sur la minimisation d’une fonction de coût CF. Cette fonction de coût CF dépend du vecteur de position l et du vecteur h .
La fonction de coût CF est par exemple définie par l’expression suivante :
avec {h i , l i } le couple de données initiales associé à l’antenne i, Nc le nombre de canaux de communication, P(l i ) la valeur produite en sortie du réseau de neurones artificiels NN lorsque le vecteur position li est appliqué en entrée de ce même réseau de neurones artificiels NN pendant la phase d’entraînement, la notation ||x|| 2 correspondant à la norme euclidienne du vecteur x, |a| le module du nombre complexe a et .. H l’opérateur " transposé conjugué ".
Cette fonction de coût permet de quantifier le désalignement entre les poids de précodage obtenus à l’issue de l’étape d’entraînement (à partir des données initiales) et le canal de communication connu (issu des données initiales). En d’autres termes, cette fonction de coût permet de quantifier le désalignement entre les poids de précodage et le canal de communication d’entraînement.
Ainsi, si la fonction de coût est proche de 0, les poids de précodage et le canal de communication d’entraînement sont parfaitement alignés. En revanche, si la fonction de coût présente une valeur proche de 2, cela signifie que les poids de précodage et le canal de communication d’entraînement sont orthogonaux (et dans ce cas, aucune transmission de signal n’est possible).
Finalement, les coefficients de pondération sont modifiés de manière à minimiser la fonction de coût, par exemple au cours de plusieurs itérations, jusqu’à obtenir les coefficients de pondération optimaux qui minimise effectivement la fonction de coût CF. Ces coefficients de pondération optimaux sont utilisés ensuite dans le procédé de détermination Det de poids de précodage décrit ci-après.
Le procédé de détermination Det des poids de précodage w est donc mis en œuvre à la suite du procédé préliminaire.
Comme le montre la , le procédé de détermination Det débute à l’étape E2 lors de laquelle l’unité de commande 6 reçoit le vecteur de position l .
A l’étape E4, le vecteur de position l reçu est appliqué en entrée du réseau de neurones artificiels NN, et plus particulièrement en entrée de la première partie 20 du réseau de neurones artificiels NN.
Cette première partie 20 fournit alors en sortie les données intermédiaires Int (étape E6).
Comme cela est représenté sur la , le procédé de détermination Det se poursuit à l’étape E8. Lors de cette étape, les données intermédiaires Int sont fournies en entrée de la deuxième partie 22 du réseau de neurones artificiels NN.
Le procédé comprend alors l’étape E10 de détermination des poids de précodage w. Ces poids de précodage w sont alors obtenus en sortie de la deuxième partie 22 (et donc en sortie du réseau de neurones artificiels NN).
Grâce à l’utilisation de la structure du réseau de neurones artificiels en deux parties et aux spécificités de ces deux parties, les poids de précodage sont obtenus à partir du vecteur de position du terminal de communication, quelle que soit sa position initiale. Cette méthode est particulièrement avantageuse dans le cas où le terminal de communication ne se situe pas dans une ligne de vue directe des stations de base du système de communication.
L’invention concerne également un procédé d’émission Emi de données précodées. Ce procédé d’émission Emi fait suite au procédé de détermination des poids de précodage décrit précédemment. La représente, sous forme de logigramme, un exemple de procédé d’émission mis en œuvre selon l’invention.
Le procédé d’émission Emi comprend tout d’abord une étape de détermination de poids de précodage selon le procédé de détermination Det décrit précédemment. Des poids de précodage w sont donc obtenus à l’issue de cette étape.
Le procédé d’émission Emi comprend ensuite une étape E20. Lors de cette étape, l’unité de commande 6 utilise les poids de précodage obtenus afin de précoder les données à transmettre. Plus particulièrement, les poids de précodage sont appliqués à chacune des antennes de transmission afin de déterminer des données précodées à transmettre dans le système de communication. L’unité de commande 6 génère donc, au moyen des poids de précodage, ces données précodées.
On définit également la matrice B, de dimension RxD, dont chaque ligne correspond respectivement à un des vecteurs de fréquence B i de l’ensemble de R vecteurs de fréquence B i .
Plus particulièrement, on considère ici que chaque vecteur de fréquence B i comprend D composantes de fréquence. Les différentes composantes de fréquence de la pluralité des vecteurs de fréquence B i sont réparties au sein d’une plage de fréquences spatiales prédéterminée.
La plage de fréquences spatiales prédéterminée est par exemple caractérisée par son étendue.
Ici, les composantes de fréquence sont distribuées aléatoirement selon une distribution prédéterminée. Cette distribution prédéterminée présente par exemple un support fini ou infini.
Par exemple, les composantes de fréquences sont distribuées aléatoirement au sein de la plage de fréquences spatiales prédéterminée. Elles peuvent par exemple être obtenues par l’intermédiaire d’un tirage aléatoire. En variante, les composantes de fréquence peuvent être des valeurs prédéterminées de manière à être réparties selon une distribution particulière.
Par exemple ici, les composantes de fréquence sont distribuées selon une loi normale d’espérance nulle et de variance σ². Par exemple ici, cette variance est définie telle que 1/σ = 50 m.
De manière avantageuse, la première couche 20 du réseau de neurones artificiels NN détermine les données intermédiaires Int sur la base de composantes γ dites de sinusoïdes aléatoires (ou « Random Fourier Features » selon l’appellation d’origine anglosaxonne couramment utilisée). Ces fonctions γ dépendent du vecteur position l et des vecteurs de fréquence B i . Les données intermédiaires peuvent être représentées sous la forme d’un vecteur dont chaque élément est formé par une composante γ.
Plus explicitement, les composantes γ de sinusoïdes aléatoires s’expriment, pour chaque vecteur de fréquence B i , sous la forme suivante :
avec l le vecteur de position associé au terminal de communication 4 et B i un vecteur de fréquences associé et . T correspondant à l’opérateur de transposition de matrices.
Ainsi, chaque composante γ est obtenue par application de fonctions trigonométriques au résultat d’un produit scalaire entre le vecteur position l et le vecteur de fréquence B i concerné.
Plus particulièrement, chaque composante γ présente deux éléments : un premier élément obtenu par application d’une fonction cosinus à un résultat proportionnel au produit scalaire entre le vecteur position et le vecteur de fréquence concerné et un deuxième élément obtenu par application d’une fonction sinus à un résultat proportionnel au produit scalaire entre le vecteur position et le vecteur de fréquence concerné. Chaque composante γ est donc de dimension 2.
Les données intermédiaires Int sont donc obtenues par la détermination des composantes γ pour la pluralité de vecteurs de fréquence B i (pour les R vecteurs de fréquence considérés ici). Les données intermédiaires Int sont alors par exemple représentées par un vecteur de dimension 2R.