INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
A cet effet, et selon un premier aspect, il est proposé par la présente invention, un imageur intelligent comprenant un circuit intégré tridimensionnel comportant un empilement d’au moins deux couches de circuit intégré. Chaque couche est électriquement connectée à au moins une autre couche par l’intermédiaire de connexions électriques traversantes. Les couches comprennent une couche supérieure, dite « couche de capteur », et une ou plusieurs couches inférieures, dites « couches de traitement ». La couche de capteur comprend un capteur photosensible comportant une matrice de pixels, chaque pixel étant configuré pour fournir un signal analogique représentatif d’une intensité lumineuse reçue. Le circuit intégré tridimensionnel comporte un bloc de conversion implémenté sur la couche de capteur et/ou sur une ou plusieurs couches de traitement, un processeur de traitement parallèle implémenté sur une ou plusieurs couches de traitement, un bus de données et un bloc de contrôle implémentés sur la ou les couches de traitement sur lesquelles le processeur de traitement parallèle est implémenté. Le bloc de conversion comprend une pluralité de convertisseurs analogique-numérique chacun associé respectivement à une colonne de la matrice de pixels. Le bloc de conversion est configuré pour transformer en données numériques les signaux analogiques fournis par les pixels. Le processeur de traitement parallèle comporte une pluralité d’unités de calcul, chaque unité de calcul comportant plusieurs processeurs élémentaires et une mémoire partagée entre les processeurs élémentaires de l’unité de calcul. Le bus de données et le bloc de contrôle sont configurés pour acheminer les données numériques en sortie du bloc de conversion directement vers les mémoires partagées des unités de calcul, les données numériques représentatives d’une même ligne de pixels étant toutes acheminées simultanément vers différentes unités de calcul.
Un « circuit intégré » est également appelé « circuit microélectronique » ou « puce électronique ». Un circuit intégré comprend des composants électroniques actifs analogiques et/ou numériques réalisés à partir d’un matériau semi-conducteur, ainsi que des pistes métalliques permettant d’interconnecter électriquement les composants électroniques entre eux.
Dans la présente demande, une « couche de circuit intégré » correspond à un circuit microélectronique plan (2D) qui forme une partie du circuit intégré tridimensionnel (3D) formant l’imageur. Les différentes couches (couramment dénommées sous le terme « tiers » en anglais) sont empilées verticalement les unes au-dessus des autres (la verticale étant définie par la direction de l’empilement des couches). Le terme « couche » a ici la même signification que le terme « niveau » (le circuit intégré 3D est formé par un empilement de plusieurs « niveaux » de circuit).
Une couche de l’empilement peut être électriquement connectée à une autre couche par l’intermédiaire de vias. Un via est une connexion métallique permettant de traverser verticalement le substrat semi-conducteur d’une couche pour connecter électriquement deux composants électroniques réalisés dans deux couches différentes de l’empilement).
Différentes méthodes de fabrication peuvent être envisagées pour réaliser les différentes couches de l’empilement. Selon un premier exemple, connu sous le nom d’« intégration 3D parallèle » (« 3D stacking » ou « 3D packaging » en anglais), les différentes couches sont réalisées indépendamment les unes des autres à partir de différents wafers, puis les couches sont superposées et interconnectées par des connexions de type TSV (acronyme anglais de « Through-Silicon Via »). Selon un autre exemple, connu sous le nom d’« intégration 3D séquentielle » ou « intégration 3D monolithique »), les différentes couches sont directement réalisées les unes sur les autres. Par exemple, après avoir réalisé une première couche de circuit intégré à partir d’un premier substrat semi-conducteur, un deuxième substrat semi-conducteur est reporté sur la première couche (par exemple par un collage oxyde-oxyde) ; le deuxième substrat est ensuite aminci ; les composants électroniques de la deuxième couche sont ensuite fabriqués à partir du deuxième substrat. Dans le cas d’une intégration 3D séquentielle, les connexions électriques entre les couches sont de type MIV (acronyme anglais pour « Monolithic Inter-tier Via »). Les connexions électriques entre les différentes couches peuvent également être réalisées par l’intermédiaire de plots de contact ou de microbilles. Il est également envisageable de réaliser l’empilement des couches de circuit intégré de l’imageur en utilisant une intégration 3D parallèle pour une partie des couches et une intégration 3D séquentielle pour une autre partie des couches.
La couche de capteur est la première couche de l’empilement (couche supérieure située en haut de l’empilement). La couche de capteur peut fonctionner dans le visible ou dans l’infra-rouge, selon l’application visée. Les couches de traitement sont situées en-dessous de la couche de capteur.
Chaque pixel du capteur photosensible correspond à un photodétecteur formé par exemple par une photodiode (jonction PN), un phototransistor, une photodiode associée à des portes de transfert, ou un photodétecteur réalisé dans une couche photosensible organique ou colloïdale.
La couche de capteur peut par exemple être réalisée selon une configuration d’illumination face arrière (capteur BSI, pour « Back-Side Illumination » en anglais) ou selon une configuration face avant (capteur FSI, pour « Front-Side Illumination » en anglais).
Dans la présente demande, le terme « bloc » désigne une partie du circuit intégré tridimensionnel formant l’imageur et répondant à une certaine fonction logique. Un bloc peut comporter différents composants électroniques analogiques et/ou numériques. Un bloc peut être implémenté sur une seule couche ou sur plusieurs couches du circuit intégré tridimensionnel.
Le bloc de conversion a pour fonction de transformer en données numériques les signaux analogiques fournis par les pixels. Le bloc de conversion peut être implémenté sur une seule couche, par exemple sur la couche de traitement située directement sous la couche de capteur, ou sur une couche de traitement inférieure, voire même sur la couche de capteur. Rien n’empêche toutefois que le bloc de conversion soit implémenté sur plusieurs couches ; par exemple différentes parties du bloc de conversion peuvent être implémentées sur plusieurs couches de traitement, ou bien une partie du bloc de conversion peut être implémenté sur la couche de capteur et d’autres parties du bloc de conversion peuvent être implémentées sur une ou plusieurs couches de traitement.
Dans des modes particuliers de réalisation, le bloc de conversion est entièrement implémenté sur une ou plusieurs couches de traitement.
Dans des modes particuliers de réalisation, le bloc de conversion est entièrement implémenté sur une seule couche de traitement.
Dans des modes particuliers de réalisation, le bloc de conversion est entièrement implémenté sur la couche de traitement située immédiatement sous la couche de capteur.
Par exemple, l’identification peut être réalisée au niveau du signal en sortie du codeur analogique-numérique, comme décrit dans : - P.M. Aashir Afnan. Et al. AI based radar waveform classification system. International research journal of engineering and technology 7(8):395-399. (Aug. 2020). - J. Lunden. V. Koivunen. Automatic radar waveform recogntion. IEEE J. selected topics SP 1(1):124-136. (June 2007).
Cependant, de telles approches sont complexes, requièrent une quantité de calculs importante et nécessitent de ré-entraîner les modèles quand une classe est ajoutée ou supprimée. D’autre part, les classifieurs multi classes sont structurellement incapables de traiter les cas où des formes d’onde non apprises sont présentées à leur entrée. Or, avec la prolifération des émetteurs et la généralisation des radars définis par logiciels, dont l’opérateur peut facilement modifier les paramétrages, il est requis de pouvoir gérer des formes d’onde hors bibliothèque de référence. Les solutions proposant des mécanismes ad-hoc en amont ou en aval du classifieur pour détecter une forme d’onde inconnue en entrée, basée sur des modèles d’apprentissage machine complémentaires au classifieur, comme divulgué par exemple dans les documents : - C. Tanner Frediau. Et al. Classification of common waveforms including a watchdog for unkown signals. arXiv [eess.SP]:2108.07339v1. Aug 2021. - R.V. Chakravarthy. Et al. Open-set radar waveform classification: Comparison of different features and classifiers. IEEE international radar conference. Washington DC, USA. (28-30 April 2020).
Des méthodes les plus récentes sont également basées sur des réseaux neuronaux, comme par exemple W. Chao, et al. (dont ZML). A radar signal deinterleaving method based on semantic segmentation with neural networks. arXiv [eess.SP]:2110.13706v2. (Feb. 2022).
Néanmoins ces solutions connues restent limitées en raison de la quantité et de la diversité des formes d’onde inconnues.
D’autres approches connues adressent le problème de la reconnaissance de forme d’onde façon similaire pour des flots d’impulsions caractérisées, c’est-à-dire la plupart du temps comme un problème d’identification multi classes.
Une approche particulière a été proposée dans laquelle la distance de transport optimale est utilisée pour comparer les impulsions pré-triées avec une liste de candidats, comme divulgué par exemple dans : - M.Mottier, G. Chardon, F. Pascal. Radar emitter classification with optimal transport distance. Proc. 30th European signal processing conference (eusipco). Belgrade, Serbia. (29 Aug.-02 Sept. 2022).
Cette approche est cependant limitée aux paramètres de fréquence porteuse et de durée d’impulsion, ce qui est restrictif car un paramètre très signant des formes d’onde radar est la différence de temps entre impulsions consécutives (appelée PRI, acronyme pour « pulse repetition interval », encore appelé DTOA, acronyme pour « differential time of arrival », quand il est mesuré après interception par le récepteur d’écoute).
Le choix de la Période de Récurrence des Impulsions (PRI) est crucial dans la conception des systèmes radar, comme indiqué par exemple dans N. Levanon. E. Mozeson. Radar signals. Wiley. (2004). Pour la fonction radar, il est souvent souhaitable d’avoir une certaine régularité dans la PRI, mais pour des questions de discrétion et de lutte contre le brouillage il est plutôt préférable de définir de longues séquences de PRI sans répétition, entre autres contraintes (comme décrit par exemple dans US 5 847677A)). Les formes d’onde pseudo-aléatoires qui en résultent sont effet les plus difficiles à détecter et à reconnaître par un système d’écoute quand elles sont mélangées dans un flot d’impulsions provenant de différents émetteurs non séparés angulairement.
Un tel problème a été rarement abordé dans l’état de la technique en dépit de son intérêt opérationnel. Généralement, les approches d’identification sont basées sur les valeurs (moments) de PRI ou bien sur un intervalle de valeurs de PRI, déterminées après désentrelacement et pistage et comparées à une description en bibliothèque pour fournir un score de ressemblance. D’autres scores peuvent être calculés sur la base d’autres paramètres et les différents scores sont ensuite combinés pour former un score global et prendre une décision comme décrit dans EP3491411. Ce type d’approche nécessite une grande expertise pour la définition des scores et des modalités de combinaison de ces scores. Elle dépend notamment des qualités de désentrelacement et de pistage en amont, puisqu’elle nécessite suffisamment d’impulsions pré-regroupées sans trop d’erreurs pour produire un score suffisamment fiable, et ne peut donc pas toujours être appliquée « à la volée » dans des fenêtres d’analyse.
Une autre approche a été décrite dans H.E. Abou-Bakr-Hassan, K.H. Moustafa. Joint deinterleaving/identification of radar pulses using matrix differences. Proc. 5th international conference on electrical engineering (ICEENG). Cairo, Egypt. (16-18 May 2006). Cette approche consiste à désentrelacer et identifier conjointement des formes d’onde constitutives d’un mélange. L’approche calcule avantageusement les différences de temps d’arrivée entre toutes les paires d’impulsions et associe entre elles les impulsions dont le DTOA est dans la liste des valeurs associées à une forme d’onde (pseudo-aléatoire ou régulière). Cependant, cette approche nécessite un très grand espace mémoire (un tableau de taille avec désignant le nombre d’impulsions dans la fenêtre d’analyse), et ne traite que le paramètre de DTOA sans considérations des autres paramètres caractérisant les impulsions. Elle est par ailleurs inefficace quand plusieurs formes d’onde ont des valeurs de PRI en commun ou bien en cas de manques importants d’impulsions. Une autre solution a été proposée dans EP1947472A pour identifier la présence ou l'absence d'une forme d'onde pouvant avoir une longue durée et une distribution d'énergie clairsemée. Cette solution porte sur le traitement de formes d’onde très particulières, aléatoires et très étalées dans le temps, avec une densité d’impulsion très faible. Un pré-filtrage sur le DTOA (et optionnellement sur la durée d’impulsion) permet de réduire le débit des impulsions reçues, puis des statistiques élémentaires sont calculées sur les rafales résiduelles pour déterminer si elles correspondent à la forme d’onde d’intérêt. Toutefois, les performances de l’approche sont basées sur les caractéristiques très particulières des formes d’onde recherchées et ne sont pas robustes à des situations plus denses.
Outres les limitations précitées, ces dernières approches tiennent compte seulement des valeurs de PRI (moments), avec d’autres paramètres éventuels, mais ne tiennent pas compte des enchaînements dans le temps des valeurs de PRI (ou autres paramètres) qui peuvent pourtant être une caractéristique utile à la reconnaissance des différentes formes d’onde pseudo-aléatoires en particulier lorsqu’elles sont mélangées, mitées, et avec relativement peu d’impulsions devant le nombre de moments possibles des valeurs de PRI (ou des autres paramètres). Enfin elles réalisent plutôt une fonction d’identification puisqu’elles requièrent une bibliothèque de référence a priori ; elles ne décrivent pas de moyen de s’en affranchir en apprenant localement un modèle statistique utile à la reconnaissance des formes d’onde plutôt que leur identification.
Ces solutions connues ne permettent pas de résoudre des problèmes qui se situe à un niveau plus en aval de la chaîne de réception où les impulsions sont d’abord détectées et caractérisées par un nombre restreint de paramètres (temps d’arrivée, fréquence porteuse, niveau, durée, azimut).
Un premier problème est de pouvoir reconnaître avec de bonnes performances une forme d’onde sachant que son caractère pseudo aléatoire implique des réalisations à chaque fois différentes de la suite de valeurs prises par les paramètres caractéristiques des impulsions dans les fenêtres tels que le nombre d’impulsions, le temps d’arrivée, la fréquence porteuse, ou la durée d’impulsion. Ces performances sont d’autant plus difficiles à atteindre que les fenêtres d’analyse ne contiennent relativement que peu d’impulsions de la forme d’onde à reconnaître en regard de sa variabilité, quand elle est présente, et qu’il est fréquent que certaines impulsions soient manquées pendant la réception. De plus, des impulsions parasites provenant d’autres émetteurs se mélangent généralement aux impulsions de la forme d’onde d’intérêt, soit parce que les traitements de désentrelacement/pistage sont imparfaits, soit parce que la reconnaissance à la volée doit se substituer partiellement à ces derniers.
Il est donc souhaitable que la probabilité d’erreur (probabilité de reconnaître à tort une suite d’impulsions comme contenant la forme d’onde d’intérêt) soit faible, tout en maximisant la probabilité de reconnaissance de la forme d’onde quand elle est présente dans la fenêtre d’analyse, de façon très incomplète et mélangée à des impulsions parasites.
Un autre problème est de pouvoir établir automatiquement, et à court terme (c’est-à-dire sur la zone d’opération pendant le temps d’une mission), un modèle probabiliste de la forme d’onde pseudo aléatoire d’intérêt qui permette de la reconnaître ultérieurement avec les difficultés citées.
Il existe ainsi un besoin pour un dispositif et un procédé de reconnaissance de forme d’onde amélioré.
Selon un aspect, il est proposé une unité de stockage d’énergie électrique, comprenant au moins deux étages couplés entre eux électriquement en série, chaque étage comportant des premier et deuxième collecteurs de courant et au moins un élément de stockage ayant des première et deuxième bornes électriques couplées respectivement aux premier et deuxième collecteurs de courant de l’étage, chaque élément de stockage comprenant une cellule de stockage d’énergie électrique et un dispositif de coupure de courant couplés électriquement en série entre les première et deuxième bornes électriques de l’élément de stockage.
L’unité comporte un ensemble d’étages comprenant au moins un étage parmi lesdits au moins deux étages de l’unité, et au moins un composant électrique polarisé ayant des première et deuxième bornes électriques couplées électriquement en parallèle dudit au moins un étage de l’ensemble d’étages, ledit au moins un composant électrique polarisé étant configuré pour occuper un premier état de polarisation dans lequel un courant ne traverse pas ledit au moins un composant électrique polarisé lorsque le dispositif de coupure de courant d’au moins un élément de stockage de chaque étage de l’ensemble d’étages est fermé, et un deuxième état de polarisation dans lequel un courant traverse ledit au moins un composant électrique polarisé lorsque le dispositif de coupure de courant de chaque élément de stockage d’au moins un étage de l’ensemble d’étages est ouvert.
Ainsi, on fournit une unité de stockage d’énergie électrique équipé d’un composant électrique polarisé adapté à tout type de dispositif de coupure de courant des étages de l’unité. Avantageusement, en fournissant un composant électrique polarisé pour un ensemble d’étages de l’unité, on simplifie la protection des cellules de l’unité. Avantageusement, on évite de modifier les caractéristiques électriques des dispositifs de coupure de courant des étages. Un tel composant électrique polarisé convient particulièrement aux unités qui comprennent des accumulateurs pour lesquels les CID sont intégrés et qui ne peuvent pas être modifiés. Une telle unité est particulièrement adaptée pour améliorer la gestion d’arcs électriques pouvant endommager l’unité. En outre, un tel composant est particulièrement adapté pour maintenir l’unité de stockage en fonctionnement en cas d’un défaut survenant dans un étage de l’unité. Le composant électrique polarisé permet, en outre, d’isoler l’étage où survient le défaut tout en permettant à l’unité de continuer à fournir une puissance électrique, c’est-à-dire à fonctionner.
la , illustre de façon schématique un mode de réalisation d’une unité de stockage d’énergie électrique ;
la , illustre de façon schématique l’unité de stockage illustrée à la , où au moins un dispositif de coupure de courant de chaque étage est fermé ;
la , illustre de façon schématique l’unité de stockage illustrée à la , où chaque dispositif de coupure de courant d’un étage est ouvert ;
les figures 4 à 7, illustrent de façon schématique d’autres modes de réalisation d’une unité de stockage d’énergie électrique.
A l’inverse, dans le cadre de la présente invention, le terme « électriquement connecté directement» ou « relié directement » s’entend d’une connexion électrique directe entre deux éléments. Cela signifie qu’entre un premier dispositif A et un deuxième dispositif B qui sont électriquement connectés directement aucun autre équipement n’est présent, autre qu’une connexion électrique ou plusieurs connexions électriques.
Il est précisé que dans le cadre de la présente invention, le terme « placé électriquement » ou « situé électriquement », s’entend d’un positionnement d’un dispositif sur une ligne dans laquelle circule un courant.
Sur les figures 1 à 3, et 6 on a représenté une unité de stockage d’énergie électrique 1, telle qu’une batterie et plus particulièrement une batterie Lithium-ion. L’unité 1 comporte au moins deux étages 2, 3 couplés entre eux électriquement en série. L’unité 1 peut en outre comprendre d’autres étages 100, 101, représentés à la , couplés entre eux électriquement en série ou en parallèle. Les étages 2, 3 sont couplés à une charge 4, par exemple un circuit de connexion, utilisée pour que l’unité 1 puisse fournir une tension de fonctionnement Vf lorsqu’elle fonctionne comme un générateur d’énergie, ou pour charger l’unité 1 lorsqu’elle fonctionne comme un accumulateur d’énergie. De préférence, les étages 2, 3 sont couplés en série avec la charge 4 et placés électriquement au sein d’un circuit électrique principal 5.
Chaque étage 2, 3 comprend des premier et deuxième collecteurs 6 à 9 de courant et au moins un élément de stockage 10.
Chaque élément de stockage 10 comprend des première et deuxième bornes électriques 11, 12, une cellule 13 de stockage d’énergie électrique et un dispositif de coupure de courant 14. Le dispositif de coupure de courant 14 peut être un CID, et dans ce cas l’élément de stockage 10 est également appelé accumulateur. En d’autres termes le CID et la cellule 13 sont inclus dans une enveloppe de l’accumulateur. Le CID est destiné à protéger la cellule 13 contre les emballements thermiques. Le dispositif de coupure de courant 14 peut également être un fusible. Le fusible est destiné à protéger la cellule 13 contre les surintensités. En variante, un élément de stockage 10 peut comprendre un accumulateur comprenant un CID couplé électriquement en série avec la cellule 13, et l’unité 1 peut comprendre en outre un fusible additionnel, non représenté à des fins de simplification, couplé électriquement en série entre le CID de l’accumulateur et la deuxième borne électrique 12. Ainsi, la cellule 13 peut être protégée contre les emballements thermiques et les surintensités. Par ailleurs, les première et deuxième bornes électriques 11, 12 sont couplées respectivement aux premier et deuxième collecteurs 6 à 9 d’un étage 2, 3 de l’unité 1. La cellule 13 et le dispositif de coupure de courant 14 d’un élément de stockage 10 sont couplés électriquement en série entre les première et deuxième bornes 11, 12 de l’élément de stockage 10. En particulier, lorsqu’un étage 2, 3 comprend plusieurs éléments de stockage 10, les éléments de stockage 10 sont montés en parallèle entre les collecteurs 6 à 9 de l’étage 2, 3. Ainsi, l’unité 1 peut comprendre plusieurs éléments de stockage 10 associés en série et en parallèle. L’association en série permet d’accroitre la tension totale de l’unité 1. L’association en parallèle permet d’accroitre la capacité totale de stockage de l’unité 1. De préférence, les première et deuxième bornes électriques 11, 12 de chaque élément de stockage 10 sont reliées directement aux collecteurs 6 à 9 d’un étage 2, 3 de l’unité 1.
Les composants peuvent également être moulés, injectés en respectant les caractéristiques dimensionnelles décrites ci-dessus, pour leur assemblage en nœuds et leur tenue.
Les tubes formant les montants M et les traverses T sont avantageusement des tubes légers, en carton, en matière plastique ou en des métaux ou alliages légers tel que l’aluminium.