EP0985280A1 - Sondage a ponderation temporelle d'un canal de transmission - Google Patents

Sondage a ponderation temporelle d'un canal de transmission

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EP0985280A1
EP0985280A1 EP98920611A EP98920611A EP0985280A1 EP 0985280 A1 EP0985280 A1 EP 0985280A1 EP 98920611 A EP98920611 A EP 98920611A EP 98920611 A EP98920611 A EP 98920611A EP 0985280 A1 EP0985280 A1 EP 0985280A1
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EP
European Patent Office
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matrix
channel
estimate
impulse response
estimation
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP98920611A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Nidham Ben Rached
Jean-Louis Dornstetter
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nortel Networks France SAS
Original Assignee
Nortel Matra Cellular SCA
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Filing date
Publication date
Application filed by Nortel Matra Cellular SCA filed Critical Nortel Matra Cellular SCA
Publication of EP0985280A1 publication Critical patent/EP0985280A1/fr
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/76—Pilot transmitters or receivers for control of transmission or for equalising
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0224—Channel estimation using sounding signals

Definitions

  • the present invention relates to a method for probing a transmission channel.
  • the invention proposes a method for estimating the impulse response of a transmission channel.
  • a transmitter transmits a signal in a transmission channel intended for a receiver.
  • the transmitted signal undergoes amplitude and phase fluctuations in the transmission channel, so that the signal received by the receiver is not identical to it.
  • the signal fluctuations are mainly due to what the skilled person calls intersymbol interference. This interference can come from the modulation law used for the transmission and it is also due to the multipath propagation in the channel.
  • the received signal generally comes from a large number of reflections in the channel, the different paths taken by the transmitted signal thus leading to various delays at the level of the receiver.
  • the impulse response of the channel represents all of these fluctuations, to which the transmitted signal is subjected. This is therefore the fundamental characteristic representing the transmissions between the transmitter and the receiver.
  • the impulse response of the channel is used in particular by an equalizer which precisely has the function of correcting the intersymbol interference in the receiver.
  • a conventional method for making an estimate of this impulse response consists in having in the transmitted signal a training sequence formed of known symbols. This sequence is chosen according to the modulation law and the dispersion of the channel, dispersion which should be understood here as the delay of an emitted symbol taking the longest path of the channel with respect to this same symbol using the shortest route.
  • the dispersion is commonly expressed as a multiple of the duration which separates two successive transmitted symbols, ie a number of "symbol duration".
  • two known techniques will be cited for estimating the impulse response of a transmission channel.
  • the first technique uses specific training sequences known as CAZAC sequences, for the Anglo-Saxon expression “Constant Amplitude Zero Autocorrelation”. Such sequences are described in the article by A. MILEWSKI: "Periodic sequences with optimal properties for channel estimation and fast start-up equalization", IBM Journal of Research and Development, vol.27, N ° 5, Sept.83, pages 426-431.
  • the GSM digital cellular radiocommunication system uses TS training sequences formed by 26 symbols noted a 0 to a25 taking the value +1 or -1. These sequences have the following properties:
  • the estimation of the impulse response takes the form of a vector X with 5 components denoted x 0 to X4.
  • the sequence of symbols received S corresponding to the learning sequence TS is also formed of 26 symbols denoted s 0 to S25. It is naturally assumed here that the transmitter and the receiver are perfectly synchronized and in this case the estimate of the impulse response X is given by the following expression: 20
  • the CAZAC technique has the advantage of great simplicity of implementation. However, we note that each component of the impulse response is established from only 16 symbols received. Since the training sequence includes 26 symbols and the dispersion of the channel is equal to 4, there is information in the received signal which is not taken into account and this leads to a reduction in performance compared to 1 theoretical ideal.
  • the second known technique uses the least squares criterion. It is described in particular in patent applications FR 2 696 604 and EP 0 564 849. In terms of recall, this technique uses a measurement matrix A constructed from the learning sequence TS of length n. This matrix includes (n-d) rows and (d + 1) columns, d always representing the dispersion of the channel. The element appearing in the ith row and in the j th column is the (d + i-j) th symbol of the learning sequence:
  • the learning sequence is chosen such that the matrix A ⁇ A is invertible where the operator. * - represents the transposition. This is naturally the case for CAZAC sequences but it is also the case for other sequences.
  • the first four s ⁇ to s 3 are not taken into account because they also depend on unknown symbols transmitted before the learning sequence, since the dispersion of the channel is 4.
  • the received signal By a abuse of language we will henceforth define the received signal as a vector S having as components the symbols received, S4, S5, s 6 , ..., s 2 5.
  • the present invention thus relates to a method of probing a transmission channel which has better resistance to additive noise or, in other words, which leads to a reduced error compared to the estimation error of known techniques.
  • the method for probing a transmission channel requires a signal received by this channel, this received signal corresponding to a transmitted learning sequence, and it comprises the following steps: acquisition of a statistic of this channel transmission, establishment of an estimate of the impulse response of this channel weighted by this statistic of the channel by means of the signal received.
  • the channel statistic represents a value of the impulse response prior to the acquisition of the received signal.
  • the aforementioned weighting introduces the fact that the impulse response relating to the received signal has a value probably closer to this previous value than a value which would be very far from it. Thus, statistically, the estimation error is reduced.
  • this statistic corresponds to an estimate of the covariance of said impulse response.
  • the method comprises the following steps: smoothing of the impulse response and orthonormalization by means of a transformation matrix W to obtain the estimate of the covariance which then takes the form of a matrix L - search for eigenvectors VJ_ 'and associated eigenvalues ⁇ i' of this matrix L ',
  • N Q is a strictly positive real number representing an additive noise.
  • the additive noise is chosen equal to the smallest of the eigenvalues ⁇ i '.
  • each of these eigenvalues is forced to the value of the additive noise. The complexity is reduced accordingly.
  • the estimation of the covariance taking the form of a matrix R, by noting A to the measurement matrix associated with the learning sequence, the establishment of the weighted estimate is thus carried out:
  • N S - A.X, - normalization of the energy of this instantaneous noise estimate.
  • the method of probing a transmission channel provides for the acquisition of a statistic of this channel.
  • statistic we mean a set of data reflecting the behavior of this channel over an analysis period. It is therefore a representation of the average behavior of the channel during the analysis period.
  • This statistic can be established by any means whatsoever and anywhere. Indeed, in the current case where the sounding process is implemented in a receiver, the establishment of the statistics can take place in another equipment of the radiocommunication network. What matters is that the receiver can acquire this statistic. By way of example, such a statistic can be obtained in the following manner.
  • an estimate X of the impulse response is calculated according to a known method. If we take the least squares technique this estimate X is worth:
  • the transmitter and the receiver are supposed to be synchronized better than a half symbol near, in which case the reception signal is formed by the vector S whose components are the symbols received S4 to S25 symbols a4 to a25 of the TS training sequence. If such synchronization was not acquired, several solutions are available to acquire it and two will be cited as an example.
  • smoothing matrix L by smoothing the various estimates X obtained during the analysis period to obtain an estimate of the covariance associated with this impulse response.
  • smoothing in a very general sense, that is to say any operation making it possible to smooth or average the impulse response over the analysis period. This gives a statistical representation of the behavior of the transmission channel.
  • a first example of smoothing consists in carrying out the average of the matrix XX n over the analysis period assumed to include m learning sequences: m
  • the initialization can be done by any means, in particular by means of the first estimate X obtained or else by an average obtained as above for a small number of learning sequences.
  • the measurement matrix A is well conditioned, that is to say that the eigenvalues of the matrix A ⁇ are very close to each other. In this case, it is advantageous to carry out the orthonormalization of the vectors constituted by the columns of the measurement matrix A, but one should not see there a limitation of 1 invention.
  • noise estimation step will be described later to make the presentation clearer, although this step precedes the one which will now be explained.
  • the method according to the invention therefore comprises a step of searching for couples (eigenvalue, eigenvector) for one or the other of the matrices L ′ or R ′.
  • This step will not be more detailed since it is well known to those skilled in the art.
  • the next step consists in estimating the instantaneous impulse response X established according to any of the known techniques from the received signal corresponding to the last training sequence received.
  • X WX '
  • this last estimate is weighted by the following method to obtain an Xp weighting of the instantaneous impulse response:
  • a first solution consists in assigning N ⁇ to a predetermined value which reflects a threshold below which it is unlikely that the additive noise can fall. This value could be determined by a measurement of signal-to-noise ratio, or by receiver performance, as an example.
  • a third solution which is undoubtedly the most efficient consists in directly estimating the additive noise from the received signal S and from the measurement matrix A.
  • N the noise vector affecting the received signal
  • N 0 (-) (S - AX) h (S - AX)
  • the Xp weighting of the estimate of the instantaneous impulse response can then be carried out as mentioned above.
  • the weighted estimate Xp is established directly as follows:
  • the weighting matrix P is not necessarily calculated at the time of each new learning sequence transmitted. It can be calculated at a slower rate because it varies substantially at the same rate as R 'and therefore slower than the received signal S. It will also be noted that the weighted estimate is carried out without having recourse to the instantaneous impulse response. It is produced directly from the signal received S.

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Abstract

L'invention concerne un procédé de sondage d'un canal de transmission à partir d'un signal reçu (S) par ce canal. Le signal reçu correspond à une séquence d'apprentissage émise, et le procédé comprend les étapes suivantes: acquisition d'une statistique du canal de transmission, établissement d'une estimation (Xp) de la réponse impulsionnelle du canal pondérée par la statistique du canal au moyen du signal reçu (S).

Description

Sondage à pondération temporelle d'un canal de transmission
La présente invention concerne un procédé de sondage d'un canal de transmission. En d'autres termes, l'invention propose une méthode d'estimation de la réponse impulsionnelle d'un canal de transmission.
Dans un système de transmission, notamment par ondes radio, un émetteur émet un signal dans un canal de transmission a destination d'un récepteur. Le signal émis subit des fluctuations d'amplitude et de phase dans le canal de transmission, si bien que le signal reçu par le récepteur ne lui est pas identique. Les fluctuations du signal sont essentiellement dues à ce que l'homme de métier appelle l'interférence intersymbole. Cette interférence peut provenir de la loi de modulation employée pour la transmission et elle est également due a la propagation multi-trajets dans le canal.
En effet, le signal reçu est généralement issu d'un grand nombre de réflexions dans le canal , les différents trajets empruntés par le signal émis conduisant ainsi à des retards variés au niveau du récepteur. La réponse impulsionnelle du canal représente l'ensemble de ces fluctuations, auxquelles est soumis le signal émis. Il s'agit donc là de la caractéristique fondamentale représentant les transmissions entre l'émetteur et le récepteur .
La réponse impulsionnelle du canal est utilisée notamment par un égaliseur qui a précisément pour fonction de corriger l'interférence intersymbole dans le récepteur. Une méthode classique pour réaliser une estimation de cette réponse impulsionnelle consiste à disposer dans le signal émis une séquence d'apprentissage formée de symboles connus. Cette séquence est choisie en fonction de la loi de modulation et de la dispersion du canal, dispersion devant s'entendre ici comme le retard d'un symbole émis empruntant le trajet le plus long du canal par rapport à ce même symbole empruntant le trajet le plus court. La dispersion est couramment exprimée comme un multiple de la durée qui sépare deux symboles émis successifs, soit un nombre de "durée symbole". A titre d'exemple, on citera deux techniques connues d'estimation de la réponse impulsionnelle d'un canal de transmission.
La première technique fait appel à des séquences d'apprentissage particulières dites séquences CAZAC, pour l'expression anglo-saxonne "Constant Amplitude Zéro Autocorrélation" . De telles séquences sont décrites dans l'article de A. MILEWSKI : "Periodic séquences with optimal properties for channel estimation and fast start-up equalization" , IBM Journal of Research and Development, vol.27, N°5, Sept.83, pages 426-431.
Le système de radiocommunication cellulaire numérique GSM fait appel à des séquences d'apprentissage TS formées de 26 symboles notés a0 à a25 prenant la valeur +1 ou -1. Ces séquences possèdent les propriétés suivantes :
20
∑ai.ai. +, .k = 0 si 0 < I'kl' < 5 i = 5
En notant d la dispersion du canal qui vaut 4 dans le cas du GSM, l'estimation de la réponse impulsionnelle prend la forme d'un vecteur X à 5 composants notés x0 à X4.
La séquence de symboles reçus S correspondant à la séquence d'apprentissage TS est formée elle aussi de 26 symboles notés s0 à S25. On suppose naturellement ici que l'émetteur et le récepteur sont parfaitement synchronisés et dans ce cas 1 ' estimation de la réponse impulsionnelle X est donnée par 1 ' expression suivante : 20
Xk = ai si + k pour 0 < k < 4
16
La technique CAZAC présente 1 ' avantage d 'une grande simplicité de mise en oeuvre. Cependant, on remarque que chaque composante de la réponse impulsionnelle est établie à partir de seulement 16 symboles reçus. Etant donné que la séquence d'apprentissage comprend 26 symboles et que la dispersion du canal vaut 4 , il y a de 1 ' information dans le signal reçu qui n'est pas prise en compte et cela conduit à une réduction des performances par rapport à 1 ' idéal théorique.
La deuxième technique connue fait appel au critère des moindres carrés. Elle est décrite notamment dans les demandes de brevet FR 2 696 604 et EP 0 564 849. En matière de rappel, cette technique fait appel à une matrice de mesure A construite à partir de la séquence d'apprentissage TS de longueur n. Cette matrice comprend (n-d) lignes et (d+1) colonnes, d représentant toujours la dispersion du canal. L'élément figurant à la ième ligne et à la jè e colonne est le (d+i-j)ième symbole de la séquence d'apprentissage :
La séquence d'apprentissage est choisie telle que la matrice A^A soit inversible où l'opérateur .*- représente la transposition. C'est naturellement le cas pour les séquences CAZAC mais c'est également le cas pour d'autres séquences. Dans la séquence de symboles reçus, on ne prend pas en compte les quatre premiers sυ à s3 car ceux-ci dépendent également de symbole inconnus émis avant la séquence d'apprentissage, étant donné que la dispersion du canal vaut 4. Par un abus de langage on définira donc dorénavant le signal reçu comme un vecteur S ayant pour composantes les symboles reçus, S4, S5, s6, ... , s25.
Dès lors, l'estimation de la réponse impulsionnelle prend la forme suivante : X = (Afc A)-1 At . S
Cette technique des moindres carrés est un peu plus complexe que la précédente mais il faut noter que la matrice (A^ A)-1 ^ est calculée une seule fois. On remarque ici que chacune des composantes de 1 ' estimation de la réponse impulsionnelle X est établie à partir de 22 symboles reçus et non pas de 16 comme dans le cas de la technique CAZAC. On doit donc s'attendre à une amélioration des performances.
Cependant, quelle que soit la technique utilisée, les erreurs d'estimation sont inévitables. La détermination de la réponse impulsionnelle est un problème qui ne peut être résolu de façon exacte en présence de bruit additif. De plus les techniques antérieures font l'hypothèse implicite que la réponse impulsionnelle peut prendre une forme quelconque.
La présente invention a ainsi pour objet un procédé de sondage d'un canal de transmission qui présente une meilleure résistance au bruit additif ou, autrement dit, qui mène à une erreur réduite comparée à 1 ' erreur d ' estimation des techniques connues.
Selon l'invention, le procédé de sondage d'un canal de transmission nécessite un signal reçu par ce canal, ce signal reçu correspondant a une séquence d'apprentissage émise, et il comprend les étapes suivantes : acquisition d'une statistique de ce canal de transmission, établissement d'une estimation de la réponse impulsionnelle de ce canal pondérée par cette statistique du canal au moyen du signal reçu.
La statistique du canal représente une valeur de la réponse impulsionnelle antérieure à l'acquisition du signal reçu. La susdite pondération introduit le fait que la réponse impulsionnelle afférente au signal reçu a une valeur probablement plus proche de cette valeur antérieure qu'une valeur qui en serait très éloignée. Ainsi, statistiquement, l'erreur d'estimation est diminuée.
Avantageusement, cette statistique correspond à une estimation de la covariance de ladite réponse impulsionnelle.
Selon une première variante du procédé, celui-ci comprend les étapes suivantes : lissage de la réponse impulsionnelle et orthonormalisation au moyen d'une matrice de transformation W pour obtenir l'estimation de la covariance qui prend alors la forme d'une matrice L - recherche des vecteurs propres VJ_' et valeurs propres λi' associées de cette matrice L' ,
- estimation de la réponse impulsionnelle instantanée du canal à partir du signal reçu et application de cette matrice de transformation W pour former un vecteur X' , l'établissement de l'estimation pondérée (Xp) étant ainsi
où NQ est un nombre réel strictement positif représentant un bruit additif. On peut ici prévoir que le bruit additif soit choisi égal à la plus petite des valeurs propres λi ' .
Lorsqu'un sous-ensemble de ces valeurs propres λi' présente une contribution inférieure à un seuil prédéterminé, on peut également prévoir que chacune de ces valeurs propres soit forcée à la valeur du bruit additif. La complexité s'en trouve réduite d'autant.
Selon une seconde variante du procédé, l'estimation de la covariance prenant la forme d'une matrice R, en notant A la matrice de mesure associée à la séquence d'apprentissage, 1 ' établissement de 1 ' estimation pondérée est ainsi réalisé :
Xp = (AfcA + NQR"1)"1 Afc.S où NQ est un réel strictement positif représentant le bruit additif. Quelle que soit la variante adoptée, une solution avantageuse consiste, lorsque l'estimation de la réponse impulsionnelle instantanée X a été réalisée, à obtenir le bruit additif de la manière suivante :
- estimation du bruit instantané : N = S - A.X, - normalisation de l'énergie de cette estimation du bruit instantané.
De plus, il est souhaitable que cette normalisation soit suivie d'une étape de moyennage.
Par ailleurs, si cette solution n'est pas retenue dans le cadre de la deuxième variante, il est possible d'effectuer une étape d'orthonormalisation de la matrice R au moyen d'une matrice de transformation W pour obtenir une nouvelle matrice R' , l'estimation pondérée prenant alors la nouvelle forme suivante : Xp = W(I + NnR'"1)-1 A't.S où la matrice A' est égale au produit la matrice de mesure A par la matrice de transformation W.
Avantageusement, l'expression (I + NQR' " -1 est calculée au moyen du lemme d'inversion matricielle. La présente invention apparaitra maintenant de manière plus détaillée dans le cadre de la description qui suit où sont proposés des exemples de mise en oeuvre à titre illustratif, ceci en référence aux figures annexées qui représentent : la figure 1, un diagramme identifiant les principales étapes d'une première variante du procédé selon 1 ' invention, la figure 2, un diagramme identifiant les principales étapes d'une seconde variante du procédé selon 1 ' invention.
L'invention sera présentée dans son application au GSM car ce système a le mérite d' être bien connu de 1 'homme du métier. Il s'agit donc là d'une présentation adoptée dans un souci de clarté mais il ne faut y voir en aucun cas une limitation de l'invention à ce seul système.
En premier lieu le procédé de sondage d'un canal de transmission prévoit l'acquisition d'une statistique de ce canal. Par statistique, on entend un ensemble de données reflétant le comportement de ce canal sur une période d'analyse. Il s'agit donc d'une représentation du comportement moyen du canal pendant la période d'analyse.
Cette statistique peut être établie par quelque moyen que ce soit et en quelque lieu que ce soit. En effet, dans le cas courant où le procédé de sondage est mis en oeuvre dans un récepteur, l'établissement de la statistique peut prendre place dans un autre équipement du réseau de radiocommunication. Ce qui importe c'est que le récepteur puisse acquérir cette statistique. A titre d'exemple, une telle statistique peut être obtenue de la manière suivante.
Pour chacune des séquences d'apprentissage reçues durant la période d'analyse, on calcule une estimation X de la réponse impulsionnelle selon une méthode connue. Si l'on retient la technique des moindres carrés cette estimation X vaut :
X = (Afc A)"1 At.S (1)
On rappelle ici que l'émetteur et le récepteur sont supposés synchronisés à mieux que un demi-symbole prés, auquel cas le signal de réception est formé par le vecteur S dont les composantes sont les symboles reçus S4 à S25 synchrones des symboles a4 à a25 de la séquence d'apprentissage TS. Si une telle synchronisation n'était pas acquise, plusieurs solutions sont disponibles pour l'acquérir et on en citera deux à titre d'exemple. La première solution consiste à décaler le signal reçu en avance ou en retard de j périodes symboles de sorte que Sjt = (S4_j, S5_j , S6-j , ... S25-J ) , où l'opérateur .t représente la transposition.
On calcule alors l'estimation Xj pour chacun des vecteurs Sj et on retient le valeur j^ pour laquelle Xjn,Xj est maximal, l'opérateur .n représentant la transposition hermitienne. Cette valeur j^ donne la synchronisation escomptée et il suffit de remplacer le vecteur S dans l'équation (1) par le vecteur Sj^. La deuxième solution consiste à augmenter artificiellement la dispersion d du canal d'une quantité 2q prédéterminée. On peut alors définir une matrice de mesure modifiée Am comprenant (n-d-2q) lignes et (d+2q+l) colonnes. En reprenant les valeurs 26 et 4 respectivement pour n et d :
Il faut alors réduire le nombre de composantes du signal reçu S de cette même quantité 2q et on peut convenir de retenir le vecteur Srn modifié : qbmt -- (s'4+q, s'5+q,... s'25-q) On obtient ainsi une estimation modifiée Xn xmm _~ AΛιmm ) Aή,mmt"'S°m
Cette estimation modifiée Xm comporte d+2q+l composantes : xm = (χ-q' ••• xθ' xl ι ' ' ' i x4/ •• • x4+q)
On recherche alors la valeur jjj de j comprise entre -q et +q qui maximise l'expression suivante :
où l'opérateur .* représente la conjugaison complexe. Cette valeur j^ détermine l'estimation X de la réponse impulsionnelle pour une dispersion d=4 :
X = (χjM/ xjM+l' •• • xjM+4)
La synchronisation s'en déduit immédiatement en appliquant le décalage j^ au signal reçu S. On peut dès lors appliquer à nouveau l'équation (1).
On construit maintenant une matrice de lissage L par lissage des différentes estimations X obtenues pendant la période d'analyse pour obtenir une estimation de la covariance associée à cette réponse impulsionnelle. On entend ici lissage dans un sens très général, c'est-à-dire toute opération permettant de lisser ou de moyenner la réponse impulsionnelle sur la période d'analyse. On obtient ainsi une représentation statistique du comportement du canal de transmission. Un premier exemple de lissage consiste à effectuer la moyenne de la matrice XXn sur la période d'analyse supposée comprendre m séquences d'apprentissage : m
L(XXh) = -m Υπh
Un second exemple de lissage consiste à actualiser, à la ième séquence d'apprentissage reçue, la matrice de lissage obtenue à la (i-l)ième séquence d'apprentissage au moyen d'un coefficient multiplicatif α, ce facteur étant généralement connu sous le nom de facteur d'oubli de lissage et étant compris entre 0 et 1 : Li ( XXn ) = α XiXih + ( l-α ) Li_ι (XXh )
L'initialisation peut se faire par tous moyens, notamment au moyen de la première estimation X obtenue ou bien par une moyenne obtenue comme ci-dessus pour un faible nombre de séquences d'apprentissage.
Dans un souci de simplification, la matrice de lissage L(XXn) sera désormais notée L.
On admet ici que cette matrice de lissage peut être approchée par 1 ' équation suivante : L ~ (AtA)-1 N0 + R (2) où NQ représente la variance du bruit présent dans le canal de transmission ou bruit additif et où R est une matrice que l'on a coutume d'appeler statistique à priori du canal car elle représente le comportement du canal abstraction faite du bruit.
On admet également que la matrice de mesure A est bien conditionnée, c'est-à-dire que les valeurs propres de la matrice A^ sont très proches les unes des autres. Dans ce cas, il est intéressant de procéder à l 'orthonormalisation des vecteurs constitués par les colonnes de la matrice de mesure A, mais il ne faut pas voir là une limitation de 1 ' invention .
Pour ce faire, on emploie une matrice de transformation W telle que : A' ≈ AW et A, A' = I où I représente la matrice identité.
En notant L' la matrice ainsi définie :
L = WL' t, il vient que 1 ' équation ( 2 ) peut maintenant s ' écrire : L' ~ N0I + R' (3)
Selon une première variante du procédé de sondage de canal représentée à la figure 1 on remarque que les vecteurs propres vi' de L' et vi de R' sont identiques tandis que les valeurs propres λi' de L' et λi de R' sont décalées de N0. Soit en prenant toujours la même valeur de 4 pour la dispersion du canal, pour tout i compris entre 0 et 4 : Vi ' = Vi λi ' = λi + N0
Il apparaît ainsi que la détermination des vecteurs propres et valeurs propres de R' et celle de L' sont identiques sous réserve que Nυ soit connu.
L'étape d'estimation du bruit sera décrite plus loin pour rendre l'exposé plus clair, bien que cette étape précède celle qui va maintenant être explicitée.
Le procédé selon 1 ' invention comprend donc une étape de recherche des couples (valeur propre, vecteur propre) pour l'une ou l'autre des matrices L' ou R' . Cette étape ne sera pas plus détaillée car bien connue de l'homme du métier. Par ailleurs, il va sans dire que l'on peut annuler les valeurs propres dont la contribution est jugée non significative. Par exemple, si ces valeurs propres sont classées par ordre décroissant, on supprime les dernières qui sont telles que leur somme soit inférieure à un seuil prédéterminé.
L'étape suivante consiste à estimer la réponse impulsionnelle instantanée X établie selon l'une quelconque des techniques connues à partir du signal reçu correspondant à la dernière séquence d'apprentissage reçue. En notant X = WX' , cette dernière estimation est pondérée par la méthode suivante pour obtenir une pondération Xp de la réponse impulsionnelle instantanée :
Pour obtenir la pondération Xp il faut donc estimer le bruit additif Nυ. Une première solution consiste à affecter Nυ d'une valeur prédéterminée qui reflète un seuil en dessous duquel il est peu probable que le bruit additif puisse descendre. Cette valeur pourrait être déterminée par une mesure de rapport signal à bruit, ou par les performances du récepteur, ceci à titre d'exemple.
Une deuxième solution consiste à considérer que la dernière valeur propre, (la plus faible) de la matrice de lissage L est égale à Q : λ4 ' = N0 ou λ4 = 0.
Une troisième solution qui est sans doute la plus performante consiste à estimer directement le bruit additif à partir du signal reçu S et de la matrice de mesure A. En effet, en notant N le vecteur bruit affectant le signal reçu, il vient que :
S = AX + N
Compte tenu du fait que les vecteurs S et N ont 22 composantes : N0 = (— ) (S - AX)h (S - AX)
Naturellement cette estimation du bruit additif Nn peut être moyennée ou lissée.
La pondération Xp de 1 ' estimation de la réponse impulsionnelle instantanée peut alors être réalisée comme mentionné ci-dessus.
Selon une seconde variante du procédé de sondage de canal représentée à la figure 2 on établit l'estimation pondérée Xp directement comme suit :
Xp = (AfcA + NnR-i iAt.S ou bien en reprenant la matrice de transformation W définie ci-dessus :
Xp = W (I + NQR'-1)-1 wt Afc.S (4)
Conformément à 1 ' équation ( 3 ) :
R' = L' - N0I II convient donc d'estimer le bruit additif Nυ, ce que l'on peut faire notamment selon l'une des 3 solutions exposées ci-dessus à propos de la première variante du procédé de sondage.
Une solution avantageuse pour obtenir la pondération Xp consiste à adopter la méthode suivante. On divise la matrice R' par Nn :
NO Il s'ensuit que : I + N0R'_1 = I + B-1 On utilise le lemme d'inversion matricielle pour calculer la matrice de pondération P = (I + B-1)-1.
Ainsi, en notant ei les vecteurs cannoniques, on procède à l'itération suivante :
- initialisation : P = B
- pour i variant de 0 à d (4 dans le cas présent) :
P étant connu, il reste à établir la pondération X selon l'équation (4). On remarquera que la matrice de pondération P n'est pas nécessairement calculée à l'occasion de chaque nouvelle séquence d'apprentissage émise. Elle peut être calculée à un rythme plus lent car elle varie sensiblement au même rythme que R' et donc plus lentement que le signal reçu S. On remarquera également que l'estimation pondérée est réalisée sans avoir recours à la réponse impulsionnelle instantanée. Elle est produite directement à partir du signal reçu S.

Claims

REVENDICATIONS 1)Procédé de sondage d'un canal de transmission à partir d'un signal reçu (S) par ce canal, ce signal reçu correspondant à une séquence d'apprentissage émise, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes :
- acquisition d'une statistique de ce canal de transmission,
- établissement d'une estimation (Xp) de la réponse impulsionnelle dudit canal pondérée par la dite statistique du canal au moyen dudit signal reçu (S).
2)Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite statistique correspond à une estimation de la covariance de ladite réponse impulsionnelle.
3)Procédé selon la revendication 2 caractérise en ce qu'il comprend les étapes suivantes : lissage de ladite réponse impulsionnelle et orthonormalisation au moyen d'une matrice de transformation W pour obtenir ladite estimation de la covariance qui prend alors la forme d'une matrice L' , - recherche des vecteurs propres (vi1) et valeurs propres (λi') associées de cette matrice L' ,
- estimation de la réponse impulsionnelle instantanée du canal à partir dudit signal reçu (S) et application de cette matrice de transformation W pour former un vecteur X', l'établissement de ladite estimation pondérée (Xp) étant ainsi réalisée :
où Nn est un nombre réel strictement positif représentant un bruit additif. 4)Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit bruit additif (Nυ) est choisi égal à la plus petite desdites valeurs propres (λi').
5)Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 ou 4, caractérisé en ce qu'un sous-ensemble desdites valeurs propres (λi') présentant une contribution inférieure à un seuil prédéterminé, chacune de ces valeurs propres est forcée à la valeur dudit bruit additif (N0).
6)Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que ladite estimation de la covariance prenant la forme d'une matrice R, en notant A la matrice de mesure associée à ladite séquence d'apprentissage, l'établissement de ladite estimation pondérée (Xp) est ainsi réalisé :
Xp = (AfcA + NQR-1)"1 At.S où Q est un réel strictement positif représentant le bruit additif.
7)Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'il comprend une étape d'orthonormalisation de ladite matrice R au moyen d'une matrice de transformation W pour obtenir une nouvelle matrice R' , cette estimation pondérée prenant alors la nouvelle forme suivante :
Xp = W(I + NoR'-1)-1 A't.S où la matrice A' est égale au produit de cette matrice de transformation W et de ladite matrice de mesure A. 8)Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'expression (I+NoR'-1)-1 est calculée au moyen du lemme d'inversion matricielle.
9)Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 6 caractérisé en ce que, l'estimation de la réponse impulsionnelle instantanée X ayant été réalisée, ledit bruit additif est obtenu de la manière suivante :
- estimation du bruit instantané : N = S - A.X,
- normalisation de l'énergie de cette estimation du bruit instantané. 10)Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que ladite normalisation est suivie d'une étape de moyennage .
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