FR3038391B1 - Procede et dispositif de traitement d'un signal spectral - Google Patents
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Abstract
La présente invention concerne un procédé de traitement d'un signal temporel de radionavigation émanant d'un satellite, comprenant les étapes suivantes : • application (104) d'une transformée de Fourier au signal temporel pour produire un signal spectral comprenant une pluralité d'échantillons associant chacun une amplitude avec une fréquence, • estimation (108) d'une loi de répartition d'amplitude du signal spectral, • pondération (112) de l'amplitude d'un premier échantillon du signal spectral au moyen d'une fonction de pondération dépendant de la loi de répartition estimée, ladite fonction étant adaptée pour réduire une quantité d'interférences dans le premier échantillon, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de: • pondération (112) de l'amplitude d'au moins un deuxième échantillon du signal spectral au moyen d'une fonction de pondération qui dépend de la même loi de répartition estimée, pour réduire une quantité d'interférences dans le deuxième échantillon.
Description
DOMAINE DE L'INVENTION
La présente invention concerne un procédé de traitement de signaux de radionavigation émanant de satellites, et un dispositif adapté pour mettre en oeuvre un tel procédé.
ETAT DE LA TECHNIQUE
Dans le domaine des récepteurs GNSS (Global Navigation Satellite System), la tenue aux interférences est un point clé de la performance et de la continuité opérationnelle.
Ces récepteurs mettent en œuvre généralement une corrélation entre un signal de mesure et un signal de réplique, et des traitements de signal visant à réduire des interférences dans le signal de mesure avant qu’il soit corrélé avec le signal de réplique.
Parmi les différents traitements pré-corrélatifs d’élimination d’interférences, il en existe un particulièrement simple à mettre en œuvre tout en étant très efficace pour atténuer les interférences : l’excision en fréquence. L’excision en fréquence est un traitement appliqué à un signal spectral obtenu par application d’une transformée de Fourier à un signal temporel émanant d’un satellite et acquis par le récepteur.
Le signal spectral est un signal d’amplitude en fonction de fréquences.
Ce signal étant discret, il est formé par une pluralité de couples de valeurs d’amplitudes associées à des fréquences prédéfinies. Pour qualifier les valeurs de ces fréquences prédéfinies, on parle généralement de cases de fréquences. L’excision en fréquence consiste à annuler l’amplitude du signal spectral pour certaines cases de fréquences porteuses d’interférences, par exemple des cases de fréquences en lesquelles le signal spectral est d’amplitude supérieure à un seuil d’excision prédéterminé.
Cependant, un tel traitement d’excision en fréquence présente l’inconvénient de supprimer le signal utile dans la bande de la ou des interférences. Cela a pour effet de réduire les performances du récepteur (en acquisition et en poursuite) suite à la distorsion de la fonction d’autocorrélation. D’autre part, en présence de brouillage autre que par un bruit large bande gaussien, un récepteur GNSS, du point de vue de la détection, n’est plus considéré comme optimal. Un récepteur est conçu pour détecter des signaux de type CDMA (Code Division Multiple Access) des satellites en présence de bruit thermique qui a les caractéristiques d’un bruit blanc gaussien.
Pour remédier à ces problèmes, il a été proposé d’ajuster l’amplitude du signal spectral sans pour autant l’annuler dans des plages fréquentielles du signal où des interférences sont présentes.
Un tel traitement est connu sous le sigle FADP (pour « Amplitude Domain Processing » dans le domaine Fréquentiel).
On a illustré en figure 1 un traitement FADP connu appliqué à un signal spectral comprenant N cases de fréquences d’indices 1 à N.
En une case de fréquence d’indice i, le signal spectral comprend une valeur de composante en phase Ii et une valeur de composante en quadrature Qi.
Le traitement FADP comprend les étapes suivantes : • une conversion du couple (Ii, Qi) en un couple de coordonnées polaires constitué d’un module et d’une phase ; • l’estimation d’une loi de répartition Fw, • le calcul d’une fonction de pondération Cnz(r), dépendant de la loi de répartition estimée; • une multiplication du module par la fonction de pondération Gw(r), de sorte à produire un module filtré, • la production d’une paire d’amplitudes (lif, Qif) sur la base du résultat de la multiplication, et de la phase.
La loi de répartition utilisée pour ajuster l’amplitude du signal en la case fréquence d’indice i est déterminée de la façon suivante. K signaux spectraux ont été reçus avant le signal de référence à traiter. Chaque signal spectral comprend N échantillons, tout comme le signal à traiter.
Les K valeurs d’amplitude en la case de fréquence d’indice i des K signaux spectraux précédents sont mémorisées.
La loi de répartition pour le signal spectral de référence à appliquer en la fréquence d’indice i est estimée par une analyse restreinte aux K valeurs d’amplitude des K signaux spectraux précédents qui ont été mémorisées, en la même case fréquence d’indice i.
Or ce procédé présente l’inconvénient de requérir des ressources numériques importantes du récepteur.
Premièrement, les N traitements FADP mis en œuvre pour les N cases de fréquences du signal de référence requièrent l’estimation de N lois de répartitions différentes, ce qui est particulièrement coûteux en charge de calcul lorsque N est grand.
Deuxièmement, on constate qu’un historique de K signaux précédents est nécessaire pour procéder au calcul du signal de référence à traiter selon ce procédé : KN échantillons préalables doivent en effet être mémorisés pour mettre en oeuvre un ajustement des N échantillons du signal de référence, ce qui nécessite de prévoir une mémoire tampon de taille importante dans le récepteur.
Par ailleurs, l’utilisation d’un historique de K signaux acquis successivement au cours d’un intervalle de temps passé de durée prolongée est inadaptée pour éliminer efficacement des interférences non stationnaires.
EXPOSE DE L'INVENTION
Un but de l’invention est de réduire des interférences dans un signal dans le domaine fréquentiel moyennant des ressources matérielles en quantité réduite. A cet effet, il est proposé un procédé de traitement d’un signal temporel de radionavigation émanant d’un satellite, comprenant les étapes suivantes : • application d’une transformée de Fourier au signal temporel pour produire un signal spectral comprenant une pluralité d’échantillons associant chacun une amplitude avec une fréquence, • estimation d’une loi de répartition d’amplitude du signal spectral, • pondération de l’amplitude d’un premier échantillon du signal spectral au moyen d’une fonction de pondération dépendant de la loi de répartition estimée, ladite fonction étant adaptée pour réduire une quantité d’interférences dans le premier échantillon, et • pondération de l’amplitude d’au moins un deuxième échantillon du signal spectral au moyen d’une fonction de pondération qui dépend de la même loi de répartition estimée, pour réduire une quantité d’interférences dans le deuxième échantillon.
Dans la mise en oeuvre de ce procédé, une seule et même loi de répartition a besoin d’être estimée pour ajuster l’amplitude de plusieurs échantillons du signal spectral, voire tous les échantillons du signal spectral.
La charge de calcul liée à l’établissement des lois de répartition est donc significativement diminuée.
Les étapes du procédé peuvent être répétées pour plusieurs signaux spectraux. La loi de répartition d’amplitude d’un des signaux spectraux, que l’on appelle par convention signal de référence, peut alors être estimée par une analyse d’échantillons restreinte aux échantillons dudit signal spectral de référence.
Cette analyse diffère fondamentalement des procédés de l’art antérieur mentionnés en introduction par la provenance des échantillons analysés.
Les procédés de l’art antérieur calculent en effet non seulement des lois de répartitions différentes pour différents échantillons du signal de référence (et donc différentes fréquences), mais encore construisent chacune de ces lois de répartition au moyen d’un historique de valeurs passées se rapportant à une fréquence donnée. En restreignant l’analyse de valeurs d’amplitudes au seul contenu du signal de référence pour construire une loi de répartition, aucune mémorisation de K signaux spectraux préalable n’est nécessaire, ce qui permet de diminuer considérablement la mémoire requise pour mettre en oeuvre l’ajustement des valeurs d’amplitude du signal de référence par rapport aux procédés décrits en introduction.
On pourrait penser de prime abord que le fait de s’abstenir de tout historique des valeurs d’amplitude pour construire la loi de répartition, et le fait d’utiliser cette loi de répartition pour l’ajustement de valeurs d’amplitudes en des fréquences différentes du signal spectral de référence, ne permet pas d’obtenir une loi de répartition efficace pour la réduire d’interférence dans le signal de référence. Or, contre toute attente, il a été constaté que l’ajustement du signal de référence au moyen d’une loi de répartition établie sur la base de l’analyse échantillons restreinte aux valeurs d’amplitudes du seul signal de référence fournit des résultats satisfaisants pour l’ensemble des fréquences de ce signal de référence.
Par ailleurs, restreindre l’analyse de valeurs d’amplitudes au seul contenu du signal de référence pour construire la loi de répartition permet une élimination d’interférences non stationnaires.
Le procédé de traitement ainsi proposé peut en outre être complété par les caractéristiques suivantes prises seules ou bien en combinaison lorsque cela est techniquement possible.
Le procédé peut comprendre une mémorisation de la fonction de pondération calculée, l’ajustement de l’amplitude du deuxième échantillon du signal spectral étant mis en œuvre au moyen de la fonction de pondération mémorisée.
Le procédé peut comprendre en outre un comptage d’occurrences de valeurs d’amplitudes du signal spectral au cours de l’estimation de la loi de répartition d’amplitude du signal spectral.
La fonction de pondération peut être de la forme Gw(k) = °ù k est la valeur de l’amplitude à pondérer et fw est la loi de répartition estimée.
La transformée de Fourier peut être une transformée complexe de sorte que le signal spectral comprend une composante de signal en phase et une composante de signal en quadrature ; un échantillon du signal spectral a alors pour amplitude un module du signal complexe calculé en coordonnées cartésiennes sur la base des deux composantes.
Le procédé peut comprendre en outre un fenêtrage sélectionnant un bloc d’échantillons temporels dans le signal temporel, la transformée de Fourier étant appliquée sélectivement au bloc sélectionné. L’étape de pondération étant répétée pour chaque échantillon du signal spectral, de sorte à produire une pluralité d’échantillons pondérés, le procédé peut comprendre en outre l’application d’une transformée de Fourier inverse à la pluralité d’échantillons pondérés, de sorte à produire un signal temporel de radionavigation corrigé.
Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé qui précède, lorsque ce produit programme est exécuté par un ordinateur.
Selon un troisième aspect de l’invention, il est en outre proposé un dispositif de traitement comprenant: • une entrée pour recevoir un signal temporel de radionavigation émanant d’un satellite, • un convertisseur configuré pour produire un signal spectral à partir du signal temporel par application d’un transformée de Fourier, le signal spectral comprenant une pluralité d’échantillons associant chacun une amplitude avec une fréquence, • un module d’analyse spectrale configuré pour : o estimer une loi de répartition d’amplitude du signal spectral produit par le convertisseur, o pondérer l’amplitude d’un premier échantillon du signal spectral au moyen d’une fonction de pondération qui dépend de la loi de répartition estimée, ladite fonction étant adaptée pour réduire une quantité d’interférences dans le premier échantillon, o pondérer l’amplitude d’au moins un deuxième échantillon du signal spectral reçu au moyen d’une fonction de pondération qui dépend de la même loi de i répartition, pour réduire une quantité d’interférences dans le deuxième échantillon.
Le dispositif de traitement peut comprendre en outre un convertisseur inverse configuré pour produire un signal temporel corrigé par application d’une transformée de Fourier inverse aux échantillons dont l’amplitude a été pondérée par le module d’analyse spectrale, et un corrélateur configuré pour corréler le signal temporel corrigé avec au moins un signal de réplique prédéterminé.
Enfin, il est également proposé un récepteur de signaux de radionavigation émanant de satellites, comprenant un dispositif selon le troisième aspect de l’invention, configuré pour traiter les signaux reçus par le récepteur.
DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : • La figure 1, déjà discutée, est un diagramme d’étapes d’un procédé de traitement dans le domaine fréquentiel connu de l’état de la technique ; • La figure 2 représente schématiquement un récepteur de signaux de radionavigation selon un mode de réalisation de l’invention ; • La figure 3 est un diagramme d’étapes d’un procédé de traitement d’un signal de radionavigation émanant de satellites, selon un mode de réalisation de l’invention ; • La figure 4 illustre deux signaux spectraux, l’un traité par un procédé d’excision en en fréquence connu de l’état de la technique, et l’autre traité via un procédé de traitement selon un mode de réalisation de l’invention.
Sur l’ensemble des figures, les éléments similaires portent des références identiques.
DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION
En référence à la figure 2, un récepteur R de signaux de radionavigation comprend un capteur de signaux C et un dispositif de traitement de signaux 1.
Le capteur C est typiquement adapté pour acquérir des signaux de radionavigation temporels émis par un satellite S, par exemple de type GPS, GLONASS ou GNSS.
Le capteur C est un capteur numérique, c’est-à-dire qu’il comprend des moyens de conversion analogique-numérique permettant de fournir un signal de radionavigation sous forme numérique au dispositif de traitement 1.
Le dispositif de traitement 1 comprend une entrée 2, une mémoire tampon 4, un premier convertisseur 6, un module d’analyse spectrale 8 et un deuxième convertisseur 10.
La mémoire tampon 2 est adaptée pour mémoriser de façon temporaire des données numériques reçues via l’entrée 2 ou produites par le module 8, le convertisseur 6 et/ou le convertisseur 10.
La mémoire tampon 4 est une mémoire vive, par exemple de type RAM.
Le convertisseur 6 est configuré pour convertir un signal temporel reçu par l’entrée 2 dans le domaine spectral par application d’une transformée de Fourier, et pour fournir le signal spectral ainsi converti au module d’analyse spectrale 8.
Le module d’analyse spectrale 8 est configuré pour traiter le signal spectral produit par le convertisseur 6.
Le module d’analyse 8 est prévu pour fournir des données traitées au convertisseur 10.
Le convertisseur 10 est configuré pour convertir un signal spectral en un signal temporel par application d’une transformée de Fourier inverse.
Le convertisseur 6 et/ou le convertisseur 10 et/ou le module 8 peuvent comprendre un ou plusieurs processeurs.
Le dispositif de traitement 1 comprend en outre une mémoire 12 et un corrélateur 14.
La mémoire 12 mémorise au moins un signal de réplique.
La mémoire 12 est par exemple une mémoire morte d’un des types suivants : disque dur, flash, EEPROM, etc.
Le corrélateur 14 est agencé en sortie du convertisseur 10.
Le corrélateur 14 est configuré pour corréler un signal produit par le convertisseur inverse 10 avec un signal de réplique mémorisé par la mémoire 12.
Le fonctionnement du récepteur R va maintenant être décrit.
Le capteur C acquiert un signal temporel émis par le satellite S. Le signal acquis est numérisé par le capteur C et fourni au dispositif de traitement 1 via son entrée 2.
Le signal temporel numérique transporte plusieurs informations : • un signal utile émis par le satellite S, • un bruit thermique dans lequel le signal utile est noyé, • des interférences indésirables, que l’on souhaite éliminer.
En référence à la figure 3, le dispositif de traitement 1 met en œuvre divers traitements sur le signal temporel acquis par le capteur C, dans le but d'atténuer les interférences présentes dans ce signal.
Le signal numérique reçu via l’entrée 2 est mémorisé dans la mémoire tampon 4.
Dans une étape 104, le convertisseur 6 applique une transformée de Fourier (TFD) au signal mémorisé.
La transformée de Fourier est par exemple une FFT (« Fast Fourier Transform »).
La transformation 104 est de préférence mise en œuvre sur un bloc d’échantillons du signal mémorisé dans la mémoire tampon 4 de taille prédéterminée, le bloc étant préalablement sélectionné par un fenêtrage 102.
Le fenêtrage 102 a pour effet de limiter l’étalement spectral du signal spectral produit par la transformation de Fourier 104.
Le fenêtrage 102 est par exemple du type Blackman-Harris.
Le signal obtenu par l'application de la transformée de Fourier 104 est un signal spectral comprenant N échantillons d’indices 1 à N. N est par exemple un multiple de 2. On a de préférence 256 < N < 1024.
Chaque échantillon du signal spectral est associé à une case de fréquence correspondante. Chaque case de fréquence est représentative d’une sous-bande de fréquences spécifique du signal spectral.
Lorsque la transformée de Fourier appliquée est une transformée complexe, le signal spectral comprend deux composantes de signal : une composante en phase I et une composante en quadrature Q.
Chaque échantillon d’indice t comprend alors deux valeurs d'amplitude : une valeur d'amplitude en phase Ii, et une valeur d'amplitude en quadrature Qi.
Dans une étape 106, le module d’analyse 8 calcule pour chaque échantillon du signal spectral un module correspondant.
Le module η de l’échantillon d’indice i est exprimé en coordonnée cartésiennes, c'est-à-dire qu'il est égal à ou dépend de y/f + Q,.
On constate que, contrairement au procédé FADP connu décrit en introduction, il n'est pas opéré de conversion en coordonnées polaires ce qui réduit substantiellement la complexité des calculs mis en œuvre. L'étape 106 produit donc N modules {r1;... rN}.
Dans une étape 108, le module d’analyse 8 estime une loi de répartition d'amplitude du signal spectral.
La loi de répartition fw d'amplitude est déterminée par une analyse d’échantillons dans le domaine spectral.
Toutefois, de façon non conventionnelle, cette analyse est restreinte au seul signal spectral produit par l’étape 104 de transformation de Fourier.
La loi de répartition /west obtenue par recensement ou comptage des différentes valeurs de module du signal spectral, en les différentes cases de fréquences d'indices 1 à N.
La loi de répartition peut être représentée par une courbe prenant en abscisse toutes les valeurs de la dynamique de codage du signal spectral et en ordonnée le nombre d’occurrences des valeurs de module sont représentées dans l'ensemble {γ4 ... rN}.
La loi de répartition ainsi estimée est mémorisée dans la mémoire tampon 4.
Dans une étape 112 de pondération, le module d’analyse 8 pondère le signal spectral initialement produit par l’étape 104, au moyen d’une fonction de pondération Gw, de sorte à produire un signal spectral filtré.
Le module d’analyse 8 utilise au cours de l’étape 112 une fonction de pondération Gw qui dépend de la loi de répartition préalablement estimée au cours de l’étape 108.
La fonction de pondération Gw est une fonction qui attribue un poids de pondération à chacune des valeurs de la dynamique de codage du signal spectral.
La fonction de pondération est par exemple de la forme :
Avec k représentant la dynamique de codage du signal spectral : 0 < k < 2M -1, où M est le nombre de bits du signal spectral.
La fonction de pondération est calculée de sorte à désaccentuer l’amplitude des échantillons du signal spectral dans lesquels la détection du signal utile est peu probable (ou pouvant conduire à augmenter le taux de fausse alarme). Par ce traitement, le rapport signal à bruit global est alors augmenté.
Le signal spectral filtré comprend une composante en phase filtrée If, et une composante en quadrature filtrée Qf.
La composante en phase filtrée If comprend N valeurs d’amplitude Ikf à INf. La valeur d’amplitude I^f est le produit de la valeur d’amplitude ή par la valeur de la fonction de pondération Gw à l’amplitude
La composante en phase filtrée Qf comprend N valeurs d’amplitude Qkf à QNf. La valeur d’amplitude Qrf est le produit de la valeur d’amplitude par la valeur de la fonction de pondération Gw à l’amplitude (J.
Chaque couple de valeurs (Jif.Qif) forme un échantillon complexe en la case de fréquence d’indice i du signal spectral filtré.
On constate ici que la loi de répartition ainsi que la fonction de pondération ont été calculées une seule fois pour pondérer l’ensemble des N composantes I et Q produit par l’étape 104, cet ensemble couvrant toutes les cases de fréquence du signal spectral. L’estimation de la loi de répartition Fw à partir du module r de tous les échantillons complexes d’un seul signal spectral permet de déterminer la statistique du bruit (bruit thermique + interférence) en présence d’interférences non stationnaires.
Dans une étape 114, le convertisseur 10 applique une transforme de Fourier inverse à au signal spectral filtré, de sorte à obtenir un signal temporel de radionavigation corrigé dans lequel des interférences ont été réduites voire annulées.
Le signal temporel corrigé ne contient donc plus que le signal utile et le bruit thermique.
Le signal temporel corrigé est ensuite corrélé par le corrélateur 14 avec un signal de réplique mémorisé par la mémoire 8, de sorte à produire un signal de radionavigation de sortie.
Le signal de navigation de sortie peut être utilisé comme donnée d’entrée à d’autres traitements, par exemple un traitement d’hybridation avec des mesures inertielles mesurées par des capteurs inertiels.
Les étapes mises en œuvre par le module d’analyse 8 sont répétées pour différents signaux spectraux fournis par le convertisseur 6.
En particulier, le traitement de chacun de ces signaux comprend l’estimation d'une loi de répartition propre à ce signal et le calcul d’une fonction de pondération également propre à ce signal.
Ces différents signaux peuvent être des signaux successivement acquis par le capteur C.
Il peut également être prévu de prévoir dans le module d’analyse 8 plusieurs processeurs fonctionnant en parallèle, chaque processeur traitant un bloc spécifique d’un signal temporel mémorisé dans la mémoire tampon d’entrée 2. Chaque signal est traité indépendamment des autres.
Le procédé de traitement décrit précédemment peut être codé sous la forme d’un programme dont les instructions de code sont exécutées par les différents composants du dispositif de traitement de signal 1.
On a illustré en figure 4 un exemple de pondération 112 d’un signal spectral au moyen de la fonction de pondération Gw conformément à la présente invention (courbe de droite), et, à titre comparatif, un ajustement par excision en fréquence (courbe de gauche). L’excision en fréquence annule le signal complexe des cases fréquence dont la valeur du module est supérieure à un seuil d’excision. Les cases fréquence dont la valeur du module est inférieure au seuil d’excision ne sont pas modifiées. Dans l’exemple de signal représenté sur la courbe de gauche de la figure 4, le traitement d’excision en fréquence a pour conséquence l’annulation de 5 cases fréquence transportant non seulement des interférences mais également une partie du signal utile émis par le satellite S.
Contrairement à l’excision en fréquence, l’adoucissement de l’excision en fréquence mis en œuvre au cours de l’étape 112, au moyen de la fonction de pondération Gw, autorise que le module du signal spectral soit simplement diminué à une valeur non nulle en certaines cases de fréquence où la détection du signal utile est probable (2 cases de fréquences sur la courbe de droite de la figure 4).
Par rapport à l’excision en fréquence, la solution proposée améliore de 5 dB le ratio J/S de la poursuite des satellites (ratio puissance du brouilleur / puissance signal utile). Cette amélioration permet donc d’atteindre un gain de performance moyen de 35 dB de la tenue en J/S de la poursuite des satellites par rapport à un récepteur GNSS ne disposant pas de traitements pré-corrélatifs.
Lors de la mise en oeuvre du procédé précédemment décrit, on a calculé une loi de répartition de modules Fw (en vue de leur pondération subséquente par une loi non linéaire Gw déduite de Fw) à partir d’un bloc de N échantillons fréquentiels obtenus en appliquant une transformée de Fourier discrète directe (TFDD) sur un bloc d’échantillons temporels associé (d’indice n), plutôt que de calculer N lois de répartition (c’est-à-dire une pour chacune des N variables aléatoires fréquentielles composant un bloc fréquentiel) à partir des T derniers blocs de N échantillons fréquentiels successivement obtenus en appliquant une TFDD sur les blocs d’échantillons temporels associés se succédant dans le temps (d’indices n-T+1, n-T+2,..., n-1, n).
Le procédé tire ses avantages du postulat suivant : la moyenne temporelle d’une variable aléatoire fréquentielle donnée (sur les T dernières réalisations) est égale, qualitativement parlant, à la moyenne d’ensemble des variables aléatoires fréquentielles sur la réalisation courante. L’opération réalisée par ce procédé s’apparente à une « égalisation » peu coûteuse car conduite dans le domaine fréquentiel.
Par ailleurs, la notion de seuil d’excision disparaît, et les complexités de calcul rencontrées dans l’art antérieur sont réduites.
Claims (12)
- REVENDICATIONS1. Procédé de traitement d’un signal temporel de radionavigation émanant d’un satellite, comprenant les étapes suivantes : • application (104) d’une transformée de Fourier au signal temporel pour produire un signal spectral comprenant une pluralité d’échantillons associant chacun une amplitude avec une fréquence, • estimation (108) d’une loi de répartition d’amplitude du signal spectral, • pondération (112) de l’amplitude d’un premier échantillon du signal spectral au moyen d’une fonction de pondération dépendant de la loi de répartition estimée, ladite fonction étant adaptée pour réduire une quantité d’interférences dans le premier échantillon, dans lequel la fonction de pondération est de la formeoù k est la valeur de l’amplitude à pondérer et fw est la loi de répartition estimée, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape de: • pondération (112) de l’amplitude d’au moins un deuxième échantillon du signal spectral au moyen d’une fonction de pondération qui dépend de la même loi de répartition estimée, pour réduire une quantité d’interférences dans le deuxième échantillon.
- 2. Procédé selon la revendication précédente, comprenant la pondération de l’amplitude de chaque échantillon du signal spectral au moyen d’une fonction de pondération qui dépend de la même loi de répartition estimée.
- 3. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les étapes d’estimation (108) et de pondération (112) sont répétées pour plusieurs signaux spectraux, et dans lequel la loi de répartition d’amplitude d’un des signaux spectraux, dit signal de référence, est estimée par une analyse d’échantillons restreinte aux échantillons dudit signal spectral de référence.
- 4. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant la mémorisation de la fonction de pondération calculée, l’ajustement de l’amplitude du deuxième échantillon du signal spectral étant mis en œuvre au moyen de la fonction de pondération mémorisée.
- 5. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’estimation (108) de la loi de répartition d’amplitude du signal spectral comprend un comptage d’occurrences de valeurs d'amplitudes du signal spectral.
- 6. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel : • la transformée de Fourier est une transformée complexe de sorte que le signal spectral comprend une composante de signal (I) en phase et une composante de signal (Q) en quadrature, • un échantillon du signal spectral a pour amplitude un module du signal complexe calculé en coordonnées cartésiennes sur (a base des deux composantes.
- 7. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre un fenêtrage sélectionnant un bloc d’échantillons temporels dans le signal temporel, la transformée de Fourier étant appliquée sélectivement au bloc sélectionné.
- 8. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant: • une répétition de l’étape de pondération pour chaque échantillon du signal spectral, de sorte à produire une pluralité d’échantillons pondérés, • l’application d’une transformée de Fourier inverse à la pluralité d’échantillons pondérés, de sorte à produire un signal temporel de radionavigation corrigé.
- 9. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications précédentes, lorsque ce produit programme est exécuté par un ordinateur.
- 10. Dispositif de traitement comprenant: • une entrée (2) pour recevoir un signal temporel de radionavigation émanant d’un satellite, • un convertisseur (6) configuré pour produire un signal spectral à partir du signal temporel par application d’un transformée de Fourier, le signal spectral comprenant une pluralité d’échantillons associant chacun une amplitude avec une fréquence, • un module d’analyse spectrale (8) configuré pour : o estimer une loi de répartition d’amplitude du signal spectral produit par le convertisseur, o pondérer l’amplitude d’un premier échantillon du signal spectral au moyen d’une fonction de pondération qui dépend de la loi de répartition estimée, ladite fonction étant adaptée pour réduire une quantité d’interférences dans le premier échantillon, dans lequel la fonction de pondération est de la formeoù k est la valeur de l’amplitude à pondérer et fw est la loi de répartition estimée, caractérisé en ce que le module d’analyse spectrale est en outre configuré pour : • pondérer l’amplitude d’au moins un deuxième échantillon du signal spectral reçu au moyen d’une fonction de pondération qui dépend de la même loi de répartition, pour réduire une quantité d’interférences dans le deuxième échantillon.
- 11. Dispositif selon la revendication précédente, dans lequel le dispositif de traitement comprend en outre: • un convertisseur inverse (10) configuré pour produire un signal temporel corrigé par application d’une transformée de Fourier inverse aux échantillons dont l’amplitude a été pondérée par le module d’analyse spectrale (8), • un corrélateur (14) configuré pour corréler le signal temporel corrigé avec au moins un signal de réplique prédéterminé.
- 12. Récepteur (R) de signaux de radionavigation émanant de satellites, comprenant un dispositif (1) selon l’une des revendications 10 à 11 configuré pour traiter les signaux reçus par le récepteur (R).
Priority Applications (1)
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| FR1556134 | 2015-06-30 | ||
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| KR100978535B1 (ko) * | 2010-02-18 | 2010-08-27 | 국방과학연구소 | Ｇｐｓ 시스템에서의 항재밍 성능개선 및 재밍제거를 위한 주파수 영역에서의 문턱치값 가중치 조절방법 및 장치 |
-
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