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Auteur(s)
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Pascal CHEVALIER : Ingénieur expert, Thalès Communications
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Pierre COMON : Directeur de recherche au CNRS, - Laboratoire d’informatique, signaux et systèmes de Sophia-Antipolis (I3S)
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Lire l’articleINTRODUCTION
Jusqu’au milieu des années 1980, la plupart des techniques de filtrage d’antenne n’exploitent que les statistiques d’ordre 2 des signaux reçus. En outre, elles sont qualifiées d’informées dans la mesure où elles nécessitent la connaissance des réponses d’antenne, et donc d’une calibration préalable [1], ou bien la connaissance d’informations « a priori » sur les signaux attendus [2]. Les discriminants permettant de séparer le signal utile des interférences ou du bruit incluent :
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la direction d’arrivée, comme en radar, en sonar ou en télécommunications spatiales ;
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la forme d’onde (communications numériques) ;
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le temps (systèmes à évasion de fréquence) ;
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le spectre (liaisons en bande étroite en présence de brouillage en bande plus large) ;
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la puissance (signaux faibles perturbés par un brouillage fort) ;
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le code (transmissions par spectre étalé).
A contrario, les méthodes dites aveugles ou autodidactes ont pour vocation d’extraire les signaux utiles ou les paramètres d’intérêt sans recourir à des connaissances fortes sur ces derniers. Ce type d’approche présente des avantages dans un certain nombre de contextes, notamment en écoute passive, lorsque aucun des caractères discriminants précités n’est exploitable. C’est aussi le cas par exemple pour les flûtes remorquées en sonar lorsque les antennes sont déformées, en VUHF (« very ultra high frequency ») ou en radar lorsqu’il existe un couplage entre capteurs et que la calibration coûte trop cher. À titre indicatif, on sait maintenant que les méthodes de goniométrie offrant normalement une bonne résolution, très sensibles à la qualité de la variété d’antenne, donnent des résultats très décevants en présence d’une calibration approximative.
Les techniques aveugles les plus prometteuses sont basées sur l’hypothèse de sources non gaussiennes (très courantes en pratique et omniprésentes en radiocommunications) et statistiquement indépendantes. Elles exploitent, souvent en plus de l’information à l’ordre 2, celle contenue dans les statistiques d’ordre supérieur à 2 des observations. Elles sont alors qualifiées de méthodes aveugles aux ordres supérieurs.
L’objet de cet article est essentiellement de présenter la philosophie de ces méthodes, de décrire les algorithmes actuellement les plus prometteurs et d’en synthétiser les performances dans différents contextes applicatifs.
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7. Applications au degarbling en radar secondaire
Dans le cadre du radar secondaire de surveillance (RSS), les stations de base collectent des informations sur les avions dans leur voisinage, telles que leur altitude ou leur identité. Pour ce faire, la station de base émet une question, sous forme de trois trains d’impulsions (une dans un lobe omnidirectionnel
et les deux autres dans un lobe directionnel
), qui est reçue par un équipement spécial de l’avion, appelé transpondeur. Ce dernier répond alors automatiquement.
La difficulté rencontrée aujourd’hui avec ce système est que, compte tenu de l’augmentation catastrophique du trafic aérien, plusieurs avions peuvent se trouver à proximité de la station et répondre en même temps. Cela serait vite réglé si les antennes des stations au sol possédaient un nombre suffisant de voies (sorties de macroantennes). Malheureusement, sans modifier l’équipement déjà en place, on ne peut utiliser que les voies
et
.
C’est pourquoi il a été proposé [66], et testé sur mesures réelles, de séparer les signaux reçus à l’aide de l’algorithme COM2, à partir des voies
et
. Mais sur de grands aéroports, d’autres voies sont nécessaires afin de lutter contre les interférences provenant d’autres avions plus éloignés, ou bien des mêmes avions répondant à...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BIENVENU (G.), KOPP (L.) - Optimality of high-resolution array processing using the eigensystem approach - . IEEE Trans. ASSP, 31 (5), oct. 1983, 1235-1248.
-
(2) - MONZINGO (R.A., MILLER (T.N.) - Introduction to adaptive arrays. - 1980 Wiley and Sons.
-
(3) - SCHETZEN (M.) - Volterra and Wiener Theory of Non Linear Systems. - 1980 Wiley.
-
(4) - RUGH (W.J.) - Non Linear Systems Theory, Volterra of Wiener Approaches. - 1989 Hopkins.
-
(5) - CHEVALIER (P.), DUVAUT (P.), PICINBONO (B.) - Le filtrage de Volterra transverse réel et complexe en traitement du signal. - Traitement du signal 7 (5), déc. 1990, 451-476.
-
(6) - COMON (P.) - Circularité et signaux aléatoires à temps discret. - Traitement du signal, 11 (5), déc. 1994, 417-420.
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