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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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8. Conclusion et perspectives
La séparation aveugle de sources, qui a suscité à ses débuts quelque scepticisme entre 1983 et 1987, a attiré de nombreux chercheurs depuis les années 1990. Leur intérêt réside dans le fait qu’aucune information a priori n’est requise concernant le réseau de capteurs, ni sur les sources, si ce n’est leur indépendance statistique. Ces techniques s’avèrent très performantes dans beaucoup de domaines applicatifs, tels que les radiocommunications, mais elles peuvent présenter de fortes dégradations vis-à-vis de contextes pour lesquels elles n’ont pas été conçues, notamment pour des sources non stationnaires, corrélées ou en nombre excédant la diversité. C’est pourquoi un certain nombre d’adaptations s’imposent.
Au fil du temps, le nombre de domaines d’application s’est beaucoup étoffé. On peut citer entre autres l’acoustique [67], la sismique, les centrales EDF [68], le radar 7, les radiocommunications 6 ou les applications médicales telles que l’électroencéphalogramme (EEG) [69] ou l’électrocardiogramme (ECG) [70]. Bien d’autres applications sont en cours d’investigation, et notamment l’analyse de données ou l’étalonnage automatique. Une des raisons de ce succès est la polyvalence de l’outil qu’est la séparation de sources : en un mot, l’analyse en composantes indépendantes (ACI) est un outil général complétant l’analyse...
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BIBLIOGRAPHIE
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(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.
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(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.
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(6) - COMON (P.) - Circularité et signaux aléatoires à temps discret. - Traitement du signal, 11 (5), déc. 1994, 417-420.
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