EP2304510A1 - Estimation de la réponse impulsionnelle d'un système à partir d'observations binaires - Google Patents

Estimation de la réponse impulsionnelle d'un système à partir d'observations binaires

Info

Publication number
EP2304510A1
EP2304510A1 EP08875639A EP08875639A EP2304510A1 EP 2304510 A1 EP2304510 A1 EP 2304510A1 EP 08875639 A EP08875639 A EP 08875639A EP 08875639 A EP08875639 A EP 08875639A EP 2304510 A1 EP2304510 A1 EP 2304510A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
signal
output
impulse response
estimate
function
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP08875639A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Christophe Le Blanc
Eric Colinet
Jérôme JUILLARD
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.)
Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
Original Assignee
Commissariat a lEnergie Atomique CEA
Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Commissariat a lEnergie Atomique CEA, Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA filed Critical Commissariat a lEnergie Atomique CEA
Publication of EP2304510A1 publication Critical patent/EP2304510A1/fr
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric

Definitions

  • Oscillation-Based Test Another method called “OBT” (OBT for "Oscillation-Based Test”), similar to the KLV method, consists in inserting the system that one wishes to identify and having a transfer function H, in a nonlinear loop comprising a Comparator 6.
  • the return gain (block referenced 7) is adjusted to observe oscillations preferably having a most sinusoidal shape possible. In this way, we can deduce using the hypothesis of the first harmonic, the parameters of the transfer function H using analytical relations, as for the KLV method.
  • the means for carrying out said estimate y k of the output of the system may furthermore comprise: second calculation means, intended to apply to the elements Jo,..., Ji,, J n hi calculated of said given criterion J, a function f predetermined passage according to the noise signal u k transmitted at the input of said system, and such that: with hi an impulse response element h of said system and hi an element of said impulse response estimate h of said system.
  • the impulse response estimation means may comprise: a chain of blocks respectively forming a first order delay function or having z "1 as a z transfer function, said chain being intended to receive said input signal u k , and to emit values u k , ... ut -1 , u k - n hi of the delayed noise signal respectively output of said blocks.
  • the first calculation means may comprise means forming an exclusive OR logic gate, for performing an exclusive OR logic operation between said output signal sk of said comparator taken at a time k and said noise signal (uk-i, with 0 ⁇ i ⁇ nh) delayed by i with respect to said given instant.
  • the device may further comprise: means for modifying the coefficient value ⁇ during said estimation of said impulse response.
  • the first calculation means may comprise means for applying said coefficient ⁇ in the form of at least one shift register and / or means for applying a ratio l / (l + ⁇ ) in the form of at least one register shift.
  • the first calculation means may comprise means making it possible to apply a ratio (1 / ⁇ ) in the form of at least one shift register.
  • the modification of the coefficient ⁇ can be carried out according to the evaluation of a second criterion Jt.
  • the calculation structure of the second criterion may be similar to that used to calculate the given criterion J.
  • means for evaluating said second criterion Jt comprising at least one exclusive OR logic gate to perform a logical operation OR exclusive between said output signal s k of said converter and an estimate s k of this signal,
  • the means for carrying out said estimation k may comprise convolution calculation means, provided for performing the calculation of a convolution between the estimated impulse response and the noise input signal.
  • FIGS. 3A-3B illustrate another example of a system identification method according to the prior art, called the MCL method.
  • FIG. 6 illustrates an example of an LSFR noise generator integrated into a device according to the invention.
  • FIG. 9 gives an example of LUT in a device according to the invention, for applying a function of transition between a cost function and a estimated impulse response estimation element.
  • FIGS. 10A-10B give examples of curves representative of predetermined passage functions respectively in the case of an input signal in the form of a Gaussian noise injected into a system to be identified, and in the case of a signal of FIG. input as a white noise.
  • FIG. 11 gives an example of an impulse response estimation calculation structure within a device according to the invention.
  • FIG. 12 gives an example of a convolution calculation structure between impulse response and an input signal of a system to be identified, integrated into an identification device according to the invention.
  • FIG. 13 illustrates an example of an impulse response estimation and output structure of a system, within a device according to the invention.
  • FIG. 14 gives a variant of a cost function calculation unit integrated into a device according to the invention and in particular to a structure for estimating the output of a system to be identified by means of an estimate of the response. impulse of this system.
  • FIG. 15 illustrates another example of an impulse response estimation structure of a system, within a device according to the invention.
  • FIG. 16 gives another variant of a cost function calculation unit integrated into a device according to the invention, and in particular to a structure for estimating the output of a system to be identified by means of an estimate of the impulse response of this system.
  • FIG. 17 illustrates another example of an impulse response estimation structure of a system within a device according to the invention.
  • FIG. 19 illustrates another example of a one-stage estimation structure, of impulse response of a system, within a device according to the invention.
  • FIG. 20 illustrates an exemplary device for implementing a system identification method according to the invention, comprising a feedback loop for modifying the precision or the speed of the estimation of an impulse response during of this estimate.
  • FIG. 21 illustrates an example of means for modulating a calculation coefficient ⁇ of a criterion J used for an impulse response estimation calculation in a method according to the invention.
  • Figure 22 illustrates an affine line representative of a relation connecting a criterion Jt and a coefficient ⁇ involved in the calculation of a cost function.
  • FIG. 23 gives examples of representative curves for estimating impulse responses, obtained respectively, using a first device according to the invention without a feedback loop, and with the aid of a second device according to FIG. invention having a feedback loop.
  • FIGS. 24 and 25 respectively illustrate an exemplary identification device according to the invention in which the system to be identified is a filter, as well as an exemplary impulse response curve of this identification device.
  • Figure 26 gives examples of impulse response estimation curves determined using a simulation performed using the matlab software and an experiment carried out using a program written in VHDL and implemented. on an FPGA target.
  • FIG. 27 illustrates an example of a system in the form of an active filter, on which an identification method according to the invention has been implemented.
  • FIGS. 28 and 29 give examples of estimation curves of impulse response and gain of the filter of FIG. 27, obtained using an identification device according to the invention.
  • Figure 30 gives an example of architecture for the implementation of an identification method according to the invention.
  • Such a method implements a treatment that will be called “BIMBO inline” (BIMBO for "Basic Identification Method using Binary Observations", “inline” meaning that the method uses an identification using binary signals called observations. and is performed in real time) and can be implemented for example using at least one digital signal processor (DSP), and / or at least one microprocessor and / or at least one circuit FPGA, and / or at least one computer.
  • DSP digital signal processor
  • FIG. 5 an equivalent block diagram of a device making it possible to implement such a method is given.
  • the identification includes an estimation of the output of the system, using an estimate of the impulse response of this system.
  • the system to be identified is a system that can be described by a transfer function.
  • a signal u is generated at the input of a system 100.
  • the signal u is preferably a discrete signal u k with k representing a moment in discrete time.
  • the signal u k may be a spectrally rich signal such as a noise signal, in particular a Gaussian noise or a white noise.
  • a digital-to-analog converter can be used to generate the excitation of the observed system, the noise sign being used in the identification process.
  • a 0-order blocker may be used to drive the observed system 100 and as the input signal of the present structure.
  • the input signal u k can be produced by a noise generator 110.
  • a noise generator similar to those used in cryptography and which implements an LFSR (LFSR) method for the Linear Feedback Shift Register. linear feedback ”) with a shift register can be used for example. With such a generator, some bits of a sequence undergo operations or transformations before being reinserted in a loop. Such a generator is intended to produce pseudo-random sequences.
  • the generator may for example be an LFSR type 32 noise generator corresponding to the following primitive polynomial: l + x + x 3 + x 30 .
  • the method comprises several steps of acquiring the input and output signals of the system 100 to be characterized or identified.
  • the means 130 may form an approximate parametric model of the unknown system 100.
  • the method makes it possible to converge the approximate model as close as possible to the actual system 100 observed.
  • Estimation calculations h of the impulse response of the real system are implemented by the means 130, the estimated impulse response to correspond to that of the observed system, when the parametric model converges to the real system.
  • the means 130 may be implemented for example using an FPGA. According to other possibilities, the means 130 can be implemented using a digital signal processor (DSP), and / or a microprocessor and / or a computer.
  • DSP digital signal processor
  • the calculations of the estimate h are made from the input signal u and the output signal s of the comparator 120, these signals u and s being injected at the input of the means 130. These signals s and u are also called “ observations ". In this case, the observations are in the form of binary signals.
  • the means 130 thus produce at the output an estimate y k of the output of the system 100, which is injected into a second comparator 140, for example in the form of a second 1-bit ADC, to apply the sign function to this estimate.
  • the signal S k S (y k ) with S () the sign function, can then be compared with the signal s k from the first comparator 120.
  • significant duration is meant here a period of at least 1000 times the sampling period, corresponding, for example, to a number N of observation samples of the order of 8,000 or 10,000.
  • the method according to the invention makes it possible to obtain an estimate y of the output of the system 100 observed by means of an estimate h of its impulse response.
  • impulse response of a system will be referred to as the time output of this system when it is stimulated by a pulse.
  • the impulse response can be considered as the response of the system to a Dirac pulse.
  • the estimate of the impulse response of the system 100 may be defined by a set of discrete elements H 1 .
  • an exemplary curve Ci representative of an impulse response of a discrete HR filter is given.
  • Yi 1 is an element of an impulse response and h t an element of an estimated impulse response.
  • the model implemented by the means 130 can be adjusted so as to correct the estimate y k produced and thereby maximize the similarities between the signal S k and its estimate.
  • This adjustment is carried out in particular by means of the calculation of a given criterion J carried out by the means 130.
  • the output s () of comparator 120 is used to calculate said cost function.
  • the criterion J has a value between 0 and 1 and is minimal in a zone of the parameters space of the parametric model which one will call "zone of acceptability" of the approximate parametric model.
  • the result Ji which is a cost function element, corresponds to a correlation coefficient or a correlation term between the output signal s and the input signal u of the system 100.
  • the cost function element J 1 is determined by an iterative calculation comprising a correlation term between the signal s and the signal u.
  • the cost function element calculation unit J 1 comprises means 202 forming an input multiplier from which an output signal s k taken at a time k and a delayed input signal Uk -1. of i are issued.
  • the unit 200 also comprises means 204 forming an adder at the output of the multiplier 202, as well as means 206 forming a filter. discrete delay of order 1, or a transfer function block in z equal to z "1 at the output of the adder.
  • the output of the block 206 is fed back to the input of the adder 204, while means 208 forming a divider by N (with N the number of samples or points of the iterative calculation on which the calculation is made) at the output of the adder 204.
  • a loopback is thus formed such that an element Ji (n + 1) calculated at a given instant depends on a previously calculated element Ji (n).
  • the unit 250 comprises means 252 forming an exclusive OR logic gate (XOR) at the input of which the output signal s k of the comparator 120 at a time k and the input signal u k-1 of the system 100 delayed by i, are issued.
  • XOR exclusive OR logic gate
  • Means 254 forming an adder are provided at the output of the XOR gate, while means 256 forming a first order delay filter or a transfer function block in z equal to z "1 are placed at the output of the XOR gate. adder 254, the output of the block 254 being fed back to the input of the adder 254.
  • the cost function element J 1 thus depends on a cost function element calculated at a previous instant. division by N (with N a number of samples) are also provided at the output of the unit 250 and deliver the result J 1 corresponding to a correlation coefficient between the signal s and the signal u delayed by i sampling periods. this result J 1 is then used to estimate the i "th element A 1 of the impulse response of the observed system.
  • ⁇ can be chosen equal to 1.
  • the input signal u k of the system 100 at a time k is transmitted, delayed signals Uk-i, ..., Uk-i, ..., u n hi, are respectively output filters 240 1 , ... 240 1 , ..., 240 nh _ 1 .
  • FIG. 13 an example of a complete structure for delivering an estimate is shown.
  • the coefficient ⁇ is also chosen such that (1 + ⁇ ) is equal to a power of 2, so that the means 308 for applying the coefficient l / (l + ⁇ ) are means for effecting an offset bits of their binary input.
  • the means 308 may for example be in the form of a shift register. With respect to a unit such as those (referenced 200 and 250) described with reference to FIGS. 8A and 8B, this makes it possible to dispense with a divider and to simplify the implementation of the calculation.
  • the coefficient ⁇ is also chosen so that ⁇ is large in front of a (1 ⁇ ⁇ ).
  • ⁇ "large” before 1 we mean that ⁇ is greater than 2 10 .
  • J ' k (n + 1) (l * j k (n) + ⁇ * J' k (n)) / (l + ⁇ )
  • FIG. 16 another example of a calculation unit 350 for implementing the calculation of an element J '' k of another variant of cost function J '' is given.
  • This unit 350 comprises means 352 forming an exclusive OR logic gate (XOR) at the input of which an output s k of the comparator 120 is transmitted at a time k, and an input signal u k -i of the system 100.
  • XOR exclusive OR logic gate
  • the sum (1 + ⁇ ) of the coefficient ⁇ and the unit corresponds to a number N of calculation points.
  • the means 353a and 353b are also able to shift their binary input, each to apply the ratio 1 / ⁇ , which amounts to applying a shift of b bits to the right.
  • a variant of structure 430 for providing an estimate of y is shown.
  • This structure 430 differs from that previously described in connection with FIG. 14, by the calculation of the cost function, and comprises nh units 35Oo,..., 35O 1 ,..., 35O n hi evaluation of cost function elements J '' such as that (referenced 350) which has just been described with reference to FIG.
  • the first multiplexer means 362 are provided at the output of nh 350Q units ..., 35O 1, 350 n hi calculating the cost function J '' such as that (referenced 350) described in connection with Figure 16.
  • the first multiplexer means 362 Based on a selection signal sent by a control module 365, the first multiplexer means 362 outputs one of a plurality of their inputs.
  • Demultiplexer means 364 are provided at the output of the LUT 360.
  • the input of the second demultiplexer means 364 is transmitted to one of its outputs selected by a selection signal delivered by the control module 365.
  • the outputs of the demultiplexer means 364 respectively deliver elements h ⁇ , ... hi, hnh-1 of impulse response estimation.
  • the control module 365 is thus provided to transmit selection signals to the multiplexer means 362, and to the demultiplexer means 364, so as to ensure proper routing of the estimated impulse response values.
  • the structure 430 also includes the nh units 270o, 270i, ..., 27O 1 ,..., 27O n hi for carrying out the convolution operation leading to the estimate y.
  • the sampling frequency fs may be provided, such that fs> 2 * fc with fc is the cut-off frequency of the oscillator.
  • the number nh of stages is preferably small in front of ⁇ , the coefficient of the cost function calculation units.
  • ⁇ is at least 28 times larger than nh and ⁇ can be between 2 10 and 20 .
  • FIG. 6 Another example of structure 630 intended to deliver an estimate is given in FIG.
  • a unit 550 for calculating the elements of a cost function J " is provided.
  • This stage differs from that (referenced 350) previously described in connection with FIG. 16, in that the means 356 forming a transfer function delay filter in z equal to z "1 , are replaced by a module 556 comprising means memory 557, means forming a multiplexer 558 connected to the memory, and means forming a demultiplexer 559 connected to the memory, the memory 557 is provided for storing values of elements I 'o, ... j'' lr ..., J'' nh _ ⁇ of cost function J''.
  • the multiplexer 558 and the demultiplexer 559 are controlled by signals transmitted by the control module 565.
  • an element of the cost function is sent to the input of the demultiplexer means 559, in order to be placed in the memory 557.
  • a LUT 560 provided to receive a cost function element J '' i and to output a corresponding impulse response element / zi. This element hi.
  • the impulse response may be transmitted to a multiplexer 580 connected to a memory 582 and stored in said memory 582.
  • the value of the coefficient ⁇ can be modified, possibly during the identification process.
  • the control block 680 can comprise means 683 forming an exclusive OR logic gate (XOR) at the input of which the signals sk and sk are emitted.
  • XOR exclusive OR logic gate
  • the stage 689 also comprises means 684 making it possible to apply a ratio (1 / ⁇ ), for example using at least one shift register, to the output of the XOR gate, as well as means 686 forming an adder at the output of the means 684, means 687 forming a first-order delay filter and transfer function z "1 at the output of the adder 686 and the output of which is reinjected at the input of means 685 making it possible to apply a ratio (1 / ⁇ ), by example using at least one shift register, the output of the means 685 and the filter 687 being emitted at the input of the adder 686.
  • the computing stage 689 implements the calculation of a second criterion Jt to estimate the error on s k with respect to Sk, with Jt such that:
  • the implementation of the BIMBO inline method can be carried out by a microcomputer comprising a calculation section with all the electronic components, software or other, necessary for the treatment.
  • the microcomputer includes in particular at least one programmable processor, and at least one memory for this treatment.
  • the identification method can be used in the context of BIST systems (BIST for "Built In Self Test”) that is to say having the ability to self-test. This makes it possible to avoid, during the test, the use of an important apparatus. It is in this case to apply the BIMBO inline method presented to a system and to compare the desired impulse responses and realized to conclude a good operation of the system.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Analogue/Digital Conversion (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Measurement Of Resistance Or Impedance (AREA)

Abstract

L' invention concerne un procédé d'identification de système électronique ou électromécanique comprenant les étapes consistant à appliquer au moins un signal de bruit (u) en entrée dudit système, appliquer un signal de sortie dudit système à un convertisseur analogique numérique un bit acquérir un signal en sortie dudit convertisseur réaliser une estimation de la sortie dudit système à l'aide de moyens pour effectuer une estimation (h ) de la réponse impulsionnelle dudit système l'estimation (h ) de ladite réponse impulsionnelle comprenant le calcul itératif d'une pluralité de nh éléments (Jo, Ji, Jnh-1 ) d'un critère donné (J) comportant respectivement au moins un terme de cprrélation entre ledit signal en sortie dudit convertisseur et ledit signal de bruit.

Description

ESTIMATION DE LA REPONSE IMPULSIONNELLE D'UN SYSTEME À PARTIR D'OBSERVATIONS BINAIRES
DESCRIPTION
DOMAINE TECHNIQUE
L'invention est relative à l'identification de systèmes, en particulier de dispositifs électroniques par exemple tels que les filtres, ou de dispositifs électromécaniques par exemple sous forme de MEMS.
L' invention concerne un dispositif et un procédé mettant en œuvre une estimation de la sortie d'un système par estimation de sa réponse impulsionnelle à temps discret.
ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE
Dans les méthodes d'identification classiques de systèmes, des opérations de quantification peuvent être réalisées. Ces opérations sont généralement modélisées par un ajout de bruit blanc b à un signal y que l'on quantifie : yquantifie = J +^
Ce bruit est d' autant plus faible que le nombre de bits sur lequel est effectuée la quantification est élevé. Ainsi, pour identifier un système à l'aide d'une méthode classique d'identification, il est préférable de disposer d'un convertisseur analogique numérique (CAN) ayant une résolution élevée. Dans ce cas, avec un faible nombre de mesures on peut s'affranchir du bruit de quantification.
Dans l'hypothèse où l'on utilise un CAN de faible précision, un nombre important de points de mesure peut s'avérer nécessaire.
Une méthode d' identification classique très répandue, est la méthode dite « des moindres carrés ». Cette méthode consiste à réaliser un modèle paramétré θ[deal de la fonction de transfert du système et à minimiser l'écart quadratique entre des valeurs mesurées et des valeurs estimées en sortie du modèle Hθ , l'entrée e du système étant par ailleurs connue : hdeai = argmm H1 Xe)- y quan Mtifi, e \\
Dans le cas où le bruit de quantification est suffisamment faible, on peut assimiler le signal quantifié yquanafie au signal réel y . Dans ce cas, si le modèle Hθ est linéaire, on peut exprimer le modèle paramétré θιdeal de manière analytique. L'entrée e du système que l'on souhaite identifier est généralement un bruit blanc.
La méthode des moindres carrés a pour inconvénient, notamment, qu'elle nécessite l'intégration d'un convertisseur CAN de haute résolution .
Dans une autre méthode, dite « KLV » (KLV pour « Kessler Landau Voda ») (figure 1), (bloc référencé 2) on réalise une identification de la fonction de transfert H d'un système placé dans une boucle de rétroaction 1 non linéaire, comportant un comparateur 3 à hystérésis ajustable. Ce comparateur permet de faire entrer le système 2 en oscillation. On peut déduire des informations sur le système de par l'allure de ces oscillations. Un CAN 1 bit 4 est prévu en sortie du système. On peut alors relier, à l'aide de relations analytiques, l'amplitude et la fréquence des oscillations naissant dans le système à la valeur de la réponse en fréquence du système. A chaque valeur d'hystérésis correspond un point de la courbe de réponse en fréquence.
Une telle méthode présente plusieurs inconvénients. Tout d'abord, la validité des relations analytiques utilisées repose sur une approximation dite de la première harmonique du comparateur. Par ailleurs, une telle méthode nécessite une mesure précise de l'amplitude et de la phase des oscillations, la mesure d'amplitude requérant un CAN de haute résolution.
Une autre méthode dite « OBT » (OBT pour « Oscillation-Based Test ») , proche de la méthode KLV, consiste à insérer le système que l'on souhaite identifier et ayant une fonction de transfert H, dans une boucle non linéaire comportant un comparateur 6. On ajuste le gain de retour (bloc référencé 7) pour observer des oscillations ayant de préférence une forme la plus sinusoïdale possible. De cette manière, on peut déduire en utilisant l'hypothèse de la première harmonique, les paramètres de la fonction de transfert H à l'aide de relations analytiques, comme pour la méthode KLV.
Cette méthode a également pour inconvénient le fait qu'elle requiert une mesure précise de l'amplitude des oscillations à l'entrée du comparateur, c'est-à-dire un CAN 5 de haute résolution (figure 2) .
Une méthode d' indentification dite « MCL » (MCL pour « Mesure de Cycle Limite ») permet quant à elle de déterminer avec précision la fréquence propre et l'amortissement d'un système du deuxième ordre à l'aide de deux mesures de fréquence (figures 3A et 3B) .
Une première mesure est réalisée en plaçant le système à identifier de fonction de transfert H dans une boucle comportant un comparateur 9 et un dérivateur 8 (figure 3A) .
Une seconde mesure est effectuée en remplaçant dans ladite boucle le dérivateur 8 par un intégrateur 10 (figure 3B) .
On peut ainsi obtenir une relation entre la fréquence des oscillations mesurées en sortie du comparateur 6 et la valeur de la fréquence propre et de l'amortissement du système à identifier.
Cette méthode repose sur deux mesures numériques, la mesure de fréquence étant réalisée en comptant le nombre de commutations du comparateur pendant une durée donnée. Cette méthode comporte plusieurs inconvénients.
Elle n'est applicable que pour des filtres intégrateurs ou dérivateurs analogiques ou sur échantillonnés. D'autre part, dans le cas d'une mise en œuvre à l'aide d'un circuit numérique, il est nécessaire de disposer d'un Convertisseur Numérique Analogique (CNA) de bonne résolution pour injecter dans le système la sortie de l'intégrateur. Dans la méthode dite « MCLC » (MLCL pour « Mesure de Cycles Limites Complexes ») , le système à identifier 12 est placé dans une boucle de rétroaction non-linéaire comportant un comparateur échantillonné 13 ayant une période d'échantillonnage Ts, un filtre numérique programmable numérique 14, ainsi qu'un CNA 15 (figure 4) .
Selon la valeur choisie pour les coefficients du filtre numérique, on peut observer des oscillations ou « cycles limites », binaires en sortie du comparateur 13. Ces cycles limites diffèrent de ceux observés en implémentant la méthode KLV ou la méthode MCL en ce qu' ils ont une période qui est multiple de la période d'échantillonnage Ts. Les instants de commutation du comparateur 13 correspondent à des instants d'échantillonnage. Ainsi, la mesure d'un cycle limite correspondant à un ensemble de coefficients du filtre programmable 14, est complètement numérique.
Cette méthode présente notamment pour inconvénient, celui d'avoir à générer des cycles limites longs pour la mettre en œuvre.
Les méthodes KLV et MCL permettent d'établir, au prix d'une approximation, une relation entre des grandeurs mesurées et des paramètres que l'on cherche à déterminer.
Les méthodes KLV et OBT requièrent un CAN de résolution élevée, tandis que la méthode MCL requiert, quant à elle, un CNA de bonne résolution. Ces méthodes donnent des résultats insuffisants lorsque la fréquence d'échantillonnage est importante. La méthode MCLC a, quant à elle, des performances indépendantes de la fréquence d'échantillonnage, au prix d'un traitement plus lourd que celui effectué avec les autres méthodes. Par ailleurs, avec une telle méthode, une bonne précision requiert une génération de cycles limites longs, ce qui peut être problématique.
L'utilisation des méthodes d'identification en boucle fermée précitées pose particulièrement problème dans le cas où le système à identifier est un dispositif électromécanique sous forme d'un MEMS. Le risque est de ne pas pouvoir réaliser l'identification au bon point de fonctionnement, dans la mesure où l'excitation d'un MEMS sur un de ses modes à tendance à amplifier très rapidement des phénomènes non linéaires. Pour palier à cela, on peut ajouter une boucle de contrôle de l'amplitude (AGC) au système d'identification, ce qui peut nécessiter l'utilisation d'un CAN de haute précision.
Les méthodes d' identification précitées ont pour inconvénient de requérir en sortie une conversion analogique-numérique de résolution importante, ce qui complexifie leur mise en œuvre et pose des problèmes de coût .
Il se pose le problème de trouver un nouveau procédé d' identification qui ne présente pas les inconvénients mentionnés ci-dessus. EXPOSE DE L' INVENTION
La présente invention concerne tout d' abord un procédé d' identification de système comprenant les étapes consistant à :
- appliquer au moins un signal de bruit en entrée dudit système,
- appliquer un signal yk de sortie dudit système à un convertisseur analogique-numérique, en particulier un convertisseur analogique-numérique 1-bit,
- acquérir un signal sk en sortie dudit convertisseur,
- réaliser une estimation yk de la sortie dudit système à l'aide de moyens pour effectuer une estimation h de la réponse impulsionnelle dudit système, l'estimation h de ladite réponse impulsionnelle comprenant :
- le calcul itératif d'une pluralité de nh (avec nh un entier) éléments Jo,..., Ji, , Jnh-i d'un critère donné J comportant chacun : au moins un terme de corrélation entre ledit signal en sortie dudit convertisseur et ledit signal d'entrée.
Le signal sk en sortie est un signal de données binaires.
Le procédé suivant l'invention permet de réaliser une identification sans avoir à utiliser un CAN de résolution élevée.
Le signal d'entrée peut être un signal de bruit . Le système est un dispositif ou un ensemble de dispositifs pouvant être décrit par une fonction de transfert .
Le système peut être un dispositif électronique par exemple un filtre, ou un convertisseur sigma-delta, ou un canal de transmission de télécommunications, ou un convertisseur DC/DC.
Selon une autre possibilité, le système peut être un dispositif électromécanique, en particulier sous forme d'un MEMS.
Le critère donné J est également appelé « fonction de coût ».
L'estimation de la réponse impulsionnelle peut comprendre en outre : l'application auxdits éléments calculés dudit critère donné, d'une fonction f dite « de passage », ladite fonction f de passage étant prédéterminée en fonction dudit signal appliqué en entrée dudit système, et telle que : avec h± un élément de réponse impulsionnelle h dudit système et A1 un élément de ladite estimation h de réponse impulsionnelle dudit système parmi une pluralité de nh éléments de réponse impulsionnelle.
L'estimation de la réponse impulsionnelle peut comprendre l'application aux éléments calculés du critère donné d'une fonction f de passage prédéterminée en fonction du signal de bruit appliqué en entrée du système, de manière à obtenir une pluralité d'éléments ho,..., hlr—, hnh-i de ladite estimation h de réponse impulsionnelle, lesdits éléments de ladite estimation étant tels que :
(ko,..., A1,..., (f (Jo) ,..., f(Jχ), , f(Jnh-l) ) .
Selon une possibilité, le signal d'entrée est un signal de bruit gaussien.
Dans ce cas, la fonction de passage suit une relation donnée déterminée en fonction de ce type de bruit.
Dans un cas où le signal d'entrée est un signal de bruit gaussien, ladite fonction f de passage peut suivre la relation : f(J)= σ' sin ( (π /2) (2 J-I) ) , avec : σ' 2=σb 2+σh 2 où σb représente le bruit ambiant du système à identifier modélisé comme un bruit blanc
gaussien additif en sortie du système et <3h 2 =∑hf est
1=0 la somme quadratique des différents éléments de la réponse impulsionnelle.
Selon une autre possibilité, le signal d'entrée peut être un signal de bruit blanc.
Dans ce cas, la fonction de passage suit une relation donnée déterminée en fonction de ce type de bruit.
Dans le cas où le signal d'entrée est un signal de bruit blanc binaire, ladite fonction f de passage peut suivre la relation :
f(J)
L'estimation h de la réponse impulsionnelle peut comprendre : - l'émission du signal d'entrée u du système à travers une chaine de blocs formant chacun une fonction de retard d' ordre 1 ou ayant chacun z"1 comme fonction de transfert en z,
- l'acquisition de valeurs uk,..., Ut-1, Uk-nh-i du signal de bruit en sortie respectivement desdits blocs, lesdits éléments Jo,..., Ji, , Jnh-i dudit critère J étant calculés à l'aide des dites valeurs uk, ...Ut-1, uk-nh-i du signal de bruit en sortie respectivement desdits blocs .
Le signal u est binaire dans le cas d'un bruit blanc binaire et sur plusieurs niveaux dans le cas du bruit gaussien.
Les valeurs uk,..., uk-i, uk_nh-i du signal de bruit u sont prises à différents instants k, k-1, ..., k- i, k-nh-1.
Le calcul de ladite pluralité de nh éléments Jo, ..., Ji, ..., Jnh-i dudit critère donné J peut comprendre : l'application du signal sk en sortie dudit convertisseur pris à un instant donné k et d'un signal de bruit uk_i, avec (0 < i < nh) en entrée dudit système, retardé i fois par rapport à cet instant donné, à des moyens formant une porte logique OU exclusif .
Le calcul de ladite pluralité de nh éléments Jo,..., Ji, , Jnh-i dudit critère donné J peut comprendre :
- l'addition d'un terme dépendant du résultat jk(n+l) de ladite application de ladite fonction OU exclusif et d'un terme de la fonction de coût calculée à l'instant k-1 précédent ledit instant donné .
Selon une possibilité de mise en œuvre du procédé, l'acquisition du signal sk en sortie dudit convertisseur, peut être réalisée pour un nombre donné N d'échantillons, le calcul du critère donné J, étant dépendant d'au moins un coefficient λ prédéterminé, avec (λ)~ N, avec N un nombre donné d'échantillons.
Le procédé peut comprendre une modification de la valeur dudit coefficient λ au cours de ladite estimation h de ladite réponse impulsionnelle.
Faire varier le coefficient λ peut permettre de moduler la précision et la vitesse de 1' estimation .
L'estimation 'k de la réponse comprend en outre : le calcul d'une convolution entre la réponse impulsionnelle estimée " et le signal d'entrée u de bruit .
Une comparaison du signal de sortie sk, et de l'estimation sk de ce signal de sortie peut être effectuée sur une période donnée pour déterminer si l'estimation réalisée est correcte.
La modification dudit coefficient λ peut être réalisée en fonction de l'évaluation d'un deuxième critère Jt dont le calcul est semblable à celui de la fonction de coût J et qui réalise la comparaison entre sk et 5 k-
Ainsi, la modification dudit coefficient λ peut être réalisée en fonction de l'évaluation d'un deuxième critère Jt, l'évaluation dudit deuxième critère Jt(n+1) à un instant n+1 donné étant effectuée par calcul itératif comportant au moins un terme d'opération logique OU exclusif XOR entre ledit signal de sortie sk dudit convertisseur et une estimation sk de ce signal, et d'un terme dépendant dudit deuxième critère Jt (n) calculé à un instant n précédent l'instant donné.
La modification du coefficient λ, peut être réalisée en fonction de l'évaluation dudit deuxième critère Jt et du résultat de l'application d'une deuxième fonction ft prédéterminée audit deuxième critère Jt.
La deuxième fonction ft peut être une fonction affine, telle que : ft(Jt)= λ= CC*Jt + β (avec α > 0 et β >0) Les coefficients CC et β peuvent être choisis par exemple de sorte que :
• λ tend vers N lorsque Jt tend vers 0
• λ tend vers 26 lorsque Jt tend vers 1
La précision de l'identification dépend très peu de la fréquence de l'échantillonnage et présente une bonne robustesse au bruit de mesure.
A précision d' identification donnée, le procédé suivant l'invention nécessite moins de points de mesure que les méthodes d' identification suivant l'art antérieur.
Le procédé suivant l'invention ne repose pas sur une approximation, qu'il s'agisse d'une approximation de type « bruit blanc » ou « première harmonique », mais sur la minimisation d'un critère qui, sans approximation, dépend de l'opération de quantification sur 1 bit réalisée par le convertisseur analogique-numérique .
Dans le cas où le système à identifier est un MEMS ou un circuit électronique intégré, le procédé d' identification présente pour avantages par rapport aux procédés suivant l'art antérieur : qu'elle peut être mise en œuvre à l'aide d'un CAN 1 bit échantillonné, ce qui permet un gain de place et de coût par rapport aux méthodes nécessitant l'utilisation de CAN de résolution élevée, qu'elle peut fonctionner en boucle ouverte et ne perturbe pas le point de fonctionnement du système, que les mesures sont effectuées près du système à identifier, un convertisseur analogique numérique un bit nécessitant peu de ressources et de surface pour être implémenté, ce qui minimise le bruit de mesure.
L' invention concerne également un dispositif d' identification de système électronique ou électromécanique, prévu pour mettre en œuvre un procédé d'identification tel que défini plus haut.
L' invention concerne également un dispositif d' identification de système électronique ou électromécanique, comprenant :
- des moyens pour générer un signal u de bruit, destinés à générer un signal de bruit en entrée dudit système,
- un convertisseur analogique-numérique un bit, auquel un signal yk de sortie du système est destiné à être appliqué, - des moyens pour réaliser une estimation yk de la sortie du système, à l'aide d'une estimation h de la réponse impulsionnelle dudit système comprenant :
- des premiers moyens de calcul: pour effectuer un calcul itératif d'une pluralité de nh
(avec nh un entier) éléments Jo,..., Ji, , Jnh-i d'un critère donné J comportant au moins un terme de corrélation entre ledit signal en sortie dudit convertisseur et ledit signal de bruit.
Un convertisseur numérique analogique peut être prévu pour générer un signal d'excitation analogique du système.
Les moyens pour réaliser ladite estimation yk de la sortie du système peuvent comprendre en outre : des deuxièmes moyens de calcul, prévus pour appliquer aux éléments Jo,..., Ji, , Jnh-i calculés dudit critère donné J, une fonction f de passage prédéterminée en fonction du signal uk de bruit émis en entrée dudit système, et telle que : avec hi un élément de réponse impulsionnelle h dudit système et hi un élément de ladite estimation h de réponse impulsionnelle dudit système .
Les deuxièmes moyens de calcul peuvent comprendre une LUT ou plusieurs LUT.
La fonction f de passage peut être appliquée à l'aide d'une LUT, reliée en entrée, à des moyens multiplexeurs, et en sortie, à des moyens démultiplexeurs .
Selon une possibilité de mise en œuvre, le signal de bruit uk peut être un signal de bruit blanc.
Les moyens pour générer ledit signal uk de bruit, peuvent comprendre un générateur de séquence aléatoire LFSR.
Dans le cas où le signal d'entrée uk du système est un signal de bruit blanc, ladite fonction f de passage peut suivre la relation :
f (J)
Les moyens d'estimation de réponse impulsionnelle peuvent comprendre : une chaine de blocs formant respectivement une fonction de retard d' ordre 1 ou ayant z"1 comme fonction de transfert en z, ladite chaine étant destinée à recevoir ledit signal d'entrée uk, et à émettre des valeurs uk, ...Ut-1, uk-nh-i du signal de bruit retardé en sortie respectivement desdits blocs.
Les premiers moyens de calcul peuvent comprendre des moyens formant une porte logique OU exclusif, pour effectuer une opération logique OU exclusif entre ledit signal de sortie sk dudit comparateur pris à un instant k et ledit signal de bruit (uk-i, avec 0 < i < nh) retardé de i par rapport audit instant donné.
Les premiers moyens de calcul peuvent comprendre des moyens additionneurs, pour additionner le résultat de ladite opération logique à un terme dépendant d'un élément dudit critère donné calculé précédemment . L'acquisition du signal sk en sortie dudit convertisseur, peut être réalisée pour un nombre donné N d'échantillons, le calcul du critère donné J par les premiers moyens de calcul, étant dépendant d'au moins un coefficient λ prédéterminé, 1+λ étant égal audit nombre donné N.
Le dispositif peut comprendre en outre : des moyens pour modifier la valeur coefficient λ au cours de ladite estimation " de ladite réponse impulsionnelle .
Les premiers moyens de calculs peuvent comprendre des moyens permettant d'appliquer ledit coefficient λ sous forme d'au moins un registre à décalage et/ou des moyens pour appliquer un rapport l/(l+λ) sous forme d'au moins un registre à décalage .
Selon une autre possibilité, les premiers moyens de calculs peuvent comprendre des moyens permettant d'appliquer un rapport (1/λ) sous forme d'au moins un registre à décalage.
La modification du coefficient λ peut être réalisée en fonction de l'évaluation d'un deuxième critère Jt. La structure de calcul du deuxième critère peut être semblable à celle permettant d'effectuer le calcul du critère donné J.
Le dispositif d' identification peut comprendre en outre :
- des moyens pour évaluer ledit deuxième critère Jt comportant au moins une porte logique OU exclusif pour effectuer une opération logique OU exclusif entre ledit signal de sortie sk dudit convertisseur et une estimation sk de ce signal,
- des moyens additionneurs, pour additionner le résultat de ladite opération logique entre ledit signal de sortie sk dudit convertisseur et une estimation sk de ce signal, à un terme dépendant d'un élément dudit deuxième critère calculé précédemment .
La modification du coefficient λ peut être réalisée en fonction de l'évaluation dudit deuxième critère Jt, par exemple en suivant la relation suivante : λ = α*Jt + β (avec α >0 et β>0)
• Avec λ qui tend vers N lorsque Jt tend vers 0
• λ qui tend par exemple vers 26 lorsque Jt tend vers 1
Les moyens pour réaliser ladite estimation ^k peuvent comprendre des moyens de calcul de convolution, prévus pour effectuer le calcul d'une convolution entre la réponse impulsionnelle estimée " et le signal d'entrée de bruit.
BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS
La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description d'exemples de réalisation donnés, à titre purement indicatif et nullement limitatif, en faisant référence aux dessins annexés sur lesquels :
La figure 1 donne un exemple de dispositif pour la mise en œuvre d'une méthode d'identification de système suivant l'art antérieur, appelée méthode KLV.
La figure 2 représente un exemple de dispositif pour la mise en œuvre d'une méthode d'identification de système suivant l'art antérieur, appelée méthode OBT.
Les figures 3A-3B illustrent un autre exemple de méthode d' identification de système suivant l'art antérieur, appelée méthode MCL.
La figure 4 illustre un autre exemple de méthode d'identification de système suivant l'art antérieur, appelée méthode MCLC.
La figure 5 illustre un exemple de dispositif pour la mise en œuvre d'un procédé d'identification de système suivant l'invention.
La figure 6 illustre un exemple de générateur de bruit LSFR intégré à un dispositif suivant l'invention.
La figure 7 donne un exemple de courbe représentative d'une réponse impulsionnelle d'un filtre HR.
Les figures 8A-8B donnent des exemples d'unités de calcul de fonction de coût intégrées à un dispositif suivant l'invention et en particulier à une structure pour estimer la sortie d'un système à identifier à l'aide d'une estimation de la réponse impulsionnelle de ce système.
La figure 9 donne un exemple de LUT dans un dispositif suivant l'invention, pour appliquer une fonction de passage entre une fonction de coût et un élément d'estimation de réponse impulsionnelle estimée .
Les figures 10A-10B donnent des exemples de courbes représentatives de fonctions de passage prédéterminées respectivement dans les cas d'un signal d'entrée sous forme d'un bruit gaussien injecté à un système à identifier, et dans le cas d'un signal d'entrée sous forme d'un bruit blanc.
La figure 11 donne un exemple de structure de calcul d'estimation de réponse impulsionnelle au sein d'un dispositif suivant 1' invention .
La figure 12 donne un exemple de structure de calcul de convolution entre réponse impulsionnelle et un signal d'entrée d'un système à identifier, intégrée à un dispositif d' identification suivant l'invention.
La figure 13 illustre un exemple de structure d'estimation de réponse impulsionnelle et de sortie d'un système, au sein d'un dispositif suivant l'invention.
La figure 14 donne une variante d'unité de calcul de fonction de coût intégrée à un dispositif suivant l'invention et en particulier à une structure pour estimer la sortie d'un système à identifier à l'aide d'une estimation de la réponse impulsionnelle de ce système.
La figure 15 illustre un autre exemple de structure d'estimation de réponse impulsionnelle d'un système, au sein d'un dispositif suivant l'invention. La figure 16 donne une autre variante d'unité de calcul de fonction de coût intégrée à un dispositif suivant l'invention, et en particulier à une structure pour estimer la sortie d'un système à identifier à l'aide d'une estimation de la réponse impulsionnelle de ce système.
La figure 17 illustre un autre exemple de structure d'estimation de réponse impulsionnelle d'un système au sein d'un dispositif suivant l'invention.
La figure 18 illustre un autre exemple de structure d'estimation à une LUT de réponse impulsionnelle d'un système, au sein d'un dispositif suivant l'invention.
La figure 19 illustre un autre exemple de structure d'estimation à un étage, de réponse impulsionnelle d'un système, au sein d'un dispositif suivant l'invention.
La figure 20 illustre un exemple de dispositif pour la mise en œuvre d'un procédé d'identification de système suivant l'invention, comportant une boucle de rétroaction pour modifier la précision ou la rapidité de l'estimation d'une réponse impulsionnelle au cours de cette estimation.
La figure 21 illustre un exemple de moyens pour moduler un coefficient λ de calcul d'un critère J utilisé pour un calcul d'estimation de réponse impulsionnelle dans un procédé suivant 1' invention .
La figure 22 illustre une droite affine représentative d'une relation reliant un critère Jt et un coefficient λ intervenant dans le calcul d'une fonction de coût.
La figure 23 donne des exemples de courbes représentatives d'estimation de réponses impulsionnelles, obtenues respectivement, à l'aide d'un premier dispositif suivant l'invention sans boucle de rétroaction, et à l'aide d'un deuxième dispositif suivant l'invention doté d'une boucle de rétroaction .
Les figures 24 et 25 illustrent respectivement un exemple de dispositif d'identification suivant l'invention dans lequel le système à identifier est un filtre, ainsi qu'un exemple de courbe de réponse impulsionnelle de ce dispositif d'identification.
La figure 26 donne des exemples de courbes d'estimation de réponse impulsionnelle déterminées à l'aide d'une simulation réalisée à l'aide du logiciel matlab et d'une expérimentation réalisée à l'aide d'un programme écrit en VHDL et implémenté sur une cible FPGA.
La figure 27 illustre un exemple de système sous forme d'un filtre actif, sur lequel un procédé d'identification suivant l'invention a été mis en œuvre.
Les figures 28 et 29 donnent des exemples de courbes d'estimation de réponse impulsionnelle et de gain du filtre de la figure 27, obtenues à l'aide d'un dispositif d'identification suivant l'invention. La figure 30 donne un exemple d'architecture pour la mise en œuvre d'un procédé d'identification suivant l'invention.
Les différentes parties représentées sur les figures ne le sont pas nécessairement selon une échelle uniforme, pour rendre les figures plus lisibles .
EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS
Un exemple de procédé suivant l'invention, d' identification de système et un dispositif pour mettre en œuvre un tel procédé, vont à présent être donnés .
Un tel procédé met en œuvre un traitement que l'on appellera « BIMBO inline » (BIMBO pour « Basic Identification Method using Binary Observations », « inline » signifiant que la méthode met en œuvre une identification à l'aide de signaux binaires appelés observations et est réalisée en temps réel) et peut être mise en œuvre par exemple à l'aide d'au moins un processeur de signal numérique (DSP), et/ou d'au moins un microprocesseur et/ou d'au moins un circuit FPGA, et/ou d'au moins un ordinateur.
Sur la figure 5, un schéma-bloc équivalent d'un dispositif permettant de mettre en œuvre un tel procédé est donné.
L' identification comprend une estimation de la sortie du système, à l'aide d'une estimation de la réponse impulsionnelle de ce système. Le système à identifier, est un système susceptible d'être décrit par une fonction de transfert .
Le système à identifier peut être par exemple un dispositif électronique tel qu'un filtre, un convertisseur sigma delta, un convertisseur DC/DC, ou un canal de transmission de télécommunications.
Le système à identifier peut être par exemple un dispositif électromécanique, par exemple sous forme d'un MEMS.
Tout d'abord, un signal u est généré en entrée d'un système 100.
Le signal u est de préférence un signal discret uk avec k représentant un instant en temps discret. Le signal uk peut être un signal spectralement riche tel qu'un signal de bruit, en particulier un bruit gaussien ou un bruit blanc.
Dans le cas où le signal u est un bruit blanc gaussien, un convertisseur numérique analogique peut être utilisé afin de générer l'excitation du système observé, le signe du bruit étant exploité dans le procédé d'identification.
Dans le cas d'un bruit blanc binaire, un bloqueur d'ordre 0 peut être utilisé pour exciter le système 100 observé et comme signal d'entrée de la présente structure.
Le signal d'entrée uk peut être produit par un générateur de bruit 110. Un générateur de bruit semblable à ceux utilisés en cryptographie et qui met en œuvre une méthode LFSR (LFSR pour « Linear Feedback Shift Register » ou « registre à décalage avec rétroaction linéaire ») avec un registre à décalage peut être par exemple utilisé. Avec un tel générateur, certains bits d'une séquence subissent des opérations ou transformations avant d'être réinsérés dans une boucle. Un tel générateur est prévu pour produire des séquences pseudo-aléatoires. Le générateur peut être par exemple un générateur de bruit de type LFSR d'ordre 32 correspondant au polynôme primitif suivant : l + x + x3+x30.
Un exemple de générateur LFSR est donné sur la figure 6. Ce générateur est formé d'une série de blocs 111, 112, 113, 114 ayant respectivement pour fonctions de transfert en z égales à z"1, z~2, z~28, z"1. Le générateur comprend également un premier additionneur 115, entre le premier bloc 111 et le deuxième bloc 112, un deuxième additionneur 116 entre le deuxième bloc 112 et le troisième bloc 113, un troisième additionneur 117 entre le troisième bloc 113 et le quatrième bloc 114, la sortie du quatrième bloc 114 étant réinjectée en entrée de chacun des additionneurs 115, 116, 117.
Le procédé comprend plusieurs étapes d'acquisition des signaux d'entrée et de sortie du système 100 à caractériser ou à identifier.
Le signal de réponse yk est ensuite injecté dans des moyens formant un comparateur 120 en sortie duquel un signal de sortie discret échantillonné sk est émis. Le comparateur 120 peut être un CAN-I bit. Ce comparateur 120 peut être prévu pour appliquer une fonction signe S() . Une telle fonction signe S() permet de réaliser le traitement suivant : o = sign(x) et x>0 on a alors o = 0
S î • o = sign(x) et x(0 on a alors o = 1
On cherche à produire une estimation yk de la sortie du système 100, à l'aide de moyens 130 sous forme d'un bloc de traitement ou d'un module de traitement destiné à mettre en œuvre la méthode BIMBO_inline.
Les moyens 130 peuvent former un modèle paramétrique approché du système 100 inconnu. Le procédé permet de faire converger le modèle approché au plus près du système 100 réel observé.
Des calculs d'estimation h de la réponse impulsionnelle du système réel sont mis en œuvre par les moyens 130, la réponse impulsionnelle estimée devant correspondre à celle du système observé, lorsque le modèle paramétrique converge vers le système réel. Les moyens 130 peuvent être mis en œuvre par exemple à l'aide d'un FPGA. Selon d'autres possibilités, les moyens 130 peuvent être mis en œuvre à l'aide d'un processeur de signal numérique (DSP), et/ou d'un microprocesseur et/ou d'un ordinateur.
Les calculs de l'estimation h sont réalisés à partir du signal d'entrée u et du signal s de sortie du comparateur 120, ces signaux u et s étant injectés en entrée des moyens 130. On nomme également ces signaux s et u des « observations ». Dans le cas présent, les observations sont sous forme de signaux binaires .
Les moyens 130, produisent ainsi en sortie une estimation yk de la sortie du système 100, qui est injectée dans un deuxième comparateur 140, par exemple sous forme d'un deuxième CAN 1-bit, pour appliquer la fonction signe à cette estimation. Le signal Sk=S(yk) avec S () la fonction signe, pourra ensuite être comparé au signal sk issu du premier comparateur 120.
On peut considérer que l'estimation de yk réalisée est satisfaisante lorsque s et s sont égaux sur une durée importante. On entend ici par durée « importante », une période d'au moins 1000 fois la période d'échantillonnage, correspondant par exemple à un nombre N d'échantillons d'observations de l'ordre de 8000 ou 10000.
Le procédé suivant l'invention, permet d'obtenir une estimation y de la sortie du système 100 observé à l'aide d'une estimation h de sa réponse impulsionnelle .
On appellera tout au long de la présente description, « réponse impulsionnelle d'un système », la sortie temporelle de ce système lorsque celui-ci est stimulé par une impulsion. On peut considérer dans le cas d'un signal discret, la réponse impulsionnelle comme la réponse du système à une impulsion de type Dirac. L'estimation de la réponse impulsionnelle du système 100 peut être définie par un ensemble d'éléments discrets H1.
Sur la figure 7, un exemple de courbe Ci représentative d'une réponse impulsionnelle d'un filtre HR discret est donné. Sur cette figure un nombre nh d'éléments de la réponse impulsionnelle est tel que nh = 50. On peut décrire l'ensemble des nh éléments d'une réponse impulsionnelle via un ensemble de points
Le traitement réalisé par les moyens 130 vise à obtenir la relation suivante :
(VVV...ΛJ=VÎ)Λ'4'...Λj
Avec Yi1 est un élément d'une réponse impulsionnelle et ht un élément d'une réponse impulsionnelle estimée.
Une erreur entre le signal y et l'estimation y de ce signal est appelée erreur de prédiction. A un instant n, l'erreur de prédiction ε peut être définie comme suit : ε(n) = y(n)-y(n)
Par itérations successives, le modèle mis en œuvre par les moyens 130 peut être ajusté de façon à corriger l'estimation yk produite et à maximiser ainsi les similitudes entre le signal Sk et son estimation
Sk =s(yk ) •
Cet ajustement est effectué notamment à l'aide du calcul d'un critère donné J effectué par les moyens 130. Ce critère J que l'on appellera également « fonction de coût » dépend d'un ensemble d'observations acquises jusqu'à un instant n, avec : j(n)= giM... X4K0)... $(n)>n)
Dans le cas présent, la sortie s() du comparateur 120 est exploitée afin d'effectuer le calcul de ladite fonction de coût. La fonction de coût peut donc également s'écrire : J(Xi) = g(s(0)_ _ _ s(4 <0)_ _ _ $p),n)
Pour permettre d' évaluer une réponse impulsionnelle, une fonction de coût répondant à la formule générale suivante peut être mise en œuvre :
Le critère J a une valeur comprise entre 0 et 1 et est minimal dans une zone de l'espace des paramètres du modèle paramétrique que l'on appellera « zone d'acceptabilité » du modèle paramétrique approché .
Deux exemples différents de calculs de fonction de coût J, comportant un terme de comparaison entre le signal de sortie s et le signal de sortie estimé s , vont à présents être donnés.
Selon une première possibilité, on peut avoir S (yk) e [-1;1] avec S() la fonction signe. Dans ce cas, lorsque : yk > 0 => S(yk) = 1 yk < 0 => S (yk) = -1
Les signaux s et Sk étant codés sur un bit, On a donc la relation suivante : On note dans ce cas :
Avec : J T = l l r Csu
2 2 Un premier exemple d'unité 200 (figure 8A) intégrée aux moyens 130, peut être prévu pour mettre en œuvre le calcul itératif d'un élément Ji de fonction de coût suivant cette première possibilité. Les moyens 130 avec un modèle à réponse impulsionnelle unitaire, de sorte que le calcul de Ji comporte un terme de corrélation entre le signal sk en sortie dudit convertisseur et le signal de bruit :
Avec Ji un élément de la fonction de coût, et N un nombre de points de calcul ou d'observations, du traitement effectué. Ce résultat J1 sera ensuite utilisé pour déterminer un i-ème élément Zz1 d'estimation de la réponse impulsionnelle du système observé. Le résultat Ji qui est un élément de fonction de coût correspond à un coefficient de corrélation ou à un terme de corrélation entre le signal de sortie s et le signal d'entrée u du système 100. L'élément J1 de fonction de coût est déterminé par un calcul itératif comportant un terme de corrélation entre le signal s et le signal u.
Dans cet exemple, l'unité 200 de calcul d'élément J1 de fonction de coût comprend des moyens 202 formant un multiplicateur en entrée duquel un signal de sortie sk pris à un instant k et un signal d'entrée Uk-1 retardé de i sont émis.
L'unité 200 comprend également des moyens 204 formant un additionneur en sortie du multiplicateur 202, ainsi que des moyens 206 formant un filtre à retard discret d'ordre 1, ou un bloc de fonction de transfert en z égal à z"1 en sortie de l'additionneur.
La sortie du bloc 206 est réinjectée en entrée de l'additionneur 204, tandis que des moyens 208 formant un diviseur par N (avec N le nombre d'échantillons ou de points du calcul itératif sur lequel on effectue le calcul) en sortie de l'additionneur 204. Un rebouclage est ainsi formé de sorte qu'un élément Ji(n+1) calculé à un instant donné dépend d'un élément Ji (n) calculé précédemment.
En sortie des moyens 208, on obtient Csu une corrélation entre sk et s k :
Csu=—Y s,s, N^f k k
Selon une deuxième possibilité de calcul de la fonction de coût, on peut avoir S (yk) e [ 0 ; 1 ]
Dans ce cas, lorsque : yk > 0 => S (yk) = 0 yk < 0 => S(yk) = 1
Or les signaux s et s peuvent être codés en binaire et sont susceptibles d'adopter un état Λ0' ou un état Λl' .
On peut mettre en œuvre le calcul suivant :
J = —∑(sk-Sk)2=—∑xor(sk>Sk)
Un deuxième exemple d'unité 250 pour le calcul d'un élément Ji de la fonction de coût J suivant cette deuxième possibilité, est donné sur la figure 8B. Cette unité 250 peut être prévue pour mettre en œuvre le calcul suivant :
Avec Ji un élément de la fonction de coût, et N un nombre d'échantillons. L'élément J1 de fonction de coût est ainsi déterminé par un calcul itératif comportant un terme de corrélation entre le signal s et le signal de bruit u.
L'unité 250 comprend des moyens 252 formant une porte logique OU exclusif (XOR) en entrée duquel le signal sk de sortie du comparateur 120 à un instant k et le signal uk-i d'entrée du système 100 retardé de i, sont émis.
Des moyens 254 formant un additionneur sont prévus en sortie de la porte XOR, tandis que des moyens 256 formant un filtre à retard d'ordre 1 ou un bloc de fonction de transfert en z égal à z"1 sont placés en sortie de l'additionneur 254, la sortie du bloc 254 étant réinjectée en entrée de l'additionneur 254. L'élément J1 de fonction de coût dépend ainsi d'un élément de fonction de coût calculé à un instant précédent. Des moyens 258 destinés à réaliser une division par N (avec N un nombre d'échantillons) sont également prévus en sortie de l'unité 250 et délivrent le résultat J1 correspondant à un coefficient de corrélation entre le signal s et le signal u retardé de i périodes d'échantillonnage. Ce résultat J1 est ensuite utilisé pour l'estimation du i"eme élément A1 de la réponse impulsionnelle du système observé.
On définit δ comme un produit terme à terme d'éléments de la réponse impulsionnelle (h0, ..., hlr...r hnh_i) du système observé et d'estimations (ho, ..., A1, ,
Ânh) d'éléments des réponses impulsionnelles.
Une fonction f dite « de passage » liant la
fonction de coût J à δ, avec δ = (hi un élément de réponse impulsionnelle du système et hi un élément d'estimation de réponse impulsionnelle du système) est également implémentée et utilisée par les moyens 130.
La fonction de passage f est une fonction choisie, de manière à permettre de passer du calcul d'un élément J1 de la fonction de coût à une valeur d'un élément hi de l'estimation de réponse impulsionnelle, de sorte que f (J1)= hi. La fonction de passage f est déterminée en fonction du signal d'entrée injecté dans le système 100.
La fonction de passage f peut être réalisée à l'aide d'au moins une unité de stockage appelée LUT
(LUT pour « Look Up Table ») et qui fait correspondre à une valeur d'élément Ji de fonction de coût J, une valeur f (Ji) d'élément hi d'estimation de réponse impulsionnelle. Un exemple de LUT 260 est donné sur la figure 9. La LUT 260 est caractérisée notamment par sa taille et par un pas Δ. Les données de réponse impulsionnelle sont stockées avec un pas Δ dans la LUT, de sorte que seulement certaines valeurs d' images de la fonction de passage sont accessibles : les valeurs f(0), f(Δ), f(2*Δ), .... La LUT 260 donne ainsi des valeurs en sortie correspondant chacune à une plage de valeurs de fonction de coût J. Selon un exemple, dans le cas où le signal d'entrée u est un bruit gaussien, la fonction f de passage d'un élément de fonction de coût à un élément de réponse impulsionnelle, peut répondre à la loi suivante :
Avec J la fonction de coût et σ'2=σb 2+σh 2 où σb représente le bruit ambiant du système à identifier modélisé comme un bruit blanc gaussien additif en
sortie du système et &l =∑h? la somme quadratique des ι=o différents éléments de la réponse impulsionnelle.
Par défaut on peut choisir σ'=l. On peut alors identifier la réponse impulsionnelle du système au gain près .
Sur la figure 1OA, un exemple de courbe Cio représentative d'une fonction f de passage entre le critère J et la réponse impulsionnelle est donné dans un cas, où le signal d'entrée u du système 100 à identifier est émis sous forme d'un bruit Gaussien.
Selon un autre exemple, dans le cas où le signal d'entrée u est un bruit blanc, la fonction de passage f de la fonction de coût à la réponse impulsionnelle, peut répondre à la loi suivante :
Csu = —Y t sksk
N '
On a ains i
Par défaut, σ peut être choisi égal à 1.
Sur la figure 1OB, un autre exemple de courbe C20 représentative d'une fonction de passage f entre le critère J et la réponse impulsionnelle, est donnée dans le cas où le signal d'entrée du système 100 à identifier est un bruit blanc.
Sur la figure 11, un exemple de module intégré aux moyens 130 et doté de nh étages pour effectuer un calcul de nh (avec nh un entier supérieur à 1) éléments d'une estimation h de la réponse impulsionnelle du système 100, est donné.
Ce module comporte tout d' abord une pluralité de nh-1 blocs formant une chaine de filtres à retard discrets d'ordre 1 : 240i,..., 24O1,..., 240nh-i ayant chacun une fonction de transfert en z égale à : z"1.
En entrée de la série de filtres à retard, le signal uk d'entrée du système 100 à un instant k est émis, des signaux retardés Uk-i,..., Uk-i,..., unh-i, sont obtenus en sortie respectivement des filtres 2401,...2401,...,240nh_1.
Une pluralité de nh unités 25Oo, ..., 25O1, ..., 250nh-i de calcul d'éléments Jo,..., J1,..., Jnh-i de la fonction de coût J semblables à l'unité 250 décrite précédemment en liaison avec la figure 9B, sont également prévues. Les unités 25Oo, ..., 25O1, ..., 25Onh-i de calcul d'élément de fonction de coût reçoivent chacune en entrée le signal de sortie sk du comparateur 120 à un instant k et respectivement les signaux uk,..., uk-i, Uk-i,..., unh-i correspondant à des valeurs de signal d'entrée retardé du système 100.
La structure comporte également une pluralité de nh moyens 26Oo, 260i, ..., 26O1, ..., 26Onh-i pour appliquer la fonction f () de passage. La fonction de passage peut être celle dont la loi a été donnée plus haut, dans le cas où l'entrée u est un signal de bruit blanc. Les moyens 26Oo, 260i, ..., 26O1, ..., 26Onh-i peuvent être sous forme de nh LUTs du type de celle décrite en liaison avec la figure 10, et recevant respectivement en entrée des éléments de fonctions de coûts Jo, Ji, ..., J1, ..., Jnh-i et délivrant en sortie des éléments ho, , ..., hιf..., hnh-i d'estimation de réponse impulsionnelle .
A partir de l'estimation de réponse impulsionnelle, on peut obtenir une estimation y de la sortie y du système 100. Pour cela, le calcul suivant est mis en œuvre par les moyens 130 :
Une opération de convolution entre l'estimation h de la réponse impulsionnelle et l'entrée binaire u du système observé 100, est effectuée.
Sur la figure 12, un exemple de module 270 intégré aux moyens 130 et permettant d'effectuer cette opération de convolution est donné. Ce module comporte une pluralité de nh étages 270Q, 270i, ..., 27O1, ..., 270nh- i recevant respectivement en entrée des signaux uk, uk-i, ..., Uk-i, •••, Uk-nh+i d'entrée du système à différents instants k, k-1,..., k-i,..., k-nh+1, et des éléments ho, , ..., hιf..., hnh-i d'estimation de réponse impulsionnelle .
Chaque étage du module 270 comporte des moyens de multiplication 271 des deux entrées de l'étage ainsi que des moyens 273 pour additionner la sortie des moyens 271 de multiplication à une sortie d'un étage précédent, autrement dit, pour additionner le résultat de ladite multiplication au résultat d'un étage précédent. Le module 270 pour effectuer l'opération de convolution délivre en sortie l'estimation y de la sortie y du système 100.
Sur la figure 13, un exemple de structure complète pour délivrer une estimation y est représenté .
Cette structure 230 comporte nh étages 231o, 231i, ..., 23I1, ..., 231nh-i le nombre d'étages nh pouvant être prévu notamment en fonction de la complexité du système 100 à identifier. Les éléments non nuls de la réponse impulsionnelle du système sont estimés. Si on note no le nombre d'éléments non nuls de la réponse impulsionnelle, n0 et nh sont tels que nh > n0.
Cette structure 230 comporte un filtre d'ordre 0 ou un bloc de fonction de transfert en z : z~°, ainsi qu'une pluralité de nh-1 blocs 240i, ..., 240nh-i, ayant comme fonction de transfert en z : z"1 ou formant respectivement un filtre à retard d'ordre 1, ces blocs étant agencés en série ou selon une chaine de blocs . La structure 230 comporte également nh unités 25Oo, ..., 250nh-i d'évaluation d'éléments Jo, ..., Jnh-i de fonction de coût, nh unités 26Oo, ..., 260nh-i LUTs pour appliquer la fonction de passage f et obtenir des éléments d'estimation ho,..., hnh-i de réponse impulsionnelle, ainsi que nh unités 27Oo, ..., 27O1, ..., 270nh-i pour effectuer l'opération de convolution et produire l'estimation y.
Sur la figure 14, un autre exemple d'unité de calcul 300 d'élément de fonction de coût permettant de mettre en œuvre le calcul d'un élément d'une variante de fonction de coût J' , différente de la fonction de coût J décrite précédemment, est donné. L'élément de fonction de coût est déterminé par un calcul itératif comportant un terme de corrélation entre le signal de sortie du système et le signal d'entrée du système.
L'unité 300 comprend des moyens 302 formant une porte logique OU exclusif (XOR) en entrée duquel est émis une sortie sk du comparateur 120 prise à un instant k, et une entrée uk-i du système retardé de i échantillons .
L'unité 300 comprend des moyens 304 formant un additionneur en sortie de la porte XOR, des moyens 306 formant un filtre à retard d'ordre 1 en sortie de l'additionneur 304 et dont la sortie est réinjectée en entrée de moyens 303 pour appliquer un coefficient λ, la sortie des moyens 303 pour appliquer le coefficient λ étant émise en entrée de l'additionneur 304. La sortie de l'additionneur est émise en entrée de moyens 308 pour réaliser une division par (1+λ) . En sortie des moyens 308, on obtient un élément de ladite deuxième fonction de coût J' .
La somme (1+λ) correspond à un nombre N d'échantillons ou de points de calcul ou d' observations .
Dans cet exemple, le coefficient λ est également choisi de sorte que (1+λ) est égal à une puissance de 2, de sorte que les moyens 308 pour appliquer le coefficient l/(l+λ) sont des moyens pour effectuer un décalage de bits de leur entrée binaire. Les moyens 308 peuvent être par exemple sous forme d'un registre à décalage. Par rapport à une unité telle que celles (référencées 200 et 250) décrites en liaison avec les figures 8A et 8B, cela permet de s'affranchir d'un diviseur et de simplifier la mise en œuvre du calcul .
Le coefficient λ est également choisi de sorte que λ est grand devant un (1 << λ) . Par λ « grand » devant 1 on entend que λ est supérieur à 210.
Le coefficient λ peut être modulable, éventuellement modulable au cours du procédé d' identification.
La variante de fonction de coût J' implémentée par l'unité 300, peut suivre la relation suivante :
J'k(n+l) = (l*jk(n)+ λ*J'k(n))/(l+λ)
avec jk(n) la sortie des moyens 302 formant une porte logique XOR, λ le coefficient dont la somme avec l ' uni té correspond à un nombre N de points de calcul ou d' échanti l lons .
,, ι Λ _ j(n) + λj(n - l)+ λ2j(n - 2) + ... + λN-1j(n - N + l)
J [n + [) - i + λ
Lorsque λ est choisi tel que κ<λ, on a J' (n)≈J(n), la fonction de coût J étant sensiblement égale à la variante J' de fonction de coût.
Sur la figure 15, une variante de structure 330 prévue pour délivrer une estimation de y est représentée. Cette structure 330 diffère de celle précédemment décrite en liaison avec la figure 13, de par le calcul de la fonction de coût, et comporte nh unités 3OOo, ..., 30O1, ..., 300nh-i d'évaluation d'éléments de fonction de coût J' tel que celle (référencée 300) qui vient d'être décrite en liaison avec la figure 14.
Sur la figure 16, un autre exemple d'unité 350 de calcul, permettant de mettre en œuvre le calcul d'un élément J' ' k d'une autre variante de fonction de coût J'', est donné.
Cette unité 350 comprend des moyens 352 formant une porte logique OU exclusif (XOR) en entrée de laquelle est émis une sortie sk du comparateur 120 à un instant k, et un signal uk-i d'entrée du système 100.
L'unité 350 comprend également des moyens 353a permettant d'appliquer un rapport (1/λ), à la sortie pk(n) de la porte XOR, ainsi que des moyens 354 formant un additionneur en sortie des moyens 353a, des moyens 356 formant un filtre à retard d'ordre 1 en sortie de l'additionneur 354 et dont la sortie est réinjectée en entrée de moyens 353b permettant d'appliquer un rapport (1/λ), la sortie des moyens 353b et du filtre 356 étant émises en entrée de l'additionneur 354. En sortie de l'additionneur 354, on obtient un élément de ladite deuxième variante de fonction de coût J' ' .
La somme (1+λ) du coefficient λ et de l'unité correspond à un nombre N de points de calcul.
Dans cet exemple, le coefficient λ est choisi égal à une puissance de 2 : λ=2Ab.
Les moyens 353a et 353b sont également aptes à effectuer un décalage de leur entrée binaire, chacun pour appliquer le rapport 1/λ, ce qui revient à appliquer un décalage de b bits vers la droite.
Par rapport à la structure 300 décrite en liaison avec la figure 15, cela permet de s'affranchir de multiplicateurs.
Cette autre variante d'unité de calcul 350 est implémentée avec un coefficient λ choisi de sorte que λ grand devant 1 (1 << λ) . Par λ « grand », on entend que λ est supérieur à au moins 210 .
k 1+ λ 1+ λ 1+ λ En considérant le développement limité d'ordre 2, on a la relation suivante :
Lorsque λ est choisi tel que κ<λ, on a J'' (n)≈J(n), la fonction de coût J étant sensiblement égale à la variante J'' de fonction de coût.
Sur la figure 17, une variante de structure 430 prévue pour délivrer une estimation de y est représentée. Cette structure 430 diffère de celle précédemment décrite en liaison avec la figure 14, de par le calcul de la fonction de coût, et comporte nh unités 35Oo, ..., 35O1, ..., 35Onh-i d'évaluation d'éléments de fonction de coût J'' tel que celle (référencée 350) qui vient d'être décrite en liaison avec la figure 16.
Un autre exemple de structure 530 prévue pour délivrer une estimation y de la sortie du système 100, est donné sur la figure 18. Dans cet exemple, les moyens pour appliquer une fonction f de passage d'un élément Ji de fonction de coût à un élément /z i de réponse impulsionnelle, diffèrent de ceux des structures 230, 330 décrites précédemment en liaison avec les figures 13 et 15. Dans cet exemple, le nombre de LUT est fortement réduit par rapport à celui des structures 230 et 330. On passe de nh LUTs, i.e. d'une LUT par étage, à une seule LUT pour les nh étages de la structure .
Pour cela, des premiers moyens multiplexeurs 362 sont prévus en sortie des nh unités 350Q, ..., 35O1, 350nh-i de calcul de la fonction de coût J'' telles que celle (référencée 350) décrite en liaison avec la figure 16.
En fonction d'un signal de sélection émis par un module de commande 365, les premiers moyens multiplexeurs 362 émettent en sortie une entrée sélectionnée parmi la pluralité de leurs entrées.
En sortie des premiers moyens multiplexeurs 362, se trouve des moyens 360 par exemple sous forme d'une LUT, pour appliquer la fonction f de passage.
Des moyens démultiplexeurs 364 sont prévus en sortie de la LUT 360. L'entrée des deuxièmes moyens démultiplexeurs 364 est émise vers une de ses sorties sélectionnées par un signal de sélection délivré par le module de commande 365. Les sorties des moyens démultiplexeurs 364 délivrent respectivement des éléments hθ,... hi, hnh-1 d'estimation de réponse impulsionnelle .
Le module de commande 365 est ainsi prévu pour émettre des signaux de sélection vers les moyens multiplexeurs 362, et vers les moyens démultiplexeurs 364, ce de manière à assurer un bon aiguillage des valeurs estimées de réponse impulsionnelle.
La structure 430 comporte également les nh unités 27Oo, 270i, ..., 27O1, ..., 27Onh-i pour effectuer l'opération de convolution menant à l'estimation y.
Le fonctionnement de l'une ou l'autre des structures 230, 330, 430, 530 a été présenté jusqu'ici avec un nombre d'étages nh donné. Ce nombre nh correspond à un nombre d'éléments de la réponse impulsionnelle que l'on cherche à identifier, et peut être modifié ou adapté. Le nombre d'éléments nh de la réponse impulsionnelle que l'on identifie peut être choisi en fonction de la complexité du système 100 et de la fréquence d'échantillonnage fs . Le nombre nh d'éléments à identifier est supérieur au nombre d'éléments non nuls nO de la réponse impulsionnelle du système observé : de sorte que nh>nθ . Ce nombre nh dépend de caractéristiques du système 100, telles que l'amortissement, et de la fréquence d'échantillonnage fs . Plus le sur échantillonnage est important plus le nombre d'étages nh sera prévu grand pour un amortissement donné. Le choix du nombre nh est effectué de manière à respecter le théorème de Shannon . Dans le cas par exemple, où le système à identifier est un oscillateur électrique, on peut prévoit la fréquence d'échantillonnage fs, telle que fs > 2*fc avec fc est la fréquence de coupure de l'oscillateur.
Le nombre nh d'étages est de préférence petit devant λ, coefficient des unités de calculs de fonction de coût. On peut considérer par exemple que λ est au moins 28 fois plus grand que nh et que λ peut prendre des valeurs entre 210 et 220.
Un autre exemple de structure 630 prévue pour délivrer une estimation y est donné sur la figure 19.
Dans cette structure 630, une parallélisation des nh étages a été effectuée, de sorte que la structure 630 comporte un étage.
Pour cela, en sortie des filtres à retard 240i, ..., 240nh-i, sont prévus des moyens de multiplexage 545 commandés par un signal de commande émis par un module de commande 565.
En sortie des moyens de multiplexage 545, une unité 550 de calcul des éléments d'une fonction de coût J'' est prévu. Cet étage diffère de celui (référencé 350) décrit précédemment en liaison avec la figure 16, en ce que les moyens 356 formant un filtre à retard de fonction de transfert en z égale à z"1, sont remplacés par un module 556 comportant des moyens formant une mémoire 557, des moyens formant un multiplexeur 558 relié à la mémoire, et des moyens formant un démultiplexeur 559 relié à la mémoire. La mémoire 557 est prévue pour stocker des valeurs d'éléments J''o, ...j''lr..., J''nh_χ de fonction de coût J' ' .
En vue du calcul d'un élément J'' (n+1) de la fonction de coût, un élément de fonction de coût antérieur ou calculé précédemment J' ' (n) est extrait de la mémoire 557 et émis en sortie du multiplexeur 558 afin d'être injecté en entrée d'un additionneur et de moyens pour appliquer un rapport (1/λ) .
Le multiplexeur 558 et le démultiplexeur 559 sont commandés par des signaux émis par le module de commande 565.
Une fois calculé, un élément de la fonction de coût est émis en entrée des moyens démultiplexeurs 559, en vue d'être placé dans la mémoire 557.
En sortie de l'étage de calcul de J'', est placée une LUT 560 prévue pour recevoir un élément J' ' i de fonction de coût et produire en sortie un élément /z i de réponse impulsionnelle correspondant. Cet élément hi. de réponse impulsionnelle peut être éventuellement émis vers un multiplexeur 580 relié à une mémoire 582, puis stocké dans ladite mémoire 582.
Un module 570 de calcul de convolution est également prévu en sortie de la LUT 560. Ce module 570 comprend des moyens 571 formant un multiplicateur pour multiplier la sortie de la LUT 560 délivrant un élément d'estimation hi de réponse impulsionnelle, à la sortie des moyens multiplexeurs 545 délivrant un signal u d'entrée du système parmi les signaux Uk, ..., Uk-i, ..., unh-i • Des moyens formant un additionneur 572 sont prévus pour effectuer une addition de la sortie du multiplicateur et d'un multiplexeur 574. La sortie de l'additionneur est réinjectée en entrée du multiplexeur 574 après avoir traversé un filtre à retard 575. Le multiplexeur 574 est également commandé par le bloc de commande 565.
En sortie de l'additionneur on obtient une estimation y .
La valeur du coefficient λ peut être modifiée, éventuellement lors du procédé d' identification.
Le choix d'un coefficient λ faible par exemple inférieur à 28, permet de donner un poids important aux nouveaux échantillons, et d'obtenir un traitement dans lequel la rapidité est privilégiée sur la précision.
Le choix d'un coefficient λ élevé (avec b > 215) , permet de privilégier la précision sur la rapidité . On peut donc faire évoluer le paramètre λ au cours du traitement d' identification, en fonction de l'état d'avancement de l'estimation de la réponse impulsionnelle .
Un autre exemple de dispositif pour la mise en œuvre d'un procédé d'identification suivant l'invention est donné sur la figure 20.
Avec un tel dispositif, on fait évoluer, au cours du traitement réalisé, le coefficient λ intervenant dans le calcul de la fonction de coût J.
Une rétroaction ou un rebouclage est mis en œuvre au niveau d'une structure 730 recevant le signal d'entrée u du système et le signal s de sortie du comparateur 120 et prévue pour délivrer une estimation de y. La structure 730 peut être l'une de celles 330, 430, 530, 630 décrites précédemment, avec en sortie un bloc 680 de contrôle.
Le bloc 680 de contrôle peut comprendre une unité 689 de calcul comportant des composants semblables à ceux de l'unité de calcul décrite en liaison avec la figure 16. Le bloc 680 reçoit en entrée le signal s de sortie du comparateur 120 à un instant k, et de l'estimation sk sortant du comparateur 140.
Le bloc 680 de contrôle peut comprendre des moyens 683 formant une porte logique OU exclusif (XOR) en entrée duquel les signaux sk et sk sont émis.
L'étage 689 comprend également des moyens 684 permettant d'appliquer un rapport (1/λ), par exemple à l'aide d'au moins un registre à décalage, à la sortie de la porte XOR, ainsi que des moyens 686 formant un additionneur en sortie des moyens 684, des moyens 687 formant un filtre à retard d'ordre 1 et de fonction de transfert z"1 en sortie de l'additionneur 686 et dont la sortie est réinjectée en entrée de moyens 685 permettant d'appliquer un rapport (1/λ), par exemple à l'aide d'au moins un registre à décalage, la sortie des moyens 685 et du filtre 687 étant émises en entrée de l'additionneur 686.
Ainsi, l'étage de calcul 689 met en œuvre le calcul d'un deuxième critère Jt pour estimer l'erreur sur sk par rapport à Sk, avec Jt tel que :
Jt{k)≈—VX0R{s{k),s{k)) (N : le nombre de
points de calcul égal à 1+λ)
On contrôle la valeur du coefficient λ, en fonction de la valeur obtenue de Jt . Une fonction ft est ensuite appliquée afin de déterminer une loi de commande telle que :
Dans la cas de la figure 16, on a λ=2 b. La modification de λ revient à une modification de b, on peut donc trouver une fonction ft telle que :
La fonction ft peut être appliquée par l'intermédiaire d'une LUT 688.
Selon une variante, le pilotage du coefficient λ peut être réalisé à partir de la fonction Jt, tout en s' affranchissant de l'utilisation d'une LUT 680.
On peut mettre en œuvre une relation linéaire entre le paramètre λ et Jt . La figure 21 présente un exemple de moyens 780 pour appliquer une commande linéaire, correspondant à l'équation : λ = α*Jt + β où β≠O pour éviter le cas λ=0. On peut alors remplacer la LUT par ces moyens 780 qui comportent des moyens 781 de multiplication et des moyens additionneurs 782.
Sur la figure 22, un exemple de droite Cioo représentative d'une commande linéaire du coefficient λ est donné.
La figure 23, montre l'apport de la rétroaction et du bloc 630 de contrôle. Sur cette figure, une première courbe C200 est représentative de l'évolution de l'estimation de la réponse impulsionnelle réalisée sans rétroaction. Une deuxième courbe C202 est quant à elle représentative de l'évolution de l'estimation de la réponse impulsionnelle réalisée avec une boucle de rétroaction munie du bloc de contrôle 680.
Un autre exemple de dispositif suivant l'invention est donné sur la figure 24.
Ce dispositif comprend un générateur de bruit 110, par exemple un générateur de signal pseudoaléatoire de type LFSR d'ordre de 32, qui peut délivrer par exemple un signal d'amplitude comprise entre 0 et 3 volts. En sortie du générateur 110, un circuit 802 à décalage de niveau (« level shifter » selon la terminologie anglo-saxonne) est prévu et peut délivrer un signal par exemple compris entre - 0.5 volts et 0.5 volts. Le dispositif comprend également un premier circuit tampon 810 en entrée d'un système 1000 à identifier, et un deuxième circuit tampon 820 en sortie du système 1000. Un comparateur 120 est prévu en sortie du deuxième circuit tampon 820 et délivre le signal s à des moyens 830, par exemple l'une des structures 130, 230, 330 décrites précédemment, pour estimer la sortie du système 1000. Les moyens 830 reçoivent également un signal de bruit u en provenance du générateur. Les moyens 830 peuvent être implémentés par exemple à l'aide d'un FPGA.
Dans cet exemple, le système 1000 peut être un filtre RLC d'ordre 2 résonnant, dont la fonction de transfert H suit la relation suivante : k
La fréquence de résonance du filtre peut être de l'ordre 1500 Hz, tandis que la fréquence fs d'échantillonnage choisie est 5 kHz. Un tel système 1000 peut avoir une réponse impulsionnelle de la forme de la courbe C3oo-
Un exemple de programme mis en œuvre à l'aide de l'outil Matlab, pour la mise en œuvre d'une estimation de réponse impulsionnelle suivant l'invention est donné en annexe. Ce programme comporte une fonction, ayant pour entrées le signal d'entrée u et le signal de sortie s, le nombre d'étages nh, la valeur de coefficient λ et le nombre de points nb_pts de calcul en paramètres. Cette fonction retourne une donnée hhat, correspondant à l'estimation h de la réponse impulsionnelle h du système observé.
La mise en œuvre du procédé BIMBO inline peut être effectuée par un micro-ordinateur comportant une section de calcul avec tous les composants électroniques, logiciels ou autres, nécessaires au traitement. Ainsi, par exemple, le micro-ordinateur comporte notamment au moins un processeur programmable, ainsi qu'au moins une mémoire en vue de ce traitement.
Le processeur peut être, par exemple, un microprocesseur, un DSP, ou un processeur d'unité centrale. La mémoire peut être, par exemple, un disque dur, une mémoire morte ROM, un disque optique compact, une mémoire vive dynamique DRAM ou tout autre type de mémoire RAM, un élément de stockage magnétique ou optique, des registres ou d'autres mémoires volatiles et/ou non volatiles.
Un programme, permettant de mettre en œuvre le procédé selon l'invention peut être résidant ou être enregistré sur un support (par exemple: disquette ou un CD ROM ou un DVD ROM ou un disque dur amovible ou un support magnétique) susceptible d'être lu par un système informatique ou par le microordinateur.
Selon une possibilité, l'algorithme BIMBO_inline et le générateur de bruit peuvent être mis en œuvre à l'aide d'un FPGA, les autres éléments en particulier le CAN 1-bit pouvant être sous forme de composants discrets.
Le procédé d' identification peut être utilisé dans le cadre de systèmes BIST (BIST pour « Built In Self Test ») c'est-à-dire ayant la capacité de s' auto-tester . Cela permet d'éviter, lors du test, une utilisation d'un appareillage important. Il s'agit dans ce cas d'appliquer le procédé BIMBO inline présenté à un système et de comparer les réponses impulsionnelles souhaitées et réalisées pour conclure à un bon fonctionnement du système.
Le procédé d' identification peut être utilisé pour réaliser effectuer un auto-calibrage d'un système, en particulier un système électromécanique. Lors de son fonctionnement. On peut considérer qu'un tel système évolue dans le temps. Le procédé suivant l'invention permet alors d'estimer ces évolutions, à l'aide d'estimations de la réponse impulsionnelle du système, et d'adapter le système de commande en fonction de celles-ci.
L'estimation de réponse impulsionnelle peut être complétée par une identification de fonction de transfert .
Le procédé suivant l'invention a été testé sur un filtre actif universel UAF42 de la société Texas Instrument (UAF pour « Universal Active Filter ») et tel que représenté sur la figure 28, avec une fréquence d'échantillonnage par exemple de l'ordre de 15 kHz, et des valeurs de résistances RFl = RF2 = 220 kΩ, RG= 22 kΩ, RQ = 10 kΩ. De telles valeurs correspondent à un facteur de qualité Q = 1.2, et une fréquence propre fo de l'ordre de 730 Hz.
Les figures 28 et 29, donnent des courbes d'estimation d'amplitude C400 et de gain C500 du filtre obtenues avec 100 coefficients de réponse impulsionnelle après que 4000 échantillons en sortie d'un dispositif par exemple tel que décrit en liaison avec la figure 13, aient été obtenus.
A titre de comparaison, des courbes expérimentales d'amplitude C402 et de gain C502 sont données .
Sur la figure 30 un autre exemple de dispositif suivant l'invention est donné. Ce dispositif est doté de moyens 830, par exemple l'une des structures 130, 230, 330 décrites précédemment, pour mettre en œuvre le procédé BIMBO inline et réaliser une estimation yk de la sortie d'un système 1000, qui délivre un signal sk. Les moyens 830 reçoivent également un signal de bruit u en provenance du générateur .
L'algorithme BIMBO_inline présenté reçoit les signaux u et s issus respectivement du générateur de bruit et du comparateur (convertisseur analogique numérique) et fournit une estimation yk du signal yk à partir de l'estimation de la réponse impulsionnelle. Cette estimation de la sortie du système observé est utilisée par un algorithme d'adaptation paramétrique.
Les moyens 900 et 810 réalisent un algorithme d'adaptation paramétrique et utilisent la sortie yk du système. On considère donc que yk = yk. Le bloc 810 contient le modèle approché du système observé. Ce modèle approché est un modèle de type HR (modélisation sous la forme d'une fonction de transfert numérateur/dénominateur à Réponse Impulsionnelle Infinie) . Ce modèle est réévalué à chaque période d'échantillonnage par le bloc 900 qui comprend l'algorithme d'adaptation paramétrique en lui- même, par exemple l'algorithme des moindres carrés. A chaque période d'échantillonnage, le modèle approché fournit une estimation yk de yk . L'algorithme d' adaption paramétrique va fournir une nouvelle estimation du modèle approché dont la sortie en minimisant l'erreur entre yk et yk .
ANNEXE
function [hhat] = verif_bimbo_inline (u, s, nh, nb_pts, a, b)
% initialisation u_ligne_retard=zeros (nh, 1) ;
Csu=0.5*ones (nh, 1) ;
% boucle de traitement for k=l:nb_pts u_ligne_retard= [u (k) ; u_ligne_retard (1 : end-1) ] ;
J=a/b*xor (s (k) , u_ligne_retard) +J-a/b*J;
% estimation de h hhat=sqrt (2) *erfinv (-2*J+l) . /sqrt (l+2*erfinv (- 2*J+1) .Λ2) ;
% estimation de y ( recadrage de u (0, 1) => (1, -1] yhat= (-2*u_ligne_retard'+l) *hhat; end;

Claims

REVENDICATIONS
1. Dispositif d'identification de système (100) électronique ou électromécanique, comprenant :
- des moyens (110) pour générer un signal (uk) de bruit, prévus pour générer un signal de bruit en entrée dudit système (100),
- un convertisseur analogique-numérique (120), auquel un signal (yk) de sortie du système (100) est destiné à être appliqué,
- des moyens (130, 230, 330, 430, 530) pour réaliser une estimation (h) de la réponse impulsionnelle dudit système (100) comprenant :
- des premiers moyens de calcul (25Oo,
25O1,..., 25O1,..., 250nh-i, 35O0, 35O1,..., 35O1,..., 35Onh-i) : pour effectuer un calcul itératif d'une pluralité de nh (avec nh un nombre entier) éléments (Jo,..., J1, , Jnh-i) d'un critère donné J, chaque élément comportant au moins un terme de corrélation entre ledit signal en sortie dudit convertisseur et ledit signal de bruit.
2. Dispositif selon la revendication 1, comprenant en outre : des moyens pour réaliser une estimation (yk) de la sortie dudit système (100) à l'aide de ladite estimation de la réponse impulsionnelle dudit système (100) .
3. Dispositif selon la revendication 2, les moyens (130) pour réaliser ladite estimation (yk) de la sortie du système (100), comprenant en outre : des deuxièmes moyens de calcul (26Oo, 26O1, ..., 26O1, ..., 26Onh- i,) : pour appliquer aux éléments (Jo,..., Ji, , Jnh-i) calculés dudit critère donné J, une fonction f de passage prédéterminée en fonction du signal (uk) de bruit émis en entrée dudit système, et telle que : avec hi un élément de réponse impulsionnelle h dudit système et hi un élément de ladite estimation h de réponse impulsionnelle dudit système .
4. Dispositif selon l'une des revendications 3, dans lequel ledit signal d'entrée (uk) du système est un signal de bruit blanc binaire, ladite fonction f de passage suivant la relation :
5. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel les moyens (130,230,330,430,530) comprennent : une chaine de blocs (240i, ..., 240nh-i) formant respectivement une fonction de retard d' ordre 1 ou ayant z"1 comme fonction de transfert en z, ladite chaine étant destinée à recevoir ledit signal d'entrée (uk) , et à émettre des valeurs (Uk, ...Uk-i, Uk-nh-i) du signal de bruit retardé en sortie respectivement desdits blocs (240i, ..., 240nh-i) •
6. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel lesdits premiers moyens de calcul comprennent : - des moyens (302,352) formant une porte logique OU exclusif, pour effectuer une opération logique OU exclusif entre ledit signal de sortie (sk) dudit comparateur pris à un instant k et ledit signal de bruit (uk-i, avec 0 < i < nh) retardé de i par rapport audit instant donné.
- des moyens additionneurs (304, 354), pour additionner le résultat de ladite opération logique à un terme dépendant d'un élément dudit critère donné calculé précédemment.
7. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel l'acquisition du signal (sk) en sortie dudit convertisseur, est réalisée pour un nombre donné (N) d'échantillons, le calcul du critère donné J par les premiers moyens de calcul, étant dépendant d' au moins un coefficient prédéterminé λ, avec λ sensiblement égal audit nombre donné (N) d' échantillons .
8. Dispositif selon la revendication 7, comprenant en outre : des moyens (680) pour modifier les valeurs dudit coefficient λ au cours de ladite estimation (") de ladite réponse impulsionnelle.
9. Dispositif selon la revendication 7 ou 8, les premiers moyens de calculs comprenant des moyens permettant d'appliquer ledit coefficient λ sous forme d'au moins un registre à décalage et/ou des moyens pour appliquer un rapport l/(l+λ) sous forme d'au moins un registre à décalage.
10. Dispositif selon la revendication 9, les premiers moyens de calculs comprenant des moyens permettant d'appliquer un rapport 1/λ, sous forme d'au moins un registre à décalage.
11. Dispositif selon l'une des revendications 8 à 10, dans lequel ladite modification du coefficient λ est réalisée en fonction de l'évaluation d'un deuxième critère Jt, le dispositif comprenant en outre :
- des moyens pour évaluer ledit deuxième critère Jt comportant au moins une porte logique OU exclusif (XOR) pour effectuer une opération logique OU exclusif (XOR) entre ledit signal de sortie (sk) dudit convertisseur et une estimation (sk) de ce signal, des moyens additionneurs (686), pour additionner le résultat de ladite opération logique entre ledit signal de sortie (sk) dudit convertisseur et une estimation (s k) de ce signal, à un terme dépendant d'un élément dudit deuxième critère calculé précédemment .
12. Dispositif selon la revendication 11, la modification du coefficient λ, étant réalisée en fonction de l'évaluation dudit deuxième critère Jt, suivant la relation suivante : λ = α*Jt + β (avec α >0 et β>0) .
13. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 12, les moyens (130, 230, 330, 430,
530) pour réaliser ladite estimation ('k) comprenant des moyens de calcul de convolution, prévus pour effectuer le calcul d'une convolution entre la réponse impulsionnelle estimée (") et le signal d'entrée (u) de bruit .
14. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 13, ledit convertisseur analogique- numérique étant un CAN 1-bit.
15. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 14, ledit système étant un filtre électronique ou un MEMS.
16. Procédé d'identification de système (100, 1000) électronique ou électromécanique comprenant les étapes consistant à :
- appliquer au moins un signal de bruit (u) en entrée dudit système,
- appliquer un signal (yk) de sortie dudit système à un convertisseur analogique-numérique un bit (120),
- réaliser une estimation (yk) de la sortie dudit système (100) à l'aide de moyens pour effectuer une estimation (h) de la réponse impulsionnelle dudit système (100), l'estimation (h) de ladite réponse impulsionnelle comprenant : le calcul itératif d'une pluralité de nh (nh étant un entier) éléments (Jo,..., Ji, , Jnh-i) d'un critère donné J, chaque élément comportant au moins un terme de corrélation entre ledit signal en sortie dudit convertisseur et ledit signal de bruit.
17. Procédé selon la revendication 16, comprenant en outre : une estimation (yk) de la sortie dudit système (100) à l'aide de ladite estimation de la réponse impulsionnelle dudit système (100) .
18. Procédé selon la revendication 16 ou
17, l'estimation (h) de la réponse impulsionnelle comprenant en outre : l'application aux dits éléments (Ji) calculés du critère (J) d'une fonction (f) de passage, ladite fonction (f) de passage étant prédéterminée en fonction dudit signal de bruit appliqué en entrée dudit système, et telle que : nh-l
/(J)=^h1H1 avec h± un élément de réponse
impulsionnelle h dudit système et Zz1 un élément de ladite estimation h de réponse impulsionnelle dudit système parmi une pluralité de nh éléments (ho,..., h±l , Ânh-i) de réponse impulsionnelle.
19. Procédé selon l'une des revendications 16 à 18, dans lequel ledit signal d'entrée (uk) du système est un signal de bruit blanc binaire, ladite fonction f de passage suivant la relation :
V1+2(CT/-'(1-2./))
EP08875639A 2008-07-11 2008-07-11 Estimation de la réponse impulsionnelle d'un système à partir d'observations binaires Withdrawn EP2304510A1 (fr)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/FR2008/051312 WO2010004098A1 (fr) 2008-07-11 2008-07-11 Estimation de la réponse impulsionnelle d'un système à partir d'observations binaires

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP2304510A1 true EP2304510A1 (fr) 2011-04-06

Family

ID=40289308

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP08875639A Withdrawn EP2304510A1 (fr) 2008-07-11 2008-07-11 Estimation de la réponse impulsionnelle d'un système à partir d'observations binaires

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8705597B2 (fr)
EP (1) EP2304510A1 (fr)
JP (1) JP2011527748A (fr)
WO (1) WO2010004098A1 (fr)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2936648B1 (fr) * 2012-12-18 2017-04-19 Nucleus Scientific, Inc. Identification de système non linéaire d'optimisation de transfert d'énergie sans fil
US11579165B2 (en) 2020-01-23 2023-02-14 Analog Devices, Inc. Method and apparatus for improving MEMs accelerometer frequency response

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3718813A (en) 1972-01-19 1973-02-27 O Williams Technique for correlation method of determining system impulse response
SE427508B (sv) 1981-08-24 1983-04-11 Naf Ab Forfarande for instellning av en pid-regulator for en process
JPS6266301A (ja) 1985-09-18 1987-03-25 Yamatake Honeywell Co Ltd オ−トチユ−ニングコントロ−ラ
DE3817078A1 (de) 1988-05-19 1989-11-30 Knick Elekt Messgeraete Gmbh Verfahren und schaltung zum ueberwachen und verhindern instabiler zustaende bei aktiven lasten
US5056109A (en) * 1989-11-07 1991-10-08 Qualcomm, Inc. Method and apparatus for controlling transmission power in a cdma cellular mobile telephone system
US5283729A (en) 1991-08-30 1994-02-01 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Tuning arrangement for turning the control parameters of a controller
FR2733607B1 (fr) 1995-04-28 1997-07-18 Centre Nat Rech Scient Procede et disposittif d'ajustement d'un regulateur pid
DE19651702C1 (de) * 1996-12-12 1998-04-16 Joerg Kuechen Verfahren zum Überwachen der Funktion eines Sprühstrahls, insbesondere in Lackieranlagen
US6026130A (en) * 1997-03-04 2000-02-15 Advanced Micro Devices, Inc. System and method for estimating a set of parameters for a transmission channel in a communication system
SG96542A1 (en) 1997-08-30 2003-06-16 Univ Singapore Apparatus for relay based multiple point process frequency response estimation and control tuning
FI106592B (fi) * 1998-05-07 2001-02-28 Nokia Multimedia Network Termi Menetelmä ja laite symbolitahdistuksen saavuttamiseksi ja ylläpitämiseksi erityisesti OFDM-järjestelmässä
US6594365B1 (en) * 1998-11-18 2003-07-15 Tenneco Automotive Operating Company Inc. Acoustic system identification using acoustic masking
US7167683B2 (en) * 1999-08-09 2007-01-23 Broadcom Corporation Bad frame indicator for radio telephone receivers
US6782043B1 (en) * 2000-01-18 2004-08-24 Lsi Logic Corporation Method and apparatus for estimating the length of a transmission line
EP1379040A1 (fr) * 2002-07-03 2004-01-07 Motorola, Inc. Arrangement et procédé pour l'estimation itérative de la réponse impulsionnelle d'un canal
JP3910956B2 (ja) * 2003-12-26 2007-04-25 株式会社東芝 Ｏｆｄｍ無線通信システムのための伝搬路推定器及びこれを用いた受信装置
JP4409395B2 (ja) * 2004-07-13 2010-02-03 富士通株式会社 伝搬路推定方法及び推定装置
JP4374478B2 (ja) * 2005-03-02 2009-12-02 独立行政法人情報通信研究機構 受信装置、受信方法、プログラム、および、情報記録媒体
US7551131B2 (en) * 2006-04-06 2009-06-23 Research In Motion Limited Wireless communication device and associated method including control of positioning-system receiver and shared oscillator
WO2009068758A1 (fr) 2007-11-26 2009-06-04 Commissariat A L'energie Atomique Architecture de telemesure en champ proche pour capteur passif distant de type {r,l,c}

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See references of WO2010004098A1 *

Also Published As

Publication number Publication date
JP2011527748A (ja) 2011-11-04
US8705597B2 (en) 2014-04-22
US20110274184A1 (en) 2011-11-10
WO2010004098A1 (fr) 2010-01-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2017220923A1 (fr) Procédé d&#39;estimation du facteur d&#39;intensité des contraintes et procédé de calcul de durée de vie associé
EP1080433A1 (fr) Circuit et methode pour calibrer le dephasage entre une pluralite de numeriseurs dans un systeme d&#39;acquisition de donnees
FR3088463A1 (fr) Procede de construction de reseau de neurones pour la simulation de systemes reels
FR3021740A1 (fr) Procede et systeme d&#39;evaluation d&#39;un debit d&#39;un fluide
FR3020157A1 (fr) Procede de detection numerique
EP2012214B1 (fr) Procédé et dispositif de génération numérique d&#39;une fréquence
EP0481895A2 (fr) Procédé de transmission, à bas débit, par codage CELP d&#39;un signal de parole et système correspondant
WO2010049422A1 (fr) Procede de correction d&#39;erreurs de prediction de valeurs de signaux a evolution temporelle perturbes par divers phenomenes systematiques non maitrisables
FR2689261A1 (fr) Dispositif de commande destiné à asservir un objet à une position donnée.
EP2304510A1 (fr) Estimation de la réponse impulsionnelle d&#39;un système à partir d&#39;observations binaires
EP0401927A1 (fr) Méthode d&#39;apprentissage, réseau de neurones et ordinateur pour simuler ledit réseau de neurones
WO2012025191A1 (fr) Compteur numerique et procede de mesure d&#39;une duree
EP3721300B1 (fr) Procede d&#39;optimisation des performances d&#39;un asservissement d&#39;un systeme mecatronique, dispositif adapte
WO2012085215A1 (fr) Procede et systeme pour l&#39;authentification multi-modale multi-seuil utilisant le partage de secret
WO2020128357A1 (fr) Procede de modelisation d&#39;un cable electrique
FR3052309B1 (fr) Dispositif de traitement de signal a filtre numerique simplifie
WO2023237498A1 (fr) Dispositif de traitement de donnees par voie d&#39;apprentissage, procede, programme et systeme correspondant
EP3459177A1 (fr) Procédé de traitement d&#39;un signal formé d&#39;une séquence d&#39;impulsions
EP3066525A1 (fr) Système informatique pour l&#39;exploitation de mesures hétérogènes issues de différents appareils de métrologie en vue de l&#39;estimation de valeurs de caractéristiques de dispositifs microélectroniques, procédé et programme d&#39;ordinateur correspondants
FR3133232A1 (fr) Procédé et dispositif d’aide à la navigation basée sur un filtre de Kalman
WO2020182808A1 (fr) Correction de la mesure de pression d&#39;un capteur de pression de cylindre
FR3059777B1 (fr) Procede d&#39;essai
WO1999001825A1 (fr) Procede de construction d&#39;un reseau de neurones pour la modelisation d&#39;un phenomene
EP2921867A1 (fr) Méthode pour extraire des signaux de puissance électrique d&#39;un signal mélangé alimentant une pluralité d&#39;appareils électriques distincts
EP4260466A1 (fr) Méthode de mesure compressive de la distribution statistique d&#39;une grandeur physique

Legal Events

Date Code Title Description
PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

17P Request for examination filed

Effective date: 20110105

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC MT NL NO PL PT RO SE SI SK TR

AX Request for extension of the european patent

Extension state: AL BA MK RS

DAX Request for extension of the european patent (deleted)
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE APPLICATION IS DEEMED TO BE WITHDRAWN

18D Application deemed to be withdrawn

Effective date: 20160202