EP4374194A1 - Partie électronique d'antenne crpa d'un dispositif d'antibrouillage pour un récepteur gnss, et dispositif d'antibrouillage et procédé de traitement de signaux associés - Google Patents

Partie électronique d'antenne crpa d'un dispositif d'antibrouillage pour un récepteur gnss, et dispositif d'antibrouillage et procédé de traitement de signaux associés

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Publication number
EP4374194A1
EP4374194A1 EP22755114.0A EP22755114A EP4374194A1 EP 4374194 A1 EP4374194 A1 EP 4374194A1 EP 22755114 A EP22755114 A EP 22755114A EP 4374194 A1 EP4374194 A1 EP 4374194A1
Authority
EP
European Patent Office
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frequency
calculation
sub
signals
band
Prior art date
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Pending
Application number
EP22755114.0A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Nicolas Martin
Christian Mehlen
David Depraz
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.)
Thales SA
Original Assignee
Thales SA
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 Thales SA filed Critical Thales SA
Publication of EP4374194A1 publication Critical patent/EP4374194A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/06—Receivers
    • H04B1/10—Means associated with receiver for limiting or suppressing noise or interference
    • H04B1/12—Neutralising, balancing, or compensation arrangements
    • H04B1/123—Neutralising, balancing, or compensation arrangements using adaptive balancing or compensation means
    • H04B1/126—Neutralising, balancing, or compensation arrangements using adaptive balancing or compensation means having multiple inputs, e.g. auxiliary antenna for receiving interfering signal
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04K—SECRET COMMUNICATION; JAMMING OF COMMUNICATION
    • H04K3/00—Jamming of communication; Counter-measures
    • H04K3/20—Countermeasures against jamming
    • H04K3/25—Countermeasures against jamming based on characteristics of target signal or of transmission, e.g. using direct sequence spread spectrum or fast frequency hopping
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/21—Interference related issues ; Issues related to cross-correlation, spoofing or other methods of denial of service
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
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    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/35—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain
    • G01S19/36—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain relating to the receiver frond end

Definitions

  • TITLE CRPA antenna electronic part of an anti-jamming device for a GNSS receiver, and anti-jamming device and associated signal processing method
  • the present invention relates to a CRPA antenna electronic part of an anti-jamming device for a GNSS receiver.
  • the present invention also relates to an anti-jamming device for a GNSS receiver and a method for processing associated signals.
  • the technical field of the invention is that of anti-jamming devices based on controlled diagram antenna networks for GNSS receivers (from the English “Global Navigation Satellite System” or “Satellite Positioning System”). in French).
  • This type of antenna is also known by the English acronym of CRPA (for “Controlled Radiated Pattern Antenna” or “Antenna with controlled diagram” in French).
  • An anti-jamming device generally comprises an antenna array, cables and an electronic CRPA antenna part. Such a device is configured to provide a GNSS signal partially or totally devoid of interfering signals initially present in the useful band of the satellite signals. This then allows the GNSS receiver connected to the output of such an anti-jamming device to operate and provide a navigation solution correctly.
  • GNSS signals are in the L1, E6, L2 and E5 bands with widths between 40 MHz and 20 MHz.
  • the electronic part of the CRPA antenna uses several types of algorithms to attenuate interference while retaining the useful GNSS signals.
  • the choice of the algorithm is a compromise between performance and complexity.
  • the performance is characterized in terms of interference attenuation, convergence time and signal delay.
  • the complexity translates into development cost, recurring cost, and power consumption (and therefore thermal problem).
  • the general principle of the processing carried out by the electronic part consists in carrying out a linear combination with complex coefficients of the signals received on each of the input channels reduced to baseband and digitized (complex signal samples).
  • the most efficient processing is the STAP processing and the SFAP processing, but they require much more calculations, in particular to obtain the complex weighting coefficients.
  • the problem is to find a way to calculate these complex weighting coefficients that is fast in real time, efficient and inexpensive.
  • LMS method from the English “Least Mean Square”
  • RLS method from the English “Recursive Lest Square”.
  • the LMS method is sub-optimal and seeks to minimize the output power by the gradient method with non-instantaneous convergence.
  • the RLS method is optimal and directly calculates the optimal coefficients which minimize the output power. It requires a lot more calculations.
  • the LMS method offers the advantage of great simplicity since it only requires very few calculations at each step, and is therefore feasible on a purely hardware component (such as an FPGA), without significant delay on the signals. received. On the other hand, it requires a convergence time which can be very long (up to 10 milliseconds) to achieve the same gain performance as direct inversion algorithms. In the presence of non-stationary interference this can be detrimental.
  • the RLS method requires significantly more calculations but offers a very fast convergence time (a few microseconds).
  • purely spatial SAP processing it would be possible to provide the hardware resources to perform the calculations, but it is the clock frequency that would be incompatible with too many calculation steps to be performed at each sampling period.
  • the object of the present invention is to remedy these drawbacks and to propose a way of calculating complex weighting coefficients that can be performed on a purely hardware component in a way that is both rapid, efficient and inexpensive.
  • the subject of the invention is an electronic CRPA antenna part of an anti-jamming device for a GNSS receiver, comprising:
  • - M inputs configured to receive elementary signals in B frequency bands from an antenna array comprising M elementary antennas; - for each input and each frequency band, a band-pass filter bank configured to break down each elementary signal received by this input in this band at a frequency Fe, into P sub-bands to obtain P signals sub-sampled at a Fe/P frequency;
  • calculation component configured to apply in each sub-band in parallel an antijamming processing at the Fe/P frequency to the under-sampled signals coming from the M inputs, to obtain a cleaned under-sampled signal, the calculation component having a component single hardware for all sub-bands of all bands, operating at the B.Fe frequency;
  • a summation component configured to receive all the cleaned under-sampled signals of the same frequency band and to form, from these under-sampled signals, a corresponding resulting cleaned signal, at the frequency Fe.
  • the electronic part comprises one or more of the following characteristics, taken in isolation or in all technically possible combinations:
  • the calculation component comprises B.P calculation layers configured to implement an iterative processing, each calculation layer operating at the frequency B.Fe and being able to implement a step of said iterative processing or a delay step; the calculation layers being consecutive from a layer n°1 to a layer n°B.P;
  • - layer n°1 is able to receive at each period B.Fe the M sub-sampled signals of the same sub-band and an iterative data item from layer n°B.P at the previous period B.Fe;
  • said iterative datum is the symmetric complex covariance matrix P n of dimensions M x M, corresponding to the inverse of the cross-correlation matrix R xx of the M corresponding under-sampled signals;
  • PHt Pn .hn + L where h n+i is the complex line vector containing the M under-sampled signals coming from the band-pass filter banks corresponding to the current sampling period;
  • DJnv 1 / ( 1 + HPHt ) - a fourth step comprising the calculation of the resetting gain vector:
  • each cleaned under-sampled signal is one of the components of the corresponding complex vector PHt;
  • each cleaned under-sampled signal is one of the components of the complex vector P n+i .
  • H n+i * equal to the product of the propagated covariance matrix P n+i by the conjugate transpose of the complex row vector H;
  • the summation component comprises an adder interpolator filter of the cleaned under-sampled signals
  • the calculation component is an FPGA-type logic circuit.
  • the invention also relates to an anti-jamming device for a GNSS receiver, comprising:
  • the invention also relates to a process for processing signals by an electronic part of the CRPA antenna of an anti-jamming device for a GNSS receiver, comprising the following steps:
  • Figure 1 is a schematic view of an anti-jamming device comprising in particular an electronic part of the CRPA antenna;
  • Figure 2 is a detailed schematic view of a processing module forming part of the electronic part of the CRPA antenna of Figure 1, according to a generic embodiment thereof;
  • Figure 3 is a view similar to that of Figure 2, the processing module being according to a particular embodiment thereof;
  • Figure 4 is a schematic view illustrating the structure and operation of a calculation component forming part of the processing module of Figure 3;
  • Figure 5 is a schematic view illustrating the operation of a calculation component forming part of the processing module of Figure 2 or Figure 3.
  • Figure 1 illustrates an anti-jamming device 10 for a GNSS receiver 12.
  • the GNSS receiver 12 has a known GNSS signal receiver capable of determining a navigation solution from the GNSS signals received, which come from one or more satellite navigation systems (such as the GPS system or the GALILEO system).
  • each satellite navigation system forms a constellation of satellites and capable of providing one or more navigation services.
  • the GPS system provides different navigation services, such as “PPS” or “M code” services.
  • PPS Proliferative System
  • M code mobile phone
  • the GNSS receiver 12 To receive the GNSS signals, the GNSS receiver 12 is connected to the anti-jamming device 10 making it possible to receive all the radiofrequency signals S available according to a given frequency range, and to extract therefrom GNSS radiofrequency signals, designated by “Sn in FIG. 1, by cleaning them of interference radiofrequency signals, denoted by “b” in FIG. GNSS 12.
  • These interference sources 13 can be introduced voluntarily or involuntarily.
  • the anti-jamming device 10 comprises an antenna array 15, also called the CRPA antenna, and an electronic part of the CRPA antenna 17, hereinafter simply designated by the term “electronic part 17”.
  • the antenna array 15 is able to receive an input signal on each channel and to transmit these input signals to the electronic part 17.
  • the antenna array 15 comprises M elementary antennas arranged on a base according to a known configuration.
  • the number M is equal to 4.
  • Each elementary antenna is connected to the electronic part 17 and is capable of delivering to this part 17 received radio frequency signals, called elementary signals hereafter.
  • the input signal Se delivered to the electronic part 17 by the antenna array 15 is therefore composed of M elementary signals.
  • the electronic part 17 comprises M inputs
  • a processing module 22 configured to process the elementary signals received to generate a cleaned output signal Sn
  • an output 23 configured to deliver the cleaned output signal Sn.
  • each input 21 is connected to one of the elementary antennas of the antenna array 15 and provides the processing module 22 with digitized elementary input signals, reduced to baseband. and sampled at the frequency Fe, represented by complex numbers.
  • the output 23 of the electronic part 17 is connected to the GNSS receiver 12. In this case, the output 23 therefore provides the cleaned output signal Sn, after analog conversion and translation into carrier frequency, to the GNSS receiver 12 which deduces a navigation solution therefrom.
  • the processing module 22 is capable of processing the radiofrequency signals received to extract therefrom GNSS radiofrequency signals totally or at least partially exempt from interference radiofrequency signals.
  • the processing module 22 is able to receive the elementary signals received by the antenna array 15 with a sampling frequency Fe which is for example between 20 MHz and 80 MHz, and advantageously equal for example to 50 MHz .
  • the processing module 22 is capable of processing the radiofrequency signals received to extract therefrom GNSS radiofrequency signals totally or at least partially exempt from interference radiofrequency signals.
  • the processing module 22 is able to receive the elementary signals received by the antenna array 15 with a sampling frequency Fe which is for example between 20 MHz and 80 MHz, and advantageously equal for example to 50 MHz .
  • B GNSS bands such as the L1, E6 and L2 bands for example.
  • the processing module 22 is illustrated in more detail in FIG. 2 illustrating a generic embodiment of this module and in FIG. 3 illustrating a more specific embodiment of this module.
  • the modulus processing 22 comprises a filtering component 31, a calculation component 32 and a summation component 33.
  • the filter component 31 comprises M banks of sub-sampler band-pass filters. This filtering component 31 thus makes it possible to carry out a processing of the SFAP type as explained above.
  • Each bank of filters is connected to one of the M inputs 21 and able to receive each elementary signal, digitized and brought back to baseband, from this input to break it down into P sub-bands, that is to say to obtain P sub-sampled signals Si, ... , Sp.
  • the number P is equal to a power of 2 and preferably can be chosen equal to 8 or 16.
  • each bank of filters is implemented according to the technique known under the term “polyphase filters”.
  • polyphase filters instead of using P band-pass filters in parallel working at the frequency Fe, the sampling frequency of each sub-band being reduced by the factor P, this makes it possible to produce the bank of filters with a single FIR filter multiplexed (working at the frequency Fe) having a number of coefficients reduced by the factor P.
  • the FIR (Finite Impulse Response Filter) filter is a finite impulse response filter, known per se.
  • the P outputs of the multiplexed FIR filter produced at the Fe/P frequency are connected to an FFT (Fast Fourier Transform) operator making it possible to perform a fast Fourier transformation of the vector made up of these P outputs and find at the output the equivalent of a bank of undersampled digital filters.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the calculation component 32 makes it possible to process all the under-sampled signals Si , ... , Sp formed by the M filter banks by applying one of the methods for calculating the complex weighting coefficients corresponding to these under-sampled signals. sampled.
  • the calculation component 32 comprises a clock and P consecutive calculation layers from a layer n°1 to a layer n°P.
  • the calculation component 32 is able to perform at each clock cycle a calculation operation in each of the P calculation layers and to transmit the result of these operations to the following layers.
  • layer no. 1 is capable of receiving a sub-sampled signal S, following from sub-band no. i coming from filtering component 31 and a following iterative datum P m coming from layer #P at the previous clock cycle.
  • layer n°P was capable of supplying the previous clock cycle with the output signal SAP, of sub-band n°i, said next iterative datum P ni and said output signal being calculated by previous calculation layers in previous clock cycles from a previous iterative datum P n -ii and a previous sub-sampled signal S,.
  • the output signals SAP therefore correspond to the under-sampled signals cleaned by the calculation component 32.
  • the calculation component 32 has a structure able to implement an iterative processing while acquiring at each clock cycle a new input datum S, and by supplying an output datum SAP,.
  • the calculation component 32 has entirely a single hardware component, such as a logic circuit, for example of the FPGA (Field-Programmable Gate Array) type.
  • a logic circuit for example of the FPGA (Field-Programmable Gate Array) type.
  • the layered architecture of the calculation component 32 as previously described is known by the term "pipeline" architecture.
  • the consecutive layers are interconnected by flip-flops allowing the transmission between these layers of data resynchronized on the clock of the logic circuit.
  • the clock frequency of the calculation component 32 is a multiple of the sampling frequency Fe, which makes it possible to process several GNSS bands in parallel.
  • the summation component 33 comprises an FFT operator 1 (visible in the example embodiment of FIG. 3) making it possible to perform an inverse fast Fourier transformation of the vector consisting of the P output signals SAPi, ..., SAP P , and an adder interpolator filter of the signals SAPi, ..., SAPP, such as a multiplexed FIR filter, making it possible to supply a cleaned output signal Sn at the frequency F.
  • the calculation component 32 is suitable for implementing the RLS method for calculating the complex weighting coefficients per sub-band.
  • this method consists in calculating the vector W of the complex weighting coefficients for each sub-band i from 1 to P using the following formula:
  • C is a vector making it possible to satisfy the constraint on the conservation of the GNSS signals ⁇ C t .
  • W 1.
  • the vector C can be chosen as follows: î-
  • Formula (1) requires solving at least the following system:
  • the optimal vector W is given by the following relation:
  • This forgetting factor can take the following form:
  • the forgetting factor takes the following form:
  • the layers of the calculation component 32 are therefore adapted to iteratively calculate the coefficients W n+1 while taking into account the forgetting factor.
  • the iterative processing of the matrix P n can be carried out according to the following six consecutive steps:
  • PHt Pn .hn +1 * where h n+i is the complex row vector containing the M signals sub-sampled at the frequency Fe/P at the output of the digital filter of the sub-band processed by the layer carrying out this step and “ * ” denotes the transposed conjugate vector; - a second step including the calculation of the positive real scalar:
  • each calculation step of the iterative processing is carried out by one of the calculation layers of the calculation component 32.
  • the number P is equal to 8
  • the number B is equal to 1
  • the calculation component 32 comprises 8 layers denoted in figure 4 by C n°1 to C n° 8.
  • C being the vector C determined previously;
  • Layer No. 7 is configured to copy the output signal and the next new iterative data P n+i ;
  • - layer no. 8 is configured to copy the output signal SAP, and the following new iterative data P n+i .
  • layers no. 7 and no. 8 are therefore pure delay layers intended to supply the new covariance matrix P n+i of sub-band i to layer no. calculation of the sub-band n°i.
  • FIG. 5 illustrating the generic case of operation of the calculation component 32, in the particular case where the number B of frequency bands is equal to 1, each of the P layers of the calculation component 32 therefore successively processes , at the clock frequency Fe, the sub-sampled signals of the sub-bands 1 to P produced at each period Fe/P and transmits the result of its calculations to the next layer to enable it to continue the processing at the period d next Fe clock.
  • each sub-band therefore migrates in the P successive layers until the supply of a cleaned under-sampled signal and a recalibrated propagated covariance matrix P n+i , before starting a cycle again at the period Fe /P next with new downsampled input signal samples.
  • the indices of the sub-bands processed by each layer, associated with a row of the table, at each period Fe, associated with a column of the table are represented by the numbers from 1 to P.
  • the radiofrequency signal processing method implemented by the electronic part 17 will now be explained.
  • This method is implemented during the operation of the anti-jamming device 10 with the frequency Fe, corresponding to the sampling frequency Fe mentioned previously.
  • the inputs 21 of the electronic part 17 receive the M elementary signals received by the antenna array 15. These elementary signals are then transmitted to the processing module 22 after digitization, conversion to baseband and sampling. at the frequency Fe.
  • the filtering component 31 of the processing module 22 receives these elementary signals, brought back to baseband and digitized, then breaks them down into P sub-bands and sub-samples them at the frequency Fe/P, thanks to a bank of digital filters, thus forming the under-sampled signals Si, ..., S p , as explained previously.
  • the calculation component 32 applies an antijamming processing.
  • This step notably comprises the implementation P times of the steps of the iterative processing explained above.
  • each of the layers of the calculation component 32 performs a calculation operation as explained previously.
  • layer no. 1 receives a following subsampled signal vector h n+i coming from the filtering component 31 and a following iterative datum P n+i coming from layer no. p.
  • the summation component 33 receives the output signal SAP of each sub-band and provides an output signal of the whole band, cleaned of jamming.
  • the output 23 thus receives the cleaned output signal Sn and supplies it to the GNSS receiver 12 after analog conversion and carrier frequency translation. It can then be seen that the present invention has a certain number of advantages.
  • the invention therefore makes it possible to implement the SFAP type processing technique in a purely hardware manner, while making the calculation both fast, efficient and inexpensive.
  • This technique can advantageously be combined with the RLS method in order to achieve better performance.

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Abstract

La présente invention concerne un partie électronique (17) d'antenne CRPA (15) d'un dispositif d'antibrouillage (10) pour un récepteur GNSS (12), comprenant : - M entrées (21) des signaux élémentaires; - pour chaque entrée (21), un banc de filtres passe-bandes configuré pour décomposer chaque signal élémentaire reçu par cette entrée à une fréquence Fe, en P sous-bandes pour obtenir P signaux sous-échantillonnés à une fréquence Fe/P; - une composante de calcul configurée pour appliquer en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous-échantillonnés, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé; - une composante de sommation configurée pour recevoir tous les signaux sous-échantillonnés nettoyés et pour former à partir de ces signaux sous-échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe.

Description

DESCRIPTION
TITRE : Partie électronique d’antenne CRPA d’un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS, et dispositif d’antibrouillage et procédé de traitement de signaux associés
La présente invention concerne une partie électronique d’antenne CRPA d’un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS.
La présente invention concerne également un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS et un procédé de traitement de signaux associés.
Plus particulièrement, le domaine technique de l’invention est celui des dispositifs d’antibrouillage à base de réseaux d’antenne à diagramme contrôlé pour les récepteurs GNSS (de l’anglais « Global Navigation Satellite System » ou « Système de positionnement par satellites » en français). Ce type d’antenne est connu également sous l’acronyme anglais de CRPA (pour « Controlled Radiated Pattern Antenna » ou « Antenne à diagramme contrôlé » en français).
Un dispositif d’antibrouillage comprend généralement un réseau d’antenne, des câbles et une partie électronique d’antenne CRPA. Un tel dispositif est configuré pour fournir un signal GNSS dépourvu en partie ou totalement de signaux brouilleurs présents initialement dans la bande utile des signaux satellites. Cela permet alors au récepteur GNSS connecté à la sortie d’un tel dispositif d’antibrouillage de fonctionner et de fournir une solution de navigation correctement. Les signaux GNSS sont dans les bandes L1 , E6, L2 et E5 de largeurs comprises entre 40 MHz et 20 MHz.
De manière connue en soi, la partie électronique d’antenne CRPA utilise plusieurs types d’algorithmes pour atténuer le brouillage tout en conservant les signaux GNSS utiles. Le choix de l’algorithme est un compromis entre performance et complexité. La performance se caractérise en termes d’atténuation du brouillage, de temps de convergence et de retard sur le signal. La complexité se traduit en coût de développement, en coût récurrent, et en consommation électrique (et donc problème thermique).
Le principe général du traitement effectué par la partie électronique consiste à effectuer une combinaison linéaire à coefficients complexes des signaux reçus sur chacune des voies d’entrée ramenée en bande de base et numérisée (échantillons de signal complexes).
Il existe plusieurs types de traitements : - le traitement SAP (de l’anglais « Space Adaptive Processing »), purement spatial, dans lequel on effectue une combinaison linaire des N = M signaux reçus dans toute la bande échantillonnée [-Fe/2,+Fe/2] sur les M antennes ;
- le traitement STAP (de l’anglais « Space Time Adaptive Processing »), spatio- temporel, dans lequel on effectue une combinaison linaire des N = M x L signaux reçus dans toute la bande échantillonnée sur les M antennes, en créant L versions décalées temporellement (avec entre 0 et L-1 retards d’une période d’échantillonnage) sur chaque antenne ;
- le traitement SFAP (de l’anglais « Space Frequency Adaptive Processing »), spatio-fréquentiel, dans lequel on effectue un traitement SAP dans P sous-bandes obtenues grâce à un banc de filtres numérique, avant de sommer les P signaux filtrés.
Les traitements les plus performants sont le traitement STAP et le traitement SFAP, mais ils demandent nettement plus de calculs, notamment pour obtenir les coefficients de pondération complexes.
Le problème est de trouver une manière de calculer ces coefficients de pondération complexes à la fois rapide en temps réel, performante et peu coûteuse.
Pour le calcul des coefficients de pondération complexes de la combinaison linéaire il existe deux familles d’algorithmes :
- les algorithmes dits « à inversion directe » qui consistent à calculer les coefficients complexes de la combinaison linéaire à partir de la matrice d’intercorrélation Rxx des N signaux reçus, à l’issue de chaque période de calcul de Rxx par intégration des N x N produits complexes croisés des N signaux reçus sur un intervalle de temps (donc avec une fréquence plus lente que la fréquence d’échantillonnage) ;
- les algorithmes dits « itératifs » qui remettent à jour les coefficients complexes au fur et à mesure directement à partir des échantillons des signaux reçus, chaque fois que des nouveaux échantillons sont disponibles (donc à la fréquence d’échantillonnage).
Dans la famille des algorithmes itératifs, on trouve la méthode dite LMS (de l’anglais « Least Mean Square ») et la méthode dite RLS (de l’anglais « Recursive Lest Square »). La méthode LMS est sous-optimale et cherche à minimiser la puissance en sortie par la méthode du gradient avec une convergence non-instantanée. La méthode RLS est optimale et calcule directement les coefficients optimaux qui minimisent la puissance en sortie. Elle nécessite beaucoup plus de calculs.
Les algorithmes à inversion directe permettent de tirer les meilleures performances possibles dans le cas où les brouilleurs sont sensiblement stationnaires. De plus, dans ce cas, les calculs à réaliser en matériel sont simples. Toutefois, ces algorithmes demandent également des calculs en logiciel, car ils nécessitent des opérations en virgule flottante. La rapidité de ces calculs est donc limitée par les performances des processeurs les mettant en œuvre. Ces performances peuvent être insuffisantes dans le cas de brouilleurs non stationnaires (pulsés) qui nécessitent un temps de réaction court. Cela limite aussi le nombre M de voies du réseau d’antenne et le nombre de retard L du traitements STAP, car le nombre d’opérations à effectuer pour le calcul des pondérations complexe est proportionnel au cube de N = M x L. En outre si on veut obtenir les performances d’atténuation du brouillage optimales il est nécessaire d’appliquer au signal reçu sur chaque voie d’entrée un retard équivalent au temps nécessaire pour effectuer le calcul de la matrice Rxx et le calcul des coefficients de pondérations complexes. Cela permet d’appliquer les pondérations complexes aux échantillons de signal reçu qui ont servi à les calculer via la matrice Rxx, et ainsi de conserver la cohérence, lorsque le brouillage fluctue dans le temps. Mais le retard induit sur le signal en sortie peut être préjudiciable pour le récepteur en aval, dont le rôle est aussi de fournir un temps précis mesuré à partir des signaux GNSS, car il induira un biais sur le temps résolu.
La méthode LMS offre l’avantage d’une très grande simplicité puisqu’elle ne nécessite que très peu de calculs à chaque étape, et est donc faisable sur une composante purement matérielle (telle qu’un FPGA), sans retard conséquent sur les signaux reçus. En revanche, elle nécessite un temps de convergence qui peut être très long (jusqu’à 10 millisecondes) pour atteindre les mêmes performances de gain que les algorithmes à inversion directe. En présence de brouillage non stationnaire cela peut être pénalisant.
La méthode RLS demande nettement plus de calculs mais offre un temps de convergence très rapide (quelques micro-secondes). Dans le cas d’un traitement STAP spatio-temporel, elle n’est toutefois pas faisable avec les technologies actuelles sur une composante purement matérielle. En effet, dans un tel cas, le nombre de calculs à effectuer à chaque période d’échantillonnage du signal reçu, proportionnel à N2 = (M x L)2, est très grand, ce qui conduit à un trop grand nombre de multiplicateurs. Dans le cas d’un traitement SAP purement spatial, il serait possible d’assurer les ressources matérielles pour effectuer les calculs mais c’est la fréquence d’horloge qui serait incompatible d’un trop grand nombre d’étapes de calcul à effectuer à chaque période d’échantillonnage.
La présente invention a pour but de remédier à ces inconvénients et de proposer une manière de calcul des coefficients de pondération complexes réalisable sur une composante purement matérielle de façon à la fois rapide, performante et peu coûteuse.
À cet effet, l’invention a pour objet une partie électronique d’antenne CRPA d’un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS, comprenant :
- M entrées configurées pour recevoir des signaux élémentaires dans B bandes de fréquence issus d’une antenne réseau comprenant M antennes élémentaires ; - pour chaque entrée et chaque bande de fréquence, un banc de filtres passe- bandes configuré pour décomposer, chaque signal élémentaire reçu par cette entrée dans cette bande à une fréquence Fe, en P sous-bandes pour obtenir P signaux sous-échantillonnés à une fréquence Fe/P ;
- une composante de calcul configurée pour appliquer dans chaque sous-bande en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous- échantillonnés issus des M entrées, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé, la composante de calcul présentant une composante matérielle unique pour toutes les sous-bandes de toutes les bandes, fonctionnant à la fréquence B.Fe ;
- une composante de sommation configurée pour recevoir tous les signaux sous- échantillonnés nettoyés d’une même bande de fréquence et pour former à partir de ces signaux sous-échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe.
Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, la partie électronique comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles :
- la composante de calcul comprend B.P couches de calcul configurées pour mettre en œuvre un traitement itératif, chaque couche de calcul fonctionnant à la fréquence B.Fe et étant apte à mettre en œuvre une étape dudit traitement itératif ou une étape de retard ; les couches de calcul étant consécutives d’une couche n°1 à une couche n°B.P ;
- la couche n°1 est apte à recevoir à chaque période B.Fe les M signaux sous- échantillonnés d’une même sous-bande et une donnée itérative issue la couche n°B.P à la période B.Fe précédente ;
- ledit traitement itératif est la méthode des moindres carrés récursifs ;
- ladite donnée itérative est la matrice covariance Pn complexe symétrique de dimensions M x M, correspondant à l’inverse de la matrice d’intercorrélation Rxx des M signaux sous-échantillonnés correspondants ;
- ledit traitement itératif comprend :
- une première étape comprenant le calcul du vecteur complexe :
PHt = Pn .hn+L où hn+i est le vecteur ligne complexe contenant les M signaux sous- échantillonnés issus des bancs de filtres passe-bandes correspondants à la période d’échantillonnage courante ;
- une deuxième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif :
HPHt = hn+i . PHt ;
- une troisième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif :
DJnv = 1 / ( 1 + HPHt ) - une quatrième étape comprenant le calcul du vecteur gain de recalage :
K = PHt . DJnv
- une cinquième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance recalée, complexe symétrique :
P n+l' = Pn - K . PHt *
- une sixième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance propagée avec un facteur d’oubli, complexe symétrique :
Pn+1 = P n+l ’ + 1/2n . P n+l ’
- chaque signal sous-échantillonné nettoyé est une des composantes du vecteur complexe PHt correspondant ;
- chaque signal sous-échantillonné nettoyé est une des composantes du vecteur complexe Pn+i . Hn+i * égal au produit de la matrice de covariance propagée Pn+i par le transposé conjugué du vecteur ligne complexe H ;
- les bancs de filtres passe-bandes sont réalisés selon la technique des filtres polyphasés ;
- la composante de sommation comprend un filtre interpolateur additionneur des signaux sous-échantillonnés nettoyés ;
- ledit filtre interpolateur est réalisé selon la technique des filtres polyphasés ;
- la composante de calcul est un circuit logique de type FPGA.
L’invention a également pour objet un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS, comprenant :
- une antenne CRPA ;
- une partie électronique telle que définie précédemment.
L’invention a également pour objet un procédé de traitement de signaux par une partie électronique d’antenne CRPA d’un dispositif d’antibrouillage pour un récepteur GNSS, comprenant les étapes suivantes :
- recevoir sur M entrées des signaux élémentaires dans B bandes de fréquence issus d’une antenne réseau comprenant M antennes élémentaires ;
- pour chaque entrée et chaque bande de fréquence, décomposer, chaque signal élémentaire reçu par cette entrée dans cette bande à une fréquence Fe, en P sous- bandes pour obtenir P signaux sous-échantillonnés à une fréquence Fe/P ;
- pour appliquer dans chaque sous-bande en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous-échantillonnés issus des M entrées, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé ; - recevoir tous les signaux sous-échantillonnés nettoyés d’une même bande de fréquence et former à partir de ces signaux sous-échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe.
Ces caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront dans la lecture de la description qui va suivre, donnée à titre d’exemple non limitative, est faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels :
- [Fig 1] la figure 1 est une vue schématique d’un dispositif d’antibrouillage comprenant notamment une partie électronique d’antenne CRPA ;
- [Fig 2] la figure 2 est une vue schématique détaillée d’un module de traitement faisant partie de la partie électronique d’antenne CRPA de la figure 1, selon un exemple générique de réalisation de celui-ci ;
- [Fig 3] la figure 3 est une vue analogue à celle de la figure 2, le module de traitement étant selon un exemple de réalisation particulier de celui-ci ;
- [Fig 4] la figure 4 est une vue schématique illustrant la structure et le fonctionnement d’une composante de calcul faisant partie du module de traitement de la figure 3 ;
- [Fig 5] la figure 5 est une vue schématique illustrant le fonctionnement d’une composante de calcul faisant partie du module de traitement de la figure 2 ou de la figure 3.
La figure 1 illustre un dispositif d’antibrouillage 10 pour un récepteur GNSS 12.
Le récepteur GNSS 12 présente un récepteur de signaux GNSS connu apte à déterminer une solution de navigation à partir des signaux GNSS reçus, qui sont issus d’un ou plusieurs systèmes de navigation par satellites (tels que le système GPS ou le système GALILEO). De manière connue en soi, chaque système de navigation par satellites forme une constellation de satellites et apte à fournir un ou plusieurs services de navigation. Par exemple, le système GPS fournit des services de navigation différents, comme par exemple des services « PPS » ou « code M ». Il en est de même en ce qui concerne le système GALILEO qui fournit par exemple des services « PRS » et « OS ».
Pour recevoir les signaux GNSS, le récepteur GNSS 12 est connecté au dispositif d’antibrouillage 10 permettant de recevoir l’ensemble des signaux radiofréquences S disponibles selon une gamme de fréquences donnée, et d’en extraire des signaux radiofréquences GNSS, désignés par « Sn » sur la figure 1, en les nettoyant des signaux radiofréquences de brouillage, désignés par « b » sur la figure 1. Les signaux radiofréquences de brouillage b sont par exemple issus d’une et de plusieurs sources de brouillage 13 disposées aux environs du récepteur GNSS 12. Ces sources de brouillage 13 peuvent être introduites volontairement ou involontairement. Pour ce faire, le dispositif d’antibrouillage 10 comprend un réseau d’antenne 15, appelé également antenne CRPA, et une partie électronique d’antenne CRPA 17, désigné par la suite simplement par le terme « partie électronique 17 ». Le réseau d’antenne 15 est apte à recevoir un signal d’entrée sur chaque voie et à transmettre ces signaux d’entrée à la partie électronique 17.
Le réseau d’antenne 15 comprend M antennes élémentaires disposées sur une embase selon une configuration connue. Dans l’exemple de la figure 1, le nombre M est égal à 4. Chaque antenne élémentaire est connectée à la partie électronique 17 et est apte à délivrer à cette partie 17 des signaux radiofréquences reçus, appelés par la suite signaux élémentaires. Le signal d’entrée Se délivré à la partie électronique 17 par le réseau d’antenne 15 est donc composé de M signaux élémentaires.
Comme cela est visible sur la figure 1 , la partie électronique 17 comprend M entrées
21 configurées pour recevoir des signaux élémentaires issus du réseau d’antenne 15, un module de traitement 22 configuré pour traiter les signaux élémentaires reçus pour générer un signal de sortie nettoyé Sn, et une sortie 23 configurée pour délivrer le signal de sortie nettoyé Sn.
En particulier, dans l’exemple de la figure 1, chaque entrée 21 est connectée à l’une des antennes élémentaires du réseau d’antenne 15 et fournit au module de traitement 22 des signaux d’entrée élémentaires numérisés, ramenés en bande de base et échantillonnés à la fréquence Fe, représentés par des nombres complexes. En outre, dans l’exemple de la même figure 1 , la sortie 23 de la partie électronique 17 est raccordée au récepteur GNSS 12. Dans ce cas, la sortie 23 fournit donc le signal de sortie nettoyé Sn, après conversion analogique et translation en fréquence de porteuse, au récepteur GNSS 12 qui en déduit une solution de navigation.
Le module de traitement 22 est apte à traiter les signaux radiofréquences reçus pour en extraire des signaux radiofréquences GNSS exemptés totalement ou au moins en partie des signaux radiofréquences de brouillage. En particulier, le module de traitement 22 est apte à recevoir les signaux élémentaires reçus par le réseau d’antenne 15 avec une fréquence d’échantillonnage Fe qui est compris par exemple entre 20 MHz et 80 MHz, et avantageusement égale par exemple à 50 MHz. Avantageusement, le module de traitement
22 est apte à traiter les signaux radiofréquences reçus correspondant à B bandes GNSS comme par exemple les bandes L1 , E6 et L2.
Le module de traitement 22 est illustré plus en détail sur la figure 2 illustrant un exemple de réalisation générique de ce module et sur la figure 3 illustrant un exemple plus particulier de réalisation de ce module. Ainsi, comme cela est visible ces figures, le module de traitement 22 comprend une composante de filtrage 31, une composante de calcul 32 et une composante de sommation 33.
La composante de filtrage 31 comprend M bancs de filtres passe-bandes sous- échantillonneurs. Cette composante de filtrage 31 permet ainsi d’effectuer un traitement de type SFAP tel qu’expliqué ci-dessus.
Chaque banc de filtres est connecté à l’une des M entrées 21 et apte à recevoir chaque signal élémentaire, numérisé et ramené en bande de base, issu de cette entrée pour le décomposer en P sous-bandes, c’est-à-dire pour obtenir P signaux sous- échantillonnés Si, ... , Sp. Avantageusement, le nombre P est égal à une puissance de 2 et de préférence, peut-être choisi égal à 8 ou 16.
Avantageusement, selon l’exemple de réalisation particulier de la figure 3, chaque banc de filtres est implémenté selon la technique connue sous le terme de « filtres polyphasés ». Cela signifie qu’au lieu d’utiliser P filtres passe-bandes en parallèle travaillant à la fréquence Fe, la fréquence d’échantillonnage de chaque sous-bande étant réduite du facteur P cela permet de réaliser le banc de filtres avec un seul filtre FIR multiplexé (travaillant à la fréquence Fe) ayant un nombre de coefficients réduit du facteur P. Le filtre FIR (de l’anglais « Finite Impulse Response Filter ») est un filtre à réponse impulsionnelle finie, connu en soi. En outre, dans l’exemple de réalisation particulier illustré sur la figure 3, les P sorties du filtre FIR multiplexé produite à la fréquence Fe/P sont connectées à un opérateur FFT (de l’anglais « Fast Fourier Transform ») permettant d’effectuer une transformation de Fourier rapide du vecteur constitué de ces P sorties et de retrouver en sortie l’équivalent d’un banc de filtres numériques sous-échantillonné.
La composante de calcul 32 permet de traiter l’ensemble des signaux sous- échantillonnés Si , ... , Sp formés par les M bancs de filtres en appliquant l’une des méthodes de calcul des coefficients de pondération complexes correspondant à ces signaux sous- échantillonnés.
Pour ce faire, la composante de calcul 32 comprend une horloge et P couches de calcul consécutives d’une couche n°1 à une couche n°P. La composante de calcul 32 est apte à effectuer à chaque cycle d’horloge une opération de calcul dans chacune des P couches de calcul et à transmettre le résultat de ces opérations aux couches suivantes.
En outre, à chaque cycle d’horloge, la couche n°1 est apte à recevoir un signal sous- échantillonné S, suivant de la sous bande n°i issu de la composante de filtrage 31 et une donnée itérative suivante Pm issue de la couche n°P au cycle d’horloge précédent. En outre la couche n°P était apte à fournir au cycle d’horloge précédent le signal de sortie SAP, de la sous bande n°i, ladite donnée itérative suivante Pn i et ledit signal de sortie étant calculés par des couches de calcul précédentes lors des cycles d’horloge précédents à partir d’une donnée itérative précédente Pn-i i et d’un signal sous-échantillonné S, précédent. Les signaux de sortie SAP, correspondent donc aux signaux sous-échantillonnés nettoyés par la composante de calcul 32.
Ainsi, la composante de calcul 32 présente une structure apte à mettre en œuvre un traitement itératif tout en acquérant à chaque cycle d’horloge une nouvelle donnée d’entrée S, et en fournissant une donnée de sortie SAP,.
La nature des opérations de calcul effectuées dans chacune des couches ainsi que la donnée itérative dépendent de la méthode de calcul choisie. Un exemple d’une telle méthode sera expliqué plus en détail par la suite.
Avantageusement, selon l’invention, la composante de calcul 32 présente entièrement une composante matérielle unique, telle qu’un circuit logique, par exemple de type FPGA (de l’anglais « Field-Programmable Gâte Array »). Dans un tel cas, l’architecture en couches de la composante de calcul 32 telle que décrite précédemment, est connue sous le terme d’architecture en « pipeline ». Dans ce cas, également de manière connue en soi, les couches consécutives sont reliées entre elles par des bascules permettant la transmission entre ces couches de données resynchronisées sur l’horloge du circuit logique.
En outre, avantageusement, la fréquence d’horloge de la composante de calcul 32 est un multiple de la fréquence d’échantillonnage Fe, ce qui permet de traiter en parallèle plusieurs bandes GNSS. Selon un exemple de réalisation, le fréquence d’horloge est égale à 2.Fe, pour traiter deux bandes lorsque B = 2.
Lorsque les bancs de filtres numériques 31 sont réalisés selon la technique des filtres polyphasés, la composante de sommation 33 comprend un opérateur FFT1 (visible dans l’exemple de réalisation de la figure 3) permettant d’effectuer une transformation Fourier rapide inverse du vecteur constitué des P signaux de sortie SAPi, ..., SAPP, et un filtre interpolateur additionneur des signaux SAPi, ..., SAPP, tel qu’un filtre FIR multiplexé, permettant de fournir un signal de sortie nettoyé Sn à la fréquence Fe.
Avantageusement, selon l’invention, la composante de calcul 32 est adaptée pour mettre en œuvre la méthode RLS de calcul des coefficients de pondération complexes par sous-bande.
En particulier, cette méthode consiste à calculer le vecteur W des coefficients de pondération complexes pour chaque sous-bande i de 1 à P en utilisant la formule suivante :
OÙ Rxx est une matrice d’intercorrélation des M signaux sous-échantillonnés de la sous-bande i par le réseau d’antenne 15, c’est-à-dire Rxx = S^.Sg où Se est la matrice à n lignes et M colonnes contenant n vecteurs lignes hm (m = 1 à n) constitués chacun des M signaux sous-échantillonnés par la sous bande i à un instant t = 1 à T; et
C est un vecteur permettant de satisfaire la contrainte sur la conservation des signaux GNSS \ Ct. W = 1.
En pratique, pour ne favoriser aucune direction GNSS, le vecteur C peut être choisi comme suit : î-
C = 0
LoJ
La formule (1) nécessite de résoudre au moins le système suivant :
C = Rxx. X
Le vecteur W optimal est donné par la relation suivante :
Selon la méthode des moindres carrés récursifs (« Recursive Least Square » en anglais, souvent remplacé par l’acronyme RLS), connue en soi, il n’est pas nécessaire de recalculer l’inverse de la matrice Rxx pour remettre à jour le vecteur W chaque fois qu’on ajoute une ligne à la matrice Se, ce qui permet d’économiser des calculs.
En effet la méthode des moindres carrés récursifs permet de calculer la matrice Rxx-1 au fur et à mesure que les échantillons de signal d’entrée sont disponibles : et on démontre le résultat suivant :
Ce qui peut être écrit : avec :
Kn+ 1 — Rn- 1 1- Rn (l + Rn-Rn-1 1- Rn ) Ainsi, selon la méthode RLS, plutôt que de calculer l’inverse de la matrice Rxx à chaque fin d’intervalle d’intégration de Rxx, on remet à jour l’inverse Rxxn -1 à chaque période d’échantillonnage des signaux reçus.
Pour obtenir le vecteur des coefficients de pondérations complexes on commence par calculer : x= Rn+i^-C
Puis :
Dans le cas général où :
T
C = 0 0 le vecteur X est égal à la première colonne de Rn+1_1 et le scalaire Cf.X est égal au premier coefficient de Rn+1_1.
En outre, selon l’invention, il est possible d’utiliser un facteur d’oubli afin de limiter la durée d’intégration équivalente de la matrice d’intercorrélation Rxx. Ce facteur d’oubli peut prendre la forme suivante :
- 1
Il est possible de choisir er égal à 1 +^ de façon à éviter les multiplications beaucoup plus coûteuses que les additions et les décalages de bit, où b est un nombre entier paramétrant le facteur d’oubli. Ainsi, le facteur d’oubli prend la forme suivante :
Les couches de la composante de calcul 32 sont donc adaptées pour calculer de manière itérative les coefficients Wn+1 tout en prenant en compte le facteur d’oubli. Dans ce cas, la donnée itérative utilisée par ces couches correspond à la matrice de covariance Pn = Rn _1, inverse de la matrice d’intercorrélation Rxx = Rn.
Le traitement itératif de la matrice Pn peut être réalisé suivant six étapes consécutives suivantes :
- une première étape comprenant le calcul du vecteur complexe :
PHt = Pn .hn+1 * où hn+i est le vecteur ligne complexe contenant les M signaux sous-échantillonnés à la fréquence Fe/P en sortie du filtre numérique de la sous-bande traitée par la couche réalisant cette étape et « * » désigne le vecteur conjugué transposé ; - une deuxième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif :
HPHt = hn+i . PHt
- une troisième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif ;
DJnv = 1 / ( 1 + HPHt )
- une quatrième étape comprenant le calcul du gain de recalage, vecteur complexe
K = PHt . DJnv
- une cinquième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance recalée, complexe symétrique :
P n+l’ = Pn - K . PHt *
- une sixième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance propagée avec le facteur d’oubli, complexe symétrique
Pn+1 = P n+l’ + 1/2n . P n+l’·
On remarquera que si on n’effectue pas la normalisation des pondérations complexe
Wn+1 par Cl.X = Ct.Rn+1 1.C alors le signal de sortie après combinaison linéaire s’écrit :
Il est possible, pour simplifier, de se contenter de calculer :
So = hn+1. Pn. C
Soit :
So = PHt*. C = PHJ. C
Ce qui est égal à la première composante du vecteur colonne PHt déjà calculé lors de la première étape.
Selon l’invention, chaque étape de calcul du traitement itératif est réalisée par l’une des couches de calcul de la composante de calcul 32.
Un exemple d’une implémentation possible de ces couches est illustré sur la figure 4.
En particulier, dans l’exemple de cette figure 4, le nombre P est égal à 8, le nombre B est égal à 1 et la composante de calcul 32 comprend 8 couches dénotées sur la figure 4 par C n°1 à C n°8. Par ailleurs, sur cette figure, Pn désigne la matrice de covariance Rn _1 inverse de la matrice d’intercorrélation Rxx = Rn, le vecteur hn désigne le vecteur ligne contenant les M échantillons complexes du signal sous-échantillonné S, correspondant et la notation X* = X1 désigne le vecteur X conjugué transposé.
En référence à la figure 4 :
- la couche n°1 est configurée pour recevoir la donnée itérative suivante Pn, le vecteur de signal sous-échantillonné suivant hn+i et pour calculer la valeur PHt = Pn
. hn+i* ; - la couche n°2 est configurée pour copier la donnée itérative suivante Pn, le vecteur de signal sous-échantillonné suivant hn+i et la valeur PHt, et pour calculer la valeur de D = 1 + hn+i.PHt ;
- la couche n°3 est configurée pour copier la donnée itérative suivante Pn, le vecteur de signal sous-échantillonné suivant hn+i, la valeur PHt et la valeur D, et pour calculer la valeur DJnv = 1 / D;
- la couche n°4 est configurée pour copier la donnée itérative suivante Pn, le vecteur de signal sous-échantillonné suivant hn+i, la valeur PHt et la valeur DJnv, et pour calculer la valeur K = Pn . hn+i * . DJnv ;
- la couche n°5 est configurée pour copier le vecteur de signal sous-échantillonné suivant hn+i a valeur PHt et pour calculer la valeur Pn+i’ = Pn - K. PHt *;
- la couche n°6 est configurée pour calculer une nouvelle donnée itérative suivante P n+i = P n+i ' + 1/2q . P n+i ' et le signal de sortie SAP, comme hn+i Pn+i’ . C, C étant le vecteur C déterminé précédemment ;
- la couche n°7 est configurée pour copier le signal de sortie et la nouvelle donnée itérative suivante Pn+i ; et
- la couche n°8 est configurée pour copier le signal de sortie SAP, et la nouvelle donnée itérative suivante Pn+i.
Dans cet exemple, les couches n°7 et n°8 sont donc des couches de retard purs destinées à fournir la nouvelle de matrice de covariance Pn+i de la sous bande i à la couche n°1 lorsque celle-ci fera le calcul de la sous-bande n°i. Ainsi, conformément à la figure 5 illustrant le cas générique de fonctionnement de la composante de calcul 32, dans le cas particulier où le nombre B de bandes de fréquences est égal à 1 , chacune des P couches de la composante de calcul 32 traite donc successivement, à la fréquence d’horloge Fe, les signaux sous-échantillonnés des sous-bandes 1 à P produits à chaque période Fe/P et transmet à la couche suivante le résultat de ses calculs pour lui permettre de continuer le traitement à la période d’horloge Fe suivante. Les données de chaque sous-bande migrent donc dans les P couches successives jusqu’à la fourniture d’un signal sous-échantillonné nettoyé et d’une matrice de covariance Pn+i recalée propagée, avant de recommencer un cycle à la période Fe/P suivant avec des nouveaux échantillons de signal d’entrée sous- échantillonnés. Dans la figure 5 les indices des sous-bandes traitées par chaque couche, associée à une ligne du tableau, à chaque période Fe, associée à une colonne du tableau, sont représentés par les chiffres de 1 à P.
Bien entendu, d’autres exemples d’implémentation des couches de la composante de calcul 32 sont également possibles. Il est par exemple possible d’utiliser une architecture à B x P couches pour traiter B bandes GNSS en parallèle, en ajoutant (B-1)P couches de retard pur, à condition de pouvoir faire fonctionner le circuit logique à la fréquence B x Fe. Dans un tel cas, chaque bande GNSS est sous-échantillonnée en P sous-bandes comme expliqué précédemment. Par exemple, lorsque B = 2, il est possible de rajouter P couches de retard ce qui amène le nombre total de couches dans la composante de calcul 32 à 2P. Dans ce cas, lorsque le traitement itératif est fait avec l’exemple de calcul de la figure 4, c’est-à-dire en appliquant 6 couches de calcul pur, le nombre total de couches de retard est amené à 2P-6.
Le procédé de traitement de signaux radiofréquences mis en œuvre par la partie électronique 17 sera désormais expliqué.
Ce procédé est mis en œuvre lors du fonctionnement du dispositif d’antibrouillage 10 avec la fréquence Fe, correspondant à la fréquence d’échantillonnage Fe mentionné précédemment.
Lors d’une étape initiale, les entrées 21 de la partie électronique 17 reçoivent les M signaux élémentaires reçus par le réseau d’antenne 15. Ces signaux élémentaires sont ensuite transmis au module de traitement 22 après numérisation, passage en bande de base et échantillonnage à la fréquence Fe.
Lors d’une étape suivante, la composante de filtrage 31 du module de traitement 22 reçoit ces signaux élémentaires, ramenés en bande de base et numérisés, puis les décompose en P sous-bandes et les sous-échantillonne à la fréquence Fe / P, grâce à un banc de filtres numériques, en formant ainsi les signaux sous-échantillonnés Si, ..., Sp, comme expliqué précédemment.
Lors d’une étape suivante, la composante de calcul 32 applique un traitement antibrouillage.
Cette étape comprend notamment la mise en œuvre P fois des étapes du traitement itératif expliquées précédemment. En particulier, lors de ces étapes, chacune des couches de la composante de calcul 32 effectue une opération de calcul comme expliqué précédemment.
En particulier, à chaque cycle d’horloge, la couche n°1 reçoit un vecteur de signal sous-échantillonné suivant hn+i issu de la composante de filtrage 31 et une donnée itérative suivante Pn+i issue de la couche n°P.
Lors d’une étape suivante la composante de sommation 33 reçoit le signal de sortie SAP de chaque sous-bande et fournit un signal de sortie de toute la bande, nettoyé du brouillage.
Lors d’une dernière étape, la sortie 23 reçoit ainsi le signal de sortie nettoyé Sn et le fournit au récepteur GNSS 12 après conversion analogique et translation en fréquence de porteuse. On conçoit alors que la présente invention présente un certain nombre d’avantages.
En particulier, il est clair que la décomposition du signal d’entrée en P sous-bandes en utilisant un banc de filtres numériques permet de réduire la fréquence d’échantillonnage à Fe/P dans chacune des P sous-bandes. Cela donne plus de temps pour réaliser toutes les étapes du calcul de la méthode RLS et grâce à une architecture de la composante de calcul en « pipeline » de multiplexer les opérateurs de manière à les communaliser à toutes les sous-bandes. En outre, le fait de travailler dans des sous-bandes augmente les performances de réjection.
L’invention permet donc de mettre en œuvre la technique de traitement de type SFAP de manière purement matérielle, tout en rendant le calcul à la fois rapide, performant et peu coûteux. Cette technique peut avantageusement être combinée avec la méthode RLS afin d’atteindre des meilleures performances.

Claims

REVENDICATIONS
1. Partie électronique (17) d’antenne CRPA (15) d’un dispositif d’antibrouillage (10) pour un récepteur GNSS (12), comprenant :
- M entrées (21 ) configurées pour recevoir des signaux élémentaires dans B bandes de fréquence issus d’une antenne réseau (15) comprenant M antennes élémentaires ;
- pour chaque entrée (21) et chaque bande de fréquence, un banc de filtres passe- bandes configuré pour décomposer, chaque signal élémentaire reçu par cette entrée dans cette bande à une fréquence Fe, en P sous-bandes pour obtenir P signaux sous-échantillonnés à une fréquence Fe/P ;
- une composante de calcul (32) configurée pour appliquer dans chaque sous-bande en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous- échantillonnés issus des M entrées, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé, la composante de calcul présentant une composante matérielle unique pour toutes les sous-bandes de toutes les bandes, fonctionnant à la fréquence B.Fe ;
- une composante de sommation (33) configurée pour recevoir tous les signaux sous-échantillonnés nettoyés d’une même bande de fréquence et pour former à partir de ces signaux sous-échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe ; dans laquelle la composante de calcul comprend B.P couches de calcul configurées pour mettre en œuvre un traitement itératif, chaque couche de calcul fonctionnant à la fréquence B.Fe et étant apte à mettre en œuvre une étape dudit traitement itératif ou une étape de retard ; les couches de calcul étant consécutives d’une couche n°1 à une couche n°B.P.
2. Partie électronique (17) selon la revendication 1 , dans laquelle la couche n°1 est apte à recevoir à chaque période B.Fe les M signaux sous-échantillonnés d’une même sous-bande et une donnée itérative issue la couche n°B.P à la période B.Fe précédente.
3. Partie électronique (17) selon la revendication 2, dans laquelle :
- ledit traitement itératif est la méthode des moindres carrés récursifs ;
- ladite donnée itérative est la matrice covariance Pn complexe symétrique de dimensions M x M, correspondant à l’inverse de la matrice d’intercorrélation Rxx des M signaux sous-échantillonnés correspondants.
4. Partie électronique (17) selon la revendication 3, dans laquelle ledit traitement itératif comprend :
- une première étape comprenant le calcul du vecteur complexe :
PHt = Pn .hn+L où hn+i est le vecteur ligne complexe contenant les M signaux sous-échantillonnés issus des bancs de filtres passe-bandes correspondants à la période d’échantillonnage courante ;
- une deuxième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif :
HPHt = hn+i . PHt ;
- une troisième étape comprenant le calcul du scalaire réel positif :
DJnv = 1 / ( 1 + HPHt )
- une quatrième étape comprenant le calcul du vecteur gain de recalage :
K = PHt . DJnv
- une cinquième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance recalée, complexe symétrique :
P n+l’ = Pn - K . PHt *
- une sixième étape comprenant le calcul de la matrice de covariance propagée avec un facteur d’oubli, complexe symétrique :
P n+1 = P n+l’ + 1/2" . P n+l’
5. Partie électronique (17) selon la revendication 4, dans laquelle chaque signal sous-échantillonné nettoyé est une des composantes du vecteur complexe PHt correspondant.
6. Partie électronique (17) selon la revendication 4, dans laquelle chaque signal sous-échantillonné nettoyé est une des composantes du vecteur complexe Pn+i . Hn+i * égal au produit de la matrice de covariance propagée Pn+i par le transposé conjugué du vecteur ligne complexe H.
7. Partie électronique (17) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle les bancs de filtres passe-bandes sont réalisés selon la technique des filtres polyphasés.
8. Partie électronique (17) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle la composante de sommation comprend un filtre interpolateur additionneur des signaux sous-échantillonnés nettoyés.
9. Partie électronique (17) selon la revendication 8, dans laquelle ledit filtre interpolateur est réalisé selon la technique des filtres polyphasés.
10. Partie électronique (17) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle la composante de calcul (32) est un circuit logique de type FPGA.
11. Dispositif d’antibrouillage (10) pour un récepteur GNSS (12), comprenant :
- une antenne CRPA (15) ;
- une partie électronique (17) selon l’une quelconque des revendications précédentes.
12. Procédé de traitement de signaux par une partie électronique (17) d’antenne CRPA (15) d’un dispositif d’antibrouillage (10) pour un récepteur GNSS (12), comprenant les étapes suivantes :
- recevoir sur M entrées (21 ) des signaux élémentaires dans B bandes de fréquence issus d’une antenne réseau (15) comprenant M antennes élémentaires ;
- pour chaque entrée (21) et chaque bande de fréquence, décomposer par un banc de filtres passe-bandes, chaque signal élémentaire reçu par cette entrée dans cette bande à une fréquence Fe, en P sous-bandes pour obtenir P signaux sous- échantillonnés à une fréquence Fe/P ;
- appliquer par une composante de calcul (32) dans chaque sous-bande en parallèle un traitement antibrouillage à la fréquence Fe/P aux signaux sous-échantillonnés issus des M entrées, pour obtenir un signal sous-échantillonné nettoyé, la composante de calcul présentant une composante matérielle unique pour toutes les sous-bandes de toutes les bandes, fonctionnant à la fréquence B.Fe ;
- recevoir par une composante de sommation tous les signaux sous-échantillonnés nettoyés d’une même bande de fréquence et former à partir de ces signaux sous- échantillonnés, un signal nettoyé résultant correspondant, à la fréquence Fe ; dans lequel la composante de calcul comprend B.P couches de calcul configurées pour mettre en œuvre un traitement itératif, chaque couche de calcul fonctionnant à la fréquence B.Fe et étant apte à mettre en œuvre une étape dudit traitement itératif ou une étape de retard ; les couches de calcul étant consécutives d’une couche n°1 à une couche n°B.P.
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