FR2669493A1 - Dispositif d'egalisation pour la correction d'echos longs. - Google Patents

Abstract

Une mémoire (M1) prélève une séquence à la sortie du filtre (10). Un circuit (20) calcule, par régression linéaire, les paramètres des échos à corriger et les nouveaux coefficients du filtre. Ces coefficients sont mémorisés et ne sont appliqués effectivement qu'après décision. Application en télévision.

Description

DESCRIPTION
DISPOSITIF D'EGALISATION POUR LA CORRECTION
D'ECHOS LONGS
La présente invention a pour objet un dispositif d'égalisation pour la correction d'échos longs.

Elle trouve une application en transmission et en diffusion de données et principalement en télévision.

En transmission et en diffusion de données, l'irritation de l'usager, lorsqu'elle est d'origine technique, provient essentiellement de phénomènes d'échos survenant lors de la propagation entre émetteur et récepteur. Les échos créent de l'interférence intersymbole par un mécanisme bien connu et largement analysé dans la littérature (cf par exemple L'article inti tulé "A tutorial on ghost cancelling in television systems", par W. CICIORA et al., publié dans la revue
IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. CE-25,
Fev. 79).

Le principal effet de ces échos est de diminuer la résistance du signal vis-à-vis du bruit, voire de provoquer des erreurs systématiques.

Parmi les techniques visant à atténuer l'ef- fet des échos, celle de l'égalisation est L'une des plus prometteuses. Elle consiste à synthétiser un filtre dont la fonction de transfert se rapproche le plus possible de L'inverse de celle du canal de transmission.

Jusqu'à présent cependant, cette technique n'a pas eu d'application grand public dans le domaine de la diffusion, et ceLa pour au moins deux raisons, la première étant que Le marché était sans doute peu attrayant (les seuls signaux de données diffusées étaient des signaux de télétexte dont l'éventuelle mauvaise réception ne remettait pas en cause le reste du programme), la seconde étant qu'avec un signal vidéo non numérisé, cette technique est excessivement lourde à mettre en oeuvre.

Avec les nouveaux signaux de télévision de type MAC, ces deux motifs disparaissent : d'une part, la non réception des signaux numériques est fatale puisqu'elle prive le récepteur de son, voire de synchronisation ; d'autre part, les signaux vidéo sont forcément numérisés, des filtres numériques existant déjà dans le récepteur et le filtre égaliseur pouvant venir en complément.

C'est donc dans ce contexte particulier que s'applique d'abord l'invention, mais l'application à tout autre système de transmission de données n'est pas exclue pour autant.

Avant de rappeler l'état de la technique et de définir l'invention, les notations employées par la suite vont être précisées : X(i) désigne la valeur émise, où i est un entier, x(i) est La séquence incidente, entachée d'échos ou non, y(i) est la séquence de sortie, x(i), y(i) désignent les valeurs moyennes de x(i), y(i) respectivement, ici), yCi) désignent les valeurs estimées de x(i), y(i) respectivement (valant O ou 1 dans le cas d'un signal binaire, 0 ou 1 ou 2 dans le cas d'un signal duobinaire), x(i), y(i) désignent Les valeurs moyennes de x(i), y(i) respectivement,
Tb est le temps bit ou le temps symbole,
A(k) est L'amplitude relative d'un éventuel écho situé à k Tb, a(k) est le coefficient correcteur d'un filtre transversal direct situé à kTb du point de référence du filtre. A(k), a(k), k peuvant être positifs ou négatifs, 2 est le vecteur représentant la séquence Z(i ) (Z(i)=X(i), x (i), y(i ), x(i-), y(i), ACi ) , a Ci)), E (Z(i)) ou E##Z} est l'espérance mathématique de la séquence Z(i),
N est la longueur de la séquence.

L'état de la technique relatif à l'emploi de filtres numériques égaliseurs peut être résumé comme suit.

Les quatre caractéristiques principales d'un filtre égaliseur portent respectivement sur
a) le filtre peut être transversal linéaire
direct, récursif ou récursif
avec décision dans la boucle ;
b) le degré d'automatisation du calcul des
coefficients : le calcul peut
être adaptatif (utilisation
d'un signal de référence,
par exemple une ligne test)
ou autoadaptatif (utilisation
seulement d'un signal de don
nées, à l'exclusion de tout
signal de référence),
cj le critère adopté pour le calcul des
coefficients,
d) L'algorithme de convergence mis en oeuvre
dans la Littérature existante,
les mérites respectifs des
différentes formes de filtres
sont Largement débattus ;
des filtres linéaires, récur
sifs avec ou sans décision
dans la boucle sont présentés ;
mais le critère de calcul
et L'algorithme de conver
gence retenus sont toujours
les mêmes : il s'agit respecti
vement du critère de l'erreur
quadratique moyenne et de
l'algorithme du gradient,
ou de critères dérivés.

Les différentes caractéristiques des filtres peuvent être rapiaement passées en revue en référence aux les figures 1 à 3 annexées.

La structure d'un filtre transversal linéaire direct est représentée sur la figure 1.

Le filtre comprend une entrée E et une sortie
S, n1+n2+1 cellules élémentaires constituées chacune par un élément à retard T et un multiplicateur X.

Les coefficients multiplicatifs sont notés a(n). Le filtre comprend encore un additionneur ADD. Le nombre n1+n2 représente Le nombre de cellules corrigeant respectivement les pré-échos et les post-échos lorsque le filtre est centré sur ao.

La réponse impulsionnelle d'un teL filtre est donnée par la relation

La fonction de transfert est donnée par

Les avantages de ce filtre sont la simplicité et l'impossibilité de toute divergence, G(Z) n'ayant pas de pôles.

Son inconvénient est lié à ce que, n'ayant pas de pôles, G(Z) ne peut représenter que très approximativement la fonction de transfert optimale, sans l'atteindre vraiment. La correction d'un écho de retard kTb et d'amplitude relative A(k) donne lieu à un écho "parasite" de retard 2 kTb et d'amplitude relative -Ak2. Cet écho peut toutefois être corrigé si 2 kTb est inclus dans L'horizon du filtre, mais un nouvel écho parasite d'amplitude Ak4 sera créé (etc...).

La structure d'un filtre transversal récursif est représentée sur la figure 2. A la partie directe comprenant n1+n2+1 cellules, comme pour le filtre linéaire de la figure 1, s'ajoute une partie récursive formée de n3 cellules élémentaires. Toutes ces cellules sont reliées à un additionneur ADD dont La sortie constitue la sortie S du filtre. La fonction de transfert d'un tel filtre est donnée par

L'avantage de ce filtre est qu'il peut corriger de façon précise tout écho se trouvant dans son horizon, grâce aux pôles créés dans la fonction de transfert.

Ses inconvénients sont liés à une réalisation plus lourde, à un risque de divergence dû à la présence de pôles, et à un rajout de bruit dans la partie récursive.

On peut trouver une description de ces filtres numériques dans l'ouvrage de C. MACCHI et J.F.

GUILBERT, intitulé "Téléinformatique" édité chez DUNOD, pp. 488-490.

Quant au filtre transversal récursif avec décision dans la boucle, sa structure est représentée sur la figure 3.

Elle ne diffère de la structure du filtre de la figure 2 que par la présence d'un organe de décision OD.

L'échantillon de sortie s'écrit

Ce filtre n'est pas linéaire. Toutefois, si L'estimation de y(n) est correcte, sa fonction de transfert est la même que celle du filtre récursif.

Les avantages de ce filtre sont, par rapport au filtre récursif, une plus grande simplicité, puisque les calculs de la partie récursive s'effectuent sur un signal estimé, et l'élimination du bruit dans la partie récursive.

Son inconvénient, par rapport au filtre récursif, est qu'il présente encore plus de difficulté à converger du fait de la propagation d'erreur lors de l'estimation yn.

Pour ce qui est du degré d'automatisation du calcul des coefficients, La distinction peut être faite entre un filtre adaptatif et un filtre auto-adapstatif
Le filtre adaptatif utilise une séquence de référence (par exemple une Ligne test dans le cas d'un signal télévisé). Les coefficients du filtre sont calculés par comparaison entre cette séquence de référence et la séquence reçue.

L'avantage de cette technique est avant tout sa simplicité.

Ses inconvénients sont triples
- Lors d'une éventuelle absence de séquence,
le filtre ne fonctionne plus ;
- La séquence doit être transmise avec une
récurrence courte, afin que le temps de
convergence de L'algorithme ne soit pas
prohibitif. Dans le cas d'un signal
télévisé, la récurrence est de 40 ms ou
de 20 ms, ce qui ne permet pas
l'égalisation d'échos à variation rapide
(par exemple les réflexions sur les
véhicules, les avions, l'effet du vent
sur L'antenne, ...).

- Si l'amplitude de l'écho est trop élevée,
la reconnaissance du signal de synchronisa
tion est entachée d'erreurs, ce qui entra#-
ne un déphasage entre la séquence reçue
et la séquence de référence et le non
fonctionnement du filtre.

Le filtre auto-adaptatif utilise le signal de donnée estimé comme séquence de référence : les coefficients du filtre sont calculés par comparaison entre la séquence de sortie y(i) et cette même séquence estimée y(i)
Les avantages de cette technique sont qu'elle ne nécessite pas la présence d'une séquence de référence (elle est donc particulièrement adaptée à la transmission de données), et que le temps de convergence est directement lié au débit des données et ne dépend plus de la récurrence de la séquence de référence.

Son inconvénient est qu'elle ne fonctionne
correctement que si la séquence estimée y(i) peut être réellement considérée comme séquence de référence, c'est-à-dire si le taux d'erreur n'est pas prohibitif.

Pour ce qui est enfin du critère de calcul des coefficients et de L'algorithme de convergence, plusieurs critères sont cites dans la littérature (distorsion maximale, minimum de L'erreur quadratique ...). Mais le critère universellement reconnu est celui de la minimisation de l'erreur quadratique moyenne, associé à l'algorithme du gradient ou à un algorithme dérivé.

L'erreur quadratique instantanée est définie par la quantité
e(k)=(y(k)-X(k) )2
L'erreur quadratique moyenne est définie par
S =E (((y(k)-x(k)) 2}
Comme la séquence X(k) n'est pas accessible (sinon le problème serait résolu), X(k) est remplacé par la séquence de référence (cas adaptatif) ou par la séquence y(k) estimée (cas auto-adaptatif).

Naturellement, Ce dépend du vecteur jeu des coefficients du filtre. L'algorithme du gradient permet d'obtenir, étape par étape, un jeu de coefficients optimal, c'est-à-dire minimisant si ( (T) est le jeu à l'étape T et 2 (T+1) le jeu à L'étape (T+1), on passe de 2)(T) à 7\a(T+1) par l'équation suivante, équation du gradient : (a)(T+1)=(a)(T)- 11V

ou P est un réel positif très inférieur à 1,

simple ::

Si les coefficients du filtre sont remis à jour à chaque bit reçu, le calcul se simplifie encore puisqu'alors E(x(i+k).e(k)} n'est autre que la valeur instantanée x(i+k).e(k). On passe ainsi facilement du jeu de coefficients pendant le bit k au jeu de coefficients pendant le bit k+1 :
(a) (k+1)=Ca (k)- e(k).(x)
Le choix de p influe à la fois sur le temps de convergence de L'algorithme (il décroît en fonction de g ) et sur la précision du calcul (elle décroît en fonction de p ). Un compromis est donc nécessaire; d'ailleurs peut être variable dans le temps, plus élevé dans la phase de convergence, plus faible en régime établi.

Pour des raisons de simplicité, on peut remplacer dans le calcul e(k) par son signe, et même x(k) par son signe (sous réserve que sa valeur moyenne soit nulle). Les conséquences de cette simplification ont été décrites dans la littérature.

Si les techniques qui viennent d'être décrites conviennent bien à certains égards, elles présen- tent néanmoins des inconvénients dont le principal est une inaptitude à corriger des échos longs. Cet inconvénient n'est pas rédhibitoire dans le cas de
la transmission de données sur faisceaux hertziens, puisque la directivité des antennes à L'émission et à la réception réduit l'angle solide à l'intérieur duquel des réflexions peuvent se produire. Par contre, en diffusion de données, et notamment sur les réseaux télévises, cet angle solide est important, donc des échos longs peuvent être créés.Un retard d'une demi
ligne correspond à une différence de trajet de 10 km environ entre signal direct et réfléchi : un tel re tard, assez rare en zone urbaine (quoique possible par réflexion sur les grands bâtiments) est assez fréquent en zone montagneuse.

Un deuxième inconvénient de ces techniques est qu'elles ne résolvent pas le problème de l'égalisa- tion de façon optimale : quel que soit le nombre N de cellules du filtre, ces N cellules sont actives, même s'il n'y a qu'un seul écho (voire pas d'écho) à corriger. Cet inconvénient n'est pas seulement théorique puisqu'il conduit à une augmentation du niveau de bruit et limite en pratique le nombre de cellules à 15-20.

Ces inconvénients sont dus au défaut fondamental du critère de L'erreur quadratique moyenne associé à L'algorithme du gradient : l'action du filtre est une action réflexe en ce sens qu'il n'y a pas dissociation entre l'analyse, la décision et L'action : à chaque bit reçu, chaque coefficient du filtre est modifié d'une grandeur infinitésimale, sans qu'il soit possible de savoir si cette modification est liée à L'égalisation d'un écho ou à L'effet du bruit.

Aucune stratégie d'égalisation n'est possible ; le système ne peut pas décider d"'oublier" tel écho court d'amplitude faible pour corriger un écho lointain d'amplitude élevée.

On peut noter cependant qu'il existe une possibilité de dissociation anaLyse-décision-action dans cette technique. Elle consiste à utiliser deux filtres : le premier est appliqué au signal, ses coefficients sont modifiés, non pas bit par bit, mais avec une périodicité donnée ; le second est placé en parallèle ; il est purement virtuel et ne sert qu'à calculer les coefficients du premier. Un microprocesseur peut alors décider de modifier ou non les coefficients de telle ou telle cellule.

Naturellement, cette méthode conduit à doubler la surface d'implantation du filtre. Par ailleurs, la dissociation anaLyse-décision-action n'est pas complète puisque le second filtre est obligé de filtrer a priori pour qu'une décision soit prise.

Cette technique est décrite dans le document
FR-A-2 556 530.

La présente invention a justement pour but de remédier à ces inconvénients. A cette fin, elle propose un dispositif dans lequel les fonctions d'analyse, de décision et d'action sont remplies séparément, par des moyens séparés, quoique coopérant.

De façon précise, la présente invention a pour objet un dispositif d'égalisation pour la correction d'échos longs, ce dispositif comprenant, conformément à l'état de la technique rappelé plus haut
- un filtre numérique ayant une entrée recevant une séquence d'éléments binaires d'entrée x(i) de période Tb et une sortie délivrant une séquence d'éléments binaires de sortie y(i), de même période
Tb, où l'indice (i) est un entier correspondant à un rang, ce filtre comprenant -Nc cellules et étant défini par une suite de Nc coefficients a(k), où est un entier pouvant prendre Nc valeurs,
- des moyens pour modifier les coefficients du filtre ; ce dispositif est caractérisé, selon L'invention, par le fait que ces moyens comprennent
a) une première mémoire ayant une entrée reliée à la sortie du filtre, cette première mémoire étant apte à mémoriser une séquence de N éléments binaires de la séquence des éléments binaires de sortie y(i), cette première mémoire possédant une sortie délivrant une séquence de N éléments binaires,
b) des moyens de calcul ayant une entrée reliée à la sortie de la première mémoire et Nc sorties reliées aux Nc cellules du filtre, ces moyens de calcul étant aptes à - effectuer un calcul de régression linéaire sur la
séquence de N éléments binaires qu'il reçoit de
la première mémoire pour obtenir k coefficients
de régression binaire R(k), - calculer de nouvelles valeurs pour les coefficients
a(k) du filtre à partir des valeurs R(k) des coeffi
cients de régression linéaire, - mémoriser ces nouvelles valeurs, - décider de modifier ou non les coefficients du filtre
selon leurs valeurs courantes et les nouvelles va
leurs calculées.

De toute façon, les caractéristiques de l'invention apparaîtront mieux à la lumière de la description qui va suivre. Cette description se réfère à des dessins annexés sur lesquels
- la figure 1, déjà décrite, représente
un filtre transversal linéaire direct
selon l'art antérieur ;
- la figure 2, déjà décrite, représente
un filtre transversal linéaire récursif
selon l'art antérieur ;
- la figure 3, déjà décrite, représente
un filtre transversal linéaire récursif
avec décision dans la boucle, selon l'art
antérieur ;
- la figure 4 représente le schéma du
dispositif de L'invention ;
- la figure 5 est un double graphique relatif
à la méthode de la régression linéaire ;
- la figure 6 montre un mode de réalisation
d'un circuit de formation d'éléments binai
res ;
- la figure 7 montre deux circuits d'extrac
tion de signaux non autocorrélés à partir
d'un signal duobinaire ;;
- la figure 8 représente le schéma d'un
filtre à structure parallèle ;
- la figure 9 représente le schéma d'un
filtre à structure série ;
- la figure 10 représente le schéma d'un
filtre à structure mixte série-parallèle ;
- la figure 11 représente le schéma d'un
filtre à structure transversale-parallè-
le-transversale ;
- la figure 12 représente le schéma d'un
filtre à structure
transversa le-série-transversale.

Le dispositif de l'invention est représenté schématiquement sur la figure 4. Il comprend un filtre numérique 10 et des moyens à Nc cellules avec Nc coefficients multiplicatifs a(k), k étant un entier pouvant prendre Nc valeurs. Ce filtre possède une entrée 12 où se succèdent des éléments binaires x(i) et une sortie 14 où sont délivrés des éléments binaires y(i).

Ce dispositif comprend encore des moyens pour modifier les coefficients a(k) du filtre 10. Selon l'invention, ces moyens comprennent
a) une première mémoire M1 ayant une entrée
EM1 reliée à la sortie 14 du filtre, cette première mémoire étant apte à mémoriser une séquence de N éléments binaires de la séquence des éléments binaires de sortie y(i), cette première mémoire possédant une sortie SM1 délivrant cette séquence de N éléments binaires,
b) des moyens de calcul 20 ayant une entrée E2(J reliée à la sortie SM1 de la première mémoire M1 et Nc sorties S20 reliées aux cellules du filtre 10.

Ces moyens de calcul sont aptes a - effectuer un calcul de régression linéaire sur la
séquence de N éLéments binaires qu'ils reçoivent
de la première mémoire M1 pour obtenir k coefficient
de régression binaire R(k), - calculer de nouvelles valeurs pour des coefficients
a(k) du filtre à partir des vaLeurs R(k) des coeffi
cients de régression, - mémoriser ces nouvelles valeurs, - décider de modifier ou non les coefficients du filtre
compte tenu de leurs valeurs courantes.

Dans la variante illustrée, les moyens 20 comprennent
- un circuit 22 de calcul des paramètres des échos restant à corriger, avec une entrée E22 reliée à la sortie SM1 de La mémoire M1 et une sortie
S22,
- un circuit 24 de calcul des nouveaux coefficients avec une entrée E24 reliée à la sortie
S22 du circuit 22 et une sortie S24,
- une deuxième mémoire M2 à une entrée EM2 reliée à la sortie S24 du circuit 24 et une sortie SZ reliée à une autre entrée E'24 du circuit 24,
- un circuit de décision 26 avec une entrée
E26 reliée à la sortie 524 du circuit 24 et une sortie
S26,
- une troisième mémoire M3 à une entrée
EM3 reliée à la sortie S26 du circuit 26 et une sortie principale SM3 reliée au filtre 10 et une sortie annexe
S'M2 reliée à une autre entrée E'26 du circuit 26.

En pratique tous les éléments 22, 24, 26,
M2, M3 peuvent être intégrés dans un microprocesseur.

Le fonctionnement de ce dispositif est le suivant
a) initialisation : le filtre 10 est transpa
rent ;
b) acquisition : une portion de signal de
sortie y(i) d'une centaine à un millier
d'échantillons) est prélevée et mémorisée
dans M1 ;
c) analyse : un microprocesseur ou opérateur
câblé 20 calcule, sur cette séquence,
le retard et l'amplitude des échos qui
restent à corriger ;
d) décision : le microprocesseur ou opérateur
câblé 20 décide s'il convient ou non
de modifier les coefficients du filtre,
connaissant par ailleurs leur valeur
courante stockée dans M3 et les nouveaux
coefficients ;
e) action : le microprocesseur ou l'opérateur
câblé 20 calcule les nouvelles valeurs
des coefficients en les pondérant
éventuellement avec les valeurs courantes
contenues dans M2 ;
f) mémorisation : les nouveaux coefficients
sont mémorisés dans M2 ;
g) application : les nouveaux coefficients
sont appliqués au filtre ;
h) nouvelle acquisition.

Naturellement, reste le problème de L'analyse de la réponse du canal sans action sur le filtre.

IL est résolu par des calculs de régression linéaire dans le circuit 22, comme il va maintenant être expliqué.

Les calculs de régression linéaire effectués dans le circuit 22 peuvent être appréhendés d'abord de manière intuitive.

On suppose qu'une séquence binaire émise
X(i) (X(i)=O ou 1) subisse un écho de retard kTb et d'amplitude relative A(k). Le résultat x(i) s'écrit
x(i)=X(i)+A(k) X(i-k)
On peut dresser la table de vérité suivante entre X(i-k), X(i), x(i) et L'erreur instantanée e(i)=x(i)-X(i).

<tb>

X(i-k) <SEP> : <SEP> X(i) <SEP> : <SEP> x(i)=X(i) <SEP> + <SEP> A(k) <SEP> X(i-k) <SEP> :
<tb> <SEP> 0. <SEP> <SEP> 0 <SEP>
<tb> <SEP> 0 <SEP> : <SEP> : <SEP> : <SEP> O
<tb> <SEP> 1 <SEP> 1
<tb> <SEP> O <SEP> O <SEP> : <SEP> A(k)
<tb> <SEP> 1 <SEP> :------:--------------------------: <SEP> Ak <SEP> : <SEP> Ak
<tb> <SEP> 1 <SEP> <SEP> . <SEP> <SEP> 1+A(k)
<tb>
Si on trace le nuage de points (X(i-k), e(k)) (ce "nuage de points" est réduit à deux points seulement) et la droite de régression linéaire, on note que la pente de cette dernière n'est autre que
A(k). C'est ce qui est représenté sur la figure 5, partie a.

Naturellement, dans le cas d'un signal réel entaché de bruit et d'autres distorsions, le nuage de points prend une allure statistique, mais la pente de la droite de régression est toujours A(k), comme représenté sur la figure 5, partie b.

Une approche plus mathématique de cette notion peut être retenue, qui est la suivante.

Par définition, la régression linéaire entre
Les variables X(i) et e(i) s'écrit

Si la séquence est entachée d'une série de n échos d'amplitudes relatives A(k) et de retard kTb (k variant entre n1 et n2), on peut écrire

Dans ce cas, on peut écrire la régression linéaire R(ko) entre X(i) et e(i + ko) =

soit finalement R(ko)= A(ko) R(X(i)X(i)) + 5 A(ko)+j R(X(i)X(i+j))
J jto
Dans le cas où X(i) est une séquence non autocorrélée, ce qui s'écrit R(X(i), X(j))= (i, j) on obtient R(ko)=Ako : le calcul de régression permet de déterminer de façon exacte L'amplitude relative de l'écho.

Dans Le cas où X(i) est autocorrélé R(Xi), X(j)) ##(i, j) jazz, un biais est introduit et la détermination exacte de Ako nécessite d'inverser la matrice de corrélation (R(X(i), X(j)). C'est notamment
Le cas pour un signal duobinaire. Une solution plus simple sera toutefois indiquée plus bas. On notera que cet inconvénient existe également dans le cas du critère de l'erreur quadratique moyenne associé à l'algorithme du gradient, même si la littérature débat peu de ce problème.

Si X(i) z est un signal binaire stationnaire,
Le calcul de R(k) devient très simple

C'est cette expression qui est calculée dans te circuit 22 de la figure 4.

Le calcul de l'amplitude relative a'un écho de retard donne à partir d'une séquence de N échantillons demande donc seulement environ N auditions (le produit X(i).e(i+k) n'est pas une multiplication puisque X(i) est binaire) et un calcul de moyenne.

On peut appliquer ces principes au cas d'un filtre égaliseur linéaire et autoadaptatif. Dans ce cas, il est théoriquement possible, après avoir effectué le calcul précédent, d'affecter à chacun des coefficients a(k) du filtre sa valeur optimale -R(k).

On rappelle que cette valeur est optimale pour un filtre linéaire, mais pas dans l'absolu puisqu'elle induit un écho parasite de retard 2kTb et d'amplitude relative -ak2.

La longueur N de la séquence étant finie et souvent courte, deux sources d'erreurs perturbent le calcul de R(k) : le bruit additif et l'autocorrélation parasite du signal X(i).C'est pourquoi il est préférable de ne modifier que progressivement les coefficients du filtre : le coefficient a(k)(T) du filtre à l'étape T peut être par exemple obtenu par
a(k(T))=r.a(k(T-1))-s.R(k(T)) avec r+s=1.

Cette expression est calculée dans le circuit 24 de la figure 4.

Dans ce cas, le calcul de régression doit permettre à chaque étape T l'analyse des échos restant à corriger : il convient donc de prendre e(i)=y(i)-X(i), et non pas e(i)=x(i)-X(i). D'autre part, X(i) (auquel l'égalîseur n'a pas accès) doit être remplacé par
La figure 6 montre les moyens permettant de former les quantités e ( i e(i) et y(i). La mémoire M1 est associée à un circuit à seuil 15 et à un amplificateur différentiel 17 recevant sur son entrée positive l'élément y(i) et sur son entrée négative L'élément y(i) venant du circuit à seuil. Une mémoire auxiliaire
M'1 stocke la séquence des y(i) et e(i).

On peut observer que l'acquisition et la mémorisation du signal peuvent être réalisées en M1 ou en M'1, selon que le calcul de y(i) et de e(i) est réalisé en logiciel ou en matériel.

Quant au rapport s/r, il est l'équivalent du nombre p mentionné plus haut. Il doit réaliser un bon rapport entre précision et temps de convergence (on prendra par exemple r=0,9 et s=0,1).

Reste à préciser le critère de décision qui sera choisi pour l'égalisation. L'apport du calcul de régression par rapport aux techniques existantes est qu'il permet de dissocier l'horizon du filtre (nombre de coups d'horloge correspondant au plus grand retard pouvant être corrigé) du nombre Nc de cellules du filtre. Il est par exemple possible de corriger un écho de retard 32 Tb avec une seule cellule de retard variable. Dans ce cas, si Nh et l'horizon du filtre et Nc le nombre de cellules, toute la question est de déterminer à chaque étape T quels échos corriger parmi les Nh possibles, c'est-à-dire quels coefficients a(k) appliquer au filtre. Le processus suivant peut être retenu - Etape O : a(k)= (k, O) - Etape 1 (acquisition du premier signal) :
- les valeurs absolues des a(k) sont classées
par ordre décroissant,
- les Nc premiers coefficients sont appliqués
au filtre.

- Etape T : Les Nc coefficients appliqués à L'étape
T-1 sont appliqués après avoir été recalcu
lés, sauf si un nouvel écho ako apparaît,
ce qui se manifeste par
iakoi > iakminl + A, où akmin est le plus petit coeffi
cient appliqué à l'étape T-1
et A est une marge de sécurité
sous forme d'hystérésis.

A partir de l'étape To, où le régime peut être considéré comme établi, la cellule correspondant à ak n'est active que si laki > #min (limitation du bruit additif).

Si la réception est très mauvaise, une non-synchronisation de l'horloge d'échantillonnage peut se produire. Dans ce cas, le filtre restera transparent tant que, parmi les Nh calculs de régression, aucun ne sera supérieur à une valeur Rmin.

En effet, tant que l'horloge ne passera pas par sa phase optimale, les régressions seront théoriquement toutes nulles. Si cette procédure est vaine, le processus essaiera successivement de corriger tous les retards kTb avec un coefficient de +10%. En cas d'échec, il essaiera toutes les combinaisons k1 Tb, k2 Tb avec des coefficients de + 10%, etc.

Les principes qui viennent d'être exposés peuvent s'appliquer au signal D2 MAC/Paquet dont la structure se prête particulièrement bien au calcul de régression : la salve de données représente à chaque ligne peut servir pour Les échos courts (N d'environ 100), les lignes de données en suppression trame pour les échos longs (N d'environ 650).

Par contre, l'inconvénient majeur du D2
MAC/Paquet est l'autocorrélation du signal D2 inhérente au codage duobinaire, et qui s'écrit
R(X(i ), X(i))=1
R(X(i), XCi-1))=R(X(i), X(i+1))=l/2
R(X(i), X(j))=U si 1i-j1 > 2.

Afin d'éviter d'inverser la matrice de corrélation, on peut s'y prendre comme suit.

Il s'agit, à partir du signal duobinaire reçu et filtré y, de recréer un signal binaire non autocorrélé. On rappelle que le codage duobinaire s'effectue en deux étapes
- à l'entrée, le signal ai est binaire
- une première opération b(i)=a(i) + b(i-1)
constitue un précodage ;
- une seconde opération cti)=b(i)+b(i-1)
constitue le codage.

C'est finalement c(i) qui est émis.

A la réception, l'opération c(i)-(c(i-1)) permet de retrouver bi ; on pourrait l'appeler "dé-précodage". Le signal bi est bien un signal binaire non autocorrélé : c'est lui qu'on utilisera pour le calcul de régression sous La forme z(i)=y(i)-y(i-1).

Toutefois, le calcul de R(z(i)), e(i+k)) introduit un biais rédhibitoire : il faut faire subir à e(i) le même traitement qu'à y(i), à savoir e'(i)=(e(i)-e(i-1)).

La figure 7 indique deux circuits permettant d'obtenir les signaux z(i) et e'(i).

Le premier utilise trois soustracteurs 30, 34, 36, un circuit à seuil 32 et deux éléments de retard T1, T2.

Le second utilise un circuit à seuil 40, trois soustracteurs 42, 44, 46 et deux éléments à retard T3, T4.

Dans le cas d'un signal duobinaire, c'est donc le calcul R(z(i), e'(i+k)) qui donne L'amplitude de l'écho de retard k. Ce calcul est effectué dans le circuit 22 du schéma de la figure 4. A l'instant initial To, on peut sans crainte poser (zo=o,e'o=o)
Quelques réalisations pratiques de filtres permettant de corriger les échos longs vont maintenant être décrites.

On peut utiliser les calculs de régression
Linéaire précédents pour calculer les coefficients d'un filtre transversal linéaire classique tel que celui décrit sur la figure 1. Toutefois, une telle utilisation ne permet pas de tirer pleinement profit de l'invention. C'est pourquoi il est préférable d'utiliser des structures à base de lignes à retard variable, qui, dans le cas d'un signal numérique, seront réalisées à partir de mémoires tampons. Les figures 8 à 11 illustrent quelques possibilités d'implantation.

La structure de la figure 8 est une structure parallèle. Elle comprend un premier sous-ensemble Fl formé de nl cellules en parallèle comprenant chacune un élément à retard variable T et un multiplicateur
X ; elle comprend encore un additionneur ADD1, et un second sous-ensemble F2 formé de n2 cellules en parallèle comprenant chacune un élément à retard variable T et un multiplicateur X ; elle comprend enfin un second additionneur ADD2.

Cette structure est la plus souple. Les nl cellules du sous-ensemble F1 effectuent la correction des pré-échos et les n2 cellules du sous-ensemble
F2 la correction des post-échos. Théoriquement, toutes
les mémoires tampons doivent avoir la même capacité, mais en pratique une partie d'entre elles peuvent être consacrées uniquement à l'égalisation d'échos courts (c'est notamment le cas des pré-échos).

La structure de la figure 9 est du type série. Elle comprend un sous-ensemble F1 formé de n1 cellules série pour la correction des pré-échos et un sous-ensemble F2 de n2 cellules en série pour
la correction des post-échos. Un additionneur ADD
relie les deux sous-ensembles et un additionneur ADD2 délivre les signaux filtrés.

Par rapport à la structure parallèle de la figure 8, elle présente l'intérêt d'économiser ae la place mémoire, mais elle est plus délicate à mettre en oeuvre.

On peut réaliser également une structure mixte série-parallèle (non représentée) découlant des deux préceaentes : structure série pour les pré-échos et parallèle pour les post-échos ou l'inverse.

La structure de la figure 10 est du type transversal-parallèle. Un premier sous-ensemble Fl de correction des pré-échos est du type transversal et un second sous-ensemble F2 pour la correction des post-échos du type parallèle.

La structure de la figure Il est du type transversal-parallèle-transversal. Le sous-ensemble
F1 est du type transversal-linéaire classique pour la correction des échos courts. Le sous-ensemble F2 est du type mise en parallèle de filtres transversaux.

Les cellules à retard variable sont destinées plus spécialement à la correction des échos longs.

C'est la structure La plus complète. Elle tient compte du fait qu'un écho long de retard kTb entraîne de la distorsion intersymbole non seulement sur les échantillons retardés de k, mais également sur les échantillons voisins.

Enfin, la structure de la figure 12 est du type transversal-série-transversal. Elle comprend un sous-ensemble F1 de type transversal et un sous-ensemble F2 comprenant une série de filtres transversaux.

Elle se déduit de la précédente en remplaçant l'architecture parallèle par une architecture série.

Elle permet d'économiser de la taille mémoire pour la réalisation des retards, au prix d'une mise en oeuvre plus complexe.

Après cette description, on comprend que, par rapport aux techniques connues de l'égalisation d'échos, l'invention apporte trois avantages majeurs
- possibilité de corriger des échos longs
(jusqu a plusieurs centaines de temps
bit) ;
- adaptation de la puissance de correction
(nombre de cellules actives du filtre)
au besoin (nombre d'échos à corriger) ;
- démarrage automatique en cas de très
mauvaise réception.

Claims (10)

REVENDICATIONS

1. Dispositif d'égalisation pour la correction d'échos longs comprenant

- un filtre numérique (10) ayant une entrée (12) recevant une séquence d'éléments binaires d'entrée x(i) de période Tb et une sortie (14) délivrant une séquence d'éléments binaires de sortie y(i), de même période Tb, où L'indice (i) est un entier correspondant à un rang, ce filtre comprenant Nc cellules et étant défini par une suite de Nc coefficients a(k), où k est un entier pouvant prendre Nc valeurs,

- des moyens pour modifier les coefficients du filtre, caractérisé par le fait que ces moyens comprennent

a) une première mémoire (M1) ayant une entrée (SM1) reliée à la sortie (14) du filtre (10), cette première mémoire étant apte à mémoriser une séquence de N éléments binaires de la séquence des éléments binaires de sortie y(i), cette première mémoire possédant une sortie (SM2) délivrant une séquence de N éléments binaires,

b) des moyens de calcul (20) ayant une entrée (EZO) reliée à la sortie (SM1) de la première mémoire (M1) et Nc sorties (S20) reliées aux Nc cellules du filtre (10), ces moyens de calcul étant apte à - effectuer un calcul de régression linéaire sur la séquence de N éléments binaires qu'il reçoit de la première mémoire pour obtenir k coefficients de régression binaire R(k), - calculer de nouvelles valeurs pour les coefficients a(k) du filtre à partir des valeurs R(k) des coefficients de régression linéaire, - mémoriser ces nouvelles valeurs, - décider de modifier ou non les coefficients du filtre selon leurs valeurs courantes et les nouvelles valeurs calculées.

2. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé par le fait que les moyens de calcul (20) sont aptes, à chaque instant T, à

- mémoriser les coefficients a(k(T-l)) du

filtre transversal utilisés à L'instant

précédent T-1,

- calculer les coefficients de régression

linéaire R(kT) à l'instant T,

- calculer les coefficients a(k(T)) à l'ins

tant T en effectuant une somme pondérée

des coefficients a(k(T-1)) mémorisés et

du coefficient de régression linéaire

R(kT), soit a(kT)=r aCk(T-1))-s R(kT)

avec r + s=1.

3. Dispositif selon la revendication 2, caractérisé par le fait que la première mémoire (M1) est suivie de moyens (15, 17) aptes à calculer la valeur estimée y(i) des éléments binaires de sortie et à calculer l'erreur e(i) égale à la différence entre la valeur y(i) de l'élément binaire courant

A et la valeur estimée y(i) de cet élément courant, ces moyens étant reliés à L'entrée d'une seconde mémoire (M'1) mémorisant N couples e(i) et y(i), les moyens de calcul (20) étant aptes à calculer l'expression :

la sommation s'effectuant sur les N couples mémorisés.

4. Dispositif selon la revendication 3, caractérisé par le fait que les éléments binaires y(i) étant du type duobinaire, il comprend en outre, entre la sortie (14) du filtre (10) et l'entrée (SM1) de la première mémoire (mu), des moyens (30, 32, 34, 36, T1, T2 ou 40, 42, 44, 46, T3, T4) de calcul de la quantité z(i)=y(i)-(y(i-l)) et de la quantité e'(i )=e (i) -e (i-l ), les calculs s'effectuant ensuite dans les moyens (20) sur les quantités z(i) et e'(i).

5. Dispositif selon La revendication 1, caractérisé par le fait que le filtre (10) possède une structure parallèle.

6. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé par le fait que le filtre (10) possède une structure série.

7. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé par le fait que le filtre (10) possède une structure série-parallèle ou parallèle-série.

8. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé par le fait que le filtre (10) possède une structure transversale-parallèle.

9. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé par le fait que le filtre (10) possède une structure transversale-parallèle-transversale.

10. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé par le fait que le filtre (10) possède une structure transversale-série-transversale.