FR2926173A1

FR2926173A1 - Signal transmission performance predicting method for communication system, involves repeating determination of signal-to-noise ratio value, obtention of compressed value and determination of reliability level by considering preceding level

Info

Publication number: FR2926173A1
Application number: FR0850057A
Authority: FR
Inventors: Raphael Visoz; Antoine Berthet
Original assignee: France Telecom SA
Current assignee: Orange SA
Priority date: 2008-01-04
Filing date: 2008-01-04
Publication date: 2009-07-10

Abstract

The method involves determining values of signal-to-noise ratio (SNR) relative to a transmission channel based on an estimation of the channel. A compressed SNR value is obtained by compressing the SNR values. A reliability level relative to signal transmission to be performed via the channel is determined based on the compressed value using stored functions that represent signal decoding characteristics. Determination of the SNR values, obtention of the compressed value and the determination of the reliability level are repeated for integer number of times by considering the preceding level. The transmission channel is an uplink transmission channel or a downlink transmission channel. Independent claims are also included for the following: (1) a receiver in a communication network, comprising a compression unit (2) a computer program in a receiver, comprising a set of instructions for performing a signal transmission performance predicting method (3) a computer readable recording medium comprising a set of instructions for performing a signal transmission performance predicting method.

Description

PREDICTION DE PERFORMANCE DANS UN RESEAU DE COMMUNICATION PREDICTING PERFORMANCE IN A COMMUNICATION NETWORK

La présente invention se rapporte aux réseaux de communications, et plus particulièrement aux prédictions de performances relatives aux communications dans un tel réseau. Une communication dans un réseau est mise en oeuvre sur la base de ressources de transmission allouées à un émetteur, qui permettent alors l'établissement de canaux de transmission entre cet émetteur et un récepteur. Au niveau du récepteur, un algorithme de réception de communication est mis en oeuvre de façon à traiter correctement les signaux reçus sur ces canaux de transmission. The present invention relates to communications networks, and more particularly to performance predictions relating to communications in such a network. A communication in a network is implemented on the basis of transmission resources allocated to a transmitter, which then allow the establishment of transmission channels between this transmitter and a receiver. At the receiver, a communication reception algorithm is implemented to properly process the received signals on these transmission channels.

Il est important d'adapter de manière pertinente le contexte de transmission, qui repose à la fois sur l'allocation des ressources de transmission, sur les canaux de transmission eux-mêmes, ainsi que sur les algorithmes de réception. En effet, ce contexte de transmission est à la base du niveau de qualité des communications. It is important to appropriately adapt the transmission context, which is based both on the allocation of transmission resources, on the transmission channels themselves, and on reception algorithms. Indeed, this transmission context is at the base of the quality level of communications.

Lorsqu'on souhaite adapter ce contexte de transmission préalablement à une transmission de signal, on peut se baser sur des prédictions de performances réalisées au niveau du récepteur. Ces prédictions de performance sont en général respectivement relatives à différents contextes de transmission qui peuvent ensuite être sélectionnés pour une transmission donnée. En fonction de ces prédictions, on est avantageusement en mesure de déterminer un contexte de transmission réellement adapté à la transmission à venir. Ce contexte de transmission est généralement ensuite indiqué à l'émetteur par voie de retour à débit limité. Le fait que le contexte de transmission puisse ainsi être déterminé en amont de la transmission elle-même et sur la base de prédictions de performance permet d'obtenir une transmission qui présente un niveau de qualité élevé. Il convient de noter ici qu'il est important de réaliser de telles prédictions de performances au niveau du récepteur de manière rapide. When it is desired to adapt this transmission context prior to signal transmission, it is possible to rely on performance predictions made at the receiver. These performance predictions are generally respectively related to different transmission contexts which can then be selected for a given transmission. Based on these predictions, it is advantageously possible to determine a transmission context that is truly suited to the transmission to come. This transmission context is generally then indicated to the issuer by way of a limited rate return. The fact that the transmission context can thus be determined upstream of the transmission itself and on the basis of performance predictions makes it possible to obtain a transmission that has a high level of quality. It should be noted here that it is important to make such predictions of performance at the receiver in a fast manner.

Pour déterminer un tel contexte de transmission au niveau du récepteur, il est possible de se baser sur des critères de type MMSE (pour `Minimum Mean Square Error') ou encore sur des critères de type MF (pour 'Matched Filter') incluant éventuellement une opération dite de `soustraction itérative d'interférence'. Le document de l'IEEE (pour 'Institute of Electrical and Electronics Engineer'), 'A semi-Analytical Method for Predicting the Performance and Convergence Behavior of a Multiuser Turbo-Equalizer/Demapper' de Valery Ramon, Cédric Herzet et Luc Vandendorpe de 2007, décrit une méthode de prédiction de performance dans un contexte de réception dans lequel le signal reçu est traité tout d'abord par un détecteur, ou encore égaliseur, permettant de compenser des distorsions subies par le signal au cours de sa transmission entre l'émetteur et le récepteur. Puis, les données obtenues en sortie de ce détecteur sont ensuite fournies à un décodeur. Ici, il est prévu de fournir des données récupérées en sortie du décodeur pour les injecter dans le détecteur afin d'obtenir un traitement itératif au niveau de ce détecteur. Selon cet enseignement, le détecteur est mis en oeuvre sous la forme de calculs basés sur des données préalablement stockées, alors que le décodeur lui est mis en oeuvre sous la forme de simulations de décodage. To determine such a transmission context at the receiver, it is possible to rely on MMSE criteria (for `Minimum Mean Square Error ') or on MF criteria (for' Matched Filter ') possibly including an operation called "iterative subtraction of interference". The IEEE document (for 'Institute of Electrical and Electronics Engineer'), 'A Semi-Analytical Method for Predicting the Performance and Convergence Behavior of a Multiuser Turbo-Equalizer / Demapper' by Valery Ramon, Cédric Herzet and Luc Vandendorpe 2007, describes a method of predicting performance in a reception context in which the received signal is first processed by a detector, or equalizer, to compensate for distortions experienced by the signal during its transmission between the transmitter and the receiver. Then, the data obtained at the output of this detector are then supplied to a decoder. Here, it is intended to provide data recovered at the output of the decoder to inject them into the detector in order to obtain iterative processing at this detector. According to this teaching, the detector is implemented in the form of calculations based on previously stored data, while the decoder is implemented in the form of decoding simulations.

Or, une telle simulation du décodeur induit une lourdeur et une complexité dans la mise en oeuvre du décodeur au niveau de la prédiction de performance du récepteur. Il en résulte un ralentissement dans la prédiction de performance qui induit une efficacité réduite de l'utilisation de cette prédiction de performance. However, such a simulation of the decoder induces a heaviness and a complexity in the implementation of the decoder at the level of the prediction of performance of the receiver. This results in a slowing down in the performance prediction which induces a reduced efficiency of the use of this performance prediction.

La présente invention vient améliorer la situation. Un premier aspect de la présente invention propose un procédé de prédiction de performance relativement à une transmission de signal à effectuer sur un canal de transmission depuis un émetteur vers un récepteur dans un réseau de communication ; ledit récepteur étant adapté pour mettre en oeuvre un décodage de signal ; ledit procédé comprenant les étapes suivantes au niveau du récepteur : /a/ effectuer une estimation de canal de transmission ; /b/ déterminer des valeurs de rapport signal à bruit relatives audit canal de transmission sur la base de ladite estimation ; /c/ obtenir une valeur compressée de rapport signal à bruit en compressant lesdites valeurs de rapport signal à bruit ; et /d/ déterminer, sur la base de la valeur compressée de rapport signal à bruit, un niveau de fiabilité relatif à ladite transmission de signal à effectuer via ledit canal de transmission à partir de fonctions stockées préalablement, lesdites fonctions représentant des caractéristiques du décodage de signal ; et /e/ effectuer Niter itérations des étapes /b/ à /d/, en prenant en compte, à l'étape /b/, ledit niveau de fiabilité déterminé à l'étape /d/ précédente, Niter étant un nombre entier. Les fonctions représentant des caractéristiques du décodage de signal peuvent être à une variable. The present invention improves the situation. A first aspect of the present invention provides a method of predicting performance with respect to a signal transmission to be performed on a transmission channel from a transmitter to a receiver in a communication network; said receiver being adapted to implement signal decoding; said method comprising the following steps at the receiver: / a / performing transmission channel estimation; / b / determining signal to noise ratio values relating to said transmission channel based on said estimate; / c / obtaining a compressed value of signal-to-noise ratio by compressing said signal-to-noise ratio values; and / d / determining, on the basis of the compressed value of the signal-to-noise ratio, a level of reliability relative to said signal transmission to be performed via said transmission channel from functions previously stored, said functions representing characteristics of the decoding signal; and / e / perform Niter iterations of steps / b / to / d /, taking into account, at step / b /, said level of reliability determined in step / d / preceding, Niter being an integer. Functions representing signal decoding characteristics may be one-variable.

Grâce à ces dispositions, on est en mesure de prédire les performances d'une transmission de signal, au niveau du récepteur, de manière rapide puisque la partie relative au décodage de signal en réception est mise en oeuvre sur la base de calculs effectués avec des fonctions préalablement stockées. Cette caractéristique permet d'augmenter sensiblement la rapidité de traitement d'un tel procédé de prédiction de performance par rapport, notamment, à celui qui est décrit dans le document cité ci-avant dans lequel la partie relative au décodage est mise en oeuvre sous la forme de simulations. De telles fonctions caractéristiques du décodage peuvent être déterminées à n'importe quel moment avant qu'un procédé selon un mode de réalisation de la présente soit mis en oeuvre. Elles peuvent être déterminées sur la base de simulations préalables de différents types de transmission de signal. Dans certains types de transmission, le décodage peut être effectué au niveau bit des symboles transmis dans le signal alors que dans d'autres types de transmission, le décodage peut être effectué au niveau symbole. Lorsque le décodage est réalisé au niveau symbole du signal, que la transmission de signal est mise en oeuvre sur un nombre entier U d'émetteurs, que le canal de transmission présente un nombre entier P d'états, et que chaque émetteur u émet sur un nombre Tu d'antennes, pour u nombre entier compris entre 1 et U, on peut alors obtenir la valeur compressée de rapport signal à bruit selon l'équation suivante : 1 p _ T ( iu y p,t Yin ù R I Q 1 ! LEI Qä l lu p=1 t=1 13 où 13 est un coefficient d'ajustement ; où yp tt est un rapport signal à bruit relatif à un état p du canal de transmission, pour une transmission sur une antenne t d'un utilisateur u, t étant un entier compris entre 1 et Tu, à une itération i, i étant un entier compris entre 1 et Niter ; et est une information mutuelle moyenne relative au rapport où I Qu signal à bruit yptt au niveau symbole, cette information mutuelle moyenne étant relative à des symboles portant Qu bits. Cette information mutuelle moyenne peut être à entrée discrète indépendante et identiquement distribuée. Lorsque le décodage est réalisé au niveau binaire, que la transmission de signal correspond à un nombre entier U d'émetteurs, que le canal de transmission présente un nombre entier P d'états, et que chaque émetteur u émet sur un nombre Tu d'antennes, pour u nombre entier compris entre 1 et U, on peut obtenir la valeur compressée de rapport signal à bruit selon l'équation suivante : / ~p=1 L,=1 Qu (P, t)I, (yp,t/ ) Lp=1Lt=1Qu(P,t) où R est un coefficient d'ajustement ; où yp t est un rapport signal à bruit relatif à un état p du canal de transmission, pour une transmission sur une antenne t d'un utilisateur u, t étant un entier compris entre 1 et Tu, à une itération i, i étant un entier compris entre 1 et Niter; 25 où Ib(yp i /13) est une première information mutuelle moyenne par bit relative à des symboles transmis, pour un rapport signal à bruityp i , selon un codage de type BICM (pour `Bit Interleaved Coded Modulation') pour un alphabet d'entrée ybtt = 13 111 discret à 2Q.,p,t) points correspondant donc à des symboles portant Qu(p,t) bits ; et où I1(y) est une seconde information mutuelle moyenne par bit codé pour une transmission sur canal gaussien équivalent ayant pour entrée une modulation de phase à 2 états et un rapport signal à bruit y . II convient de noter que l'étape de compression visant à fournir une valeur compressée de rapport signal à bruit peut être basée sur l'utilisation d'autres fonctions que celle décrite ci-dessus, c'est-à-dire l'information mutuelle moyenne. On peut en effet prévoir d'utiliser une fonction exponentielle définie comme suit : Thanks to these arrangements, it is possible to predict the performance of a signal transmission at the receiver in a fast manner since the part relating to the reception signal decoding is implemented on the basis of calculations carried out with previously stored functions. This feature makes it possible to significantly increase the speed of processing of such a performance prediction method with respect, in particular, to that described in the document cited above in which the decoding part is implemented under the form of simulations. Such decoding characteristic functions can be determined at any time before a method according to an embodiment of the present is implemented. They can be determined on the basis of previous simulations of different types of signal transmission. In some types of transmission, the decoding can be done at the bit level of the symbols transmitted in the signal while in other types of transmission, the decoding can be performed at the symbol level. When the decoding is performed at the symbol level of the signal, the signal transmission is implemented on an integer U of transmitters, the transmission channel has an integer number P of states, and each transmitter u transmits on a number Tu of antennas, for an integer between 1 and U, the compressed value of signal-to-noise ratio can be obtained according to the following equation: ## EQU1 ## Where 13 is an adjustment coefficient, where yp tt is a signal-to-noise ratio relative to a state p of the transmission channel, for a transmission on a user's antenna t. , t being an integer between 1 and Tu, at an iteration i, i being an integer between 1 and Niter, and is a mean mutual information relating to the ratio where I Q signal to noise yptt at the symbol level, this average mutual information being relative to symbols carrying Qu bits.This mutual information medium can be discretely input independent and identically distributed. When the decoding is performed at the binary level, the signal transmission corresponds to an integer U of transmitters, the transmission channel has an integer P of states, and each transmitter u transmits on a number Tu of antennas, for an integer between 1 and U, the compressed value of signal-to-noise ratio can be obtained according to the following equation: / ~ p = 1 L, = 1 Qu (P, t) I, (yp, t /) Lp = 1Lt = 1Qu (P, t) where R is an adjustment coefficient; where yp t is a signal-to-noise ratio relative to a state p of the transmission channel, for a transmission on an antenna t of a user u, where t is an integer between 1 and Tu, at an iteration i, i being a integer between 1 and Niter; Where Ib (yp i / 13) is a first bit mean mutual information relative to transmitted symbols, for a signal to bruityp i ratio, according to a BICM type coding (for `` Bit Interleaved Coded Modulation '') for an alphabet d ybtt = 13 111 discrete entry at 2Q., p, t) points thus corresponding to symbols carrying Qu (p, t) bits; and wherein I1 (y) is a second mean mutual information per coded bit for equivalent Gaussian channel transmission having as input 2-state phase modulation and a signal-to-noise ratio y. It should be noted that the compression step of providing a compressed signal-to-noise ratio may be based on the use of other functions than that described above, i.e., mutual information. average. One can indeed expect to use an exponential function defined as follows:

7 i,u I Qu `Y p,t =exp(-y ~ ) Une telle fonction exponentielle peut correspondre à celle qui est définie dans l'article de K. Brueninghaus, D. Astely, T. Salzer, S. Visuri, A. Alexiou, S. Karger, et G.-A. Seraji, "Link performance models for system Ievel simulations of broadband radio access systems," Proceedings of IEEE 16th International Symposium on Persona!, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2005), Vol. 4, Page(s): 2306 û 2311, 11-14 Sept. 2005. This exponential function may correspond to that defined in the article by K. Brueninghaus, D. Astely, T. Salzer, S. Visuri, A. Alexiou, S. Karger, and G.-A. Seraji, "Linking Performance Models for Ievel Simulations of Broadband Radio Access Systems," Proceedings of IEEE 16th International Symposium on Persona !, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2005), Vol. 4, Page (s): 2306 - 2311, 11-14 Sept. 2005.

Dans un mode de réalisation de la présente invention, les fonctions représentant des caractéristiques du décodage de signal vérifient l'équation suivante : 1 Ét0k ou le terme 01 vérifie l'équation suivante: SPtk Np=1 t=1 k=O P,SP,t,k 0u = L Is 2P(Sp,t,k = s) ù SP,, 2 = PU (y u = yy( ) S p,t,k,q Uq sEAu q 2 2 SEAU avec su = SP(Sp = t k P..k se AäPU II(u =`s') S p,t,k,q Uq se Aä q où P(sup,t,k,q=s) est la probabilité que le symbole sup,t,k soit le symbole s ; les symboles sup,t,k étant transmis sur un canal gaussien équivalent de variance donnée par la valeur compressée. où Aä représente la constellation, c'est à dire l'ensemble des points dans le plan complexe, à laquelle appartiennent les symboles transmis sup,t,k Ces fonctions représentant des caractéristiques du décodage peuvent être à une variable. In one embodiment of the present invention, the functions representing characteristics of the signal decoding satisfy the following equation: 1 Et0k where the term 01 satisfies the following equation: SPtk Np = 1 t = 1 k = OP, SP, t, k 0u = L Is 2P (Sp, t, k = s) ù SP ,, 2 = PU (yu = yy () S p, t, k, q Uq sEAu q 2 2 BUCK with su = SP (Sp = tk P..k se AäPU II (u = `s') S p, t, k, q Uq where A (q, s, k, q = s) is the probability that the symbol sup, t , k is the symbol s, the symbols sup, t, k being transmitted on an equivalent Gaussian channel of variance given by the compressed value, where Aä represents the constellation, ie the set of points in the complex plane, to which belong the transmitted symbols sup, t, k These functions representing characteristics of the decoding can be to a variable.

Le décodeur fournit en réception la probabilité, notée P(sup,t,k,q=s), que le symbole sup,t,k soit le symbole s. Cette probabilité est obtenue en calculant le produit des probabilités associées à chaque bit bqs' (q=1 à Qu) composant le symbole s. La transmission de signal peut correspondre à un nombre entier U d'émetteurs, le canal de transmission présente un nombre entier P d'états, et chaque émetteur u émet sur un nombre Tu d'antennes, pour u nombre entier compris entre 1 et U ; et dans lequel les fonctions représentant les caractéristiques du décodage de signal vérifient l'équation suivante : 1 P T N-1 1 Qä (P,t) NPTu 1)=1 t-1 k=O Qu(p,t) q=l ,g t,u _ Vout ù où le terme 6`u vérifie l'équation suivante: bp,t,ks = b 2P(bP,t,k,q b) ù beA b2,r, 2 =L1P(butk, =b) bP,r,ks beA P, , q où P(bp t k q =F) avec b =2bû1 est la probabilité que le bit bup,t,k,q soit le bit b, les symboles bp t k q appartenant à une constellation à deux états A et étant transmis sur un canal gaussien équivalent de variance donnée par la valeur compressée . The decoder provides in reception the probability, noted P (sup, t, k, q = s), that the symbol sup, t, k is the symbol s. This probability is obtained by calculating the product of the probabilities associated with each bit bqs' (q = 1 to Qu) composing the symbol s. The signal transmission may correspond to an integer U of transmitters, the transmission channel has an integer number P of states, and each transmitter u transmits on a number Tu of antennas, for u an integer between 1 and U ; and wherein the functions representing the characteristics of the signal decoding satisfy the following equation: 1 PT N-1 1 Qa (P, t) NPTu 1) = 1 t-1 k = O Qu (p, t) q = 1 , gt, u _ Vout where the term 6`u satisfies the following equation: bp, t, ks = b 2P (bP, t, k, qb) where beA b2, r, 2 = L1P (butk, = b bP, r, ks beA P,, q where P (bp tkq = F) where b = 2bu1 is the probability that the bit bup, t, k, q is the bit b, the symbols bp tkq belonging to a constellation to two states A and being transmitted on an equivalent Gaussian channel of variance given by the compressed value.

On peut prévoir de mettre en oeuvre un tel procédé lorsque la It can be provided to implement such a method when the

transmission de signal à effectuer correspond à l'une parmi une transmission multi émetteurs, une transmission mettant en oeuvre un traitement par détection et décodage itératif et une transmission mono émetteur mettant en oeuvre un traitement par détection et décodage itératif. avec Un deuxième aspect de la présente invention propose un récepteur dans un réseau de communication comprenant en outre au moins un émetteur, le récepteur étant adapté pour mettre en oeuvre les étapes d'un procédé selon le premier aspect de la présente invention. signal transmission to be carried out corresponds to one of a multi-transmitter transmission, a transmission implementing an iterative detection and decoding process and a single transmitter transmission implementing iterative detection and decoding processing. With a second aspect of the present invention provides a receiver in a communication network further comprising at least one transmitter, the receiver being adapted to implement the steps of a method according to the first aspect of the present invention.

Ainsi, le récepteur est adapté pour mettre en oeuvre un décodage de signal. Sur une chaîne de prédiction de performance relativement à une transmission de signal à effectuer sur un canal de transmission depuis ledit émetteur, il peut comprendre : - un détecteur adapté pour effectuer une estimation de canal de transmission et pour déterminer des valeurs de rapport signal à bruit relatives audit canal de transmission sur la base de ladite estimation; - une unité de compression adaptée pour obtenir une valeur compressée de rapport signal à bruit en compressant des valeurs de rapport signal à bruit fournies par le détecteur ; et - un décodeur adapté pour déterminer un niveau de fiabilité relatif à ladite transmission de signal à effectuer via ledit canal de transmission sur la base de ladite valeur compressée de rapport signal à bruit à partir de fonctions stockées préalablement, lesdites fonctions représentant des caractéristiques du décodage de signal ; dans lequel le niveau de fiabilité est fourni en entrée du détecteur. Un troisième aspect de la présente invention propose un terminal dans un réseau de communication comprenant un récepteur selon le deuxième aspect de la présente invention. Un quatrième aspect de la présente invention propose une station de base dans un réseau de communication comprenant un récepteur selon le deuxième aspect de la présente invention. Un cinquième aspect de la présente invention propose un système de communication comprenant un émetteur et un récepteur, l'émetteur étant adapté pour transmettre un signal vers le récepteur, le récepteur étant selon le deuxième aspect de la présente invention. Un sixième aspect de la présente invention propose un programme d'ordinateur destiné à être installé dans un récepteur selon le deuxième aspect de la présente invention, comprenant des instructions aptes à mettre en oeuvre le procédé selon le premier aspect de la présente invention, lors d'une exécution du programme par des moyens de traitement du récepteur. Un septième aspect de la présente invention propose un support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon le sixième aspect de la présente invention. L'invention sera également mieux comprise à l'aide des dessins, sur lesquels : - la figure 1 illustre les principales étapes d'un procédé de prédiction de performance selon un mode de réalisation de la présente invention ; - la figure 2 illustre un schéma de principe d'une partie de chaîne de réception de prédiction de performance selon un mode de réalisation de la présente invention ; - la figure 3 illustre une mise en oeuvre d'un procédé de prédiction de performance selon un mode de réalisation de la présente invention ; - la figure 4 illustre un organigramme relatif aux étapes de mise en oeuvre d'un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention. Aucune limitation n'est attachée à la présente invention au regard du type de réseau de communication entre un émetteur et un récepteur dans lequel elle peut être mise en oeuvre de manière efficace et pertinente. En effet, elle peut notamment être mise en oeuvre dans des réseaux de communication mono-porteuses, ainsi que dans des réseaux de communication multi porteuses tels que ceux basés sur une transmission de type OFDM (pour `Orthogonal Frequency Division Multiplexing'). Par la suite, les termes `utilisateur' et `émetteur' sont utilisés dans un sens équivalent. Dans un réseau de communication comprenant une station de base et des terminaux, on peut prévoir de mettre en oeuvre un mode de réalisation de la présente invention dans des contextes mono-utilisateur ou encore aussi multiutilisateur soit dans un sens montant, depuis le terminal vers la station de base, soit dans le sens descendant, c'est-à-dire depuis la station de base vers le terminal. En effet, aucune limitation n'est attachée à la présente invention au regard des termes `émetteur' et `récepteur'. Le récepteur peut correspondre au terminal lorsque le canal de transmission est un canal `downlink', et à la station de base lorsque le canal de transmission est un canal `uplink'. Dans un contexte multi utilisateurs, il est possible de mettre en oeuvre une détection conjointe des réceptions respectives des différents utilisateurs. Par la suite, à titre d'exemple et afin de proposer une description générale, on considère un contexte multi utilisateurs dans lequel le canal de transmission vu par chaque utilisateur est de type MIMO (pour `Multiple Input Multiple Output') à évanouissements par blocs sélectif en fréquence. Thus, the receiver is adapted to implement signal decoding. On a performance prediction chain with respect to a signal transmission to be performed on a transmission channel from said transmitter, it may comprise: a detector adapted to perform transmission channel estimation and to determine signal-to-noise ratio values relating to said transmission channel on the basis of said estimate; a compression unit adapted to obtain a compressed value of signal-to-noise ratio by compressing signal-to-noise ratio values provided by the detector; and a decoder adapted to determine a level of reliability relative to said signal transmission to be performed via said transmission channel on the basis of said compressed value of signal-to-noise ratio from previously stored functions, said functions representing characteristics of the decoding signal; wherein the level of reliability is provided at the input of the detector. A third aspect of the present invention provides a terminal in a communication network comprising a receiver according to the second aspect of the present invention. A fourth aspect of the present invention provides a base station in a communication network comprising a receiver according to the second aspect of the present invention. A fifth aspect of the present invention provides a communication system comprising a transmitter and a receiver, the transmitter being adapted to transmit a signal to the receiver, the receiver being according to the second aspect of the present invention. A sixth aspect of the present invention provides a computer program for installation in a receiver according to the second aspect of the present invention, comprising instructions for carrying out the method according to the first aspect of the present invention, when an execution of the program by receiver processing means. A seventh aspect of the present invention provides a computer readable recording medium on which the computer program according to the sixth aspect of the present invention is recorded. The invention will also be better understood from the drawings, in which: FIG. 1 illustrates the main steps of a performance prediction method according to an embodiment of the present invention; FIG. 2 illustrates a block diagram of a performance prediction receiving chain portion according to an embodiment of the present invention; FIG. 3 illustrates an implementation of a performance prediction method according to an embodiment of the present invention; FIG. 4 illustrates a flow chart relating to the steps of implementing a method according to one embodiment of the present invention. No limitation is attached to the present invention with regard to the type of communication network between a transmitter and a receiver in which it can be implemented in an effective and relevant manner. Indeed, it can in particular be implemented in single-carrier communication networks, as well as in multi-carrier communication networks such as those based on an OFDM type transmission (for Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Subsequently, the terms 'user' and 'issuer' are used in an equivalent sense. In a communication network comprising a base station and terminals, provision can be made to implement an embodiment of the present invention in single-user or multi-user contexts or in a uplink direction, from the terminal to the terminal. base station, either in the downward direction, that is to say from the base station to the terminal. Indeed, no limitation is attached to the present invention with respect to the terms 'emitter' and 'receiver'. The receiver may correspond to the terminal when the transmission channel is a downlink channel, and to the base station when the transmission channel is an uplink channel. In a multi-user context, it is possible to implement a joint detection of the respective receptions of the different users. Subsequently, by way of example and in order to propose a general description, consider a multi-user context in which the transmission channel seen by each user is of MIMO type (for `Multiple Input Multiple Output ') with block fading selective in frequency.

Il convient de noter qu'il est aisé d'adapter la description suivante à un contexte de type SDMA (pour `Space Division Multiple Access') avec antennes multiples en émission, par exemple. It should be noted that it is easy to adapt the following description to a context of the SDMA type (for `Space Division Multiple Access') with multiple transmit antennas, for example.

De manière générale, ce contexte de transmission peut donc correspondre par la suite, uniquement à titre d'exemple, à un contexte MIMO multiutilisateurs d'une transmission simultanée d'un nombre U d'utilisateurs sur un canal de transmission de type MIMO via un nombre entier T d'antennes d'émission, vers un nombre entier R d'antennes de réception, et étant basé sur un canal sélectif en fréquence de mémoire M à évanouissements par blocs. In general, this transmission context can therefore subsequently correspond, by way of example only, to a multiuser MIMO context of a simultaneous transmission of a number U of users on a MIMO transmission channel via a an integer T of transmit antennas, to an integer R of receiving antennas, and being based on a memory frequency selective channel M with block fading.

Dans de telles conditions, à un mot de code correspond un nombre entier P d'états indépendants du canal de transmission, et à chaque état correspond un nombre N d'utilisations successives de canal de transmission, comme cela est exprimé dans l'équation (1) ci-après. Under such conditions, a codeword corresponds to an integer P of states independent of the transmission channel, and each state corresponds to a number N of successive uses of the transmission channel, as expressed in the equation ( 1) below.

Chaque utilisateur u, u étant un nombre entier compris entre 1 et U, utilise un nombre Tu d'antennes, l'équation suivante étant vérifiée : U T = L Tu u=1 Each user u, u being an integer between 1 and U, uses a number Tu of antennas, the following equation being verified: U T = L Tu u = 1

Aucune limitation n'est attachée à la présente invention relativement au type de codage utilisé au niveau de l'émetteur et au type de décodage correspondant utilisé au niveau du récepteur dans le réseau de communication considéré. No limitation is attached to the present invention with respect to the type of coding used at the transmitter and the corresponding type of decoding used at the receiver in the communication network under consideration.

Les sections suivantes sont relatives au traitement appliqué côté émetteur dans un mode de réalisation de la présente invention. The following sections relate to the sender-side processing in one embodiment of the present invention.

Le codage utilisé peut, par exemple, être de type MU-STBICM (pour `Multiple Users Space Time Bit Interleaved Coded Modulation'), ce codage présentant une robustesse et une simplicité dans sa mise en oeuvre. Dans un mode de réalisation de la présente invention, ce codage est linéaire de longueur nu et de rendement pu . Il associe à tout vecteur représentant un message de bits de longueur pu nu, un mot de code cä de nu bits. Ce mot de code cä pour tout u compris entre 1 et U, est tout d'abord entrelacé. The coding used may, for example, be of MU-STBICM type (for Multiple Users Space Time Bit Interleaved Coded Modulation), this coding having a robustness and a simplicity in its implementation. In one embodiment of the present invention, this coding is linear of naked length and pu performance. It associates with any vector representing a message of bits of naked length, a code word cä of naked bits. This code word for any u between 1 and U is firstly interlaced.

Ensuite, il est écrit sous la forme d'un tableau binaire en quatre dimensions de longueurs respectives P, Tu, N, et Qu, noté Bu. N étant défini selon l'équation suivante : P.TU.N.QU = nu où Qu est le nombre de bits portés par un symbole transmis s p,t,k si le nombre de bits par symbole transmis s p t k varie en fonction de l'état du canal p, et de l'antenne t, alors P Tu N LEQu(p,t) = nu p=1 t=1 / Un procédé de codage, tel que par exemple un codage de Gray, 20 associe un symbole s pu t k du signal transmis appartenant à une constellation complexe Au à 2e points, à tout Qu -uplet de bits de Bu , noté bp,t,k,q , où q est Then, it is written in the form of a four-dimensional binary array of respective lengths P, Tu, N, and Qu, denoted Bu. N being defined according to the following equation: P.TU.N.QU = n where Qu is the number of bits carried by a transmitted symbol sp, t, k if the number of bits per symbol transmitted sptk varies according to the state of the channel p, and of the antenna t, then P Tu N LEQu (p, t) = nu p = 1 t = 1 / A coding method, such as for example a Gray coding, associates a symbol s pu tk of the transmitted signal belonging to a complex constellation Au to 2e points, to all Qu -uplet of bits of Bu, denoted bp, t, k, q, where q is

un entier compris entre 1 et Qu, et où k est une référence temporelle . Le tableau Bu est transformé, par application d'un tel codage, en un tableau complexe S" en 3 dimensions respectives P, Tu et N, Su e APXTXIv an integer between 1 and Qu, and where k is a time reference. The table Bu is transformed, by application of such a coding, into a complex array S "in 3 respective dimensions P, Tu and N, Su e APXTXIv

25 Ce tableau complexe Su en trois dimensions peut être considéré comme un ensemble de matrices {Sul)} , chacune de ces matrices ayant deux This complex array Su in three dimensions can be considered as a set of matrices {Sul)}, each of these matrices having two

dimensions de longueurs respectives Tu et N, pour p compris entre 1 et P et pour u compris entre 1 et U. Dans un mode de réalisation, on peut considérer que l'énergie par 30 symbole transmis est égale à 1. respective length dimensions Tu and N, for p between 1 and P and for u between 1 and U. In one embodiment, the transmitted symbol energy can be considered to be 1.

Ensuite, pour tout p compris entre 1 et P, on superpose les matrices {Sp} pour obtenir une matrice Sp E C' la keme colonne de la matrice Sp correspondant à une entrée sur le canal de transmission à l'état p, noté sp,k. Dans un mode de réalisation de la présente invention, en réception, est mise en oeuvre une modélisation sous la forme d'un tableau complexe en 3 dimensions noté YE CPXRXN vu comme un ensemble de matrices {Y E CRxN : p = 1, ..., P} . On pose alors : L=L1+L2+1 N Selon une telle modélisation, on peut écrire le signal reçu sous la forme matricielle suivante : =H S +n Yp,k ùp-p,k ûp,k (1) Ypk=[Ypk-Li' ,Yp,k+L,]LRx1 Y p,k = [Yp,l,k , '', Yp,R,k ]Rxl , désigne le vecteur des symboles reçus bruités où avec s k = [S k M "' Sp,k+ ]~L+M Txl désigne le vecteur des symboles émis avec Sp,k = [si' Sp,k ]Tx1 et HU u _ u u V , Sp,k = [Sp l k , ..., Sp,T,k ]T, x1 , n p,k = [n p k-Li n p,k+L2 ]LRx1 désigne le vecteur des échantillons de bruit additif avec n p k = [np,1,k, "', np,R,k ]Rx1 et Then, for all p between 1 and P, the matrices {Sp} are superimposed to obtain a matrix Sp EC 'the kth column of the matrix Sp corresponding to an entry on the transmission channel at the state p, denoted sp, k. In one embodiment of the present invention, in reception, modeling is carried out in the form of a 3-dimensional complex array denoted YE CPXRXN seen as a set of matrices {YE CRxN: p = 1, ... , P}. We then set: L = L1 + L2 + 1 N According to such a model, we can write the received signal in the following matrix form: = HS + n Yp, k ùp-p, k ûp, k (1) Ypk = [ Ypk-Li ', Yp, k + L,] LRx1 Y p, k = [Yp, l, k,' ', Yp, R, k] Rx1, denotes the vector of the noisy received symbols where with sk = [S k M "'Sp, k +] ~ L + M Tx1 denotes the vector of the symbols emitted with Sp, k = [if' Sp, k] Tx1 and HU u _ uu V, Sp, k = [Sp lk, ..., Sp, T, k] T, x1, np, k = [np k-Li np, k + L2] LRx1 denotes the vector of the additive noise samples with npk = [np, 1, k, "', np, R , k] Rx1 and

HpE CLRx(L+M)T désigne une matrice de reponses sous forme d'impulsions, ou encore matrice de Sylvester, relative à l'état de canal Ho (2) HM Il est convenu que np,k a une distribution selon une densité gaussienne 25 L.R multidimensionnelle de moyenne nulle et de matrice de covariance 6n LR à symétrie circulaire, noté CN(OLR,6nILR) Dans un mode de réalisation de la présente invention, le récepteur dispose d'une valeur estimée de variance de bruit o et des réponses sous forme d'impulsions {Hp} des différents états du canal de transmission. Dans le contexte présent, on peut aisément remplacer les valeurs {Hp} et an', respectivement par {Hp}, et 6n , c'est-à-dire les valeurs estimées correspondantes. Les sections suivantes sont relatives au traitement du signal reçu effectué au niveau du récepteur selon un mode de réalisation de la présente invention. HpE CLRx (L + M) T designates a matrix of responses in the form of pulses, or Sylvester matrix, relating to the state of channel Ho (2) HM It is agreed that np, ka a distribution according to a Gaussian density Multidimensional LR of zero mean and covariance matrix 6n LR with circular symmetry, denoted CN (OLR, 6nILR) In one embodiment of the present invention, the receiver has an estimated value of noise variance o and responses in the form of pulses {Hp} of the different states of the transmission channel. In the present context, we can easily replace the {Hp} and an ', respectively by {Hp}, and 6n, that is to say the corresponding estimated values. The following sections relate to the processing of the received signal performed at the receiver according to one embodiment of the present invention.

Un procédé de prédiction de performance selon un mode de réalisation de la présente invention peut être mis en oeuvre dans un récepteur qui applique un traitement itératif sur le signal. Le caractère itératif de ce traitement peut provenir d'un traitement simultané de plusieurs utilisateurs en réception. A performance prediction method according to one embodiment of the present invention may be implemented in a receiver that applies iterative processing to the signal. The iterative nature of this processing can come from a simultaneous processing of several users in reception.

Il peut aussi provenir d'un traitement de détection et décodage itératif. On peut ainsi prévoir d'appliquer, dans un mode de réalisation de la présente invention, un traitement de détection et décodage itératif qui met en oeuvre une annulation successive d'interférence, comme par exemple une détection multiutilisateur du type MMSE-SIC (pour `Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation'). Ce type de détection peut être du type de celui qui est décrit dans le document IEEE 'Iterative Multiuser Joint Decoding : Unified Framework and Asymptotic Analysis' de Joseph Boutros et Giuseppe Caire, 2002. Dans les sections suivantes, des expressions statistiques relatives aux symboles reçus sont décrites pour être utilisées par la suite. A chaque itération i, un signal émis par l'utilisateur u est décodé selon un certain ordre. Le décodeur, en tant qu'organe probabiliste non linéaire de la chaîne de réception, accepte des rapports logarithmiques de probabilités intrinsèques{Clan} et délivre des rapports logarithmiques de probabilités extrinsèques sur les bits codés {cl } . Après ré-entrelacement, les rapports logarithmiques de probabilités extrinsèques sur les bits codés sont assimilés à des rapports logarithmiques de probabilités a priori sur les entrées de Bu selon l'équation suivante : Lu,a,eq = in P(bp,t,k,4 1) = 111 P(bp,t,k,q = +1) p,t,k,q P(bp,t,k,q 0) P(bp,t,k,q -1) A partir de ces rapports logarithmiques, on obtient une expression de 5 probabilité selon l'équation suivante : ebLp'.r.âq ebb ,t:74/2 (4) It can also come from an iterative detection and decoding process. It is thus possible to implement, in one embodiment of the present invention, an iterative detection and decoding process which implements a successive cancellation of interference, such as for example a multiuser detection of the MMSE-SIC type (for ` Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation '). This type of detection can be of the type described in the IEEE document 'Iterative Multiuser Joint Decoding: Unified Framework and Asymptotic Analysis' by Joseph Boutros and Giuseppe Caire, 2002. In the following sections, statistical expressions relating to the symbols received are described for use later. At each iteration i, a signal emitted by the user u is decoded in a certain order. The decoder, as a nonlinear probabilistic organ of the reception chain, accepts logarithmic ratios of intrinsic probabilities {Clan} and delivers logarithmic ratios of extrinsic probabilities on coded bits {cl}. After re-interleaving, the logarithmic ratios of extrinsic probabilities on the coded bits are assimilated to logarithmic ratios of probabilities a priori on the inputs of Bu according to the following equation: Lu, a, eq = in P (bp, t, k , 4 1) = 111 P (bp, t, k, q = +1) p, t, k, q P (bp, t, k, q 0) P (bp, t, k, q -1) A from these logarithmic ratios, we obtain a probability expression according to the following equation: ebLp'.r.âq ebb, t: 74/2 (4)

Puis, sur la base de ces probabilités, on calcule l'espérance mathématique et la variance instantanées de chacune des entrées de Su, c'est-à-dire pour les symboles reçus, en se fondant sur une propriété d'indépendance entre les 10 variables aléatoires {bp t k q} garantie par l'entrelacement au niveau bit du codage, qui peut par exemple être de type STBICM (pour 'Space Time Bit Interleaved Coded Modulation') : Qu _ ebeip;t.âgi2 Then, based on these probabilities, we compute the instantaneous mathematical expectation and variance of each of the Su inputs, that is, for the received symbols, based on an independence property between the 10 random variables {bp tkq} guaranteed by the interleaving at the bit level of the coding, which can for example be of STBICM type (for 'Space Time Bit Interleaved Coded Modulation'): Qu _ ebeip; t.âgi2

= s) = = b b = P~Sp,t,k ù q= P~bp,t,k,q q ~ 4= ~eL,râl2 +e-LP,r.âgl2) (5) On en déduit l'expression générale de l'espérance mathématique avec 15 l'équation suivante : su = E[su t k ] = L SP(Sp u = s) P,[,k soit encore : = s) = = bb = P ~ Sp, t, k ù q = P ~ bp, t, k, qq ~ 4 = ~ eL, râl2 + e-LP, r.âgl2) (5) We deduce therefrom general expression of the mathematical expectation with the following equation: su = E [su tk] = L SP (Sp u = s) P, [, k is again:

b(s)L,a,~ l2 STT e q p,t,k,q g, LSEJÇ Tl lqe.=1 Sp,tk ~Qu b (s) L, a, ~ l2 STT e qp, t, k, qg, LSEJÇ Tl lqe. = 1 Sp, tk ~ Qu

q=1 et l'expression générale de la variance avec l'équation suivante : esP,t,k E[I Spu,t,k Ilù I gSp,t,k I2 = L S 2P(`Sp,t,k = s)ù I gSP,t,k I2 SE 4, soit encore : Q. eb eq S 2~ k,q/2 esu = ns 7,z=1 _L,a,~ 2 -1 s 12 tk (e e ptk q= (3) Pu = = p,t,k,q L,a,- L,a,eq /2 /2 1+ e P,t,k, q e P,r,k,q + e 20 SE 1 (6) (7) (8) (9) pour chacune des entrées de Si, . Dans un mode de réalisation de la présente invention, on met en oeuvre soit un filtrage de type MMSE, soit une approximation de type MF (pour 'Matched Filter'). On peut également aisément passer d'une mise en oeuvre basée sur un filtrage MMSE à une mise en oeuvre basée sur une approximation MF et vice versa au cours du procédé, quelle que soit l'itération i, i compris entre 1 et Niter. Dans les sections suivantes, on précise le calcul des estimées de type MMSE, notées conditionnellement aux entrées de Sä à l'itération i , pour t compris entre 1 et Tu. On note ei=[0,...,0,1,0,...,O]T(L+M)TX1 , le vecteur de longueur (L+M)T avec la valeur 1 à la position d'indice (L1+M)T+Lû_11T.+t et des 0 partout ailleurs. La matrice de covariance du vecteur aléatoire sp k à composantes indépendantes s'écrit : Ce' ù diag IOSPk L1 M,...,OSPk+LZ} (10) où Vk' =kùLIùM,...,k+L2 : Sk = diag ,...,esu-1 , (11) On utilise une approximation qui consiste à moyenner temporellement Os°u sur une période de temps correspondant à un bloc de symboles pour un =p,k état donné de canal de transmission, selon l'équation suivante : 1 N-1 = ù = ù I,+,, i, 1 i,1 i,u-1 i,u-1 X s=P,k O diag Vp1,...,VpT,...,Vp1 N k=0 i-1,u i-1,u i-1,u+1 i-1,u+l i-1,U i-1,U VPl ,...,Vp,T ,VP1 1 ,...,VpT+1 ,...,Vp1 ,...,VpTu P,1,k P,T1,k ,1,k 1-1 1-1 e 1-1 e 1-1 e 1-1 e 1-1 su , ..., Su , s' ..., sU , ..., sU P,1,k p, 11,,k P,1 ,k p, 11,1,k P,1 ,k P,TU,k (12) avec vp 1 N lei N Ek=0 supour toute combinaison des indices dans les plages de valeurs correspondantes, c'est-à-dire pour tout i compris P Nù1 avec v`'u = NPT YYYeZ p=l t=1 k=O entre 1 et Niter, pour tout p compris entre 1 et P, pour tout t compris entre 1 et T et pour tout u compris entre 1 et U. Dans un mode de réalisation de la présente invention, un codage de type ST-BICM associe, à un mot de code de l'utilisateur u, P états du canal sur 5 les Tä antennes de cet utilisateur u. Ainsi, l'équation (12) de Vpu peut s'écrire de manière approximative sous la forme suivante : Vp:Vpu=IL+M0diagiù1,u iù1,U T ,V IT ,...,v 'T u(12 bis) 10 Dans certaines conditions, il peut être avantageux d'appliquer, au niveau d'un émetteur ayant plusieurs antennes, un codage indépendant par antenne. Le modèle proposé dans un mode de réalisation de la présente invention permet de s'adapter aisément à une telle émission. Il suffit d'introduire alors un utilisateur virtuel par antenne, c'est-à-dire de considérer q = 1 and the general expression of the variance with the following equation: esP, t, k E [I Spu, t, k Ili I gSp, t, k I2 = LS 2P (`Sp, t, k = s ) ù I gSP, t, k I2 SE 4, again: Q. eb eq S 2 ~ k, q / 2 esu = ns 7, z = 1 _L, a, ~ 2 -1 s 12 tk (ee ptk q = (3) Pu = = p, t, k, q L, a, - L, a, eq / 2/2 1+ e P, t, k, qe P, r, k, q + e 20 SE 1 (6) (7) (8) (9) for each of the inputs of Si, In one embodiment of the present invention, either MMSE type filtering or MF type approximation (for Matched Filter ') It is also easy to switch from an MMSE-based implementation to an MF-based implementation and vice versa during the process, irrespective of the iteration i, i between In the following sections, we specify the calculation of the MMSE-type estimates, conditionally noted at the inputs of Sa at the iteration i, for t between 1 and T. We denote by ei = [0, ..., 0,1,0, ..., O] T (L + M) TX1, the length vector r (L + M) T with the value 1 at the index position (L1 + M) T + L11_11T + t and 0 everywhere else. The covariance matrix of the random vector spk with independent components can be written as follows: ## EQU1 ## where Vk '= kùLIùM, ..., k + L2: Sk = diag, ..., esu-1, (11) We use an approximation that consists in temporally averaging Os ° u over a period of time corresponding to a block of symbols for a given transmission channel, according to the following equation: ## EQU1 ## , ..., Vp1 N k = 0 i-1, u i-1, u i-1, u + 1 i-1, u + l i-1, U i-1, U VPl, ..., Vp, T, VP1 1, ..., VpT + 1, ..., Vp1, ..., VpTu P, 1, kP, T1, k, 1, k 1-1 1-1 e 1-1 e 1-1 e 1-1 e 1-1 su, ..., Su, s' ..., sU, ..., sU P, 1, kp, 11,, k P, 1, kp, 11 , 1, k P, 1, k P, TU, k (12) with vp 1 N lei N Ek = 0 on any combination of indices in the corresponding value ranges, that is for all inclusive P Nù1 with v`'u = NPT YYYeZ p = lt = 1 k = O between 1 and Niter, for all p between 1 and P, for all t between 1 and T and for all u 1 to U. In one embodiment of the present invention, an ST-BICM encoding associates, with a user's codeword u, P channel states on the antennae of that user u. Thus, the equation (12) of Vpu can be roughly written in the following form: Vp: Vpu = IL + M0diagiù1, u iù1, UT, V IT, ..., v 'T u (12a) Under certain conditions, it may be advantageous to apply, at a transmitter having several antennas, an independent antenna coding. The model proposed in one embodiment of the present invention makes it easy to adapt to such an emission. Just then introduce a virtual user by antenna, that is to say to consider

15 que Tu est égal à 1 pour tout u compris entre 1 et U dans les équations présentées ici. Le filtrage MMSE noté wpt considéré ici vérifie l'équation suivante : , i,u \\ 1 x Vi.uft +6 ZI Hu p,t ù ~' 1 p,t 1 [ùpùp n LR ] peùt (13) avec : 15 that you are equal to 1 for every u between 1 and U in the equations presented here. The MMSE filter noted wpt considered here satisfies the following equation:, i, u \\ 1 x Vi.uft +6 ZI Hu p, t ù ~ 1 p, t 1 [ùpùp n LR] peut (13) with:

p 1 Ipi,t =e'Hp[HpVpuHp+6IILR] Hpet (14) L'estimée sputk du symbole spu,tk vérifie l'équation suivante : 20 iu u i,u i,u f Sp,tk=Sptk+ ptk =wpt p,k ù Hp ( (15) J/ 25 où p'z désigne un échantillon de bruit résiduel d'estimation, centré, de variance e iu qui vérifie l'équation suivante : =(Ilpt)-1ûvpr'u (16) Selon cette équation (15), on peut considérer qu'au canal de transmission considéré ici correspondent un nombre PxTu de canaux de transmission équivalents correspondant aux Tu antennes et aux P états de canal, pour l'utilisateur ou émetteur u. Dans un mode de réalisation de la présente invention, il est possible de remplacer le filtrage de type MMSE par une approximation de type MF (pour 'Matched Filter'), cette dernière consistant à remplacer wpt par Hpei à partir d'une itération i donnée du procédé selon un mode de réalisation de la présente invention, pour un état de canal de transmission donné. La figure 1 illustre les principales étapes d'un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention. Au niveau du récepteur, à une étape 11, on procède à une estimation du canal de transmission. Aucune limitation n'est attachée à la présente invention au regard du type d'estimation de canal mis en oeuvre. Cette étape d'estimation de canal peut être par exemple basée sur des symboles pilotes d'un signal reçu au niveau du récepteur. Sur la base de cette estimation de canal, on est alors en mesure de déterminer différents rapports signal à bruit à une étape 12. Plus précisément, on peut déterminer une valeur de rapport signal à bruit par émetteur, ou utilisateur, par antenne et par état de canal de transmission. Avantageusement, à une étape 13, il est ici prévu de compresser ces différents rapports signal à bruit de façon à pouvoir fournir un rapport signal à bruit compressé en entrée de fonctions stockées préalablement. En sortie de ces fonctions, on obtient un niveau de fiabilité v relatif à un signal à recevoir sur le canal de transmission considéré, à une étape 14. Cette étape de compression permet de mettre en oeuvre un décodage sous la forme de fonctions préalablement stockées. The sputk estimate of the spu symbol, tk, satisfies the following equation: k ù Hp ((15) J / 25 where p'z denotes a residual estimation noise sample, centered, of variance e iu which satisfies the following equation: = (Ilpt) -1ûvpr'u (16) According to this equation (15), it can be considered that the transmission channel considered here corresponds to a number PxTu of equivalent transmission channels corresponding to Tu antennas and P channel states, for the user or transmitter u. the present invention, it is possible to replace the MMSE type filtering with an MF-type approximation (for 'Matched Filter'), the latter being to replace wpt by Hpei from a given iteration i of the method according to a method of embodiment of the present invention for a given transmission channel state Figure 1 illustrates the main steps of a process according to an embodiment of the present invention. At the receiver, at a step 11, an estimate of the transmission channel is made. No limitation is attached to the present invention with regard to the type of channel estimation implemented. This channel estimation step may for example be based on pilot symbols of a signal received at the receiver. On the basis of this channel estimation, it is then possible to determine different signal-to-noise ratios in a step 12. More precisely, it is possible to determine a signal-to-noise ratio value by transmitter, or user, by antenna and by state of transmission channel. Advantageously, in a step 13, it is here intended to compress these different signal-to-noise ratios so as to provide a compressed signal-to-noise ratio input functions previously stored. At the output of these functions, a level of reliability v relative to a signal to be received on the transmission channel under consideration is obtained in a step 14. This compression step makes it possible to implement a decoding in the form of previously stored functions.

Puis, ces étapes sont répétées. Le niveau de fiabilité obtenu à l'issue de l'étape 14 étant ensuite pris en compte dans la détermination des différents rapports signal à bruit à l'étape 12 qui suit cette étape 14 dans la succession des étapes. Un tel procédé itératif peut être appliqué selon un mode de réalisation de la présente invention, dans le contexte d'une transmission multi utilisateurs, ou encore multi émetteurs, selon une réception de type PIC (pour 'Parallel Interference Cancellation') ou encore une réception de type SIC (pour `Successive Interference Cancellation'). Then, these steps are repeated. The level of reliability obtained at the end of step 14 is then taken into account in the determination of the different signal-to-noise ratios in step 12 following this step 14 in the succession of steps. Such an iterative method may be applied according to one embodiment of the present invention, in the context of a multi-user transmission, or multi-transmitters, according to a reception of PIC type (for 'Parallel Interference Cancellation') or a reception SIC type (for Successive Interference Cancellation).

On peut également prévoir d'appliquer un tel procédé dans le contexte d'une transmission mono émetteur selon une transmission du type PIC. En effet, le caractère itératif du procédé peut découler du fait que l'on procède à un traitement par détection et décodage itératif (PIC) ou encore que l'on procède à une détection (SIC) des utilisateurs multiples (transmis sur canal multi-utilisateurs). La figure 2 illustre une partie d'une chaîne de réception de prédiction de performance selon un mode de réalisation de la présente invention. Cette partie de chaîne de réception vise à reproduire un traitement d'un signal reçu de sorte à prévoir des performances relatives à la transmission dans différents contextes de transmission possibles. Puis, sur la base de ces performances, on est en mesure de déterminer le contexte de transmission qui est le mieux adapté pour la transmission à venir. Une telle partie de chaîne de réception 20 comprend un détecteur 21 qui est adapté pour recevoir en entrée certaines données relatives au canal de transmission considéré. Ces données relatives au canal de transmission peuvent être par exemple la variance de bruit o et des matrices d'états de canal de transmission, notée H p , pour p compris entre 1 et P. Cette partie de chaîne de réception 20 comprend en outre un décodeur 22 qui est adapté pour décoder le signal reçu sur la base des données obtenues à partir des données fournies en sortie du détecteur 21. Le décodeur 22 est en outre adapté pour fournir un niveau de fiabilité relatif à une transmission à venir qui serait effectuée dans le contexte de transmission pris en compte, ainsi que pour fournir une probabilité d'obtenir un signal décodé faux. Le niveau de fiabilité correspond, dans un mode de réalisation de la présente invention, à des moyennes temporelles des variances instantanées, notées {vi,l •flvz'u-1,vi-l'u ïvi-utl'u+l , , vi-utl'U} o u • out o u • , correspondant à des données initiales pour le traitement de l'utilisateur u à l'iteration i, des symboles transmis conditionnés aux probabilités définies à l'équation (3). Avantageusement, entre le détecteur 21 et le décodeur 22, une unité de compression 23 est introduite. Cette unité de compression 23 est en charge de compresser des données fournies en sortie du détecteur de façon à permettre une implémentation du décodeur 22 sous la forme de calculs, ou plus précisément sous la forme d'une mise en oeuvre de fonctions préalablement stockées au niveau du récepteur. Cette partie de chaîne de réception est une chaîne de réception adaptée pour prédire des performances avant de procéder à une transmission de signal effective. Le détecteur et le décodeur sont avantageusement mis en oeuvre par des calculs effectués sur la base de données préalablement stockées. En procédant ainsi, on est en mesure de s'affranchir des inconvénients liés à une implémentation du décodeur 22 sous la forme de simulations tel que cela est décrit dans le document de Valery Ramon, Cédric Herzet et Luc Vandendorpe cité ci-avant. En effet, une telle caractéristique du décodeur 22 selon un mode de réalisation de la présente invention permet d'augmenter la vitesse de traitement de cette partie de la chaîne de réception de prédiction et de ce fait d'obtenir plus rapidement une prédiction des performances. Les sections suivantes décrivent plus en détails la mise en oeuvre de la réception d'un signal au niveau de la partie de la chaîne de réception 20, dans un mode de réalisation de la présente invention. Avant de procéder au décodage d'un signal reçu, on considère que les symboles transmis sont équiprobables. Par conséquent, toutes les moyennes temporelles des variances instantanées notées o°lu ivoutvo,u+u, i,vouf } telles que définies ci-avant en référence à l'équation (12), sont initialisées de préférence à la valeur 1. Un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention est basé sur le fait que certaines données obtenues en sortie du décodeur 22 sont réinjectées dans le détecteur 21 de façon à permettre un traitement itératif en réception. Dans les sections suivantes, la caractéristique itérative repose sur le fait que le canal de transmission considéré est un canal muti utilisateurs avec U utilisateurs. Il est aisé d'en déduire une description détaillée dans laquelle la caractéristique itérative reposerait sur le fait qu'un traitement par détection et décodage itératif est mis en oeuvre. It is also possible to apply such a method in the context of a mono transmitter transmission according to a transmission type PIC. Indeed, the iterative nature of the process can result from the fact that iterative detection and decoding (ICP) processing is carried out or that multiple users (multicast transmitters) are detected (SIC). users). Figure 2 illustrates a portion of a performance prediction receiving chain according to an embodiment of the present invention. This reception chain portion aims to reproduce a processing of a received signal so as to predict transmission performance in different possible transmission contexts. Then, based on these performances, one is able to determine the transmission context that is best suited for future transmission. Such a reception chain portion 20 comprises a detector 21 which is adapted to receive as input certain data relating to the transmission channel considered. This data relating to the transmission channel may be, for example, the noise variance o and the transmission channel state matrices, denoted by H p, for p lying in the range 1 to P. This receiving-chain portion 20 further comprises a decoder 22 which is adapted to decode the received signal on the basis of the data obtained from the data supplied at the output of the detector 21. The decoder 22 is further adapted to provide a level of reliability relating to a future transmission which would be carried out in the transmission context taken into account, as well as to provide a probability of obtaining a decoded false signal. The reliability level corresponds, in one embodiment of the present invention, to temporal averages of the instantaneous variances, denoted by {vi, 1,,,, vi-utl'U} or • out or •, corresponding to initial data for the processing of the user u to the iteration i, transmitted symbols conditioned to the probabilities defined in equation (3). Advantageously, between the detector 21 and the decoder 22, a compression unit 23 is introduced. This compression unit 23 is in charge of compressing data supplied at the output of the detector so as to allow an implementation of the decoder 22 in the form of calculations, or more precisely in the form of an implementation of functions previously stored at of the receiver. This receive chain portion is a receive string adapted to predict performance prior to effective signal transmission. The detector and the decoder are advantageously implemented by calculations performed on the basis of previously stored data. By doing so, one is able to overcome the disadvantages associated with an implementation of the decoder 22 in the form of simulations as described in the document by Valery Ramon, Cédric Herzet and Luc Vandendorpe cited above. Indeed, such a characteristic of the decoder 22 according to an embodiment of the present invention makes it possible to increase the processing speed of this part of the prediction reception chain and thus to obtain a prediction of performance more quickly. The following sections further describe the implementation of receiving a signal at the portion of the receive chain 20, in one embodiment of the present invention. Before decoding a received signal, it is considered that the transmitted symbols are equiprobable. Therefore, all the time averages of the instantaneous variances denoted o ° lu ivoutvo, u + u, i, vouf} as defined above with reference to equation (12), are preferably initialized to the value 1. A The method according to one embodiment of the present invention is based on the fact that certain data obtained at the output of the decoder 22 are fed back into the detector 21 so as to allow an iterative processing in reception. In the following sections, the iterative characteristic is based on the fact that the transmission channel considered is a muti user channel with U users. It is easy to deduce from it a detailed description in which the iterative characteristic would be based on the fact that iterative detection and decoding processing is implemented.

A une itération i des étapes du procédé selon un mode de réalisation de la présente invention, pour l'utilisateur u, sur la base de la connaissance de certaines données de sortie du décodeur 22, notées {v`'1 ,..t•vzout,u-1,v`o-1,u~..t,v`-out1,U}, et des données d'entrées du détecteur 21, les étapes suivantes sont mises en oeuvre. A une étape 201, au niveau du détecteur, on forme une matrice vérifiant l'équation (12 bis) telle que définie ci-avant et reproduite ci-dessous : Vp : V. 'u = IL+M 0 dia g v I v~'u~lI vi-l'uI T v~~hUl ,.. , T 1, T ,..., TU(12 bis) Puis, à une étape 202, on calcule des valeurs respectives pour les 10 rapports de signal à bruit, notés ypt =110 , en sortie du détecteur 21 pour p entier compris entre 1 et P, et t entier compris entre 1 et tu. Ensuite, à une étape 203, on procède à une compression de ces valeurs de rapport de signal à bruit notéesyp t =1/6P , de telle sorte qu'une valeur unique de rapport de signal à bruit est obtenue à partir des valeurs 15 obtenues à l'étape 202. Cette valeur unique est référencée yznu A une étape 204, sur la base de cette valeur unique yznu et à l'aide des fonctions caractéristiques du décodage préalablement stockées, on est en mesure d'en déduire un niveau de fiabilité d'un signal à recevoir. Enfin, à une étape 205, il est alors possible de prédire des 20 performances sur la base de probabilité obtenue en sortie de décodeur 22. Par la suite, les probabilités obtenues en sortie du décodeur 22 sont référencées P t'i'u pour tout i compris entre 1 et Niter et tout u compris entre 1 et U. P t'i'u représente la probabilité d'avoir un mot faux dans le signal reçu pour l'utilisateur u à l'itération i du procédé selon un mode de réalisation de la 25 présente invention. Ces probabilités sont obtenues en fonction de yznu et à l'aide des fonctions caractéristiques du décodage mis en oeuvre au niveau du récepteur. On peut calculer à partir de l'ensemble de valeurs de niveaux de fiabilité {v`'1 ..;v0-1ut ,u ,vo -1,u+1 Pv`-1out °U} !~t o fournies en sortie du décodeur 22 pour les itérations i- o 30 1 et i du procédé selon un mode de réalisation de la présente invention, ainsi que les valeurs de H p et de 6n , fournies en entrée du détecteur 21, une nouvelle valeur de variance vôuz pour l'utilisateur u et l'itération i. Pour l'utilisateur u+1 suivant, on déduit une valeur de probabilité P°ut,i,u+1 et une valeur de niveau de fiabilité vous+1 en fonction des valeurs de l'ensemble des niveaux de fiabilité {vô,1 u .vôut,vô 1,n+l~voui'U}, ainsi que des donnés d'entrée Hp,et 6n . Une fois que le procédé ci-dessus a été appliqué au dernier utilisateur U, de l'itération i, l'itération suivante i+1 est mise en oeuvre. La figure 3 illustre une mise en oeuvre selon un mode de réalisation de la présente invention qui permet de déterminer, pour chaque utilisateur de 1 à U et à chaque itération i du procédé, une valeur de probabilité qu'un bloc du signal reçu soit faux. Ainsi, une valeur est attribuée à Pwuz,i,u pour tout u compris entre 1 et U, et tout i compris entre 1 et Niter le nombre d'itérations du procédé. At an iteration i of the steps of the method according to an embodiment of the present invention, for the user u, on the basis of the knowledge of certain output data of the decoder 22, noted {v`'1, .. t • vzout, u-1, v`o-1, u ~ ..t, v`-out1, U}, and input data of the detector 21, the following steps are implemented. At a step 201, at the detector, a matrix satisfying the equation (12a) as defined above and reproduced below is formed: Vp: V. 'u = IL + M 0 dia gv I v ~ Then, at a step 202, respective values are calculated for the signal ratios. with noise, noted ypt = 110, at the output of the detector 21 for p integer between 1 and P, and t integer between 1 and tu. Then, in a step 203, these signal-to-noise ratio values, noted t = 1 / 6P, are compressed so that a single signal-to-noise ratio is obtained from the values obtained. in step 202. This unique value is referenced yznu At a step 204, on the basis of this unique value yznu and using the functions of the previously stored decoding function, it is possible to deduce a level of reliability a signal to receive. Finally, at a step 205, it is then possible to predict performance on the basis of probability obtained at the output of decoder 22. Thereafter, the probabilities obtained at the output of decoder 22 are referenced P t'i'u for all i between 1 and Niter and any u between 1 and U. P t'i'u represents the probability of having a false word in the signal received for the user u at the iteration i of the method according to a mode of Embodiment of the present invention. These probabilities are obtained as a function of yznu and using the decoding characteristic functions implemented at the receiver. We can calculate from the set of values of reliability levels {v`'1 ..; v0-1ut, u, vo -1, u + 1 Pv`-1out ° U}! ~ To provided at the output of the decoder 22 for the iterations i-o 1 and i of the method according to an embodiment of the present invention, as well as the values of H p and 6n, provided at the input of the detector 21, a new value of variance v o user u and iteration i. For the next user u + 1, a probability value P ° ut, i, u + 1 and a value of reliability level you + 1 are deduced as a function of the values of the set of reliability levels {vô, 1 u .vout, v1, n + l ~ voui'U}, as well as input data Hp, and 6n. Once the above method has been applied to the last user U, iteration i, the next iteration i + 1 is implemented. FIG. 3 illustrates an implementation according to an embodiment of the present invention which makes it possible to determine, for each user from 1 to U and at each iteration i of the method, a probability value that a block of the received signal is false . Thus, a value is assigned to Pwuz, i, u for any u between 1 and U, and any i between 1 and Niter the number of iterations of the method.

La mise en oeuvre des étapes 201 à 205 permettant d'obtenir toutes ces valeurs de probabilité est illustrée par les blocs 301 à 306 en figure 3. Ainsi, afin de déterminer une valeur de probabilité Pwu`°`,1 relative à l'utilisateur 1 pour l'itération i, on applique les étapes 201-205, via le bloc 301, sur les données d'entrée suivantes : ~ ~ i-1,U ouz ,..,v ou, out' uz ; - Hp;et z - Pour déterminer une valeur de probabilité Pwu`,i relative à l'utilisateur 2 pour l'itération i, on applique les étapes 201-205, via le bloc 302, sur les données d'entrée suivantes : i,1 V i-1,U-1 , i-1,U - out" w out w out - H,;et Pour déterminer une valeur de probabilité Pwu`°`,U relative à l'utilisateur U pour l'itération i, on applique les étapes 201-205, via le bloc 303, sur les données d'entrée suivantes v i,1 i,U-1. i-1,U - out,..;v out ,v out - Hp;et z - Pour déterminer une valeur de probabilité Pwut°`+1,1 relative à l'utilisateur 1 pour l'itération i+1, on applique les étapes 201-205, via le bloc 304, sur les données d'entrée suivantes 10 - { v i,1out;";out v i,U-1.v i,U } out -Hp;et z - Pour déterminer une valeur de probabilité Pou`°`+1,z relative à l'utilisateur 2 pour l'itération i+1, on applique les étapes 201-205, via le bloc 305, sur les 15 données d'entrée suivantes : i+1,1 ,";v ' i,outU- 1 ;Ni 'out - V out ut - Hp;et z - Pour déterminer une valeur de probabilité Pwut,i+l,U relative à l'utilisateur 20 U pour l'itération i+1, on applique les étapes 201-205, via le bloc 306, sur les données d'entrée suivantes i+1,1. i+1,U-1 - V out ,.';V out w out - Hp;et - z 25 Une telle méthode selon un mode de réalisation de la présente invention permet de s'affranchir des inconvénients attachés à la méthode décrite dans le document Valery Ramon précédemment cité. Cette méthode peut être déclinée selon deux modes de réalisation qui sont illustrés ci-dessous dans un contexte de décodage relatif à l'utilisateur u,5 u entier compris entre 1 et U, et à l'itération i. Ces deux modes de réalisation découlent du fait que le décodeur peut soit opérer sur la base des symboles reçus ou alors sur une base binaire du signal reçu. Une première alternative correspond au contexte dans lequel le décodeur opère sur la base des symboles reçus. Ici, afin de mettre en oeuvre l'étape de compression, on peut utiliser une information mutuelle moyenne. Les termes `information mutuelle moyenne' sont utilisés ici au sens classique de la théorie de l'information. Dans la première alternative, l'étape de compression est réalisée au niveau symbole. A cet effet, on prend en compte les PxT canaux de transmission équivalents tels que définis à l'équation (15) en sortie des filtrages qui sont définis par l'équation (13) pour l'utilisateur u à l'itération i. Pour chacun de ces canaux de transmission équivalents, on note : IQ yp,t J une information mutuelle moyenne entre les symboles sp t k e Au et les estimees correspondantes sp ~ k E C, où yp t =1/01. Dans un mode de réalisation de la présente invention, on comprime les PxT rapports signal à bruit ypt, un par état et par antenne, en un unique rapport signal-à-bruit yznu selon la relation suivante : p ( i u -131-1 PT LEI Qu (35-36) u p=1 t=1 13 où 13 est un facteur d'ajustement. Après cette étape de compression, on peut alors considérer que le décodage de l'utilisateur u s'effectue sur un canal gaussien équivalent de la forme suivante : Zu°= Su ,t,k + np'i (37) p,t,k p p,t,k où les échantillons de bruit indépendants identiquement distribuésnp,i,k suivent une loi gaussienne complexe à symétrie circulaire de moyenne nulle et 5 de variance I/yznu qui ne dépend pas des indices p et t grâce à l'opération de compression, notée CN(0,1/yznu). Certaines caractéristiques du décodeur peuvent être stockées selon des fonctions qui peuvent être présentées sous la forme suivante : vaut = J (Yin ) La sortie vaut est calculée, pour un canal gaussien équivalent ayant pour variance de bruit 1/yznu , à partir des équations suivantes : 1 P T N-1 L' V 81 NPTu p=1 t=1 k=O sp,t,k avec : ,u vous = (38) 12,, =LsP(s tk=s)=LSfJP(b;t P,t,Æ SE Aä SE Au q 10 q = bq'') (39) et : eu = L s 2P(SPtk sP,t,Æ 2 Pu b,,, S (bp,t,k,q q sEAu q 2 (40) SEAU 2 Spa, Les probabilités P(bp t k q = bq') représentent chacune la probabilité que le bit de u à l'instant k pour le q-ième bit soit égal au q-ième bit du symbole 15 potentiellement transmis. Le symbole s est un symbole de la constellation Au: qui représente donc une valeur que peut prendre su,p,t,k avec une probabilité p(su,p,t,k=s). Ces probabilités sont obtenues, après entrelacement et formatage, à partir des rapports logarithmiques de probabilités extrinsèques notées {Ll'out} 20 sur les bits codés {cl} fournis par le décodage préalablement réalisé relativement au canal gaussien de variance1/yznu , tel que cela est exprimé à l'équation (4). Puis, la valeur de sortie vaut est utilisée dans la mise à jour des matrices de covariance {Vp :u > u} . 25 Cette mise à jour se traduit à chaque itération i, pour chaque utilisateur u, par la relation suivante: Vp : V i,u =11+M O diag vi'11 vin lI vi 1,uI vi 1,UI (41) p out T ' " ° out T _i ' out T ' " ° out TU Dans la seconde alternative, l'étape de compression est réalisée au niveau binaire. Un mécanisme d'adaptation de lien par antenne et par état du canal est en outre pris en compte. The implementation of steps 201 to 205 for obtaining all these probability values is illustrated by blocks 301 to 306 in FIG. 3. Thus, in order to determine a probability value Pwu` ° `, 1 relative to the user 1 for the iteration i, we apply the steps 201-205, via the block 301, on the following input data: ~ ~ i-1, U ouz, .., v or, out 'uz; - Hp; and z - To determine a probability value Pwu`, i relative to the user 2 for the iteration i, steps 201-205, via the block 302, are applied to the following input data: i , 1 V i-1, U-1, i-1, U - out "w out w out - H,; and To determine a probability value Pwu` °`, U relative to the user U for iteration i, steps 201-205, via block 303, are applied to the following input data vi, 1 i, U-1, i-1, U-out, v out, v out-Hp; and z - to determine a probability value Pwut ° `+ 1.1 relative to the user 1 for the iteration i + 1, the steps 201-205, via the block 304, are applied to the following input data 10 - {vi, 1out; "out vi, U-1.vi, U} out -Hp; and z - to determine a probability value Pou` °` + 1, z relative to the user 2 for the Iteration i + 1, steps 201-205, via block 305, are applied to the following input data: i + 1.1, "; v 'i, outU- 1; Ni' out - V out ut - Hp and z - For d to determine a probability value Pwut, i + l, U relative to the user U U for the iteration i + 1, steps 201-205 are applied, via the block 306, to the following input data i + 1 1. This method according to one embodiment of the present invention makes it possible to overcome the disadvantages attached to the method described in US Pat. the document Valery Ramon previously cited. This method can be broken down according to two embodiments which are illustrated below in a decoding context relative to the user u, 5 u integer between 1 and U, and the iteration i. These two embodiments result from the fact that the decoder can either operate on the basis of the received symbols or else on a binary basis of the received signal. A first alternative corresponds to the context in which the decoder operates on the basis of the received symbols. Here, in order to carry out the compression step, it is possible to use a mean mutual information. The terms 'average mutual information' are used here in the classical sense of information theory. In the first alternative, the compression step is performed at the symbol level. For this purpose, the equivalent transmission PxT channels as defined in equation (15) are taken into account at the output of the filterings which are defined by equation (13) for the user u at the iteration i. For each of these equivalent transmission channels, there is a mean mutual information between the symbols sp t k e Au and the corresponding estimates sp ~ k E C, where yp t = 1/01. In one embodiment of the present invention, the PxT signal to noise ratios ypt, one per state and per antenna, are compressed in a single signal-to-noise ratio yznu according to the following relation: p (iu -131-1 PT LEI Qu (35-36) up = 1 t = 1 13 where 13 is an adjustment factor After this compression step, it can then be considered that the decoding of the user u is performed on a Gaussian channel equivalent to the following form: Zu ° = Su, t, k + np'i (37) p, t, kpp, t, k where the identically distributed independent noise samples np, i, k follow a complex Gaussian law with circular symmetry of mean null and 5 of variance I / yznu which does not depend on the indices p and t thanks to the compression operation, denoted CN (0,1 / yznu) Some characteristics of the decoder can be stored according to functions which can be presented under the following form: = J (Yin) The output is computed, for an equivalent Gaussian channel having ur noise variance 1 / yznu, from the following equations: 1 PT N-1 V 81 NPTu p = 1 t = 1 k = O sp, t, k with:, u you = (38) 12 ,, = LsP (s tk = s) = LSfJP (b; t P, t, Æ SE Aä SE At q 10 q = bq '') (39) and: eu = L s 2P (SPtk sP, t, Æ 2 Pu b ,,, S (bp, t, k, qq sEAu q 2 (40) BUCK 2 Spa, The probabilities P (bp tkq = bq ') each represent the probability that the bit of u at moment k for the q The second bit is equal to the q-th bit of the potentially transmitted symbol. The symbol s is a symbol of the constellation Au: which represents therefore a value that can take su, p, t, k with a probability p (su, p, t, k = s). These probabilities are obtained, after interleaving and formatting, from the logarithmic ratios of extrinsic probabilities denoted {Ll'out} on the coded bits {cl} provided by the decoding previously carried out relative to the Gaussian channel of variance1 / yznu, such that this is expressed in equation (4). Then, the output value is used in updating the covariance matrices {Vp: u> u}. This update is translated at each iteration i, for each user u, by the following relation: Vp: V i, u = 11 + MO diag vi'11 wine lI vi 1, uI vi 1, UI (41) p In the second alternative, the compression step is performed at the binary level. An antenna link adaptation mechanism and channel state is also taken into account.

A tout Qu (p, t) -uplet de bits dans le tableau 4-dimensionnel Bu, un procédé de modulation adaptatif associe un symbole appartenant à une constellation complexe A p t c C à 2Q.(p,t) points. On note Ib(Ypt) une première information mutuelle moyenne par bit , relative à des symboles transmis selon un codage de type BICM, sur un canal de variance p,t pour un alphabet d'entrée discret à 2Q p,t) points, correspondant donc à un symbole su,p,t,k portant Qu(p,t) bits et où At all Qu (p, t) -uplet of bits in the 4-dimensional array Bu, an adaptive modulation method associates a symbol belonging to a complex constellation A p tc C to 2Q (p, t) points. Ib (Ypt) is a first mean mutual information per bit, relative to symbols transmitted according to a BICM type coding, on a variance channel p, t for a discrete input alphabet at 2Q p, t) points, corresponding therefore to a symbol su, p, t, k carrying Qu (p, t) bits and where

est le rapport signal-à-bruit selon l'équation (15) en sortie du filtrage selon l'équation (13). On définit 11(y)comme l'information mutuelle moyenne par bit codé de bp t k q (bit entrelacés de cu) pour une transmission sur canal gaussien équivalent ayant pour entrée une modulation de phase à 2 états (MDP2) et un rapport signal à bruit y . On extrait un rapport signal-à-bruit équivalent par simple inversion de l'information mutuelle moyenne Il, sous la forme : = (3h1 Lt 1 Qu (p, t) Ib (I p,t/N) (44) Ybtr p 1 P is the signal-to-noise ratio according to equation (15) at the filter output according to equation (13). 11 (y) is defined as the mean mutual information per bit coded of bp tkq (bit interleaved by cu) for equivalent Gaussian channel transmission having as input a two-phase phase modulation (MDP2) and a signal-to-noise ratio y. An equivalent signal-to-noise ratio is extracted by simple inversion of the mean mutual information II, in the form: = (3h1 Lt 1 Qu (p, t) Ib (I p, t / N) (44) Ybtr p 1 P

Ep=1 EtT=1 Qu (p't) Après cette étape de compression, on peut considérer que le décodage de l'utilisateur u s'effectue sur un canal équivalent, lorsque le signal d'entrée est modulé selon une modulation BPSK (pour 'Binary Phase Shift Keying'), sous la forme : zp,t,k,q bp ~,k, q + np,t,k,q p E [1, P] t E [1, T ] k e [0,N -1] q E [1, Qu (p, t)] (45) où les échantillons de bruits indépendants et identiquement distribués np,t k q suivent une loi complexe 5 gaussienne à symétrie circulaire de moyenne nulle et de variance 1/yb'; , notée CN(0,1/yb~) . Comme précédemment, le comportement du décodeur est stocké sous la forme d'une fonction f caractéristique de décodage vérifiant : vaut ={ / (7bit) La sortie vbut est calculée, pour un canal gaussien équivalent ayant pour variance de bruitl/ybt , à partir des équations suivantes : NPTu P=1 t=1 k=0 Q u (p, t) q=1 ~bp,r,ks (38bis) 1 P T N-1 1 Qä(p,t) LLL avec : 10 et : _LbP(bptkq =b) (39bis) bEA = L b P(bp t,k,4 b) ù bEA 6u Rt,k,42 (40bis) où P(bp t k q = b) avec b = 2bù1 est la probabilité que le bit bup,t,k,q soit le bit b, les symboles bp t k q étant transmis sur un canal gaussien équivalent de 15 variance donnée par la valeur compressée au niveau bit et appartiennent à la constellation à deux états A. De plus, comme dans la première alternative, la sortie vbut est utilisée dans la mise à jour des matrices de covariance {Vpu : u > u} . Cette mise à jour se traduit à chaque itération i, pour chaque utilisateur u, par la relation : 20 bp :Vpu = h+ M xO dlag i,u-1I i-1,uIT , 1-1 ,U1 Vout T ' ° Vaut T,_1 Vout ..., Vaut TU (46) La figure 4 illustre des étapes de mise en oeuvre d'un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention. A une étape 401, des données d'entrées du type H p et o sont fournies. Une étape d'initialisation 402 consiste à initialiser les variables, 25 notamment l'ensemble des valeurs de niveaux de fiabilité à 1, le nombre d'itérations en cours à 1, l'identifiant d'utilisateur u à 1, le nombre d'itérations i à 1. On peut également initialiser la matrice suivante selon l'équation : Vp:Vp =I(L+M)T où I(L+M)T est la matrice carrée identité de dimensions (L+M)T . A une étape 403, on compare le numéro d'itération à Niter, qui est le nombre d'itérations à mettre en oeuvre. Lorsque le nombre d'itérations est inférieur à Niter, à une étape 407, on établit un ordre de décodage. Puis on compare l'identifiant d'utilisateur au nombre maximum d'identifiants d'utilisateur U, à une étape 403. Si cet identifiant d'utilisateur courant u est inférieur à u, alors on réalise, à une étape 409, les étapes 201-205 précédemment décrites. Puis, à une étape 410, l'identifiant d'utilisateur est incrémenté avant de contrôler à nouveau sa valeur au niveau de l'étape 408. Lorsque cet identifiant d'utilisateur est égal à u, alors on positionne l'identifiant d'utilisateur u à 1 à une étape 406, et on procède, à une étape 405, à l'incrémentation du nombre d'itérations i, avant de retourner à l'étape 403 pour comparer cette nouvelle valeur de i avec le nombre maximum d'itération Niter• Lorsque le nombre d'itération i est égal au nombre maximum, alors on lit, à une étape 404, toutes les valeurs de probabilités ainsi obtenues à chacune des étapes 205. Ep = 1 EtT = 1 Qu (p't) After this compression step, we can consider that the decoding of the user u is done on an equivalent channel, when the input signal is modulated according to a BPSK modulation ( for 'Binary Phase Shift Keying'), in the form: zp, t, k, q bp ~, k, q + np, t, k, qp E [1, P] t E [1, T] ke [0 , N -1] q E [1, Qu (p, t)] (45) where the independent and identically distributed noise samples np, tkq follow a Gaussian complex law with circular symmetry of zero mean and 1 / yb variance '; , denoted CN (0.1 / yb ~). As before, the behavior of the decoder is stored in the form of a decoding function f satisfying: = {/ (7bit) The output vb is calculated, for an equivalent Gaussian channel having noise variancel / ybt, from the following equations: NPTu P = 1 t = 1 k = 0 Q u (p, t) q = 1 ~ bp, r, ks (38a) 1 PT N-1 1 Qa (p, t) LLL with: 10 and : LLbP (bptkq = b) (39a) bEA = LbP (bp t, k, 4b) ùBEA 6u Rt, k, 42 (40a) where P (bp tkq = b) where b = 2bù1 is the probability that the bit bup, t, k, q is the bit b, the symbols bp tkq being transmitted on an equivalent Gaussian channel of variance given by the bit-level compressed value and belong to the two-state constellation A. In addition, as in the first alternative, the output vbut is used in updating the covariance matrices {Vpu: u> u}. This update is translated at each iteration i, for each user u, by the relation: ## EQU1 ## FIG. 4 illustrates steps of implementing a method according to an embodiment of the present invention. At a step 401, input data of the type H p and o are provided. An initialization step 402 consists in initializing the variables, in particular the set of reliability level values to 1, the number of iterations in progress to 1, the user identifier u to 1, the number of iterations i to 1. We can also initialize the following matrix according to the equation: Vp: Vp = I (L + M) T where I (L + M) T is the square matrix of dimensional identity (L + M) T. At a step 403, the iteration number is compared to Niter, which is the number of iterations to be implemented. When the number of iterations is less than Niter, in a step 407, a decoding order is established. Then, the user identifier is compared with the maximum number of user identifiers U, at a step 403. If this current user identifier u is less than u, then steps 201 and 409 are carried out. -205 previously described. Then, in a step 410, the user identifier is incremented before checking its value again at step 408. When this user identifier is equal to u, then the user identifier is positioned. u to 1 at a step 406, and step 405 is incremented by the number of iterations i before returning to step 403 to compare this new value of i with the maximum number of iterations Niter • When the number of iteration i is equal to the maximum number, then one reads, in a step 404, all the values of probabilities thus obtained at each of the steps 205.

On obtient donc enfin une prédiction des performances très rapidement. So we finally get a performance prediction very quickly.

Claims

A method of predicting performance with respect to a signal transmission to be performed on a transmission channel from a transmitter to a receiver in a communication network; said receiver being adapted to implement signal decoding; said method comprising the following steps at the receiver: / a / performing a transmission channel estimate (11); / b / determining (12) signal to noise ratio values relating to said transmission channel based on said estimate; / c / obtaining a compressed signal-to-noise value (13) by compressing said signal-to-noise ratio values; and / d / determining, on the basis of said compressed signal-to-noise ratio value, a reliability level (14) relating to said signal transmission to be performed via said transmission channel from previously stored functions, said functions representing characteristics of signal decoding; and / e / perform Niter iterations of steps / b / to / d /, taking into account, at step / b /, said level of reliability determined in step / d / preceding, Niter being an integer.

2. A performance prediction method according to claim 1, wherein the decoding is performed at the symbol level of the signal, wherein the signal transmission is implemented on an integer U of transmitters, the transmission channel has a number integer P of states, and each emitter u transmits on a number Tu of antennas, for u an integer between 1 and U, and in which the compressed value of signal-to-noise ratio is obtained according to the following equation: 1 P = (~ _ Yinu f IQi LEI Q ~ l, p = 1 t = 1 ((i, u Y p, t R where 13 is an adjustment coefficient, where yp tt is a signal-to-noise ratio relative to a state p of the transmission channel, for a transmission on an antenna t of a user u, t being an integer between 1 and Tu, at an iteration i, i being an integer between 1 and Niter; and where '/ a, u J p, t is a mean mutual information relating to the ratio I Qu signal to noise ypt at symbol level, said information mutue the average being relative to symbols carrying Qu bits.

A performance prediction method according to claim 1, wherein the decoding is performed at the binary level, wherein the signal transmission corresponds to an integer U of transmitters, the transmission channel has an integer P of states , and each emitter u transmits on a number Tu of antennas, for u an integer between 1 and U, and in which the compressed value of signal-to-noise ratio is obtained according to the following equation: EPp = 1 L, tI ` ul _ t 1 1 1 1 ((ul ul ul ul ul ul p p p p p p p p p p où p où où où où où où où où où où où où où où où p p p p p p p where 13 is an adjustment coefficient; where yp tt is a signal-to-noise ratio relative to a state p of the transmission channel, for a transmission on an antenna t of a user u, t being an integer between 1 and Tu, at an iteration i, i being a integer between 1 and Niter; where Ib (yp i / R) is a first mean mutual information per bit relative to transmitted symbols, for a signal to bruityp i ratio, according to a BICM type coding for a discrete input alphabet at 2Qu'1) t) points corresponding to symbols carrying Qu (p, t) bits; and where h (y) is a second mean mutual information per bit encoded for equivalent Gaussian channel transmission having as input 2-state phase modulation and a signal-to-noise ratio y

4. A performance prediction method according to claim 2, wherein the signal transmission corresponds to an integer U of transmitters, the transmission channel has an integer P of states, and each transmitter u transmits on a number Tu antennas for an integer from 1 to U; and wherein the functions representing the characteristics of the signal decoding satisfy the following equation: ## EQU1 ## where the term satisfies the following equation: ## EQU1 ## ,, s = L s 2P (sp, t, k = s) ù BUCK = L sP (su = s) = L sfJ P (bu = b ~) sP rkp, i, kp, i, k, qq BUCKET where P (sup, t, k, q = s) is the probability that the symbol sup, t, k is the symbol s, the symbols sup, t, k being transmitted on an equivalent Gaussian channel of variance given by the compressed value.

A performance prediction method according to claim 3, wherein the signal transmission corresponds to an integer U of transmitters, the transmission channel has an integer P of states, and each transmitter u transmits on a number You of antennas, for an integer between 1 and U; and wherein the functions representing the characteristics of the signal decoding satisfy the following equation: PT N-1 1 Qa (p, t) LEE eb NPTu p = 1 t = 1 k = 0 Qu (p, t) q = 1 where the term 0 satisfies the following equation: p, t, k, q 2 _ s2 u ù (s) ù P (bp, t, k, q bq 2 sEAu q with 25, q ù 2P (ut, k, ) ep, r, k, q bEA U bp, qb 2 `= L1P (butk, = b) bPrks be4 P ,, q where P (bp tkq = F) with b = 2bû1 is the probability that the bit bup, t , k, q is the bit b, the symbols bp tkq belonging to a two-state constellation A and being transmitted on an equivalent Gaussian channel of variance given by the compressed value.

6. A performance prediction method according to claim 1, in which the signal transmission to be carried out corresponds to one of a multi-transmitter transmission, a transmission implementing successive detection and decoding processing, and a single transmitter transmission transmitting implementation of iterative detection and decoding processing.

7. Receiver in a communication network further comprising at least one transmitter, said receiver being adapted to implement signal decoding; on a performance prediction chain with respect to a signal transmission to be performed on a transmission channel from said transmitter, said receiver comprising: - a detector (21) adapted to perform transmission channel estimation and to determine report values signal to noise relating to said transmission channel on the basis of said estimate; a compression unit (23) adapted to obtain a compressed value of signal-to-noise ratio by compressing signal-to-noise ratio values provided by the detector; and a decoder (22) adapted to determine a reliability level relative to said signal transmission to be performed via said transmission channel on the basis of said compressed signal-to-noise ratio from previously stored functions, said functions representing characteristics of signal decoding; wherein the level of reliability is provided at the input of the detector. with 10 15

Terminal in a communication network comprising a receiver according to claim 7.

9. Base station in a communication network comprising a receiver according to claim 7.

10. A communication system comprising a transmitter and a receiver, said transmitter being adapted to transmit a signal to said receiver, said receiver being according to claim 7.

11. Computer program intended to be installed in a receiver according to claim 6, comprising instructions able to implement the method according to any one of claims 1 to 6, during execution of the program by means of receiver processing.

12. A computer-readable recording medium on which the computer program according to claim 11 is recorded.