WO1999053645A1 - Procede de synchronisation fine sur un signal recu d'un canal de transmission - Google Patents

Procede de synchronisation fine sur un signal recu d'un canal de transmission Download PDF

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WO1999053645A1
WO1999053645A1 PCT/FR1999/000835 FR9900835W WO9953645A1 WO 1999053645 A1 WO1999053645 A1 WO 1999053645A1 FR 9900835 W FR9900835 W FR 9900835W WO 9953645 A1 WO9953645 A1 WO 9953645A1
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Jean-Louis Dornstetter
Nidham Ben Rached
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Nortel Matra Cellular
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L7/00—Arrangements for synchronising receiver with transmitter
    • H04L7/04—Speed or phase control by synchronisation signals
    • H04L7/041—Speed or phase control by synchronisation signals using special codes as synchronising signal
    • H04L7/042—Detectors therefor, e.g. correlators, state machines
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L7/00—Arrangements for synchronising receiver with transmitter
    • H04L7/02—Speed or phase control by the received code signals, the signals containing no special synchronisation information
    • H04L7/033—Speed or phase control by the received code signals, the signals containing no special synchronisation information using the transitions of the received signal to control the phase of the synchronising-signal-generating means, e.g. using a phase-locked loop
    • H04L7/0334—Processing of samples having at least three levels, e.g. soft decisions

Definitions

  • the present invention relates to a method of fine synchronization on a reception signal corresponding to a reference signal transmitted in a transmission channel.
  • a transmitter transmits a reference signal in a transmission channel intended for a receiver.
  • One of the first operations that the receiver must perform is synchronization on the reception signal.
  • This problem is well known to those skilled in the art and it is therefore not necessary to recall here the different techniques which are used to obtain this synchronization.
  • the signals are digital, it is customary to evaluate the synchronization difference by means of a time unit, the bit time, which is the time difference separating two successive bits of a signal.
  • bit time which is the time difference separating two successive bits of a signal.
  • This precision may prove to be insufficient in certain cases.
  • it is synchronization which gives the signal journey time in the transmission channel or, in other words, the transmission time between the transmitter and the receiver.
  • This is important because, in a duplex radiocommunication system where a base station is in communication with a terminal, each piece of equipment being provided with a transceiver, the terminal must operate so that the signal it transmits arrives at a precise instant with reference to the time base of the base station. To do this, it is of course necessary for the terminal to know the time it takes for this signal to reach the base station. On the other hand, this transmission time directly reflects the distance between the transmitter and the receiver.
  • the present invention thus relates to a synchronization method whose precision is much greater than the bit time.
  • the fine synchronization method on a reception signal corresponding to a reference signal transmitted in a transmission channel comprises the following steps: - selection of a source signal producing a characterization signal following its passage through the transmission channel,
  • the time increment adopted for the calculation of the correlation function is chosen to be sufficiently small, in any case much less than a bit time, this method makes it possible to obtain very good precision.
  • the number of these dominant eigenvalues is predetermined. Typically, this number represents around 20 to 30% of the dimension of the characterization matrix.
  • the ratio of the sum of the dominant eigenvalues to the sum of all the eigenvalues is greater than or equal to a predetermined number.
  • the number chosen will often be greater than 90%, 95% for example.
  • the method further comprising a step of estimating the additive noise in the transmission channel, the dominant eigenvalues are such that their sum is less than or equal to the sum of all the eigenvalues minus the additive noise.
  • the estimation of the additive noise is carried out by normalizing the instantaneous noise which is evaluated by means of the reception signal, the reference signal and an estimation of the impulse response of the transmission channel.
  • the characterization matrix results from a smoothing operation.
  • the characterization signal is an estimate of the impulse response of the transmission channel.
  • the characterization signal is the reception signal.
  • FIG. 1 a first alternative embodiment of the invention
  • the receiver has already acquired coarse synchronization on the reception signal, of the order of bit time, using any of the solutions available.
  • This reception signal corresponds to a reference signal produced by the transmitter and known to the receiver.
  • This reference signal can be known a priori, that is to say that it is a learning sequence formed from identified symbols. It can also be known a posteriori by means of techniques generically referred to as the blind survey. In this case, during the synchronization procedure, the receiver regenerates the series of symbols forming the reference signal from the reception signal.
  • a source signal is selected which, produced by the transmitter, gives to the receiver, after transmission in the channel, a characterization signal.
  • this characterization signal is the reception signal itself.
  • this is not always the optimal solution as regards the complexity and performance of the process of the invention.
  • Another solution consists in retaining a modulated pulse as the source signal, the characterization signal then becoming the impulse response of the transmission channel.
  • the GSM digital cellular radio system uses a learning sequence of 26 symbols, the impulse response being generally estimated with 5 coefficients since it is admitted that the dispersion of the channel is worth 4.
  • the reception signal has a maximum dimension of 22 which is significantly larger than that of the impulse response.
  • this technique uses a measurement matrix A constructed at from the training sequence TS of length n.
  • This matrix includes (n-d) rows and (d + 1) columns, d representing the dispersion of the channel.
  • the element appearing in the ith line and in the jth column is the (d + i- j) th symbol of the training sequence, that is to note a ⁇ the th symbol of a TS sequence of 26 symbols:
  • the learning sequence is chosen such that the matrix A ⁇ A is invertible where the operator represents the transposition.
  • the reception signal S the first four symbols S Q to S3 are not taken into account because these also depend on unknown symbols transmitted before the learning sequence, since the dispersion of the channel is worth 4.
  • the reception signal By an abuse of language one will henceforth define the reception signal as a vector S having for components the symbols received, S4, S5, s_, ..., S25. Consequently, the estimation of the impulse response X takes the following form:
  • the next step of the method of the invention consists in establishing a statistic of this impulse response.
  • statistic we mean a set of data reflecting the average value of this response over an analysis period.
  • a first example of smoothing consists in carrying out the average of the matrix XX n over the analysis period assumed to include m learning sequences:
  • the operator .h represents the Hermitian transformation or complex conjugation transposition.
  • a second smoothing example consists in updating, after receipt of the ith training sequence, the smoothing matrix Li_ ⁇ (XX n ) obtained in the (il) th training sequence by means of a multiplicative coefficient ⁇ , this factor being generally known as smoothing forget factor and being between 0 and 1:
  • Li (XX h ) ⁇ XiXi h + (l- ⁇ ) Li _! (XX h )
  • Initialization can be done by any means, in particular by means of the first estimate X obtained or by an average obtained as above for a low number of training sequences.
  • the smoothing matrix L (XX n ) which is in fact a statistical characterization matrix, will henceforth be denoted L.
  • the method then comprises a step of searching for the pairs (eigenvalue, eigenvector) of the characterization matrix.
  • the eigenvalues ⁇ ⁇ are now classified, in descending order. Indeed, the sum of these values corresponds to the energy of the characterization signal X composed partly of a useful signal which is the image of the source signal and partly of the additive noise N of the transmission channel. It follows that the dominant eigenvalues, those which are the highest, represent the useful signal, while the weakest eigenvalues represent the noise.
  • the method consists in retaining a predetermined number of dominant eigenvalues. For example, for an impulse response to
  • the useful signal has an energy which is a predetermined fraction f of the energy of the characterization signal.
  • the fraction f can be set a priori, to a value of 95% for example. This fraction can also be derived the signal-to-noise ratio of the reception signal obtained elsewhere.
  • the additive noise N is estimated directly from the reception signal and from the measurement matrix A.
  • N Q the noise vector affecting the reception signal
  • the dominant eigenvalues are therefore obtained from a direct estimate of the noise.
  • the next step of the method consists in calculating the correlation function of the source signal with the sum of the eigenvectors VJ_ associated with the dominant eigenvalues ⁇ j_.
  • the source signal is oversampled with respect to the bit time and it will therefore be noted g (t) where t which represents the time is a discrete variable whose quantization step is, for example, 1/32 bit time. It is represented by a vector of the same dimension as the characterization signal, ie 5 in the example adopted.
  • the point appearing between the source signal g (t) and the eigenvector v ⁇ classically represents the scalar product.
  • the last step of the process consists in finding the value t 0 of t closest to zero which corresponds to the first relative maximum of the correlation function c (t).
  • the characterization signal is the reception signal S, so that the source signal is now the reference signal, ie in the case of GSM, the modulated TS training sequence GMSK (for "Gaussian Minimum Shift Keying").
  • GMSK for "Gaussian Minimum Shift Keying"
  • the statistics of the characterization signal are therefore estimated by means of a characterization matrix which is now obtained by smoothing the various occurrences of the reception signal S.
  • smoothing is considered in a very general sense.
  • the characterization matrix L therefore takes the following form: h 1 m V.
  • Li (SS n ) ⁇ S S n + (l- ⁇ ) Li_ ⁇ (SS n )
  • the invention can thus be implemented in different ways, the essential point being to have a source signal and the result of its transmission, namely the characterization signal.

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Abstract

L'invention concerne un procédé de synchronisation fine sur un signal de réception (S) correspondant à un signal de référence (TS) émis dans un canal de transmission. Il comprend les étapes suivantes: sélection d'un signal source produisant un signal de caractérisation (X) suite à son passage dans le canal de transmission, établissement d'une matrice de caractérisation (L) pour estimer la covariance du signal de caractérisation (X), identification des valeurs propres dominantes qui sont les valeurs propres (μi) les plus élevées de cette matrice de caractérisation (L), calcul de la fonction de corrélation c(t) du signal source avec la somme des vecteurs propres (vi) associés aux valeurs propres dominantes, recherche du premier maximum de cette fonction de corrélation c(t).

Description

Procédé de synchronisation fine sur un signal reçu d'un canal de transmission
La présente invention concerne un procédé de synchronisation fine sur un signal de réception correspondant à un signal de référence émis dans un canal de transmission.
Dans un système de transmission, notamment par ondes radios, un émetteur émet un signal de référence dans un canal de transmission a destination d'un récepteur. Une des premières opérations que doit réaliser le récepteur est la synchronisation sur le signal de réception. Ce problème est bien connu de l'homme du métier et il n'est donc pas nécessaire de rappeler ici les différentes techniques qui sont employées pour obtenir cette synchronisation. Lorsque les signaux sont numériques, on a coutume d'évaluer l'écart de synchronisation au moyen d'une unité de temps, le temps bit, qui est l'écart temporel séparant deux bits successifs d'un signal. Or, il apparaît que les solutions disponibles dans l'état de l'art ne permettent pas d'acquérir une synchronisation beaucoup plus précise que le temps bit.
Cette précision peut s'avérer insuffisante dans certains cas. En effet, c'est la synchronisation qui donne le temps de trajet du signal dans le canal de transmission ou, autrement dit, le temps de transmission entre l'émetteur et le récepteur. Cette donnée est importante car, dans un système de radiocommunication duplex où une station de base est en communication avec un terminal, chaque équipement étant pourvu d'un émetteur-récepteur, le terminal doit fonctionner de sorte que le signal qu'il émet arrive à un instant précis en référence à la base de temps de la station de base. Pour ce faire, il faut naturellement que le terminal connaisse le temps que met ce signal pour parvenir à la station de base. D'autre part, ce temps de transmission reflète directement la distance séparant l'émetteur du récepteur. On comprend bien que la précision de cette distance est fondamentale lorsqu'il s'agit de procéder à la localisation du terminal en repérant sa position relative par rapport à une ou plusieurs stations de base. Le problème général de la localisation d'un terminal est une préoccupation très actuelle du fait de ses applications au nombre desquelles on citera, par exemple, les stratégies de changements de cellules ("handover") dans les réseaux cellulaires. On mentionnera également le domaine de la sécurité, qu'il faille situer géographiquement la provenance d'un appel d'urgence ou bien la position d'un véhicule volé équipé du terminal .
La présente invention a ainsi pour objet un procédé de synchronisation dont la précision est bien supérieure au temps bit.
Selon l'invention, le procédé de synchronisation fine sur un signal de réception correspondant à un signal de référence émis dans un canal de transmission comprend les étapes suivantes : - sélection d'un signal source produisant un signal de caractérisation suite à son passage dans le canal de transmission,
- établissement d'une matrice de caractérisation pour estimer la covariance du signal de caractérisation, - identification des valeurs propres dominantes qui sont les valeurs propres les plus élevées de cette matrice de caractérisation,
- calcul de la fonction de corrélation du signal source avec la somme des vecteurs propres associés aux valeurs propres dominantes,
- recherche du premier maximum de cette fonction de corrélation.
Lorsque l'incrément de temps adopté pour le calcul de la fonction de corrélation est choisi suffisamment petit, en tout cas bien inférieur à un temps bit, ce procédé permet d'obtenir une très bonne précision. Selon une première option, le nombre de ces valeurs propres dominantes est prédéterminé. Typiquement, ce nombre représente de l'ordre de 20 à 30 % de la dimension de la matrice de caractérisation. Selon une deuxième option, le rapport de la somme des valeurs propres dominantes à la somme de toutes les valeurs propres est supérieur ou égal a un nombre prédéterminé. Ici, le nombre retenu sera souvent supérieur à 90 %, 95 % par exemple. Selon une troisième option, le procédé comprenant de plus une étape d'estimation du bruit additif dans le canal de transmission, les valeurs propres dominantes sont telles que leur somme soit inférieure ou égale à la somme de toutes les valeurs propres diminuée du bruit additif. De plus, l'estimation du bruit additif est réalisée en normalisant le bruit instantané qui est évalué au moyen du signal de réception, du signal de référence et d'une estimation de la réponse impulsionnelle du canal de transmission. Avantageusement, en notant A la matrice de transmission associée au signal de référence, l'expression du bruit instantané est la suivante : NQ = S - A.X.
Par ailleurs, quelle que soit l'option éventuellement retenue, la matrice de caractérisation résulte d'une opération de lissage.
Selon un mode de réalisation préférentiel, le signal de caractérisation est une estimation de la réponse impulsionnelle du canal de transmission.
On peut également prévoir que le signal de caractérisation soit le signal de réception.
La présente invention apparaîtra maintenant de manière plus détaillée dans le cadre de la description qui suit où sont proposés des exemples de mise en oeuvre à titre illustratif, ceci en référence aux figures annexées qui représentent : - la figure 1, une première variante de réalisation de 1 ' invention, et
- la figure 2, une deuxième variante.
Les éléments communs aux deux figures sont affectées d'une seule et même référence.
Le récepteur a déjà acquis une synchronisation grossière sur le signal de réception, de l'ordre du temps bit, au moyen de l'une quelconque des solutions disponibles.
Ce signal de réception correspond à un signal de référence produit par l'émetteur et connu du récepteur. Ce signal de référence peut être connu à priori, c'est-à-dire qu'il s'agit d'une séquence d'apprentissage formée de symboles identifiés. Il peut également être connu à posteriori au moyen de techniques génériquement référencées sous le terme de sondage aveugle. Dans ce cas, au cours de la procédure de synchronisation, le récepteur régénère la suite des symboles formant le signal de référence à partir du signal de réception.
Il convient en premier lieu de caractériser la transmission entre l'émetteur et le récepteur. A cet effet, on sélectionne un signal source qui, produit par l'émetteur, donne au niveau du récepteur, après transmission dans le canal, un signal de caractérisation.
Naturellement, si le signal source est le signal de référence, ce signal de caractérisation est le signal de réception lui-même. Ce n'est pas cependant pas toujours la solution optimale quant à la complexité et aux performances du procédé de l'invention.
Une autre solution consiste à retenir une impulsion modulée comme signal source, le signal de caractérisation devenant alors la réponse impulsionnelle du canal de transmission.
A titre d'exemple, le système de radiocommunication cellulaire numérique GSM fait appel à une séquence d'apprentissage de 26 symboles, la réponse impulsionnelle étant généralement estimée avec 5 coefficients puisqu'on admet que la dispersion du canal vaut 4.
Dans ce cas, le signal de réception a une dimension maximale de 22 qui est sensiblement plus importante que celle de la réponse impulsionnelle.
On examinera donc successivement deux variantes de mise en oeuvre de 1 ' invention en commençant par le cas où le signal source est une impulsion modulée en référence à la figure 1. L'estimation de la réponse impulsionnelle ne pose pas de difficultés en soi car de nombreuses méthodes permettent d'y parvenir, par exemple la méthode dite du critère des moindres carrés qui est décrite notamment dans les demandes de brevet FR 2696604 et EP 0564849. En matière de rappel, cette technique fait appel à une matrice de mesure A construite à partir de la séquence d'apprentissage TS de longueur n. Cette matrice comprend (n-d) lignes et (d+1) colonnes, d représentant la dispersion du canal. L'élément figurant à la ième ligne et à la jème colonne est le (d+i- j)ième symbole de la séquence d'apprentissage, soit en notant a^ le ième symbole d'une séquence TS de 26 symboles :
Figure imgf000007_0001
La séquence d'apprentissage est choisie telle que la matrice A^A soit inversible où l'opérateur représente la transposition .
Dans le signal de réception S, on ne prend pas en compte les quatre premiers symboles SQ à S3 car ceux-ci dépendent également de symbole inconnus émis avant la séquence d'apprentissage, étant donné que la dispersion du canal vaut 4. Par un abus de langage on définira donc dorénavant le signal de réception comme un vecteur S ayant pour composantes les symboles reçus, S4, S5, s_ , ... , S25. Dès lors, l'estimation de la réponse impulsionnelle X prend la forme suivante :
X = (At A)-1 At . S L'étape suivante du procédé de l'invention consiste à établir une statistique de cette réponse impulsionnelle. Par statistique, on entend un ensemble de données reflétant la valeur moyenne de cette réponse sur une période d'analyse.
On construit donc une matrice de lissage des différentes estimations X obtenues pendant la période d'analyse pour obtenir une estimation de la covariance associée à cette réponse impulsionnelle. On entend ici lissage dans un sens très général, c'est-à-dire toute opération permettant de lisser ou de moyenner la réponse impulsionnelle sur la période d'analyse.
Un premier exemple de lissage consiste à effectuer la moyenne de la matrice XXn sur la période d'analyse supposée comprendre m séquences d'apprentissage :
L(XXh) = -Yxxh
L'opérateur .h représente la transformation hermitienne ou transposition conjugaison complexe. Un second exemple de lissage consiste à actualiser, après réception de la ième séquence d'apprentissage, la matrice de lissage Li_ι(XXn) obtenue à la (i-l)iè e séquence d'apprentissage au moyen d'un coefficient multiplicatif α, ce facteur étant généralement connu sous le nom de facteur d'oubli de lissage et étant compris entre 0 et 1 :
Li(XXh) = αXiXih + (l-α)Li_!(XXh) L'initialisation peut se faire par tous moyens, notamment au moyen de la première estimation X obtenue ou bien par une moyenne obtenue comme ci-dessus pour un faible nombre de séquences d'apprentissage. Dans un souci de simplification, la matrice de lissage L(XXn) qui est en fait une matrice de caractérisation statistique, sera désormais notée L.
Le procédé comprend ensuite une étape de recherche des couples (valeur propre, vecteur propre) de la matrice de caractérisation.
Cette étape ne sera pas plus détaillée car bien connue de 1 'homme de métier.
Les valeurs propres λ^ sont maintenant classées, par ordre décroissant. En effet, la somme de ces valeurs correspond à 1 ' énergie du signal de caractérisation X composée pour partie d'un signal utile qui est l'image du signal source et pour partie du bruit additif N du canal de transmission. II vient que les valeurs propres dominantes, celles qui sont le plus élevées, représentent le signal utile, tandis que les valeurs propres les plus faibles représentent le bruit.
Selon une première option, le procédé consiste à retenir un nombre prédéterminé de valeurs propres dominantes. Par exemple, pour une réponse impulsionnelle à
5 coefficients, on retient les deux premières valeurs propres λi et λ2»
Selon une deuxième option, on considère que le signal utile présente une énergie qui est une fraction prédéterminée f de l'énergie du signal de caractérisation. Ainsi en notant λi les valeurs propres pour i variant de 1 à p, il y aura d valeurs propres dominantes, d étant obtenu comme suit :
d d + 1
Σ λ. Σ λ.
—— < f et —— > f
P P
Σ λ. ∑ λ. i = 1 i = 1
La fraction f peut être fixée a priori, à une valeur de 95 % par exemple. Cette fraction peut également dériver du rapport signal à bruit du signal de réception obtenu par ailleurs.
Selon une troisième option du procédé, sans doute la plus performante, le bruit additif N est estimé directement à partir du signal de réception et de la matrice de mesure A. En effet, en notant NQ le vecteur bruit affectant le signal de réception, il vient que : S = AX + N0 Compte tenu du fait que les vecteurs S et NQ ont 22 composantes, le bruit additif N peut s'exprimer de la manière suivante :
N = (— ) (S - AX)h (S - AX)
Naturellement, cette estimation du bruit additif peut être moyennée en lissée. En reprenant les notations précédentes et en normalisant les énergies, il vient que :
P P
∑ λ. > N et ∑ λ. < N i = d i = d + 1
On obtient donc les valeurs propres dominantes à partir d'une estimation directe du bruit.
Quelle que soit l'option précédemment retenue, l'étape suivante du procédé consiste à calculer la fonction de corrélation du signal source avec la somme des vecteurs propres VJ_ associés aux valeurs propres dominantes λj_. Le signal source est suréchantilloné par rapport au temps bit et on le notera donc g(t) où t qui représente le temps est une variable discrète dont le pas de quantification vaut, à titre d'exemple, 1/32 temps bit. Il est représenté par un vecteur de même dimension que le signal de caractérisation, soit 5 dans l'exemple adopté. La fonction de corrélation c(t) est calculée par exemple pour t variant de -1 à +1 temps bit au moyen de l'expression suivante : d c(t) = ∑ g(t).v± i = 1
Le point figurant entre le signal source g(t) et le vecteur propre v^ représente classiquement le produit scalaire. La dernière étape du procédé consiste à rechercher la valeur t0 de t la plus proche de zéro qui correspond au premier maximum relatif de la fonction corrélation c(t).
C'est cette valeur particulière tg qui donne l'écart de synchronisation recherchée par rapport au signal de réception.
Par ailleurs, on peut considérer la fonction complémentaire c'(t) suivante : c'(t)= ∑ g(t).Vi i = d + 1
Il faut remarquer que la valeur particulière to mentionnée ci-dessus peut également être obtenue en recherchant la valeur de t la plus proche de zéro qui correspond au premier minimum relatif de la formation complémentaire c'(t).
Ces deux méthodes pour obtenir 1 * écart de synchronisation to sont donc équivalentes.
En réféence à la figure 2, considérons maintenant une deuxième variante de 1 ' invention selon laquelle le signal de caractérisation est le signal de réception S, si bien que le signal source est maintenant le signal de référence, soit dans le cas du GSM, la séquence d'apprentissage TS modulée GMSK (pour "Gaussian Minimum Shift Keying").
La statistique du signal de caractérisation est donc estimée au moyen d'une matrice de caractérisation qui est maintenant obtenue par lissage des différentes occurrences du signal de réception S. Ici encore, on considère le terme lissage dans un sens très général.
La matrice de caractérisation L prend donc la forme suivante : h 1 m V.
L(SSn) = — Y SSn ou bien, m -?
Li(SSn) = αS S n + (l-α)Li_ι(SSn)
On recherche ensuite les p' valeurs propres λ'j. de cette matrice et, comme dans la première variante, on identifie les d' valeurs propres dominantes.
On calcule maintenant la fonction de corrélation f(t) de la séquence d'apprentissage modulée et de la somme des vecteurs propres v ' _ associés aux valeurs propres dominantes
A. jj . Là encore, la séquence d'apprentissage g'(t) est suréchantillonnée et elle est représentée par un vecteur de
22 composantes. La fonction de corrélation devient donc :
d' f(t)= ∑ g'ttJ.v i = 1 Comme auparavant, on peut définir une nouvelle fonction complémentaire f'(t) :
P' f'(t) = ∑ g'(t).v'. i=d'+l Le procédé se termine de la même manière en recherchant le premier maximum de la fonction de corrélation f(t) ou le premier minimum de la fonction complémentaire f (t).
L'invention peut ainsi être mise en oeuvre de différentes manières, le point essentiel étant de disposer d'un signal source et du résultat de sa transmission, à savoir du signal de caractérisation.

Claims

REVENDICATIONS
1)Procédé de synchronisation fine sur un signal de réception (S) correspondant à un signal de référence (TS) émis dans un canal de transmission, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes :
- sélection d'un signal source produisant un signal de caractérisation (X, S) suite à son passage dans ledit canal de transmission,
- établissement d'une matrice de caractérisation (L) pour estimer la covariance dudit signal de caractérisation (X,
S),
- identification des valeurs propres dominantes qui sont les valeurs propres (λ^, λ' _ ) les plus élevées de cette matrice de caractérisation (L), - calcul de la fonction de corrélation (c(t), f(t)) dudit signal source avec la somme des vecteurs propres (v^, v'^) associés auxdites valeurs propres dominantes,
- recherche du premier maximum de cette fonction de corrélation (c(t), f(t)). 2)Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le nombre (d, d') desdites valeurs propres dominantes (λi, λ' est prédéterminé.
3)Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le rapport de la somme desdites valeurs propres dominantes à la somme de toutes les valeurs propres est supérieur ou égal à un nombre prédéterminé.
4)Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que, comprenant de plus une étape d'estimation du bruit additif (N) dans le canal de transmission, lesdites valeurs propres dominantes sont telles que leur somme soit inférieure ou égale à la somme de toutes les valeurs propres diminuée dudit bruit additif (N) .
5)Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'estimation du bruit additif (N) est réalisée en normalisant le bruit instantané (NQ) qui est évalué au moyen dudit signal de réception (S), dudit signal de référence (TS) et d'une estimation de la réponse impulsionnelle (X) du canal de transmission.
6)Procédé selon la revendication 5 caractérisé en ce que, en notant A la matrice de transmission associée audit signal de référence (TS), l'expression du bruit instantané (NQ) est la suivante : NQ = S - A.X.
7)Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que ledit bruit additif (N) est de plus moyenne.
8)Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que ladite matrice de caractérisation (L) résulte d'une opération de lissage.
9)Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que ledit signal de caractérisation est une estimation de la réponse impulsionnelle (X) du canal de transmission.
10)Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 a 8, caractérisé en ce que ledit signal de caractérisation est ledit signal de réception (S).
PCT/FR1999/000835 1998-04-10 1999-04-09 Procede de synchronisation fine sur un signal recu d'un canal de transmission WO1999053645A1 (fr)

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