Egalisation aveugle au second ordre : le cas de signaux à bande limitée

Il est bien connu que les algorithmes classiques d'égalisation aveugle au second ordre basés sur le suréchantillonnage du signal reçu ont des performances médiocres dans le cas où le signal modulé a une bande passante réduite. Dans la première partie, nous nous attachons à analyser les causes de ces mauvaises performances dans le cadre de la méthode sous-espace introduite par Moulines et al. Dans la seconde, nous montrons que les méthodes dites de "covariance matching" permettent d'améliorer considérablement les résultats

Répétition/modulation des symboles pour 1' égalisation autodidacte au second-ordre dans un cadre mono-capteur

Dans le cadre de l'égalisation autodidacte au second-ordre, nous proposons de réorganiser la séquence des symboles de manière à donner naissance, à l'émetteur, à des propriétés statistiques cycliques. Le "canal" - c'est-à-dire les paramètres inconnus de la transmission prise dans son ensemble - peut alors, grâce à l'exploitation de cette cyclostationnarité, être identifié en aveugle sans aucune des restrictions classiquement rencontrées (typiquement problèmes de zeros communs, parfois de sur-détermination d'ordre). La solution proposée est simple et fait appel à une version contrainte de la méthode sous-espace. Des comparaisons avec les approches existantes sont données dans la partie "simulations numériques"; les bonnes performances de notre méthode sont commentées

Quelques remarques méthodologiques concernant la séparation des mélanges convolutifs par l'approche de décorrélation

Dans cet article, nous étudions un problème de séparation de mélange convolutif 2 sources / 2 capteurs. Nous étudions la pertinence de la technique dite de décorrélation, consistant à séparer le mélange en adaptant un filtre qui, appliqué aux observations, génère des signaux décorrélés entre eux. Dans le cas d'un filtre de mélange RIF, cette technique permet en théorie de séparer les sources. Notre contribution établit que si le filtre de mélange est RII, les équations exprimant la décorrélation admettent une infinité de solutions dont nous donnons une paramétrisation. Afin de remédier à cet inconvénient, nous suggérons l'utilisation d'une technique basée sur la prédiction linéaire

Prevision et filtrage lineaires des processus a deux indices

Ce travail est une introduction à la théorie de Wiener-Kolmogorov de la prévision et du filtrage linéaires des processus stationnaires à deux indices discrets, avec une approche inspirée de la méthode de Doob dans le cas des processus à un indice, [1]. Après une section de préliminaires sur les notations et les définitions, nous considérons, dans la section II, le problème de régularité des processus selon leurs passés caractérisés par des demi-plan tronqués et les problèmes de représentation canonique et de factorisation spectrale. Nous suggérons une méthode de factorisation et étudions, comme exemple, l'algorithme de factorisation donné dans [2]et [3]avec application au filtrage. La troisième section est consacrée à l'étude des processus possédant la propriété F.4, considérés dans le travail [7] dont nous développons et améliorons quelques uns des résultats. Nous présentons l'algorithme de factorisation spectrale qui, dans ce cas, est une extension directe de l'algorithme de factorisation du cas à un indice. Finalement, dans la section IV, nous dérivons l'expression du filtre qui permet de calculer l'estimation "causale" d'un processus stationnaire en fonction d'un autre processus stationnaire qui lui est stationnairement correlé

On the Identification of Certain Rational Transfer Functions from Truncated Autocovariance Sequences

Let H(z)=6 k=0 H k z be a q 2 p rational causal minimum phase transfer function, and let (Rn ) n2 be the autocovariance sequence associated to the spectral density H(z)H ): In this paper, the authors address the identification problem of H(z) from the truncated autocovariance sequence (Rn ) n6=0 for the case q?p

Localisation de sources large bande par des méthodes temporelles

Les méthodes temporelles de localisation large bande reposent sur l'emploi de modélisations raisonnables du processus de génération des données. Dans cet article, nous mettons en évidence les liens existant entre deux méthodes qui correspondent à des façons différentes d'approximer les retards sur les signaux sources. Dans le premier modèle, l'effet des retards est assimilé à celui de filtres de fonction de transfert rationnelle; dans ce cas, nous montrons que le sous-espace bruit B(f) de la matrice interspectrale est engendré par des polynômes correspondant à des vecteurs du sous-espace bruit de la matrice de covariance spatio-temporelle. Dans le deuxième modèle qui provient d'analogies avec la modélisation des signaux non stationnaires, les vecteurs de B(f) sont supposés posséder un développement d'ordre fini dans une base de fonctions. Nous établissons que si les fonctions de la base sont orthogonales, les coefficients du développement d'un vecteur de B(f) correspondent à un vecteur du sous-espace bruit de la matrice de covariance d'un ensemble de signaux obtenus à partir des signaux capteurs par préfiltrage de sorte que les deux méthodes relèvent de la même problématique

Second order blind equalization : the band-limited case

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Egalisation aveugle au second ordre pour des signaux à bande limitée: connaissance a priori sur le filtre

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Estimation de la période symbole d'un signal modulé linéairement basé sur des cyclo-corrélations

- Dans cet article, nous considérons le problème de l'estimation du débit de modulation utilisé par un émettteur inconnu. Pour ceci, nous proposons d'utiliser la cyclostationnarité du signal. Nous commençons par considérer un estimateur classique [1] consistant à maximiser dans le domaine des fréquences cycliques une somme de modules carrés de corrélations cycliques. Compte tenu des performances assez décevantes observées dans le cas de signaux d'excès de bande réduit, nous introduisons un second estimateur basé sur l'action du vecteur des corrélations estiméees sur la racine carrée de sa matrice de covariance asymptotique. Ce type de normalisation a été déjà introduit par [2]. Cependant, la matrice de covariance utilisée pour normaliser est inconnue, et dépend du débit de modulation recherché; [2] ne propose par de solution pour l'estimer à partir des signaux observés. Dans cet article, nous montrons que cette matrice peut être estimée simplement sans avoir à estimer au préalable le débit de modulation, et évaluons les performances du nouvel estimateur correspondant. Ses performances sont très nettement supérieures à celles qui sont fournies par la maximisation de la norme du vecteur des cyclo-corrélations non normalisé

Methodes d'estimation spectrale 2D pour le traitement d'antenne bande etroite

eux méthodes d'estimation spectrale haute résolution 2D adaptées au problème de l'imagerie de sources bandes étroites non sinusoïdales en traitement d'antenne sont présentées dans cet article.La première basée sur les propriétés algébriques de la matrice de covariance spatio-temporelle est une extention 2D de Ia méthode du goniomètre.La deuxième: généralisation de la méthode TAM intoduite par Kung exploite la propriété que toute factorisation minimale de la matrice de covariance spatio-temporelle en l'absence de bruit coincide avec la matrice d'observabilité d'un systène linéaire 2D réalisable par un modèle d'Attasi.Des résultats de simulations comparent les performances de l'extension 2D du goniomètre à celles obtenues en exploitant la matrice de covariance spatiale et la matrice interspectrale