CN101548532B

CN101548532B - 用于数字用户线路(dsl)系统中环路鉴定的方法和布置

Info

Publication number: CN101548532B
Application number: CN200680056121.1A
Authority: CN
Inventors: F·林德奎斯特; J·里厄斯伊里厄; J·C·韦尔艾巴夸奎科斯; C·德索扎德萨尔斯朱尼尔
Original assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Current assignee: Telefonaktiebolaget LM Ericsson AB
Priority date: 2006-10-20
Filing date: 2006-10-20
Publication date: 2012-12-12
Anticipated expiration: 2026-10-20
Also published as: CN101548532A; EP2074808B1; AU2006350182A1; MX2009002588A; EP2074808A1; EP2074808A4; US20100296633A1; AU2006350182B2; US8254527B2; BRPI0622058A2; WO2008048156A1

Abstract

本发明涉及环路鉴定单元及其用于确定描述具有两端、用于数字用户线路系统的双绞线环路拓扑的环路参数的方法，其中，环路参数由向量表示，包括用于接收在所述两端的一端测量的SELT参数的测量结果和用于接收在所述两个环路端测量的DELT环路传递函数的测量结果的接收构件。单元包括：用于基于向量表示的环路参数为SELT参数生成模型的模型生成器；基于向量表示的环路参数为DELT环路传递函数生成模型的模型生成器；以及用于通过将模型与SELT参数的测量结果之间的差别最小化和通过将模型与DELT环路传递函数的测量结果之间的差别最小化，确定向量表示的环路参数的处理器，由此该确定的环路参数由提供所述最小化的向量表示。

Description

用于数字用户线路(DSL)系统中环路鉴定的方法和布置

技术领域

本发明涉及用于数字用户线路(DSL)系统中环路鉴定(loopqualification)的方法和布置。具体而言，本发明通过使用优选基于演化计算的单端线路测试(SELT)和双端线路测试(DELT)测量，提供用于确定与DSL相关联环路参数的解决方案。

背景技术

数字用户线路(DSL)为运营商提供了利用现有环路设备输送高速数据和话音服务的可能性。今天，若干种类型的数字用户线路(DSL)技术正迅速成为在接入网铜缆上向最终用户输送接入的标准。DSL技术(有时称为xDSL)的示例包括高数据速率数字用户线(HDSL)、非对称数字用户线(ADSL)和甚高比特率数字用户线(VDSL)。

将客户端(CP)连接到中心局(CO)的DSL具有普通老式电话服务(POTS)不存在的几种缺陷，这是因为xDSL利用宽得多的频带。因此，现有POTS测试设备不能准确地鉴定用于xDSL传输的用户环路。有导致衰减的缺陷，如桥接抽头、混合线规和坏接合。为鉴定用于xDSL传输的用户环路，需要完全表征用户环路，即，标识其环路组成。环路(＝线路)组成在此描述中表示诸如环路的总长度、段(section)数、每段的长度和规格(gauge)(即直径)、接合位置及桥接抽头数量及其位置和长度等参数。环路组成标识允许电话公司更新和校正其环路设备记录。因此，准确的环路组成标识能进一步用于更新环路数据库中的记录，并且此类记录又能被访问以支持工程、供应和维护操作。

这样，自动环路组成技术的开发对于服务部署阶段期间及甚至之后在防止重大服务故障的预防监视测试期间的成本降低极为重要。今天，有几个任务组是针对此问题，但大部分集中在称为单端线路测试(SELT)的单端技术上。SELT可基于时域反射计(TDR)。TDR表示通过将加脉冲信号发送到环路中，随后检查该脉冲的反射而进行的环路(导线、电缆或光纤)分析。通过检查所有反射的极性、幅度、频率和其它电气特征，可精确地定位篡改或错误。频域反射计(FDR)是SELT可依据的另一技术。在FDR中，通过扫频正弦探测环路以标识共振或“静默(dead)”的频率。例如，在测量的接收信号中的峰值对应于形成驻波的频率。驻波频率提供有关电缆长度的信息。

另外，SELT也可基于称为一个端口散射参数，表示为S11或回波响应的参数：此方法类似于FDR，但不是查找各个频率，而是利用完整的回波响应测量。从回波响应中，能确定环路的输入阻抗或S11，从中能确定环路拓扑。

随着用于ADSL 2和ADSL 2+的G.992.3和G.992.5标准的出现，带有环路诊断功能的调制解调器成为可能。位于用户侧的这些调制解调器与位于CO侧的IPDSLAM(因特网协议数字用户线接入复用器)一起允许直接测量称为传递函数的每频音(per tone)衰减。由于可能具有两次端口测量，因此，可能确定在线路的输入端和输出端的信号之间的比率，并因此能够获得传递函数的测量结果。此新功能展示了用于环路组成标识和监督的新的可靠、精确技术的前景。不同于SELT，此类两终端测量称为DELT(双端线路测试)。

最常见的鉴定方法集中在挖掘环路数据库中的现有数据，检查其准确性，并随后大量贮备是用于基于DSL服务的候选的环路。有时，有关馈给路由拓扑的环路记录和工程设计信息组合用于获得环路长度的估计。此技术提供了极不精确的估计。此类数据经常不可靠或不存在。此外，通过人工干预的手动环路鉴定(LQ)成本高，并且可能造成人为错误。

有关环路鉴定(LQ)方法的大量文章是基于从SELT测量获得的TDR数据。以前对使用TDR技术的尝试有时耦合到人工神经网络算法由于难以进行提取所有环路特性所需的TDR轨迹的后处理而失败。另外，常规金属TDR不能检测所有反射。实际上，常规金属TDR不能检测规格变化，并且另外有严重的范围限制，使得它们无法可靠地检测离中心局(CO)几公里(km)外的回波。.除此之外，在没有能够从TDR轨迹(即，TDR图或曲线)提取信息的算法时，准确的TDR测量本身并不充分，因此，必需进行TDR数据的另外处理。这意味着需要另外的时间用于此处理，并且TDR数据的处理不是无关紧要的，并可能是主观性的，从而使得此技术的自动化极为困难。具体而言，由于在接收器上可用的观测由未知数量的回波组成，这些回波一些重叠，一些是干扰回波，展示了未知的幅度、未知的到达时间和未知的形状，因此，在TDR方案中引起了严重的问题。因此，常规TDR技术能要求测量设置的一些修改和更复杂的预处理，正如在“单端环路组成标识-第I部分：改进的算法和性能结果”(K.J.Kerpez，S.Galli，“Single-Ended Loop Make-up Identification-Part I：ImprovedAlgorithms and Performance Results”，IEEE Transactions onInstrumentation and Measurement，vol.55，no.2，April 2006)中能看到的一样。

在“通过在中心局的一个端口散射参数测量估计用户环路的传递函数”(T.Bostoen，P.Boets，M.Zekri，L.Van Biesen，T.Pollen和D.Rabijas，“Estimation of the Transfer Function of a Subscriber Loop bymeans of a One-Port Scattering Parameter Measurements at the CentralOffice”，IEEE J.Select.Areas Commun.，pp.936-948，Vol.20，N°5，June 2002)中提出了用于环路鉴定的另一类型的单端技术。根据此参考，提议了在环路拓扑的先验信息可用时使用一个端口散射参数S₁₁实现信道传递函数估计。虽然这可在短/适中长度环路上获得好的结果，但一些或所有环路拓扑在测试前已知的假设可限制此技术的实用性。另外，该技术可显示不灵活的结果，即，实现非物理环路。

根据用于ADSL 2和ADSL 2+的G.992.3和G.992.5标准，将用于调制解调器的环路诊断功能标准化，从而允许双端测量(DELT)。因此，通过DELT，能够测量直接环路传递函数估计，即每频音衰减估计而无需辅助技术。此类功能仍在测试之中，并且只有少量的文章关注在环路组成标识上应用的传递函数测量。在“桥接抽头位置估计”(J.L.Fang，C.Zeng和J.Cioffi，“Bridged Tap Location Estimation”，ElectricalEngineering Department，Stanford University，2003)中，提议了根据传递函数测量的桥接抽头定位方案。但此方法只针对带有单桥接抽头的简单环路。

如上所述，电信运营商希望标识完整的环路组成，例如以便预测网络中可能的比特率和其它性能参数。然而，上面引用的SELT和DELT方法未能准确地标识完整的环路组成。

发明内容

因此，本发明的目的是提供用于标识环路组成(loop makeup)的方法和布置。

根据第一方面，该目的通过一种方法实现，该方法包括以下步骤：接收在所述两端的一端处测量的SELT参数的测量结果；接收在所述两个环路端测量的DELT环路传递函数的测量结果；基于向量θ表示的所述环路参数，为SELT参数生成模型；基于向量θ表示的环路参数，为DELT环路传递函数生成模型；以及通过将模型与SELT参数的测量结果之间差别最小化和将模型与DELT环路传递函数的测量结果之间差别最小化，确定向量θ表示的环路参数，由此该确定的环路参数由提供所述最小化的向量θ表示。

根据本发明的第二方面，提供了用于确定描述具有两端、用于数字用户线路系统的双绞线环路拓扑的环路参数的环路鉴定单元，其中，环路参数由向量θ表示，包括用于接收在所述两端的一端测量的SELT参数的测量结果和用于接收在所述两个环路端测量的DELT环路传递函数的测量结果的接收构件。环路鉴定单元包括：用于基于向量θ表示的环路参数为SELT参数生成模型的模型生成器；基于向量θ表示的环路参数为DELT环路传递函数生成模型的模型生成器；以及用于通过将模型与SELT参数的测量结果之间的差别最小化和通过将模型与DELT环路传递函数的测量结果之间的差别最小化，确定向量θ表示的环路参数的处理器，由此该确定的环路参数由提供所述最小化的向量θ表示。

根据一个实施例，SELT参数是一个端口散射参数S₁₁。

根据又一实施例，SELT参数是输入阻抗Z_in。

根据又一实施例，遗传算法的优化方法应用于搜索将所述差别最小化的向量θ的参数配置。

根据又一实施例，所述接收构件、模型生成器和处理器适用于至少又操作一次，由此在不同的频率范围中执行所述测量。

根据一个实施例，环路参数至少包括规格、长度和类型之一。

另外，单元可优选位于中心局调制解调器中，例如，在中央LQ管理系统上。单元也可位于客户端调制解调器中，例如，在中央LQ管理系统上。

本发明有关的一个优势是它基于ITU-T G.992.3和G.992.5标准使用最新测量设置，这提供了快速和准确的DELT测量。多维目标函数，即等式(1)和(2)能够使用提供易于实现的优化技术的NSGA-II求解。在“快速、出众的多目标遗传算法：NSGA-II”(K.Deb，A.Pratap，S.Agarwal和T.Meyarivan，“A fast and elitist multi-objective geneticalgorithm：NSGA-II”，Evolutionary Computation，IEEE Transaction onVolume 6，Issue 2，April 2002 Page(s)：182-197)中进一步描述NSGA-II。基本上，提议的方法不需要如基于例如TDR的技术一样进行数据的另外预处理。

又一优点是在本发明中能够轻松扩展和修改使用的技术。另外，能够快速地集成改进。遗传算法(GA)概念为该方法提供了高度的灵活性。

附图说明

图1示出要由本发明确定的环路参数示例。

图2示出分别为散射参数(图2a)和传递函数(图2b)的测量曲线和模型曲线的比较的示例。

图3示出使用S₁₁和H(f)的成本函数的解码和计算过程。

图4示出解码过程。

图5示出应用在ADSL系统中环路组成中的GA个体。

图6示出规格和长度的解码过程。

图7示出用于规格的又一解码方法。

图8示出多个段的解码。

图9示出桥接抽头解码过程。

图10示出其中可实现本发明的DSL系统和根据本发明的环路鉴定单元。

图11示出用于ETSI #7的散射参数的量值和带有H_f的成本函数的最小值的估计环路的比较。

图12示出用于ETSI #7的传递函数的量值和带有H_f的成本函数的最小值的估计环路的比较。

图13示出用于ETSI #7的散射参数的量值和带有S₁₁的成本函数的最小值的估计环路的比较。

图14示出用于ETSI #7的传递函数的量值和带有S₁₁的成本函数的最小值的估计环路的比较。

图15是根据本发明的方法的流程图。

图16是其中使用GA来确定环路参数的一个实施例的流程图。

具体实施方式

在下面的说明中，为便于解释而不是限制，陈述了特定的步骤顺序，信令协议和装置配置等特定细节以便提供本发明的详尽理解。本领域的技术人员将明白，在脱离这些特定细节的其它实施例中可实践本发明。

另外，本领域的技术人员将理解，本文下面所述的功能可使用结合编程微处理器或通用计算机运行的软件和/或使用专用集成电路(ASIC)实现。也将理解，虽然本发明主要以方法和装置的形式描述，但本发明也可在计算机程序产品中及在包括计算机处理器和连接到处理器的存储器的系统中实施，其中存储器编码有可执行本文公开功能的一个或多个程序。

如上所述，不能通过使用导致无法准确标识环路组成的SELT测量检测所有反射或回波。此外，仅DELT测量也未提供用于确定环路组成(即，环路参数)的足够信息。本发明有关的基本思想是将例如散射参数S11或输入阻抗Zin的测量结果等SELT测量结果与通过DELT测量获得的上述传递函数组合。因此，根据本发明，DELT测量，即传递函数(H)的测量与S11或Zin的SELT测量组合用于估计诸如图1所示的类型、长度、规格等环路参数，其中，环路参数表示环路组成。

因此，根据本发明的方法和环路鉴定单元使得估计环路的每段的环路参数长度、环路类型和规格(线径)以及估计环路的段数成为可能。类型能够是串行或桥接抽头。长度和规格以米或例如英尺单位。环路参数由向量θ表示，例如，用于环路每段的θ＝[类型，长度，规格]。根据本发明，要接收在测试的环路的单端和双端测量结果，例如，通过SELT获得的散射参数(S11)和通过DELT获得的传递函数测量结果(H)。

因此，通过以下步骤确定环路参数：接收SELT参数和DELT环路传递函数的测量结果；基于由向量θ表示的环路参数，为SELT参数生成模型；基于由向量θ表示的环路参数，为DELT环路传递函数生成模型；以及通过将模型与SELT参数的测量结果之间的差别最小化和通过将模型与DELT环路传递函数的测量结果之间的差别最小化，确定向量θ表示的环路参数，由此该确定的环路参数由提供所述最小化的向量θ表示。

应注意的是，上述步骤可重复执行，由此在不同的频率范围中执行测量以便实现甚至更佳的准确性。

因此，如果根据一个实施例，使用的SELT参数是散射参数S11，则环路参数通过查找产生S₁₁ ^model和H^model的向量θ来确定，H^model为函数V₁(θ)定义的均方误差(MSE)并且也为V₂(θ)定义的MSE生成最小值，其中，S₁₁ ^measurement和H^measurement分别是散射参数和传递函数的测量结果。

等式(1)

V_{1} (θ) = Σ_{k = 1}^{N} \frac{{| S_{11}^{mode l} (f_{k}, θ) - S_{11}^{measurement} |}^{2}}{σ_{S_{11}, k}^{2}}

V_{2} (θ) = Σ_{k = 1}^{N} \frac{{| H^{mode l} (f_{k}, θ) - H^{measurement} |}^{2}}{σ_{H, k}^{2}}

等式(2)

如上所述，θ是带有如图1所示规格、长度和类型等估计的环路参数的参数阵列。f_k是第k个使用的频音，并且N是使用的频音数量。对于ADSL 2+，N的最大值等于512个频音。

是测量的散射参数第k个频率样本的预期值的方差估计，并且σ_H，k是测量的传递函数的第k个频率样本的预期值的方差估计。注意，也如图2所示，在等式(1)和(2)中使用的f_k不必对应于ADSL 2或2+频音编号。等式(1)和(2)定义为与优化过程相关的目标函数或成本函数。基本上，此类函数量化测量的量与该量的模型之间的差别。这通过对在使用的频率范围的每个频音处的此类差别求和而完成。此类和称为成本函数残差。即，对于每个数据点，取从该点到曲线拟合上对应点的垂直距离(误差)，并将此值平方。随后，所有数据点的所有那些平方值相加，并除以点数量。平方是为了避免负值抵消正值。均方误差(MSE)越小，对数据的拟合越接近。

如果使用Zin而不是S11，则在等式(1)和(2)中将S11替代为Zin。

因此，本发明是通过优化将提供测量的量与发现的环路模型w2q(modelw2q)之间最小残差的物理参数，标识环路组成的方法。即，目标是为模型曲线找到环路参数，使得模型曲线接近测量曲线。在图2a和2b中，示出了分别比较散射参数(图2a)和传递函数(图2b)的测量曲线和模型曲线的示例。

等式(1)和(2)通过可位于CO侧的单元求解，单元可在CO调制解调器中，或者优选在中央“环路鉴定(LQ)管理系统”上的CO调制解调器中。此外，单元也可位于CPE侧，例如，在中央“环路鉴定(LQ)管理系统”上的CPE侧。

图10示出其中可实现本发明的一个DSL系统。在CPE侧，是连接到用户计算机(未示出)到电话线(双绞线)的用户调制解调器1001，调制解调器1001也如图10所示连接到IP DSLAM(因特网协议数字用户线接入复用器)1003，该复用器是提供xDSL服务的设备。通过调制解调器获得的测量数据1002通过双绞线发送到IP DSLAM 1003。通过使用SNMP(简单网络管理协议)，在Ip DSLAM与宽带网络1007之间交换管理信息1008。

经宽带网络为PEM(公共以太网管理器)维护室发送线路测试1004。PEM维护室是管理环路拓扑标识的控制中心。环路拓扑标识1005应用于根据线路测试数据确定环路拓扑(双绞线)。

图10也示出在混合电路中的调制解调器1009，调制解调器1009连接1010到混合电路1011到双绞线环路。混合电路包括收发信机电路1013的接收部分和收发信机电路的发射部分1012。

相应地，在CO 1003中实现时，在图10中示出了单元1100。该单元包括用于接收在所述两端的一端(例如CO)处测量的SELT参数的测量结果和用于接收在所述两个环路端(例如CO和CPE)处测量的DELT环路传递函数的测量结果的接收构件1014。此外，根据本发明的该单元包括用于基于向量θ表示的环路参数为SELT参数生成模型和用于基于向量θ表示的环路参数为DELT环路传递函数生成模型的模型生成器1015。该单元还包括适用于通过将模型与SELT参数的测量结果之间差别最小化和将模型与DELT环路传递函数的测量结果之间差别最小化，确定向量θ表示的环路参数的处理器1016，由此确定的环路参数由提供所述最小化的向量θ表示。

由于两个目标函数包含多个未知参数，例如，长度、规格、类型、段数、桥接抽头数量，因此，多维优化要求解。若干优化例程可应用于此问题。然而，根据优选实施例，使用遗传算法(GA)，这是因为通过若干测试案例模拟已发现，GA技术很适合此应用。

遗传算法是一种搜索技术，在计算中用于查找优化和搜索问题的真正或近似解。遗传算法实现为一种计算机模拟，其中称为染色体的抽象表示群体或称为个体、生物或优化问题的表型的候选解基因型向更佳的解演进。传统上，解以二进制表示为0和1的字符串，但其它编码也有可能。演进通常从属于一代的随机生成个体的群体开始。在每代中，评估群体中每个个体的适应度，基于其适应度，从当前群体中随机选择多个个体，对他们进行修改，变异或重新组合以形成新的群体。新的群体随后在算法的下一次迭代中使用。

典型的遗传算法要求定义两个项：

1.解域的遗传表示；

2.评估解域的适应度函数；

解域的表示在本发明中是环路参数的向量阵列，即，θ。适应度函数在遗传表示上定义，并测量所提供解的质量。适应度函数始终与问题相关。

在本发明中，使用了两个适应度函数。一个适应度函数与散射参数相关联，例如V₁，并且另一适应度函数与传递函数相关联，例如，V₂。这些适应度函数计算GA解获得的计算得出的曲线与那些参数的测量数据(目标曲线，即，测量结果)之间的偏差。此偏差越小，GA染色性或GA解的适应度就越大。

一旦遗传表示和适应度函数已定义，GA便继续随机初始化解的群体，并随后通过重复应用变异、交叉和选择算子对其进行改进。

许多遗传算法中使用的主要探测算子(exploration operator)是交叉。交叉在三个步骤中进行：(1)通过使用选择算子，从群体中选择两个个体，并且这两个结构被视为是成对的；(2)随机均匀选择沿字符串长度的一个交叉站；以及(3)在该交叉站后的两个字符串之间交换位置值。但只在这些个体有关的随机值低于交叉概率时，两个个体才成对。此随机值在每个个体的对的每一代获得。

变异是构成GA个体的基因的偶然(低概率，即，变异概率具有低值)变化。在与选择和交叉一起使用时，变异将两者充当防止丢失所需多样性的保险政策。在应用此算子期间，为每个基因获得随机值并将其与变异概率进行比较，如果此随机值低于变异概率，则基因值被修改。否则，不修改该基因。

如上所述，最初许多个体解随机生成以便形成初始群体。群体大小取决于问题的性质，但一般包含几百或成千上万个可能解。群体传统上是随机生成，覆盖可能解的整个范围(搜索空间)。偶尔在可能发现最佳解的区中可为解“播种”。

在每个连续时期内，选择一定比例的现有群体以繁殖新一代。通过基于适应度的过程选择个体解，其中，一般更可能选择更适应的解(根据适应度函数测量)。某些选择方法将每个解的适应度分级，并优先选择最佳解。由于此过程可能极为耗时，因此，其它方法只将群体的随机样本分级。

大多数函数是随机的并设计为使得小部分更不适应的解被选择。这有助于保持大的群体的多样化，防止对差的解的过早收敛。流行且深入研究的选择方法包括轮盘赌轮选择和锦标赛选择。

下一步是从通过遗传算子(交叉(也称为重新组合)和/或变异)选定的那些解生成第二代解群体。

对于要产生的每个新解，选择一对“父”解以便从以前选择的池中进行繁殖。通过使用上述交叉和变异的方法产生“子”解，创建了一般共享其“父”许多特征的新解。新父解选择用于每个子解，并且过程继续，直至生成适当大小的新解群体。

这些过程最终产生不同于最初代的下一代染色体群体。一般情况下，平均适应度将通过用于群体的此过程而增大，这是因为由于上面已经提到的原因，只有第一代的最佳机体及小部分更不适应的解被选择用于繁殖。

此繁殖过程重复进行，直至已达到终止条件。在本发明中，在发现满足最低条件的解时将终止过程。

现在将描述与本发明有关的GA参数的控制。

变异过程包括生成用于每个基因的随机值和将它们与变异概率进行比较，如果随机值小于变异概率，则修改基因值。否则，保持基因不变。

引导优化过程的主要GA操作数是变异概率和交叉概率。重要的是为这些操作数查找最佳值以便在优化过程后获得适当的结果。然而，基本上这将取决于在研究的问题。在此问题方面成为GA自适应的尝试被开发用于本发明。它在于在优化过程的每次迭代为此类操作数发现最佳配置。为实现此发现，从高值(大约90-85％)开始，进行有关GA操作数相关值的扫描。此扫描受个体适应度的演进制约：保持诱发有关群体适应度连续改进的值，直至它们不再提供改进。(在GA术语中，某个成本函数相关残差的倒数(inverse of the residual)称为适应度。)此时，GA操作数的当前值被降低。另外，无论何时发生有关优良个体的适应度的一些演进，代的总数便会增大，从而向算法提供找到全局最小值的更多时间。由于GA操作数值的变化与个体适应度的演进有关，因此，用于这些操作数的最终值能够从一次模拟到另一次模拟发生改变。此过程在改进GA收敛，从而降低在局部极小值中受阻的概率。基本上，此过程用于控制GA参数，即，变异和交叉概率。下面更详细地示出过程。probcross和probmut是交叉和变异概率的当前值，fitness是带有群体(在此情况下称为pop)的适应度值的向量，并且calcfitness函数用于计算此向量。countgen变量对没有最佳个体适应度演进的代的数量计数。如果fitelit(最佳个体的适应度)小于代中群体的最大适应度，则countgen变量增大1。否则，即，如果最佳个体已演进，要执行的代总数(ngeneration)增大gener(从20到25不等)，countgen重置为0，并且fitelit更新为当前代中的最大适应度。但是，如果在一定数量的代内没有GA群体演进，由表达式perc*(ngeneration-i)表示(其中，perc是从5％到10％改变的感知值(perceptual value))，则probcross和probmut的值根据下面的表达式降低：

prob＝prob-prob x δ

其中，prob是变异或交叉概率的当前值，δ是用于降低此类概率的感知值。后一参数在优化过程开始时配置。之后，通过使用那些概率的此新值，应用GA算子变异和交叉。

probcross＝[probcrossmax，δpm]

probmut＝[probmutmax，δpm]

for i＝l:ngeneration

fitness＝calcfitness(pop)；

If fitelit＜＝max(fitness)

countgen＝countgen+1；

else

ngeneration＝ngeneration+Δgener；

countgen＝0；

fitelit＝max(fitness)；

end

if countgen＞perc*(ngeneration-i)

probmut＝probmut-probmut×δpm

probcross＝probcross-probcross×δpc

countgen＝0；

end

Mutation(pop，probmut)；

Crossover(pop，probcross)；

end

在图3中，示出了带有GA个体的解码和评估过程的图形。来自GA的每个个体表示带有有关段数、每段规格和长度、桥接抽头数量及其位置的信息的完整环路。因此，个体是在组成结构(或θ)的GA范围中的表示。将popsize(GA群体的大小)个个体解码到其对应的环路组成中，并且为目标函数对它们进行评估。每个成本函数的值直接用于鉴定遗传算法(GA)内生成的个体。因此，每个个体关联到包含用于每个目标曲线的均方误差的向量V(θ)＝[V₁(θ)V₂(θ)]。在本发明的实施例中，使用了两个目标曲线：测量的散射参数和传递函数参数。对于每个GA解，这些参数可使用电缆模型计算为例如VUB0和BT。原则上，两种线路模型均能够应用到GA概念。GA使用这些目标函数值来应用其算子，以便生成更大适应度(即，误差均方的更小值)的后代。为应用本发明的实施例，使用了用于多目标优化的NSGA-II。

GA优化中的重要过程是解码过程。基本上，解码过程将GA过程连接到在优化的物理问题。解码过程将GA染色体转换成物理参数。在环路组成应用的情况下，染色体转换成图1所示的组成结构。在图4中示出了解码过程，其中，每个实数阵列转换成环路，相应地转换成其数据，如图4左侧所示。下面描述应用到GA的编码/解码策略。

染色体如图5所示构成。对于每段，长度和规格的标准值在子阵列section₁-section_maxnsecs内。值N确定从其最小值到其最大值的段数(这能够由用户配置)。M是桥接抽头数量，这取决于段数，并且BT₂到BT_nsecs表示这M个桥接抽头的位置。

如前面所述，解码过程将GA数据转换成在优化的物理问题的参数。在图6中示出了长度和规格解码，这是一个简单的过程。因此，例如，长度值能够假设为在length_min与length_max之间的任何实值。这些值能够由用户定义。这确保值在可行范围内。然而，另一限制性方法能够用于规格的解码，这是因为规格值不能不断改变，并且能够假设为标准值。图7描述此方法。基本上，在零与1之间的间隔分成ngt个子间隔(一般称为N)，其中，ngt是在优化过程期间将使用的规格值数量。因此，每段的规格的编码值直接与每个子间隔进行比较。此过程重复进行，直至如图7所示找到表示规格的子间隔，并因此确定其规格值。用于规格的两种解码方法均可使用。

用于段数的解码过程的可能方法在图8中示出。段数的编码值例如能够在个体向量的倒数第二位置-或者GA术语中染色体的倒数第二基因(图A4)。在图8所示值0.5和1.0与来自具有相同发生概率的minsecs和maxnsecs的段的所有值有关。这些值是整数值；它们由Matlab^TM经其round函数舍入。这样，nsecs个段被认为构成组成结构。例如，在图8中，nsecs等于3，并且因此，从第四段开始的所有其它段在S₁₁和H(f)的计算中未考虑在内。基本上，桥接抽头数量的解码方法也是相同的方式。在图9中，nsecbt是能够为桥接抽头的段数；当只有第一段能够不是桥接抽头时，此参数等于nsecs-1。此类桥接抽头应是间隔的，因此，桥接抽头的最大数量(maxnbt)应是nsecbt的一半。

有关桥接抽头数量的信息在最后基因(N)中编码，并且使用用于将段数(nsecs)解码的相同等式将其解码。第一桥接抽头(posfirstbt)的位置是基因BT₂到BT_nsecs的最大值，并且当然在考虑了在桥接抽头之间间隔的情况下，其它桥接抽头的位置根据第一桥接抽头的位置确定。

用于规格解码的另一方法是gaugesort。在前一段落中，在规格的解码过程中，规格的值能够以任何顺序发生，并带有其值的重复。对于一些情况，特别是对于大量的段，优化算法的收敛似乎难以进行。在大多数情况(至少)中，在建议中找到的规格值从中心局到客户端将增大，并且它们不重复。那样，在图7所述的方法上实现修改。在此方法中，用于每段的子间隔数量取决于用户设定的确定可用规格数量、段数、规格向量中的位置及以前解码的段数的整数值。下面示出用于此技术的代码：

for i＝1:nsecs

N＝(ngst-jlast)-nsecs+i；

delta＝1/N；

for j＝1:N

if(ind(2＊i)＜＝j＊delta)

makeup(i)，gauge＝stgauge(j+jlast)；

jlast＝jlast+j；

break；

end

参数j_last确定使用的规格向量(stgauge)的最后位置。基本上，每段的子间隔的数量(它将定义规格数量)等于可用规格的值数量减去仍要解码的段数，并且不考虑已经使用的规格的值。那样，此技术的应用避免了规格的重复，并确保了它们始终在增长。然而，要使此方法有效，规格数量必需至少等于段数。此方法也能够由用户禁用和启用。对于ETSI方案，此方法加快了GA收敛。

下面所示是在S₁₁用作SELT测量结果时根据本发明实施例通过GA方法获得的结果。

ETSI测试环路在ITU-T G.996.1“用于数字用户线(DSL)收发信机的测试过程”(Test procedures for digital subscriber line(DSL)transceivers)中定义。从ETSI #7方案的传递函数和散射参数值，执行模拟以获得其参数。表1示出用于方案ETSI环路#7的参数的真值。

表1-方案ETSI #7

GA结果在表2中示出。表3包含分别为散射参数的最小值的估计和传递函数的最小值的估计。估计的误差对于S₁₁保持低于2e-5dB，对于H(f)，保持低于3.15e-5dB，正如在图11到14中能看到的一样。图11示出用于ETSI #7的散射参数的量值和带有H_f的成本函数的最小值的估计环路的比较。图12示出用于ETSI #7的传递函数的量值和带有H_f的成本函数的最小值的估计环路的比较。图13示出用于ETSI#7的散射参数的量值和带有S₁₁的成本函数的最小值的估计环路的比较。图14示出用于ETSI#7的传递函数的量值和带有S₁₁的成本函数的最小值的估计环路的比较。

表2-估计参数的值

表3-估计参数的值

因此，本发明涉及图15的流程图示出的方法。方法包括以下步骤：

1501.基于向量θ表示的环路参数，为SELT参数生成模型。

1502.基于向量θ表示的环路参数，为DELT环路传递函数生成模型。

1503.通过将模型与SELT参数的测量结果之间差别最小化和将模型与DELT环路传递函数的测量结果之间差别最小化，确定向量θ表示的环路参数，由此该确定的环路参数由提供所述最小化的向量θ表示。

根据实施例，GA可用于确定环路参数。图16的流程图示出该实施例。

1601.初始化群体。

1602.计算成本函数，例如V₁和V₂。

1603.使用NSGA-II为成本函数求解。

1604.GA过程停止标准

1605.从GA群体选择个体以构成新群体

1606.向选定个体应用交叉算子

1607.向选定个体应用变异算子

虽然本发明已参照特定实施例描述(包括某些装置布置和在各种方法内的某些步骤顺序)，但本领域的技术人员将认识到本发明并不限于本文所述和所示的特定实施例。因此，要理解本公开内容只是说明性的。相应地，本发明只受随附权利要求书范围的限制。

Claims

1.一种用于确定描述具有两端、用于数字用户线路系统的双绞线环路拓扑的环路参数的方法，其中所述环路参数由向量θ表示，包括以下步骤：

-接收在所述两端的一端处测量的SELT参数的测量结果；

-接收在所述两个环路端处测量的DELT环路传递函数的测量结果；其特征在于以下其它步骤：

-基于所述向量θ表示的所述环路参数，为所述SELT参数生成(1501)模型；

-基于所述向量θ表示的所述环路参数，为所述DELT环路传递函数生成(1502)模型；以及

-通过将为所述SELT参数生成的模型与所述SELT参数的测量结果之间差别最小化和将为所述DELT环路传递函数生成的模型与所述DELT环路传递函数的测量结果之间差别最小化，确定(1503)所述向量θ表示的所述环路参数，其中确定的环路参数由提供所述最小化的所述向量θ表示。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述SELT参数是一个端口散射参数S₁₁。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述SELT参数是输入阻抗Z_in。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述确定步骤还包括以下步骤：

-应用遗传算法的优化方法，搜索将所述差别最小化的向量θ的参数配置。

5.如前面权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于所述步骤至少又执行一次，由此在不同的频率范围中执行SELT参数的测量和DELT环路传递函数的测量。

6.如前面权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于所述环路参数至少包括规格、长度和类型之一。

7.如前面权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于所述方法步骤在中心局调制解调器中执行。

8.如前一权利要求所述的方法，其特征在于所述方法步骤在中央环路鉴定管理系统上的中心局调制解调器中执行。

9.如前面权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于所述方法步骤在客户端调制解调器中执行。

10.如前一权利要求所述的方法，其特征在于所述方法步骤在中央环路鉴定管理系统上的客户端调制解调器中执行。

11.一种用于确定描述具有两端、用于数字用户线路系统的双绞线环路拓扑的环路参数的环路鉴定单元，其中所述环路参数由向量θ表示，所述环路鉴定单元包括用于接收在所述两端的一端处测量的SELT参数的测量结果和用于接收在所述两个环路端处测量的DELT环路传递函数的测量结果的接收构件(1014)，其特征在于，所述环路鉴定单元还包括：

用于基于所述向量θ表示的所述环路参数，为所述SELT参数生成模型的模型生成器(1015)；

用于基于所述向量θ表示的所述环路参数，为所述DELT环路传递函数生成模型的模型生成器(1015)；以及

用于通过将为所述SELT参数生成的模型与所述SELT参数的所述测量结果之间差别最小化和将为所述DELT环路传递函数生成的模型与所述DELT环路传递函数的所述测量结果之间差别最小化，确定所述向量θ表示的所述环路参数的处理器(1016)，由此该确定的环路参数由提供所述最小化的所述向量θ表示。

12.如权利要求11所述的单元，其特征在于所述SELT参数是一个端口散射参数S₁₁。

13.如权利要求11所述的单元，其特征在于所述SELT参数是输入阻抗Z_in。

14.如权利要求11所述的单元，其特征在于所述处理器还包括用于应用遗传算法的优化方法来搜索将所述差别最小化的向量θ的参数配置的部件。

15.如前面权利要求11-14任一项所述的单元，其特征在于所述接收构件、所述模型生成器和所述处理器适用于至少又操作一次，由此在不同的频率范围中执行SELT参数的测量和DELT环路传递函数的测量。

16.如前面权利要求11-14任一项所述的单元，其特征在于所述环路参数至少包括规格、长度和类型之一。

17.如前面权利要求11-14任一项所述的单元，其特征在于所述单元位于中心局调制解调器中。

18.如前一权利要求所述的单元，其特征在于所述单元位于中央环路鉴定管理系统上的中心局调制解调器中。

19.如前面权利要求11-14任一项所述的单元，其特征在于所述单元位于客户端调制解调器中。

20.如前一权利要求所述的单元，其特征在于所述单元位于中央环路鉴定管理系统上的客户端调制解调器中执行。