CN101636945B - 在通信系统中传输数据的方法 - Google Patents

Abstract

一种在网络上传输包括多个数据元的信号的方法，所述方法包括：在终端处接收所述信号；确定至少一个数据元的传输延时；估计传输延时的第一部分；通过从所述传输延时中去除所述传输延时的第一部分来确定所述传输延时的第二部分；以及根据所述传输延时的第二部分来确定在所述终端处接收所述多个数据元中的一个数据元和从所述终端输出该一个数据元之间待应用的接收器延时。

Description

在通信系统中传输数据的方法

技术领域

本发明涉及通信系统。本发明尤其涉及一种用于接收经由通信网络传输的数据的方法及装置。

背景技术

在通信系统中设置有这样一种通信网络，所述通信网络可以将两个通信终端链接在一起，从而两个终端在呼叫或者其它通信事件中可以向彼此发送信息。信息可以包括语音、文本、图像或视频。

现代通信系统基于数字信号的传输。诸如语音的模拟信息被输入一个终端的发送器处的模数转换器中，并且被转换为数字信号。然后数字信号被编码并置于数据包中以通过信道传输至另一个终端的接收器中。

适于传输数据包的一类通信网络是互联网。网间协议网络中用来传输语音信号的协议通常被称作“基于网际协议的语音传输(VoIP)”。VoIP是语音通话在因特网上或通过其它任何基于IP的网络的路由选择。

一个数据包包括报头部及净荷部。数据包的报头部包含用于传输及处理数据包的数据。该信息可以包括唯一识别该包的标识号及源地址、用于检测处理出错的报头检验和，及目的地址。数据包的净荷部包括旨在传输用的数字信号的信息。该信息可以包括在净荷中作为诸如语音帧的编码帧，其中每一帧代表模拟信号的一部分。

发送信息的信道的劣化将影响接收终端所接收的信息。信道的劣化会导致包序的变化、一些包延迟到达接收器，并且导致其它包的丢失。劣化可能是由信道不完整性、信道中的噪声及过载引起的。这最终导致接收终端输出的信号的质量下降。

当在目的终端处接收到数据包时，使用设置在每个数据包的报头中的信息来以正确的顺序对接收到的数据包进行排序。为了确保数据包中的数据可以在目的终端处连续地输出，需要在接收一个数据包和输出该包中的数据之间引入延时，以便克服到达该终端处的包之间的延时的随机变化。

为了确保数据包中的数据可以在目的终端处连续地输出，需要在接收一个数据包与输出该包中的数据之间引入延时，以便克服到达该终端处的包之间的延时的随机变化。

在接收终端处使用抖动缓冲器，以在从网络接收数据包与从该终端输出数据之间引入延时。抖动缓冲器临时存储包以对包的到达时间上的变化起到缓冲作用，从而解码器可以连续地从抖动缓冲器中获取帧。

抖动缓冲管理器设置为随时间控制抖动缓冲器中的帧的数量。抖动缓冲管理器可以控制抖动缓冲器中的帧的数量，从而通过请求解码器执行将影响解码器向抖动缓冲器要求下一帧的时间的动作来调节由抖动缓冲器引入的延时。

为了延迟解码器要求下一帧的时间，抖动缓冲管理器被设置为请求解码器插入上一帧的拷贝或者例如通过将帧的长度延长20ms至30ms来延长一帧的播放时间。相反地，为了减少解码器要求下一帧的时间，抖动缓冲管理器被设置为请求解码器跳过一帧或者缩短一帧的播放时间。然而，如果无需改变由抖动缓冲器引入的延时，则抖动缓冲管理器可以请求解码器对帧进行解码。

简易的抖动缓冲器在将包中的数据输出之前通过存储预定数量的包来引入延时。然而，调整缓冲器中存储的包的数量以有效地处理变化的网络条件是有利的。因此，在本领域公知的一些方法中，可以适应性地计算出待存储在抖动缓冲器中的帧的目标数量。

由抖动缓冲器引入的延时越长，数据包延时超过所需时间的风险越小；另一方面，高的延时往往会破坏两路通信。因此，确定合理的抖动缓冲器延时是很关键的。

通常，通过估计每个数据包的网络延时的量来控制抖动缓冲器延时，并且之后随时间对这些值进行平滑。可选择地，代替平滑，可以在接收器处保存数据包延时的直方图。之后可以选择目标抖动缓冲器延时以对应于最频繁观测到的延时。然而，当网络条件迅速地变化时，以这种方式控制延时的调整无法使抖动缓冲器延时足够快地适应。

因此，本发明的目的是改进接收信号的感知质量。本发明的进一步的目的在于提供一种无需使用复杂的计算方法即可改进接收信号的质量的方法。

发明内容

根据本发明的第一方案，提供了一种在网络上传输包括多个数据元的信号的方法，所述方法包括：在终端处接收所述信号；确定至少一个数据元的传输延时；估计传输延时的第一部分；通过从所述传输延时中去除所述传输延时的第一部分确定所述传输延时的第二部分；以及根据所述传输延时的第二部分来确定在所述终端处接收所述多个数据元中的一个数据元和从所述终端输出该一个数据元之间待应用的接收器延时。

根据本发明的第二方案，提供了一种在网络上传输包括多个数据元的信号的方法，所述方法包括：在终端处接收所述信号；确定网络传播状态处于第一网络传播状态还是第二网络传播状态；确定所述第二网络传播状态发生的时刻之间的周期；基于确定出的周期来预测下一个第二网络传播状态将在何时发生；根据对所述下一个第二网络传播状态的预测，来调节在终端处接收所述多个数据元中的一个数据元和从终端输出该一个数据元之间应用的延时。

根据本发明的第三方案，提供了一种在终端处处理包括多个数据元的信号的方法，所述方法包括：在终端处接收所述信号；将接收到的所述信号的至少一个数据元存储在数据存储器中；从所述数据存储器中周期性地请求数据元；确定在接收第一数据元和第二数据元之间发生的请求的数量以确定所述第二数据元的传输延时；以及根据所述第二数据元的传输延时来控制所述至少一个数据元在何时从数据存储器中输出。

根据本发明的第四方案，提供了一种设置为接收在网路上传输的数据的设备，所述设备包括：接收器，其设置为接收包括多个数据元的所述信号；确定器，其设置为确定至少一个数据元的传输延时；估计器，其设置为估计所述传输延时的第一部分并通过从所述传输延时中去除所述传输延时的第一部分来确定所述传输延时的第二部分；以及延时单元，其设置为根据所述传输延时的第二部分而在终端处接收述多个数据元中的一个数据元和从终端输出该一个数据元之间应用接收器延时。

附图说明

为了更好的理解本发明并且示出本发明是如何实施的，将参照下列附图来描述本发明的实施例：

图1为通信网络；

图2为显示了在接收终端处测量出的延时和时钟偏移的估计的实例的曲线图；

图3为对时钟偏移进行补偿后的延时测量和网络进入“欠佳状态”的概率的实例；

图4为本发明的优选实施例的方框图。

具体实施方式

首先将参照图1，其示出了连接至通信网络104的终端100及终端112。终端100设置为经由通信网络104将数据传输至终端112。在本发明的一个实施例中，通信网络为由互联网提供的VoIP网络。应该意识到的是，尽管此处所显示及更详细地描述的示例性的通信系统使用了VoIP网络的术语，但是本发明的实施例也可以用在有利于数据传输的任何其它适合的通信系统中。

例如，终端100及终端112可以为个人计算机、游戏设备、个人数字助理、适当激活的移动电话、电视或者可以连接至网络104的其它设备。

本发明的发明人认为：观测传输延时中的变化包括两个主要部分。观测传输延时中的变化的一部分为由传输终端100处的时钟频率和接收终端112处的时钟频率之间的偏移所引起的连续增加或连续减小的延时。该延时被称作时钟偏差延时。

时钟偏差延时部分不是代表由信号的传播所引起的物理延时，而是由传输终端和接收终端处的时钟频率之间的不同所产生的人为结果。更特别地，传输终端和接收终端处的时钟频率的不同会引起传输终端处产生数据帧的速率和接收终端所需数据帧的速率之间的不同。因而，如果接收终端处所需数据帧的速率高于从传输终端传输数据率的速率，则将导致接收终端所需帧的时间和该终端接收到帧的时间之间的延时增加。

测量延时中的变化的第二部分是由数据包在网络中的传播引起的。

图2显示了测量延时的变化与时钟偏差延时部分的估计值的曲线图。

本发明的发明人认为，通过分别分析测量延时变化的两个部分，可以通过延时的第二部分的变化来确定网络中信号的传播状态。特别地，如果延时的第二部分的变化相对较小，则可以认为网络中数据包的传播处于良好状态。然而，如果延时的第二部分的变化相对较大，则可以认为网络中数据包的传播处于欠佳状态。这在图3中进行了图示，图3示出了在已经对时钟偏差的延时进行了补偿之后数据包到达的延时。图3中的尖峰30表示网络中数据包的传播可以认为是处于欠佳状态。

以下，将网络中信号的传播状态称作网络状态。

本发明的发明人发现，通过考虑测量延时的时钟偏差部分，可以确定出更易对变化的网络条件产生反应的目标抖动延时。

此外，通过分别分析延时的两个部分，可以识别网络状态的变化。因而，可以对网络状态建模并且在一些情况可以预测网络状态，这允许根据检测或预测到的网络状态来控制抖动缓冲器延时的调整。

根据本发明的一个实施例，使用公知为卡尔曼滤波器的时域滤波器来估计时钟偏差延时以提供输出，从输出中能够确定网络状态。

卡尔曼滤波器是公知的，并用于估计连续的隐式变化。卡尔曼滤波器为时域滤波器，其利用先前估计计算当前估计。卡尔曼滤波器具有两个不同的阶段：预测阶段和更新阶段。预测阶段利用先前估计产生当前值的估计。更新阶段被执行以改进滤波器的精度。这是通过计算剩余值r(t)来实现的，剩余值r(t)是通过从测量值中减去估计值来计算的。

根据本发明的实施例，使用卡尔曼滤波器来过滤包到达终端112的观测延时。通过从观测传输延时中减去时钟偏差延时的估计值来计算用于每个包到达的剩余值r(t)。因此，剩余值r(t)表示由信号在网络中传播所产生的延时变化。因此，使用剩余值r(t)来确定网络状态。

为了将卡尔曼滤波器限制为仅估计时钟偏差，为剩余值设定了阈值T_J，剩余值可以用于更新卡尔曼滤波器。当从数据包的测量延时中计算出的剩余值较大并且高于预定阈值T_J时，可以假定时钟偏差延时仅为包到达延时的一小部分。因此，如果剩余值r(t)大于阈值T_J，则不利用剩余值来更新卡尔曼滤波器。

根据本发明的一个实施例，使用公知为隐马尔可夫模型(HMM)的统计模型来从卡尔曼滤波器所产生的剩余值中确定网络状态。

利用HMM来确定状态，首先涉及设定对于r(t)的特定值网络处于良好状态或欠佳状态的概率。所述概率称作状态发散概率，根据：

B(i)＝P<r(t)|s(t)＝i>                    公式(1)

其中s(t)为状态，而B(i)为状态的发散概率，此处i＝1表示良好状态，而i＝2表示欠佳状态。

如果剩余值大于阈值T_J，则假定网络处于欠佳状态，即由网络产生的延时较高。因此，如果剩余值大于阈值T_J，则在良好网络状态期间发生测量延时的发散概率被设定为零，而在欠佳网络状态期间发生延时的发散概率被设定为1。即；

B(1)＝0，B(2)＝1    对于r(t)＞T_J        公式(2)

然而，如果剩余值小于阈值T_J，则在良好网络状态期间发生观测传输延时的发散概率被设定为大于在欠佳网络状态期间发生延时的发散概率，即；

B(1)＞B(2)          对于r(t)＜T_J         公式(3)

在这种情况下，在产生小于阈值的剩余值r(t)的测量延时期间，网络没有处于欠佳状态的发散概率不是被简单地设定为零，由于对于更小的值r(t)，网络也可能处于欠佳状态，如数据包突然到达的实例所示出的。

给定发散概率B(i)，使用状态变化的概率来确定网络处于特定状态的概率α(i，t)。状态变化的概率称为状态转移概率，由矩阵A表示。状态转移概率A随着接收数据包而更新，如下面将阐述的。网络处于特定状态的概率α(i，t)被定义为：

a(i，t)＝P<s(t)＝i|r(1)..r(t)，A，T_J>        公式(5)

图3显示了欠佳状态的概率α(2，t)和卡尔曼滤波器剩余值r(t)。

在本发明的一个实施例中，可以使用α(i，t)值来控制如何存储代表网络时的统计。尤其是，可以单独跟踪网络处于良好状态时的统计和网络处于欠佳状态时的统计。例如，可以产生代表网络处于良好状态时和网络处于欠佳状态时的r(t)值分布的单独的直方图，如下面所述的那样。

使用α(i，t)值来控制良好状态直方图和欠佳状态直方图的更新。在一个实施例中，可以利用指数遗忘因子来更新直方图，使得更新后的直方图代表网络中的近期事件。如果网络处于良好状态的概率大于50％，即如果α(1，t)＞0.5，则用r(t)值来更新良好状态直方图，否则，来更新欠佳状态直方图。

相似地，可以利用α(1，t)值来更新状态转移概率矩阵A。例如，如果两个连续值α表示良好状态的概率大于50％，则在两个良好状态之间状态转移的概率P(s(t+1)＝1|s(t)＝1)增加。相似地，可以将指数遗忘因子应用到这些统计中以使得状态转移概率矩阵代表网络中的近期事件。

为了确定目标抖动缓冲器延时，使用由α表示的网络的可能检出状态和为每个网络状态产生的统计。

在本发明的一个实施例中，利用对应于网络的可能状态的直方图通过选择对应于上一包的预选择频率的延时来确定目标抖动缓冲器延时。

可选择地，如现在将要描述的，通过考虑网络的可能状态和用于每个网络状态中的观测延时的统计，可以确定目标抖动缓冲器延时。

根据本发明的实施例，可以利用与良好网络状态和欠佳网络状态相关的统计来预测尚未到达的包的期望延时。尤其是，可以利用这些统计中的至少一些来确定下一数据包的期望延时的概率密度函数。

概率密度函数表示关于积分的概率分布，此处积分总和为1。网络状态的概率密度函数可以近似于描述r(t)值的相对频率的直方图。因此如果当前确定的网络处于良好状态，即α(1，t)＞0.5，则下一帧的期望延时p g的概率密度函数通过以下公式给出：

p_g＝P(s(t+1)＝1|s(t)＝1)*hist_g+P(s(t+1)＝2|s(t)＝1)*hist_b    公式(6)

此处hist_g为对良好状态更新的直方图，hist_b为对欠佳状态更新的直方图，P(s(t+1)＝1|s(t)＝1)为在良好状态和良好状态之间转移的状态转移概率，而此处P(s(t+1)＝2|s(t)＝1)为在良好状态和欠佳状态之间转移的状态转移概率。

通过将下一帧到达的期望延时的概率密度函数与当前抖动缓冲器延时进行比较，对于不同的抖动缓冲器延时可以确定出在解码所要时间丢失数据包的概率。从这些概率确定出合理的目标延时，并且可以根据公式(7)计算延时调节delayRQ：

delayRQ＝目标延时-当前延时                公式(7)

根据本发明的进一步的实施例，也可以利用与网络相关的统计来预测网络在何时将再次处于欠佳状态。参照图3，可以看到表示网络处于欠佳状态的延时尖峰30。本发明的发明人认为，对于一些网络，尤其是无线局域网(WLAN)，延时尖峰30基本上以恒定的间隔发生，从而能够很好地提前预测尖峰。

包含在数据包的净荷中的每一帧具有对应于帧在信号中的顺序的序列号。根据本发明的实施例，存储当从良好到欠佳的状态转移发生时所接收到的帧的序列号。优选地，仅存储这些帧的预定数量的最近的序列号。

对于图3所示的网络延时，能够看出，良好到欠佳的转移(g2b)发生在下列帧序列号处：

g2b＝[7226，7382，7482，7738，7882，7994]        公式(8)

根据本发明的实施例，对存储的相邻帧序列号[7226，7382，7482，7738，7882，7994]之间的差值进行分析以确定尖峰是否周期性地发生。间隔的周期可以发生在两个连续尖峰之间或者每n个尖峰之间。如果在终端和网络之间存在一个以上的连接(导致一组以上的周期尖峰)，或如果存在另外的网络状态中的随机变化，则周期不会在相邻尖峰之间发生。

在Matlab计数法中，在相邻尖峰处发生的包序号之间的差值(dg2b)可以表示为：

dg2b＝g2b(2：end)-g2b(1：end-1)＝[156 100 256 144 112]    公式(9)

首先认为候选间隔为最大的间隔向量256。由于该周期在帧序列号7482处开始，因此检查延时尖峰是否也发生在7482-256＝7226处和7482+2*256＝7994处。由于延时尖峰的确发生在这些帧序列号处，因此认为候选向量为周期间隔。

利用确定出的周期的间隔来预测延时尖峰将发生处的未来帧序列号。因此预测下一尖峰在7994+256＝8250处发生。

在本发明的一个实施例中，实际的尖峰与预测的尖峰不需要在完全相同的帧处发生。原因是允许有较小的余量。

根据本发明的实施例，在预测的延时尖峰发生之前不久增加抖动缓冲器延时，以隐藏包到达的延时。如果根据公式(6)所示的概率密度函数调整抖动缓冲器延时，则P(s(t+1)＝2|s(t)＝1)项被设定为一个随着接近预测的时间而朝1增加的值，该P(s(t+1)＝2|s(t)＝1)项定义了转移到欠佳网络状态的概率。

现在将参照图4描述本发明的实施例的执行。

图4显示了用于终端112中的接收器的控制电路。控制电路包括卡尔曼滤波器块40、状态发散概率分配块41、HMM前向算法块42、更新统计块43、周期分析块44、控制块45和优化动作块46。

根据本发明的实施例，将信号d(t)输入到卡尔曼滤波器块40中，信号d(t)表示在到达的帧之间观测到的延时。卡尔曼滤波器块40设置为过滤上述信号d(t)以产生剩余值r(t)。将剩余值r(t)作为信号r(t)输出到状态发散概率块41。如之前所述，如果剩余值小于阈值T_J，则利用剩余值来更新卡尔曼滤波器。

在发散概率分配块41处，对从卡尔曼滤波器块40中输入的每个剩余值r(t)分配一个状态发散概率B(i)。之后，发散概率分配块41设置为将分配的发散状态概率值B(i)输出到HMM前向算法块42。

HMM前向算法块42根据公式(5)利用状态发散概率值和转移概率A来产生良好状态和欠佳状态的概率值α。可以将A的初始值设定为默认值，在这之后，将更新的转移概率矩阵从更新统计块43输入到HMM前向算法块42。

将由HMM前向算法块42产生的概率值α输入到更新统计块43中。在更新统计块43处确定概率值α的统计。尤其是，依照上述方法更新良好网络状态的直方图hist_g和欠佳网络状态的直方图hist_b。在更新统计块43处，转移概率矩阵A也被更新。将统计输出到优化动作块46和控制块45。

由HMM前向算法块42产生的概率值α也被输入到周期分析块44中。周期分析块设置为存储对应于延时尖峰的最近包序列号的值。周期分析块根据上述方法确定周期。当已经确定出周期时，周期分析块设置为将预测到延时尖峰的帧/包序列号的指示输出到优化动作块46。

优化动作块46设置为根据由从HMM算法块输入的α值表示的网络的可能状态和从更新统计块43提供的统计来确定目标抖动缓冲器延时，如上所述。当周期分析块44预测到尖峰时，优化动作块将确定出应当在期望尖峰发生之前增加目标延时。将目标延时与当前延时进行对比以确定应如何调节延时。之后将需要调节延时的动作输出到解码器。可与编码器结合的LJC(丢失和抖动隐藏)单元48设置为对接收信号执行该动作以应用调节。

LJC单元48可以通过基于一个或多个先前帧插入一个隐藏帧以增加延时或通过跳过一个帧以减小延时来调节延时。可选择地，LJC单元可以通过调节一个或多个帧的播放持续时间来调节延时，例如，如果帧的长度为20ms，则LJC单元可以将帧展宽到30ms以使延时增加10ms，或者将帧压缩到10ms以使延时减小10ms。

控制块45设置为控制由控制电路的部件所执行的操作，以防止在对网络建模的过程中任何不正常的网络行为引起错误。根据本发明的实施例，控制块设置为执行下列操作中的至少某些操作：

在本发明的一个实施例中，控制块45设置为控制状态转移概率矩阵的更新以防止状态转移的概率变为零。

在一个实施例中，控制块45设置为监控欠佳网络状态检出的频率。如果欠佳网络状态检出频率低于最小的期望频率，例如，如果没有检测出欠佳网络状态，则控制块45设置为缓慢地减小阈值TJ，直到欠佳网络状态检出频率增加。这有助于在非常好的网络条件下的“清瘦”抖动缓冲器。相反地，如果欠佳网络状态检出频率高于最大的期望频率，则控制块45设置为缓慢地增加阈值T_J直到欠佳网络状态检出频率降低。

在本发明的可选择的实施例中，如果在超出预定阈值的时间内还没有访问到良好网络状态，则控制块45可以确定出由卡尔曼滤波器块40提供的时钟偏差延时的估计是不可靠的。在这种情况下，控制块设置为将时钟偏差延时的估计设定为最小的最近观测延时。

在另一个实施例中，控制块45可以设置为监控在由周期分析块所预测出的包序列号处延时尖峰是否实际发生。如果期望的延时尖峰没有发生，则清除确定出的周期间隔。

在本发明的一个实施例中，优化动作块设置为分析LJC单元48处的信号的特征以确定是否应当应用延时。在本发明的一个实施例中，如果信号的特征表示若调节延时则信号将失真，那么不指示LJC单元应用延时。然而在本发明的优选实施例中，优化动作块还设置为评估调节延时的紧迫性。例如，在期望有延时尖峰的情况下，即使调节延时会引起信号失真，也可以调节延时。

在本发明的可选的实施例中，可以在表示网络处于欠佳状态的包到达之前检测网络状态。根据之前所述的方法，网络状态由接收到的包的观测延时表示。因此，不对表示网络处于欠佳状态的包到达的延时进行观测，直到该包实际到达终端。依照本发明的一个实施例，能够在表示网络处于欠佳状态的包到达之前确定出网络处于欠佳状态。这可以通过在接收下一包之前确定接收上一包之后的时间是否超出阈值TJ来实现。如果超出，则可以认定网络处于欠佳状态。

在本发明的一个实施例中，观测传输延时可以与连续包到达之间的时间有关。可以通过从上一包到达的时间开始进行计时来直接测量出接收上一包之后的时间，然而，这对终端的处理资源施加了一些负担。在优选的实施例中，可以自将包放置在抖动缓冲存储器中的上一“放置”操作之后，通过从抖动缓冲器中取回数据包的“获取”呼叫的数量来确定接收上一包之后的时间。

根据本发明的一个实施例，从由终端112的中央处理单元(CPU)中的计时器所显示的数据包到达的时间来确定数据包到达的延时。在本发明的优选实施例中，自上一数据包到达之后，通过建立从抖动缓冲存储器中取回数据包的“获取”呼叫的数量来确定接收数据包之间的时间。由于“获得”呼叫的数量以规律的间隔发生，因此呼叫的数量对应于包到达的延时。

在本发明的实施例中，所需处理可以实施为硬件，或者通过利用在处理器上执行的适当地适应性软件来实施。可以借助于例如载体磁盘、卡片或者磁带的载体媒介来提供并存储用于实施本发明的软件。一种可行方式为经由数据网络下载该软件。这是实施问题。

虽然已经参照优选实施例具体地示出并描述了本发明，但是本领域技术人员应该理解的是，可以在不背离由权利要求限定的本发明的范围的情况下进行形式及细节的不同变化。

Claims (27)

1.一种接收在网络(104)上从传输终端(100)传输的信号的方法，所述信号包括多个数据元，所述方法包括：

在接收终端(112)处从所述网络(104)接收所述信号；

确定所述多个数据元中至少一个数据元的传输延时；特征在于该方法进一步包括：

估计传输延时的第一部分，所述第一部分是由传输终端(100)处的时钟频率和接收终端(112)处的时钟频率之间的偏移所引起的连续增加或连续减小的延时；

通过从所述传输延时中去除所述传输延时的第一部分来确定所述传输延时的第二部分；以及

根据所述传输延时的第二部分，来确定在所述接收终端(112)处从所述网络(104)接收所述多个数据元中的一个数据元和从所述接收终端(112)输出所述多个数据元中的这一个数据元之间的、待应用在所述接收终端(112)处的接收器延时。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述传输延时的第一部分为时钟偏差延时部分。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中估计所述传输延时的第一部分的步骤包括：利用先前接收到的至少一个数据元的传输延时来更新所述传输延时的第一部分的模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中如果所述至少一个数据元的传输延时低于预定阈值，则使用所述至少一个数据元的传输延时来更新所述模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中如果所述至少一个数据元的传输延时高于预定阈值，则不使用所述至少一个数据元的传输延时来更新所述模型。

6.根据权利要求3所述的方法，其中所述模型包括滤波器。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二部分为网络传播延时部分。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其中确定所述传输延时的第二部分的步骤包括：用滤波器过滤所述传输延时以去除所述传输延时的第一部分。

9.根据权利要求8所述的方法，其中过滤所述传输延时产生了代表所述传输延时的第二部分的剩余值。

10.根据权利要求1所述的方法，其中使用所述传输延时的第二部分来确定网络传播状态。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述方法进一步包括：

确定所述网络传播状态处于第一网络传播状态还是第二网络传播状态；

如果确定出所述网络传播状态处于第一状态，则更新与所述第一网络传播状态相关的第一组统计；

如果确定出所述网络传播状态处于第二状态，则更新与所述第二网络传播状态相关的第二组统计。

12.根据权利要求11所述的方法，其中从与确定出的网络传播状态相关的一组统计来确定所述接收器延时。

13.根据权利要求11所述的方法，其中确定所述网络传播状态的步骤包括：确定所述第一网络传播状态或所述第二网络传播状态存在的概率。

14.根据权利要求11所述的方法，其中确定所述网络传播状态的步骤包括：确定在所述第一网络传播状态和所述第二网络传播状态之间的转移概率。

15.根据权利要求11所述的方法，其中接收到的信号的特征表示所述第二网络传播状态周期性地发生。

16.根据权利要求11-15中任一个所述的方法，其中所述多个数据元中的一个数据元为尚未在所述接收终端(112)处接收到的一个期望数据元。

17.根据权利要求16所述的方法，其中所述第二网络传播状态是通过以下步骤而被预测的：

确定所述第二网络传播状态发生的各个时刻之间的恒定周期值；

利用所述恒定周期值来预测所述第二网络传播状态将要发生的时刻。

18.根据权利要求17所述的方法，其中所述恒定周期值确定在所述第二网络传播状态将要发生的时刻之间的帧数。

19.根据权利要求16所述的方法，其中确定接收器延时的步骤包括：确定所述期望数据元的延时的概率分布。

20.根据权利要求13所述的方法，其中如果所述第二部分低于阈值，则确定出所述第一网络传播状态存在的概率高于所述第二网络传播状态存在的概率。

21.根据权利要求14所述的方法，其中从所述第二部分和所述转移概率来确定所述第一网络传播状态存在的概率或所述第二网络传播状态存在的概率。

22.根据权利要求21所述的方法，其中所述转移概率被定义为一个矩阵。

23.根据权利要求13所述的方法，其中使用所述第一网络传播状态存在的概率来控制如何更新所述第一组统计和所述第二组统计。

24.根据权利要求1所述的方法，其中利用卡尔曼滤波器来估计所述第一部分。

25.根据权利要求11所述的方法，其中从隐马尔可夫模型(HMM)来确定所述第一网络传播状态存在的概率。

26.根据权利要求25所述的方法，其中所述第一网络传播状态和所述第二网络传播状态为所述隐马尔可夫模型中的状态。

27.一种设置为接收在网络(104)上从传输终端(100)传输的信号的设备，包括：

接收器，其设置为从所述网络(104)接收信号，所述信号包括多个数据元；

确定器，其设置为确定所述多个数据元中的至少一个数据元的传输延时；特征在于，所述设备进一步包括：

估计器(40)，其设置为估计所述传输延时的第一部分，并通过从所述传输延时中去除所述传输延时的第一部分来确定所述传输延时的第二部分，所述第一部分是由传输终端(100)处的时钟频率和所述设备(112)处的时钟频率之间的偏移所引起的连续增加或连续减小的延时；以及

延时单元(48)，其设置为根据所述传输延时的第二部分而在所述设备(112)处接收所述多个数据元中的一个数据元和从所述设备(112)输出所述多个数据元中的这一个数据元之间应用接收器延时。

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