CN101682367A - 线缆网络中的信号质量确定 - Google Patents

Abstract

一种确定线缆网络中的信号质量的方法，包括以下步骤：提供包括互连模型(2)和组件模型(3)的网络模型(1)；提供输入信号(IS)；使用该输入信号和该网络模型来确定输出信号(OS)；以及根据该输入信号(IS)和该输出信号(OS)来确定信号质量。该输入信号(IS)包括多个组分信号分量，每个信号分量表示输入信号的类别。确定输出信号的步骤包括：通过对组分信号分量的频谱实现频域卷积来确定组分信号分量的互调。

Description

线缆网络中的信号质量确定

技术领域

本发明涉及确定线缆网络中的信号质量，更具体地，本发明涉及一种在线缆网络中使用网络模型确定信号质量的方法和设备。

背景技术

确定包括线缆网络(例如CATV(有线电视)网络)在内的电或光网络的信号质量参数是众所周知的。在网络的接收端(典型地，订户端)指示信号质量的参数或测量是：例如，信噪比(SNR)以及在数字网络中的误码率(BER)。通过确定输出信号的噪声电平(和/或另一属性)，可以获得网络接收端的对信号质量的指示。

线缆网络包含线缆、放大器和其他组件。线缆或导线对信号质量有相对较小的影响，但它们削弱了高频分量。放大器典型地引入噪声。可以理解的是，在典型的线缆网络中使用的多个串联布置的放大器的噪声累加并可能影响实际的信号。

另外，放大器由于非线性而引入信号失真。理想地，放大器输出输入信号s(t)_in与增益因子的乘积：

s(t)_out＝A·s(t)_in

其中，增益A是常量。然而，实际上，放大器不是完美线性的，并且输出信号将典型地包含输入信号的更高次幂，包括平方和立方项：

${s\left(t\right)}_{\mathrm{out}}=A\·s{\left(t\right)}_{\mathrm{in}}+B\·{s\left(t\right)}_{\mathrm{in}}^2+C\·{s\left(t\right)}_{\mathrm{in}}^3+...$

由于这种非线性，导致输入信号频率的所谓互调将使输出信号包含输入信号中不存在的频率分量。这些不期望的互调降低了信号质量，因而应当在确定网络的信号质量时加以考虑。

然而，传统的方法通常未能考虑这些互调。即使当考虑了互调时，也通常合在一起考虑这些互调，从而未能精确地确定其各自对于总体信号质量水平的贡献。

论文“Frepuency Response of Nonlinear Networks using CurveTracing Algorithm”by A.Yoshida，Y.Yamagami & Y.Nishio，IEEE，May2002公开了一种计算非线性电路的特性曲线的方法。尽管考虑了非线性影响，但是仅考虑了基频分量。相应地，仅考虑了互调在单一频率上的影响，这使得已知的方法不适用于确定频带的互调影响。另外，所述现有技术论文并未提到线缆网络。

发明内容

本发明的目的是：克服现有技术的这些问题和其他问题，并提供一种确定线缆网络中的信号质量的方法和设备，该方法和设备提供了更精确的结果。

相应地，本发明提供了一种确定网络中的信号质量的方法，该方法包括以下步骤：

·提供包括互连以及至少一个组件模型在内的网络模型；

·提供输入信号；

·使用该输入信号和该网络模型来确定输出信号；以及

·使用该输入信号和该输出信号来确定信号质量测量；

其特征在于：

·该网络模型是线缆网络(例如有线电视网络)的模型；

·该输入信号包括组分信号分量的多个频域表示；

·该输出信号包括线缆网络输出信号的频域表示；以及

·确定该输出信号的步骤包括：

о响应于该输入信号，使用网络模型来模拟线缆网络的行为；

о通过对组分信号分量的频谱实现卷积来确定频域互调；以及

о除该输出信号以外，使用频域互调，来产生信号质量测量。

通过使用具有多个组分信号分量的输入信号，可以精确地确定这些分量中的每一个对互调的贡献，并因此可以精确地确定这些分量中的每一个对信号质量的贡献。通过响应于具有多个组分信号分量的输入信号而进一步模拟线缆网络的行为，来得到非常逼真的结果。

通过对组分信号分量的频谱实现卷积确定频域互调，既可以处理单个频率信号分量，又可以处理具有非零带宽的频率分量。确定信号分量或具有非零带宽的信号的互调的能力明显优于现有技术。

另外，通过除输出信号以外使用频域互调来产生信号质量测量，确保了信号质量测量既考虑期望的输出信号又考虑互调。因此，获得了可用于多种输入信号和多种线缆网络的非常可靠的信号质量测量。

优选地，由组分信号分量产生的互调是通过实现各个卷积来分别确定的，因此，能够非常精确地确定互调对网络的信号质量的影响。

如上所述，频域互调是通过对组分信号分量的频谱实现卷积来确定的。然而，实际上，卷积需要大量的处理能力。相应地，优选地，组分信号分量的频谱的每次卷积都是通过执行反傅里叶变换、时域中的乘法和傅里叶变换来实现的。换言之，尽管有效地执行了频域卷积，但这些卷积实际上是通过比卷积高效得多的时域乘法来执行的。众所周知，前向和后向(即，反)傅里叶变换是可以使用FFT(快速傅里叶变换)来非常高效地执行的。

优选地，网络模型是频域模型，其中组件直接影响信号的频谱。这具有可以使用频域信号说明的优点。由于线缆网络(例如CATV网络)中使用的信号典型地是在频域中说明的(例如，声明其中心频率以及其带宽)，因此可以直接使用这样的说明来确定模型的输入信号。

在优选实施例中，组件模型包括增益单元、加权单元和至少一个互调单元，分别用于确定组件的增益贡献、频率相关性以及互调贡献。这样的组件模型使得可以精确地对组件特性进行建模。

此外，优选地，组件模型包括至少两个互调单元，分别用于确定二阶互调和三阶互调。尽管可以使用仅考虑了二阶互调或三阶互调的组件模型，但是将二阶互调和三阶互调都包括进来显著改进了建模。也可以使用更高阶的互调单元来对四阶互调或更高阶互调进行建模，但是所导致的计算复杂度的增加通常不低于模型精确度的提高。

此外，优选地，该至少一个互调单元的前面是初级加权单元，用于在确定互调之前对输入信号进行加权，并且该至少一个互调单元的后面是次级加权单元，用于对互调进行加权。尽管在每个分支中可以仅使用单个加权单元，但是在互调单元之前和之后都使用加权单元提供了更精确的模型。

优选地，该至少一个互调单元包括互调子单元，用于确定组分信号分量的互调。

本发明还提供了用于执行上述方法的计算机程序产品。计算机程序产品可以包括存储于诸如CD或DVD之类的数据载体上的一组计算机可执行指令。该组计算机可执行指令允许可编程计算机执行上述方法，该组计算机可执行指令也可以用于从远程服务器(例如通过因特网)进行下载。

本发明还提供了一种用于确定网络中信号质量的设备，该设备包括：

·存储单元，用于存储包括互连和至少一个组件模型在内的网络模型；

·输入单元，用于提供输入信号；

·处理单元，用于使用该输入信号和该网络模型来确定输出信号；以及

·信号质量单元，用于使用该输入信号和该输出信号来确定信号质量测量；

其特征在于：

·存储于该存储单元中的网络模型是线缆网络(例如，有线电视网络)的模型；

·该输入单元被配置为接收输入信号，该输入信号包括组分信号分量的多个频域表示；

·该处理单元被配置为确定输出信号，该输出信号包括线缆网络输出信号的频域表示；以及

·该处理单元还被配置为通过以下步骤来确定输出信号：

о响应于该输入信号，使用网络模型来模拟线缆网络的行为；

о通过对组分信号分量的频谱实现卷积来确定频域互调；以及

о除该输出信号以外，使用频域互调，来产生信号质量测量。

附图说明

以下将参照在附图中示出的示例实施例来进一步解释本发明，附图中：

图1示意性地示出了本发明中使用的示例网络模型；

图2示意性地示出了根据本发明的组件模型；

图3示意性地示出了根据本发明的第一互调单元；

图4示意性地示出了根据本发明的第二互调单元；

图5示意性地示出了根据本发明的用于确定线缆网络中的信号质量的方法和配置；

图6示意性地示出了根据本发明的用于更新网络模型的方法和配置。

具体实施方式

图1中仅通过非限制性的示例示出了网络模型1，其包括互连2、组件模型3、输入终端4和输出终端5。网络模型1表示由三个互连的放大器构成且具有单个输入终端和两个输出终端的实际线缆网络(未示出)。

这样的网络模型本身是已知的，并允许线缆运营商在输出终端5处确定信号质量。该模型提供了对在存在网络输入信号时放大器的噪声贡献的指示。在输出终端5处确定的信号质量指示订户所体验的服务的质量。

传统方法常常基于与频率无关的线性放大器模型，而未能考虑频率相关特性以及放大器的非线性特性的全部影响。如在现代线缆网络中的典型情况一样，这一点在使用宽带和/或多输入信号时特别成问题。放大器的任何非线性都会引入互调分量：由输入信号的非线性放大而引入的新频率分量。例如，当使用典型的放大器时，输入频率f₁和f₂产生附加频率f₁+f₂和f₁-f₂。这些附加的信号分量是不期望的，并对输出信号中的总噪声电平有贡献。

然而，传统的网络模型典型地假定放大器是完美线性的或近似线性的，从而未能考虑由于互调而引入的所有附加噪声。这可能产生显著低于实际噪声电平的噪声估计。因此，订户所体验的服务的质量低于预期。本发明通过提供改进的组件模型来解决这个问题。

图2示意性地示出了根据本发明的组件模型。仅示例组件模型3包括增益(G)或线性放大单元31、互调(IM)或非线性放大单元32和33、初级加权(PW)单元34、35和36、以及次级加权(SW)单元37和38。组件模型3接收输入信号IS并输出输出信号OS。信号IS和OS中的至少一个可以与图1中其相应信号IS或OS相同，但这不是必须的。

增益(G)单元31对网络组件(通常是放大器)的线性增益进行建模。该增益与频率无关。第一初级加权(PW1)单元34对输入信号IS应用频域加权，从而衰减某些频率多过其他频率。该特征使得可以对网络组件的频率相关传输特性进行建模，因此可以对实际网络的频率相关传输特性进行建模。众所周知，在线缆网络中，信号衰减通常随频率增大。

二阶互调(IM2)单元32确定由于网络组件的放大特性(或者，通常是传输特性)中的二阶(即，平方)项而导致的互调。二阶互调单元32的前面有第二初级加权(PW2)单元35，后面有第二次级加权(SW2)单元37，第二初级加权(PW2)单元35和第二次级加权(SW2)单元37都分别提供输入信号IS的频率相关加权以及二阶互调。加权单元37输出二阶互调信号IMS2。

互调单元32之前或之后仅单个加权单元可以用于提供频率相关加权。然而，根据本发明的另一方面，优选地，同时提供初级和次级加权单元。这样，得到了更好的加权以及对网络组件的更精确建模。

应当注意的是，在图2的实施例中，仅单个加权单元34被布置为与增益单元31串联，这是由于在组件模型的线性分支中提供两个加权单元不会带来任何好处。因此，在这个实施例中，仅存在(第一)初级加权(PW1)单元34，省略了次级加权单元。可以理解的是，也可以存在次级加权单元而不是初级加权单元34。

三阶互调(IM3)单元33确定由于网络组件的放大特性(或者，通常是传输特性)中的三阶(即，立方)项而导致的互调。三阶互调单元33的前面有第三初级加权(PW3)单元36，后面有第三次级加权(SW3)单元38，第三初级加权(PW3)单元36和第三次级加权(SW3)单元38都分别提供输入信号IS的频率相关加权以及三阶互调。加权单元38输出三阶互调信号IMS3。

再次，互调单元33之前或之后仅单个加权单元可以用于提供频率相关加权，但是根据本发明，优选地，在模型的三阶互调分支中使用两个加权单元。

现在参照图3和4来更详细地描述互调单元32和33。根据本发明的一个重要方面，所使用的输入信号(图1中的IS)包括多个组分诶分量，每个组分分量表示信号类别。例如，输入信号可以包括以下分量中的两个或多个：

·PAL(逐行倒相)：电视信号；

·FM(频率调制)：无线电信号；

·QAM(正交幅度调制)：数据传输；

·SPAL(同步PAL)：电视信号；

·OFDM(正交频分复用)：数据传输；

·载波：网络测量和控制信号。

这些输入信号是以频域(即，频谱)表示提供的。在图3和4的示例中，仅示出了两个输入信号分量P和Q，但实际上可以使用多于两个输入信号分量。

图3示出了(二阶)互调单元32，包括：互调子单元321、322和323，用于确定组分信号分量的互调。第一子单元321仅接收信号分量P并产生分量P与其自身的互调(符号记为x_P ²)，以产生互调分量PP。类似地，第三子单元323仅接收信号分量Q并产生该分量Q与其自身的互调(符号记为x_Q ²)，以产生互调分量QQ。

然而，第二子单元322既接收信号分量P又接收信号分量Q，以产生分量P和Q的“真正的”互调(符号记作x_P·x_Q)，从而产生互调分量PQ。相应地，组分信号分量的互调分别由子单元确定。通过分别确定互调分量，来获得互调的非常精确的表示，从而获得非常精确的信号质量估计。

由于输入信号(图1中的IS)是作为频谱(频域表示)提供的，因此组分信号分量P和Q以及互调分量PP、PQ和QQ是频域信号表示。

图4示出了(三阶)互调单元33，包括：互调子单元331、332、333和334，用于确定组分信号分量P和Q的互调。第一子单元331仅接收信号分量P并产生分量P与其自身的(三阶)互调(符号记为x_P ³)，以产生互调分量PPP。类似地，第四子单元334仅接收信号分量Q并产生该分量Q与其自身的互调(符号记为x_Q ³)，以产生互调分量QQQ。

然而，第二子单元332既接收信号分量P又接收信号分量Q，以产生互调分量PPQ。类似地，第三子单元333产生互调分量PQQ。

可以看出，互调单元32根据组分输入信号分量P和Q来确定各个互调分量PPP、PPQ、PQQ和QQQ。如上所述，信号分量P和Q是频域信号，或者更具体地说是时间信号的频域表示。乘积x_P ³、x_P ²·x_Q等是可使用计算上要求高的卷积过程在频域中计算出的时域乘积。为此，单元32和33优选地包括：快速傅里叶变换(FFT)单元，用于将频域信号分量P和Q(反)变换到时域，并将时域乘积x_P ³、x_P ²·x_Q等变换回到频域，以获得频域互调分量PP、...、QQ或PPP、...、QQQ。

应当注意的是，网络模型1(图1中的1)、组件模型(图2中的3)、互调单元32和33及其子单元是可以以硬件、软件或者硬件和软件的组合来实现的。优选地，软件适于在传统计算机系统中运行。

图5示出了根据本发明对信号质量的确定。网络模型1’表示具有两个放大器单元的线缆网络。如图2所示，对应的组件模型3均具有三个输出，分别产生输出信号OS、二阶互调信号IMS2和三阶互调信号IMS3。第一组件模型3的输出信号馈入第二组件模型以进行放大，同时其互调信号馈入增益(G)调整单元302和303。分别在求和单元304和305中，第一组件模型的增益调整后的互调信号与第二组件模型的互调信号相加，以产生合计互调信号IMS2和IMS3。

增益调整单元302和303被示出为单独的单元，分别用于调整二阶互调(G2)和三阶互调(G3)的增益。在其他实施例中，可以使用单个的组合增益调整单元。增益调整单元302和303的增益对应于网络模型中所有其他组件(放大器)各自的增益。在所示的示例中，增益调整单元302和303的增益与第二放大器模型3的增益相等。除了增益调整以外，单元302和303优选地还执行频率调整，即，频率加权。该加权等于所有其他组件模型的加权。相应地，在所示的实施例中，对互调进行频率加权(以及增益调整)，就好像互调经过了第二组件模型3一样。

第二组件模型的输出信号OS、二阶互调信号IMS2和三阶互调信号IMS3分别馈入信号质量(SQ)单元309，在所示的实施例中，信号质量(SQ)单元309产生信号的信噪比(SNR)和误码率(BER)。

互调信号IMS2和IMS3均由组分互调信号(例如，图4的组分信号PPP、PPQ等)构成。在信号质量单元309中，分别添加组分信号。即，添加来自图5的两个放大器模型3的PPP贡献以形成合计PPP贡献，添加PPQ贡献以形成合计PPQ贡献等等。然后，使用合计贡献、输出信号OS以及用于产生输入信号IS的输入信号(例如QAM、PAL和FM信号)说明，来计算SNR和/或BER。这些输入信号说明(ISS)包含于所存储的说明列表9中，并可以包括(载波)频率、信号电平、带宽以及其他参数。稍后将参照图6来解释根据列表9的输入信号说明ISS对(频域)输入信号IS的推导。

除了互调对信号质量水平的影响外，还可以使用噪声建模。可以使用传统的噪声建模，在模型的输入处假定为热噪声。使用组件模型的增益和加权特性(可选地包括用于表示由组件引入的噪声的任何噪声指数)，来确定包含于馈入信号质量单元309的输出信号OS中的输出噪声电平。

优选地，图5所示的处理是以软件执行的，但也可以以硬件实现。

组件模型3(图1、2和5中的3)包含参数，例如增益参数和加权参数。这些参数是可以使用图6的配置来确定的，图6的配置是可以以软件和/或硬件体现的。

组件模型单元3(在所示的实施例，其对放大器进行建模)接收模型参数(pars)。这些参数是在参数调整(PA)单元7中产生的，这将稍后进行解释。组件模型单元3接收来自输入信号产生器(ISG)单元8的(频域)输入信号IS，输入信号产生器(ISG)单元8进而从所存储的输入信号说明列表9接收输入信号说明(ISS)。如上所述，输入信号说明可以包括(载波)频率、带宽、功率电平和/或其他参数。模型3所使用的输入信号可以是表示物理输入信号的一组数字数据或者可以是实际数字输入信号。

输入信号产生器(ISG)单元8使用诸如(中心)频率、带宽、功率电平、(频谱)包络和/或其他参数之类的输入信号说明来产生频域输入信号IS。能够根据这些以及类似的参数产生输入信号的信号产生器本身已知的。

输入信号说明(ISS)还馈入第二输入信号产生器(ISG)单元8’，第二输入信号产生器(ISG)单元8’产生馈入实际组件(本示例中是放大器)3’的物理(频域)输入信号IS’。

模型单元3输出包含基本输出信号(OS)以及互调信号IMS2和IMS3的合成输出信号。类似地，组件单元3输出包含基本输出信号(OS’)以及互调信号IMS2’和IMS3’的合成输出信号。这些信号由比较单元6接收并比较。由模型3产生的计算信号与由实际组件3’产生的测量信号之间的任何差异都会产生差值信号DS，其馈入参数调整单元7。

参数调整单元7确定组件模型的模型参数，特别是加权单元(图2中的34-36和37-38)的加权参数。加权单元优选地包括二阶多项式加权函数(不应与二阶互调混淆)，具有通式：

W(f)_out＝A·f²+B·f+C，

其中W(f)_out是加权单元的(频域)输出信号，f是频率，并且A、B和C是加权参数。参数调整单元7确定这些加权参数，例如使用可能本身已知的遗传优化算法。也可以使用其他优化算法，例如本身已知的格点搜索算法。

应当注意的是，使用如图6所示的比较试验来调整加权单元的加权参数并不是必须的，因此是可选的。加权参数可以代之以是预定的，从而使用比较试验来省略优化。

遗传优化算法可以包括以下步骤：定义初始参数以及创建均具有与初始参数相对应的基因结构的多个双亲。然后根据适当以下准则来对双亲分级：产生最小的差值信号DS。然后对等级最高的双亲进行组合以形成一个或多个孩子。适当的孩子取代等级较低的双亲以形成新的双亲。然后，通过对等级最高的双亲进行组合以进一步优化参数，来重复该过程。遗传算法中的各个步骤可以重复，直到获得产生最小差值信号的最优参数为止。

可选地，如图6所示的比较试验还可以用于调谐网络模型，即，调整整个线缆网络的模型的参数。在这种情况下，用网络模型(分别是图1和5中的1和1’)替代组件模型3，同时用实际网络替代实际组件3’。

特别地，比较试验配置可以用于调整组分互调信号(互调分量)的相对贡献，例如PP、PQ、...、QQ以及PPP、PPQ、...、QQQ。根据本发明的另一方面，图5所示的求和单元304和305中这些互调分量的相加是由参数控制的。在二阶和三阶互调的情况下，可以使用两个参数A2和A3(以及辅助变量k和n)：

IMS2_TOTAL＝(∑[IMS2^k/2])^2/k，其中k＝(30-A2)/10

IMS3_TOTAL＝(∑[IMS3^n/2])^2/n，其中n＝(30-A3)/10

其中缺省值是A2＝10(功率相加)和A3＝20(幅度相加)，分别得到k＝2和n＝1，并且∑表示IMS2和IMS3的所有可用(功率谱)分量之和。求和之后，IMS2_TOTAL和IMS3_TOTAL分别表示二阶和三阶互调分量的合计功率谱。

然而，优选地，使用比较试验来调整附加的互调求和参数，在这种情况下，A2和A3的值通常将分别偏离初始值10和20，以获得网络模型的更好的“配合”。对于优化过程，可以使用本身已知的格点搜索算法，这是由于在目前的情况下，该算法比遗传算法更高效。然而，也可以代之以使用包括遗传算法在内的其他优化算法。

一种用于确定线缆网络中的信号质量的设备可以包括：输入单元，用于输入适当的输入信号；存储单元，用于存储网络模型及其参数；处理单元，用于使用网络模型来处理输入信号；以及信号质量单元，用于根据输入信号、输出信号和互调来确定信号质量。可包括微处理器的处理单元耦合至输入单元、存储单元和信号质量单元。

尽管以上参照线缆网络(例如CATV网络)讨论了本发明，但是本发明并不限于此，而是还可以应用于其他的电或光网络，例如，宽带(互联网)网络。线缆网络可以包括但不限于同轴网络、光纤网络以及光纤同轴混合(HFC)网络。

本发明基于以下认识：分别确定各个信号分量的互调贡献会得到网络中对互调和总体噪声电平的更好的估计。本发明受益于以下进一步认识：放大信号和互调的频率加权改进了建模的精确度，并且遗传算法可以有利地用于优化网络模型参数，特别是用于确定互调贡献的组件模型的参数。

应当注意的是，本文档中使用的任何术语不应被解释为限制本发明的范围。具体而言，词语“包括”并不意味着排除了未具体声明的任何元件。单个(电路)元件可以被多个(电路)元件或其等价物所替换。

本领域技术人员可以理解，本发明不限于以上所示的实施例，并且在不脱离所附权利要求限定的本发明的范围的前提下可以做出多种修改和增加。

Claims (17)

1、一种确定网络中的信号质量的方法，所述方法包括以下步骤：

·提供包括互连(2)以及至少一个组件模型(3)在内的网络模型(1、1’)；

·提供输入信号(IS)；

·使用所述输入信号和所述网络模型来确定输出信号(OS)；以及

·使用所述输入信号(IS)和所述输出信号(OS)来确定信号质量测量(SNR；BER)；

其特征在于：

·所述网络模型是线缆网络的模型，其中该线缆网络例如是有线电视网络；

·所述输入信号(IS)包括组分信号分量(P、Q、……)的多个频域表示；

·所述输出信号(OS)包括线缆网络输出信号的频域表示；以及

·确定所述输出信号(OS)的步骤包括：

。响应于所述输入信号(IS)，使用所述网络模型(1、1’)来模拟线缆网络的行为；

。通过对组分信号分量(P、Q、……)的频谱实现卷积来确定频域互调(IMS2、IMS3)；以及

。除所述输出信号(OS)以外，使用频域互调(IMS2、IMS3)，来产生信号质量测量(SNR；BER)。

2、如权利要求1所述的方法，其中，组分信号分量(P、Q、……)的频谱的每次卷积都是通过执行反傅里叶变换、时域中的乘法和傅里叶变换来实现的。

3、如权利要求1或2所述的方法，其中，所述网络模型(1、1’)是频域模型。

4、如权利要求1、2或3所述的方法，其中，组件模型(3)包括：增益单元(31)、加权单元(34、35、……)和至少一个互调单元(32)，分别用于确定组件的增益贡献、频率相关性和互调贡献。

5、如前述任一权利要求所述的方法，其中，组件模型(3)包括：两个互调单元(32、33)，分别用于确定二阶互调和三阶互调。

6、如权利要求4或5所述的方法，其中，所述至少一个互调单元(32、33)的前面是初级加权单元(35、36)，用于在确定互调之前对输入信号进行加权，并且所述至少一个互调单元(32、33)的后面是次级加权单元(37、38)，用于对互调进行加权。

7、如权利要求4至6中任一项所述的方法，其中，加权单元(35、36、37、38)包括二阶加权函数。

8、如权利要求4至7中任一项所述的方法，其中，加权单元(35、36、37、38)包括由遗传算法确定的参数。

9、如前述任一权利要求所述的方法，其中，所述至少一个互调单元(32、33)包括：互调子单元(321、322、……、331、332、……)，用于确定组分信号分量的互调。

10、如权利要求4至9中任一项所述的方法，其中，互调单元(32、33)和/或互调子单元(321、322、……、331、332、……)被配置为对组分信号分量(P、Q、……)的频谱执行卷积。

11、如前述任一权利要求所述的方法，其中，信号质量测量是信噪比(SNR)和/或误码率(BER)。

12、如前述任一权利要求所述的方法，其中，每个信号分量(P、Q、……)表示输入信号的类别。

13、如前述任一权利要求所述的方法，包括：

-测量由组件模型(3)建模的物理组件所产生的信号；

-确定由组件模型(3)产生的计算信号与测量信号之间的差异；

-根据所述差异来调整组件模型(3)的参数。

14、一种计算机程序产品，用于执行根据前述任一权利要求所述的方法。

15、一种用于确定网络中的信号质量的设备，所述设备包括：

·存储单元，用于存储包括互连(2)和至少一个组件模型(3)在内的网络模型(1)；

·输入单元，用于提供输入信号(IS)；

·处理单元，用于使用所述输入信号和所述网络模型来确定输出信号(OS)；以及

·信号质量单元，用于使用所述输入信号(IS)和所述输出信号(OS)来确定信号质量测量；

其特征在于：

·存储于所述存储单元中的网络模型是线缆网络的模型，其中该线缆网络例如是有线电视网络；

·所述输入单元被配置为接收输入信号(IS)，所述输入信号(IS)包括组分信号分量(P、Q、……)的多个频域表示；

·所述处理单元被配置为确定输出信号(OS)，所述输出信号(OS)包括线缆网络输出信号的频域表示；以及

·所述处理单元还被配置为通过以下步骤来确定所述输出信号(OS)：

。响应于所述输入信号(IS)，使用所述网络模型(1、1’)来模拟线缆网络的行为；

。通过对组分信号分量(P、Q、……)的频谱实现卷积来确定频域互调(IMS2、IMS3)；以及

。除所述输出信号(OS)以外，使用频域互调(IMS2、IMS3)，来产生信号质量测量(SNR；BER)。

16、如权利要求15所述的设备，其中，所述处理单元还被配置为：通过执行反傅里叶变换、时域中的乘法和傅里叶变换来对组分信号分量(P、Q、……)的频谱实现每次卷积。

17、如权利要求15或16所述的设备，包括：

-输入，用于从物理组件接收信号；

-参数调整单元，被配置为根据由模型(3)产生的计算信号与来自所述输入的测量信号之间的差异来调整组件模型(3)的参数。

Images