JP2008546297A - 自己学習および自己調整ｄｓｌシステム - Google Patents

Abstract

自己学習および／または自己調整通信コントローラおよび／またはオプティマイザは、変化する動作、環境などの状態に合わせて通信システムの動作を調整するために、また、一部の実施形態においては、通信システムの回線および構成要素の動作を、それらのパフォーマンスが制御、向上、および／または最適化されることが可能なようにカスタマイズするために、通信システムから収集された動作データを使用する。さまざまな実施形態においては、動作パラメータおよび／または規則が、システムから取得された、システムの動作に関する情報に基づいて、規定および／または調整される。また、ＤＳＬシステムによって使用されるマージンに関する情報と、ＤＳＬシステムによって報告されるコード違反カウントとが、１つ以上の回線セット（各回線セットは、個別の回線、回線のグループ、バインダなどを含む）、および／または、ＤＳＬシステムのその他のユーザおよび／または構成要素についての、マージンレベルを設定するために使用される。また、コントローラおよび／またはオプティマイザが、新しい知識を取得できるように、少数のテスト回線に、いまだに未経験かつ／または未実施の動作状態を強制する。

Description

本発明は、一般に、ディジタル通信システムを管理するための方法、システム、および装置に関する。
（関連出願の相互参照）

本出願は、米国特許法第１１９条第（ｅ）項に基づいて、以下の優先権の利益を主張するものである。

２００５年６月２日出願の「ＳＥＬＦ−ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＡＮＤ ＳＥＬＦ−ＡＤＪＵＳＴＩＮＧ ＤＳＬ ＳＹＳＴＥＭ」と題された米国仮特許出願第６０／６８６，７３４号（代理人整理番号０１０１−ｐ２５ｐ）の全開示内容は、あらゆる目的のために、その全体が、参照により本明細書に援用されるものとする。

２００５年７月１０日出願の「ＤＳＬ ＳＹＳＴＥＭ」と題された米国仮特許出願第６０／６９８，１１３号（代理人整理番号０１０１−ｐ２８ｐ）の全開示内容は、あらゆる目的のために、その全体が、参照により本明細書に援用されるものとする。

ディジタル加入者回線（ＤＳＬ）技術は、既存の電話加入者回線（ループおよび／または銅プラント（ｃｏｐｐｅｒ ｐｌａｎｔ）とも呼ばれる）上でのディジタル通信のために、潜在的に大きな帯域幅を提供する。特に、ＤＳＬシステムは、加入者回線の各端において、モデム（通常は、トランスミッタおよびレシーバの両方として機能するトランシーバ）のトレーニングおよび初期化の間に判定されたチャネル状態に合わせて調整可能な、複数のビットを各トーン（または、副搬送波）に割り当てる、ディスクリートマルチトーン（ＤＭＴ）回線コードを使用することによって、加入者回線の特性に合わせて調整することが可能である。

ＤＳＬシステムが、より広範なさまざまな環境で動作するようになるにつれて、ＤＳＬシステムの管理はより困難になる。ＤＳＬシステムの管理は、一般に、ＤＳＬシステムから動作データを収集し、通常は静的な規則を課して、ＤＳＬシステム制御パラメータを設定することによって操作されてきた。そのような規則（または、規約、閾値、関係など）は、通常、手動で導き出される（例えば、ラボ実験を行って、動作データとシステム制御パラメータとの間の関係を判定することによって）。したがって、ＤＳＬシステムが普及するにつれて、ＤＳＬシステムの管理には、適切な規則および規約を決定するためのより多くの労力が必要となる。

自己学習および／または自己調整ＤＳＬ管理および制御システムを提供する、システム、装置、方法、および技術は、当技術分野における大幅な進歩を表す。さらに、規則、規約、閾値、および関係を、自動的かつ自律的に導き出すことが可能な、そのような自己学習および／または自己調整ＤＳＬ管理システムのための、システム、装置、方法、および技術は、同様に、当技術分野における大幅な進歩を表す。

本発明の実施形態は、変化する動作、環境などの状態に合わせて、通信システムの動作を調整するために、また、一部の実施形態においては、通信システムの回線および構成要素の動作を、それらのパフォーマンスが制御、向上、および／または最適化されることが可能なようにカスタマイズするために、通信システムから収集された動作データを使用する、自己学習および／または自己調整通信コントローラおよび／またはオプティマイザを実施する、方法、技術、および装置を利用する。「自己学習」システムは、ソフトウェア、装置など、および／または、その組み合わせ（例えば、コントローラ、ＤＳＬオプティマイザ、ＤＳＭセンタなど）が、それぞれおよび全部の回線、バインダなどについての統計情報を保持し、継続的に解析を行って、それらの統計情報を更新するものである。「自己調整」システムは、ＤＳＬ回線プロファイル、それに対する規則などの、作成、更新などを行い、通常は、動作および／または制御パラメータ（これらはしばしば同じものである）を、時間とともに適応的に設定する。

これらのシステムの例を本明細書に示す。本発明の一部の実施形態では、動作パラメータおよび／または規則が、システムから取得された、システムの動作に関する情報に基づいて、規定および／または調整される。一部の実施形態では、ＤＳＬシステムによって使用されるマージンに関する情報と、ＤＳＬシステムによって報告されるコード違反カウントとが、１つ以上の回線セット（各回線セットは、個別の回線、回線のグループ、バインダなどを含む）、および／または、ＤＳＬシステムのその他のユーザおよび／または構成要素についての、マージンレベルを設定するために使用される。本発明の一部の実施形態では、コントローラおよび／またはオプティマイザは、新しい知識を取得できるように、少数のテスト回線に、いまだに未経験かつ／または未実施の動作状態を強制する。

本発明のさらなる詳細および利点は、以下の詳細な説明および関連する図面において示される。

本発明は、以下の詳細な説明を、添付の図面と組み合わせることによって容易に理解されるであろう。図面において、同様の参照番号は、同様の構造要素を示す。

本発明の以下の詳細な説明では、本発明の１つ以上の実施形態に言及するが、本発明はそのような実施形態に限定されない。むしろ、詳細な説明は、あくまで例示のためのものである。図面に関連して本明細書に示す詳細な説明は、本発明がこれらの限定された実施形態を超えて拡張される際の、説明の目的のために提供されることを、当業者は容易に理解するであろう。

ＤＳＬオプティマイザ、動的スペクトル管理センタ（ＤＳＭセンタ）、「スマート」モデム、および／またはコンピュータシステムなどの、コントローラは、本発明のさまざまな実施形態に関連して説明する、動作データおよび／またはパフォーマンスパラメータ値を収集および解析するために使用されてもよい。そのようなコントローラは、さらに、本発明の方法および技術を実施するために使用されてもよい。コントローラおよび／またはその他の構成要素は、コンピュータによって実施される装置、または装置の組み合わせであってもよい。一部の実施形態では、コントローラは、通信回線に結合されたモデムまたはその他の通信装置から、遠く離れた場所にある。その他の場合、コントローラは、モデム、ＤＳＬＡＭ、またはその他の通信システム装置に直接接続され、それにより「スマート」モデムを作成する装置として、一方または両方の「ローカル」装置（すなわち、通信回線に直接結合された装置、またはそのようなローカル装置の一部）と一緒に置かれてもよい。「結合され（ｃｏｕｐｌｅｄ ｔｏ）」および「接続され（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｔｏ）」などの語句は、本明細書では、２つの要素および／または構成要素の間の接続を記述するために使用され、直接結合されること、あるいは、例えば、必要に応じて、１つまたは複数の介在する要素を経由して、または無線接続を経由して、間接的に結合されることを意味することが意図されている。

本発明の実施形態の、以下の例のいくつかは、例示的通信システムとしての、片側または両側ベクトル化ＡＤＳＬおよび／またはＶＤＳＬシステムに関連して使用される。これらのＤＳＬシステム内では、例示的ＤＳＬシステムの動作、ならびに、システム上のカスタマ（「ユーザ」とも呼ばれる）および／または装置から入手可能な、情報および／またはデータを記述するための、特定の規約、規則、プロトコルなどが使用されてもよい。ただし、当業者によって理解されるように、本発明の実施形態はさまざまな通信システムに適用されてもよく、本発明はいかなる特定のシステムにも限定されない。

さまざまなネットワーク管理要素が、ＡＤＳＬおよびＶＤＳＬ物理層リソースの管理のために使用され、ここで、要素とは、ＡＤＳＬまたはＶＤＳＬモデムペアの全体内の、あるいは個々の端における、パラメータまたは関数を意味する。ネットワーク管理フレームワークは、１つ以上の管理対象ノードからなり、各管理対象ノードはエージェントを含む。管理対象ノードは、ルータ、ブリッジ、スイッチ、モデム、またはその他であってもよい。少なくとも１つのＮＭＳ（ネットワーク管理システム）（しばしばマネージャとも呼ばれる）が、管理対象ノードを監視および制御し、ＮＭＳは、通常、一般的なＰＣまたはその他のコンピュータをベースにしている。ＮＭＳは、場合によっては、要素管理システム（ＥＭＳ）とも呼ばれる。ネットワーク管理プロトコルが、マネージャおよびエージェントによって、管理情報およびデータの交換のために使用される。管理情報の単位は、オブジェクトである。関連するオブジェクトの集合は、管理情報ベース（ＭＩＢ）として定義される。

図１Ａは、さまざまなＡＤＳＬおよびＶＤＳＬシステムに適用される、Ｇ．９９７．１標準（Ｇ．ｐｌｏａｍ）による参照モデルシステムを示す。この参照モデルシステムは、当業者によく知られており、この中で本発明の実施形態が実施されてもよい。このモデルは、ＡＤＳＬ１（Ｇ．９９２．１）、ＡＤＳＬ−Ｌｉｔｅ（Ｇ．９９２．２）、ＡＤＳＬ２（Ｇ．９９２．３）、ＡＤＳＬ２−Ｌｉｔｅ（Ｇ．９９２．４）、ＡＤＳＬ２＋（Ｇ．９９２．５）、ＶＤＳＬ１（Ｇ．９９３．１）、およびその他の出現しつつあるＧ．９９３．ｘ ＶＤＳＬ標準、ならびに、Ｇ．９９１．１およびＧ．９９１．２ ＳＨＤＳＬ標準など（すべて、ボンディングあり、またはボンディングなし）の、スプリッタを含む、または含まない、さまざまな標準を満たしているＡＤＳＬおよびＶＤＳＬシステムに適用される。これらの標準、それに対する変形、およびＧ．９９７．１標準に関連したそれらの使用は、すべて、当業者によく知られている。

Ｇ．９９７．１標準は、Ｇ．９９７．１で定義されたクリア・エンベッディド・オペレーション・チャネル（ｃｌｅａｒ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｃｈａｎｎｅｌ（ＥＯＣ））に基づく、ＡＤＳＬおよびＶＤＳＬ転送システムのための物理層管理と、Ｇ．９９ｘ標準で定義されたインジケータビットおよびＥＯＣメッセージの使用とを規定する。さらに、Ｇ．９９７．１は、構成、障害、およびパフォーマンス管理のための、ネットワーク管理要素の内容も規定する。これらの機能の実行において、システムは、アクセスノード（ＡＮ）において入手可能な、およびアクセスノード（ＡＮ）から収集可能な、さまざまな動作データを利用する。ＤＳＬ ＦｏｒｕｍのＴＲ６９レポートには、さらに、ＭＩＢと、それがどのようにアクセスされてもよいかが示されている。図１Ａで、カスタマの端末装置１１０は、ホームネットワーク１１２に結合されており、ホームネットワーク１１２は、さらに、ネットワーク終端ユニット（ＮＴ）１２０に結合されている。ＡＤＳＬシステムの場合、ＮＴ １２０は、ＡＴＵ−Ｒ １２２（例えば、ＡＤＳＬおよび／またはＶＤＳＬ標準のうちのいずれかによって定義される、場合によってはトランシーバとも呼ばれる、モデム）、あるいは、その他の任意の適切なネットワーク終端モデム、トランシーバ、またはその他の通信ユニットを含む。ＶＤＳＬシステム内のリモート装置は、ＶＴＵ−Ｒである。当業者によって理解されるように、そして、本明細書に記載するように、各モデムは、接続先の通信システムと相互作用を行い、また、通信システム内でのモデムのパフォーマンスの結果としての、動作データを生成してもよい。

ＮＴ １２０は、さらに、管理エンティティ（ＭＥ）１２４を含む。ＭＥ １２４は、任意の適用可能な標準および／またはその他の基準によって要求されるとおりに実行可能な、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、あるいは、ファームウェアまたはハードウェア内の回路状態機械などの、任意の適切なハードウェア装置であってもよい。ＭＥ １２４は、パフォーマンスデータを収集して、そのＭＩＢ内に記憶する。ＭＩＢは、各ＭＥによって維持される、情報のデータベースであり、また、ＭＩＢは、ネットワーク装置から情報を収集して管理者コンソール／プログラムに提供するために使用される管理プロトコルであるＳＮＭＰ（簡易ネットワーク管理プロトコル）などの、ネットワーク管理プロトコルを介してアクセスされてもよく、あるいは、電気通信ネットワーク要素間での応答とコマンドとをプログラムするために使用される伝統的なコマンド言語である、ＴＬ１コマンドを介してアクセスされてもよい。

システム内の各ＡＴＵ−Ｒは、ＣＯ内またはその他のアップストリームかつ／または中央の位置内の、ＡＴＵ−Ｃに結合される。ＶＤＳＬシステムにおいては、システム内の各ＶＴＵ−Ｒは、ＣＯ内またはその他のアップストリームかつ／または中央の位置（例えば、ＯＮＵ／ＬＴ、ＤＳＬＡＭ、ＲＴなどの、任意の回線終端装置）内の、ＶＴＵ−Ｏに結合される。図１Ａでは、ＡＴＵ−Ｃ １４２は、ＣＯ １４６内のアクセスノード（ＡＮ）１４０に位置している。当業者によって理解されるように、ＡＮ １４０は、ＤＳＬＡＭ、ＯＮＵ／ＬＴ、ＲＴなどの、ＤＳＬシステム構成要素であってもよい。ＭＥ １４４は、同様に、ＡＴＵ−Ｃ １４２に関するパフォーマンスデータのＭＩＢを維持する。当業者によって理解されるように、ＡＮ １４０は、ブロードバンドネットワーク１７０、またはその他のネットワークに結合されてもよい。ＡＴＵ−Ｒ １２２とＡＴＵ−Ｃ １４２とはループ１３０によって結合され、ループ１３０は、ＡＤＳＬ（およびＶＤＳＬ）の場合は、一般に、その他の通信および／またはデータ転送サービスも搬送する電話ツイストペア線である。

図１Ａに示すインタフェースのうちのいくつかは、動作および／またはパフォーマンスデータの決定と収集とのために使用されてもよい。図１Ａ内のインタフェースが、別のＡＤＳＬおよび／またはＶＤＳＬシステムインタフェース方式と違わない範囲内までは、システムは当業者によく知られており、また、差異は、当業者にとって既知であり明白である。Ｑインタフェース１５５は、オペレータのＮＭＳ １５０と、ＡＮ １４０内のＭＥ １４４との間のインタフェースを提供する。Ｇ．９９７．１標準で規定されたすべてのパラメータは、Ｑインタフェース１５５において適用される。ＭＥ １４４内でサポートされる近端パラメータは、ＡＴＵ−Ｃ １４２から得られ、一方、ＡＴＵ−Ｒ １２２からの遠端パラメータは、Ｕインタフェース上の２つのインタフェースのうちのいずれかによって得られてもよい。埋め込みチャネル１３２を使用して送信され、ＰＭＤ層において提供される、インジケータビットとＥＯＣメッセージとは、必要なＡＴＵ−Ｒ １２２パラメータをＭＥ １４４内で生成するために使用されてもよい。あるいは、ＭＥ １４４によって要求された場合にＡＴＵ−Ｒ １２２からパラメータを取得するために、ＯＡＭ（オペレーション、アドミニストレーション、およびマネジメント）チャネルと、適切なプロトコルとが使用されてもよい。同様に、ＡＴＵ−Ｃ １４２からの遠端パラメータは、Ｕインタフェース上の２つのインタフェースのうちのいずれかによって得られてもよい。ＰＭＤ層において提供される、インジケータビットとＥＯＣメッセージとは、必要なＡＴＵ−Ｃ １４２パラメータをＮＴ １２０のＭＥ １２４内で生成するために使用されてもよい。あるいは、ＭＥ １２４によって要求された場合にＡＴＵ−Ｃ １４２からパラメータを取得するために、ＯＡＭチャネルと、適切なプロトコルとが使用されてもよい。

（本質的にループ１３０である）Ｕインタフェースにおいては、２つの管理インタフェースが、１つはＡＴＵ−Ｃ １４２（Ｕ−Ｃインタフェース１５７）において、１つはＡＴＵ−Ｒ １２２（Ｕ−Ｒインタフェース１５８）において存在する。インタフェース １５７は、ＡＴＵ−Ｃ近端パラメータを、ＡＴＵ−Ｒ １２２がＵインタフェース１３０を越えて取得するために提供する。同様に、インタフェース１５８は、ＡＴＵ−Ｒ近端パラメータを、ＡＴＵ−Ｃ １４２がＵインタフェース１３０を越えて取得するために提供する。該当するパラメータは、使用されているトランシーバ標準（例えば、Ｇ．９９２．１またはＧ．９９２．２）に依存してもよい。

Ｇ．９９７．１標準は、Ｕインタフェースを横切る任意選択のＯＡＭ通信チャネルを規定する。このチャネルが実装されている場合、ＡＴＵ−ＣとＡＴＵ−Ｒとのペアは、物理層ＯＡＭメッセージを伝送するためにこのチャネルを使用してもよい。したがって、そのようなシステムのトランシーバ１２２、１４２は、それらのそれぞれのＭＩＢ内に維持されているさまざまな動作およびパフォーマンスデータを共有する。

ＡＤＳＬ ＮＭＳに関するさらなる情報は、「ＡＤＳＬ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｅｌｅｍｅｎｔ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題されたＤＳＬ Ｆｏｒｕｍ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ＴＲ−００５（ＡＤＳＬ Ｆｏｒｕｍ、１９９８年３月）に見出すことができる。さらに、「ＣＰＥ ＷＡＮ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ」と題されたＤＳＬ Ｆｏｒｕｍ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ＴＲ−０６９（ＤＳＬ Ｆｏｒｕｍ、２００４年５月）にも見出すことができる。最後に、「ＬＡＮ−Ｓｉｄｅ ＤＳＬ ＣＰＥ Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ」と題されたＤＳＬ Ｆｏｒｕｍ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ＴＲ−０６４（ＤＳＬ Ｆｏｒｕｍ、２００４年５月）にも見出すことができる。これらの文献は、ＣＰＥ側管理のためのさまざまな状況を扱い、その中の情報は当業者によく知られている。ＶＤＳＬに関するさらなる情報は、ＩＴＵ標準Ｇ．９９３．１（「ＶＤＳＬ１」と呼ばれることもある）、および出現しつつあるＩＴＵ標準Ｇ．９９３．２（「ＶＤＳＬ２」と呼ばれることもある）、ならびに、進行中のいくつかのＤＳＬ Ｆｏｒｕｍ作業テキストに見出すことができ、これらはすべて当業者に知られている。例えば、追加情報は、「ＶＤＳＬ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｅｌｅｍｅｎｔ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題されたＤＳＬ ＦｏｒｕｍのＴｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ＴＲ−０５７（２００３年２月）（旧ＷＴ−０６８ｖ５）、および「ＦＳ−ＶＤＳＬ ＥＭＳ ｔｏ ＮＭＳ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ」と題されたＴｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ＴＲ−０６５（２００４年３月）、ならびに、ＶＤＳＬ１およびＶＤＳＬ２ ＭＩＢ要素のためのＩＴＵ標準Ｇ．９９７．１の出現しつつある改訂版、またはＡＴＩＳ Ｎｏｒｔｈ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｄｒａｆｔ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｒｅｐｏｒｔ（ＮＩＰＰ−ＮＡＩ−２００５−０３１）で入手可能である。

同じバインダ（ｂｉｎｄｅｒ）を共有する回線が、同じ回線カード上で終端することは、ＶＤＳＬにおいて一般的であるのに比べて、ＡＤＳＬにおいてはあまり一般的ではない。ただし、同一バインダ回線の共通終端は同様に行われてもよいため、ＤＳＬシステムの議論は、ＡＤＳＬにも拡張されてもよい（特に、ＡＤＳＬおよびＶＤＳＬの両方を処理する、より新しいＤＳＬＡＭにおいて）。複数のトランシーバペアが動作中および／または利用可能である、ＤＳＬプラントの一般的なトポロジにおいては、マルチペアバインダ（またはバンドル）内で、各加入者ループの一部が、他のユーザのループと一緒に置かれる。電話ネットワーク内の一般的なバインダは、２５〜１００ペアの銅ツイストペア線からなる。共通バインダ内の複数のＤＳＬサービス信号は、同じバインダ内の他のＤＳＬサービス信号への主要な障害となることがある、ＮＥＸＴおよびＦＥＸＴを発生させる可能性がある。ペデスタルの後、カスタマ構内設備（ＣＰＥ）の非常に近くで、ループは引き込み線の形態を取り、バンドルを出る。したがって、加入者ループは、２つの異なる環境を横切る。ループの一部はバインダの内部に配置されてもよく、そこでは、ループは外部の電磁インタフェースからは遮蔽される場合があるが、クロストークが発生しやすい。ペデスタルの後、このペアが引き込み線のほとんどにわたって他のペアから遠く離れている場合、引き込み線はクロストークには影響されないことが多いが、引き込み線は遮蔽されていないため、転送は電磁妨害によって、同様により大きく損なわれる可能性がある。多くの引き込み線は、それらの中に２〜８のツイストペア線を有し、家庭への複数のサービス、またはそれらの回線のボンディング（１つのサービスの多重化および逆多重化）の状況においては、引き込み線セグメント内で、それらの回線間に、追加のかなりのクロストークが発生する可能性がある。

一般的な、例示的ＤＳＬ配備シナリオを、図１Ｂに示す。合計（Ｌ＋Ｍ）個のユーザ２９１、２９２のすべての加入者ループは、少なくとも１つの共通バインダを通過する。各ユーザは、専用の回線を介して中央局（ＣＯ）２１０、２２０に接続される。ただし、各加入者ループは、異なる環境および媒体を通過してもよい。図１Ｂでは、Ｌ個のカスタマまたはユーザ２９１が、光ファイバ２１３と銅ツイストペア線２１７との組み合わせを使用して、ＣＯ ２１０に接続されており、これは一般に、ファイバ・ツー・ザ・キャビネット（ＦＴＴＣａｂ）またはファイバ・ツー・ザ・カーブと呼ばれる。ＣＯ ２１０内のトランシーバ２１１からの信号は、ＣＯ ２１０および光ネットワークユニット（ｏｐｔｉｃａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｕｎｉｔ（ＯＮＵ））２１８内の、光回線終端装置（ｏｐｔｉｃａｌ ｌｉｎｅ ｔｅｒｍｉｎａｌ）２１２および光ネットワーク終端装置（ｏｐｔｉｃａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｅｒｍｉｎａｌ）２１５によって変換される。ＯＮＵ ２１８内のモデム２１６は、ＯＮＵ ２１８とユーザ２９１との間の信号のためのトランシーバとしての役割を果たす。

ＣＯ ２１０、２１８、およびＯＮＵ ２２０（ならびに、その他）などの位置で共通終端するユーザの回線は、ベクトル化などの、連係した方法で動作させられてもよい。ベクトル化された通信システム（ベクトル化ＡＤＳＬおよび／またはＶＤＳＬシステムなど）においては、信号および処理の連係が達成されてもよい。ダウンストリームベクトル化は、ＤＳＬＡＭまたはＬＴからの、複数回線の転送信号が、共通のクロックおよびプロセッサを用いて共同生成される場合に発生する。そのような共通クロックを有するＶＤＳＬシステムにおいては、ユーザ間のクロストークは、各トーンについて別々に発生する。したがって、多くのユーザについてのダウンストリームトーンのそれぞれは、共通ベクトルトランスミッタによって別個に生成されてもよい。同様に、アップストリームベクトル化は、複数回線の信号を共同受信するために、共通のクロックおよびプロセッサが使用される場合に発生する。そのような共通クロックを有するＶＤＳＬシステムにおいては、ユーザ間のクロストークは、各トーンについて別々に発生する。したがって、多くのユーザについてのアップストリームトーンのそれぞれは、共通ベクトルレシーバによって別個に処理されてもよい。

残りのＭ個のユーザ２９２のループ２２７は、銅ツイストペア線のみであり、このシナリオは、ファイバ・ツー・ザ・エクスチェンジ（ＦＴＴＥｘ）と呼ばれる。可能であり、かつ経済的に実現可能である限り、ＦＴＴＣａｂの方がＦＴＴＥｘよりも好ましく、その理由は、それにより、加入者ループの銅部分の長さが減少し、したがって、達成可能な速度が増加するからである。ＦＴＴＣａｂループの存在は、ＦＴＴＥｘループに問題を引き起こす可能性がある。さらに、ＦＴＴＣａｂは、将来、ますます普及したトポロジとなることが期待される。このタイプのトポロジは、かなりのクロストーク干渉をもたらす可能性があり、また、さまざまなユーザの回線が、それらが動作する特定の環境のため、異なるデータ搬送およびパフォーマンス能力を有することを意味する可能性がある。トポロジは、ファイバ供給の「キャビネット」回線と交換回線とが、同じバインダ内で混合されることが可能であるようなものであってもよい。

図１Ｂからわかるように、ＣＯ ２２０からユーザ２９２への回線は、ＣＯ ２１０とユーザ２９１との間の回線によって使用されていない、バインダ２２２を共有する。さらに、別のバインダ２４０が、ＣＯ ２１０およびＣＯ ２２０と、それらのそれぞれのユーザ２９１、２９２との間のすべての回線に共通している。図１Ｂでは、遠端クロストーク（ＦＥＸＴ）２８２と近端クロストーク（ＮＥＸＴ）２８１とが、ＣＯ ２２０において一緒に置かれた回線２２７のうちの少なくとも２本に影響するものとして示されている。

当業者によって理解されるように、これらの文献に記載された動作データおよび／またはパラメータのうちの少なくとも一部は、本発明の実施形態に関連して使用されてもよい。さらに、システム記述のうちの少なくとも一部は、同様に、本発明の実施形態に適用可能である。ＤＳＬ ＮＭＳから入手可能な、さまざまなタイプの動作データおよび／または情報は、その中に見出されてもよく、その他は、当業者に知られている可能性がある。

通信システムにおける一般的な問題は、明確に観察可能な場合がある。そのような問題を識別し、理解した後は、問題に対処するための、将来の修正および／または是正処置を迅速に開発することが多くの場合可能である。例えば、ＡＤＳＬにおいては、高いコード違反（ＣＶ）カウントによって発生する不安定なパフォーマンスを有する回線は、一般的に、かつ容易に観察可能な場合がある。結果として、信号対雑音比マージン（ＴＳＮＲＭ、「ターゲット信号対雑音比マージン」とも呼ばれる）の増加、またはＩＮＰ／ＤＥＬＡＹ ＦＥＣ設定の変更などの是正処置が、回線について実施されてもよい。後続のトレーニングにおけるＴＳＮＲＭの増加、および／または、ＩＮＰ設定の増加は、後続のトレーニング、または変更されたパラメータの実施が行われ次第、ＣＶカウントを減少させる。ＴＳＮＲＭおよび／またはＩＮＰの、いくつかの連続した増加は、許容可能なほど低いＣＶカウントをもたらし、その後は、ＴＳＮＲＭまたはＩＮＰのさらなる増加は必要ではない。しかし、いくつかの問題は、直接観察可能であるとしても、容易に観察されない場合がある。そのような問題の直接的な証拠を認識していない（ＤＳＬオプティマイザなどの）コントローラは、適切な処置を取ることができない可能性がある。

一部の通信システムにおいては、システム構成パラメータおよび規則の適切な範囲が明白な場合があり、そのため、単純な規則および／またはパラメータ範囲がネットワーク全体に適用されてもよい（「万能サイズ」アプローチ）。例えば、ＡＤＳＬにおいては、低信頼サービスを防止するために、最小ノイズマージンは０ｄＢ以上でなければならないということはよく知られている。ほとんどのオペレータは、したがって、最小ノイズマージンレベルを０ｄＢに設定する。静的規則は、適切なものと不適切なものの両方が、ＤＳＬシステムなどのさまざまな通信システム内に多数ある。多くの場合、所与の時間において、または所与の時間の間に適切である規則は、通信システム内の変化のため、後で不適切となる可能性がある。

本発明の実施形態は、システムの既存のまたは潜在的な問題、ならびに／あるいは、通信ネットワーク内のシステムパフォーマンスを向上および／または最大化するための、構成パラメータの適切な範囲、のうちの任意のものに関する、通信システムによる自己学習および／または自己調整を実施する方法および装置を提供する。本発明においては、動作データが、（好ましくは、データが回線および／またはシステム挙動の正確な指標となるための十分に長い期間にわたって）収集および解析され、その後、システムは、あるいは、システム内の、またはシステムに結合されたコントローラは、システムのパフォーマンスについての情報を学習し、コントローラによるシステム動作の理解を更新するために情報を処理し、ネットワークまたはネットワーク内の回線セットのパフォーマンスを、所望の方法で向上するか、さもなければ変える（例えば、個々の回線のパフォーマンスの向上、または、バインダグループなどの、回線のグループのパフォーマンスの向上）、規則または動作を、調整および／または構築する。

本発明の以下の例では、ＤＳＬシステムを例示的通信システムとして使用する。しかし、本発明は、任意の一般的な通信システムに、ならびに、ノイズマージンに関するもの以外の、規則、データフィールド、および／またはパラメータに適用されてもよい。

ＡＤＳＬにおいては、妥当なデータレートを達成しながら、大部分の回線に高信頼のサービスを提供するために、ターゲットノイズマージンは、多くの場合、６〜８ｄＢの一般的な範囲内に設定される。しかし、一部の回線は、高信頼のサービスを達成するには、より大きなターゲットマージンを必要とする可能性があり（例えば、経時的に大きく変化するノイズ特性のため）、一方、一部の回線は、３〜４ｄＢのマージンしか必要としない可能性がある（例えば、それらは主として経時的に変化しないノイズ特性を経験するため）。学習中に情報をもたらすために調整されてもよい、その他のパラメータおよび／または閾値には、以下が含まれる。
−リンクのＩＮＰ、遅延、またはデータレートを変更するための、ＣＶ閾値、
−リンクのＩＮＰ、遅延、またはデータレートを変更するための、リトレインカウント（ｒｅｔｒａｉｎ ｃｏｕｎｔｓ）についての閾値、
−転送スペクトル設定（例えば、ＰＳＤＭＡＳＫ設定またはＣＡＲＭＡＳＫ設定）を、あるいはリンク上のスペクトルの使用を変えるための、ノイズスペクトル形状（または関連する閾値）、
−ＢＣＡＰ［ｎ］設定を変更するための、ノイズスペクトルの時間変化または分布特性（ＢＣＡＰ［ｎ］は、各ＤＭＴトーン内の最大ビット数を制限するために使用される）、
−他の回線の挙動を調整するための、マージン、および／または、ＣＶレベル、および／または、報告される最大達成可能データレート（実際には、本明細書に開示されていることのほとんどは、バインダ内のすべての回線にわたって実施されてもよい−すなわち、１本の回線を監視し、別の回線に対して処置を取り、その応答と、結果としての適切な処置とをバインダは自己学習する）

一般に、本発明の実施形態は、パフォーマンスに関する情報を提供する動作データ（例えば、ＳＮＲ、マージン、データレート、ＣＶカウント、リトレインカウントなど）を収集し、次に、１つ以上の制御データ（例えば、ＰＳＤ、ＭＡＸ／ＭＩＮ／ターゲットマージン、データレート、ＩＮＰ／ＤＥＬＡＹなどのＦＥＣパラメータなど）を調整して、いずれがパフォーマンスに影響するか（パフォーマンスを向上または低下させるか）を学習する。各回線は、次に、維持されるか、または、所望の（場合によっては、さらに、最適な）パフォーマンスを提供するために、動的に調整されてもよい。収集される動作データおよび利用可能な制御データ（範囲、閾値など）のいくつかは、さらに、回線セット（１本の回線、バインダなどの回線のグループなど）について調べられてもよい。システムコントローラは、ともに動作するシステムに関してより多くを学習するにつれて、制御データとパフォーマンスとの間の因果関係を学習することによって、システムパフォーマンスを維持、向上、最適化、またはその他の方法で制御するための動作条件を選択することが可能になる。したがって、一般に、本発明の実施形態は、観察されたデータに応じて個人に静的に（かつ一般に低速で）規則を設定させる代わりに、ＤＳＬオプティマイザなどのコントローラが、システムおよびシステムダイナミクスについてのその知識を更新し、それに基づいて、回線、バインダ、および／またはシステム条件に応じて、動作パラメータを制御および調整することを可能にする。

より低いターゲットマージンによって、より高いデータレートがもたらされることは、よく知られている。したがって、回線のターゲットノイズマージンは、高信頼の、さもなければ、許容可能な、または所望のサービスを保証する、最低の値に設定することが望ましい。当業者によって理解されるように、個々の回線についてのマージンの適応的選択は、大幅なパフォーマンスの向上をもたらすことが可能である。したがって、個々の回線について、適切なマージンレベルを決定することは非常に有益である。

同様に、ＦＥＣパラメータ（例えば、ＩＮＰおよび遅延パラメータ）を変更することは、ＦＥＣコーディングによって引き起こされる遅延を減少させることによって、所与の回線のデータレートまたはスループットを増加させる可能性がある。システム内の１つ以上の制御パラメータの調整が、コード違反の数、あるいは、エラーまたは問題のその他の指示を減少させる場合、ＦＥＣパラメータを変更して、ＦＥＣコーディングによる遅延を減少させることができる可能性がある。当業者に明白なように、その他の類似した制御パラメータの調整は、動作データに対して有益な効果を有することが示された場合、所与のＤＳＬまたはその他の通信システムの動作を向上させる可能性がある。

マージンの監視および評価に関する、本発明の実施形態を使用することにより、自己学習装置（例えば、コントローラ、ＤＳＬオプティマイザ、プロセッサ、またはモジュール）は、通信システムおよび／またはネットワークから取得した、適切に十分な量の収集された動作データを（例えば、継続的に、または周期的に）調べること、そして、関連するデータを入手可能な、各個別の回線のために適切な、最小マージンレベルを確実に決定することが可能である。例えば、自己学習装置は、過去２か月に３ｄＢ未満のマージン変化を示した回線について、４ｄＢのマージンターゲットが適切であることを決定してもよい。コントローラは、次に、引き続き、システムのさまざまな構成要素で使用されている規則を、この情報を反映するように調整してもよい。同時に、自己学習装置は、過去２か月に４〜６ｄＢのマージン変化を示した回線について、１０ｄＢのマージンターゲットが適切であることを決定して、対象の回線についての規則を、そのガイドラインを反映するように調整してもよい。ＳＮＲマージンは、チャネル挿入損失およびノイズスペクトルだけでなく、データレートの関数でもあるので、最大データレートは、ターゲットＳＮＲマージンと一緒に調整されてもよい。自己学習装置によって生成されるそのような規則は、したがって、静的規則、または、手動による動作データの観察および操作によって生成される規則よりも好ましく、その理由は、自動学習装置によって可能にされる自動化の利点（速度、自動化された更新など）のためである。

制御パラメータの変更が望ましいかどうかを計算するために、動作データ入力を使用する、さまざまな方法が実施されてもよい。望ましさは、より良好な「数」（例えば、より高いデータレート、より低いＣＶカウントなど）などの、１つ以上の基準によって、および／または、より主観的な要因（例えば、ユーザ苦情の可能性の減少）によって決定されてもよい。本発明の実施形態は、１つ以上の制御パラメータを使用して、パフォーマンスの変化を評価してもよい。１つ以上の制御パラメータの組（例えば、ベクトル）Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}が実施された場合、所与の回線セットＳ内に結果としてもたらされる変化が測定されてもよい。この測定値は、収集された動作データＤ_{ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ}に基づくパフォーマンススコアのベクトルＰ_{ｓｃｏｒｅｓ}であってもよく、ここで、スコアは、有益であることをユーザおよび／またはオペレータが見出す可能性がある改善を反映する。スコアが良好な場合、調整された制御パラメータは維持される。制御パラメータの実施の結果として、パフォーマンスが低下する場合、システムは、以前に使用されていた制御パラメータに戻ってもよい。

制御パラメータの組Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}は、１つのパラメータ値、複数のパラメータ値、１つの制御規則、複数の制御規則などであってもよい。１つの制御パラメータをいくつか個別に評価して、変更のどの組み合わせが有利なパフォーマンス変化をもたらす可能性があるかを、プロットおよび／または計算することが可能であってもよい。同様に、Ｐ_{ｓｃｏｒｅｓ}は、１つのエントリを有してもよく、あるいは、さまざまな制御パラメータ間のより複雑な相互関係をコントローラが考慮することを可能にする、複数のエントリを有してもよい。さらに、回線セットＳは、１本の回線、回線のグループ、バインダ、領域などであってもよい。最後に、特定の調整が回線セットのパフォーマンスを向上することが示された場合、その調整（または、１つまたは複数のそのような調整から得られた情報／知識）は、システム動作の類似した利益および／または制御を達成するために、他の回線セット内でテストおよび／または実施されてもよい。

別の実施形態では、統計的状態機械が、次のパフォーマンス関数を使用して構築されてもよい。
Ｒ＝ｆ（Ｄ_{ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ}， Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}）
上式は、Ｄ_{ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ}が、回線セットＳによって報告可能なすべての動作データのベクトルであり、Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}が、回線セットについてのプロファイル／サービスの変更を記述するためにＤＳＬオプティマイザなどのコントローラが状態機械の中に実施してもよい、すべての制御のベクトルである場合に定義される。Ｒが増加する場合は、より良好な回線セット状態が達成可能である。ひとつひとつの制御に関するＲの「導関数」は、Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}を変更することによって、Ｒが増加させられてもよいか、または減少させられてもよいかを決定する。その導関数は、（例えば、ライブラリまたはデータベース内の）既存のデータを調べることによって、あるいは、テスト回線の小さな組の、Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}を、わずかに「移動させる」かまたは調整し、次に、Ｒへの影響を観察することによって取得されてもよい。制御は、何らかの所望の方法でＲを向上させるかまたは変更するために選択されてもよい。例は、当業者によく知られている、次の勾配アルゴリズム（ｇｒａｄｉｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）である。
所与のＣ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}を開始点として、
以下の手順、
１．Ｖ＝−（Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}に関するＲの導関数）から、サーチ方向ベクトルを計算
２．ラインサーチ。Ｒ＝ｆ（Ｄ_{ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ}， Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}＋ｔ・Ｖ）を最大化するｔを検索するラインサーチを介して、スカラステップサイズｔを選択。ラインサーチが適用できない場合は、小さなスカラ定数または定数対角行列が使用されてもよい。
３．Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}＋ｔ・Ｖを用いてＣ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}を更新
を、停止基準（例えば、最後のイタレーションにおいてＲが閾値未満に増加させられる）が満たされるまで繰り返す。

本発明の一部の実施形態では、制御パラメータの組Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}を更新するために使用される方法は、「教師なし学習」または「クラスタリング」または「ベクトル量子化」としてさまざまに知られているアルゴリズム分野に関連していると見られてもよい（これらの分野のいずれも、本発明の実施形態に関連して使用される方法に類似した方法で適用されたことはないが）。当業者によく知られている「一般化ロイドアルゴリズム」に基づいた方法例の基本的説明を、本明細書に示す。

ＤＳＬ回線セットの何らかのパフォーマンス側面を向上させるためにＣ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}を更新するという目的のために、ＤＳＬ回線セットＳ、および制御パラメータの組Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}が最初に選択される。Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}についての、妥当であると見なされる候補値が選択されるが、ＤＳＬ回線セットへの、この値の組による実際の影響は正確には知られていなくてもよい。Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}の各候補値が、次に、回線セットＳのサブセットに適用されてもよく、その後、動作データＤ_{ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ}（例えば、コード違反カウント）が、回線セットＳについて収集される。

動作データは、以下に記載するようなクラスタリング方法を使用して分類されてもよい。分類の後、各ＤＳＬ回線または回線セットは、ベクトル空間内の点によって表され、そして、ＤＳＬ回線および／または回線セットに対応するそのような点は、複数の「クラスタ」のうちの１つに割り当てられる。各クラスタは、分類されたＤＳＬ回線のグループを表し、分類されたＤＳＬ回線は、それらの対応する動作データ間で類似性を共有する（例えば、クラスタ内の回線は、同程度のコード違反カウントを有する）。自己学習／自己調整装置は、次に、望ましい効果（例えば、低いコード違反カウント）を示している、クラスタ内で使用されているＣ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}の値を調べて、優れたパフォーマンスをもたらすＣ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}の値を発見してもよい。Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}のそのような発見された値は、対象の回線セット上の、および／または、その他の回線セット上の動作を向上させるために、後で適用されてもよい。

上述のクラスタリング方法は、トレーニング段階と分類段階とからなる。ｘを、組ＳからのＤＳＬ回線から収集される、（動作データＤ_{ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ}から導き出される）データのベクトルであると仮定する。ｙ_ｉ、ｉ＝１，．．．，Ｃを、Ｃ個のクラスタに関連付けられたベクトルであると仮定し、ここで、各クラスタは、類似した動作データを有する回線のグループに対応する。

方法の分類段階は、ｉ以外の任意のｊについてｄ（ｘ，ｙ_ｉ）≦ｄ（ｘ，ｙ_ｊ）となる、クラスタ／モデルｉを見つけるステップを実行し、ここで、ｄは、何らかの適切な距離の尺度である。方法のトレーニング段階は、以下のステップを含む。
ｉ．ベクトルｙ_ｉ、ｉ＝１，．．．，Ｃを初期化。
ｉｉ．１回以上のイタレーションを実行して、トレーニングセットのデータに基づく新しいモデルベクトルｙ_ｉ、ｉ＝１，．．．，Ｃを取得。
ｉｉｉ．トレーニングセットのデータについての、全ひずみを計算。
ｉｖ．全ひずみが、何らかの閾値よりも小さい場合は、終了。それ以外の場合は、ステップｉｉに進む。

ステップｉｉおよびｉｉｉについて、以下に、より詳細に説明する。

ステップｉｉについては、
ａ）トレーニングセットに属する各ベクトルｘについて、ｉ以外の任意のｊについてｄ（ｘ，ｙ_ｉ）≦ｄ（ｘ，ｙ_ｊ）となる、クラスタ／モデルｉを見つける。
ｂ）各クラスタについて、クラスタ／モデルｉに同様に属するトレーニングセットのすべてのベクトルｘの平均として、ｙ_ｉを再計算する。当業者によって理解されるように、「平均」は、ここでは、任意の適切な平均化操作であると定義される。

ステップｉｉｉについては、
ａ）全ひずみを、Ｄ＝ａｖｅｒａｇｅ［ｄ（ｘ，ｙ_ｉ）｜ｄ（ｘ，ｙ_ｉ）≦ｄ（ｘ，ｙ_ｊ），ｊ≠ｉ］として計算する。言い換えると、これは、トレーニングセットのデータの各ベクトルの、最も近いｙ_ｉベクトルからの平均距離である。
ｂ）上記の分類段階方法を使用することによって、観察されたデータのベクトルｘは、Ｃ個のクラスタのうちの１つに分類されてもよく、ここで、各クラスタは、類似した動作データを有する１本以上の回線に関連している。

図２は、前の例を実施し、４クラスタの場合のクラスタを使用する、本発明の一実施形態を示す。それぞれの十字形４１１、４１２、４１３、４１４は、ベクトルｙ_ｉに対応する。ＤＳＬ回線の、クラスタへの分類も示されており、ここで、同じクラスタに分類されたＤＳＬ回線は、図２の線４３０によって境界を付けられた、正方形４２１、円形４２２、星形４２３、および三角形４２４として示されている。

図２のクラスタは、類似した動作データを有する回線をグループ化する。動作データについての望ましい属性（例えば、高データレート、低カウントのコード違反、低率のカスタマ苦情）を示すクラスタの検査は、そのような望ましい効果を与える制御パラメータの組Ｃ_{ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ}の値をもたらす。したがって、制御パラメータの改善された値が、適応的に学習され、カタログに入れられ、調べられ、そして実施されてもよい。

本発明の実施形態は、第１の回線セットの動作によって収集された情報から第２の回線セットが利益を得てもよいようにするために、第１の回線セットについてのパラメータセットを決定するために適用されてもよい。例えば、ＲＴ ＤＳＬＡＭからダウンストリーム転送を行っている回線の組（第２の回線セット）からのクロストークによって影響を及ぼされている、ＣＯ ＤＳＬＡＭから発しているＤＳＬ回線のバインダ（第１の回線セット）内のダウンストリーム転送が考慮されてもよい。自己学習コントローラまたはその他の機器／装置は、第２の回線セットに適用されるさまざまな制御パラメータについて、第１の回線の動作データを収集し、パフォーマンスを解析してもよい。第２の回線セットの、好ましい、または最適な制御パラメータが、次に、収集された動作データおよび後続の解析に基づいて識別されてもよい。本発明の一部の実施形態では、自己学習装置は、第１の回線セットについての収集可能な動作データを生成するために、ＰＳＤＭＡＳＫ、ＣＡＲＭＡＳＫ、転送電力、最大データレート、ＴＳＮＲＭ、ＭＡＸＳＮＲＭ、ＭＩＮＳＮＲＭ、ＢＣＡＰなどについての第２の回線セットのさまざまな設定を含んでもよい、いくつかの制御パラメータセットを試してもよい。自己学習装置は、それが学習したことに基づいて、いずれかまたは両方の回線セットの全体的なパフォーマンスを、何らかの所望の方法で向上させるか、または、さもなければ変更する、第２の回線セットのための（場合によっては、さらに第１の回線セットのための）制御パラメータの組を選択してもよい。

特定の回線問題を検出するために、動作データは、自己学習コントローラ（例えば、ＤＳＬオプティマイザ）によって、複数の回線状態について調べられてもよい。一例示的実施形態において、一般的なＤＳＬループは、ループを形成するように継ぎ合わされた複数の銅線セグメントからなる。当業者によって理解されるように、不良に接合された接続は、特に低い周波数範囲内で、信号電力の大幅な損失を発生させる。自己学習コントローラは、不良接合問題を有することが知られている第１の回線セットおよび／またはクラスタと、そのような問題を有さないことが知られている第２の回線セットおよび／またはクラスタとからの、ならびに／あるいは、それらの回線セットおよび／またはクラスタに関連する、動作データにアクセスできてもよい。自己学習コントローラは、２つの組から収集された、および／または、２つの組に関する、動作データを比較して、それらの組の、異なる特性を発見してもよい。第１および第２の回線セットの調査から学習された、統計情報および／またはその他の情報（例えば、アップストリームの減衰とダウンストリームの減衰との間の比、アップストリームの最大達成可能データレートとダウンストリームの最大達成可能データレートとの間の比など）は、接合状態が知られていない回線の不良接合特性を検出するための、規則を構築するために使用されてもよい。

時間の経過とともに、また、より広範なさまざまな制御データに応答して、回線セットのパフォーマンスに関するより多くの情報が取得されるにつれて、制御データの実施の、原因と結果のより正確な評価が、発達させられてもよい。場合によっては、この知識ベースは、システムまたは回線セットをより細かく「チューニング」する能力を提供してもよい。他の場合には、回線動作に関する、より大まかな一般的規則が収集され、後で実施されてもよい。システムおよび回線セット動作の、時間変化およびその他の変化が調べられて、同様に対処されてもよい。

場合によっては、所与の回線セットを評価するには（例えば、量または適時性に関して）データが不足している可能性がある。自己学習システムは、その場合、所望のデータが収集されて、１つ以上の有効な規則が導き出されることが可能なように、通信回線のいくつかを、指定した構成（例えば、制御データ）を用いて動作するように強制してもよい。場合によっては、チャネル、ノイズ、またはユーザデータ活動の、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）などの、処理済みの情報を調べることが有益な可能性がある。本発明による自己学習装置は、そのような処理済みの情報を、未処理の動作データとともに調べて、通信システムおよび／またはネットワークのパフォーマンスを向上するための適切な情報、規則、または処置を見つけてもよい。

回線、バインダ、システムなどの評価、およびそれらがどのように構成、維持、または変更されるべきか、ならびに／あるいは、本発明の実施形態による動作データの任意のその他の評価は、パフォーマンスおよび／または１つ以上の動作状態に関する最新の利用可能な動作データに基づくことが要求されてもよく、あるいは、現在データだけでなく履歴データにも基づいてもよい。例えば、過去にパフォーマンスの問題を引き起こしたノイズ源（例えば、機器またはその他の装置）が除去された（例えば、捨てられた）場合、考慮中の１本以上の回線への以前の影響は、取り除かれるか、または少なくとも減らされるべきである。したがって、履歴データは、使用される場合、任意の適切な方法で重み付けされてもよい。例えば、現在および履歴データの重み付けが、データがどれだけ新しいかの関数として適用されてもよいように、データ重み付けベクトル（Ｗ）が、各回線および／または動作状態に与えられてもよい。例えば、重み付けベクトルがＷ１＝［１１１］である場合、システムのパフォーマンスの学習における、および／または、既存のモデルの更新、またはそのシステム（１本の回線、複数の回線、バインダ、領域など）の評価における、最後の３つの更新期間（例えば、日）からのデータは、等しい重みを与えられる。重み付けベクトルがＷ２＝［１０００００００．５］である場合、最後に報告された動作状態データからのデータは、重み付け１とともに使用され、７更新期間前（例えば、１週間前）からのデータは、重み付け０．５とともに使用される。その他の更新期間からのデータは無視される。最後の２か月のみからのデータを、同じ重み付けとともに使用することが所望される場合、重み付けベクトルは、１日の更新期間を使用し、サイズ６０で、すべて１（すなわち、Ｗ３＝［１１１．．．１１１］）であってもよい。例えば、１回の読み取りが、システムモデルに関する、および／または、既存システムの動作の変更に関する、任意の決定のための基礎となるべきかどうかに依存して、異なる動作状態について異なる重み付けベクトルが使用されてもよい。

考慮される動作データの適時性に加えて、任意の決定が行われるべきかどうか、および／または処置が取られるべきかどうかの評価、ならびに／あるいは、動作データのその他の任意の評価は、十分な量の利用可能な動作データに基づくことが要求されてもよい。例えば、場合によっては、データ収集システムが誤動作するか、または非活動状態になる可能性があり、これは、利用可能なデータが非常に少ないか、または、まったくない可能性があることを意味している。そのような場合、高信頼の評価の基となるデータが不十分にしかないならば、システムは、システムおよび／または回線動作への、あるいは、それらに適用可能なあらゆる制限および／またはパラメータへの、いかなる変更も行うことを控えることが役立つ可能性がある。不適切な変更が実施されるのを防止するために、変更の実施は、最後の評価以来、または指定された期間内に、十分な追加データが収集された場合のみに限られてもよい。動作データは、カーディナリティ技術およびデータ確率分布を使用して調べられてもよい。最近収集されたデータに有利なように、遠い過去の値の影響を低減するための、高度な分布推定が使用されてもよく、これは当業者によってよく理解されている。データの十分性または適時性規則が満足されない場合、そのような規則が満たされることを可能にする新しいデータが収集されるまで、動作は行われなくてもよい。

要約すると、本発明の実施形態は、システムパフォーマンスに関して学習し、通信システムから収集した動作データに基づいてシステムを調整することが可能な、自己学習装置、コントローラ、および／またはシステムを実施するために使用されてもよい。調整は、生の（すなわち、未処理の）データに基づいてもよく、かつ／または、処理済みデータに基づいてもよい（例えば、ここで、処理済みデータとは、チャネル、ノイズ、および／またはユーザデータ活動の、クラスタ表現またはＨＭＭである）。収集のために不十分なデータしか利用できない状況においては特に、１つ以上の自己学習プロセスのために所望のデータが収集されることが可能であることを保証するために、特定の構成および／または制御パラメータが通信システム内で強制されてもよい。収集されたデータの解析（プロセッサ、コントローラ、ＤＳＬオプティマイザ、および／または、その他の装置によって自動的に実行されてもよい）は、ネットワーク、個々のユーザ、および／またはグループユーザ（例えば、ＤＳＬシステム内のバインダ）のパフォーマンスを向上することが可能な、規則および／または将来の処置を決定するために使用されてもよい。通信システムの側面の中でも特に、ＤＳＬシステム内の規則および／または順序付け処置は、（やはり自動的に実行されてもよい）解析に基づいて変更されてもよい。

本発明の一実施形態を、図３の方法３００に示す。この方法３００は、当業者に明白なように、以下に記載するさまざまな方法で適合されてもよい。さらに、方法３００は、ソフトウェア（例えば、コンピュータプログラムプロダクトなど）として、全体的に、または部分的に実施されてもよく、かつ／または、本発明のさまざまな装置実施形態（例えば、コントローラ、ＤＳＬオプティマイザ、コンピュータシステム、プロセッサなどのうちの１つ以上）によって実行されてもよい。

本発明の一実施形態では、方法は、第１のＤＳＬ回線セット（１本の回線または複数の回線を有してもよい）の動作を制御すると解釈されてもよい。制御ＤＳＬ回線セットが選択される（同様に、１本の回線または複数の回線を有してもよく、第１のＤＳＬ回線セットと同じもの、第１のＤＳＬ回線セットと異なるもの、第１のＤＳＬ回線セットとバインダを共有するもの、または共有しないものなどであってもよい）。第１の回線セットは、すべてが同じバインダ内に配置された回線、またはその他の物理的グループ分けによる回線からなってもよく、あるいは、回線選択におけるさらなる多様性を提供するために、異なる位置からのさまざまな回線であってもよい。同様に、制御ＤＳＬ回線セットは、すべてが同じバインダ内に配置された回線、またはその他の物理的グループ分けによる回線からなってもよく、あるいは、回線選択におけるさらなる多様性を提供するために、異なる位置からのさまざまな回線であってもよい。当業者によって理解されるように、回線セットの選択は、求められる情報、求められる目標の、または所望のパフォーマンスなどに依存する。

制御ＤＳＬ回線セットは、制御ＤＳＬ回線セットのサブセット内の制御パラメータベクトル（１つのパラメータ値または複数のパラメータ値からなってもよい）の第１の値を使用して動作させられる。制御パラメータベクトルを構築するために使用されてもよいパラメータは、ＴＳＮＲＭ、ターゲットノイズマージン、ＭＡＸＳＮＲＭ、最大ノイズマージン、ＭＩＮＳＮＲＭ、最小ノイズマージン、ＣＡＲＭＡＳＫ、ＰＳＤＭＡＳＫ、最大転送電力、最大遅延、最小ＩＮＰ、トレリスコーディングのオン／オフ、パイロット信号のオン／オフ、最大データレート、最小データレート、ＢＣＡＰ［ｎ］、最大遅延を決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最小ＩＮＰを決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最大遅延を決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、および／または、最小ＩＮＰを決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値を含んでもよい。収集される動作データは、平均減衰測定値、ビット分布、転送電力レベル、報告される現在のデータレート、報告される最大達成可能データレート、報告されるエラー訂正パリティ、報告されるトレリスコードの使用、チャネル挿入損失、チャネルゲイン、チャネルフェーズ、ＦＥＣコード設定、最近の時間間隔内に発生しているビットスワップの総数、ＦＥＣエラー、コード違反、エラー秒数、ノイズ電力、ピーク対平均ノイズ電力比、クワイエット回線ノイズレベル、アクティブ回線ノイズレベル、ＡＴＭまたはその他のプロトコルセルのカウント、上位レベルプロトコルスループット、リトレインカウント、失敗した同期化の試みのカウント、報告される搬送波マスク（ｃａｒｒｉｅｒ ｍａｓｋ）、および／または、報告されるトーンシェーピングパラメータを含んでもよい。

当業者によって理解されるように、制御ＤＳＬ回線セットのサブセットは、制御ＤＳＬ回線セットからの１本の回線、制御ＤＳＬ回線セットからの複数の回線、または制御回線セット内のすべての回線であってもよい。制御ＤＳＬ回線セットの動作に関する動作データが、制御ＤＳＬ回線セットのサブセット内の制御パラメータベクトルの第１の値を使用して収集され、その動作データが解析される。収集された動作データの解析に基づいて、第１の回線セット内の１本以上の回線の１つ以上の制御パラメータが、次に、調整されてもよい。動作データは、さらに、任意の適切な時に、第１のＤＳＬ回線セットから収集されてもよい。

収集された動作データの解析は、パフォーマンス測定基準の定義と、パフォーマンス測定基準の、制御パラメータベクトルに関する勾配の評価とを含んでもよい。制御パラメータベクトル値は、次に、評価された勾配の方向に更新されてもよい。あるいは、収集された動作データは、複数のクラスタ（それぞれのクラスタは、それに関連付けられたパフォーマンス測定基準を有する）に分類されてもよい。クラスタが、そのパフォーマンス測定基準に基づいて選択されてもよく、制御パラメータベクトル値は、次に、選択されたクラスタの制御パラメータベクトル値に一致するように更新される。

一般的なプロセスは、制御ＤＳＬ回線セットのサブセット内の制御パラメータベクトルの第２の値を使用して、制御ＤＳＬ回線セットを動作させ、そして、その後、制御ＤＳＬ回線セットのその動作に関する動作データを収集し、それにより、制御パラメータベクトルへの変更の、１本以上のＤＳＬ回線への影響を評価するのを支援するための、複数の基準点を提供することによって、繰り返されてもよい。第１のＤＳＬ回線セットおよび／または制御ＤＳＬ回線セットに関する、履歴動作データを使用することによって、その他の比較が行われてもよい。そのような履歴動作データは、当業者によって理解されるように、コントローラ内または別の場所にある、ライブラリまたはデータベース内に維持されてもよい。

方法３００は、第１のＤＳＬ回線セット（例えば、１本の回線、回線のグループ、ＤＳＬバインダ、ネットワーク全体など）に関する動作データの収集から開始される。ＤＳＬシステム内で、この動作データは、ＤＳＬシステムの全般的な、かつ／または、特に、選択された回線セットの、パフォーマンスおよび動作に関する情報を提供する任意のデータであってもよい。選択された回線セットおよび／またはその他の回線セットのパフォーマンスが、したがって、測定または評価されてもよい。

３２０において、制御セット（制御データセットと呼ばれることもある）としての役割を果たすための回線セットが選択される。この回線セットは、３１０において動作データが収集されたのと同じ回線セットであってもよく、３１０における回線セットのサブセットであってもよく、あるいは、完全に別個の回線セットであってもよい。ＤＳＬ回線の間のクロストークが重要な場合、第１の回線セットは、バインダ内の１本以上のＤＳＬ回線であってもよく、第２の回線セットは、同じバインダ内のその他の１本以上のＤＳＬ回線であってもよい。３２０において、制御セットが選択されたら、３２５において、制御セットに属する回線の１つ以上の制御パラメータが変更または設定される。１つ以上の制御パラメータは、システム動作および回線挙動の知識が学習されることが可能なようにシステムを刺激するために使用される、制御パラメータの集合であってもよい。３３０において、第１のＤＳＬ回線セットおよび／または制御回線セットの、パフォーマンスおよび／または動作における、変化を反映する動作データが収集されてもよい。

３４０において、制御回線セットの制御パラメータの設定／変更による、対象となる回線セット（例えば、第１のＤＳＬ回線セット、制御回線セットなど）のうちの１つ以上への影響を判定するために、３３０からの収集された動作データが解析される。解析は、本明細書において例として具体的に述べたものや、コントローラ、ＤＳＬオプティマイザなどが制御ＤＳＬ回線セットの動作の影響を評価することを可能にする、当業者に知られているその他のものなどの、アルゴリズムまたはその他のプロセスの形態を取ってもよい。そのような解析は、ＤＳＬシステムの管理のために使用可能な、規則およびその他の動作ガイドラインを推定するために使用できる情報をもたらしてもよい。方法３００のすべてが１本の通信回線に関して実施される場合、３４０における動作データの解析は、非常に直接的であってもよく、その１本の回線の動作を調整するために使用されてもよい。

回線のグループまたは回線セットの動作が、最適化されるか、またはその他の方法で制御される場合、解析は、さまざまな回線の相互関係と、１本以上の回線上で実施される制御パラメータの値のパフォーマンス効果とを評価することを含んでもよい。さらに、第１の回線セットおよび／または制御回線セットに関する収集された動作データの解析中に学習された情報の一部は、その動作データの生成において使用されなかった回線、すなわち、第１の回線セットと制御回線セット（異なる場合）との中の回線以外の回線に、適用されてもよい。最後に、方法３００が、動作パラメータの調整などによって対処されることができず、代わりに、例えば、サービスコールまたはその他の処置を必要とする、１つ以上の問題を検出するために使用される場合、３４０における解析は、現在および将来の問題検出などを支援するために使用されてもよい。

動作パラメータの調整が、動作を制御するために利用可能な場合、１つ以上の動作パラメータが調整されるべきかどうかに関して、決定３５０が行われてもよい。そのような調整が必要とされないか、または適切ではない場合、方法３００は、制御回線セットを再び選択して、通信システムに関する知識ベースを増加させるために、３２０に戻ってもよい。あるいは、方法３００は、異なる第１の回線セットを評価するために、または、１つ以上の回線セットに関する既存の情報を更新するために、または、通信システム全体の異なる側面を調べるために、３１０に戻ってもよい。さらに、方法３００は、制御回線セット内の制御パラメータを再設定または再調整するために、３２５に戻ってもよい。１つ以上の動作パラメータの調整が所望の効果を達成するであろう場合は、３１０、３２５、および／または３２０における更新および／またはその他の学習に戻る前に、３６０において、変更が実施されてもよい。

本発明によるさまざまな装置は、上述の方法および／または技術のうちの１つ または複数を実施してもよい。図４Ａに示す、本発明の一実施形態によれば、学習／調整制御ユニット４００は、自己学習構成の技術と方法、および／またはそれらに基づく制御の実施を含む、システムの運用において、および、場合により、システムの使用の最適化において、ユーザ、および／または、１つ以上のシステムオペレータまたはプロバイダを支援している、コントローラ４１０（例えば、ＤＳＬオプティマイザ、ＤＳＭサーバ、ＤＳＭセンタ、または動的スペクトルマネージャとして、またはそれらとともに機能している装置）などのＤＳＬシステムに結合された、独立したエンティティの部分であってもよい。（ＤＳＬオプティマイザは、動的スペクトルマネージャ、動的スペクトル管理センタ、ＤＳＭセンタ、システムメンテナンスセンタまたはＳＭＣとも呼ばれてもよい。）一部の実施形態では、コントローラ４１０は、ＣＯまたはその他の位置から複数のＤＳＬ回線を操作している、ＩＬＥＣまたはＣＬＥＣの中にあるか、またはそれらの一部であってもよい。図４Ａの破線４４６からわかるように、コントローラ４１０は、ＣＯ １４６内に存在してもよく、あるいは、ＣＯ １４６およびそれとともにシステム内で動作しているあらゆるエンティティの外部に、独立して存在してもよい。さらに、コントローラ４１０は、複数のＣＯ内のＤＳＬおよび／またはその他の通信回線に、結合されていてもよく、それらと通信を行っていてもよく、かつ／または、それらを制御していてもよい。

本発明の一部の実施形態では、コントローラ４１０は、例えば１つ以上のトランスミッタおよび／またはレシーバと通信を行っている、ＤＳＬサービスを実施している、疑わしい、かつ／または特定のバインダ、または回線の組の中の、ＤＳＬシステムを制御し、かつ／または、それらと通信を行う。ＤＳＬ回線は、ＡＤＳＬ、ＶＤＳＬ、および／または、その他の通信回線のさまざまな組み合わせであってもよい。学習／調整制御ユニット４００は、対象の通信システム内のさまざまな回線に関する情報および／またはデータに（直接的または間接的に）アクセスでき、そして、それらの回線の動作の特定の側面を制御することが可能であってもよい。例えば、コントローラ４１０、および／または、学習／調整制御ユニット４００は、特定の制御データセット、転送スペクトル、マージン値、電力レベルなどを実施するように、そして、図４Ｂに示すような、本発明の実施形態による特定の方法でそれを行うように、回線に指示してもよい。さらに、学習／調整制御ユニット４００は、通信回線の組の動作を、適宜、有効化および／または無効化してもよい。

学習／調整制御ユニット４００は、収集手段４２０として識別されるデータ収集ユニットと、解析手段４４０として識別される解析ユニットとを含む。図４Ａに示すように、収集手段４２０（一般的に知られているタイプの、コンピュータ、プロセッサ、ＩＣ、コンピュータモジュールなどであってもよい）は、ＮＭＳ １５０、ＡＮ １４０におけるＭＥ １４４、および／または、ＭＥ １４４によって維持されるＭＩＢ １４８に結合されてもよく、それらのいずれかまたはすべては、例えば、ＡＤＳＬおよび／またはＶＤＳＬシステムの一部であってもよい。データは、さらに、ブロードバンドネットワーク１７０を介して（例えば、所与のＤＳＬシステム内の通常の内部データ通信の外側で、ＴＣＰ／ＩＰプロトコルあるいはその他のプロトコルまたは手段を経由して）収集されてもよい。これらの接続のうちの１つ以上は、学習／調整制御ユニット４００が、動作データをシステムから収集することを可能にする（例えば、生の、未処理の形態で使用されるように、または、ユニット４００に結合された通信システムへの可能な調整を評価するための、ユニット４００による処理のために）。データは、一度に、または、ある期間にわたって収集されてもよい。場合によっては、収集手段４２０は、周期的に（例えば、継続的に）収集を行うが、さらに、要求に応じて、またはその他の任意の非周期的な方法でデータを収集してもよく、それにより、学習／調整制御ユニット４００は、必要な場合に、その情報、動作などを更新することが可能になる。

図４Ａの例示的システムにおいて、解析手段４４０（同様に、一般的に知られているタイプの、コンピュータ、プロセッサ、ＩＣ、コンピュータモジュールなどであってもよい）は、コントローラ４１０の内部または外部にあってもよい、ＤＳＬＡＭ、モデム、および／または、システム動作信号生成手段４５０に結合される。この信号発生器４５０（コンピュータ、プロセッサ、ＩＣ、コンピュータモジュールなどであってもよい）は、モデム、および／または、通信システムのその他の構成要素（例えば、ＡＤＳＬおよび／またはＶＤＳＬトランシーバ、および／または、システム内のその他の装置、構成要素など）への指示信号を、生成および送信するように構成される。これらの指示は、本明細書に開示された方法および／または技術のうちの１つ以上の実行を支援するために設計されたさまざまな規則や動作パラメータ値などを実施するためのコマンド、そのような方法および／または技術の結果として取得された情報（新しい、かつ／または更新された、クロストーク情報とマトリクス、および／または、関連する通信回線のその他の任意の動作特性を提供する）を使用するように調整された方法で動作させるためのコマンド、を含んでもよい。

本発明の実施形態は、収集されたデータ、ベクトル化ＤＳＬシステムの過去の動作、およびその他の任意の関連する回線と装置とに関する、データベース、ライブラリ、またはその他のデータの集合を利用してもよい。この参照データの集合は、例えば、図４Ａのコントローラ４１０内のライブラリ４４８として記憶されてもよく、そして、解析手段４４０および／または収集手段４２０によって使用されてもよい。

本発明のさまざまな実施形態において、学習／調整制御ユニット４００および／またはその任意の構成要素は、１つ以上の、プロセッサ内、ＩＣ内、あるいは、ＰＣ、ワークステーションなどのコンピュータ内で実施されてもよい。収集手段４２０および解析手段４４０は、当業者によって理解されるように、ソフトウェアモジュール、ハードウェアモジュール、または両方の組み合わせであってもよい。多数のモデムを処理する場合は、収集された大量のデータを管理するために、データベースが導入されて使用されてもよい。

本発明の別の実施形態を、図４Ｂに示す。ＤＳＬオプティマイザ４６５は、ＤＳＬＡＭ ４８５またはその他のＤＳＬシステム構成要素上で、および／または、それらに関連して動作し、それらのいずれかまたは両方は、電気通信会社（「ｔｅｌｃｏ」）の構内４９５にあってもよい。ＤＳＬオプティマイザ４６５は、動作データの収集、組み立て、調整、操作、および供給を、ＤＳＬオプティマイザ４６５のために、およびＤＳＬオプティマイザ４６５に対して行ってもよい、データモジュール４８０を含む。モジュール４８０は、１つ以上の、ＰＣなどのコンピュータ内で実施されてもよい。モジュール４８０からのデータは、解析のために、ＤＳＭサーバモジュール４７０に供給される。情報は、さらに、ｔｅｌｃｏに関係していてもよく、またはｔｅｌｃｏとは無関係であってもよい、ライブラリまたはデータベース４７５から入手可能であってもよい。

転送電力、マージン関連パラメータ、搬送波マスク（ｃａｒｒｉｅｒ ｍａｓｋｓ）、ＩＮＰおよび遅延などのＦＥＣ設定などを含む、さまざまな動作パラメータの実施をはじめとする、ＤＳＬおよび／またはその他の通信動作の実施、修正、および／または停止のために、動作セレクタ４９０が使用されてもよい。その上、本発明の実施形態を実施する場合、セレクタ４９０は、調整されたＤＳＬ回線によって十分な動作データが、後の収集のために生成されることを保証するための、回線の動作に関する指示を送信してもよい。当業者によって理解されるように、ＤＳＭサーバ４７０によって、または、その他の任意の適切な方法で、決定が行われてもよく、また、解析が実行されてもよい。

セレクタ４９０によって選択される動作モードおよび／またはパラメータは、ＤＳＬＡＭ ４８５内、１つ以上のアップストリームレシーバ内、および／または、その他の任意の適切なＤＳＬシステムまたは通信システムの構成装置内で実施されてもよい。そのような装置は、カスタマ構内装置４９９などの、リモートＤＳＬ装置に結合されてもよく、その回線４９１、４９２は、お互いの中に、ＮＥＸＴ ４９４およびＦＥＸＴ ４９３を含んでもよい。図４Ｂのシステムは、当業者によって理解されるように、図４Ａのシステムに類似した方法で動作可能であるが、本発明の実施形態をやはり実施しながら、差異を実現することが可能である。

一般に、本発明の実施形態は、１つのコンピュータ、複数のコンピュータ、および／または、コンピュータの組み合わせ（これらのすべては、本明細書では、「コンピュータ」および／または「コンピュータシステム」と、区別せずに呼ばれてもよい）であってもよい、１つ以上のコンピュータシステム内に記憶された、またはそれらのコンピュータシステムを通して転送される、データが関与する、さまざまなプロセスを用いる。本発明の実施形態は、さらに、これらの動作を実行するためのハードウェア装置またはその他の装置に関する。この装置は、必要な目的のために特別に構築されてもよく、あるいは、コンピュータ内に記憶されたコンピュータプログラムおよび／またはデータ構造によって選択的にアクティブにされる、または再構成される、汎用のコンピュータおよび／またはコンピュータシステムであってもよい。本明細書に記載したプロセスは、いかなる特定のコンピュータまたはその他の装置にも、本質的には関連しない。特に、さまざまな汎用のマシンが、本明細書に記載した教示に従って書かれたプログラムとともに使用されてもよく、あるいは、必要な方法ステップを実行するためのより特殊化された装置を構築することが、より好都合な場合がある。さまざまなこれらのマシンのための、特定の構造は、以下に示す説明に基づくことにより、当業者にとって明らかになるであろう。

上記のような、本発明の実施形態は、コンピュータシステム内に記憶されたデータが関与する、さまざまなプロセスステップを用いる。これらのステップは、物理量の物理的操作を必要とするものである。必ずしもではないが、通常、これらの量は、記憶、転送、組み合わせ、比較、およびその他の操作をされることが可能な、電気的または磁気的信号の形態を取る。主に一般的使用の理由で、これらの信号を、ビット、ビットストリーム、データ信号、制御信号、値、要素、変数、文字、データ構造などと呼ぶことが、場合によっては好都合である。ただし、これらおよび類似した用語のすべては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量に適用される単なる好都合なラベルにすぎないということに留意すべきである。

さらに、実行される操作は、しばしば、識別する（ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ）、適合させる（ｆｉｔｔｉｎｇ）、または比較する（ｃｏｍｐａｒｉｎｇ）などの用語で呼ばれる。本発明の部分を形成する、本明細書に記載するいかなる動作においても、それらの動作はマシン動作である。本発明の実施形態の動作を実行するための有用なマシンは、汎用ディジタルコンピュータ、またはその他の類似した装置を含む。すべての場合に、コンピュータを動作させることにおける動作の方法と、計算自体の方法との間の区別に留意すべきである。本発明の実施形態は、電気的またはその他の物理的信号を、その他の望ましい物理的信号を生成するために処理することにおいて、コンピュータを動作させるための、方法ステップに関する。

本発明の実施形態は、さらに、これらの動作を実行するための装置に関する。この装置は、必要な目的のために特別に構築されてもよく、あるいは、コンピュータ内に記憶されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブにされる、または再構成される、汎用コンピュータであってもよい。本明細書に記載したプロセスは、いかなる特定のコンピュータまたはその他の装置にも、本質的には関連しない。特に、さまざまな汎用のマシンが、本明細書に記載した教示に従って書かれたプログラムとともに使用されてもよく、あるいは、必要な方法ステップを実行するためのより特殊化された装置を構築することが、より好都合な場合がある。さまざまなこれらのマシンのために必要とされる構造は、上に示した説明から明らかになるであろう。

その上、本発明の実施形態は、コンピュータによって実施されるさまざまな動作を実行するためのプログラム命令を含む、コンピュータ読み取り可能な媒体に、さらに関する。媒体およびプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計および構築されたものであってもよく、あるいは、それらは、コンピュータソフトウェア技術における当業者によく知られた、そのような当業者が入手可能な種類のものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な媒体の例としては、以下に限定されるものではないが、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープなどの磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭディスクなどの光媒体、フロプティカルディスクなどの光磁気媒体、ならびに、読み出し専用メモリ装置（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの、プログラム命令を記憶および実行するために特別に構成されたハードウェア装置などがある。プログラム命令の例には、コンパイラによって生成されるような、マシンコードと、インタープリタを使用してコンピュータによって実行されてもよい、より高水準なコードを含むファイルとの、両方が含まれる。

図５は、本発明の１つ以上の実施形態に従って、ユーザおよび／またはコントローラによって使用されてもよい、一般的なコンピュータシステムを示す。コンピュータシステム５００は、一次記憶装置５０６（一般に、ランダムアクセスメモリ、またはＲＡＭ）、一次記憶装置５０４（一般に、読み出し専用メモリ、またはＲＯＭ）を含む、記憶装置に結合された、任意の数のプロセッサ５０２（中央処理ユニット、またはＣＰＵとも呼ばれる）を含む。当技術分野でよく知られているように、一次記憶装置５０４は、データおよび命令を、ＣＰＵへの一方向で転送するように働き、一次記憶装置５０６は、一般に、双方向の方法でデータおよび命令を転送するために使用される。これらの一次記憶装置の両方は、上記の、コンピュータ読み取り可能な媒体のうちの、任意の適切なものを含んでもよい。大容量記憶装置５０８は、ＣＰＵ ５０２に双方向でさらに結合されて、追加のデータ記憶容量を提供するもので、上記のコンピュータ読み取り可能な媒体のうちのいずれを含んでもよい。大容量記憶装置５０８は、プログラム、データなどを記憶するために使用されてもよく、一般に、一次記憶装置よりも低速な、ハードディスクなどの二次記憶媒体である。大容量記憶装置５０８内に保持される情報は、適切な場合には、仮想メモリとして、一次記憶装置５０６の一部として標準的な方法で組み込まれてもよいということが理解されるであろう。ＣＤ−ＲＯＭ ５１４などの特定の大容量記憶装置も、ＣＰＵに一方向でデータを渡してもよい。

ＣＰＵ ５０２は、さらに、ビデオモニタ、トラックボール、マウス、キーボード、マイクロフォン、タッチセンシティブディスプレイ、トランスデューサカードリーダ、磁気または紙テープリーダ、タブレット、スタイラス、音声または手書き文字認識装置、あるいは、当然ながら、他のコンピュータなどの、その他のよく知られた入力装置といった、１つ以上の入出力装置を含む、インタフェース５１０に結合される。最後に、ＣＰＵ ５０２は、任意選択で、５１２において一般的に示されているようなネットワーク接続を使用して、コンピュータまたは電気通信ネットワークに結合されてもよい。そのようなネットワーク接続を用いて、ＣＰＵは、上記の方法ステップの実行中に、ネットワークから情報を受信してもよく、または、ネットワークに情報を出力してもよいということが考えられる。上記の装置および事項は、コンピュータハードウェアおよびソフトウェア技術における当業者によく知られている。上記のハードウェア要素は、本発明の動作を実行するための複数のソフトウェアモジュールを規定してもよい。例えば、コードワード合成コントローラ（ｃｏｄｅｗｏｒｄ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）を実行するための命令は、大容量記憶装置５０８または５１４上に記憶され、一次メモリ５０６と連携してＣＰＵ ５０２上で実行されてもよい。好ましい実施形態では、コントローラは、ソフトウェアサブモジュールに分割される。

本発明の多くの特徴および利点は、記載した説明から明らかであり、したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明のそのような特徴および利点をすべて包含することを意図したものである。さらに、多くの変形および変更を、当業者は容易に想到するため、本発明は、説明および記載されたとおりの構成および動作には限定されない。したがって、記載された実施形態は、限定的ではなく例示的なものと解釈されるべきであり、また、本発明は、本明細書に記載された詳細に限定されず、特許請求の範囲と、現在または将来において予測できる、または予測できない、それらの全範囲の均等物とによって規定されるべきである。

ＡＤＳＬ、ＶＤＳＬ、およびその他の通信システムに適用可能な、Ｇ．９９７．１標準による参照モデルシステムの概略ブロック図であり、この参照モデルシステムの中で本発明の実施形態が使用されてもよい。 一般的な、例示的ＤＳＬ配備を示す概略図である。 本発明の一部の実施形態において、通信回線を分類するために使用される、クラスタリングを示す図である。 本発明の１つ以上の実施形態を示す流れ図である。 本発明の一実施形態による学習／調整制御ユニットを含むコントローラである。 本発明の一実施形態によるＤＳＬオプティマイザである。 本発明の実施形態の実施に適した、一般的なコンピュータシステムまたは集積回路システムのブロック図である。

Claims (96)

1. １本以上のＤＳＬ回線を含む第１のＤＳＬ回線セットの動作を制御する方法であって、
   １本以上のＤＳＬ回線を含む制御ＤＳＬ回線セットを提供するステップと、
   前記制御ＤＳＬ回線セットのサブセット内の、制御パラメータベクトルの第１の値を使用して、前記制御ＤＳＬ回線セットを動作させるステップと、
   前記制御ＤＳＬ回線セットの前記サブセット内の前記制御パラメータベクトルの前記第１の値を使用した、前記制御ＤＳＬ回線セットの動作に関する動作データを収集するステップと、
   前記収集された動作データを解析するステップと、
   前記第１のＤＳＬ回線セットのうちの少なくとも１本の回線の、少なくとも１つの制御パラメータの値を調整するステップとを含む、方法。
2. 前記制御ＤＳＬ回線セットと、前記制御ＤＳＬ回線セットの前記サブセットとは、同じＤＳＬ回線セットである、請求項１に記載の方法。
3. 前記制御パラメータ値ベクトルは、１つの制御パラメータ、または複数の制御パラメータ、のうちのいずれかを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記制御ＤＳＬ回線セットの前記サブセット内の、前記制御パラメータベクトルの第２の値を使用して、前記制御ＤＳＬ回線セットを動作させるステップと、
   前記制御ＤＳＬ回線セットの前記サブセット内の前記制御パラメータベクトルの前記第２の値を使用した、前記制御ＤＳＬ回線セットの動作に関する動作データを収集するステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記収集された動作データを解析するステップは、前記収集された動作データを、前記第１のＤＳＬ回線セットに関する履歴動作データ、または前記制御ＤＳＬ回線セットに関する履歴動作データ、のうちの少なくとも１つと比較するステップを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記制御ＤＳＬ回線セットは、複数の回線であって、前記第１のＤＳＬ回線セットと前記制御ＤＳＬ回線セットとは１本以上のＤＳＬ回線を共有する回線、前記第１のＤＳＬ回線セット、第１のＤＳＬバインダ内の第２のＤＳＬ回線セットであって、前記第１のＤＳＬ回線セットも前記第１のＤＳＬバインダ内にあるＤＳＬ回線セット、第２のＤＳＬバインダ内の第２のＤＳＬ回線セットであって、前記第１のＤＳＬ回線セットは前記第１のＤＳＬバインダ内にあるＤＳＬ回線セット、または前記第１のＤＳＬ回線セットのサブセット、のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
7. 前記第１のＤＳＬ回線セットから動作データを収集するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記収集された動作データを解析するステップは、
   パフォーマンス測定基準を定義するステップと、
   前記パフォーマンス測定基準の、前記制御パラメータベクトルに関する勾配を評価するステップと、
   前記評価された勾配の方向に、前記制御パラメータベクトルの値を更新するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記収集された動作データを解析するステップは、
   前記収集された動作データを複数のクラスタに分類するステップと、
   前記複数のクラスタ内の各クラスタについて、パフォーマンス測定基準を評価するステップと、
   第１のクラスタを、前記第１のクラスタの前記パフォーマンス測定基準に基づいて選択するステップと、
   前記制御ＤＳＬ回線セットの前記制御パラメータベクトルの値を、前記選択されたクラスタの制御パラメータベクトル値に一致するように更新するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記制御パラメータベクトルは、ＴＳＮＲＭ、ターゲットノイズマージン、ＭＡＸＳＮＲＭ、最大ノイズマージン、ＭＩＮＳＮＲＭ、最小ノイズマージン、ＣＡＲＭＡＳＫ、ＰＳＤＭＡＳＫ、最大転送電力、最大遅延、最小ＩＮＰ、トレリスコーディングのオン／オフ、パイロット信号のオン／オフ、最大データレート、最小データレート、ＢＣＡＰ［ｎ］、最大遅延を決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最小ＩＮＰを決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最大遅延を決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、または最小ＩＮＰを決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、のうち少なくとも１つのパラメータを含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記動作データは、平均減衰測定値、ビット分布、転送電力レベル、報告される現在のデータレート、報告される最大達成可能データレート、報告されるエラー訂正パリティ、報告されるトレリスコードの使用、チャネル挿入損失、チャネルゲイン、チャネルフェーズ、ＦＥＣコード設定、最近の時間間隔内に発生しているビットスワップの総数、ＦＥＣエラー、コード違反、エラー秒数、ノイズ電力、ピーク対平均ノイズ電力比、クワイエット回線ノイズレベル、アクティブ回線ノイズレベル、ＡＴＭまたはその他のプロトコルセルのカウント、上位レベルプロトコルスループット、リトレインカウント、失敗した同期化の試みのカウント、報告される搬送波マスク、報告されるトーンシェーピングパラメータ、のうち少なくとも１つのパラメータに関するデータを含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記動作データを収集するステップ、または前記動作データを解析するステップ、のうちの１つは、前記動作データに重み付け係数を適用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記制御ＤＳＬ回線セットの動作に関する動作データを収集するステップは、データ適時性規則、またはデータ十分性規則、のうちの少なくとも１つへの適合を検査するステップを含む、請求項１に記載の方法。
14. マシン読み取り可能な媒体と、
    前記マシン読み取り可能な媒体内に含まれたプログラム命令とを含むコンピュータプログラムプロダクトであって、前記プログラム命令は、１本以上のＤＳＬ回線を含む第１のＤＳＬ回線セットの動作を制御する方法を指定し、前記方法は、
    １本以上のＤＳＬ回線を含む制御ＤＳＬ回線セットを提供するステップと、
    前記制御ＤＳＬ回線セットのサブセット内の、制御パラメータベクトルの第１の値を使用して、前記制御ＤＳＬ回線セットを動作させるステップと、
    前記制御ＤＳＬ回線セットの前記サブセット内の前記制御パラメータベクトルの前記第１の値を使用した、前記制御ＤＳＬ回線セットの動作に関する動作データを収集するステップと、
    前記収集された動作データを解析するステップと、
    前記第１のＤＳＬ回線セットのうちの少なくとも１本の回線の、少なくとも１つの制御パラメータの値を調整するステップとを含む、コンピュータプログラムプロダクト。
15. 第１のＤＳＬ回線セットから、および制御ＤＳＬ回線セットから、動作データを収集するように構成された収集ユニットと、
    前記収集ユニットに結合された解析ユニットであって、
    前記制御ＤＳＬ回線セットを選択し、
    前記第１のＤＳＬ回線セットからの、および前記制御ＤＳＬ回線セットからの、前記収集された動作データを解析し、
    制御パラメータベクトル値を使用した、前記制御ＤＳＬ回線セットの動作を評価するように構成された解析ユニットと、
    前記解析ユニットに結合された制御信号発生器であって、
    前記第１のＤＳＬ回線セット内の少なくとも１本のＤＳＬ回線の制御パラメータベクトル値、または、
    前記制御ＤＳＬ回線セット内の少なくとも１本のＤＳＬ回線の前記制御パラメータベクトル値、のうちの１つに変更を適用するように構成された制御信号発生器と
    を含むコントローラであって、
    前記第１のＤＳＬ回線セットおよび前記制御ＤＳＬ回線セットに関する情報を学習し、
    １つ以上の所望の動作結果を達成するために、前記第１のＤＳＬ回線セットの動作を調整するように構成される、コントローラ。
16. 前記解析ユニットは、
    前記制御ＤＳＬ回線セットを、前記第１のＤＳＬ回線セットと同じであるように選択するか、
    前記制御ＤＳＬ回線セットを、複数の回線であって、前記第１のＤＳＬ回線セットと前記制御ＤＳＬ回線セットとは１本以上のＤＳＬ回線を共有する回線であるように選択するか、
    前記制御ＤＳＬ回線セットを、第１のＤＳＬバインダ内の第２のＤＳＬ回線セットであって、前記第１のＤＳＬ回線セットも前記第１のＤＳＬバインダ内にある回線セットであるように選択するか、
    前記制御ＤＳＬ回線セットを、前記第１のＤＳＬ回線セットのサブセットであるように選択するか、または、
    前記制御ＤＳＬ回線セットを、第２のＤＳＬバインダ内の第２のＤＳＬ回線セットであって、前記第１のＤＳＬ回線セットは前記第１のＤＳＬバインダ内にある回線セットであるように選択するように構成される、請求項１５に記載のコントローラ。
17. 前記コントローラは、さらに、
    パフォーマンス測定基準を定義し、
    前記パフォーマンス測定基準の、前記制御パラメータベクトルに関する勾配を評価し、
    前記評価された勾配の方向に、前記制御パラメータベクトルの値を更新するように構成される、請求項１５に記載のコントローラ。
18. 前記コントローラは、さらに、
    前記収集された動作データを複数のクラスタに分類し、
    前記複数のクラスタ内の各クラスタについて、パフォーマンス測定基準を評価し、
    第１のクラスタを、前記第１のクラスタの前記パフォーマンス測定基準に基づいて選択し、
    前記第１のＤＳＬ回線セットの制御パラメータベクトル値を、前記選択されたクラスタの制御パラメータベクトル値に一致するように更新するように構成される、請求項１５に記載のコントローラ。
19. 前記収集ユニット、または前記解析ユニット、のうちの１つは、前記収集された動作データに重み付け係数を適用するように構成される、請求項１５に記載のコントローラ。
20. 前記収集ユニットは、データ適時性規則、またはデータ十分性規則、のうちの少なくとも１つへの適合を検査するように構成される、請求項１５に記載のコントローラ。
21. 前記制御信号発生器は、ＴＳＮＲＭ、ターゲットノイズマージン、ＭＡＸＳＮＲＭ、最大ノイズマージン、ＭＩＮＳＮＲＭ、最小ノイズマージン、ＣＡＲＭＡＳＫ、ＰＳＤＭＡＳＫ、最大転送電力、最大遅延、最小ＩＮＰ、トレリスコーディングのオン／オフ、パイロット信号のオン／オフ、最大データレート、最小データレート、ＢＣＡＰ［ｎ］、最大遅延を決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最小ＩＮＰを決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最大遅延を決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、または最小ＩＮＰを決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、のうち少なくとも１つの制御パラメータへの変更を適用するように構成される、請求項１５に記載のコントローラ。
22. 前記収集ユニットは、平均減衰測定値、ビット分布、転送電力レベル、報告される現在のデータレート、報告される最大達成可能データレート、報告されるエラー訂正パリティ、報告されるトレリスコードの使用、チャネル挿入損失、チャネルゲイン、チャネルフェーズ、ＦＥＣコード設定、最近の時間間隔内に発生しているビットスワップの総数、ＦＥＣエラー、コード違反、エラー秒数、ノイズ電力、ピーク対平均ノイズ電力比、クワイエット回線ノイズレベル、アクティブ回線ノイズレベル、ＡＴＭまたはその他のプロトコルセルのカウント、上位レベルプロトコルスループット、リトレインカウント、失敗した同期化の試みのカウント、報告される搬送波マスク、報告されるトーンシェーピングパラメータ、のうち少なくとも１つのパラメータに関するデータを含む、動作データを収集するように構成される、請求項１５に記載のコントローラ。
23. ＤＳＬシステムの動作を制御する方法であって、
    前記ＤＳＬシステムから動作データを収集するステップと、
    第１のＤＳＬ回線セット内で第１の制御データセットを実施するステップであって、前記制御データセットは、少なくとも１つの制御パラメータ値を含むステップと、
    第２のＤＳＬ回線セット内のパフォーマンス変化を評価するステップと、
    前記第１のＤＳＬ回線セット上での前記第１の制御データセットの実施によって引き起こされた、前記第２のＤＳＬ回線セットへの前記パフォーマンス変化に基づいて、前記第１のＤＳＬ回線セット内で第２の制御データセットを実施するステップとを含む、方法。
24. 前記第１のＤＳＬ回線セット内で第２の制御データセットを実施するステップは、規則を構築するステップを含む、請求項２３に記載の方法。
25. 第３のＤＳＬ回線セットに、前記規則を適用するステップをさらに含む、請求項２４に記載の方法。
26. 前記第３の回線セットは、前記第１および第２のＤＳＬ回線セットを含んでもよい、ＤＳＬネットワーク全体である、請求項２５に記載の方法。
27. 前記第１のＤＳＬ回線セット内で第２の制御データセットを実施するステップは、規則を調整するステップを含む、請求項２３に記載の方法。
28. 第３のＤＳＬ回線セットに、前記規則を適用するステップをさらに含む、請求項２７に記載の方法。
29. 前記第３の回線セットは、前記第１および第２のＤＳＬ回線セットを含んでもよい、ＤＳＬネットワーク全体である、請求項２８に記載の方法。
30. 前記第１の制御データセットと、前記第２の制御データセットとは同じである、請求項２３に記載の方法。
31. 前記第１の制御データセットと、前記第２の制御データセットとは異なる、請求項２３に記載の方法。
32. 前記第１のＤＳＬ回線セットは、前記第２のＤＳＬ回線セットと同じバインダ内の１本のＤＳＬ回線、または前記第２のＤＳＬ回線セットと同じバインダ内の複数のＤＳＬ回線、のうちのいずれかを含む、請求項２３に記載の方法。
33. 前記第２のＤＳＬ回線セットは、前記第１のＤＳＬ回線セットと同じバインダ内の１本のＤＳＬ回線、または前記第１のＤＳＬ回線セットと同じバインダ内の複数のＤＳＬ回線、のうちのいずれかを含む、請求項２３に記載の方法。
34. 前記第１の制御データセットは、複数の制御パラメータを含む、請求項２３に記載の方法。
35. 前記第２のＤＳＬ回線セット内のパフォーマンス変化を評価するステップは、パフォーマンスパラメータベクトルを生成するステップを含む、請求項２３に記載の方法。
36. 前記パフォーマンスパラメータベクトルは、１つのパフォーマンスパラメータ値を含む、請求項３５に記載の方法。
37. 前記パフォーマンスパラメータベクトルは、複数のパフォーマンスパラメータ値を含む、請求項３５に記載の方法。
38. 自己学習コントローラである、請求項２３に記載の方法を実施するコントローラ。
39. 自己調整コントローラである、請求項２３に記載の方法を実施するコントローラ。
40. 前記コントローラは、自己学習コントローラである、請求項３９に記載のコントローラ。
41. 前記コントローラは、ＤＳＬシステムの知識を取得するために、請求項１に記載の方法を複数回実行する、請求項４０に記載のコントローラ。
42. 少なくとも１つの動作パラメータを使用する通信システムの、動作を制御する方法であって、
    前記通信システムから動作データを収集するステップと、
    前記収集された動作データに基づいて、前記通信システムのパフォーマンスを評価するステップと、
    前記収集された動作データに基づいて、前記通信システムの動作を調整するステップとを含む、方法。
43. 前記通信システムの動作を調整するステップは、
    前記通信システムに適用可能な少なくとも１つの動作規則を調整するステップ、または、
    前記動作パラメータの値を調整するステップ、のうちの少なくとも１つを含む、請求項４２に記載の方法。
44. 前記動作パラメータは、ＴＳＮＲＭ、ターゲットノイズマージン、ＭＡＸＳＮＲＭ、最大ノイズマージン、ＭＩＮＳＮＲＭ、最小ノイズマージン、ＣＡＲＭＡＳＫ、ＰＳＤＭＡＳＫ、最大転送電力、最大遅延、最小ＩＮＰ、トレリスコーディングのオン／オフ、パイロット信号のオン／オフ、最大データレート、最小データレート、ＢＣＡＰ［ｎ］、最大遅延を決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最小ＩＮＰを決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最大遅延を決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、または最小ＩＮＰを決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、のうちの少なくとも１つである、請求項４３に記載の方法。
45. 前記通信システムはＤＳＬシステムであり、前記動作パラメータはマージン関連パラメータである、請求項４３に記載の方法。
46. 前記マージン関連パラメータは、ＴＳＮＲＭ、ＭＡＸＳＮＲＭ、ＭＩＮＳＮＲＭ、ＴＳＮＲＭ［ｎ］、ＭＡＸＳＮＲＭ［ｎ］、ＭＩＮＳＮＲＭ［ｎ］、ターゲットノイズマージン、最大ノイズマージン、または最小ノイズマージン、のうちの１つである、請求項４５に記載の方法。
47. 前記動作パラメータの値を調整するステップは、前記通信システムのユーザへのサービスを向上するために前記動作パラメータを設定するステップを含む、請求項４３に記載の方法。
48. 前記通信システムはＤＳＬシステムであり、
    さらに、前記動作パラメータはターゲットノイズマージンであり、
    さらに、前記動作パラメータの値を調整するステップは、前記ＤＳＬシステム内の回線のターゲットノイズマージンを、前記収集された動作データに基づいて、前記回線の許容可能な動作を可能にする最低の値に設定するステップを含む、請求項４３に記載の方法。
49. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、前記通信システムから収集された生の動作データを評価するステップを含む、請求項４３に記載の方法。
50. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、前記通信システムから収集された生データを処理することによって得られた処理済みデータを評価するステップを含む、請求項４３に記載の方法。
51. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、後の収集のための、前記通信システムによる十分な動作データの生成を保証するように、前記動作パラメータの値を調整するステップを含む、請求項４３に記載の方法。
52. 前記動作パラメータの値を調整するステップは、１回だけ発生する、請求項５１に記載の方法。
53. 前記動作パラメータの値を調整するステップは、２回以上発生する、請求項５１に記載の方法。
54. 前記動作パラメータの値を調整するステップは、順次的に発生する、請求項５１に記載の方法。
55. 前記動作パラメータの値を調整するステップは、勾配法として発生する、請求項５１に記載の方法。
56. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、前記通信システム内の１本の通信回線について、前記動作パラメータの値を調整するステップを含む、請求項４３に記載の方法。
57. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、前記通信システム内の複数の通信回線について、前記動作パラメータの値を調整するステップを含む、請求項４３に記載の方法。
58. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、前記通信システム内の通信回線のバインダについて、前記動作パラメータの値を調整するステップを含む、請求項４３に記載の方法。
59. 自己学習および自己調整コントローラである、請求項４３に記載の方法を実施するコントローラ。
60. 前記コントローラは、ＤＳＬシステムの知識を取得するために、請求項２３に記載の方法を複数回実行する、請求項５９に記載のコントローラ。
61. ＤＳＬシステムを制御する方法であって、
    前記ＤＳＬシステムから動作データを収集するステップと、
    前記収集された動作データに基づいて、前記ＤＳＬシステムによって使用される動作パラメータの値を調整するステップとを含む、方法。
62. 前記動作パラメータは、ＴＳＮＲＭ（ターゲットＳＮＲマージン）、ＭＡＸＳＮＲＭ（最大ＳＮＲマージン）、ＭＩＮＳＮＲＭ（最小ＳＮＲマージン）、ＣＡＲＭＡＳＫ、ＰＳＤＭＡＳＫ、最大転送電力、最大遅延、最小ＩＮＰ、トレリスコーディングのオン／オフ、パイロット信号のオン／オフ、最大データレート、最小データレート、ＢＣＡＰ［ｎ］、最大遅延を決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最小ＩＮＰを決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最大遅延を決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、最小ＩＮＰを決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、またはターゲットノイズマージン、のうちの１つである、請求項６１に記載の方法。
63. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、１本のＤＳＬ回線の第１のターゲットノイズマージン値を、前記ＤＳＬ回線についての調整されたターゲットノイズマージン値に変更するステップを含む、請求項６１に記載の方法。
64. 前記調整されたターゲットノイズマージンは、前記ＤＳＬ回線の許容可能な動作を可能にする最低のターゲットノイズマージン値である、請求項６３に記載の方法。
65. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、１本以上のＤＳＬ回線の動作の調整を、後の収集のための、前記調整されたＤＳＬ回線による十分な動作データの生成を保証するように行うステップを含む、請求項６１に記載の方法。
66. 自己学習および自己調整コントローラである、請求項６１に記載の方法を実施するコントローラ。
67. 前記コントローラは、ＤＳＬシステムの知識を取得するために、請求項４１に記載の方法を複数回実行する、請求項６６に記載のコントローラ。
68. ＤＳＬシステム内の回線問題を検出する方法であって、
    前記問題を有することが知られている第１のＤＳＬ回線セットについての動作データを収集するステップと、
    前記問題を有さないことが知られている第２のＤＳＬ回線セットについての動作データを収集するステップと、
    前記第１のＤＳＬ回線セットから収集された前記動作データを、前記第２のＤＳＬ回線セットから収集された前記動作データと比較するステップと、
    ＤＳＬ回線セットからのいずれの動作データが前記問題の存在を示すかを判定するステップとを含む、方法。
69. いずれの動作データが前記問題の存在を示すかを判定するステップから学習された情報を使用して、第３の回線セット内の前記問題を検出するステップをさらに含む、請求項６８に記載の方法。
70. 請求項６８に記載の方法を実施する、コントローラ。
71. ＤＳＬ回線のパフォーマンスを制御する方法であって、
    動作パラメータの第１の組を使用して、前記ＤＳＬ回線を動作させるステップと、
    動作パラメータの制御セットを実施するステップと、
    前記ＤＳＬ回線の前記動作への変化を測定するステップと、
    前記ＤＳＬ回線の前記動作における所望の変化を達成するために、動作パラメータの前記第１の組を調整するステップとを含む、方法。
72. 前記制御セットは、１つの動作パラメータ、または複数の動作パラメータ、のうちのいずれかを含む、請求項７１に記載の方法。
73. 請求項７１または請求項７２に記載の方法を実施する、コントローラ。
74. ＤＳＬシステム内のＤＳＬ回線セットから動作データを収集するように構成された収集ユニットと、
    前記収集ユニットに結合された解析ユニットであって、
    前記収集された動作データを解析し、
    少なくとも１つの制御データセットを生成するように構成された解析ユニットと、
    前記解析ユニットに結合された制御信号発生器であって、
    各制御データセットを実施し、
    前記制御データセットを含む制御信号を、前記ＤＳＬシステム内のＤＳＬ回線に送信するように構成され制御信号発生器と
    を含むコントローラであって、
    前記ＤＳＬシステムに関する情報を学習し、１つ以上の所望の動作結果を達成するために、前記ＤＳＬシステムの動作を調整するように構成される、コントローラ。
75. 前記コントローラは、ＤＳＬオプティマイザである、請求項７４に記載のコントローラ。
76. 各制御データセットは、少なくとも１つのＤＳＬ回線制御パラメータ値を含む、請求項７４に記載のコントローラ。
77. 前記ＤＳＬシステムに関して学習された前記情報は、前記ＤＳＬシステムについての規則を実施するために使用される、請求項７４に記載のコントローラ。
78. 前記コントローラは、前記ＤＳＬシステムについての前記規則を更新する、請求項７４に記載のコントローラ。
79. マシン読み取り可能な媒体と、
    前記マシン読み取り可能な媒体内に含まれたプログラム命令とを含むコンピュータプログラムプロダクトであって、前記プログラム命令は、ＤＳＬシステムの動作を制御する方法を指定し、前記方法は、
    第１のＤＳＬ回線セット内で第１の制御データセットを実施するステップであって、前記制御データセットは、少なくとも１つの制御パラメータ値を含むステップと、
    第２のＤＳＬ回線セット内のパフォーマンス変化を評価するステップと、
    前記第１のＤＳＬ回線セット上での前記第１の制御データセットの実施によって引き起こされた、前記第２のＤＳＬ回線セットへの前記パフォーマンス変化に基づいて、前記第１のＤＳＬ回線セット内で第２の制御データセットを実施するステップとを含む、コンピュータプログラムプロダクト。
80. 前記第１のＤＳＬ回線セット内で第２の制御データセットを実施するステップは、規則を構築するステップを含む、請求項７９に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
81. 前記第１のＤＳＬ回線セット内で第２の制御データセットを実施するステップは、規則を調整するステップを含む、請求項７９に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
82. 前記第１の制御データセットは、複数の制御パラメータを含む、請求項７９に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
83. 前記第２のＤＳＬ回線セット内のパフォーマンス変化を評価するステップは、パフォーマンスパラメータベクトルを生成するステップを含む、請求項７９に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
84. マシン読み取り可能な媒体と、
    前記マシン読み取り可能な媒体内に含まれたプログラム命令とを含むコンピュータプログラムプロダクトであって、前記プログラム命令は、少なくとも１つの動作パラメータを使用する通信システムの動作を制御する方法を指定し、前記方法は、
    収集された動作データに基づいて、前記通信システムのパフォーマンスを評価するステップと、
    前記収集された動作データに基づいて、前記通信システムの動作を調整するステップと、
    前記通信システムに適用可能な少なくとも１つの動作規則を調整するステップ、または、前記動作パラメータの値を調整するステップの、いずれかとを含む、コンピュータプログラムプロダクト。
85. 前記動作パラメータは、ＴＳＮＲＭ、ターゲットノイズマージン、ＭＡＸＳＮＲＭ、最大ノイズマージン、ＭＩＮＳＮＲＭ、最小ノイズマージン、ＣＡＲＭＡＳＫ、ＰＳＤＭＡＳＫ、最大転送電力、最大遅延、最小ＩＮＰ、トレリスコーディングのオン／オフ、パイロット信号のオン／オフ、最大データレート、最小データレート、ＢＣＡＰ［ｎ］、最大遅延を決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最小ＩＮＰを決定するために使用されるＣＶカウント閾値、最大遅延を決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、または最小ＩＮＰを決定するために使用されるＦＥＣカウント閾値、のうちの少なくとも１つである、請求項８４に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
86. 前記動作パラメータの値を調整するステップは、勾配法として発生する、請求項８４に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
87. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、前記通信システム内の１本の通信回線について、前記動作パラメータの値を調整するステップを含む、請求項８４に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
88. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、前記通信システム内の複数の通信回線について、前記動作パラメータの値を調整するステップを含む、請求項８４に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
89. マシン読み取り可能な媒体と、
    前記マシン読み取り可能な媒体内に含まれたプログラム命令とを含むコンピュータプログラムプロダクトであって、前記プログラム命令は、ＤＳＬシステムを制御する方法を指定し、前記方法は、
    収集された動作データに基づいて、前記ＤＳＬシステムによって使用される動作パラメータの値を調整するステップを含む、コンピュータプログラムプロダクト。
90. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、１本のＤＳＬ回線の第１のターゲットノイズマージン値を、前記ＤＳＬ回線についての調整されたターゲットノイズマージン値に変更するステップを含む、請求項８９に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
91. 前記調整されたターゲットノイズマージンは、前記ＤＳＬ回線の許容可能な動作を可能にする最低のターゲットノイズマージン値である、請求項９０に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
92. 前記収集された動作データに基づいて、前記動作パラメータの値を調整するステップは、１本以上のＤＳＬ回線の動作の調整を、後の収集のための、前記調整されたＤＳＬ回線による十分な動作データの生成を保証するように行うステップを含む、請求項８９に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
93. マシン読み取り可能な媒体と、
    前記マシン読み取り可能な媒体内に含まれたプログラム命令とを含むコンピュータプログラムプロダクトであって、前記プログラム命令は、ＤＳＬシステム内の回線問題を検出する方法を指定し、前記方法は、
    前記問題を有することが知られている第１のＤＳＬ回線セットについての動作データを収集するステップと、
    前記問題を有さないことが知られている第２のＤＳＬ回線セットについての動作データを収集するステップと、
    前記第１のＤＳＬ回線セットから収集された前記動作データを、前記第２のＤＳＬ回線セットから収集された前記動作データと比較するステップと、
    ＤＳＬ回線セットからのいずれの動作データが前記問題の存在を示すかを判定するステップとを含む、コンピュータプログラムプロダクト。
94. いずれの動作データが前記問題の存在を示すかを判定するステップから学習された情報を使用して、第３の回線セット内の前記問題を検出するステップをさらに含む、請求項９３に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
95. マシン読み取り可能な媒体と、
    前記マシン読み取り可能な媒体内に含まれたプログラム命令とを含むコンピュータプログラムプロダクトであって、前記プログラム命令は、ＤＳＬ回線のパフォーマンスを制御する方法を指定し、前記方法は、
    動作パラメータの第１の組を使用して、前記ＤＳＬ回線を動作させるステップと、
    動作パラメータの制御セットを実施するステップと、
    前記ＤＳＬ回線の前記動作への変化を測定するステップと、
    前記ＤＳＬ回線の前記動作における所望の変化を達成するために、動作パラメータの前記第１の組を調整するステップとを含む、コンピュータプログラムプロダクト。
96. 前記制御セットは、１つの動作パラメータ、または複数の動作パラメータ、のうちのいずれかを含む、請求項９５に記載のコンピュータプログラムプロダクト。

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