用于组合来自多个源的数据以表征通信系统的方法和设备

相关申请

本专利申请要求于2006年5月1日提交的名为“DSL System”的美国 临时专利申请No.60/796,371的优先权，该专利申请作为参考而整体结合于 此。

技术领域

本发明涉及通信网络、系统或它们的任何组合，并且更具体地涉及组合 来自多个源的数据以表征和诊断通信系统或网络的方法和设备。

背景技术

数字用户线路(DSL)通常用于提供网络相关的服务给用户，例如，家 庭和商务用户(这里也指使用者、用户或客户)。DSL技术使得客户可以利 用电话线(例如，用于提供简易老式电话系统(POTS)服务的普通双绞铜 制电话线)来将客户连接到例如高数据速率宽带互联网、宽带服务和宽带内 容。

DSL服务的服务提供者能将关于电话线或DSL设备的状态、特性或性 能的信息用于宽范围的目的，例如，维护、服务质量保证、监测、故障检测、 故障隔离或故障预防。可替换地，在供给、销售或提供DSL服务给潜在的 或新的DSL用户之前或期间，拥有关于电话线或DSL设备的类似信息是有 用的。示例性的状态、特性或性能的信息或数据包括环路长度、电缆规范、 桥接接头存在、桥接接头位置、桥接接头长度、线上的噪声、短路、开路、 数据速率、信道传输功能、信道衰减、信噪比、环路阻抗、误码率等等。电 话线或DSL设备的诸如上面提到的信息被测量，所述电话线在服务提供者 的位置和用户的位置之间，所述DSL设备用于给用户提供DSL服务。

DSL网络和系统使用各种源来测量、计算或估计这些状态、特性或性能 信息，所述源例如系统、子系统、方法、服务器、协议、算法或技术。这些 状态、特性或性能的信息或数据可以从多个源收集，这一方面增加了可用数 据，另一方面使分析步骤变得复杂。对于这个问题的以前的解决方案既忽略 了来自多个源的数据的可用性，又使用了忽略用于组合这些数据的不确定因 素的过分简化的模型，这通常导致了不可靠的分析结果。而且，以前的方法 没有提供关于特定结果的可信度的信息。结果，这些网络和系统不使用两个 或多个源来测量、计算或估计状态、特性或性能信息。另外，这些网络和系 统使用过分简化的模型来组合数据，这些模型没有估计性能等等，这些模型 导致了不可靠的结果。

附图说明

图1为用于组合来自多个数据源的数据以推理出DSL通信系统的特性 的示例性设备的示意图。

图2示出了图1的示例性数据收集组合器。

图3示出了实施图2的示例性数据收集器的示例性方式。

图4示出了实施图2的示例性数据存储装置的示例性方式。

图5示出了实施图2的示例性数据组合器的示例性方式。

图6示出了与图1的示例性DSL通信系统相对应的示例性贝叶斯网络。

图7-12示出了表示图1的示例性DSL通信系统的示例性特性的示例性 贝叶斯网络。

图13为表示可以执行来实施图2或3的示例性数据收集器的示例性机 器可存取指令的流程图。

图14为表示可以被执行以实施图2或5的示例性数据组合器的示例性 机器可存取指令的流程图。

图15为示例性处理器平台的示意图，该处理器平台被使用或编程以执 行图13或14所示的示例性机器可存取指令，从而实施示例性数据收集器、 示例性数据组合器、示例性数据收集组合器或它们的任意组合。

图16为表示被实施或执行以创建对应于通信系统的贝叶斯网络的示例 性过程的流程图。

图17为统计地估计示例性DSL网络或系统的至少一个特性参数的方法 的流程图。

具体实施方式

数据收集组合器、网络管理系统、DSL优化器(DSLO)或它们的任意 组合，从两个或多个数据源收集数据、参数、特性、信息或它们的任意组合。 数据收集器概率性地组合至少第一数据和第二数据来估计至少一个DSL特 性参数。

所收集或接收到的数据、参数、特性、信息或它们的任意组合可以被检 验完整性、被检验一致性、可以被预先处理、存储在一个或多个数据存储装 置中、或它们的任意组合。根据一种实施方式，DSLO组合器基于各种规则、 启发(heuristic)或它们的任意组合来组合来自数据存储装置的数据。来自 数据存储装置的数据、已经被启发式地组合的数据或它们的任意组合，可以 附加地或可选地被概率性地或统计地组合。例如，数据收集组合器可以应用 贝叶斯定理来推理出DSL系统的参数、特性、关于配置、操作、环境、客 户满意度、缺陷、误差等的数据或它们的任意组合。

根据一种实施方式，数据收集组合器组合来自多个源的DSL参数和特 性信息来以可靠的和相容的方式来优化DSL网络。根据一种实施方式，DSL 参数和特性信息的组合可以考虑不确定的因素。例如，不确定的因素可以由 系统实施中的变化、与理想模型的偏差、测量误差、配置系统时的误差、未 知环境参数的影响以及不符合已知标准的实施所导致。结果，数据收集组合 器和网络管理系统利用“概率性的”推理，该“概率性的”推理要优于常规 系统所使用的纯粹的“逻辑”推理。

虽然下面的公开内容参考了图1的示例性数字用户线路(DSL)系统， 但这里描述的方法和设备可用于估计、确定或推理出用于任何种类、尺寸和 拓扑的DSL系统、网络或它们的任意组合的电话线、DSL设备的特性或参 数。例如，DSL系统可包括任意数量的客户端、位于多个位置的多个DSL 访问复用器(DSLAM)，或可包括任意数量的电话线、DSL调制解调器、服 务器、系统、数据源、数据收集器、数据存储装置、数据组合器、数据收集 组合器或它们的任意组合。另外，虽然出于解释的目的，下面的公开内容参 考了图1所示的示例性的DSL系统，但是依照本公开内容的教示，任何附 加的或可选的变化或数量的通信系统、装置、网络或它们的任意组合可被用 来实现DSL通信系统、提供DSL通信服务、估计电话线或DSL设备的特性 或参数。如下所述的在DSL调制解调器、DSLAM、环路测试设备、自动配 置服务器(ACS)、线路测试器、网元管理系统(EMS)、服务保障系统(SAS)、 服务递送系统、数据收集组合器或网络管理系统(NMS)中共同地分配的不 同功能可以以任何所需的方式再分配。

如这里所使用的，术语“使用者”、“用户”或“客户”指各种服务提供 者向其提供或潜在地提供通信服务或设备的人、企业或组织。另外，术语“客 户端”指通信服务被服务提供者提供到的位置。对于用于提供DSL服务的 示例性的公共开关电话网络(PSTN)，客户端位于电话线的网络终端(NT) 侧。示例性的客户端包括住宅或办公大楼。同样地，术语“服务提供者位置” 指提供DSL服务的位置或与DSL服务的提供相关的系统或设备所在的位置。 与DSL服务的提供相关的系统或设备可以被单个运营公司或多个公司拥有 或控制。示例性的服务提供者位置包括中心办公室、远程终端、机房 (communication vault)、电话基座、客户服务办公室、维护办公室、销售办 公室或它们的任意组合。术语“服务提供者位置”可以指设备被安装并通信 连接的多个物理位置。另外，术语“服务提供者”指提供、销售、供应、故 障检修或维修通信服务或通信设备的任意组合的各种实体。示例性的服务提 供者包括电话运营公司、电缆运营公司、无线运营公司或网络服务提供者。

如这里所使用的，术语“用户设备”指位于客户端的用于提供至少一种 用户服务的任何设备。用户设备可以或不可以潜在地用于附加目的。当用户 设备位于客户端时，这样的设备可位于NT或任何其它网络所有权划分边界 的一侧或两侧。这样的用户设备可以被用户拥有、出租、借用或租用，或可 被访问的以获得服务。例如，用户设备可以被服务提供者拥有，用户只插入 连接器，并与装置没有其它入口和交互。用户设备一般对用户可用或可被用 户所访问，并且通过各种来源得到或获得，所述来源包括但不限于零售商、 服务提供者或雇主。示例性的用户设备包括位于用户住处的个人计算机 (PC)、机顶盒(STB)、本地网关、DSL调制解调器或它们的任意组合，用 户可通过所述用户设备来利用DSL服务和网络服务。

如这里所使用的，术语“服务提供者设备”指位于服务提供者位置的任 何设备，用于，例如，DSL服务的提供、供应、维护、销售、故障检修或任 意组合。

另外，如这里所使用的，术语“DSL”指DSL技术的任何变化或变型， 例如，非对称DSL(ADSL)、高速DSL(HDSL)、对称DSL(SDSL)或甚 高速DSL(VDSL)。这些DSL技术一般依照应用标准来实施，所述应用标 准例如用于ADSL调制解调器的国际电信同盟(ITU)标准G.992.1(a.k.a. G.dmt)、用于ADSL2调制解调器的国际电信同盟(ITU)标准G.992.3(a.k.a. G.dmt.bis)、用于ADSL2+调制解调器的国际电信同盟(ITU)标准G.992.5 (a.k.a.G.adsl2plus)、用于VDSL调制解调器的国际电信同盟(ITU)标准 G.993.1(a.k.a.G.vdsl)、用于VDSL2调制解调器的国际电信同盟(ITU)标 准G.993.2、用于调制解调器执行握手的国际电信同盟(ITU)标准G.994.1 (G.hs)、ITU G.997.1(a.k.a.G.ploam)或用于管理DSL调制解调器的标准 的任意组合。

如这里所使用的，术语“运转的”形容设备能够运行、实际处于运行状 态或它们的任意组合。例如，用于执行一些功能的设备形容已经关掉的能够 例如依靠编程或硬件执行操作的装置、开启并执行操作的装置、或它们的任 意组合。虽然其它意思可以从术语的使用的上下文来推理，但是术语“信号” 一般指模拟信号，术语“数据”一般指数字数据，以及术语“信息”可以指 模拟信号、数字信号或它们的任意组合。

为了简洁和清晰，在下面的公开内容中，将会参考实施DSL通信系统， 提供DSL通信服务，估计、确定、推理出电话线和DSL设备的特性或参数， 或它们的任意组合。然而，虽然下面的公开内容参考了示例性的数字用户线 路(DSL)设备、DSL服务、DSL系统和用于发布DSL服务的普通双绞铜 制电话线的使用，但应当理解，这里公开的通过使用从多个数据源收集的数 据来推理出通信系统和网络的特性的方法和设备可用于许多其它类型或变 型的通信设备、服务、技术、系统或它们的任意组合。例如，所公开的方法 和设备也可用于无线分布式系统、有线或电缆分布式系统、同轴电缆分布式 系统、超高频(UHF)/甚高频(VHF)射频系统、卫星或其它地球外的系统、 蜂窝分布式系统、电线广播系统、光纤网络、任何适合的网络或系统、或它 们的任意组合。另外，这些装置、系统或网络的组合也可以使用。例如，可 以使用被对称-不对称变换器(balun)连接的双绞线和同轴电缆的组合，或 任何其它的物理-信道-连续组合，例如利用光网络单元(ONU)的线性光电 连接而实现的模拟光纤与铜的连接。

对于本领域技术人员容易理解的是，把DSL调制解调器连接到客户涉 及到，例如，将通信公司所运营的调制解调器通信地连接到电话线(也就是 用户线路)，该电话线通信地连接到位于客户端(例如，家庭或客户所拥有 的、借用的或利用的商务用地)的第二个DSL调制解调器。第二个DSL调 制解调器进一步通信地连接到另一个通信装置、计算装置(例如，个人计算 机)或它们的任意组合，客户可以通过第一和第二个DSL调制解调器、电 话线和通信公司来使用所述另一个通信装置、计算装置(例如，个人计算机) 或它们的任意组合接入服务(例如，因特网接入)。

根据一种实施方式，图1的DSL系统利用从两个或多个数据源收集或 获得的数据、参数、特性或信息。所收集的获得的数据、参数、特性或信息 可以被检验完整性或一致性，或被预先处理，然后存到一个或多个数据存储 装置中。在示出的实施例中，来自数据存储装置的数据然后基于各种规则和 启发而被比较或组合。来自数据存储装置的数据或已被启发式地组合的数 据，可以附加地或可选地通过应用例如贝叶斯定理被概率性地或统计地组合 来推理示例性DSL系统的各种参数、特性或有关配置、操作、环境、客户 满意度、缺陷、误差等的数据。例如，给定指示特性的第一和第二数据以及 至少一个条件概率，DSL系统的特性可以通过应用贝叶斯定理来推理。

图1示出了提供或可被用于从服务提供者位置105提供DSL服务到示 例性客户端110的示例性DSL系统。在示出的实施例中，DSL服务可以通 过普通双绞铜制电话线115而被提供到示例性的客户端110。图1的示例性 的电话线115是公共开关电话网络(PSTN)120的一部分。

为了通过示例性的电话线115把DSL服务提供到客户，图1的示例性 系统包括各种DSLAM 125和各种DSL调制解调器130。其中，图1的示例 性的DSLAM 125实现了各种种类和数量的DSL调制解调器130，其中一个 用于或者可用于经由电话线115提供DSL服务到示例性客户端110。为了把 示例性的电话线115连接到示例性的DSLAM 125，图1的示例性的系统包 括实施金属交叉连接的分布框架135。虽然未示出，任何种类的简易老式电 话系统(POTS)分路器都可以，例如，被放置在示例性的电话线115和示 例性的DSLAM 125以及电话线115和示例性的DSL调制解调器130之间， 以方便同时将电话线115用于DSL服务和POTS服务。

为了测量、计算或确定表征、描述或指示电话线115的状态的任何数量 或任意种类的信号、数据、信息或参数，图1的示例性的系统包括位于客户 端110的各种环路测试设备140、位于服务提供者位置105的各种环路测试 设备145、或各种线路测试器150。在图1所示出的实施例中，示例性的环 路测试设备145通过分布框架135连接到电话线115，示例性的环路测试设 备140连接到位于客户端110的电话线路(也就是，本地分布网络)。附加 地或可选地，示例性环路测试设备145可被DSLAM 125实施或被实施在 DSLAM 125内。

使用各种方法、协议、通信路径或通信技术，图1的示例性的线路测试 器150可以配置、命令或请求示例性的线路测试设备140、145传输各种线 路探测信号到电话线115，或者在引入或不引入线路探测信号的情况下接收 或测量电话线115上存在的信号。这样的探测信号或信号接收或测量可以被 示例性的线路测试器150或环路测试设备140、145利用来实施各种单端的 或双端的线路测试方法、算法或技术。示例性的探测信号包括脉冲或阶跃式 时域反射计(TDR)信号、扩频信号、标称调制解调器传输信号(例如，用 于ADSL调制解调器的多载波训练信号)、线性调频信号、脉冲序列、单脉 冲或任何合适的信号。用于发送传输线路探测信号或接收和测量电话线115 上存在的信号的示例性的方法和设备在于2006年5月1日提交的美国专利 申请No.60/796,371，以及美国专利申请No.(代理卷号#20103/0728)中具 有描述，两者作为参考而全部合并于此。

为了测量噪声条件(例如，静态线路噪声)，不需要传输线路探测信号 (例如，0伏特、静态、零位、所有的零信号或它们的有效地任意组合，没 有信号被传输到电话线115)。因此，从电话线115接收或测量的信号表示电 话线115上存在的噪声。示例性的环境变量610包括例如噪声功率频谱密度 (PSD)、噪声源、噪声强度、噪声振幅、噪声类型、背景噪声、脉冲噪声、 脉冲噪声统计、调幅(AM)噪声等的噪声特性或噪声特性的任何适当的组 合。然而，由于探测信号的传输不是线路噪声信号测量的先决条件，因此噪 声的测量或表征可以在传输或不传输探测信号的情况下执行。

可以通过使用各种方法、技术或算法来处理由示例性的环路测试设备 140、145所接收或测量的信号，以估计或确定各种可估计的特性参数204(图 2)、表征电话线115的数据或信息。例如，(a)可以在被传输的脉冲的反射 版本上执行时域反射计(TDR)分析，或(b)已知要传输什么探测信号， 并给定所接收或测量的反射信号，数据分析器可以例如，计算回波路径响应 或信道传递响应。时域反射计是一种通过观察响应于被传输(也就是，探测) 的信号的反射波形来确定电子线路的特性的测量技术。示例性的被估计的特 性参数204、数据或信息包括，但不限于，信道插入损失、信道传递函数、 信道衰减、电缆规范、电缆缺陷、环路长度、电缆规范、桥接接头存在、桥 接接头位置、桥接接头长度、桥接接头规范、开路缺陷、短路缺陷、交叉缺 陷、坏的结合/连接的存在/位置/严重性、噪声、过度噪声、数据速率、信噪 比、环路阻抗、环路衰减或信息的任何适当组合。

在图1所示出的实施例中，被示例性的环路测试设备140、145所接收 或测量的信号的处理可以被各种计算装置、平台、服务器或它们的任何适当 组合所执行。例如，环路测试设备140、145可包括逻辑或处理器来基于所 接收或测量的信号，估计或确定特性参数。可选地或附加地，通信地耦合或 可耦合到环路测试设备140的计算装置可执行估计或确定。例如，示例性的 线路测试器150可从环路测试设备140、145获得所接收或测量的信号，并 估计或确定参数。可选地或附加地，用户设备(例如，用户的个人计算机(PC) 或机顶盒(STB))可用于估计或确定参数。

在图1所示出的实施例中，所接收或测量的信号、或根据该信号所确定、 计算或估计的特性参数可以被示例性的环路测试器140、145通过各种方法、 网络或协议提供到示例性的线路测试器150。可选地或附加地，用于接收、 测量信号、计算或估计参数的任何其它装置或系统可提供相同的内容到示例 性的线路测试器150。如果在DSL调制解调器130和DSLAM 125之间有可 用的或者可工作的DSL连接，示例性的线路测试设备140可以通过使用例 如在ITU G.994.1(a.k.a.G.hs)标准中定义的交换协议的DSL服务来提供信 号或参数。附加地或可选的，信号或参数可以经由可选的或附加的网络连接 或通过使用例如位于客户端110的拨号或声带调制解调器而经由PSTN 120， 被发送或提供到示例性的线路测试器150。示例性的线路测试设备140可以， 附加地或可选地，将信号或参数提供给或者通过各种中间服务器或服务将信 号或参数提供给，例如，在DSL论坛文件TR-069中定义的(自动配置服务 器)ACS 160。如果示例性的环路测试设备140现在没有通信地耦合或可耦 合到示例性的服务提供者位置105，信号或参数可以通过各种附加或可选的 方法被发送或提供，例如把特性参数存储在CD或其它非易失性存储介质(例 如，DVD)上，所述特性参数被发送或传递到DSL服务提供者，然后被载 入线路测试器150。附加地或可选地，示例性的环路测试设备140可以显示 参数，例如，使用各种图像用户界面(GUI)以压缩的ASCII码的形式显示 或呈现给人。示例性的人可以口头上把参数提供给技术人员或客户服务代表 (例如，通过语音电话)，所述技术人员或客户服务代表依次把提供的参数 载入线路测试器150。这个人可以是，例如用户或技术人员。示例性的环路 测试设备145可以通过各种接口、通信总线、基架、光纤、铜电缆、协议或 通信技术的组合，来通信地耦合到示例性的线路测试器150。

为了检测、测量或记录发生在示例性的DSLAM 125和DSL调制解调器 130之间的DSL通信的当前的或历史的DSL性能特性，图1的示例性的DSL 系统包括EMS 155。正在进行的DSL服务的DSL性能数据、统计或信息可 以被示例性的DSL调制解调器130或DSLAM 125使用各种已知技术测量或 报告给EMS155。例如，它们可以基于ITU G.992.1(a.k.a.G.dmt)标准或基 于用于管理DSL调制解调器的ITU G.997.1(a.k.a.G.ploam)标准而被测量。 示例性的性能数据、统计或信息包括，但不限于，EMS数据、EMS状态、 HLOG、HLIN、QLN(静态线路噪声)、SNR、LATN(线路衰减)、SATN (信号衰减)、噪声、信道衰减、数据速率、ATTNDR(可达到的数据速率)、 余量、CV(代码违例)、EFC(前向纠错)计数、ES(误码秒)、SES(严重 误码秒)、UAS(不可用秒)、BITS(比特分布)、GAINS(好的增益)、TSSI (传输频谱成形)、MREFPSD(参考PSD)、传输功率、被传输的PSD、故 障、初始化计数、实际延迟、实际的脉冲噪声保护、前向纠错(FEC)和交 错的数据、脉冲噪声传感器数据、一些FEC误差、余量信息、数据速率信 息、信道传递函数、环路衰减信息、比特分配信息、或任何合适的性能信息。 有关DSL物理层特性的性能信息、或DSL-PHY-特性数据包括SNR、比特分 配、数据速率、余量、可达到的数据速率、或任何合适的信息。在图1的实 施例中，DSL性能数据、统计、信息、或任何组合被示例性的DSL调制解 调器130通过DSL服务而发送，所述DSL服务使用在ITU G.994.1(a.k.a. G.hs)标准中定义的交换协议。附加地或可选地，DSL性能数据、统计或信 息可被DSL调制解调器130通过传输控制协议(TCP)/互联网协议(IP) 连接，而发送到在DSL论坛文件TR-069所定义的ACS 160。

为了提供各种服务，例如，IP电视(IPTV)、视频点播(VoD)、或语音 IP电话(VoIP)到示例性的客户端110，图1的示例性的系统包括各种的服 务递送系统165。为了监测通过示例性的服务递送系统165所提供的服务的 质量、性能或特性，图1的示例性的系统包括SAS 170。图1的示例性的SAS 170可以监测，例如，运动图像专家组(MPEG)统计(例如，帧损失等)、 丢包率等。

如上所述，示例性的ACS 160、示例性的线路测试器150、示例性的EMS 155或示例性的SAS 170代表指示过去的、现在的或将来可能提供的DSL服 务的数据源，所述DSL服务由或可能由服务递送系统165、DSLAM 125、 DSL调制解调器130、或其任何组合通过电话线115提供。如上所述，示例 性的数据源150、155、160或170可能包含在示例性的电话线115的一端或 两端测量、收集、估计或确定的数据。图1的示例性的数据源150、155、160 和170可以周期或非周期性地收集或报告数据或信息。附加地或可选地，数 据可以响应于数据或信息的请求而被收集或报告。被数据源150、155、160、 170收集的数据或信息可以代表目前的或任何过去的瞬间的组合的图1的示 例性的DSL系统。

本领域的普通技术人员很容易理解，被示例性的数据源150、155、160、 170收集、获取、测量、计算、估计或收到的数据或信息可能会受到各种因 素的影响，例如，相关性、完整性、可靠性、准确性或及时性(例如，最近 的与过时的)。一些示例性的数据源150、155、160、170有固有的更高的精 度或可靠性，因此，可能在有关图1的示例性的DSL系统的特定参数的确 定中会更有用。例如，包含在示例性的线路测试器150中的TDR数据可以 在桥接接头的探测或参数化时比EMS 155中可用的信道衰减数据或信道传 递函数更精确或更有用。

在示出的实施例中，数据源150、155、160、170中的两个可以包括相 关的、类似的或可能不完整的数据。例如，(a)示例性的ACS160可以包含 代表第一部分的频率(例如下游信道)的信道衰减的ACS数据645，而EMS 155包含代表第二部分的频率(例如上游信道)的信道衰减的EMS数据640， 或(b)可以使用来自包含在ACS 160中的信道传递函数或包含在线路测试 器150中的TDR响应的相关信息来检测桥接接头。另外，因为ACS 160和 EMS155都可以包含信道衰减数据，它们可能获得或存储具有不同的精确度 或表示形式的数据。ACS数据645的实施例也包括：ACS状态、HLOG、 HLIN、QLN(静态线路噪声)、SNR、LATN(线路衰减)、SATN(信号衰 减)、噪声、信道衰减、数据速率、ATTNDR(可达到的数据速率)、余量、 CV(代码违例)、FEC(前向纠错)计数、ES(误码秒)、SES(严重误码秒)、 UAS(不可用秒)、BITS(比特分布)、GAINS(好的增益)、TSSI(传输频 谱成形)、MREFPSD(参考PSD)、传输功率、被传输的PSD、故障、初始 化计数、实际延迟、实际的脉冲噪声保护、FEC和交错的数据、脉冲噪声传 感器数据、任何其它合适的数据或其任何组合。其它的实施例对于本领域技 术人员来说是大量存在的。

虽然示例性的数据源150、155、160和170在图1中示出，本领域技术 人员容易理解DSL系统可以包括除了图1中示出的那些数据源之外的附加 的或可选的数据源或可以包括比示出的数据源的一个或所有更多的数据源。 此外，虽然本公开内容通过图1的特定的示例性的数据源150、155、160、 170描述了所包含或得到的特定量的数据或信息，但本领域技术人员将容易 理解DSL服务提供者可以利用数据或信息以及数据源的各种组合。

对于包含多条电话线、多个DSLAM 125或DSL调制解调器130的DSL 系统或网络，图1的示例性的数据源150、155、160、170包含与每条电话 线115、每个DSLAM 125或DSL调制解调器130相关联的数据。然而，例 如，对于不同的电话线、不同的DSLAM、不同的DSL调制解调器、不同的 用户，包含在数据源150、155、160、170中的数据集可能不同，这因为各 种原因，例如，DSL服务能使用多长时间、DSL调制解调器的类型或生产商、 利用或预约的服务的类型、客户端的位置等等。

为了基于包含在示例性的数据源150、155、160、170中的数据来确定 各种参数、数据或信息，图1的示例性的系统包括数据收集组合器175。图 1的示例性的数据收集组合器175从一个或多个示例性的数据源150、155、 160、170收集、接收或获得数据，检验数据的完整性，以及检验数据的一致 性。如果数据从多个数据源150、155、160、170收集，则示例性的数据收 集组合器175启发式地、逻辑地、统计地或概率性地组合被检验过的数据。 数据收集组合器175的示例性的实施将在下面结合图2-5被讨论。

图1的示例性的数据收集组合器175组合来自示例性的数据源150、155、 160、170的数据，以推理图1的示例性的DSL系统的参数或特性。推理参 数或特性的示例性的方法将在下面结合图6-12被讨论。

在示出的实施例中，被示例性的数据收集组合器175推理、估计、计算 或确定的参数、数据或信息被存储在使用各种数据结构、数据表、数据数组 等的示例性的数据库180中。示例性的数据库180被存储在机器可存取文件 或各种存储器185中。

为了控制、监测、维护或供应图1的示例性的DSL系统，或为了允许 例如客户服务代表、销售人员或技术员的人来控制、监测、维护或供应图1 的示例性的DSL系统，所示出的示例性的系统包括网络管理系统(NMS) 190。图1的示例性的NMS 190使用、提供或让人可利用存储在示例性的数 据库180中的参数、数据或信息。可选地或附加地，图1的示例性的NMS 190 可以直接提供或让人可利用被示例性的数据收集组合器175推理、估计、计 算或确定的参数、数据或信息。例如，NMS 190可以提供GUI，技术人员可 以通过所述GUI检索代表误码率的值、设置编码参数等，或配置或提供示例 性的DSL系统的参数。

图2示出了实施图1的示例性的数据收集组合器175的示例性的框图和 方式。如图2的左边所示，数据收集组合器175接收至少第一特性数据200 和第二特性数据202，并响应地产生如前所述的所估计的特性参数204。如 图2的右边所示，为了收集、检验或预先处理来自示例性的数据源150、155、 160、170的至少第一特性数据200和第二特性数据202，图2的示例性的数 据收集组合器175包括数据收集器205。示例性的数据收集器205将在下面 结合图3和13被讨论。

为了存储被示例性的数据收集器205收集、检验或预先处理的数据，图 2的示例性的数据收集组合器175包括数据存储装置210。示例性的数据存 储装置210将在下面结合图4被讨论。

为了逻辑地、启发式地、统计地或概率性地组合来自一个或多个源的数 据，图2的示例性的数据收集组合器175包括数据组合器215。数据组合器 215组合来自多个源的至少第一特性数据200和第二特性数据202，并响应 地产生所估计的特性参数204。示例性的数据组合器215将在下面结合图5 和14被讨论。

图3是图2的示例性的数据收集器205的框图。为了从示例性的数据源 150、155、160、170收集至少第一特性数据200和第二特性数据202，图3 的示例性的数据收集器205包括数据获取器305。通过使用各种方法、协议、 通信路径、通信技术或其任意组合，示例性的数据获取器305从数据源150、 155、160、170接收、收集或获得数据。示例性的数据获取器305所使用的 获得数据的方法可以由于数据源不同而不同。

为了检验被示例性的数据获取器305获取的至少第一特性数据200和第 二特性数据202的完整性，图3的示例性的数据收集器205包括数据完整性 检验器310。图3的示例性的数据完整性检验器310检验以下内容中的一个 或多个：(a)数据是否可用；(b)数据是否落入有效范围；或(c)数据是 否及时(例如，不是太旧)。示例性的数据完整性检验器310执行什么检验 取决于数据的类型、将要确定的参数的类型、使用者或技术员的喜好或示例 性的数据收集器205的配置。在示出的实施例中，如果检验(例如，条件) 被满足(例如，满意)，则把检验后的数据312传递到数据预处理器315。如 果检验不被满足，则数据完整性检验器310丢弃数据或赋给数据代表数据的 完整性级别的度量。如果数据被丢弃，则数据完整性检验器310不传递数据 到数据预处理器315。如果数据没有被示例性的数据完整性检验器310丢弃， 而是被赋予完整性度量(例如，INVALID_DATA)，然后数据完整性检验器 310把度量连同检验后的数据312一起传递到数据预处理器315。示例性的 完整性度量是具有选自OK、OLD_DAT和INVALID_DATA的值的变量。

图3的示例性的数据预处理器315基于数据类型处理由示例性的数据完 整性检验器310提供的检验后的数据312，并响应地产生预处理后的数据 317。例如，示例性的数据预处理器315可以净化检验后的数据312以除去 诸如比特分配表中的导频音(pilot tone)的已知的无效值，或通过应用例如 滤波、平滑或噪声减少，以除去无关的假象(artifact)。用于数据“滤波” 的典型的加权方法在美国专利申请公开号为2006-0198430，相应的美国专利 申请号为11/071,762的专利申请中被描述，该申请作为参考而结合于此。

为了检验预处理后的数据317的一致性，图3的示例性的数据收集器205 包括数据一致性检验器320。图3的示例性的数据一致性检验器320使用各 种方法、技术、逻辑或算法来评估从示例性的预处理器315接收到的预处理 后的数据的一致性，以产生一致性检验后的数据322。例如，示例性的数据 一致性检验器320可以(a)将预处理后的数据317与事先收集的预处理后 的数据317比较，使有巨大改变的预处理后的数据317可以被标记以用于数 据组合器215(图2)；(b)将预处理后的数据317与不同组的预处理后的数 据317进行比较，来看是否它们算数上一致(例如，信噪比数据不与每音频 数据的比特相匹配)；或者(c)将预处理后的数据317的一部分与没用的或 意外的改变的另一部分(例如，数据中的突然中断、意外中断、改变或其组 合)进行比较。

被示例性的数据一致性检验器320所执行的一致性检验可以取决于预处 理后的数据317的类型、将要确定的参数的类型或示例性的数据收集器205 的配置。如果一致性检验(例如，条件)被满足(例如，满意)，则满足检 验的预处理后的数据317被存储在数据存储装置210中(图2)。如果检验不 满足，则示例性的数据一致性检验器320丢弃检验失败的预处理后的数据 317或赋予预处理后的数据317代表预处理后的数据317的一致性级别的度 量。如果预处理后的数据317被丢弃，则示例性的数据一致性检验器320不 把预处理后的数据317存储在数据存储装置210中。如果预处理后的数据317 没有被示例性的数据一致性检验器320丢弃，它会被赋予一个一致性度量(例 如，INVALID_DATA)。如果预处理后的数据317被赋予一致性度量，则示 例性的数据一致性检验器320把一致性度量连同预处理后的数据317一起存 储在数据存储装置210中。示例性的一致性度量是具有选自OK、 INCONSISTENT和INVALID_DATA的值的变量。

图4示出了实施图2的示例性的数据存储装置210的示例性的方式。为 了存储由示例性的数据检验器205收集、检验或预处理的一致性检验后的数 据322，图4的示例性的数据存储装置210包括任意数量的数据集。三个示 例性的数据集405、410和415在图4中示出。一致性检验后的数据322可 以使用各种表、结构、数组、索引、组织或其组合而被存储在示例性的数据 集405、410、415中。例如，可以基于DSL用户识别符(例如，名称、地 址等)或电话线、基于数据类型、数据源等来组织一致性检验后的数据322。 如图4所示，示例性的数据集405、410、415被存储在各自的机器可存取文 件或各种存储器406、411和416中。附加地或可选地，机器可存取文件或 存储器的数量可以不同于数据集的数量。

图5示出了实施图2的示例性的数据组合器215的示例性方式。为了逻 辑地或启发式地组合存储在示例性的数据存储装置210中的存储数据324， 图5的示例性的数据组合器215包括启发式组合器505。示例性的启发式组 合器505应用启发式的或任何逻辑规则的组合，以利用已知的存在于不同的 数据源150、155、160、170(图1)之间的冗余或结构。例如，启发式组合 器505可以(a)比较来自第一源的第一特性数据200与来自第二源的第二 特性数据202(例如，比较来自ACS 160的每个音频的比特与来自EMS 155 的每个音频的比特)；(b)使用来自第一数据源的第一特性数据200来为第 二数据源填充缺失的第二特性数据202(例如，组合来自ACS 160的每个音 频的下游比特与来自EMS 155的每个音频的上游比特)；或者(c)如果第一 数据源指示出具有高可信度水平的参数(例如，TDR数据指示具有非常高的 可能性存在桥接接头)，则来自第二源(例如，来自EMS 155的信道传递函 数)的第二特性数据202可以被忽略或丢弃。

为了统计地或概率性地组合来自图1的多个示例性的数据源150、155、 160、170的数据，图5的示例性的数据组合器215包括贝叶斯组合器510。 给定多个数据集和一个或多个条件概率，图5的示例性的贝叶斯组合器510 应用例如贝叶斯定理来推理图1的示例性的DSL系统的参数。示例性的贝 叶斯组合器510还可利用由示例性的数据收集器205(图2)确定或提供的 任何完整性或一致性度量。被贝叶斯组合器510启发式地组合的一个或多个 数据集可以与不同的或相同的示例性的数据源150、155、160、170相关联。 可能由图5的示例性的贝叶斯组合器510执行的数据推理的实施例将在下面 结合图6-12被讨论。示例性的贝叶斯组合器510的示例性的实施将在下面 结合图14和15被讨论。

虽然示例性的数据收集结合器175已经在图2、3、4或5中被示出，但 图2-5中示出的元件、模块、逻辑、存储器或装置可以以各种方式被组合、 重新排列、重新分配、排除或实施。例如，图2的示例性的数据收集器205 的任何部分可以被图1的任意示例性的数据源150、155、160、170来实施 或执行。另外，图1-5的示例性的数据收集器205，示例性的数据存储装置 210，示例性的数据组合器215，示例性的数据获取器305，示例性的数据完 整性检验器310，示例性的数据预处理器315，示例性的数据一致性检验器 320，示例性的数据集405、410、415，示例性的启发式组合器505，示例性 的贝叶斯组合器510，或总体地，示例性的数据收集组合器175可以通过硬 件、软件、固件或硬件、软件或固件的任意组合来实施。例如，任何的或所 有的示例性的数据收集器205，示例性的数据存储装置210，示例性的数据 组合器215，示例性的数据获取器305，示例性的数据完整性检验器310，示 例性的数据预处理器315，示例性的数据一致性检验器320，示例性的数据 集405、410、415，示例性的启发式组合器505，示例性的贝叶斯组合器510 或示例性的数据收集组合器175可以通过机器可存取指令来实施，所述机器 可存取指令被例如数字信号处理器(DSP)、通用处理器或微控制器、专用 处理器、RISC处理器等的各种处理器执行。另外，数据收集组合器175可 包括除图2-5所示的那些之外的其他元件、模块、逻辑、存储器或装置，或 者可包括多个或所有的所示出的元件、模块或装置。

贝叶斯网络是用于表征一组离散随机变量之间的关系的图形表示或工 具。贝叶斯网络包括有向无环图和一组条件概率关系。贝叶斯网络的图的边 有表示依存关系(例如，因果关系)的方向，其中给定节点的父母是所有具 有指向该给定节点的边的那些节点。在贝叶斯网络中，给定其父亲(parent)， 图的每个节点与节点的条件概率质量函数(即，P(node|parents(节点|父亲))， 其中，P()表示概率)相关联。除此之外，贝叶斯网络和贝叶斯定理一起 在导出或开发一个或多个统计或概率数学表达式是有用的，所述数学表达式 确定、估计、计算或推理与给定一个或多个父节点或子节点以及这些节点的 条件概率的节点相关联的参数(也就是，进行贝叶斯推理)。

总的来说，计算贝叶斯推理(即，计算贝叶斯网络的确切最大后验(à posteriori)(MAP)概率)是有计算强度的。然而，贝叶斯网络可以被构造 成具有针对每个随机变量的几个节点和小的基数。被称为“多树(polytree)” 的类，即贝叶斯网络的类(其中无向底图没有环)，具有基于“内-外”消息 传递的推理算法(珀尔的“置信传播(belief propagation)”算法)。

图6是与用于图1的示例性的DSL系统的用户DSL服务的操作方面605 相关的示例性的贝叶斯网络。示例性的DSL操作变量605包括当前余量、 当前比特率、当前比特分布、当前被传输的PSD、DSL误码的历史、信道传 递函数、回波传递函数、噪声特性或任何合适的数据。图6的示例性的DSL 操作变量605与示例性的EMS 155或示例性的ACS 160(图1)相关。操作 变量605对应于一个或多个DSL特性，例如第一特性数据200和第二特性 数据202。被实施或执行来构建通信系统(例如，图1的示例性的DSL系统) 的贝叶斯网络的示例性的过程将在下面结合图16被讨论。

为了表示与DSL服务605工作的物理环境相关的变量，图6的示例性 的贝叶斯网络包括环境节点610。图6的示例性的环境变量610与示例性的 线路测试器150或示例性的ACS 160或示例性的EMS 155(见图1)有关。 示例性的环境变量610包括电话线或环路结构(例如，长度、桥接接头位置 /长度、坏的接头、微型滤波器等)以及噪声(例如，近端串扰、远端串扰、 背景噪声、脉冲噪声、调幅(AM)噪声，等等)。

为了表示DSL用户所使用的应用或应用类型，图6的示例性的贝叶斯 网络包括用户应用节点615。图6的示例性的应用变量615与示例性的SAS 170(见图1)相关。示例性的用户应用类型615包括网上浏览、收发电子邮 件、IPTV、VoIP、通讯、音频、视频、聊天等等。如图6中所示，应用类型 615对DSL操作605有影响，DSL操作605会进而影响了客户满意度620。

为了表示设备类型信息，图6的示例性的贝叶斯网络包括设备类型节点 625。图6的示例性的设备类型信息625与示例性的EMS 155或示例性的ACS 160(见图1)相关。示例性的设备类型信息625包括芯片组类型、调制解调 器或系统类型、硬件版本、固件版本、调制解调器调试信息、卖方认证等。

为了表示设备配置信息，图6的示例性的贝叶斯网络包括设备配置节点 630。图6的示例性的设备配置信息630与示例性的EMS 155或示例性的ACS 160(见图1)相关。示例性的设备配置信息630包括所支持的最小数据速率、 所支持的最大数据速率、最小余量、目标余量、最大余量、延迟、最低脉冲 噪声保护、功率谱密度(PSD)掩码、载波掩码等。示例性的设备配置630 变量可以是无法访问的、不可改变的或硬编码的，或通过例如EMS 155(见 图1)可控制的。

为了表示线路测试或诊断数据，图6的示例性的贝叶斯网络包括线路测 试数据节点635。图6的示例性的线路测试数据635与示例性的线路测试器 150或示例性的ACS 160(见图1)相关。示例性的线路测试数据635包括 线路测试数据、时域反射计(TDR)数据、频域反射计(FDR)数据、单端 环路测试(SELT)数据、双端环路测试(DELT)数据、阻抗、信道衰减、 环路电阻、环路电容、环路电感、环路上的噪声或任何其它合适的数据。

为了表示客户满意度数据，图6的示例性的贝叶斯网络包括客户满意度 节点620。图6的示例性的客户满意度数据620与示例性的SAS 170(见图 1)相关。示例性的客户满意度数据620包括最近服务电话的数量、请求上 门服务的数量、客户调查答复、客户评定等。

为了表示正在进行或过去的DSL操作的参数，图6的示例性的贝叶斯 网络包括EMS参数节点640和ACS参数节点645。图6的示例性的EMS 参数640和ACS参数645分别与示例性的EMS 155和ACS 160(见图1) 相关。示例性的EMS参数640和ACS参数645包括比特分配、SNR、信道 传递函数、信道衰减、代码违例计数、误码秒计数、延迟、脉冲噪声保护、 双端环路测试(DELT)数据或任何其它合适的参数。

为了表示服务保障数据，图6的示例性的贝叶斯网络包括服务保障节点 650。图6的示例性的服务保障数据650与示例性的SAS 170(见图1)相关。 示例性的服务保障数据650包括MPEG统计(例如，一些丢失的帧)、丢包 率、丢失的数据包、无序的数据包、延迟的数据包、损坏的数据包、缓冲溢 出/下溢事件、TCP统计、UDP统计、包抖动数据或任何合适的数据。用于 表征服务质量的性能信息可以包括丢包率、网络统计、网络拥塞、客户满意 度数据或任何合适的数据。

虽然示例性的贝叶斯网络在图6中示出，节点或边可以以各种方式进行 组合、重新安排、排除或实施。此外，图6的示例性的贝叶斯网络可以被扩 展到包括多条电话线或多个DSL服务。另外，贝叶斯网络包括除了图6中 所示出的那些之外的其他节点或边，或可以包括多个或所有的所示出的节点 或边。而且，虽然数据或节点的特定的示例性的结合已在上面进行了描述并 在图6中示出，但还可以利用可选的结合。

本领域的普通技术人员将容易理解，有很多不确定因素影响图6的示例 性的贝叶斯网络所表示的数据、参数、信息或变量。在DSL操作605的示 例性的不确定因素包括(a)关于节点之间的关系的模型不能永远考虑到真 实世界的影响、(b)不同类型的设备具有不同的行为或特性、(c)一些设备 使用专有的修改或增强、(d)未知或未被模型化的环境参数或影响、或(e) 设备配置中的误差。影响观察的示例性的不确定因素包括(a)测量误差、(b) 缺少数据、(c)测量没有遵循标准、(d)旧数据、或(e)实施变化。

图6的示例性的贝叶斯网络可用于进行各种推理，例如，(a)诊断推理 (例如，使用EMS数据640或ACS数据645来推理环路参数610)、(b)因 果推理(例如，评估改变配置设置630对客户满意度620的影响)、(c)内 在因果推理(例如，使用EMS数据640或ACS数据645以及已知的环路610 来估计噪声610)、或(d)整合有一个或多个上述实施例的混合推理。

根据一种实施方式，基本上DSL系统或网络中所报告、计算、测量或 估计的所有参数或信号都可以是离散的(例如，由于量化)，以及图1-5的 示例性的数据收集组合器175可考虑或表示一个或多个变量为连续变量。例 如，QLN可被表示为具有0分贝毫瓦每赫兹(dBmW/Hz)到-150dBmW/Hz 的范围的连续变量。

此外，虽然图6的示例性的贝叶斯网络分别表示每条电话线或每个DSL 服务，但可以扩展或增强示例性的贝叶斯网络，以获得电话线之间的内在关 系，或把关于一捆中的一条电话线所了解或发展的关系应用到同一捆或不同 捆中的第二电话线。这样的延伸可以用于，例如，更好的表征或防止串扰或 脉冲噪声干扰。

图6的示例性的贝叶斯网络中示出的许多依存关系可以在理论上被模型 化或计算。附加地或可选地，所模拟或计算的模型可以被用于提炼、简化、 或用作使用图6所示出的实施例进行推理的参考点。

图7-12示出了在图6的示例性的贝叶斯网络中的示例性的贝叶斯网络， 表示了感兴趣的示例性的频谱管理情况。图7-12的示例性的贝叶斯网络属 于图6的示例性的贝叶斯网络，因此，为了容易理解，在图7-12中示出的 参考数字指特定数据、变量或信息所属于的图6的示例性的节点。例如，图 7中示出的示例性的环路长度610是图6的示例性的环境变量节点610的一 部分。虽然示例性的情况或感兴趣的示例性的贝叶斯网络在图7-12中被示 出，但用于DSL服务的维护、监测、故障检修、诊断、供给、销售或提供 的其它实施例对于本领域技术人员来说也是很明显的。

图7示出了用于基于来自示例性的数据源150、155、160、170(图1) 中的两者或多者的数据来检测桥接接头存在的示例性的贝叶斯网络。如图7 所示，桥接接头影响信道响应(HLOG)640/645、上游衰减640、TDR响应 635或下游衰减640/645中的一者或多者。对于一些DSL调制解调器，信道 响应640/645被噪声环境610所影响，该噪声环境610能够根据QLN 640/645 推理得出，这在图7的示例性的贝叶斯网络中反映出来。因为图7的示例性 的贝叶斯网络是多树，一种版本例如，Pearl算法，可以被执行或实施来推 理(即，检测)桥接接头610的存在。

图8示出了用于模拟一个DSL调制解调器上的比特分配对另一个DSL 调制解调器的影响的示例性的贝叶斯网络。图8的示例性的贝叶斯网络还可 以用于表示由于DSL调制解调器生产商没有使用精确的(例如， Levin-Campello)注水算法所带来的影响。特别地，图8的示例性的贝叶斯 网络模拟了具有3个DSL调制解调器的DSL系统，所述3个DSL调制解调 器分别对用于使用者#1、使用者#2和使用者#3。在图8的实施例中，用于使 用者#3的下游(DS)比特分布对给使用者#1和使用者#2提供服务的电话线 施加了干扰。例如，当使用者#3由位于远程终端(RT)的DSLAM向其提 供服务时，它可能对由位于CO的DSLAM向其提供服务的使用者#1和使用 者#2的造成严重串扰。与图7的实施例形成对比，因此，图8的示例性的贝 叶斯网络不是多树，因此Pearl算法的版本不适用于执行对所示出的实施例 的推理。而是，各种对Pearl算法的反复逼近可用于执行所述推理。

图9示出了基于来自图1的示例性的EMS 155和示例性的ACS 160的 HLOG值来估计(即，推理)信道衰减的示例性的贝叶斯网络。假设来自 EMS 155的HLOG值(HLOG_EMS值640)和来自ACS 160的HLOG值 (HLOG_ACS值645)被附加的具有零均值的高斯噪声所破坏，并且噪声是 独立的，HLOG_EMS 640和HLOG_ACS 645可以用下面的数学表达式表示：

HLOG_EMS＝HLOG+n₁

                ，                                  等式(1)

HLOG_ACS＝HLOG+n₂

其中，n₁和n₂表示附加噪声，HLOG表示被推理的实际的HLOG值605。 HLOG 605的概率分布被数学地表达为下面示出的等式：

$P\left(\mathrm{HLOG}\right|{\mathrm{HLOG}}_{\mathrm{EMS}},{\mathrm{HLOG}}_{\mathrm{ACS}})=\frac{P\left(n_1\right)P\left(n_2\right)P\left(\mathrm{HLOG}\right)}{P({\mathrm{HLOG}}_{\mathrm{EMS}},{\mathrm{HLOG}}_{\mathrm{ACS}})},$

                                            等式(2)

$=\mathrm{cP}\left(n_1\right)P\left(n_2\right)P\left(\mathrm{HLOG}\right)$

其中c是常数。假设HLOG 605均匀分布，给定所报告的HLOG_EMS值 640和HLOG_ACS值645，HLOG 605的最大近似性(ML)估计可以通过最 大化在等式(2)中示出的条件概率或等价地最大化条件概率的对数而被确 定：

${\max }_{\mathrm{HLOG}}\ln \left[P\left(n_1\right)P\left(n_e\right)\right]=$

${\min }_{\mathrm{HLOG}}[\ln \left(2\pi \right)+\ln \left({\sigma }_1{\sigma }_2\right)+\frac{{({\mathrm{HLOG}}_{\mathrm{EMS}}-\mathrm{HLOG})}^2}{{2\sigma }_1^2}+\frac{{({\mathrm{HLOG}}_{\mathrm{ACS}}-\mathrm{HLOG})}^2}{{2\sigma }_2^2}],$    等式(3)

其中σ₁是噪声n₁的方差，以及σ₂是噪声n₂的方差。可以容易地从等式 (3)的数学表达式中得出，HLOG 605的ML估计是所报告的HLOG_EMS值 640和HLOG_ACS值645的加权和，其中，权重取决于噪声方差σ₁和σ₂的比 值。

图10示出了基于来自图1的示例性的EMS 155和示例性的ACS 160的 SNR值640和645来估计SNR 605的示例性的贝叶斯网络。图10的示例性 的贝叶斯网络相似于图9的示例性的网络。然而，图10的示例性的网络已 被增强以反映关于SNR_EMS 640值的状态信息640和关于SNR_ACS 645值的状 态信息645。示例性的状态信息640、645可以是由例如图2的示例性的数据 收集器205所确定的一致性或完整性度量。在图10的示例性的贝叶斯网络 中，每一个状态信息640和645是离散变量，该离散变量具有选自集合{OK， OLD_DATA，INVALID_DATA}的值，其相应的概率为{80％，10％，10％}。

像上面结合图9所述的实施例，SNR_EMS 640值和SNR_ACS 645值可以被 模型化为SNR 605加上高斯零均值噪声。然而，与图9的实施例相比，所加 上的噪声的方差分别取决于状态信息640和645。例如，(a)如果EMS状态 640是OK，则假定噪声n₁已经被加到SNR_EMS 640，(b)如果EMS状态640 是OLD_DATA，则假定噪声n₃已经被加到SNR_EMS 640，(c)如果ACS状态 645是OK，则假定噪声n₂已经被加到SNR_ACS 645，以及(d)如果ACS状 态645是OLD_DATA，则假定噪声n₄已经被加到SNR_ACS 645。如果SNR_EMS640值(或SNR_ACS 645值)具有INVALID_DATA的状态，则SNR_EMS 640 被模型化为具有均匀分布的噪声R₁(R₂)，即SNR_EMS＝R₁(SNR_ACS＝R₂)。 SNR 605的概率分布可以被数学地表达为下面等式：

P(SNR|SNR_EMS，SNR_ACS)＝cP(SNR_EMS|SNR)P(SNR_ACS|SNR)P(SNR).    等式(4)

其中c是常数，以及条件概率被表达为：

P(SNR_EMS|SNR)＝∑P(SNR_EMS|SNR，EMS_status)P(EMS_status)，   等式(5)

P(SNR_ACS|SNR)＝∑P(SNR_ACS|SNR，ACS_status)P(ACS_status).    等式(6)

SNR 605的ML估计通过最大化关于SNR 605的下面的数学表达式而被 确定：

P(SNR_EMS|SNR)P(SNR_ACS|SNR)＝                                等式(7)

[0.8P(n₁)+0.1P(n₃)+0.1P(R₁＝SNR_EMS)I0.8P(n₂)+0.1P(n₄)+0.1P(R₂＝SNR_ACS)]

图11示出了用于在给定不同类型的数据HLOG_EMS 640和TDR响应635 的情况下推理桥接接头长度610的示例性的贝叶斯网络。桥接接头长度610 可以类似于上面结合图10所讨论的来进行推理。特别地，假定环路长度和 规范是可用的或可得到的，理论的HLOG_THE和理论的TDR_THE响应可以在给 定特定桥接接头长度610的情况下被计算。所计算出的HLOG_THE和TDR_THE被相似地用于上面所示的等式(1)中。上面结合图10的实施例所讨论的解 决方案被用于计算解决方案(即，推理桥接接头长度610)。

图12示出了显示用于估计丢包率605的更复杂的推理系统的示例性的 贝叶斯网络。图12的丢包率605通过代码违例(CV)计数640和丢失的 MPEG帧计数650来间接观察。CV计数640取决于示例性的EMS 155的状 态640。如所示出的，丢包率605主要被脉冲噪声严重程度610、关于本地 信号分布的物理层问题610以及网络拥塞610的因素所影响。

图12的示例性的贝叶斯网络可用于在已知CV计数640、MPEG统计 650和时间610的情况下估计丢包率605的分布。虽然DSL网络通常不能收 集足够的CV计数640来精确估计605处的丢包率，示出的示例性的贝叶斯 网络可用于得出丢包率605的分布，以及随后确定具有一定可信度的“最坏 情况”值。

丢包率(PLR)605的条件概率可以用下面的数学表达式表示：

P(PLR|CV，MPEG，Time)＝cP(CV|PLR)P(MPEG|PLR)P(PLR|Time)，   等式(8)

其中，c是常数。在给定PLR 605、P(CV|PLR)的情况下，CV 640的 条件概率可以基于实验结果或通过执行基础分析来被计算，从而确定离散多 音频(DMT)超帧内的误差与以太网数据包内的误差之间的关系。在给定 PLR 605、P(MPEG|PLR)的情况下，所丢失的MPEG帧650的条件概率可 以用实验结果或通过执行基础分析来被计算，从而确定以太网数据包和被破 坏的或丢失的MPEG帧650内的误差之间的关系。确定条件概率的计算取决 于EMS状态640和SAS状态650。

等式(8)的最右侧的项，即P(PLR|Time)，可以使用下面的数学表达 式来计算：

$P\left(\mathrm{PLR}\right|\mathrm{Time})=\underset{\mathrm{imp}}{\Sigma }\underset{\mathrm{Home}}{\Sigma }\underset{\mathrm{cong}}{\Sigma }P\left(\mathrm{PLR}\right|\mathrm{imp},\mathrm{Home},\mathrm{cong})P\left(\mathrm{imp}\right|\mathrm{Time})P\left(\mathrm{Home}\right)P\left(\mathrm{cong}\right)$   等式(9)

其中，imp是脉冲噪声严重程度610，Home是关于本地信号分布的物理 层问题610，以及cong是网络拥塞610。等式(9)的每一项均可以基于实 验结果或分析而被评估。为了减少解决由等式(8)和等式(9)数学所表达 的方案所必须进行的计算的复杂性或数量，PLR 605可以被模型化为具有高、 中或低3个可能值的离散变量。

图13和14是表示实施示例性的数据收集器205、示例性的数据组合器 215或总体而言的示例性的数据收集组合器175的方法的流程图。根据一种 实施方式，图13和14是表示示例性的机器可存取指令的流程图。图13或 14的示例性的机器可存取指令可以被DSP、处理器、内核、控制器或任何 其它合适的处理装置执行。例如，图13或14的示例性的机器可存取指令可 以内嵌在存储于例如闪存或与处理器(例如，在示例性的处理器平台1500 中示出的和下面结合图15所讨论的处理器1510)相关联的RAM的有形介 质上的编码指令中。可选地，图13或14的一些或所有示例性流程图可以通 过使用特定用途集成电路(ASIC)、可编程逻辑电路(PLD)、现场可编程逻 辑器件(FPLD)、离散逻辑、硬件、固件等而被实施。而且，图13或14的 一些或所有示例性流程图可以手动实施或结合任何的上述技术，例如，固件、 软件或硬件的结合来实施。此外，虽然参考图13和14的流程图描述了图13 和14的示例性的机器可存取指令，本领域技术人员将容易理解到，可以使 用实施示例性的数据收集器205、示例性的数据组合器215或总体而言的示 例性的数据收集组合器175的许多其它方法。例如，块的执行顺序可以被改 变，或一些所描述的块可以被改变、消除、细分或合并。此外，本领域技术 人员将理解到，虽然图13或14的示例性的机器可存取指令可以通过例如独 立处理线程、处理器、装置、电路等被连续地或并行地执行。此外，图13 或14的示例性的机器可存取指令可以例如与任何其它各种各样的机器可存 取指令、处理或操作被顺次或并行地执行。

图13的示例性的机器可存取指令开始于数据收集器(例如，图2或3 的示例性的数据收集器205)检查是否收集数据的时间到了(块1305)。如 果收集数据的时间到了(块1305)，数据收集器可以请求一个或多个示例性 的数据源150、155、160、170收集或提供相应的数据(块1310)，所述数据 包括至少第一特性数据200和第二特性数据202。可选地，示例性的数据源 150、155、160、170可以周期地或非周期地获得或收集数据，以使得数据收 集器仅仅从数据源150、155、160、170获得所收集的数据，其中数据通过 选择数据源150、155、160、170而被转发。控制继续进行到块1315。

返回到块1305，如果收集数据的时间没到(块1305)，数据收集器确定 是否新的数据已被获得或正在被提供给数据收集器或正被数据收集器接收 (块1315)。数据可以通过数据收集器响应于在块1310发送的请求、或响应 于图1或2的示例性的数据收集组合器175所接收到的推理数据、参数或变 量的请求而被获得、提供、接收。如果数据没有被数据收集器获得、提供或 接收(块1315)，则控制返回到块1305。

如果数据已经被数据收集器获得、提供或接收(块1315)，数据收集器 存储或保存原始(例如，初始的)数据(块1320)。如上面结合图3所讨论 的，数据收集器检验数据的完整性(块1325)、对数据进行预处理(块1330)、 检验数据的一致性(块1335)以及存储处理后的数据到图2的数据存储装置 210(块1340)。然后控制返回到块1305。

图14的示例性的机器可存取指令开始于数据组合器(例如，图2或5 的示例性的数据组合器215)从例如图2的示例性的数据存储装置210收集 相关数据(块1405)。对于图9的实施例，数据组合器在块1405收集HLOG_EMS640和HLOG_ACS 645。如上面结合图5所述，数据组合器执行所收集的数据 的启发式的或任何的逻辑组合(块1410)。

然后，数据组合器使用贝叶斯推理来计算所要求的参数(块1415)。对 于图9的实施例，数据组合器在块1415计算HLOG_EMS 640和HLOG_ACS 645 的加权和。在块1415，数据组合器可以基于上述的结合图6-12所讨论的任 何贝叶斯网络或任何其它贝叶斯网络来执行一个或多个贝叶斯推理。事实 上，所示出的实施例的数据组合器可以使用任何的描述图1的示例性的DSL 系统的参数之间的关系的贝叶斯网络来执行或推理参数。然后，由数据组合 器确定的参数(块1415)被存储在示例性的数据库180中，用于被或由图1 的示例性的NMS 190使用。

图15是示例性的处理器平台1500的示意图，所述处理器平台1500可 用于或编程来实施图1-3或5的示例性的数据收集器205、示例性的数据组 合器215或图6-12的示例性的贝叶斯网络。例如，处理器平台1500可以通 过一个或多个通用处理器、内核、微控制器等被实施。

图15的实施例的处理器平台1500包括可编程处理器1505。处理器1505 执行存在于处理器1505的主存储器(例如，在随机存取存储器(RAM)1515 内)中的编码指令1510。处理器1505可以是任何类型的处理单元，例如， DSP、RISC处理器、通用处理器、从内核、 处理器家族定制的处理器、微控制器或它们的任何组合。除其它事项外，处 理器1505可以执行图13或14的示例性的机器可存取指令，以实施图1-3 或5的示例性的数据收集器205、示例性的数据组合器215、或图6-12的示 例性的贝叶斯网络。

处理器1505通过总线1525与主存储器(包括只读存储器(ROM)1520 和RAM1 515)进行通信。RAM1 515可以通过动态随机存取存储器 (DRAM)、同步DRAM(SDRAM)或任何其它类型的RAM装置来实施， ROM可以通过闪存或任何其它要求类型的存储装置来实施。对存储器1515 和1520的访问一般被存储控制器(未示出)控制。RAM 1515可以用来存储， 例如图4的示例性的数据集405、410、415或更一般地用来实施图2的示例 性的数据存储装置210。

处理器平台1500还包括接口电路1530。接口电路1530可以通过任何类 型的接口标准来被实施，如外部存储器接口、串行接口、通用输入/输出等。

一个或多个输入装置1535和一个或多个输出装置1540被连接到接口电 路1530。输出装置1540可以被用于，例如，进行显示或提供GUI。

图16为示出可以被实施或执行以创建通信系统(例如，图1的示例性 的DSL系统)的贝叶斯网络图的示例性的过程的流程图。图16的示例性的 过程开始于选择将被表示的通信系统的数据集或参数(块1605)。对于图9 的示例性的贝叶斯网络，可以块1605处选择HLOG_EMS 640、HLOG_ACS 645 和每个音频的信道衰减605。然后，示例性的过程把所选择的数据集和参数 分配到图的节点(块1610)。

然后，使用各种方法、技术或算法来确定所选择的数据集或参数之间的 依存关系(块1615)。例如，知道图1的示例性的DSL系统的人了解每个音 频的信道衰减605影响了HLOG_EMS 640和HLOG_ACS 645。然后，边被加到 图中以表示在块1615所确定的依存关系(块1620)。

如上所述，通过使用模拟或实验结果，或通过执行用于得到数据集或参 数之间的关系的基础分析来模型化依存关系(块1625)。例如，等式(5)是 图10的SNR 605和SNR_EMS 640之间的依存关系的数学表达式。如上所述， 基于图和模型化的关系，然后可以得到用于推理所要求数据或参数的方案 (块1630)。当得到所要求数据或参数时，图16所示的示例性的过程结束。

图17是用于统计地推理示例性的DSL网络或系统的至少一个特性参数 的方法的流程图。步骤可以通过数据收集组合器175执行，然而，任何合适 的设备可以以任何合适的顺序执行步骤。如步骤1705所示，数据获取器305 从第一数据源收集指示通信系统特性的第一数据200。如步骤1715所示，数 据获取器305从第二数据源收集指示另一特性的第二数据202。如步骤1725 所示，数据组合器215统计地组合至少第一数据200和第二数据202，以推 理至少一个特性参数204。

当然，本领域技术人员将意识到，示例性的系统中所示出的存储器的顺 序、大小和比例可以变化。此外，尽管本专利公开了包括(除其它部件外) 在硬件上执行的软件或固件的示例性系统，但应当注意，这种系统只是说明 性的，不应被视为限制。例如，可以预期任何或所有的这些硬件和软件组件 可以被专门地包含在硬件、软件、固件或在某些硬件、固件或软件的组合中。 因此，本领域技术人员容易理解，上述实施例不是实施这种系统的唯一的方 式。

通过运行在计算机处理器上的一个或多个软件或固件程序来实施至少 一些上述示例性的方法或设备。然而，包括但不限于ASIC、可编程逻辑阵 列和其它硬件装置的专用硬件实施可以同样地被创建来全部地或部分地实 施这里所描述的一些或所有的示例性的方法或设备。另外，可选的软件实施 (包括但不限于，分布式处理或组件/对象分布式处理、并行处理、或虚拟机 器处理)也可以被创建来实施这里描述的示例性的方法或设备。

还应当注意，这里描述的示例性的软件或固件实施被随意地存储在有形 存储介质上，例如：磁介质(例如磁盘或磁带)；磁光或光学介质，例如磁 盘；或固态介质，例如存储卡或装有一个或多个只读(非易失性)存储器、 随机存取存储器、或其他可重写(易失性)存储器的其他封装件；或包含计 算机指令的信号。电子邮件的数字文档附件或其它自我包含的信息存档或存 档集合被认为是等同于有形存储介质的分布介质。因此，在这里描述的示例 性的软件或固件可以被存储有形存储介质或分布介质上，例如上述的或等价 物以及后继媒介。

为了达到上面的说明书参考特定的装置、标准或协议描述示例性的组件 和功能的程度，应当理解，本发明的教示不限于这些装置、标准或协议。例 如，DSL、ADSL、VDSL、HDSL、G.dmt、G.hs、G.ploam、TR-069、以太 网、DSP、IEEE 802.11x和IEEE 802.3x代表本领域的目前状况的实施例。 这些系统周期性地被具有相同通用目的的更快的或更有效的系统取代。因 此，具有相同通用功能的替换装置、标准或协议是被包括在所附权利要求范 围的等价物。

虽然这里描述了特定的示例性的方法、设备和制造环节，但本专利的覆 盖范围不限于此。相反地，本专利覆盖了文字地或在等价原则下完全地落入 所附权利要求范围的所有的方法、设备和制造环节。