(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インパルス長分析エンジンであって、
観察ウィンドウ上にヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱｉを有する正味のＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを計算し、ｉは１から最大値までの整数からなる範囲から取られ、
ヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱｊが所定の閾値よりも大きく且つｊが最大値よりも小さいかどうかを決定することによって、インパルス長ｊの周期的インパルスノイズソースを検出し、
ヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱｍが所定の閾値よりも大きく、ｍが最大値であるかどうかを決定することによって、最大値以上のインパルス長のノイズソースを検出する、
ように構成されたインパルス長分析エンジン、
を含むインパルスノイズ監視システム。
【請求項２】
インパルス長分析エンジンが更に、
ヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１がノンゼロであって所定の閾値以下であるかどうかを決定することによって、インパルスノイズセンサー（ＩＮＳ）からの偽警報を検出し、
多数の偽警報が検出された時にＩＮＳ中に再調整動作をトリガーする、
ように構成されている、請求項１のシステム。
【請求項３】
インパルス長分析エンジンが更に、
存在する周期的インパルスノイズソースの数を決定し、存在する周期的インパルスノイズソースの数に基づいて複数のインパルスノイズソースが存在するかどうかを指し示す、
ように構成されている、請求項１のシステム。
【請求項４】
インパルス長分析エンジンが更に、
存在するインパルスノイズソースによる重複領域を決定する、
ように構成されている、請求項１のシステム。
【請求項５】
重複領域はＩＮＭＡＩＮＰＥＱｋからなり、ｋは最大インパルス長プラス存在する複数のインパルスノイズソースの１つから複数のインパルスノイズソースの全てのインパルス長の合計までの範囲にある、請求項４のシステム。
【請求項６】
インパルス長分析エンジンが更に、
重複領域にはなく且つ所定の閾値よりも大きくないヒストグラムヒットを検出することによって、分類不可能なインパルスノイズソースが存在するかどうかを決定する、
ように構成されている、請求項５のシステム。
【請求項７】
インパルス長分析エンジンが更に、
所定の閾値よりも大きい複数のヒストグラムプリミティブと重複領域から、存在する各周期的インパルスノイズソースの周期を決定し、複数のヒストグラムプリミティブはＩＮＭＡＩＮＰＥＱｉからなり、ｉは１から最大値−１までの値を取り、
存在する各インパルスノイズソースの周期から、存在するインパルスノイズソースの周波数を決定する、
ように構成されている、請求項５のシステム。
【請求項８】
観察ウィンドウ上にヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱｉを有する正味のＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを計算することであって、ｉは１から第一の最大値までの整数からなる範囲から取られることと、
ヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱｊが第一の所定の閾値よりも大きく且つｊが第一の最大値よりも小さいかどうかを決定することによって、インパルス長ｊの周期的インパルスノイズソースを検出することと、
ヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱｍが第一の所定の閾値よりも大きく、ｍが最大値であるかどうかを決定することによって、第一の最大値以上のインパルス長のインパルスノイズソースを検出することと、
を含む、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムとＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムから統計を抽出するための方法。
【請求項９】
存在する周期的インパルスノイズソースの数を決定し、複数のインパルスノイズソースが存在するかどうかを指し示すことと、
存在するインパルスノイズソースによる重複領域を決定することと、
重複領域にはなく且つ第一の所定の閾値よりも大きくないヒストグラムヒットを検出することからなる、分類不可能なインパルスノイズソースが存在するかどうかを決定することと、
第一の所定の閾値よりも大きい複数のヒストグラムプリミティブと重複領域から、存在する各周期的インパルスノイズソースの周期を決定することであって、複数のヒストグラムプリミティブはＩＮＭＡＩＮＰＥＱｉからなり、ｉは１から第一の最大値−１までの値を取ることと、
存在する各インパルスノイズソースの周期から、存在するインパルスノイズソースの周波数を決定することと、
を更に含む、請求項８の方法。
【請求項１０】
ヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１がノンゼロであって第一の所定の閾値未満であるかどうかを決定することによって、ＩＮＳからの偽警報を検出すること、
を更に含む、請求項８の方法。
【請求項１１】
ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳパラメータについての最適値を選択すること、
を更に含む、請求項８の方法。
【請求項１２】
ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳパラメータについての最適に選択された値に基づいて、ｉ＝１から第二の最大値までについて、観察ウィンドウ上にヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＡＴｉを有する正味のＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムを計算することと、
正味のＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムに基づいて複数の周期的インパルスノイズソースが存在するかどうかを決定することと、
正味のＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムに基づいて存在するインパルスノイズソースの最大周波数を決定することと、
を更に含む、請求項１１の方法。
【請求項１３】
長周期のＲＥＩＮソースか、長周期のＰＥＩＮソースか、ＳＨＩＮＥソースが存在しているかどうかを決定することと、
存在するインパルスノイズソースをタイプに分類することであって、タイプはＲＥＩＮ、ＰＥＩＮおよびＳＨＩＮＥからなるグループから選択されることと、
を更に含む、請求項１２の方法。
【請求項１４】
存在する各インパルスノイズソースの周期から存在するインパルスノイズソースの周波数を決定することと、
存在するインパルスノイズソースの周波数と正味のＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムに基づいた最大周波数の中の最大を決定することによって洗練された最大周波数についての推定を洗練することと、
複数のインパルスノイズソースが存在するかどうかを決定することと、
を更に含む、請求項１３の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願へのクロスリファレンス］35 U.S.C. 119の下に、この出願は、２００８年９月７日に出願され、シリアル番号61/094,9561を有し、“Systems and Methods for Impulse Noise Characterization”と題された米国仮特許出願の優先権と恩恵を主張し、それはその全体が引用によって組み込まれる。
【０００２】
本発明は、全体的にデジタル加入者線（ＤＳＬ）システムに関する。より特定には、本発明は、インパルスノイズの特徴付けに関する。
【背景技術】
【０００３】
ＤＳＬシステムを含んだ高帯域幅システムは、単一キャリア変調およびマルチキャリア変調方式を使用する。ＤＳＬおよびワイヤレスのようなその他の高帯域幅システムの両方は、有線メディアについてはキャリアレス振幅および位相変調（ＣＡＰ）や離散マルチトーン（ＤＭＴ）、無線通信については直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）、のような変調方式を使用する。そのような方式の１つの利点は、それらが上流（加入者から提供者）２Ｍｂｐｓ以上と下流（提供者から加入者）８Ｍｂｐｓ以上の高帯域幅アプリケーションに好適であることである。直角位相振幅変調（ＱＡＭ）は、同じ周波数のサインおよびコサイン波と考えることができる、９０°でシフトされた同じ周波数の波を採用することによって、同じ周波数上により多くの情報をエンコードするのに、直角キーイングを利用する。サインおよびコサイン波は直交しているので、データはサインおよびコサイン波の振幅中にエンコードされることができる。従って、直交キーイングを使って単一の周波数上で２倍多くのビットを送ることができる。ＱＡＭ変調は、Ｖ．３４を含んだ音声帯域モデム仕様において使われている。
【０００４】
ＣＡＰはＱＡＭと同様である。各方向への送信のために、ＣＡＰシステムは、１つがもう１つに対して９０°シフトされた、４ｋＨｚ音声帯域より上の同一周波数の２つのキャリアを使用する。ＣＡＰはまた、送信機においてビットをエンコードし、受信器においてビットをデコードするのに配座を使用する。配座エンコーダーは、既知の長さのビットパターンを指定された大きさと位相の正弦波にマッピングする。概念的には、正弦波は複素数と１対１対応にあると見ることができ、そこでは正弦の位相が複素数の偏角（角度）であり、正弦波の大きさが複素数の大きさであり、それは一方で実数虚数平面上の点として表されることができる。実数虚数平面上の点は、それらと関連付けられたビットパターンを有することができ、これが配座と呼ばれ、当業者に知られている。
【０００５】
時々ＯＦＤＭとも呼ばれるＤＭＴ変調は、ＱＡＭのアイデアのいくつかの上に構築されているが、ＱＡＭとは違って、それは１つより多くの配座エンコーダーを使用し、そこでは各エンコーダーは、エンコードされたビットのセットを受け取り、変動する大きさと位相の正弦波を出力する。しかしながら、各配座エンコーダーについて異なる周波数が使用される。それらの異なるエンコーダーからの出力は、一緒に合計されて、送信の各方向についての単一のチャネル上で送られる。例えば、一般のＤＭＴシステムは、０ｋＨｚから１１０４ｋＨｚのスペクトラムをトーン（時々、ビン、ＤＭＴトーンまたはサブチャネルとも呼ばれる）と呼ばれる２５６個の狭いチャネルに分割する。それらのトーンは４．３１２５ｋＨｚの幅である。各トーン中の波形はお互いに完全に分離可能である。分離可能性を維持するためには、各トーン中で使われる正弦の周波数が基本周波数として知られる共通の周波数の倍数であるべきであり、加えてシンボル周期τが基本周波数またはその倍数の周期の倍数でなければならない。シンボル周期中にトーンの各々中の配座にマッピングされたビットパターンを構成する集合ビットパターンは、しばしばＤＭＴシンボルと呼ばれる。ここでの目的のために、時間はしばしばＤＭＴシンボルの単位で言及され、シンボル周期を意味する。
【０００６】
インパルスノイズの存在は、電話ネットワークや電力システムのようなソースからや、雷嵐や稲妻のような自然現象さえからの電磁気的干渉によって、デジタル加入者線（ｘＤＳＬ）システム中で起きることができる。インパルスノイズの存在は、例えばＶＤＳＬ（超高速ＤＳＬ）のような現世代のｘＤＳＬシステムによってサポートされることができるビデオのようなリアルタイムサービスの信頼性を顕著に制限することができる。インパルスノイズの発生は、受信されたＤＭＴシンボル中に激しい劣化を引き起こすことができる。インパルスノイズから結果として得られる劣化されたＤＭＴシンボルは、ｘＤＳＬシステム中に物理層の巡回冗長符号（ＣＲＣ）エラーとパケット損失を引き起こすことができ、それによりＩＰＴＶのようなトリプルプレイサービスに影響を与える。従って、近年ＤＳＬコミュニティでは、インパルスノイズ監視（ＩＮＭ）方式の開発と標準化に向けて相当な関心がある。
【０００７】
特に、特定のライン上のインパルスソースの分類は、適切なインパルスノイズ保護（ＩＮＰ）アプローチを採ることができるようにサービス提供者にとっては極めて重要なものである。ライン上で観察されたインパルスノイズの典型的なクラスは、繰り返し電気的インパルスノイズ（ＲＥＩＮ）、引き延ばされた電気的インパルスノイズ（ＰＥＩＮ）、および単一高インパルスノイズイベント（ＳＨＩＮＥ）である。特定のラインの近傍の、電話ネットワーク、蛍光灯、ＴＶまたはＰＣの電力供給ユニット、ビデオレコーダー、電子変圧器等からの電磁気的干渉は、しばしば電力ラインの周波数（米国では６０Ｈｚ、欧州では５０Ｈｚ）に比例した繰り返し的な特徴を有するノイズインパルスを引き起こすことができる。これは、ＲＥＩＮの例である。稲妻は、ＳＨＩＮＥのソースの例であろう。或る家庭電器製品はしばしば引き延ばされた電気的干渉を有し、周期的であり、即ちＰＥＩＮのソースである。
【０００８】
ノイズの分類に加えて、サービス提供者にとって重要なその他の決定的な情報であるのは、インパルスノイズの長さと到着間時間（ＩＡＴ）である。インパルスノイズのそれらおよびその他の特性が図１に描かれている。図１は、インパルスノイズセンサー（ＩＮＳ）から検出されたインパルスノイズバースト（クラスター）の例である。より正確には一般に、ＩＮＳは、インパルスノイズの効果である、激しく劣化されたＤＭＴシンボルを検出するので、言葉ではしばしばインパルスノイズを検出するまたは測定するとして表現されるものの、実用上は、殆どのＩＮＭアプローチは実際には激しく劣化されたＤＭＴシンボルを監視する。ＩＡＴは、インパルスノイズクラスターの始まりから次のインパルスノイズクラスターの始まりまでのデータシンボルの数である。もし１つ以上のsyncシンボルが２つのクラスターの間に起きれば、それらはＩＡＴ中にはカウントされるべきではない。より特定には、図１において、インパルス１０２、１０４および１０６は第一のインパルスノイズクラスターの一部であり、インパルス１０８が第二のインパルスノイズクラスターを構成する。ノイズクラスター中の最初のインパルスの始まりとノイズクラスター中の最後のインパルスの終わりの間のシンボルの数が、第一のインパルスノイズクラスターについて描かれているように、インパルスノイズクラスター長（ＩＮＣＬ）である。与えられたインパルスノイズクラスター中の劣化されたシンボルの数がＩＮＣＤを規定する。インパルスノイズクラスター中のギャップの数がＩＮＣＧを規定する。ＶＤＳＬ２標準（ITU G.993.2 Amendment 2, 02/2008）およびその他の標準によるクラスターは、インパルスノイズ監視クラスター継続（ＩＮＭＣＣ）パラメータによって規定される。もし２つのインパルスがＩＮＭＣＣ内であれば、インパルス１０２、１０４および１０６について示されているように、それらは同じクラスターの一部と考えられる。しかしながら、インパルス１０６と１０８はＩＮＭＣＣより多くによって分離されているので、それらは同じクラスターの一部ではない。
【０００９】
ＶＤＳＬ２標準によると加えて、等価ＩＮＰ（ＩＮＰ＿ｅｑ）が、ＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥパラメータに基づいた標準の計算値として計算されるべきであり、下に与えられる通りＩＮＭＣＣ、IＮＣＬおよび／またはＩＮＣＤに依存することができる。ＶＤＳＬ２標準は、ＩＮＭＣＣが中央オフィス（ＣＯ）管理情報ベース（ＭＩＢ）パラメータとして提供されることができ、０から６４までの整数値を有することができることを指定する。特定には、等価ＩＮＰは、インパルスノイズ保護システムによってそのインパルスノイズ軽減をより良く構成するのに使われることができる量である。例えば、等価ＩＮＰは、リードソロモンインターリービングシステムのようなチャネルコーディングシステムが、インパルスノイズを補償するために冗長な情報を十分に割り当てることができるように、インパルスノイズクラスター長であることができる。所望の等価ＩＮＰの詳細は、使われるインパルスノイズ保護方式に依存して変動することができる。標準は、合計測定カウンターＩＮＭＡＭＥを規定し、それはデータシンボルがＩＮＳによって処理される時にはいつでもインクリメントされる。効果として、ＩＮＭＡＭＥの値は、時間を追跡するのに使われることができる。標準はまた、ＩＮＰ＿ｅｑに基づいてインクリメントされるヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１−１７からなるヒストグラムＩＮＭＡＩＮＰＥＱを規定する。例えば、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱｉは、ＩＮＰ＿ｅｑ＞１６の時にＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１７がインクリメントされることを例外として、ＩＮＰ＿ｅｑ＝ｉの都度インクリメントされる。標準によって規定される別のヒストグラムは、ＩＡＴに基づいてインクリメントされるヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＡＴ０−７からなるヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴである。それは、３−５１１の有効値を取ることができるＩＮＭ到着間時間オフセット（ＩＮＭＩＡＴＯ）と、０−７の有効値を有することができるＩＮＭ到着間時間ステップ（ＩＮＭＩＡＴＳ）という、２つのパラメータを使用する。ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳの値はそれぞれ３と０の初期デフォルト値を有する一方、標準はそれらのパラメータを調節するかまたは最適化するためのいかなる方法も記載していない。
【００１０】
図２は、どのように様々なＩＮＭＡＩＡＴｉヒストグラムプリミティブがインクリメントされるかを示す。最小の場合には、ＩＡＴ値は２まで小さくなることだけができるので、ＩＮＭＡＩＡＴ０レンジは２で始まる。レンジはＩＮＭＩＡＴＯ−１で終わり、レンジがＩＮＭＩＡＴＯ−２個の値を含むようにする。ヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＡＴ１−６は次の６個の領域を等しく分割するので、それらは全て２ＩＮＭＩＡＴＳ個の値を有する。特定には、ＩＮＭＡＩＡＴ１はＩＡＴ値がＩＮＭＩＡＴＯとＩＮＭＩＡＴＯ＋２ＩＮＭＩＡＴＳ−１の間に入る時にはいつでもインクリメントされ、ＩＮＭＡＩＡＴ２はＩＡＴ値がＩＮＭＩＡＴＯ＋２ＩＮＭＩＡＴＳとＩＮＭＩＡＴＯ＋２×２ＩＮＭＩＡＴＳ−１の間に入る時にはいつでもインクリメントされ、ＩＮＭＡＩＡＴ３はＩＡＴ値がＩＮＭＩＡＴＯ＋２×２ＩＮＭＩＡＴＳとＩＮＭＩＡＴＯ＋３×２ＩＮＭＩＡＴＳ−１の間に入る時にはいつでもインクリメントされ、ＩＮＭＡＩＡＴ４はＩＡＴ値がＩＮＭＩＡＴＯ＋３×２ＩＮＭＩＡＴＳとＩＮＭＩＡＴＯ＋４×２ＩＮＭＩＡＴＳ−１の間に入る時にはいつでもインクリメントされ、ＩＮＭＡＩＡＴ５はＩＡＴ値がＩＮＭＩＡＴＯ＋４×２ＩＮＭＩＡＴＳとＩＮＭＩＡＴＯ＋５×２ＩＮＭＩＡＴＳ−１の間に入る時にはいつでもインクリメントされ、最後にＩＮＭＡＩＡＴ６はＩＡＴ値がＩＮＭＩＡＴＯ＋５×２ＩＮＭＩＡＴＳとＩＮＭＩＡＴＯ＋６×２ＩＮＭＩＡＴＳ−１の間に入る時にはいつでもインクリメントされる。カウンターＩＮＭＡＩＡＴ７は、もっとより大きな、つまりＩＮＭＩＡＴＯ＋６×２ＩＮＭＩＡＴＳよりも大きな、ＩＡＴのあらゆる値についてインクリメントされるように取っておかれる。
【００１１】
加えて、ＶＤＳＬ２標準およびＡＤＳＬ２＋標準のようなその他は現在、モデムがフィールド中のインパルスノイズを監視することの内臓された能力を有することを要求している。標準は、いくつかの標準ＩＮＭパラメータを導出する方法を指令している。
【００１２】
図３は、標準によって指示された通りのインパルスノイズモニターの機能的ブロック図を示す。インパルスノイズセンサー３０２（ＩＮＳ）は、データシンボルが激しく劣化されているかどうかを指し示す。このセンサーについての実装の詳細は当業界で周知である。もし２つのデータシンボル（激しく劣化しているかまたはしていないか）の間にsyncシンボルが起これば、ＩＮＳ３０２はそれを無視する。
【００１３】
クラスターインジケーター３０６は、激しく劣化されたデータシンボルの短いグループをクラスターとして指し示す。クラスターは、単一の激しく劣化されたデータシンボル、連続した激しく劣化されたデータシンボルのグループ、またはグループの間にギャップをもった１つ以上の連続した激しく劣化されたデータシンボルのいくつかのグループを、含むことができる。クラスターインジケーター３０６は、クラスターを同定するのに以下のルールを使用する。ギャップは、２つの激しく劣化されたデータシンボルの間の激しく劣化されていないデータシンボルのグループとして規定される。クラスターは、激しく劣化されたデータシンボルで始まって終わり、激しく劣化されたデータシンボルを含み、上述した通りのＩＮＭＣＣ以下のギャップによって分離された、連続したデータシンボルの最も大きなグループとして規定される。クラスターの上記の定義の帰結として、各クラスターは、ＩＮＭＣＣよりも大きなギャップによって先行された激しく劣化されたデータシンボルで始まり、ＩＮＭＣＣよりも大きなギャップによって後続される激しく劣化されたデータシンボルで終わる一方、クラスター内部のギャップは全てＩＮＭＣＣ以下である。
【００１４】
ＥｑＩＮＰ生成ブロック３０８は、標準によって指示された通りのクラスターの「等価ＩＮＰ」（即ち、上述したＩＮＰ＿ｅｑ）を生成するのに使用される。それは、クラスターインジケーター３０６によって計算されたＩＮＣＬ、ＩＮＣＤおよびＩＮＣＧを使うことができる。生成は、パラメータＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥによって選択されたモードに依存する。もしＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥが０であれば、ＩＮＰ＿ｅｑがＩＮＣＬに設定され、ＣＯＭＩＢ設定に関わらずＩＮＭＣＣもまた０に設定される。もしＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥが１であれば、ＩＮＰ＿ｅｑはまたＩＮＣＬに設定され、ＩＮＭＣＣはＣＯＭＩＢで指定された値に設定される。もしＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥが２であれば。ＩＮＰ＿ｅｑはＩＮＣＤに設定され、ＩＮＭＣＣはＣＯＭＩＢで指定された値に設定される。もしＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥが３であれば、ＩＮＰ＿ｅｑは、標準、より特定にはDraft Amendment 2 to International Telecommunications Union (ITU-T), “Recommendation G.993.2, Very High Speed Digital Subscriber Line transceivers 2 (VDSL2)”, Section 11.4.2.2, pp. 15-20, 2007であって、これ以降は”Draft Amendment 2”として言及され、ここに引用によって組み込まれるもの、に規定された通りのリードソロモンコーディングでの補間と関連する方程式のセットを使って設定される。もしＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥが４であれば、ＩＮＰ＿ｅｑは、ベンダーによって指定された値に本質的には設定される。
【００１５】
ＩＡＴ生成ブロック３１０では、ＩＡＴが、クラスターの始まりから次のクラスターの始まりまでのデータシンボルの数として生成される。もし２つのクラスターの間にsyncシンボルが起きれば、それらはＩＡＴ中にはカウントされるべきではない。
【００１６】
ブロック３１２は、図２に記載された通りのＩＡＴのいくつかのレンジについての異常を生成し、適切なＩＮＭカウンター３１４、特定にはＩＡＴヒストグラムを表すもの、がインクリメントされる。更には、ブロック３１２は、上述した通りのＩＮＰ＿ｅｑのいくつかの値についての異常を生成し、適切なＩＮＭカウンター３１４、特定にはＩＮＰ＿ｅｑヒストグラムを表すもの、がインクリメントされる。最後に、ＩＮＭカウンター３１４は更に、ＩＮＳによって遭遇されたかまたは処理された各データシンボルについてインクリメントされる、ＩＮＭＡＭＥカウンターからなる。
【００１７】
現在欠けているのは、上述した標準に基づくＩＮＭパラメータとプリミティブを、サービス提供者にとって意味の有る情報、例えば、ＲＥＩＮのようなインパルスノイズソースの長さと到着間時間、に処理するための解決策である。そのような方法は、標準に準拠したＩＮＭを実行しているあらゆるモデムに適用可能であろうし、最高に重要なものであろう。これは、ノイズによって引き起こされた物理層のＣＲＣエラーが訂正されることを確かなものとするために適切なＩＮＰパラメータを選ぶ／調整することができるように、ライン上で起こっているインパルスノイズを特徴付けすることを補助するであろう。
【００１８】
ＩＮＭ手順は、メッセ−ジングプロトコルと、顧客建物設備（ＣＰＥ）によって計算される必要がある標準パラメータを指定する。ＣＯはマスターとしての役目を果たし、ＣＯとＣＰＥの間でＩＮＭコマンドを交換するための標準に基づくメカニズムであって、ＩＮＭＩＡＴＯ、ＩＮＭＩＡＴＳ、ＩＮＭＣＣおよびＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥについての値を設定することができる、ＩＮＭ施設コマンドを使ってパラメータを設定したりまたは計算値を読み出したりすることができる。ＣＰＥは、ＣＯによる設定構成を使用し、図３に示されるような典型的なブロック図を使って全てのパラメータを計算することが期待される。
【００１９】
以前の解決策は、フィールド中で起こっているインパルスノイズのタイプの分類と、ｘＤＳＬのＩＮＭ中の複数のＲＥＩＮソースを同定することに対処していない。しかも、我々が知っている解決策はどれも、モデムがフィールド中のインパルスの幅広い並びに対して満足に働くことを確かなものとするために、標準中のＩＮＭパラメータとヒストグラムプリミティブを梃入れしていない。以下で捕捉されるインパルスノイズ予測に向けた変形がある。
【００２０】
米国特許第7,274,746号においてBailey, et alは、その軽減を行うためにインパルスノイズの予測に基づいたインパルスノイズ軽減を提案している。米国特許第7,263,174号においてSchmidt, et al.は、ノイズインパルスについてのレートを作成するようにカウント数を合計するシステムに基づいたインパルスノイズ軽減を提案している。それらのアプローチの両方は、ラインの性能を予測する手段を提供するが、ＩＮＰパラメータを調整するには十分ではない。
【００２１】
米国特許第7,106,833号においてKerpez, et alは、インパルスノイズの同定を可能とするために、生のビットエラーの長期（一時間以上）監視によってインパルスノイズを測定する手段を提供する、更に別のアプローチを提案している。しかしながら、インパルスノイズ分類は関与しておらず、単なる長期間のインパルスノイズの監視は十分ではない。典型的には、フィールド中のインパルスノイズの幅広い並びに対して迅速にモデムを保護するのに十分な情報が収集されない。
【００２２】
米国特許第7,031,381号においてBetts, et alは、後続の過渡状態の発生の間にデータ送信を一時停止または削減することによってＤＳＬデータ送信中の周期的過渡状態の結果として起こるビットエラーの数を削減する方法を提供している。この場合には、関与するＩＮＰ調整についての言及が無い。
【００２３】
米国特許第7,027,405号においてKhadavi, et alは、特定のＤＳＬテクノロジーについてのローカルループに適格となるために、インパルスノイズカウントに基づいた別のアプローチを提案している。米国特許第6,885,730号においてBremer, et al.は、加入者ループ状態をテストするためにインパルスノイズの一分当りの発生をカウントする方法を提案している。再度それらのアプローチの両方は、遭遇されたインパルスノイズのタイプを分類することに失敗している。
【００２４】
信号処理の文脈において信号を検出して推定するのに使われる時間分析の多数の応用がある。例えば、U.S.S.I.R.H001726におけるChen, et alとVarshney et al(”Radar Signal Detection and Estimation Using Time-Frequency Distributions”, Syracuse University, NY, Oct 1995)の両方は、レーダーの分野において時間分析の応用を使用する。Liu, et al(“Fundamental Frequency Estimation Based on the Joint Time-Frequency Analysis of Harmonic Spectral Structure”, IEEE Transactions of Speech and Audio processing, Vol. 9, No. 6, September 2001)は、音声の分野において時間分析の応用を使用する。Papandreou, et al.(“Detection and Estimation of Generalized Chirps Using Time-frequency Representations”, Signals, Systems and Computers, 1994 Conference Record of the Twenty-Eighth Asilomar Conference, Volume 1, Issue , 31 Oct-2 Nov 1994 Page(s):50 - 54 vol. 1)は、チャ−プ信号のような非定常信号上で時間分析の応用を使用する。
【００２５】
最後に、ここに引用によって組み込まれる、２００８年４月７日に出願され、”Systems and Methods for Monitoring Impulse Noise”         と題された、米国出願シリアル番号12/098,696という前の特許出願には、非標準的なヒストグラムプリミティブに基づいた後処理を採用する、ライン上のインパルスノイズ状態を監視するための二重速度検出および推定アプローチが提案されている。
【００２６】
従って、前述した欠陥と不十分さに対処するための様々な必要が業界に存在する。
【発明の概要】
【００２７】
インパルスノイズ特徴付けのためのシステムと方法は、インパルス長分析エンジンと、ＩＡＴ分析エンジンと、合成器という３つの基本的なコンポーネンツからなる。インパルス長分析エンジンとＩＡＴ分析エンジンの両方は、インパルスノイズセンサーから収集した情報に基づいた標準に規定されたヒストグラムを受け取る。それらのヒストグラムに基づいて、インパルス長分析エンジンは、様々なインパルス長の周期的インパルスノイズソースを検出することができる。更には、インパルス長分析エンジンは、存在する周期的インパルスノイズソースの数を決定することができる。加えて、重複するインパルスソースを補償することによって、インパルス長分析エンジンは、各周期的インパルスノイズソースの周波数を推定することができる。インパルス長分析エンジンのその他の側面は、ＩＮＳからの偽警報を検出して、もし偽警報が広がるようであれば再調整をトリガーさえする能力を含む。
【００２８】
ＩＡＴ分析エンジンは、最大捕捉ゾーンを探索することとＩＮＭＡＩＡＴヒストグラム中の分解能を最小化することに基づいて、標準に規定されたパラメータＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳについての最適値を決定することができる。一旦最適値が決定されると、ＩＡＴ分析エンジンは、存在する周期的インパルスノイズソースの最大周波数を決定し、複数のインパルスノイズソースの存在を決定することができる。
【００２９】
合成器は、インパルス長分析エンジンとＩＡＴ分析エンジンの見つけたものを合成することができる。合成器は、複数の観察ウィンドウからの結果を利用し、長周期のＲＥＩＮ、長周期のＰＥＩＮのソースとＳＨＩＮＥの存在を決定することができる。加えて、合成器は、複数のインパルスノイズソースの決定を洗練させることができる。更には、合成器はまた、存在するインパルスノイズソースの最大周波数の決定を洗練させることができる。
【００３０】
本開示のその他のシステム、方法、特徴および利点は、以下の図面と詳細な記載の精査によって当業者には明らかであるか明らかとなるであろう。全てのそのような追加のシステム、方法、特徴および利点は、この記載内に含まれ、本開示の範囲内であり、添付の請求項によって保護されることが意図されている。
【００３１】
開示の多くの側面は、以下の図面を参照してより良く理解されることができる。図面中のコンポーネンツは必ずしも実寸大ではなく、寧ろ本開示の原理を明確に描写することに強調が置かれている。しかも、図面中では、同様の参照番号はいくつかの図を通して対応する部分を示す。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】図１は、ＩＮＳから検出されたインパルスノイズバースト（クラスター）の例である。
【図２】図２は、どのように様々なＩＮＭＡＩＡＴｉヒストグラムプリミティブがインクリメントされるかを示す。
【図３】図３は、標準によって指示された通りのインパルスノイズモニターの機能的ブロック図を示す。
【図４】図４は、インパルスノイズを監視することの実施形態が適用されたｘＤＳＬシステムを描く。
【図５】図５は、インパルスノイズモジュールのための様々なコンポーネンツを描く。
【図６】図６は、エンドユーザの１つの実施形態のブロック図である。
【図７】図７は、インパルス長分析エンジンの動作を描いているフローチャートである。
【図８】図８は、特定のインパルスノイズシナリオについての例示的ＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを描く。
【図９Ａ】図９Ａは、重複ヒットの起源を描く。
【図９Ｂ】図９Ｂは、最大の観察されたＩＡＴと最大周波数をもったインパルスノイズソースの周期の間の関係を描く。
【図１０】図１０は、ＩＮＭＩＡＴＯが３に設定されＩＮＭＩＡＴＳが０に設定された時のＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムを示す。
【図１１】図１１は、同じインパルスノイズだが、ＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムを生成するのに異なるパラメータ設定が使われたものを示す。
【図１２】図１２は、ＩＡＴ分析エンジンによって行われる手順を描いているフローチャートである。
【図１３】図１３は、合成器によって行われる手順を描いているフローチャートである。
【図１４】図１４は、標準ＩＮＭヒストグラムＩＮＭＡＩＮＰＥＱを使ってインパルス長を推定する際の例示的インパルス長分析エンジンの性能を描く。
【図１５】図１５は、３個と５個のＤＭＴシンボルのインパルス長の２つのＲＥＩＮソースと、３０個のＤＭＴシンボルのインパルス長のＳＨＩＮＥソースを有するテストケースにおける到着間時間を推定する際の例示的インパルス長分析エンジンの性能を描く。
【図１６】図１６は、３個と５個のＤＭＴシンボルのインパルス長の２つのＲＥＩＮソースと、３０個のＤＭＴシンボルのインパルス長のＳＨＩＮＥソースを有するテストケースにおける到着間時間を推定する際の例示的インパルス長分析エンジンの性能を描く。
【図１７】図１７は、パラメータＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳの最適調整に基づいた標準ＩＮＭヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴを使ってライン上に起こっている最大周波数を推定する際の例示的ＩＡＴ分析エンジンの性能を示す。
【図１８】図１８は、例示的ＩＡＴ分析エンジンによるＩＮＭＩＡＴＯの選択された最適値を試行インデックスの関数として示す。
【図１９】図１９は、図１８と同じシナリオと試行インデックスにおいて、ＩＮＭＩＡＴＳの選択された最適値を試行インデックスの関数として示す。
【図２０】図２０は、２つのＲＥＩＮソースの間の様々なオフセットについてのヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴを使ってライン上に起こっている最大周波数を推定する際のＩＡＴ分析エンジンの性能を示す。
【図２１Ａ】図２１Ａは、シミュレーション下のインパルスノイズ特徴付けエンジンのいくつかの追加の結果を示す。
【図２１Ｂ】図２１Ｂは、シミュレーション下のインパルスノイズ特徴付けエンジンのいくつかの追加の結果を示す。
【図２１Ｃ】図２１Ｃは、シミュレーション下のインパルスノイズ特徴付けエンジンのいくつかの追加の結果を示す。
【図２１Ｄ】図２１Ｄは、シミュレーション下のインパルスノイズ特徴付けエンジンのいくつかの追加の結果を示す。
【図２１Ｅ】図２１Ｅは、シミュレーション下のインパルスノイズ特徴付けエンジンのいくつかの追加の結果を示す。
【図２１Ｆ】図２１Ｆは、シミュレーション下のインパルスノイズ特徴付けエンジンのいくつかの追加の結果を示す。
【図２１Ｇ】図２１Ｇは、シミュレーション下のインパルスノイズ特徴付けエンジンのいくつかの追加の結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
本発明の実施形態の詳細な記載が以下に提示される。開示はそれらの図面との関係で記載されるが、それをここに開示された実施形態に限定する意図はない。逆に、添付された請求項によって規定される開示の精神と範囲内に含まれる全ての代替形、変形および等価形をカバーすることが意図である。
【００３４】
ここで図４を参照すると、それはインパルスノイズを監視することの実施形態が適用されたｘＤＳＬシステムを描いている。図４に示された非限定的な例では、Ｎ個のエンドユーザ（またはＮセットのＣＰＥ４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ）が描かれており、各ユーザ４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃは、インデックスｍを使って参照される。エンドユーザ４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃは、ループ４０２ａ、４０２ｂ、４０２ｃを介してＣＯ４３０に接続されている。ＣＯ４３０は、ｘＤＳＬアクセス多重化器（ＤＳＬＡＭ）と、ｘＤＳＬラインカード４４０ａ、４４０ｂ、４４０ｃと、エンドユーザ４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃとインターフェースするためのその他の設備を含んでいても良い。
【００３５】
いくつかの実施形態に従って、インパルスノイズを監視して特徴付けするためのインパルスノイズモジュール４２０が、エンドユーザ／ＣＰＥ４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ中に組み込まれていても良い。インパルスノイズを監視することの実施形態がここではＣＰＥ４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃの文脈で記載されるが、ここで説明される原理がＣＯ４３０中に組み込まれても良い。
【００３６】
図４に描かれているように、インパルスノイズモジュール４２０は、図３のインパルスノイズセンサー３０２のようなインパルスノイズセンサー４２２と、インパルスノイズ特徴付けエンジン４２４と、保護ブロック４５０からなっていても良い。インパルスノイズセンサー４２２はインパルスノイズの存在を検出し、インパルスノイズ特徴付けエンジン４２４はライン４０２ａ、４０２ｂ、４０２ｃ上のあらゆる検出されたインパルスノイズを監視して特徴付けする。保護ブロック４５０は、インパルスノイズの発生中のビットエラーを避けるためのメカニズムを提供する。図５は、図４に描かれたインパルスノイズモジュールのための様々なコンポーネンツを描いている。例示的実施形態に従って、インパルスノイズモジュール４２０のインパルスノイズ特徴付けエンジン４２４は更に、図３で上述された通りの標準ＩＮＭ分析３５０と、インパルス長分析エンジン５０２と、ＩＡＴ分析エンジン５０４と、合成器５０６からなっていても良い。
【００３７】
上述した通り、インパルスノイズ特徴付けエンジン４２４は、インパルス長分析エンジン５０２と、ＩＡＴ分析エンジン５０４と、合成器５０６からなっている。インパルス長分析エンジン５０２は、インパルスノイズソースを、以下の３つのカテゴリー、周期的ソース、ロング−インパルス長ソース、およびインパルスノイズセンサーの出力における偽警報による異常、の１つ以上に分類するのに、上述した標準ＩＮＭヒストグラムＩＮＭＡＩＮＰＥＱとカウンターＩＮＭＡＭＥを使う。特定には、周期的ソースは、１６個のＤＭＴシンボル以下のインパルス長を有するＲＥＩＮまたはＰＥＩＮソースのどちらかである。ロング−インパルス長ソースは、１６個のＤＭＴシンボルより大きいインパルス長を有するＲＥＩＮまたはＰＥＩＮソースのように周期的であるか、非周期的（ＳＨＩＮＥソース）であることができる。
【００３８】
インパルス長分析エンジン５０２は、ライン上に起こっているＲＥＩＮまたはＰＥＩＮソースの数を推定し、各周期的インパルスノイズソースのインパルス長を推定し、インパルスノイズセンサーの出力における偽警報を検出し、各インパルスノイズソースのＩＡＴまたは周波数を推定し、ライン上の複数のインパルスノイズソースの存在を決定し、分類不可能なソースの存在の指標を提供することによって、周期的ソースを更に分類することができる。
【００３９】
ＩＡＴ分析エンジン５０４は、上述した通りパラメータＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳに基づいて標準ＩＮＭヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＡＴ０−７を処理する。ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳは調節可能なパラメータなので、ＩＡＴ分析エンジン５０４は、まずパラメータＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳについての最適値を決定し、最適性の判断基準は、最大分解能を維持しながらのオーバーフローの防止である。これは以下により詳細に記載される。一旦パラメータＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳの最適値が決定されると、ＩＡＴ分析エンジンは、それらの最適パラメータから結果として得られるＩＮＭヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＡＴ０−７を使って、ライン上に起こっている周期的ソースの最大周波数を推定して、ライン上の複数のインパルスノイズソースの存在を決定する。
【００４０】
合成器５０６は、インパルス長分析エンジンとＩＡＴ分析エンジンから抽出された様々な特徴を合成して、ロング−ＩＬソースを、以下のソース、ロング−ＩＬ周期的ＲＥＩＮまたはロング−ＩＬ周期的ＰＥＩＮ、ロング−ＩＬ非周期的ＳＨＩＮＥ、の１つ以上に分類し、ライン上に起こっている最大周波数（または最小ＩＡＴ）とマルチソースフラグの洗練された推定を提供する。
【００４１】
上の対策の全てを素早く提供することによって、インパルスノイズ環境中のあらゆる動的な変化をより良く追跡することができる。ＩＮＭ情報は、ＤＳＬプラットフォーム中に埋め込まれたＩＮＰ特徴を適切な保護に向けて調整するのに、リアルタイムで使われることが期待される。
【００４２】
保護ブロック４５０の実施形態は、当業者には周知である。特定の例は、上に挙げられた同時継続中の米国特許出願シリアル番号12/098,696に見つけることができる。
【００４３】
ここで図６を参照すると、それは図４に描かれたエンドユーザの１つの実施形態のブロック図である。或る実施形態に従って、この開示に記載されたインパルスノイズソースの検出と監視を行うステップは、ＤＳＬモデムのようなエンドユーザ内のソフトウェアに組み込まれていても良い。ＤＳＬモデムはその他のコンポーネンツからなり、それらは簡潔のために省略されていることを当業者は理解するであろう。一般に、ＤＳＬモデム４１０ａ−ｃは、ＰＣやルーターや無線アクセスポイント等のようなエンドユーザデバイスに結合されることができ、イーサネット（登録商標）インターフェースであることができる、入出力インターフェース６７０からなる。ＤＳＬモデム４１０ａ−ｃは更に、ＣＯと通信するためにＤＳＬループと結合されることができるラインインターフェース６８０からなる。ラインインターフェース６８０は、ラインドライバー、アナログフロントエンドおよびＤＳＬトランシーバーのような構成要素からなることができる。
【００４４】
ローカルインターフェース６３０は、通信を可能とするためにコントローラ、バッファー（キャッシュ）、ドライバー、リピーター、および受信器のような追加の構成要素を有していても良く、それらは簡単のために省略されている。更には、ローカルインターフェースは、上述したコンポーネンツの間の適切な通信を可能とするために、アドレス、コントロールおよび／またはデータ接続を含んでいても良い。プロセッサ６１０は、ソフトウェア、特にメモリーコンポーネント６４０に格納されたソフトウェアを実行するためのデバイスであっても良い。プロセッサ６１０は、あらゆる特注のまたは商業的に入手可能なプロセッサ、中央処理ユニット（ＣＰＵ），ＤＳＬモデム４１０ａ−ｃと関連付けられたいくつかのプロセッサ中の補助プロセッサ、半導体ベースのマイクロプロセッサ（マイクロチップまたはチップセットの形の）、マクロプロセッサ、または一般にソフトウェア命令を実行するためのあらゆるデバイス、であることができる。
【００４５】
メモリーコンポーネント６４０は、揮発性メモリーエレメント（例えば、ランダムアクセスメモリー（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等のＲＡＭ））および／または不揮発性メモリーエレメント（例えば、ＲＯＭ、ハードドライブ、テープ、ＣＤＲＯＭ等）のいずれか１つまたはその組み合わせを含むことができる。しかも、メモリーコンポーネント６４０は、電子的、磁気的、光学的および／またはその他のタイプの格納媒体を組み込んでいても良い。メモリーコンポーネント６４０のいくつかの実施形態は、分散アーキテクチャ（そこでは様々なコンポーネンツがお互いから遠く離れて置かれている）を有することができるが、プロセッサ６１０によってアクセスされることができることに注意すべきである。
【００４６】
メモリーコンポーネント６４０中のソフトウェアは、１つ以上の別々のプログラムであって、その各々が論理的機能を実装するための実行可能な命令の順序付けられたリストを含むもの、を含んでいても良い。図６に示された例では、メモリーコンポーネント６４０中のソフトウェアは、オペレーティングシステム６５０を含んでいても良い。更には、メモリーコンポーネント６４０中に在駐するソフトウェアは、アプリケーション特定ソフトウェア６６０を含んでいても良く、それは更に図４と５に描かれたインパルスノイズモジュール４２０からなっていても良い。但し、それらのモジュールは、ソフトウェア、ハードウェアまたはソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装されることができることに注意すべきである。オペレーティングシステム６５０は、その他のコンピュータープログラムの実行を制御するように構成されていても良く、スケジューリング、入出力制御、ファイルおよびデータ管理、メモリー管理、および通信制御と関連するサービスを提供する。
【００４７】
ソフトウェアとして実施されたシステムコンポーネントおよび／またはモジュールはまた、ソースプログラム、実行可能プログラム（オブジェクトコード）、スクリプト、または行われるべき命令のセットからなるあらゆるその他のエンティティとして構築されていても良い。ソースプログラムとして構築された時には、プログラムは、オペレーティングシステム６５０との関係で適正に動作するべく、メモリーコンポーネント６４０内に含まれていてもいなくても良いコンパイラー、アッセンブラー、インタープリター等を介して翻訳される。ＤＳＬモデム４１０ａ−ｃが動作している時には、プロセッサ６１０は、メモリーコンポーネント６４０内に格納されたソフトウェアを実行し、メモリーコンポーネント６４０へ／からデータを通信し、一般にソフトウェアに従ってＤＳＬモデム４１０ａ−ｃの動作を制御するように構成されていても良い。メモリー中のソフトウェアは、プロセッサ６１０によって読まれ、プロセッサ６１０内にバッファリングされ、それから実行されても良い。
【００４８】
インパルスノイズ特徴付けエンジン４２４は、標準ベースのＩＮＭヒストグラムプリミティブおよびパラメータ（例えば、ＩＮＣＬ、ＩＮＣＤ、ＩＮＣＧ、ＩＮＰ＿ｅｑ等）を使う。標準ヒストグラムプリミティブを使って、インパルスノイズ特徴付けエンジン４２４は、ライン上の各周期的インパルスノイズソースのＩＬおよびＩＡＴを推定することができる。この情報は、インパルスノイズが存在する中でのｘＤＳＬシステムの強健な動作のために要求される、ＩＮＰパラメータ（冗長バイト数Ｒ、インターリーバー深さＤ等と、よってＭＩＢパラメータＩＮＰ＿ｍｉｎおよび最大遅延ｄｅｌａｙ＿ｍａｘ）、仮想ノイズ仕様（仮想ノイズＰＳＤ計算）等の計算を洗練させるのに潜在的に使われることができる。
【００４９】
最も単純な場合には、インパルスノイズ特徴付けエンジン４２４によって推定された最大ＩＬは、保護ブロック４５０によって使われるＩＮＰパラメータＩＮＰ＿ｍｉｎを決定するのに使われることができる。より進歩した方式は、保護ブロック４５０内の周波数ドメイン等価器（ＦＥＱ）やタイミング回復のような様々な信号処理ブロックの追跡を最適化するために、発生時刻スタンプ付きのＲＥＩＮソース周波数を使うことができる。
【００５０】
インパルスノイズ特徴付けエンジン４２４はまた、ＩＮＳの出力を使って標準ＩＮＭ手順３５０によって計算された標準推奨パラメータおよびプリミティブを使う。ＩＮＳは、ＤＭＴシンボルがインパルスノイズによって劣化されたかどうかを示すフラグを提供する。標準ヒストグラムプリミティブおよびパラメータは、図１−３に上で描かれたようにITU-T Recommendations G.993.2に基づいて計算される。構成可能なパラメータＩＮＭＣＣ、ＩＮＭＩＡＴＯ、ＩＮＭＩＡＴＳおよびＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥは、ショータイムにおいてＣＯによって動的に変更されることができる。例のために、インパルスノイズ特徴付けエンジン４２４は、ＩＮＰ＿ｅｑがクラスター長に等しいことを意味する０のＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥのデフォルト値を使い、各クラスターが１つのインパルスからなることを意味する０のＩＮＭＣＣのデフォルト値を使うことに注意すべきである。従って、このシナリオにおける等価ＩＮＰは、インパルス長に等しい。ここで使われた技術は使用されたインパルスノイズ保護システムに基づいた等価ＩＮＰのあらゆる形に適用できることを、当業者は容易に認識することができる。この開示の残りの文脈では、インパルス長という用語のより広い意味が取られるべきであり、つまり、そうでないと指定されない限り、インパルス長は等価ＩＮＰを意味すると取られるべきである。
【００５１】
特定には、図７は、インパルス長分析エンジン５０２の動作を描いているフローチャートである。更には、図８は、特定のインパルスノイズシナリオについての例示的ＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを描いている。図８に関しては、例示的インパルスノイズシナリオは、２つのＲＥＩＮソースと１つのＳＨＩＮＥソースを描いている。ＲＥＩＮソースは各々、３個と４個のＤＭＴシンボルのインパルス長と、１２０Ｈｚと１００Ｈｚの周波数を有する。ＳＨＩＮＥソースは、３０個のＤＭＴシンボルのインパルス長を有する。この例では、監視された周波数のレンジは、約１秒の期間に対応する４０９６個のＤＭＴシンボルの観察ウィンドウをもった３０Ｈｚから２００Ｈｚの間である。
【００５２】
まとめると、インパルス長分析エンジンの動作は、まずクラスター分析を行い、標準ベースのクラスター分析によって計算された通りの、観察ウィンドウの始まりと終わりにおけるＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラム間の差を比較することによって、観察ウィンドウの間のＩＮＭＡＩＮＰＥＱにおける正味の変化上で動作する。正味の変化が得られた後、ソース分類が行われ、最後にインパルスノイズに関連する重要データが抽出される。観察ウィンドウはそれから固定された時間間隔によってシフトされ、プロセスは繰り返すことができる。連続しているかまたは複数でさえの観察ウィンドウが重複することが望ましくても良い。例えば、観察ウィンドウは４０９６個のＤＭＴシンボルであっても良いが、２つの連続した観察ウィンドウの開始の間の予め規定された距離が５１２個のＤＭＴシンボルであっても良い。
【００５３】
ステップ７０２では、クラスター分析が、ＩＮＣＬ、ＩＮＣＤ、ＩＮＣＧ、ＩＮＭ＿ＩＮＰＥＱ＿ＭＯＤＥ、ＩＮＭＣＣおよびＩＮＭＡＭＥのような予め決められたパラメータに基づいて行われる。ステップ７０２の性能は、標準（Draft Amendment 2参照）に記載された方法に従ったものであることができる。このステップの結果は、ヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１−１７の生成である。ＩＮＭパラメータがリセットされない限り、ヒストグラムは標準に従ってリセットされることを許容されていないことに注意すべきである。
【００５４】
それらのリセット可能ではない性質のために、全てのＩＮＭＡＩＮＰＥＱプリミティブの値が、クラスター分析から読み出されて格納される。ステップ７０４では、観察ウィンドウの終わりと前に格納された観察ウィンドウの始まりにおけるＩＮＭＡＩＮＰＥＱプリミティブの値の間の差が計算され、インパルス長分析エンジン５０２による使用のために格納される。これは、観察ウィンドウ上のあらゆるＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムプリミティブ中のヒットの数を生み出す。
【００５５】
サブ手順７１４に関しては、インパルス長分析エンジン５０２は、インパルスノイズセンサーの出力における「偽警報」による異常があるかどうかを検出する。もし偽警報による異常があれば、それはＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１中のヒットとして記録される。もし観察ウィンドウ上でＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１中のヒットの数がノンゼロであれば、インパルス長１の周期的インパルスノイズソースがあるか、インパルスノイズセンサーの出力における偽警報による異常があるかのどちらかである。誤検出、即ち、インパルスノイズセンサーの出力における「偽警報」および「ミス」イベントは、インパルスノイズセンサーの設計パラメータが当業者によって知られているように適切に選ばれている限り、顕著に小さな発生の確率を有する、引用によって組み込まれるAmitkumar Mahadevan, Julien Pons, and Patrick Duvaut, “Performance and Design of an Impulse Noise Detector for OFDM Systems with Reed-Solomon Erasure-Decoding”, Global Telecommunications Conference, 2008, IEEE, Nov. 30 2008-Dec. 4 2008, pp. 1-6参照。結果として、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１中のヒットの大きな数は、周期的インパルスノイズソースを指し示すものであろう。図８では、８０２におけるヒストグラムは、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１における単一のヒットを示し、それをインパルス長分析エンジン５０２はＩＮＳの誤検出に起因するものとするであろう。ヒットの数が予め決められた閾値（Ｔ１）８０４を超えていたならば、インパルス長分析エンジン５０２はヒットを周期的インパルスノイズソースに起因するものとしたであろう。大きな数の偽警報に遭遇した場合には、インパルス長分析エンジン５０２はＩＮＳが再調整することをトリガーすることができる。トリガリングは、特定の新たな閾値を推奨するメッセージ、調節をＩＮＳ次第に残して見つけられる必要がある新たな閾値を指し示しているメッセージ、または再調整されることをＩＮＳに強制するコマンド、の形であることができる。詳細はＩＮＳの実装に依存して変動することができる。
【００５６】
特定には、ステップ７０６において、インパルス長分析エンジン５０２は、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１中のヒットの数が予め決められた閾値Ｔ１を超えるかどうかを決定する。もしそうであれば、ステップ７０８において、１のインパルス長を有する周期的インパルスソースが指し示される。もしそうでなければ、ステップ７１０において、インパルス長分析エンジン５０２は、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１中に何らかのヒットがあるかどうかを決定する。もしそうであれば、ステップ７１２においてインパルスノイズセンサー誤検出フラグが設定される。ＩＮＳによる誤検出が高レートの場合には、ＩＮＳは再調整される必要があるかもしれない。
【００５７】
サブ手順７２０は、１７未満のインパルス長を有する周期的インパルスソースの存在を決定する。インパルスノイズソースは、もしヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱ２−１６の観察ウィンドウ上のヒットの差が予め決められた閾値Ｔ１を超えれば、周期的ソースとして分類される。インパルス長分析エンジン５０２によって使われる予め決められた閾値Ｔ１は、ライン上の異なるノイズ状態についてそれなりに監視されて調整されることができる。典型的には、予め決められた閾値Ｔ１は、インパルスノイズの期待された最小周波数と、観察ウィンドウ持続時間（秒での）と、重複訂正ファクターの積となるように選択されることができる。重複訂正ファクターは、０と１の間、例えば０．８に選択され、以下に記載される通り重複するノイズソースの潜在性を補償するように選択される。１個のＤＭＴシンボルの長さをもったインパルスノイズの場合はステップ７１４で取り扱われることに注意すべきである。
【００５８】
図８の例では、予め決められた閾値８０４は２５に設定される。見られるように、ヒットは、インパルス長が３と４の２つのＲＥＩＮソースで期待されるであろうように、インパルス長が３と４の２つの周期的インパルスソースの存在を指し示す、両方が予め決められた閾値８０４を超えるところの８０６において指し示されているように見られる。８０８においては、いくつかの重複ヒットが見られる。
【００５９】
図９Ａは、重複ヒットの起源を描いている。一番上のタイムラインは、インパルス長３の周期的インパルスノイズソースを示す。これは、インパルス９０２Ａ、９０２Ｂ，９０２Ｃ、９０２Ｄ等のシーケンスからなる。第二のタイムラインは、インパルス長４の別のインパルスノイズソースを示す。これは、インパルス９０４Ａ、９０４Ｂ、９０４Ｃ等のシーケンスからなる。この例では２つの周期的ノイズソースの周期性に差があることに注意すべきである。第三のタイムラインは、両ソースからの合成インパルスノイズを描いている。殆どの場合インパルスは重複しないが、時々インパルスは重複して、この例では長さ６をもったインパルス９０６として示されるように、より長いインパルス長をもったインパルスであるように見えるものを形成する。そこで図８に戻ると、重複するインパルスは、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱ５、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱ６およびＩＮＭＡＩＮＰＥＱ７中のヒットとして登録できる。重複するインパルスによって作成されることができるヒストグラムプリミティブのセットは、重複領域として知られる。例えば、もしインパルス長l１とｌ２の２つの周期的インパルスノイズソースがあれば、重複領域は、最大（l１、ｌ２）＋１からl１＋ｌ２までの値からなる。
【００６０】
サブ手順７２０は特定には、ステップ７１６と７１８からなる。ステップ７１６では、インパルス長分析エンジン５０２は、インパルス長２〜１６についてのヒストグラムＩＮＭＡＩＮＰＥＱ中のヒットの数が予め決められた閾値Ｔ１を超えるかどうかを決定する。もしそうであれば、ステップ７１８において、同定されたインパルス長を有する周期的インパルスソースが指し示される。例えば、もしＩＮＭＡＩＮＰＥＱ５が予め決められた閾値Ｔ１を超えるヒットを有すれば、インパルス長５を有する周期的インパルスソースが指し示される。
【００６１】
サブ手順７２６は、周期的か非周期的かのどちらかの、ロングインパルス長ソースの存在を決定する。もしヒットカウントがヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１７中に観察されれば、ロングインパルス長の周期的（ＲＥＩＮまたはＰＥＩＮ）および／またはロングインパルス長の非周期的インパルスノイズソース（ＳＨＩＮＥのような）の存在が決定され、そのインパルス長は１６個のＤＭＴシンボルより多い。合成器５０６が、ロングインパルス長ソースの異なるタイプの間を区別するのに使われることができる。更には、区別は、複数の観察ウィンドウも必要とし得る。図８の例では、インパルス長３０をもったＳＨＩＮＥソースが、ヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１７にマッピングされ、それはインパルス長分析エンジン５０２によってヒットとして認識される。
【００６２】
このヒットの特定の性質は、以下に記載されるように合成器５０６によって区別されることができる。例えば、インパルスノイズソースの分類は、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱおよびＩＮＭＡＭＥプリミティブの２つの連続した読み取りの間の時間間隔に渡る観察ウィンドウ上で行われることができる。
【００６３】
特定には、ステップ７２２において、インパルス長分析エンジン５０２は、観察ウィンドウ上でヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１７中にヒットがあるかどうかを決定する。もしそうであれば、ステップ７２４においてロングインパルス長ソースが指し示される。
【００６４】
ステップ７２８において、インパルス長分析エンジン５０２は、予め決められた閾値Ｔ１を超えるＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１−１６ヒストグラムプリミティブ中の観察ウィンドウ上でヒットを顕示するヒストグラムビンを抽出する。ヒストグラムビンは、ビンの統計的意味に言及しており、ＤＭＴトーンの文脈で使われるビンという用語と混同されるべきではないことに注意すべきである。混同を避けるために、単なる「ビン」の代わりにヒストグラムビンとＤＭＴビンという用語が適切なところで使われる。図８の例では、ヒストグラムビン３および４が抽出される。
【００６５】
ステップ７３０において、インパルス長分析エンジン５０２は、存在する周期的ソースの数を推定する。ステップ７２８で抽出されたビンの数が、ライン上で起こっている周期的ソースの数を与える。もしソースの数が１より大きければ、マルチソースフラグが設定される。図８の例では、インパルス長分析エンジン５０２は、２つの周期的ソースを推定してマルチソースフラグを設定するであろう。
【００６６】
ステップ７３２において、インパルス長分析エンジン５０２は、ソースのインパルス長を推定する。ステップ７２８で決定された、それについてビンの数が予め決められた閾値Ｔ１を超えるヒストグラムビンが、各周期的ソースのインパルス長（ＤＭＴシンボルでの）の推定を提供する。図８の例で続けると、最大ヒットは、ＩＮＭヒストグラムプリミティブＩＮＭＡＩＮＰＥＱ３およびＩＮＭＡＩＮＰＥＱ４に対応するヒストグラムビン３および４中で起こり、よって２つの周期的ソースがそれぞれ３個および４個のＤＭＴシンボルのインパルス長を有することを確認している。
【００６７】
ステップ７３４において、インパルス長分析エンジン５０２は、重複領域を計算する。図９Ａに記載される通り、２つ以上のインパルスクラスターが重複する時、より長いインパルス長をもったインパルスクラスターが起こることができる。重複領域は、インパルスクラスター間の実質的な重複に対応し、重複の最悪の場合に対応する全てのヒストグラムビンの合計までの範囲にあるところの、同定された周期的ソースを表しているヒストグラムビンの最大のものに続くヒストグラムビンで始まるような、ヒストグラムビンに渡っている。特定には、図８については、重複領域は、２つの周期的ソースのより大きなインパルス長であるヒストグラムビン４よりも１大きいヒストグラムビン５で始まり、２つのソースに対応するヒストグラムビンの３と４の合計であるヒストグラムビン７で終わる。
【００６８】
３つ以上のソースでは、重複したインパルスが全てのインパルスノイズソースに属すると仮定することができないために連立方程式を解かなければならないので、状況はより複雑である。使われることができる２つ以上のソースの場合における重複領域のいくつかの定義がある。重複領域は、全てのソースの最大インパルス長よりも１大きいから全てのソースの全ての長さの合計までとして取られることができる。例えば、もしインパルス長２、４、５のインパルスノイズソースが存在すれば、重複領域は、６から１１までの範囲にあることができる。しかしながら、もしインパルス長２、４、７のインパルスノイズソースが存在すれば、この定義は、長さ２のインパルスノイズソースと長さ４のインパルスノイズソースの重複が長さ５と６の重複インパルスを作成できるのに、重複領域を８から１３までの範囲にあるようにするであろう。重複領域の別の定義は、全てのソースの二番目に短いインパルス長よりも１大きいから全てのソースの全ての長さの合計までの範囲だが、インパルスノイズソースに対応する全てのヒストグラムビンを除いたもの、を重複領域として取ることであることができる。最後の例を採ると、重複領域は、５（二番目に短いインパルス長の４より１大きい）から１３までだが７（インパルスノイズソースに対応する）を除いた範囲、つまりヒストグラムビン５、６、８、９、１０、１１、１２および１３からなる領域、にあるであろう。複数の重複領域を定義することがより望ましいかもしれない。もう一度最後の例を採ると、ヒストグラムビン５で始まりヒストグラムビン６で終わる領域に入るヒットは、長さ７のインパルスノイズソースに起因するものとすることはできない。しかしながら、ヒストグラムビン８で始まりヒストグラムビン１１で終わる領域に入るヒットは、３つのインパルスノイズソースのあらゆる組み合わせに起因するものとすることができる。最後に、ヒストグラムビン１２で始まりヒストグラムビン１３で終わる領域に入るヒットは、３つのインパルスノイズソース全ての重複に起因するものとすることだけができる。
【００６９】
ステップ７３６において、インパルス長分析エンジン５０２は、分類不可能なソース、即ちステップ７２８で決定されたヒストグラムビンとステップ７３４で決定された重複領域を構成するヒストグラムビン以外のヒストグラムビンに対応するあらゆるヒット、の存在を決定する。それらは予め決められた閾値Ｔ１よりも高い数のヒストグラムプリミティブに対応しないかまたは、周期的ソース、即ち重複領域中に在駐するものによって説明することができないので、それらのソースは分類不可能であると考えられる。
【００７０】
ステップ７３８において、インパルス長分析エンジン５０２は、重複情報を使ってヒットカウントを洗練する。２つの周期的ソースの場合には、重複領域中のヒットが単純にステップ７２８で決定されたヒットに加えられることができる。例えば、図８では、重複領域を構成する各ヒストグラムビン中に５つのヒットがあり、合計で１５ヒットとなって、それがヒストグラムビン３および４のヒットカウントに加えられることができる。
【００７１】
ステップ７４０において、インパルス長分析エンジン５０２は、各周期的ソースについて到着間時間を推定する。ソース当りのヒットの数は既知であり観察ウィンドウのサイズは既知であるので、各周期的ソースの周波数は計算されることができ、それは一方で各周期的ソースの周期（または到着間時間）を生み出す。上述したやり方で、インパルス長分析エンジン５０２は、ライン上で起こっているＲＥＩＮソースの数の推定および各ＲＥＩＮソースのインパルス長と到着間時間の推定を供給し、追加的にマルチソースフラグを提供することができる。
【００７２】
最後に、ステップ７４２において、インパルス長分析エンジン５０２では、観察ウィンドウが予め決められた期間進められ、プロセスは繰り返されることができ、ステップ７０２においてインパルスノイズデータが洗練される。与えられた例の多くでは、予め決められた期間は５１２個のＤＭＴシンボルの長さであり、それは約１２５ｍｓに相当する。
【００７３】
ＩＡＴ分析エンジン５０４は、最大周波数を推定して、複数のインパルスノイズソースが存在するかどうかを決定するのに使われることができる。それは、パラメータＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳによって決定される標準ＩＮＭヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴを使う。背景技術セクションで記載された通り、ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳパラメータのデフォルト設定は、それぞれ３と０である。
【００７４】
図９Ｂは、図９Ａに示されたのと同じ２つの周期的インパルスノイズソースの組み合わせを示す。間隔９１０は、一番上のタイムライン上のインパルスノイズソース９０２についての周期を示す。間隔９１２は、真中のタイムライン上のインパルスノイズソース９０４についての周期を示す。この例では、インパルスノイズソース９０２の周波数はインパルスノイズソース９０４よりも大きい。２つの周期的ノイズソースが組み合わされた時、一番下のタイムライン上の間隔９１４、９１６、９１８および９２０によって示されるようなＩＡＴは、間隔９１０よりも短いことに注意すべきである。この例から、最大周波数のインパルスノイズソースは、観察された最大ＩＡＴよりも大きいことができないということが分かる。最大周波数のインパルスノイズソースが観察されたＩＡＴとして登録されないという縮退した場合を生成することは可能であるが、実用的な状況では、観察された最大ＩＡＴは最大周波数のインパルスノイズソースの周期についての少なくとも良い近似であり、よってインパルスノイズソースの最大周波数を近似するのに使われることができる。
【００７５】
ヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴに関しては、ヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴの分解能はＩＮＭＩＡＴＳパラメータによって規定され、それは本質的にヒストグラムビンのＤＭＴシンボルでの幅を規定し、ＩＮＭＡＩＡＴ７を、ヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴの分解能の外側にあるＩＡＴ値を捕捉する「オーバーフロービン」としてもつ。明らかに、もしＩＮＭＡＩＡＴ７ヒストグラムプリミティブ中にヒットがあれば、最大ＩＡＴを決定することができず、最大ＩＡＴがＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムの分解能の外側にあることを演繹するだけである。また、明らかに最も小さなＩＮＭＩＡＴＳ設定は、最大ＩＡＴ値についての最も正確な決定を生み出すであろう。従って、より正確な分析を得るためには、それについてはＩＮＭＡＩＡＴ７についてのヒットカウントがゼロであるＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳ設定の最適な組み合わせを見つけることが望ましく、またパラメータＩＮＭＩＡＴＳは、ＩＮＭＡＩＡＴ７についてゼロのヒットカウントを依然として維持しながら最も精細な分解能を許容するように、可能な限り小さいことも望ましい。
【００７６】
それぞれ３と４のインパルス長をもった１００Ｈｚと１２０Ｈｚの周波数の２つのＲＥＩＮソースの例を使って、図１０は、ＩＮＭＩＡＴＯが３に設定されＩＮＭＩＡＴＳが０に設定された、即ちデフォルト設定の時の、ＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムを示す。この場合には、９より大きいＩＡＴを表しているＩＮＭＡＩＡＴ７についてのヒットカウントはノンゼロである。上述した通り、これは最大周波数を推定するのには望ましくない。
【００７７】
図１１は、同じインパルスノイズだが、ＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムを生成するのに最適パラメータ設定が使われたものを示す。この例では、３７より大きいＩＡＴを表しているＩＮＭＡＩＡＴ７についてのヒットはない。よって、これはＩＡＴ分析エンジン５０４による分析のためにより良く適したヒストグラムである。
【００７８】
インパルス長分析エンジンの動作と同様に、ＩＡＴ分析エンジンは観察ウィンドウ上で分析を行い、分析は固定された時間間隔によるシフトの後に繰り返される。特定には、ＩＡＴ分析エンジンは、まずクラスター分析を行い、標準ベースのクラスター分析によって計算された通りの、観察ウィンドウの始まりと終わりにおけるＩＮＭＡＩＡＴヒストグラム間の差を比較することによって、観察ウィンドウの間のＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムにおける正味の変化上で動作する。予め決められた期間の後、分析が行われ、最後にインパルスノイズに関連する重要データが抽出される。観察ウィンドウはそれから固定された時間間隔によってシフトされ、プロセスは繰り返すことができる。インパルス長分析エンジンと同様に、連続しているかまたは複数でさえの観察ウィンドウが重複することが望ましくても良い。更には、ＩＡＴ分析エンジンのために使われた観察ウィンドウのサイズと固定された時間間隔は、インパルス長分析エンジンのために使われたものと同じであることが、しばしば望ましいが必要ではない。
【００７９】
図１２は、ＩＡＴ分析エンジン５０４によって行われる手順を描いているフローチャートである。プロセスは、ステップ１２０２において、ＩＮＭＩＡＴＯをデフォルト値の３に設定することによってと、ＩＮＭＩＡＴＳをデフォルト値の０に設定することによって、初期化される。
【００８０】
サブ手順１２１２は、ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳパラメータに基づいてＩＮＭＡＩＡＴヒストグラムを生成する。特定には、ステップ１２０４において、ＩＡＴ分析エンジン５０４は、観察ウィンドウを固定された時間間隔によってシフトする。ステップ１２０８において、クラスター分析が、ＩＮＣＬ、ＩＮＣＤ、ＩＮＣＧ、ＩＮＰ＿ＥＱおよびＩＮＭＡＭＥのような予め決められたパラメータに基づいて行われ、標準（Draft Amendment 2参照）に記載された方法に従ったものであることができる。ステップ１２１０において、クラスター分析の結果とパラメータＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳとヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴが計算され、それらもまた標準に記載された方法に従ったものであることができる。
【００８１】
ステップ１２１４において、ＩＡＴ分析エンジン５０４は、ヒストグラムビンＩＮＭＡＩＡＴ７が０であるかどうかを決定する。もしそれがノンゼロであれば、ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳが可能であればサブ手順１２２４によって調節される。プロセスはそれから、予め決められた期間の後、ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳについての新たな値で繰り返されることができる。この予め決められた期間は、監視されるべきＩＮシナリオの範囲に依存する。もしＩＮＭＡＩＡＴ７が０であれば、ステップ１２２８においてノンゼロのヒットカウントをもった最大ヒストグラムビンが抽出され、ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳについての値が将来の使用のために保存される。ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳについての値は、システムの後続のスタートアップのための開始点として保存され得る。
【００８２】
ステップ１２３０において、ＩＡＴ分析エンジン５０４は、複数のソースがあるかどうかを決定する。更に、ライン上の複数のインパルスノイズソースの存在は、ＩＮＭＡＩＡＴビンに跨って分布するノンゼロヒットの存在を検出することによって見つけ出すことができる。もし単一のインパルスノイズソースがあれば、それは単一のＩＮＭＡＩＡＴビンにか、あるいはＩＮＭＩＡＴＳ＝０の時にもしインパルスノイズ周期がＤＭＴシンボル持続時間の整数倍でなければ最悪でも２つの隣接するＩＮＭＡＩＡＴビンに、マッピングされるであろう。しかしながら、もしライン上に２つ以上のインパルスノイズソースがあれば、それらのヒットカウントは、個々のインパルスノイズソースのＩＡＴ値の一次結合に従って２つより多くのＩＮＭＡＩＡＴビンに、マッピングされるであろう。
【００８３】
ステップ１２３４において、インパルスノイズの最大周波数が、ステップ１２３０で抽出された最大ヒストグラムビンから推定される。最大のノンゼロでノンオーバーフローのヒストグラムビンから、最大ＩＡＴを得ることができ、それは最大周波数のインパルスノイズソースの周期を近似する。
【００８４】
サブ手順１２２４で行われたパラメータの調節は、あらゆる種類の最適化検索であることができる。図１２に示された実施形態では、ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳについての最適値は、逐次検索を通して見つけられる。特定には、ステップ１２１６において、ＩＮＭＩＡＴＯがインクリメントされる。もしステップ１２１８においてＩＮＭＩＡＴＯが５１２であれば、ＩＮＭＩＡＴＯの値がステップ１２２０で０にリセットされ、ＩＮＭＩＡＴＳがステップ１２２０においてインクリメントされる。最後に、もしＩＮＭＩＡＴＳの値が８であれば、ＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳの全ての正当な組み合わせが尽されており、ＩＮＭＡＩＡＴ７を０の値に残すＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳの組み合わせは無い。よって、オプションで、「解無し」の状態がステップ１２２６において記録されることができる。
【００８５】
図１３は、合成器５０６によって行われる手順を描いているフローチャートである。ステップ１３０２において、合成器５０６は、ＩＡＴ分析エンジン５０４から受け取った最大周波数とインパルス長分析エンジン５０２から受け取った推定ＩＡＴｓに基づいて、最大周波数値を洗練する。特定には、インパルス長分析エンジン５０２から受け取った推定ＩＡＴｓは周波数に変換されることができ、ＩＡＴｓから導出された全ての周波数値とＩＡＴ分析エンジン５０４から受け取った最大周波数の最大が、合成器５０６によって提供される洗練された最大周波数に結果としてなる。
【００８６】
サブ手順１３１６では、合成器５０６は更に、１つ以上の観察ウィンドウ上でのインパルス長分析エンジン５０２とＩＡＴ分析エンジン５０４の結果を使うことによって、ロングインパルス長ソースを分類する。特定には、ステップ１３０４において、合成器５０６は、複数の観察ウィンドウ上でのＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１７中のヒットの数が一定であるかどうかを決定する。もしそうであれば、ロングインパルス長の周期的ソース（ＲＥＩＮまたはＰＥＩＮ）の存在が確認される。ステップ１３０８において、合成器５０６は、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１７中のヒットの数が予め決められた閾値Ｔ２を超えるかどうかを決定する。もしそうであれば、ステップ１３１０において、合成器５０６は、ロング−ＩＬの周期的ＰＥＩＮソースの存在を決定する。もしステップ１３０４において、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１７が一定ではないと決定されれば、合成器５０６は、ＩＮＭＡＩＮＰＥＱ１７が予め決められた閾値Ｔ３の下に入るかどうかを決定する。もしそうでなければ、合成器５０６は、ステップ１３１２において、ロング−ＩＬの周期的ＰＥＩＮソースの存在を決定する。もしそうであれば、合成器５０６は、ステップ１３１４において、ＳＨＩＮＥかまたは、システムがそれをＳＨＩＮＥから区別できないほど低い周波数をもった周期的ソース、の存在を決定する。しかしながら、あらゆる実用的な目的のために、例えば１Ｈｚより少ない周波数をもったそのようなノイズソースは、インパルスノイズがあまりにも稀にしか起こらないので、あらゆるインパルスノイズ軽減システムにおいて非周期的として扱われることができる。
【００８７】
ステップ１３１８において、合成器５０６は、インパルス長分析エンジン５０２とＩＡＴ分析エンジン５０４から受け取ったマルチソースフラグ値を洗練する。特定には、もし、インパルス長分析エンジン５０２が複数ノイズソースフラグを示し、ＩＡＴ分析エンジン５０４が複数ノイズソースフラグを示せば、合成器５０６は最終的複数ソースフラグを発行する。インパルス長分析エンジン５０２もＩＡＴ分析エンジン５０４もＳＨＩＮＥまたは長周期インパルスノイズソースを独立して検出するようには装備されていないことに注意すべきである。但し、ＳＨＩＮＥまたは長周期インパルスノイズソースの検出は、合成器５０６によって行われるサブ手順１３１６で可能である。もしインパルス長分析エンジン５０２またはＩＡＴ分析エンジン５０４が単一の周期的インパルスノイズソースを示し、合成器５０６がＳＨＩＮＥまたは長周期インパルスノイズソースを決定すれば、合成器５０６は最終的複数ソースフラグを発行する。
【００８８】
一旦ＩＡＴ分析エンジンがＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳパラメータについての最適設定を見つけてしまえば、インパルス長分析エンジンとＩＡＴ分析エンジンと合成器は、リアルタイムのＩＮＭ統計を作成するように一緒に動作することができる。ＩＡＴエンジンがリアルタイムＩＮＭ統計を作成するための適正な枠組みを提供することに加えて、最適設定とインパルスノイズ統計はまたＣＯによって読まれても良い。加えて、インパルスノイズ特徴付けエンジンは、短期的および長期的分析の両方を行う。例えば、短期的分析を使ってＲＥＩＮ周波数を決定することは、上述したＦＥＱおよびタイミング回復のような様々な処理ブロックの追跡を最適化することができる。長期的分析では、上述した通りのインパルスノイズ特徴付けによって推定された最大インパルス長が、インパルスノイズ保護に使われるＩＮＰパラメータＩＮＰ＿ｍｉｎを再調整するのに使われることができ、それは前方誤り訂正符号のようなシステム中の冗長度を設定するのに使われることができる。短期的分析は、全てのＩＮＭ統計を素早く提供するので、インパルスノイズ環境中のあらゆる動的変化がより良く追跡され、適切な保護のために、ＤＳＬプラットフォーム中に埋め込まれたＩＮＰ特徴を調整するのにリアルタイムで使われることができる。加えて、長い期間に渡って、ＩＮＰパラメータを適切に選ぶことによって、今日フィールド中で可能なインパルスノイズの全てに対して保護するためにＩＮＭ情報が使われることができる。
【００８９】
図１４は、標準ＩＮＭヒストグラムＩＮＭＡＩＮＰＥＱを使ってインパルス長を推定する際の例示的インパルス長分析エンジンの性能を描いている。ここでは現実的なＩＮＳ、つまり、Globecomm 2008文献中の上述されたもののような実際のＩＮＳの偽警報や誤検出を模倣するシミュレーションされたＩＮＳを使って、２つのＲＥＩＮソースと１つのＳＨＩＮＥがある。ＲＥＩＮソースについてのインパルス長は、３個および４個のＤＭＴシンボルである。ＳＨＩＮＥのインパルス長は３０個のＤＭＴシンボルである。観察ウィンドウは、４０９６０個のＤＭＴシンボルに設定されている。パラメータは以下の通りに設定された：ＩＮＭＣＣ＝０、ＩＮＰ＿ＥＱ＿ＭＯＤＥ＝０、ＩＮＭＩＡＴＯ＝３９、およびＩＮＭＩＡＴＳ＝４。各ＲＥＩＮソースは、１０Ｈｚのインクリメントで１０Ｈｚから２００Ｈｚまでの範囲にある周波数を有し、例えば１つのテストはそれぞれ３０Ｈｚと１５０ＨｚのＲＥＩＮソースを持っているかもしれず、他のものはそれぞれ４０Ｈｚと１０ＨｚのＲＥＩＮソースを持っているかもしれない。これは、合計で４００件のテストケースを生み出す。加えて、各ノイズソースの最初の相対的オフセットが変動される。第一の列は、使われたオフセットをＤＭＴシンボルで指し示す。第二の列は、４００件のテストケースのセットの中からＲＥＩＮソースの誤識別の数を指し示す。特定には、ＲＥＩＮソースの誤識別とは、いずれかのＲＥＩＮソースのインパルス長が適正に分類されていない時である。第三の列は、間違った結果をもったテストケースのパーセントを指し示す。一般に、ゼロオフセットを例外としてエラーレートは低い。これは、２つのＲＥＩＮソースが完全に重複して同じ周波数を有する時には説明される可能性が高い。２つの別々の完全に同期されたインパルスノイズソースは、仮にフィールド中で起こったとしても、識別することは困難であり不必要であろう。
【００９０】
図１５と１６は、３個と５個のＤＭＴシンボルのインパルス長の２つのＲＥＩＮソースと、３０個のＤＭＴシンボルのインパルス長のＳＨＩＮＥソースを有するテストケースにおける到着間時間を推定する際の例示的インパルス長分析エンジンの性能を示している。再度、各個別のテストは、１０Ｈｚのインクリメントで１０Ｈｚから２００Ｈｚまでの範囲にある周波数をもった各ＲＥＩＮソースで、同一ＲＥＩＮ周波数のケースが除外され対称的なケースが除外されたものを有し、２８８件の個別のテストを生み出す。もしケースが第一の周波数をもった第一のＲＥＩＮソースと第二の周波数をもった第二のＲＥＩＮソースを有していれば、対称的なケースは第二の周波数をもった第一のＲＥＩＮソースと第一の周波数をもった第二のＲＥＩＮソースを有するであろう。観察ウィンドウは、４０９６０個のＤＭＴシンボルに設定されている。特定には、図１５は、５個のＤＭＴシンボルのインパルス長を有するＲＥＩＮソースのＩＡＴを決定することと関連付けられているエラー分布を示す。図１６は、３個のＤＭＴシンボルのインパルス長を有するＲＥＩＮソースのＩＡＴを決定することと関連付けられているエラー分布を示す。推定エラーのパーセントは、真の値の推定値との差を取り、真の値で割ってパーセントとして表現することによって計算される。
【００９１】
最も大きいインパルス長をもったインパルスソースの推定性能は、より小さなインパルス長をもったインパルスソースのそれよりも良いことが観察された。更に、最も大きいインパルス長をもったインパルスソースのＩＡＴは殆どのケースで過大に推定され、より小さなインパルス長をもったソースのＩＡＴは過少に推定される傾向がある。
【００９２】
図１７は、パラメータＩＮＭＩＡＴＯおよびＩＮＭＩＡＴＳの最適調整に基づいた標準ＩＮＭヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴを使ってライン上に起こっている最大周波数を推定する際の例示的ＩＡＴ分析エンジンの性能を示している。ライン中に起こっている最大周波数は殆どのケースで過少に推定されている。このテストケースでは、２つのＲＥＩＮソースがある。ＲＥＩＮソースについてのインパルス長は、３個および４個のＤＭＴシンボルである。ＳＨＩＮＥのインパルス長は３０個のＤＭＴシンボルである。観察ウィンドウは、４０９６０個のＤＭＴシンボルに設定されている。各ＲＥＩＮソースは、１０Ｈｚのインクリメントで１０Ｈｚから２００Ｈｚまでの範囲にある周波数を有し、４００件の個別の試行を生み出す。
【００９３】
上述したのと同じテストシナリオで、図１８は、例示的ＩＡＴ分析エンジンによるＩＮＭＩＡＴＯの選択された最適値を試行インデックスの関数として示しており、それは４個のＤＭＴシンボルの長さのＲＥＩＮソースが最初にインクリメントされる、１０ＨｚのステップでのＲＥＩＮソースの辞書編集的順序付けであって、つまり、１０Ｈｚと１０Ｈｚが最初で、２０Ｈｚと１０Ｈｚがその次で、２００Ｈｚと１０Ｈｚまでと、それから１０Ｈｚと２０Ｈｚ等々が来る。初期試行は、ＲＥＩＮソースがより小さな周波数を有し、ＩＮＭＩＡＴＯのより高い最適値が得られるというシナリオを表している。
【００９４】
図１９は、図１８と同じシナリオと試行インデックスにおいて、ＩＮＭＩＡＴＳの選択された最適値を試行インデックスの関数として示している。これらの特定のインパルス長については、全てのＲＥＩＮ周波数組み合わせについて０の最適値が選択される。
【００９５】
図２０は、２つのＲＥＩＮソースの間の様々なオフセットについてのヒストグラムＩＮＭＡＩＡＴを使ってライン上に起こっている最大周波数を推定する際のＩＡＴ分析エンジンの性能を示している。図１７−１９について記載されたのと同じテストケースについてのエラー分布が使われているが、２つのＲＥＩＮソースの間には０個、２３個および４３個のＤＭＴシンボルという３つの異なるオフセットをもつ。全体的な推定性能は、２つのＲＥＩＮソースの間のオフセットとはほぼ独立であることが分かる。
【００９６】
ここに記載されたインパルスノイズ特徴付けシステムは、標準ベースのＩＮＭヒストグラムプリミティブおよびパラメータを処理し、ＤＭＴシンボルのレベルで動作する。それは、ライン上の各周期的インパルスノイズソースのインパルス長とＩＡＴを推定する。この情報は、インパルスノイズが存在する中でのｘＤＳＬシステムの強健な動作のために要求される、ＩＮＰパラメータ（冗長バイト数Ｒ、インターリーバー深さＤ等と、よってＭＩＢパラメータＩＮＰ＿ｍｉｎおよび最大遅延ｄｅｌａｙ＿ｍａｘ）、仮想ノイズ仕様（仮想ノイズＰＳＤ計算）等の計算を洗練させるのに使われることができる。  最も単純な場合には、インパルスノイズ特徴付けエンジンによって推定された最大ＩＬは、ＩＮＰパラメータＩＮＰ＿ｍｉｎを決定するのに使われることができる。より進歩した方式は、ＦＥＱやタイミング回復のような様々な信号処理ブロックの追跡を最適化するために、発生時刻スタンプ付きのＲＥＩＮソース周波数を使うことができる。
【００９７】
この情報はまた、その全体がここで引用によって組み込まれる、２００９年１月５日に出願され、シリアル番号12/ , の、”Cognitive and Universal Impulse Noise Protection”と題された米国特許出願に記載されたもののような、認知的かつ普遍的なインパルスノイズ保護システムにおいて使われることもできる。
【００９８】
図２１Ａ−２１Ｇは、シミュレーション下のインパルスノイズ特徴付けエンジンのいくつかの追加の結果を示している。全てのシミュレーションは、約１０．２４秒である４０９６０個のＤＭＴシンボルの観察ウィンドウで行われた。加えて、ＩＮＭＣＣとＩＮＰ＿ＥＱ＿ＭＯＤＥという指定されたパラメータはどちらも０に設定された。図２１Ａは、６４個のＤＭＴシンボルのインパルス長をもった１つのＳＨＩＮＥソースのＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを描いている。インパルスノイズ特徴付けエンジンはこれを、１６個のＤＭＴシンボルより大きなインパルス長をもった非周期的ソースと推定する。図２１Ｂは、８個のＤＭＴシンボルのインパルス長と０．５秒のＩＡＴをもった１つのＰＥＩＮソースのＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを描いている。インパルスノイズ特徴付けエンジンはこれを、およそ２Ｈｚの低い周波数をもち８のインパルス長をもった周期的ソースと推定する。図２１Ｃは、１６個のＤＭＴシンボルのインパルス長と０．５秒のＩＡＴをもった１つのＰＥＩＮソースのＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを描いている。インパルスノイズ特徴付けエンジンはこれを、およそ２Ｈｚの低い周波数をもち１６のインパルス長をもった周期的ソースと推定する。図２１Ｄは、２個のＤＭＴシンボルのインパルス長と２秒のＩＡＴをもった１つのＰＥＩＮソースのＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを描いている。インパルスノイズ特徴付けエンジンはこれを、およそ０．５Ｈｚの低い周波数をもち２個のＤＭＴシンボルのインパルス長をもった周期的ソースと推定する。図２１Ｅは、各々４個のＤＭＴシンボルのインパルス長と１０ｍｓおよび８．３ｍｓのＩＡＴをもった２つのＲＥＩＮソースのＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを描いている。インパルスノイズ特徴付けエンジンはこれを、約１９３Ｈｚの周波数をもち４個のＤＭＴシンボルのインパルス長をもった周期的ソースと推定する。インパルスノイズ特徴付けエンジンはまた、ライン上に１つより多くのソースの存在を同定する。図２１Ｆは、各々６個のＤＭＴシンボルのインパルス長とそれぞれ８．３ｍｓおよび１０秒の到着間時間をもった１つのＲＥＩＮソースと１つのＰＥＩＮソースのＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを描いている。インパルスノイズ特徴付けエンジンはこれを、約１２０Ｈｚの周波数をもち６のインパルス長をもった周期的ソースと推定する。インパルスノイズ特徴付けエンジンはまた、ライン上に１つより多くのソースの存在を同定する。図２１Ｇは、５のインパルス長と１０ｍｓのＩＡＴをもった１つのＲＥＩＮソースのＩＮＭＡＩＮＰＥＱヒストグラムを描いている。インパルスノイズ特徴付けエンジンはこれを、約１００Ｈｚの周波数をもち５個のＤＭＴシンボルのインパルス長をもった周期的ソースと推定する。
【００９９】
上述した実施形態は、可能な実装の例にすぎないことが強調されるべきである。本開示の原理から逸脱することなしに、上述した実施形態に多くの変更や変形がなされても良い。全てのそのような変形や変更は、ここでこの開示の範囲内に含まれ、以下の請求項によって保護されることが意図されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２１Ｄ】
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【図２１Ｅ】
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【図２１Ｆ】
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【図２１Ｇ】
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