(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
0005675625.tif 000044
【請求項２】
一つのアプリケーションにおいて、測定の数が、次式である、
ことを特徴とする、請求項１の分散型反射率測定装置。
0005675625.tif 000045
【請求項３】
２つの反射率計が相互に同期されている場合において、次式の通り、重み付けベクトルが互いに直交することを特徴とする、請求項２の分散型反射率測定装置。  
0005675625.tif 000046
但し、ｐ１及びｐ２は前記有線ネットワークの第１及び第２反射率計に対応する。
【請求項４】
最小の測定数Ｍｍｉｎが反射率計の数ｐに等しく、重み付け係数が
0005675625.tif 000047
であって、Ｈｐがｐ次のアダマール行列であることを特徴とする、請求項３の分散型反射率測定装置。
【請求項５】
２つの反射率計が互いに同期させられていない場合において、重み付けベクトルは、次の条件を満足することを特徴とする、請求項２の分散型反射率測定装置。
0005675625.tif 000048
【請求項６】
最小の測定数Ｍｍｉｎは反射率計の数ｐの２倍に等しく、重み付け係数が正弦曲線で表されることを特徴とする、請求項２の分散型反射率測定装置。
【請求項７】
最小の測定数Ｍｍｉｎが、Ｍｍｉｎ＝２ｐ−１であり、
重み付け係数が、ラドゥマシェ関数
0005675625.tif 000049
であることを特徴とする、請求項５の分散型反射率測定装置。
【請求項８】
有線ネットワークのオンライン診断用の分散型反射率測定装置として構成されることを特徴とする、請求項１の分散型反射率測定装置。
【請求項９】
0005675625.tif 000050
【請求項１０】
一つのアプリケーションにおいて、測定の数が、次式である、
ことを特徴とする、請求項９の分散型反射率測定方法。
0005675625.tif 000051
【請求項１１】
反射率計が相互に同期されている場合において、次式の通り、重み付けベクトルが互いに直交することを特徴とする、請求項１０の分散型反射率測定方法。
0005675625.tif 000052
但し、ｐ１及びｐ２は前記有線ネットワークの第１及び第２反射率計に対応する。
【請求項１２】
最小の測定数Ｍｍｉｎが反射率計の数ｐに等しく、重み付け係数が
0005675625.tif 000053
であって、Ｈｐがｐ次のアダマール行列であることを特徴とする、請求項１１の分散型反射率測定方法。
【請求項１３】
２つの反射率計が互いに同期させられていない場合において、重み付けベクトルは、次の条件を満足することを特徴とする、請求項１０の分散型反射率測定方法。
0005675625.tif 000054
【請求項１４】
最小の測定数Ｍｍｉｎは反射率計の数ｐの２倍に等しく、重み付け係数が正弦曲線で表されることを特徴とする、請求項１３の分散型反射率測定方法。
【請求項１５】
最小の測定数Ｍｍｉｎが、Ｍｍｉｎ＝２ｐ−１であり、
重み付け係数が、ラドゥマシェ関数
0005675625.tif 000055
であることを特徴とする、請求項１３の分散型反射率測定方法。
【請求項１６】
ネットワークのオンライン診断用の分散型反射率測定方法であることを特徴とする、請求項９の分散型反射率測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば有線ネットワークである送信ネットワークを診断するための分散型反射率測定装置及び方法に関する。
【０００２】
本発明の分野は、具体的には、反射率測定を用いたケーブルネットワークのオンボード（onboard）診断に関する。
【背景技術】
【０００３】
反射率測定は、ケーブルネットワークを介して信号を伝送し、反射された信号を測定することからなる。反射された信号のエコーの遅延時間及び振幅によって、前記ネットワークに存在する構造或いは電気的な故障に関する情報を得ることができる。更に一般的に言うと、故障の箇所を特定し、故障を評価することができ、場合により故障を予測することができる。従来の反射率測定方法として、ＴＤＲ（時間領域反射率測定）及びＦＤＲ（周波数領域反射率測定）が周知である。
【０００４】
反射率測定の目的は、１本の伝送線或いは複数の伝送線の反射係数αＫを測定することによって、ブランチまたは欠陥（短絡或いは開回路）に該当する可能性の有る、１つ以上の伝送線の特性インピーダンスにおける急激な変化をリトレースすることである。
【０００５】
反射率測定の原理は、これらの伝送線における電圧波の伝搬に基づいており、既知の信号ｘ（ｔ）の電線路への送信と、該電線路から帰ってきた信号ｘｓ（ｔ）の測定からなる。信号の送信後の上記の測定は、上記電線路の特性インピーダンスの変動に起因する一連のエコーから成る。元の信号ｘ（ｔ）に関連するｘｓ（ｔ）の測定は、電線路の応答の評価を与える。
【０００６】
図１は、以下の構成の反射率測定装置の操作全体の概略図である。
−−  波形発生器１０、
−−  デジタル／アナログ変換器１１、
−−  診断される電線路１３に接続された第１電気結合装置１２と、
−  から成る、送信部：
−−  診断される電線路１３に接続された第２電気結合装置１４、
−−  アナログ／デジタル変換器１５、
−−  信号平均化処理装置１６と、
−  から成る、受信部：
【０００７】
送信部から電線路１３へ送信された信号ｘ（ｔ）は、信号の適用及び利用される反射率測定方法に特有の制約を受ける。係る制約は、反射率測定信号とターゲット信号間における干渉の問題に起因する。電気的結合は、全くの電気的な部分であって、インピーダンス整合、電気的保護、或いはその他の可能なフィルタリング等の機能を与えることによって、反射率測定装置（信号の送信、受信）及び電線路１３の間のインターフェースを取るように機能する。
【０００８】
ｘｓ（ｔ）及びｘ（ｔ）の関係式は、
関係式：  ｘｓ（ｔ）＝ｘ（ｔ）*ｈ（ｔ）；ただし、”*”は、畳み込み積を表す、
によって与えられる。周波数領域において、次の関係式が得られる：
0005675625.tif 000002
【０００９】
第１の近似として、ｈ（ｔ）は、（１）式に相当するディラックのインパルス関数の級数であると考えることができる：
0005675625.tif 000003
【００１０】
診断システムにおいて、反射率測定は、一般的にデジタルシステムによって行われる。標本化信号を作用させ、その最終結果、すなわち、パルス応答が、同様にサンプル抽出される（或いは、離散化される）。
テスト信号は、
ベクトル  s = (s0, s1, …, sN-1)；  Nは、１周期に相当する抽出の数、
によって定義される。この信号は、信号の種類と当該システムによって行われる処理に基づいて、周期的に送信されたり、送信させないことができる。送信が周期Ｎの周期性である場合、サンプリング後に得られる測定信号は、次式によって与えられる： 
【数１】
0005675625.tif 000004
y = (y0, y1, …, yN-1)；  離散化された測定信号；
nは、付加的な測定ノイズを表す。
Hは、離散化された電線路のパルス応答に相当するM×Nマトリックスである。 
【数２】
0005675625.tif 000005
【００１１】
0005675625.tif 000006
【００１２】
実際には、多くの場合、信号対雑音比が改善されるように、幾つかの測定を実行してその平均を求めることが好都合である。テスト信号は、実際に周期的に送信されるので、電線路の応答h が周期 T = NTe に対してゆっくりと変化すると考えられるのであれば、幾つかの測定に関して静的な状態であると考えることができる。そこで、最終的な測定信号は、
【数３】
0005675625.tif 000007
M   ：  測定の数
y(m)  ：  ｍ番目の測定
によって得られる。
【００１３】
分散型反射率測定の目的は、有線ネットワークの幾つかの地点において幾つかの反射率測定を同時に実行して、トポロジーに関する不明確性を解決することである。
【００１４】
幾つかの反射率計が前記ネットワークに接続されており、テスト信号を同時に送信しているときに、分散型反射率測定は、ネットワークの幾つかの地点において、診断測定を同時に実行させることができる。この方法によって解決される問題は、他の反射率計のテスト信号による各反射率計の測定妨害という問題であって、受信された信号の処理が要求される。このように、分散型反射率測定は、ネットワークの構造に関する特定の不明確性を解決させることができる。この不明確性に関する問題は、Ｙネットワークの事例を参考にして説明できる。このようなネットワークでは、欠陥が検出されたとき、測定位置から同一の欠陥を分離する距離は既知であるが、同一の欠陥がどのブランチで生じているのかを常に決定することができない。特に、分散型反射率測定は、関心のある信号だけを保護するように、種々の反射率計から来る信号を識別する処理を実行することによって、この種の不明確性が解決されるのを可能にする。識別アルゴリズムは、上記の機能性が得られることを可能にする処理として説明される。
【００１５】
図２に示されるように、ｐ個の反射率計がネットワーク２０に接続され、テスト信号を同時に送信する。各反射率計は、自己のテスト信号に関連するエコーを測定するが、他の反射率計のテスト信号も同様に測定する。これらの他のテスト信号は、測定を使用不可にする付加雑音を含む。こうした外乱は「干渉雑音」と呼ばれており、そのため、外乱除去が求められる。
【００１６】
信号源Ｓ０，・・・，Ｓｐ−１は、種々のテスト信号をネットワーク２０へ送信する。信号源Ｓ０に相当する反射率計２１は、ネットワーク２０によってフィルタリング処理されたこれらのテスト信号全ての合計Σを受信する。Ｈｐ１，ｐ２は、反射率計ｐ１及びｐ２間における信号の経路の伝達関数を表す。
【００１７】
本願明細書の末尾の引用文献１には、Ｍタイプの擬似ランダム・シーケンス（若しくは「最大長シーケンス」）をテスト信号として使用し、種々の反射率計によって生成されたシーケンス間の相互相関を最小化することから成る、反射率測定方法が記載されている。次の後処理（検出アルゴリズム）は、ＳＴＤＲ（シーケンス時間領域反射率測定）方法と同様に、整合フィルタリングの適用を含む。
【００１８】
引用文献１に記載されたこのような反射率測定方法は、特に、次の不都合がある：
−  他の反射率計の寄与を完全にキャンセルすることができず、残留ノイズが残る。
−  Ｍシーケンス（若しくは、最大長ＬＦＳＲ（論理フィードバックシフトレジスタ））の使用が求められる。いくつかのアプリケーションにおいて、当該アプリケーションの制限が原因で、マルチキャリア信号等のテスト信号は、必要になる可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
本発明の目的は、測定精度を向上することによって、上記の不都合が解消されることを可能にする、いわゆる、加重平均分散型反射率測定装置及び方法である。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明は、ネットワークを診断するための分散型反射率測定装置に関し、該分散型反射率測定装置は、少なくとも１つの伝送線と、前記ネットワークに接続された幾つかの反射率計と、を備え、反射率計は、
−−  少なくとも１つのテスト信号sを有する第１メモリと、
−−  各反射率計の識別を可能にする重み付け係数Ｍを有する第２メモリと、
−−  ベクトル ｘを与え、係数 βm を有する、Ｎ個のサンプルから成るテスト信号 ｓの第１乗算器と、
−−  上記の伝送線に接続された、デジタル／アナログ変換器と、を備える、
−  伝送部と、
0005675625.tif 000008
−−  後処理及び解析モジュールと、を備える、
−  受信部
とを含む、ことを特徴としている。
【００２１】
一つのアプリケーションにおいて、測定の数が
0005675625.tif 000009
【００２２】
上記の反射率計が同期させられている場合、上記のベクトルは互いに垂直であって、すなわち、
0005675625.tif 000010
【００２３】
反射率計が同期させられていない場合、重み付けベクトルは、次の条件を満足する：
0005675625.tif 000011
【００２４】
上記の本発明の装置は、有利には、ネットワークのオンライン診断用の分散型反射率測定装置である。
【００２５】
同様に、本発明は、ネットワークのオンライン診断用の分散型反射率測定方法に関し、
該分散型反射率測定方法は、少なくとも１つの伝送線と、前記ネットワークに接続された幾つかの反射率計と、を備え、
上記の反射率計のうちの一つにおいて実施され、
−  伝送時に、
−−  測定ｍ用のメモリに格納された係数 βm をテスト信号 s に乗じて、ベクトル ｘ を与えるステップと、
−−  伝送線にリンクした信号ｘ（ｔ）を供給するデジタル／アナログ変換ステップと、を含み、
−  受信時に、
0005675625.tif 000012
−−  後処理及び解析ステップと、
を含む、
ことを特徴としている。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の方法は、ネットワークのオンライン診断用の分散型反射率測定方法において有利である。本発明の方法は、複雑性が相当に低い、反射率測定信号用の新規の検出アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、オンボードシステムへの加重平均反射率測定の容易な統合を可能にする。
【００２７】
本発明の装置及び方法は、２つの主な効果を奏する：
−  他のテスト信号に起因する干渉は、ネットワーク上に存在する他の反射率計に対応している。既知の先行技術の他の方法を利用しても、この干渉は単に減衰するに過ぎないのに対して、本発明によれば、この干渉を完全に除去することができる。
−  テスト信号は、本発明の方法から全く独立して使用され、アプリケーションの制約に基づいて選択することができる。そのような特徴は、特に、オンライン診断、すなわち、測定対象のシステムが機能していながら、ネットワークが診断される場合に有利である。そのようなアプリケーションにおいて、反射率測定と測定対象のシステム（例えば、マルチキャリア反射率計）との間の干渉を制限するように、ある制限に適合する特定のテスト信号を利用することが、実際に可能になる。
【００２８】
本発明の装置及び方法は、多種多様な利用、特に、自動車と航空電子工学の分野などに利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】周知の先行技術の反射率測定診断装置のブロック図である。
【図２】分散型反射率測定装置のネットワーク接続図である。
【図３】本発明の加重平均反射率測定装置のブロック図である。
【図４】本発明の方法を実施するために用いられるネットワークの概略図である。
【図５】図４のネットワークの３つの反射率計から得られた結果を示す。
【図６】図４のブランチｌ５の短絡の検出を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、次の記号が使用される：
a ：  実数若しくは複素スカラー量
a ：  実ベクトル若しくは複素ベクトル
ak ：  ベクトル若しくは信号a の第ｋ成分
ａ（ｔ） ：  実数若しくは複素連続信号
Ａ（ｆ） ：  連続信号ａ（ｔ）のフーリエ変換
Ａ ：  実行列若しくは複素行列  
0005675625.tif 000013
【００３１】
図３に示す本発明の装置は、以下を含む：
−−  Ｎ個のサンプルから成る少なくとも１つのテスト信号s を有する第１メモリ３０と、
−−  各反射率計の識別を可能にする重み付け係数Ｍを有する第２メモリ３１と、
−−  測定ｍに対応する係数 βm を有しベクトルx を与える、テスト信号s の第１乗算器３２と、
−−  物理系３４、すなわち、伝送線３５、に接続され他の信号源及びノイズからの寄与を表す構成要素Σ３６に関連する信号ｘ（ｔ）を与えるデジタル／アナログ変換器（ＤＡＣ）３３とを備える
−  伝送部と、
0005675625.tif 000014
を生成する平均化モジュールと、
−−  後処理及び解析モジュール４０とを備える、
−  受信部。
【００３２】
変換器３３及び３７はそれぞれ、
−  第１メモリ３０及び第１乗算器３２の間、ならびに
−  第２乗算器３８及び平均化モジュール３９の間
に移設することができる。
【００３３】
シングルソースの有線についての診断の場合、測定は、Ｍ個の測定結果 (y0, …, yM-1) において生じる一連のＭシーケンス (x0, …, xM-1) に対応している。
【００３４】
次に、上記のＭ個の測定結果の平均が、関係式（３）に従って計算される：
【数４】
0005675625.tif 000015
Ｍ   ：  測定の数
y(m)  ：  ｍ番目の測定
【００３５】
本発明の方法は、一連の重み付け係数  (β0, …, βM-1) の挿入から成る。これらの係数は、送信シーケンスに適用され、次の関係式が得られる：
【数５】
0005675625.tif 000016
ここで、s=(s1, s2, …, sN)T は、元のテスト信号を表し、ｓ’は、元のテスト信号の２周期に相当する（従って、サンプル数は、２Ｎである）。各送信シーケンスは、周期の仮定を維持できるように元のテスト信号の２周期を有している。実際には、もし、xm  が xm-1 に対して異なると、第１周期は過渡的状態に相当する。そこで、第２周期において、伝送線の定常状態の応答を測定することができる。送信された信号の正確な周期は、２．Ｎ．Ｍサンプルである。
【００３６】
関係式（４）はマトリックスに表現できる。このために、次の表記が導入される：
−  反射率計ｐに対応する重み付けベクトル：
【数６】
0005675625.tif 000017
−  伝送マトリックスは、当該シングルソースによって伝送された信号を有している：
【数７】
0005675625.tif 000018
【００３７】
これにより、関係式（４）は、次の式に対応する：
0005675625.tif 000019
−  受信マトリックスは、Ｍ個の測定を含む。これは、伝送マトリックスＸと同様に定義される：
【数８】
0005675625.tif 000020
ここで、上記マトリックスの各行は、Ｍ個の測定のうちの１つに相当する。
【００３８】
0005675625.tif 000021
【数９】
0005675625.tif 000022
ここに、Ｈ’は、伝送線の応答を有する畳み込みに対応するＮ×２Ｎマトリックスである： 
【数１０】
0005675625.tif 000023
【００３９】
0005675625.tif 000024
【００４０】
0005675625.tif 000025
【数１１】
0005675625.tif 000026
ここに、マトリックスＮは付加的な観測雑音を表し、Ｈは巡回行列であって、関係式（２）に示されるような伝送線の応答を表す。加重平均演算は、次のように記載することができる：
【数１２】
0005675625.tif 000027
【００４１】
（７）式を（８）式に代入すると、次の式が得られる：
【数１３】
0005675625.tif 000028
ここに、β=bTb  である。実際に、関係式（２）における結果と同様の結果が得られる。雑音の表現だけ異なっており、信号対雑音比が大きくなる。
【００４２】
0005675625.tif 000029
【００４３】
以下、種々の反射率計がどのように相互作用するかを検討し、重み付け係数が検証される条件を導出する。
【００４４】
信号源間の相互作用
信号源間に同期が無いと考えられる場合、種々の信号源から発せられるテスト信号に重み付けする係数と、平均化係数との間のタイムラグは、全く任意となる。したがって、信号源間の非同期化に関わらずに、信号の識別を確実に行えるようにするためには、重み付けベクトルは、ｐ１≠ｐ２について、次の条件を満たす必要がある：
【数１４】
0005675625.tif 000030
0005675625.tif 000031
【００４５】
他方、種々の信号源が同期されていれば、すなわち、ｄｐ＝０であれば、ベクトルは、互いに直交する必要がある：
【数１５】
0005675625.tif 000032
【００４６】
ベクトル s に含まれるテスト信号は、引用文献１及び３に記載されているような方法に反して、任意となる可能性がある。この方法は、従って、引用文献４に記載されたＳＴＤＲ型の反射率測定方法、または引用文献２に記載されたようなマルチキャリア反射率測定法に同様に用いることができる。いくつかのベクトル族は、条件（１０）及び／または（１１）を満たす。
【００４７】
重み付け係数の選択
重み付け係数の選択は、条件（１０）及び／または（１１）を満たす必要があるが、信号対雑音比の観点から、重み付け係数の影響を同様に考慮しなければならない。条件（１１）に対応する同期システムと条件（１０）に対応する非同期システムとして、２つの場合が区別される。
【００４８】
それぞれの場合において、実行される測定の最小数Ｍｍｉｎが規定される。アプリケーションで選択される測定の数Ｍは、正しく実行される識別操作のために、
0005675625.tif 000033
【００４９】
同期システム
この場合は、重み付けベクトルが２つ１組で直交する必要があるので、最も簡単な場合となる。この条件に適合するためにアダマール関数が用いることができるが、他の選択も同様に用いることができる。 
【数１６】
0005675625.tif 000034
0005675625.tif 000035
【数１７】
0005675625.tif 000036
によって与えられ、ここに、Ｈｐはｐ次のアダマール行列であって、次式によって帰納的に定義される：
【数１８】
0005675625.tif 000037
【００５０】
信号源の数に等しい測定数（Ｍｍｉｎ＝Ｐ）は、直交性が達成されるのに十分である。
【００５１】
非同期システム
この場合は、サンプルの任意の数の巡回置換が適用される場合、重み付けベクトルが直交性を維持する必要がある。そこで、重み付け係数の選択に関して、２つの解が存在し得る。
【００５２】
第１の解は、サインカーブから成る。例えば、次式のように表される：
【数１９】
0005675625.tif 000038
【００５３】
要求される測定の数は、反射率計の数の２倍（Ｍｍｉｎ＝２ｐ）だけである。一方、サインカーブのデメリットは、信号対雑音比のゲインが標準の平均値ほどは良く無く、他方、システムの実現のために乗算器が要求されることである。実際には、重み付け係数が２値関数（１  ｏｒ  −１）によって与えられる場合、単一の条件で置き換えることができ、その条件によって、実行が簡略化される。
【００５４】
第２の解において、乗算器を不要にするため、２値関数のラドゥマシェ関数が用いられる。このとき、重み付け係数は、次のように定義される： 
【数２０】
0005675625.tif 000039
ここで、Ｍｍｉｎ＝２ｐ−１である。そのため、測定の数は、信号源の数によって指数関数的に変化する。従って、更なる測定が求められると、反射率計のかなりの数により問題と成り得る。
【００５５】
本願発明の方法の実施
分散型反射率測定方法の適切な機能は、種々の反射率計を同期するクロックの精度に依存することである。実際のところ、上記の理論は、クロックが同じ周波数を有することを前提としている。実際に、発振器の周波数に関する誤差は、避けられない。システムの正しい動作を確保するためには、次の条件が必要である： 
【数２１】
0005675625.tif 000040
【００５６】
0005675625.tif 000041
【００５７】
本発明の加重平均分散型反射率測定方法について、３つの計測ノードで接続された同軸線路ｌ１、ｌ２、ｌ３、ｌ４及びｌ５のネットワーク上で試験を行った。図４に示すように、３つの反射率計Ｒ１、Ｒ２及びＲ３は、ネットワークに接続されている。同軸線路ｌ５は、開回路の末端である。全ての同軸線路の特性インピーダンスは５０Ωである。そのため、各分岐点（または“Ｙ”）においてインピーダンス分離が存在する。上記の同軸線路ｌ１〜ｌ５のそれぞれの長さは、０．６ｍ、２ｍ、３ｍ、１．５ｍである。
【００５８】
各反射率計のテスト信号は、１００ＭＨｚの周波数で送信された６４サンプルの擬似乱数列である。受信した信号は、６００ＭＨｚの周波数でサンプリングされる。平均化された測定の数は、Ｍ＝３２である。種々の反射率計間の同期は、この測定において前提にされないので、重み付け係数は、アダマール関数によって定義される。図５の反射率のデータ４１、４２、４３はそれぞれ、３つの反射率計Ｒ１、Ｒ２及びＲ３から得られる。２次的なエコーの数のため、ネットワークの識別はむしろ困難であることが、観察される。分析的な後処理は、例えば、ネットワークから該ネットワークのトポロジーを抽出するため、この結果に適用することができる。他方、干渉雑音が存在しない。
【００５９】
コンピュータ読み取り可能な結果を解析するため、障害（線路ｌ５の末端前方１ｍの短絡）が、ネットワークに設けられる。新たに得られた反射率のデータと、図５に示された元の反射率のデータとの差４１’、４２’、４３’を算出される。得られた結果は、図６に示されている。
【００６０】
この種類の操作は、オンラインの診断法（すなわち、測定対象のシステムの操作時における連続的な診断法）の場合、容易に行うことができる。障害に関する情報は、各曲線の第１ピークによって与えられる。図４のネットワークの略図に関して、短絡が“Ｙ”から５０ｃｍに位置していると分かっているので、信号源に関する第１のピークの位置は、次のように対応する：
−  反射率計Ｒ１に関して、Ｌｒ１＝ｌ１＋ｌ４＋０．５＝３．１ｍ
−  反射率計Ｒ２に関して、Ｌｒ２＝ｌ２＋０．５＝２．５ｍ
−  反射率計Ｒ３に関して、Ｌｒ３＝ｌ３＋ｌ４＋０．５＝５．５ｍ
【００６１】
0005675625.tif 000042
【００６２】
ｔ０値は、測定系における伝搬遅延に相当し、図５の第１ピークによって与えられ、約６ナノ秒に相当する。従って、上記のｔｉの値は、次のようになる：
0005675625.tif 000043
元のネットワークの構造が分かっているので、上記の３つの情報によって、ネットワーク上の障害の正確な位置を知ることができる。３つのピークのマイナス側の極性は、インピーダンスの落ち込みを示す。最後に、強度差は、信号が通過する“Ｙｓ”の数によって説明される。実際に、反射率計Ｒ２に関して信号が通過する“Ｙｓ”の数は１つなのに対して、反射率計Ｒ１及びＲ３の信号が２つの“Ｙｓ”を通過する。
【００６３】
このように、各信号の経路に関する正確な認識は、ピーク強度の理解の向上を可能とし、不明確な障害において大いに利益がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６４】
【特許文献１】（引用文献１）  FR 2,907,910
【非特許文献】
【００６５】
【非特許文献１】（引用文献２）  “Multicarrier reflectometry”, by S. Naik, C.M.Furse, and B. Farhang-Boroujeny (Sensors Journal IEEE, 6(3):812-818, June 2006).
【非特許文献２】（引用文献３）  “Distributed reflectometry-based diagnosis for complex wired networks” by N. Ravot, F. Auzanneau, Y. Bonhomme, M.O. Carrion, and F. Bouillant (EMC: Safety, Reliability and Security of Communication and Transportation Syst, EMC Workshop, Paris, June 2007).
【非特許文献３】（引用文献４）  “Analysis of spread spectrum time domain reflectometry for wire fault location”, by P. Smith, C. Furse, and J. Gunther (Sensors Journal IEEE, 5(6): 1469-1478, Dec. 2005).
【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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