(57)【要約】経時的に発生するラインのパターンデータに基づいて、ツイストペア電話ラインを診断する方法およびシステムが提供される。観察されるデータ分布は定期的に、または、既知のライン活動、故障タイプ、または故障位置に対応する以前に決定されたモデル分布に基づいて分類される。混乱パターンまたはパラメータ値パターンは、ラインから収集された動作データおよび性能データの統計的推定によって分類される。混乱および／またはパラメータ値（単数または複数）が、顧客が顧客施設にいる時間と関連する場合には、混乱を引き起こすライン故障は、本社よりもＣＰＥでより多く発生しやすいと推定される。混乱の分布がラインで開始された人間の活動の結果に基づいて分類される場合には、当該活動に関連する故障状態が推測される。混乱パターンが、人間が開始した音声通話が可能な旧来の電話サービス（ＰＯＴＳ）に関連する場合には、当該ラインに対してマイクロフィルター問題があることが推測される。
2015516757.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ラインの対向する終端にＤＳＬ送受信機を備えるツイストペア電話回線を診断する方法であって、
前記ラインからサンプルされた少なくとも１つデータパラメータの分析によって、前記ラインのＤＳＬ通信の複数の混乱を特定する工程と、
サンプリング期間の少なくとも一部にわたって、前記混乱の一時的な分布を生成する工程と、
前記混乱の分布と１つ以上の基準（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）分布との相関を評価する工程と、
評価された相関が試験条件を満たすと決定することに応答して、前記混乱をラインの活動、または、基準分布によって特徴付けられるラインの状態に関連付ける工程と、を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
複数の混乱のそれぞれを特定する工程は、
２つ以上の連続するサンプリング時間で収集される少なくとも１つパラメータの変化量を決定する工程と、
混乱検出閾値を満たす前記変化量に応答して、混乱を特定する工程をさらに含む方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、
前記混乱の分布を評価する工程は、各前記混乱に対応するサンプリング時間に基づいて、前記サンプリング期間のすくなくとも一部分にわたって前記混乱に対する観測された統計的な確率分布を決定する工程をさらに含む方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、
前記観測された統計的な確率分布を決定する工程は、連続する前記混乱間の時間間隔で確率分布関数（ＰＤＦ）を決定する工程をさらに含み、
前記基準分布の関数は前記ラインで人間が開始した活動の確率分布を特徴付け、および
前記混乱を前記ラインの活動、または、前記ラインの状態に関連付ける工程は前記ラインの混乱を前記人間が開始した活動に関連付ける工程をさらに含む方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、
前記複数の混乱にはラインの再教育イベントが含まれる方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、
前記混乱の分布を評価する工程は、連続する混乱間の時間間隔に基づいて前記混乱の周期を決定する工程をさらに含み、
前記基準分布はラインで機械が開始した活動の周期性を特徴付け、および
前記混乱を前記ラインの活動、または、前記ラインの状態に関連付ける工程は、前記混乱を前記機械が開始した活動に特徴付ける工程をさらに含む方法。
【請求項７】
請求項４〜５のいずれか一項に記載の方法において、
開始されたライン活動は前記ラインの音声通話が可能な旧来の電話サービス（ＰＯＴＳ）の使用であり、および、前記混乱を前記ラインの活動、または、前記ラインの状態に関連付ける工程は、前記混乱を前記ラインのマイクロフィルターの喪失または動作不能に関連付ける工程をさらに含む方法。
【請求項８】
請求項３に記載の方法において、
前記混乱の分布と前記基準（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）分布との間の相関を評価する工程は、
前記ＰＤＦと基準分布関数との間の適合度（ＧＯＦ）を演算する工程と、
前記ＧＯＦが最小限の閾値を満たすか否かを決定する工程をさらに含む方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、
前記ＧＯＦを演算する工程は、アンダーソン−ダーリング検定のＡ２測定基準を決定する工程を含み、および、前記ＧＯＦが最小限の閾値を満たすか否かを決定する工程は、前記Ａ２測定基準が信頼性の閾値レベルに対応するか否かを決定する工程を含む方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法において、
サンプリング期間を、平日の昼間、平日の夜、週末の昼間または週末の夜の少なくとも１つを含む、複数の論理時間間隔に分割する工程をさらに含み、前記混乱の分布を評価する工程は、前記論理時間間隔のそれぞれの前記混乱に対する別個の統計的な確率分布関数（ＰＤＦ）を決定する工程をさらに含み、および、前記混乱の分布と前記基準分布との間の相関は、各論理期間に対応する前記ＰＤＦに基づいて、各前記論理時間間隔に対して独立して評価される方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法において、
前記ラインから収集された動作データまたは性能データに基づいて、前記ラインの品質を評価する工程、および
前記ラインの評価された品質に基づいて、
サンプリング期間の一部の期間に許容される前記混乱の数による混乱検出閾値または範囲；
前記混乱の分布と前記基準分布との間の前記相関を評価する工程のための最小満足度を規定する閾値；または
観測される前記混乱の最小限の数を規定する閾値の少なくとも１つを調節する工程をさらに含む方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、
前記混乱検出閾値は低品質ラインに対する検出感度を低減し、または、高品質ラインに対する検出感度を増加させるように調節され、
前記ラインの前記品質を評価する工程は、
前記ＤＳＬ送受信機の少なくとも１つから、経時的に収集された動作データに起因する統計データに基づいて、前記ラインのチャンネル品質およびノイズ品質を評価する工程、または
コード違反（ＣＶ）カウント、再教育の回数、順方向エラー訂正（ＦＥＣ）違反、エラー秒数カウント、あるいは重大エラー秒数（ＳＥＳ）の少なくとも１つに基づいて、前記ラインの安定性を評価する工程の少なくとも１つをさらに含む方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法において、
収集されるデータは、前記ＤＳＬ送受信機の少なくとも１つから収集された動作データまたは性能データである方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法において、
前記ＤＳＬ送受信機の少なくとも１つをポーリングすることによって、前記サンプリング期間の既知のサンプリング時の少なくとも１つパラメータ値に対する前記動作データを収集する工程、または
カウントレベルを記録することによって、前記サンプリング期間の既知のサンプリング時の少なくとも１つパラメータの値に対する、前記性能データを収集する工程をさらに含む方法。
【請求項１５】
ツイストペア電話回線を診断するシステムであって、
ラインからサンプルされた少なくとも１つデータパラメータの値を記憶するメモリと、
前記メモリと通信可能に結合する分析モジュールであって、
前記ラインからサンプルされた少なくとも１つデータパラメータの分析によって、前記ラインのＤＳＬ通信の複数の混乱を特定し、
サンプリング期間の少なくとも一部に対して、前記混乱の一時的な分布を生成し、
前記混乱の分布と基準（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）分布との間の相関を評価し、および
評価された前記相関が試験条件を満たすと決定することに応答して、前記混乱を、ラインの活動または前記基準分布によって特徴付けられる前記ラインの状態に、特徴付ける前記分析モジュールを含むシステム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムにおいて、
前記分析モジュールは、
各混乱に対応するサンプリング時間に基づいて、前記サンプリング期間のすくなくとも一部分にわたって、前記混乱に対する統計的な確率分布を決定することによって、前記混乱の分布を評価し、
前記分析モジュールは、
前記混乱の連続する時間間隔で、時間間隔の観測された確率分布関数（ＰＤＦ）を決定することによって、統計的な確率分布を決定し、および
観察される前記ＰＤＦと、ラインで人間が開始した活動の確率分布を特徴付ける基準分布関数との間に十分な相関があると決定することに応答して、前記混乱を人間が開始した活動に関連付けるシステム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のシステムにおいて、
前記分析モジュールは、前記ＰＤＦと基準分布関数との間の適合度（ＧＯＦ）を演算し、および、前記ＧＯＦが最小限の閾値を満たすか否かを決定することによって、前記混乱の分布と前記基準分布との間の相関を評価するシステム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のシステムにおいて、
前記分析モジュールは、
ＤＳＬ送受信機の少なくとも１つから、経時的に収集された動作データに起因する統計データに基づいて、前記ラインのチャンネル品質およびノイズ品質を評価し、または、
コード違反（ＣＶ）カウント、再教育の回数、順方向エラー訂正（ＦＥＣ）違反、エラー秒数カウント、あるいは重大エラー秒数（ＳＥＳ）の少なくとも１つに基づいて、前記ラインの安定性を評価することの少なくとも１つによって前記ラインの品質を評価するシステム。
【請求項１９】
請求項１５に記載のシステムにおいて、
前記分析モジュールは、
前記ラインから収集された動作データまたは性能データに基づいて、前記ラインの品質を評価し、および
前記ラインの評価された品質に基づいて、
前記サンプリング期間の一部の間に許容される前記混乱の数による混乱検出閾値または範囲；
前記混乱の分布と前記基準分布との間の前記相関を評価するための最小満足度を規定する閾値；または
観測される前記混乱の最小限の数を規定する閾値の少なくとも１つを調節するシステム。
【請求項２０】
命令を含む少なくとも１つの非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体であって、前記命令がプロセッサーによって実行されると、コンピューターに請求項１に記載の方法を実施させるように機能する非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２１】
ツイストペア電話回線の物理的な構成を特徴付けるためのシステムであって、
ラインからサンプルされた少なくとも１つデータパラメータの値を記憶する手段と、
前記ラインのＤＳＬ通信の複数の混乱を特定する手段であって、すくなくとも：
サンプリング期間の少なくとも一部にわたる混乱の一時的な分布を生成する手段；
混乱分布と基準分布との間の相関を評価する手段；および
評価された前記相関が試験条件を満たすと決定することに応答して、前記混乱を、ラインの活動または、基準分布によって特徴付けられる前記ラインの状態に関連付ける手段；による分析によって前記ラインのＤＳＬ通信の複数の混乱を特定する手段を含むシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に記載される発明は、一般に、遠隔通信の分野に関し、より詳細には、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）ネットワークのツイストペア電話回線での自動化された診断システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）技術は、例えば、非対称ＤＳＬ（ＡＤＳＬ）、高速ＤＳＬ（ＨＤＳＬ）、対称ＤＳＬ（ＳＤＳＬ）、および／または超高速／超高速ビットレートＤＳＬ（ＶＤＳＬ）等のデジタル加入者回線設備およびパケットベースのアーキテクチャを使用するサービスを含む。該ＤＳＬ技術は、ツイストペアラインに超広帯域を割り当てることができ、および、バンド幅に集中する用途に対して大きな可能性を提供する。しかしながら、３０ＫＨｚ〜３０ＭＨｚバンドのＤＳＬサービスは、４Ｋ未満のバンドで動作する音声通話が可能な旧来の電話サービス（ＰＯＴＳ）よりも、ライン状態（例えば、ラインの長さ、品質および環境）に依存する。
【０００３】
いくつかのライン（ループ）はＤＳＬを実装するために物理的に良好な状態である（例えば、動作可能なマイクロフィルターまたはスプリッターが適切に実装され、および、ブリッジタップおよび不良スプライス（ｂａｄ  ｓｐｌｉｃｅ）が無い、適切な短い長さである）が、多くのラインは適切ではない。例えば、マイクロフィルターが無いまたは動作不能である場合がある。当初はラインには所与の品質が付与されるが、時間の経過とともに長期間のライン管理が必要となるという問題が発生する。
【０００４】
いずれかのＤＳＬネットワークを実装および管理する場合に、ラインの物理的な構成の評価は重要なステップである。物理的ライン診断法には、ラインの状態または故障の検出および／または位置の特定が含まれる。所与の通信技術（例えば、ＤＳＬ）で達成できるビットレートは、ラインの物理的な構成にしばしば依存するので、該物理的ライン診断法は重要である。
【０００５】
所与のラインの物理的な構成に加えて、インパルスノイズまたは他のノイズもＤＳＬシステムの性能を動的に制限し得る。該ノイズは、その信号がＤＳＬシステムに使用されるツイストペアに結合する、他のＤＳＬシステム、または他のシステムを含む信号源に起因する場合がある。通常の結合器を共有する場合等のツイストペアが物理的の閉じている場合に、ノイズは特に強くなり得る。低性能の原因を特定するために役に立ち、および例えば適切なフィルターで問題を訂正するための基礎になり得るので、ノイズの影響に関する知識はＤＳＬ管理動作にはとても有益である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本技術分野におけるライン診断は、一般に、ラインから収集されたデータパラメータの分析に依拠し、マイクロフィルターの喪失などのライン構成の評価またはラインに故障が存在することを検出する。パラメータの特定の値（例えば、送信電力）、または、値の変化を特定の故障に関連付ける試みである従来の分析技術では、ラインデータ分析アルゴリズムの感度が実際の特徴に対して低すぎる第１のタイプのエラー、または、誤った特徴に対する感度が高すぎる第２のタイプのエラーのいずれかに起因する誤検出を生じやすかった。
【０００７】
したがって、検出能力の改良および／または自動化されたライン診断法の精度を改良する技術は有益である。
【０００８】
本発明の実施形態は実施例を使用して説明されているが、これは限定することを意味するものではなく、以下の図を考慮して以下の詳細な説明を参照すればより十分に理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態が動作できる例示的なネットワークアーキテクチャである。
【図２】本発明の実施形態による、ラインデータ分布分析を含むライン診断法を図示するフローチャートである。
【図３Ａ】実施形態による、ラインデータパラメータを各混乱状態にコード化する方法を図示するフローチャートである。
【図３Ｂ】実施形態による、混乱パターンを、ラインに影響をおよぼす機械が開始した活動または人間が開始した活動に関連付ける方法を図示するフローチャートである。
【図３Ｃ】実施形態による、ラインの故障を検出するために、ラインデータ分布と人間が開始した活動を特徴付ける基準（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）分布との間の相関を評価する例示的な方法を図示するフローチャートである。
【図４】実施形態による、ライン品質によって異なる混乱検出および分布分析を含むライン診断法を図示するフローチャートである。
【図５】実施形態による、図２、図３Ａ〜図３Ｃ、または図４に図示されるライン診断法方法を実施するように構成されるシステムを図示する機能ブロック図である。
【図６】本発明の実施形態による、図５に図示される機能ブロックの少なくとも１つ、および、好ましくは全部を自動的に実施するように構成される、例示的な形態のコンピューターシステムの装置の図表示である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本明細書には、経時的に発生するラインのパターンデータに基づいて、ツイストペア電話ライン診断法のための方法およびシステムが記載されている。簡潔に言うと、例示的な実施形態は、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）ネットワークに関連して記載されている。本明細書で使用する場合、「ライン診断法」は物理的なライン構成パラメータの検出または決定を示し、これに限定されるわけではないが、マイクロフィルターの喪失または動作不能等の故障の検出、および当該故障の位置の特定、（例えば、顧客施設設備すなわち「ＣＰＥ」サイド）あるいはラインノイズの特徴付けが挙げられる。本明細書に記載の診断方法は、当業者によって容易に、当業者に知られているいずれかの他の物理的ラインパラメータの診断に適用できる。当該当業者に知られているいずれかの他の物理的ラインパラメータの診断は、ＤＳＬリンク混乱と関連している、特定のデータパラメータ値、値の変化、あるいはデータ関数のパターンまたは分布に基づいて、経時的に特定できるラインの類似する物理的特徴を生成するものである。
【００１１】
本発明の実施形態では、一定の期間にわたるラインのＤＳＬ通信を特徴付けるパラメータ分布の分析に基づいて、特定のパラメータ値、またはパラメータ値の変化を、ラインの活動またはラインの状態に関連付ける。ラインの対向する両終端に位置する２つのＤＳＬ送受信機間のＤＳＬリンクは、銅の障害またはノイズ障害による混乱に悩まされる。故障を特定／検出し、および／または、例えば故障が顧客施設内にあるのかまたはそうでないのか等の故障位置を決定することが課題である。本明細書に記載されている方法およびシステムは、サンプリング期間にわたってラインに発生するイベント（例えば、混乱）のサンプル集団に基づいて、ライン状態を割り当てる。同様に、インパルスノイズまたは他のノイズ源による人間のライン活動の影響を区別することも課題である。本明細書に記載される方法およびシステムは、経時的にラインで発生するイベント（例えば、混乱）の母集団の分布に基づいて、ノイズ源を推定する。本明細書に記載されている方法およびシステムは、各サンプルの分析だけからでは明らかにならない、グループとしてのラインデータパラメータ値の内部構造から成り、および、本明細書に記載されている方法およびシステムは単一のイベントに基づいてライン状態を検出しようとする技術（例えば、ラインデータパラメータの単一の値の変化を検出すること）とは異なる。
【００１２】
実施形態では、既知のライン活動または状態に対応する、以前に決定されたモデル化された分布に基づいて、観察される分布が分類される。実施形態によって異なるが、本社（ＣＯ）サイド（例えばＤＳＬアクセスマルチプレクサー、あるいはＤＳＬＡＭから）、顧客施設（ＣＰ）サイド（例えばＣＰＥ、ＤＳＬモデム、ゲートウェイ、あるいはライン強化デバイスから）のいずれか、あるいは、その両方から経時的にラインから収集される動作データおよび性能データによって、混乱パターンまたはパラメータ値パターンが統計的推定によって分類される。混乱および／またはパラメータ値が顧客施設に顧客が存在する時間に関連する実施形態では、混乱を引き起こすライン故障状態は本社（ＣＯ）よりもＣＰＥサイドで発生する可能性が高いと推定される。混乱のパターンがＣＰＥサイドで発生し、および、ラインで開始された人間の活動の結果であると分類されるさらなる実施形態では、当該活動に関連する故障が推測される。混乱パターンが人間が開始した音声通話が可能な旧来の電話サービス（ＰＯＴＳ）と関連付けられる１つの例示的な実施形態では、ラインのマイクロフィルターの喪失または動作不能が推測される。
【００１３】
以下の説明では、数多くの具体的な詳細は、種々の実施形態の完全な理解を提供するために、特定のシステム、言語、構成要素などを例として説明している。しかしながら、当業者にとっては、発明された実施形態を実施するためにこれらの特定の詳細が必ずしも必要ではないことが明らかである。他の事例では、発明された実施形態を不必要に曖昧にすることを避けるために、よく知られた材料または方法が詳細に記載された。
【００１４】
本明細書に記載され、および、図に表現された多様なハードウェア構成要素に加えて、実施形態は以下に記載された多様な動作をさらに含む。該実施形態に従って記載された動作は、ハードウェア構成要素によって実行され、または、機械が実行可能な命令によって実現されてもよく、該命令は前記動作を実施する命令がプログラムされた汎用プロセッサーまたは特定用途プロセッサーを実行させるために使用される。または、メモリおよび１つまたは複数のプロセッサーのコンピューティング・プラットフォームによって本明細書に記載の動作を実施するソフトウェア命令を含む、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって該動作が実行されてもよい。
【００１５】
実施形態は、明細書に記載の動作を実施するためのシステムまたは装置にも関する。発明されたシステムまたは装置は、要求された目的のために特別に構成されてもよく、すなわち、コンピューターに記憶される、または、クラウド記憶媒体によってアクセス可能なコンピュータープログラムによって選択的に活性化され、または、再構成されてもよい汎用コンピューターを含んでもよい。該コンピュータープログラムはコンピューター読み取り可能記憶媒体に記憶されてもよく、これに限定されるものではないが、それらには、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスクを含む種類のディスク、フラッシュ、ＮＡＮＤ、半導体ドライブ（ＳＳＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、および、磁気−光ディスク、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気または光カード、または、電子命令を記憶することができる適切なすべて類似の種類の非一時的な媒体であって、それは当業者にとって非一時的であるとみなすのに十分な時間スケールを有するものが含まれる。一実施形態では、これらに記憶される命令を含む非一時的なコンピューター読み取り可能記憶媒体が、診断デバイス内の１つまたは複数のプロセッサーを動作させ、本明細書に記載の診断方法および動作を実施させる。別の実施形態では、該方法および動作を実施する命令が、後の実行のために非一時的なコンピューター可読の媒体に記憶される。
【００１６】
図１は、実施形態がＧ．９９７．１標準（Ｇ．ｐｌｏａｍとも呼ばれる）に従って動作する例示的なネットワークアーキテクチャ１００を示す。スプリッターを含む、または、含まない非対称デジタル加入者回線（ＡＤＳＬ）システム（デジタル加入者回線（ＤＳＬ）システムの一つの形態）は、多様な適用可能な標準に従って動作し、それらにはＡＤＳＬ１（Ｇ．９９２．１）、ＡＤＳＬ−Ｌｉｔｅ（Ｇ．９９２．２）、ＡＤＳＬ２（Ｇ．９９２．３）、ＡＤＳＬ２−ＬｉｔｅＧ．９９２．４、ＡＤＳＬ２＋（Ｇ．９９２．５）および超高速デジタル加入者回線または超高速−ビットレートデジタル加入者回線（ＶＤＳＬ）標準であるＧ．９９３．ｘ、並びにＧ．９９１．１およびＧ．９９１．２一対高速デジタル加入者回線（ＳＨＤＳＬ）標準、これらのすべてが結合されおよび結合されない形態が挙げられる。
【００１７】
明確な、Ｇ．９９７．１で規定される組み込み動作チャンネル（ＥＯＣ）、および、Ｇ．９９２．ｘ標準で定義されるインジケータビットおよびＥＯＣメッセージの使用に基づいて、Ｇ．９９７．１標準はＡＤＳＬ伝送システムのための物理層マネージメントを規定する。さらに、Ｇ．９９７．１は、構成、フォルトおよび性能管理のためのネットワークマネージメント構成要素内容を規定する。開示された機能を実行する場合に、システムはアクセスノード（ＡＮ）で利用可能であるさまざまな動作データ（性能データを含む）を使用できる。
【００１８】
図１では、ユーザの端末装置１０２（たとえば、ＣＰＥデバイスまたは遠隔ターミナルデバイス、ネットワークノード、ＬＡＮデバイス等）はホームネットワーク１０４に結合し、ホームネットワーク１０４は、次にネットワーク終端（ＮＴ）ユニット１０８と結合する。ＤＳＬ送受信機ユニットがさらに開示される。例えば、これはＤＳＬループまたはラインを変調するデバイスである。一実施形態では、ＮＴユニット１０８は、ＴＵ−Ｒ（ＴＵ遠隔）１２２（たとえば、ＡＤＳＬまたはＶＤＳＬ標準のいずれかによって定義される送受信器）あるいは他のいずれかの適切なネットワーク終端モデム、送受信器または他の通信ユニットを含む。ＮＴユニット１０８は、マネージメントエンティティ（ＭＥ）１２４も含む。マネージメントエンティティ１２４は、適用される標準および／または他の基準のいずれかによって要求さるように実行できるマイクロプロセッサー、マイクロコントローラ、またはファームウェアまたはハードウェアの回路ステートマシンなどの任意の好適なハードウェアデバイスであってもよい。マネージメントエンティティ１２４は、その管理情報ベース（ＭＩｂ）に、特に、動作データ、性能データを収集し、および、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って、シンプルネットワークマネージメントプロトコル（ＳＲＭＰ）、管理コンソール／プログラムに提供するようにネットワークデバイスから情報を集めるために使用される管理プロトコルなどのネットワークマネージメントプロトコル、または、中間言語（Ｔｒａｎａｃｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  １（ＴＬ１））コマンドを介してアクセスすることができる。ＴＬ１は通信ネットワーク要素間のプログラムレスポンスおよびコマンドに使用されるために長年をかけて確立されたコマンド言語である。
【００１９】
システムの各ｘＴＵ−Ｒ１２２は、本社（ＣＯ）または他の中心位置のｘＴＵ−Ｃ（ｘＴＵ中心）に結合されることができる。ｘＴＵ−Ｃ１４２は本社１４６のアクセスノード（ＡＮ）１１４に位置する。マネージメントエンティティ１４４は同様にＴＵ−Ｃ１４２に関する動作データのＭＩＢを維持する。当業者であれば理解するように、アクセスノード１１４は広帯域ネットワーク１０６または他のネットワークに接続されてもよい。ＴＵ−Ｒ１２２およびＴＵ−Ｃ１４２はライン（ループ）１１２によって一緒に結合される。ループ１１２がＡＤＳＬの場合には、電話回線などのツイストペアラインであってもよく、ＤＳＬベースの通信に加えて他の通信サービスを伝送する。マネージメントエンティティ１２４またはマネージメントエンティティ１４４のいずれも本明細書に記載する診断／管理デバイス１７０を実装および取り入れることができる。診断／管理デバイス１７０は、ＤＳＬサービスをエンドユーザに提供するエンティティから分離されて、サービスプロバイダーによって操作でき、または、第３者によって操作できる。従って、一つの実施形態による、診断／管理デバイス１７０は、複数のデジタル通信ラインに対して責任を有する通信事業会社とは分離し、および、異なるエンティティによって動作および管理される。さらに、マネージメントエンティティ１２４またはマネージメントエンティティ１４４は、収集されたＷＡＮ情報および収集されたＬＡＮ情報を関連するＭＩＢの中に記憶できる。
【００２０】
図１に示されるインターフェースのいくつかは、ラインから性能データ、および、動作データを収集し、決定するために使用される。Ｑインターフェース１２６は、オペレータのネットワークマネージメントシステム（ＮＭＳ）１１６とアクセスノード１１４のＭＥ１４４との間のインターフェースを提供する。Ｇ．９９７．１標準で規定されるパラメータはＱインターフェース１２６に適用する。マネージメントエンティティ１４４でサポートされる近端パラメータはＴＵ−Ｃ１４２から得ることができ、一方、ＴＵ−Ｒ１２２の遠端パラメータはＵインターフェース上の二つのインターフェースのどちらか一方によって得ることができる。インジケータビットおよびＥＯＣメッセージは、組み込みチャネル１３２を使用して送信でき、および、物理メディア依存（ＰＭＤ）層で提供され、および、ＭＥ１４４で要求されるＴＵ−Ｒ１２２パラメータを生成するために使用できる。それに代えて、マネージメントエンティティ１４４によって要求されると、ＴＵ−Ｒ１２２からパラメータを得るために、運用・管理・保守（ＯＡＭ）チャンネルおよび適切なプロトコルを使用できる。同様に、ＴＵ−Ｃ１４２の遠端パラメータはＵインターフェース上の二つのインターフェースのどちらか一方によって得ることができる。ＰＭＤ層で提供されるインジケータビットおよびＥＯＣメッセージは、ＮＴユニット１０８のマネージメントエンティティ１２４の要求されるＴＵ−Ｃ１４２パラメータを生成するために使用できる。それに代えて、マネージメントエンティティ１２４によって要求されると、ＴＵ−Ｃ１４２からパラメータを得るために、ＯＡＭチャンネルおよび適切なプロトコルを使用できる。
【００２１】
Ｕインターフェースには、二つのマネージメントインターフェースがあり、一つはＴＵ−Ｃ１４２（Ｕ−Ｃインターフェース１５７）であり、一つはＴＵ−Ｒ１２２（Ｕ−Ｒインターフェース１５８）である。インターフェース１５７はＴＵ−Ｒ１２２がライン１１２を介して取得するＴＵ−Ｃ近端パラメータを提供する。同様に、Ｕ−Ｒインターフェース１５８はＴＵ−Ｃ１４２がＵインターフェース／ループ／ライン１１２を介して取得するＴＵ−Ｒ近端パラメータ提供する。適用されるパラメータは使用される送信器標準によって異なる（たとえば、Ｇ．９９２．１またはＧ．９９２．２）．Ｇ．９９７．１標準は、Ｕインターフェースでのオプションの運用・管理・保守（ＯＡＭ）通信チャネルを規定する。このチャネルが実装される場合には、ＴＵ−ＣおよびＴＵ−Ｒペアは物理層ＯＡＭメッセージを伝送するためにそれを使用できる。従って、該システムのＴＵ送受信器１２２および１４２は、それぞれのＭＩＢで維持される多様な動作データを共有
【００２２】
一般に、本明細書に記載の診断方法およびシステムは、ネットワークアーキテクチャ１００内のいずれのポイント（単数または複数）でも実施できる。図１に示されるように、ライン１１２のいずれかの終端または両側の終端は、ラインデータ収集手段を備えることができる。例えば、１つの実施形態では、ライン１１２の２つの終端の一方でラインデータパラメータを測定するためのデータ収集器は、ＣＯサイド（ＴＵ−Ｃ１４２）に配置される。代替実施形態では、ライン１１２の２つの終端の一方で、データパラメータを測定するためのデータ収集器は、ＣＰＥサイド（ＴＵ−Ｒ１２２）に配置される。ライン１１２の反対側の終端からの伝送によって実施される、ライン伝達関数測定を収集するためのデータ収集器は、同様に、ライン１１２のいずれかの終端または両側の終端に配置される。さらに図１に示されるように、ライン１１２のために生成されるデータは、診断／管理デバイス１７０に中継される。次に、診断／管理デバイス１７０は本明細書に記載された１つ以上の方法を実施し、所与のライン１１２が１つ以上のライン故障の検出あるいは位置の特定をできるように受信されたデータを解析する。
【００２３】
図２は、実施形態による、ラインデータ分布分析を含むライン診断法２０１を図示するフローチャートである。方法２０１の例示的な実施方法は、さらに図３Ａ〜図３Ｃに図示される。図２から始めると、方法２０１は、図１に示されるＤＳＬシステムの１つ以上のラインに対して、動作２０５でＤＳＬ動作データを受信する工程、あるいは、動作２１０でＤＳＬ性能データを受信する工程、あるいはその両方で始まる。２つ以上のラインでデータが受信されると、方法２０１は各反復で分析される所与の各ラインで反復して実行され得る。
【００２４】
本明細書で使用される場合、「ＤＳＬ動作データ」は、ＤＳＬ通信をラインで実施するＤＳＬデバイスによって生成されるデータであり、および、Ｇ．９９７．１およびＧ．９９ｘ規格で規定される明確な操作内蔵式チャンネル（ＥＯＣ）に基づいて、ＤＳＬ伝送システムのための物理層を管理するＧ．９９７．１規格仕様等のエレメント管理プロトコルによって、一般的にはＤＳＬデバイスの外部から利用できる。特に、動作データを報告するＤＳＬデバイスはモデムである必要はなく、チャンネルのデジタル加入者回線（ＤＳＬ）モデムの動作によって生成される、ラインの動作データを収集できる能力だけがあればよい。したがって、特定の実施形態では、動作２０５で収集されるＤＳＬ動作データを報告するＤＳＬデバイスはモデムを含む。しかし、他の実施形態では、モデムを持たないＤＳＬ信号ブースター等の別個のデバイスが、トレーニングまたはショータイム（ｓｈｏｗ−ｔｉｍｅ）動作の結果として生じる動作データを収集する。
【００２５】
動作２０５で収集され得るＤＳＬ動作データパラメータの例には、同期速度、ビットレート測定値（例えば、最大到達可能ビットレート（ＭＡＢＲ））、周波数に依存して測定されるクワイエット（ｑｕｉｅｔ）−ラインまたはアクティブ−ラインクワイエット（ｑｕｉｅｔ）ラインノイズ等のノイズ測定値、チャンネル平均減衰測定（例えばＬＡＴＮ、ＳＡＴＮ）等の減衰の測定値、チャンネルビット分布、送信電力レベル、測定されるノイズマージン、測定されるピーク対平均電力比、測定されるチャンネル対数強度ＨＬＯＧ［ｎ］、トーン毎の平均二乗エラー、ＭＳＥ［ｎ］、トーン毎の信号対ノイズ比、ＳＮＲ［ｎ］、キャリアマスク（例えば、Ｇ．９９７．１または類似規格のＣＡＲＭＡＳＫ）、およびトーンスペクトル形成パラメータ（ＰＳＤＭＡＳＫ）、測定されるチャンネルゲイン、測定されるチャンネル位相、ラインおよびスペクトルプロファイルパラメータ、および実際のＩＮＰ（インパルスノイズプロテクション）および実際の遅延、および動作ｘＤＳＬシステムタイプが挙げられる。適用される場合には、動作データはアップストリームおよびダウンストリーム両方向のデータを含む。
【００２６】
本明細書で使用される場合、「ＤＳＬ性能データ」は、性能データはカウンターデータ（すなわち、特定の期間中のイベントのカウント数）であるという点で、動作データとは区別される。動作２０５で受信した動作データのように、動作２１０で受信した性能データは、ＤＳＬ通信がラインで実施されているＤＳＬデバイスによっても生成され、および、一般に、エレメント管理プロトコルによってＤＳＬデバイスの外部からも利用可能である。さらに、性能データを報告するＤＳＬデバイスはモデムである必要は無く、チャンネルのデジタル加入者回線（ＤＳＬ）モデムの動作によって生成されるラインの性能データを収集する能力だけがあればよい。したがって、特定の実施形態では、動作２１０で収集されるＤＳＬ性能データを報告するＤＳＬデバイスはモデムを含む。しかし、他の実施形態では、モデムを持たないＤＳＬ信号ブースター等の別個のデバイスが、トレーニングまたはショータイム（ｓｈｏｗ−ｔｉｍｅ）動作の結果として生じる動作データを収集する。
【００２７】
動作２０５で収集され得るＤＳＬ性能データパラメータの例には、再教育のカウント、報告されるエラー訂正パリティ、最新の時間間隔に発生したビットスワップの合計回数、順方向エラー訂正（ＦＥＣ）エラーの分布、時間間隔の連続するサブ時間間隔で発生するコード違反（ＣＶ）カウント、エラー秒数（単数または複数）違反、重大エラー秒数（ＳＥＳ）、および、失敗した同期試行のカウントが挙げられる。適用される場合には、性能データは近端および遠端方向の両方を含む。
【００２８】
実施形態では、動作２０５で受信した動作データ、および、動作２１０で受信した性能データは履歴データであり、データのパラメータが一定の期間（すなわち、サンプリング期間）にわたって、既知のサンプリングレートで、受信された各パラメータ値が、基準（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）時間と関連するように（すなわち時系列で）収集された。この履歴データは、方法２０１を実施するデバイスに利用可能な記憶媒体から遡及的に受信することができる。しかしながら、例示的な実施形態では動作データを生成可能なＤＳＬデバイスはポーリングされて、望ましいデータパラメータを特定のサンプリング期間でデータ収集する。該ポーリングは、本明細書の他の部分に記載されるＤＳＬデバイスためのエレメント管理プロトコルによって実施される。実装によって異なるが、ポーリングレートは一回／日から一回／分の範囲であり得る。各ポーリングに対応して、方法２０１のその後の分析のために、動作データパラメータの値が受信され、および、メモリあるいは記憶デバイスに時系列に収集されて追加される。同様に、定期的に報告される性能データ（例えば、ポーリング無しで）は、サンプル間の時間間隔が典型的には１５分で、受信された各カウント値は、方法２０１のその後の分析の準備のために、メモリまたは記憶デバイスに時系列に収集されて追加される。
【００２９】
動作２４０で、ラインから受信されたＤＳＬデータは、ラインのＤＳＬ通信の混乱を特定するために分析される。本明細書で使用される場合、ＤＳＬリンクの「混乱」とは、再教育、閾値を超えたパラメータ値または下回ったパラメータ値、またはライン品質の重要かつ突然の変化（増加または低減する形態で）の発生のいずれかを意味する。該品質の変化は、少なくとも１つの動作データパラメータまたは少なくとも１つの性能データパラメータ値の変化を検出することによって特定される。ラインの混乱を検出するための例示的なアルゴリズムは、図３Ａ〜図３Ｃに図示される例示的な実施形態などでさらに説明される。ある実施形態では、動作２４０で採用される検出アルゴリズムでは、ラインの所与の品質に対する予期しない品質の変化を検出する。この「予期しない混乱」の検出は、突然起こる性質のイベント、たとえば、これに限定されるわけではないが、マイクロフィルターの喪失による混乱、人間が開始した混乱、またはノイズによる混乱を特定するために有用である。このように、混乱検出は、ライン品質に基づいて、またはライン品質の関数として、より積極的または非積極的な態様で正規化されるが、品質不良ラインの全ての混乱が、動作２４０で検出されるわけではない。例えば、ここで混乱がより起こりやすい場合には、動作２４０で検出される混乱認定条件はより厳しくなる。ラインの品質に基づいて混乱検出アルゴリズムを調節するための例示的な技術は、さらに図４に関連して本明細書の他の部分に記載されている。
【００３０】
方法２０１を進めると、動作２５０で、動作２４０で検出される所与のサンプリング期間にわたる所与のラインの混乱の分布（すなわち、経時的な混乱分布）が生成される。次に、この分布は、１つ以上のあらかじめ定められた基準分布に基づいて分布を分類するように分析される。動作２６０で、１つ以上の基準分布とラインで観察される分布との間の相関が評価される。一般に、すべての既知の技術が相関を評価するために使用でき、これに限定されるわけではないが、ラインで観察される分布と基準分布との間の適合度（ＧＯＦ）などが採用される。ラインで観察されるラインデータ分布から基準分布パラメータの最尤推定値（ＭＬＥ）も生成され得る。ここで選択される基準パラメータ値は、観察されるデータに対する確率が最も高くなるような分布を生成する（すなわち、尤度関数を最大化するパラメータ）。
【００３１】
方法２０１は動作２７０で完了する。ここで十分な相関が特定されると、容認可能なモデルパラメータ等が見つかり、観察される分布を含む混乱またはパラメータ値／イベントが、基準分布またはモデルによって特徴付けられるライン活動またはライン状態（故障）に対応付けられる。１つの実施形態では、人間が開始した混乱性の活動はラインで特定され、それは混乱の分布（例えば、再教育イベント）が、人間が開始したライン活動を特徴付ける基準分布（例えば、ポアソン分布）と関連付けられて特定される。人間が開始したライン活動には（例えば、モデムの電源のオンオフサイクル、顧客または隣人による過剰な干渉を引き起こす１つ以上の装置の使用、またはＤＳＬモデムが同期を失い、および、再教育を開始することを引き起こすマイクロフィルターの喪失または動作不能マイクロフィルターを備える有線電話で、電話の呼び出しをすることまたは電話の呼び出しを受信すること）が挙げられる。このように混乱は、過剰なノイズによってチャンネルを害するランダムな外部干渉（インパルスまたはその他のもの）等の他の源によっても生じる影響であり、人間が開始した混乱を特定する能力によって、ＤＳＬコントローラまたはＤＳＬ管理システム（ＤＭＳ）は適切に問題に取り組むことができる。例えば、次に、外部干渉に起因するインパルスノイズによって再教育イベントが発生すると、余分なノイズに適応するためにＤＳＬラインプロファイルが変化する。ここで再教育が、モデム電源のオンオフサイクル、または、マイクロフィルターの喪失または動作不能マイクロフィルターを備える有線電話で電話の呼び出し活動等の人間が開始した活動によるものである場合には、該活動は必要がなく、および、無益である）。
【００３２】
別の実施形態では、動作２７０で、混乱の分布に基づいてライン状態または故障が特定される。例えば、再教育イベントは、音声通話が可能な旧来の電話サービス（ＰＯＴＳ）デバイスの使用に関する基準分布に関連付けて特定されでもよい。１つの該実施形態では、喪失または動作不能のマイクロフィルターが推測され、ここで該混乱は、人間の電話の呼び出し活動の統計的分布に関連するいずれかの活動パターンに従う、または、マイクロフィルター無しでラインジャックに接続された留守番電話、ファクス装置、衛星放送受信機、テレビセットトップボックス、または警報システム等のいくつかの機械活動に一致する規則的な動作に従う。
【００３３】
別の実施形態では、動作２７０で、ライン状態または故障は、ラインの混乱の分布に基づいて局部的に起こる。例えば、ここで検出される混乱パターンは、顧客が家の中にいることが想定される一日の時間（例えば、平日の晩の時間、および週末）に特徴付けられる基準分布とよく相関し、ライン故障がＣＰＥサイドであることが推測される。ライン故障が局部的に起こる別の実施例では、銅接続の緩みまたは銅接続の故障が雨および気温などの天候に影響されることがしばしばあることに留意が必要であり、ここでは混乱パターンは外気温サイクルおよび／または雨のサイクルに特徴付けられる基準分布とよく相関し、ライン故障は、ネットワークインターフェースデバイス（ＮＩＤ）のＣＯサイドであることが推測される。
【００３４】
図３Ａ〜図３Ｃは、方法２０１の例示的な実施方法をさらに図示するフローチャートである。図３Ａは、収集されたラインデータの時系列分析の方法３０１を図示するフローチャートである。例示的な実施形態では、ラインデータパラメータは個別の混乱状態にエンコードされる。方法３０１は、動作３０６でラインデータを受信することで始まる。図２に関連して本明細書の他の場所に記載されるように、ラインデータは性能データまたは動作データであり得る。例示的な実施形態では、ラインデータは、サンプリング期間ｔｎにわたって収集された各パラメータベクトルに対するｎ個のサンプルのＫ個のパラメータベクトルを含む。パラメータベクトルの各要素は、基準時間と関連する（例えば、［ｐ（ｔ０）、ｐ（ｔ１）、…．ｐ（ｔｎ）］）単変量時系列である。サンプリング時間ｔと関連する各サンプルでは、サンプル収集は厳密に周期的である必要はない。
【００３５】
１つ以上の混乱検出アルゴリズムは動作３０７で受信される。各混乱検出アルゴリズムは、あらかじめ定められた試験条件を規定する。動作３４５でラインデータパラメータベクトルのエレメントは、試験条件が満たされているか満たされていないかに基づいて割り当てられた混乱状態によって、各混乱状態にエンコードされる。１つの実施形態では、パラメータベクトルの各エレメント（例えば、時系列）が１および０にエンコードされることによって、（例えば、ここで１は試験条件が満たされていることを示し、０は試験条件が満たされていないことを示す）、各混乱状態はバイナリになる。別の実施形態では、混乱検出は、２つよりも多くの離散状態を含む評価に基づいてもよい。例えば、混乱深刻度は、０から１０等にスケーリングされて評価されてもよい。
【００３６】
一般に、動作３４５で採用される試験条件は、ＤＳＬリンク混乱を検出する目的に有用であると当業者に知られている。１つの実施形態では、パラメータ値の単純な閾値化が、混乱を検出するために適用される。ここで、データパラメータサンプル値が混乱検出閾値（すなわち、ｐ（ｔ１）＞閾値）を満たす場合には、試験条件が満たされ、および、検出される混乱は、基準時間と関連付けられる（ｔ１）。代替の例示的な実施形態では、突然の変化が検出され、試験条件は、所与のパラメータに対して連続するサンプリング時間で収集された２つの値の差（すなわち、ｐ（ｔ１）−ｐ（ｔ０））を閾値とし、２つの連続するサンプリング時間で収集された少なくとも１つパラメータの変化量を決定する。ここで２つの連続するデータパラメータサンプル間の差が混乱検出閾値（すなわち、ｐ（ｔ１）−ｐ（ｔ０）＞閾値）を満たす場合には、試験条件が満たされ、および、検出される混乱は、時間間隔［ｔ１−ｔ０］の間に含まれる基準時間に関連付けられる。例示的な実施形態では、混乱は例えばｔ０は０（混乱無し）に割り当てられるように時間ｔ１に特定的に関連付けられ、および、ｔｎで得られるエレメントｎに対して同様である。もちろん、パラメータサンプリング周波数によって重要度を変えて、混乱をｔ０、あるいはｔ１とｔ０との間のいずれかの任意の時間に割り当てられてもよい。
【００３７】
実施形態では、エラー検出アルゴリズムは複数のｐ（ｔｉ）（すなわち、２つのサンプル間のペアではない）に基づいている。該代替試験条件の実施例には、これに限定されるわけではないが、一連の連続するパラメータ値サブセットの平均（すなわち、２個、３個、またはこれ以上の連続するパラメータサンプル値の移動平均またはローリング平均）を閾値とすること、または、移動平均と時間ｔｎでの値の差を閾値とすることが含まれる。さらなる実施形態では、図４に関連して本明細書の他の場所に記載されるように、試験条件はライン品質によって異なる。
【００３８】
実施形態では、サンプリング期間は動作３４８で論理時間間隔に分割される。動作３４８はオプションであるが有用であり、ラインのパターンはサンプリング期間ａ  ｐｒｉｏｒｉ内に存在することが知られている。サンプリング期間の分割がなければ、混乱分布は混乱する可能性がある。実施形態では、論理時間間隔は、これに限定されるわけではないが、昼と夜のサイクル、平日の昼間、平日の夜および週末の昼間、週末の夜のサイクル、および季節によるサイクル（例えば、長い雨期の数ヶ月におよぶ等）等が挙げられる。混乱パターンが別個の論理時間間隔にわたる複数の混乱パターンにサンプリング期間内で分割される実施形態では、各パラメータＫに対する各混乱パターンは別個の集団として分析される。さらに、１つにまとめられた混乱パターン（分割をする前）は分析のために保持され、これは有用であって、周期は知られたａ  ｐｒｉｏｒｉではなく、検出される。次に、方法３０１は、ラインの１つ以上のラインデータ（動作または性能）パラメータに対する１つ以上の混乱パターンを出力して完了する。
【００３９】
図３Ｂは、実施形態による、方法３０１等によって生成される混乱のパターンを、ラインに影響をおよぼす機械が開始した活動または人間が開始した活動に関連させる方法３０２を図示するフローチャートである。例えば、ここでは顧客または隣人が１つ以上の装置を使用することによって過剰な干渉が生じ、自宅の装置は平日の晩および週末に最も使用され、および、時間長は分単位から時間単位である。仕事場の装置は平日の昼間の時間帯に最も使用され、および、活動の特性によって異なり、平日毎に周期的パターンを有する。同様に、顧客施設の警報システムは、ラインを介して状態更新情報を管理センターに発行し、これは仕事がある平日の夕方、および、週末の間に発生し得る。方法３０２は、動作３４９で少なくとも１つ混乱パターンを受信することで開始される。動作３５２で、混乱パターンの周期性が検出される。一般に、知られているすべての周期検出アルゴリズムが動作３５２で適用され、既知の周期ａ  ｐｒｉｏｒｉまたは未知の周期を検出する。１つの例示的な実施形態では、混乱の周期は、混乱の連続するサンプル間の時間間隔に基づいて検出され、本明細書では隣接混乱到着間隔と称する。したがって、ここで第１の混乱はｔ０で発生し、および、次の混乱はｔ１で発生し、隣接時間間隔は、ｔ１−ｔ０として演算される。この実施形態に対して、所与の混乱パターンに対するすべての隣接到着間隔が動作３５２で決定され、および、次に、あらかじめ定められた期間で二値化され、特定の期間のカウントとなる。
【００４０】
周期が未知でいずれの周期もあり得る実施形態では、一日の中で予め定められた間隔で発生することが知られた性能データカウンターである一組のカウンターに、連続的にインデックスを付けて（例えば、９６カウンターのための０〜９５）０〜２４時間に広げる。次にカウンターインデックス（例えば、０〜９５）毎に、複数の日にわたる混乱パターンの合計が演算される。特定の閾値を超える混乱カウントを持つカウンターは、一日周期で発生していると特定される。選択された周期カウンターの到着間隔に基づいて、例えば３時間という、小さな周期の分解能が特定される。同様の動作が、異なる期間（例えば、週末の昼間等）で合計されたカウンターデータに対しても実行される。周期が未知でいずれの周期もあり得る別の実施形態では、すべての到着間隔で試験される。例えば、ここで、ｔ０で第１の混乱が発生し、次の混乱がｔ１で発生し、および別の混乱がｔ２で発生すると、到着間隔には、ｔ１−ｔ０、ｔ２−ｔ１、およびｔ２−ｔ０等が含まれる。１つの実施例では、あらかじめ定められた期間で混乱パターンをセグメントに分割し、および、セグメント間のハミング距離を演算することによって、可能性があるすべての期間に対して反復アプリケーションが自動的に実施される。結果として得られるセグメントが十分に小さなハミング距離を持つ場合に、期間が検出される。すべての可能性がある期間を比較する畳み込みに依拠する別の技術も同時に当業者に知られており、および、ラインに対して決定された混乱パターン（単数または複数）に容易に適用できる。
【００４１】
混乱パターンに期間が検出されると、動作３７２で期間または位相の長さに基づいて、ＤＳＬリンク混乱を、機械が開始した活動、人間の活動、または季節的影響に関連付ける。例えば検出された期間が、数時間、数日または数週間のオーダであるｔ１とｔ２の範囲に収まり、および、平日の昼間、平日の夜、週末の昼間等の論理的な時間間隔への依存がある１つの実施形態の場合には、混乱は機械によって開始された活動（例えば、マイクロフィルター無しでラインジャックに接続された、留守番電話、ファクス装置、衛星放送受信機、テレビセットトップボックス、または警報システムのいずれか）に関連付けられる。不適切なマイクロフィルター状態に起因するライン性能が劣化したラインは、ＰＯＴＳデバイスのオンフックおよびオフフック状態に依存することが知られているので、機械が開始したＰＯＴＳ活動（例えば、警報システムがモニタリング報告を中央警察施設に送信することによる）中に、オフフックまたはオンフックによるＣＰ電話の周期的状態変化に混乱分布が一致する場合には、試験中のラインはマイクロフィルターの喪失／動作不能にさらに関連付けられてもよい。
【００４２】
混乱および／またはパラメータ値（単数または複数）が顧客施設に顧客が存在する時間と関連する別の実施形態の場合には、混乱を引き起こすライン故障状態は本社よりもＣＰＥでより多く発生しやすいと推定される。喪失マイクロフィルターがラインの故障であると評価されるさらなる実施形態の場合には、ライン故障位置は、ラインのＣＰＥサイドのＮＩＤに存在することが特定される。あるいは、ここでサンプル集団の十分な数のイベントが月単位のｔ３からｔ４範囲の期間である場合には、混乱は動作３７２で季節的影響と関連付けられる。さらなる実施形態では、混乱が季節的影響に関連付けられると、ライン故障位置は、ラインのＣＯサイドのＮＩＤに存在すると特定される。
【００４３】
周期性が検出されない場合（すなわち周期的検出が全く実施されない場合）には、方法３０２は動作３５４に進み、サンプリング期間のすくなくとも一部分にわたる（すなわち、サンプリング時間のすくなくとも１つのサブセットを含む）混乱に対する統計的な確率分布を決定または演算する。決定された混乱の確率分布関数と１つ以上の基準の確率分布関数（ＰＤＦ）の間の相関が動作３６２で評価される。基準ＰＤＦは観察された統計値に基づいて構築され、ここで所与のライン状態に対する該統計データは十分に固有なものであって、類似する根本原因を区別するための基準を提供する。基準ＰＤＦはポアソン分布の形態で提供され、さらに本明細書の他の部分に記載されるように、混乱到着間隔は指数関数的な分布または形状およびスケールパラメータ（ｋ、θ）等を持つガンマ分布を持ち得る。
【００４４】
実施形態では、基準ＰＤＦは１つ以上の人間が開始したライン活動を特徴付けるために導き出され得る。混乱を引き起こし得る人間の活動は特定の統計的分布に従い、最も一般的には所与の活動に対して変化する統計的パラメータλを有するポアソン分布に従う。例えば、１つの例示的な実施形態では、人間の介入の結果によって生じる混乱（例えば、再教育）（喪失または動作不能のマイクロフィルターを有する有線電話の使用によってＤＳＬモデムを再教育させる等）が、動作３６２で第１の基準ＰＤＦに基づいて検出され得る。該混乱は、ＤＳＬラインの過剰なノイズまたはインパルスノイズなど、他の源によって生じる混乱とは異なる統計的特徴を持つ。したがって、マイクロフィルターの喪失または動作不能によって発生する再教育の基準確率分布は、ラインを介した電話の呼び出しの受信および終了等の人間が開始したＰＯＴＳ活動に対して観察された統計値に基づいて構築され得る。同様に、さらなる実施形態では、他の原因、例えば、特定のタイプのインパルスノイズ、または他のノイズ源による、対応する基準確率分布が再教育で構築される。
【００４５】
サンプリング期間が分割された（例えば、方法３０１の動作３４８で）、または動作３５２で周期的な再教育がＤＳＬラインの特定の時間（例えば夕方近くの時間）で観察される場合の実施形態では、次に、基準分布と統計的分布（例えば、再教育カウントの）の間で分割された期間にわたって、統計的比較または統計的適合試験が動作３６２で実施される。
【００４６】
十分な相関が存在する場合には、当該混乱は動作３７６で人間が開始したライン活動に関連付けられる。比較（単数または複数）の結果には、これらの特定の期間の再教育が、人間が開始したＰＯＴＳ活動、モデム電源のオンオフサイクル、インパルスノイズ、または他のノイズ源の結果であることを含み得る。さらに、人間が開始したＰＯＴＳ活動およびモデム電源のオンオフサイクルの両方は、ＣＰＥサイドから生じることによって局在化し得る。基準ＰＤＦ（単数または複数）に対する相関が試験条件を満たさない場合には、方法３０２は動作３７７で抜け出て、および、例えば、他のライン診断アルゴリズムを開始し、または別のラインからのデータを分析するために方法３０１に戻る。
【００４７】
図３Ｃは、ラインの故障を検出するために、ラインの混乱分布と人間が開始した活動に特徴付けられる分布との相関を評価するための方法３０３を図示する図である。さらに、この実施形態は、現在の方法はラインで人間が開始した活動によって生じる混乱を区別するためだけではない他の混乱にも適用でき得ることを示し、ラインの特定の故障を特定するためにも適用することができることを図示する。
【００４８】
動作３４９で混乱パターンを受信することによって方法３０３が開始される。例示的なポアソン分布では、イベント発生間の到着間隔（例えば、連続する電話呼び出しの到着間隔）は指数関数的な分布に従う。したがって、例示的な実施形態では、周期的検出に関連して本明細書の他の場所に記載されるように、隣接到着間隔が動作３５１でそれぞれの混乱に対して決定される（すなわち、連続する混乱間の時間間隔）。動作３５６で、特定の時間間隔にわたる混乱発生に対する到着間隔の統計的な確率分布関数（ＰＤＦ）が生成される。
【００４９】
動作３５８で、観察されるＰＤＦは比較され、適合され、あるいは動作３５７でアクセスされた（例えば、人間の電話の呼び出し、および／または他のライン活動の可能性がるとしてあらかじめ定められた基準ＰＤＦを含むデータベースからの）基準分布と評価される。１つの該実施形態では、所与のマーケットでの現代の電話による呼び出しの使用で収集された統計データに基づいて、あらかじめ定められた基準の指数関数的なＰＤＦを使用できる。そのパラメータλは、当該観察されるＰＤＦを構築するために使用されたサンプルのサンプル平均の逆数として演算される。例えば、ここで到着間隔は１セットの｛ｘｉ｝であり、｛ｘｉ｝のヒストグラムがＰＤＦを構成し、および、基準の指数関数的なＰＤＦのλは１／（｛ｘｉ｝）である。ここで所与のマーケットでの電話の使用による統計データは指数関数的な分布であり、その指数関数的な分布のλは、データセットから演算される。別の実施例では、所与のマーケットでの電話の使用は、サンプル平均に基づいて形状Ｋを有するガンマ分布によって特徴付けられ、ｋとスケールθは基準ガンマ分布を完全に特徴付けるために決定される。
【００５０】
一般に、比較または適合動作３５７では、ラインＰＤＦと基準分布関数間の適合度（ＧＯＦ）を評価する目的で、当業者に知られているいずれかの検定条件を演算してもよい。１つの例示的な技術は、アンダーソン−ダーリング検定として当業者に知られている。ここで検定統計量すなわち測定基準Ａ２が、観察されるサンプル分布と基準分布との間の相関の定量的な評価として演算される。ここで検定統計量が、混乱が基準分布から発生したことを示す信頼性の閾値レベル（例えば、９５％）にＡ２が相当するなどして、所与の試験条件または基準を合格すると、方法３０３は動作３８０に進む。ここで、基準分布に関連付けられると以前に決定されたライン故障、または、故障位置は、分析されたラインに起因する。さらなる実施形態では、相関が十分にあるとみなされる前に、統計的に有意な結果を確保するために最小限の数のイベント条件が課され得る。１つの実施形態では、ラインＰＤＦと人間が開始した電話活動に関する基準ＰＤＦとの間に十分な相関がある場合には、混乱分布がＰＯＴＳ活動中のオフフックまたはオンフックからのＣＰ電話状態変化の推定分布に合致するので、試験中のラインは、マイクロフィルターの喪失または動作不能と関連付けられ、および、不適切なマイクロフィルター状態に起因するライン性能劣化は、ラインのＰＯＴＳデバイスのオンフックおよびオフフック状態に依存することが知られている。喪失マイクロフィルターがラインの故障であると評価されるさらなる実施形態では、ライン故障位置はラインのＣＰＥサイドのＮＩＤに存在することが特定される。
【００５１】
図４は、実施形態による、ライン品質によって異なるラインデータ分布分析を含むライン診断法４０１を図示するフローチャートである。一般に、ライン診断法方法４０１は方法２０１で特徴付けられるすべての特性を含み（したがって図３Ａ〜図３Ｃでさらにより特定された特徴が記載されている）、および、さらに動作４２０および動作４３０を含む。動作４２０では、動作２０５および動作２１０でラインから収集された動作データまたは性能データに基づいてライン品質が評価される。ライン品質を評価するために本明細書の他の部分に記載される、１つ以上のデータパラメータを評価するための多くの技術が知られ、および、動作４２０ではいずれかの当該術が採用され得る。１つの実施例では、ラインの品質または安定性が、ＣＶカウント、再教育の回数、ＦＥＣ違反、エラー秒数、または重大エラー秒数のカウントのいずれかに基づくチャンネルおよびノイズ品質に対して低いとみなす。動作４２０で、所与の期間にわたって閾値（例えば、最大カウント）を超えるデータパラメータ値に基づいて、ライン品質評価あるいは安定性評価が個別の測定基準として生成され得る。
【００５２】
方法４０１で採用される１つ以上のデータ収集レート、収集期間、サンプル集団サイズ閾値、検定、閾値等は、動作４２０のライン品質評価によって異なるように、動作４３０で決定される。１つの実施形態では、さらに図４に示されるように、所与のラインデータパラメータ値を分類するために採用される混乱検出閾値４４０、すなわち動作２４０での混乱とする値の変化は、ライン品質評価に基づいて変化する。例えば、ここでライン品質が不良の場合には、混乱検出閾値は偽陽性エラーを低減するように、厳しい値となる。ライン品質が不良である別の実施形態では、混乱検出は、同時に試験条件を満たす２個よりも多いデータパラメータに基づいてもよい。ライン品質が不良である別の実施形態では、高品質ラインに比べてより長いサンプリング期間、または、より高いサンプリング周波数が採用される。別の実施形態では、混乱と基準分布との間の相関を評価するための最小満足度を規定する閾値は、ラインの評価された品質に基づいて調節される。図４に示される例示的な実施形態では、ライン品質が不良である場合にはＧＯＦ閾値４６０はより厳しい値になる。さらなる実施形態では、よりライン品質が不良である場合、ラインで決定するまでに、より長い期間にわたるより多くの混乱が必要とされる。より良好な品質のラインに対しては、観察期間は短くなり、および、閾値は比較的緩和され得る。
【００５３】
図５は、実施形態による図１に示されるライン診断法方法を実施するように構成されたシステム５００を図示する機能ブロック図である。一般に、システム５００は、本明細書の他の場所に記載されるように、自動化された態様で、方法２０１、方法３０１、方法３０２、方法３０３、または方法４０１の１つ以上を実施する。
【００５４】
図示される実施形態では、システム５００は、メモリ５９５および１つのプロセッサーあるいは複数のプロセッサー５９６を含む。例えば、メモリ５９５は実行されるべき命令を記憶でき、およびプロセッサー（単数または複数）５９６は該命令を実施できる。本明細書に記載された診断アルゴリズムを実施するために、プロセッサー（単数または複数）５９６は実施ロジック５６０も実装または実行できる。１つ以上の通信バス５１５と通信可能に接続される複数の周辺デバイス間のシステム５００内でトランザクション、命令、要求、およびデータを伝送するために（例えば、さらに図７に示される）、システム５００は通信バス（単数または複数）５１５を含む。システム５００は、例えば、分析要求の受信、診断結果の返送、および、図１に示されるネットワーク構成要素と接続するために、管理インターフェース５２５をさらに含む。
【００５５】
実施形態では、管理インターフェース５２５は、ＤＳＬラインベースの通信とは別の帯域外接続を介して情報を通信し、ここで「帯域内」通信は、同一の通信手段で、ネットワーク化されたデバイス間で交換されるペイロードデータ（例えば、コンテント）を伝送する通信である。システム５００は、ＬＡＮベース接続を介して情報を通信するために、接続されたラインを監視するためにＤＳＬラインインターフェース５３０をさらに含む（例えば、図１のライン１１２）。システム５００は、ベクトル化および非ベクトル化ラインの分析に応答して、そのいずれかが開始される複数の管理イベント５５５をさらに含んでもよい。例えば、追加の診断法、ラインデータ収集、および類似するものが特定され、および、管理イベント５５５としてトリガされてもよい。記憶された履歴情報５５０（例えば、性能および／または動作ラインデータ）および管理イベント５５５は、システム５００内のハードドライブ装置、永久的なデータ記憶装置、データベース（単数または複数）、または他のメモリ／記憶位置に記憶されてもよい。
【００５６】
システム５００では、ライン診断および管理デバイス５０１は、ラインの性能および動作データを収集するためのデータ収集モジュール６７０、および分析モジュール５７５を含む。ライン診断および管理デバイス５０１は実装され、および、図５に示される互換性があるシステム５００に構成され、または、適切な実施ロジックまたは他のソフトウェアと連動して動作するように分離して提供され得る。
【００５７】
１つの実施形態によれば、収集モジュール５７０は、インターフェース５３０を介して接続されるデジタル通信ラインから、あるいは、管理インターフェース５２５を介して他のネットワーク構成要素からラインデータおよびライン伝送データを収集し、および、データをメモリに記憶する。収集モジュール５７０と通信可能に接続される前記分析モジュール５７５は、収集モジュール５７０を介して取り出された情報を分析する。例えば、実施形態では前記分析モジュール５７５は、分析中のラインに対する混乱分布を決定する。さらに、前記診断モジュール５８０は前記分析モジュール５７５と結合され、ラインで観察される混乱分布を受信し、および、観察された混乱分布と１つ以上の基準分布との間の相関を評価する。
【００５８】
特定の実施形態では、メモリ５９５はラインからサンプルされた少なくとも１つデータパラメータの値を記憶する。前記分析モジュール５７５はメモリ５９５と通信可能に結合し、および、ラインからサンプルされた少なくとも１つデータパラメータの分析によって、ラインのＤＳＬ通信の複数の混乱を特定し；サンプリング期間の少なくとも一部にわたる混乱の一時的な分布を生成し；混乱分布と基準分布との間の相関を評価し；および、評価された相関が試験条件を満たすと決定することに応答して、該混乱をラインの活動または基準分布によって特徴付けられるラインの状態に関連付ける。
【００５９】
システム５００のさらなる実施形態では、前記分析モジュール５７５は、各混乱に対応するサンプリング時間に基づいて、サンプリング期間のすくなくとも一部分にわたって、混乱に対する統計的な確率分布を決定することによって混乱分布を評価し；混乱の連続するサンプル間の時間間隔の観測確率分布関数（ＰＤＦ）を決定することによって、統計的な確率分布を決定し；および、観察されるＰＤＦとラインで人間が開始した活動の確率分布を特徴付ける基準分布関数との間に十分な相関がると決定することに応答して、混乱を人間が開始した活動に対応付ける。
【００６０】
さらなる実施形態では、前記分析モジュール５７５は、前記ＰＤＦと基準分布関数との間の適合度（ＧＯＦ）を演算し、および、前記ＧＯＦが最小限の閾値を満たすか否かを決定することによって、前記混乱分布と前記基準分布との間の相関を評価する。特定の該実施形態では、前記分析モジュール５７５は、以下の少なくとも１つによってラインの品質を評価する：前記ＤＳＬ送受信機の少なくとも１つからの経時的に収集された動作データに起因する統計データに基づいて、前記ラインの安定性を評価すること；または、コード違反（ＣＶ）カウント、再教育の回数、順方向エラー訂正（ＦＥＣ）違反、エラー秒数カウント、または重大エラー秒数（ＳＥＳ）の少なくとも１つに基づいて前記ラインの安定性を評価すること。
【００６１】
さらなる実施形態では、前記分析モジュールは、前記ラインから収集された動作データまたは性能データに基づいて、ラインの品質を評価し；および、：混乱検出閾値または前記サンプリング期間の一部の期間に許容される混乱数の範囲；または、混乱分布と基準分布と間の相関を評価するための最小満足度を規定する閾値の少なくとも１つをラインの評価された品質に基づいて調節する。
【００６２】
図７は一つの実施形態によるコンピューターシステム６００の図表示を示し、該装置では一組の命令によって、該コンピューターシステム６００に本明細書で説明される手法の１つまたは複数のいずれかを、システム５００を実装するために実施させるように機能する。代替の実施形態では、該装置は、ローカル領域ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク、インターネット、エクストラネット、またはインターネット（登録商標）の他の装置と接続され、ネットワーク化され、インターフェース等される。該コンピューターシステムは、クライアント−サーバーネットワーク環境中のサーバーまたはクライアント装置の能力の範囲内で動作し、または、ピアツーピア（あるいは分散型）ネットワーク環境のピア装置として動作できる。該装置の特定の実施形態は、パーソナルコンピューター（ＰＣ）、セットトップボックス（ＳＴｂ）、ウェブ装置、サーバー、あるいは、一組の命令を（シーケンシャルに、または）その装置によって実行されるべき動作を特定するように実行できる当該技術分野で知られるすべての装置の形態であってもよい。さらに、単一の装置だけが記載されているが、用語「装置」には、本明細書で説明される手法の１つまたは複数のいずれかを実施する一組（または複数組）の命令単独または共同して実施する装置の集合（たとえば、複数のコンピューター）を含むものと解釈されるべきである。
【００６３】
例示的なコンピューターシステム６００は、バス６３０を介してお互いに通信する、プロセッサー６０２、メインメモリ６０４（たとえば、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）またはランバスＤＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）等のダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、フラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、揮発性だが高−データレートＲＡＭ等のスタティックメモリ）、および、二次メモリ６１８（たとえば、ハードディスクドライブを含む永続的な記憶デバイスおよび永続的なデータベース実装）を含む。メインメモリ６０４は、本明細書に記載するシステム、方法の種々の実施形態に関する機能を実施および実行するために必要な情報および命令およびソフトウェアプログラム構成要素を含む。最適化命令６２３は、たとえば、近隣情報、ＳＮＲデータ、ＰＳＤデータ、緩和機能が活性化されたノイズレベルおよび緩和機能が活性化されていないノイズレベル、およびその他の分析に基づいてトリガされる。収集されたＳＥＬＴ／ＤＥＬＴ、およびライン送信データおよび演算結果６２４は、メインメモリ６０４の中に蓄積される。最適化命令６２３ばかりではなくライン構成結果情報もメインメモリ６０４の中に蓄積される。メインメモリ６０４およびそのサブ−要素（たとえば６２３および６２４）は、本明細書で説明される手法を実施する処理ロジック６２６および／またはソフトウェア６２２およびプロセッサー６０２とともに動作可能である。
【００６４】
プロセッサー６０２は、マイクロプロセッサー、中央処理ユニット、または同種のものなどの１つまたは複数の汎用処理デバイスを示す。プロセッサー６０２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）、または同種のものなどの１つまたは複数の特定目的処理デバイスであってもよい。プロセッサー６０２は、本明細書の他の部分（例えば、方法２０１、２０２、４０１、４０２、４０３、４０４等）に記載された演算および機能を自動的に実施するための処理ロジック６２６を実施するように構成される。
【００６５】
コンピューターシステム６００は、インターフェースコンピューターシステム６００が分析するための情報を収集できる１つまたは複数のネットワーク６２０と通信する１つまたは複数のネットワークインターフェースカード６０８をさらに含んでもよい。コンピューターシステム６００は、ユーザーインターフェース６１０（映像表示ユニット、液晶ディスプレ−（ＬＣＤ）、英数字入力デバイス６１２（たとえば、キーボード）、カーソル制御デバイス６１４（たとえば、マウス）、および、信号生成デバイス６１６（たとえば、統合されたスピーカー）を含んでもよい。コンピューターシステム６００は、周辺デバイス６３６（たとえば、無線または有線通信デバイス、メモリデバイス、記憶デバイス、音声処理デバイス、映像処理デバイス等）をさらに含んでもよい。
【００６６】
コンピューターシステム６００は、ベクトルおよび非ベクトル化グループのデジタル通信ラインとの接続工程、監視工程、動作データおよび性能データ、データ６２４の収集工程、分析工程、および、検出結果情報６２３報告工程、並びに、収集された動作データおよび性能データ６２４および動作データおよび性能データに基づいてラインを診断、および、ＳＥＬＴデータ６２４等から演算された時間領域エコー応答に関する割合試験を実施するためのコマンドおよび命令の実行を含むさまざまな命令６２３の発行工程、トリガリング工程、および実行工程を実施できるラインアナライザー６０５の機能を実施できる。
【００６７】
二次メモリ６１８は、本明細書に記載の１つまたは複数の手法または機能のすべてを具現化できる１つまたは複数のセットの命令（たとえば、ソフトウェア６２２）を記憶できる、すくなくとも１つの非一時的な機械読み取り可能記憶媒体（つまりさらに詳しくは非一時的な機械アクセス可能記憶媒体）６３１を含むことができる。ソフトウェア６２２も搭載でき、すなわち代替的に、メインメモリ６０４に搭載でき、および、さらに、コンピューターシステム６００でソフトウェア６２２を実行する間、完全にまたは少なくとも部分的にプロセッサー６０２に搭載でき、メインメモリ６０４およびプロセッサー６０２は機械読み取り可能記憶媒体を備えることもできる。ソフトウェア６２２は、さらにネットワークインターフェースカード６０８を介して、ネットワーク６２０全体に送受信できる。
【００６８】
上述の記載は説明のためであり、制限的なものではない。例えば、図のフローチャートは本発明の特定の実施形態で実施される動作の特定の順番を示すものであるが、該順番が要求されるものではないことを理解するべきである（例えば、代替実施形態では、異なる順番で、特定の動作と組み合わされて、特定の動作が重複等して動作が実施されてもよい）。さらに、上述の記載を読んで理解した当業者には多くの他の実施形態が明らかになるであろう。本発明は特定の例示的な実施形態を参照して記載されたが、記載された実施形態に限定されるものではなく、添付の請求項の精神および趣旨の範囲内の修正形態および変形形態で実施できることが認識されるべきである。したがって、本発明の範囲は、添付の請求項に含まれる均等物の全趣旨に沿って、添付の該請求項の記載に基づいて決定されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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