(57)【要約】加入者線の構成を決定するための方法およびシステムにおいて、この方法は、加入者線へのパルスの送信によって発生させられるエコー応答を分析することから成る。この方法では、回線沿いの不連続点が、測定された波形を仮定トポロジーに基づいて生成された波形と比較することによって、順々に識別される。波形の最も良く一致するものが、最尤手法および敷設回線に関する観測された知識を使用する最大事後確率（ＭＡＰ）推定器を用いて識別される。結果を改善し、計算時間を短縮するために、複数経路探索も利用される。測定データと最も良く一致する生成波形が見つけられ、不連続点が識別されると、補償波形を生成するために、生成波形が測定データから差し引かれ、補償波形は次のエコーの位置および原因を検出するために使用される。データ収集をさらに改善するために、較正方法が実施される。
2006526365.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数の不連続点を有するケーブルを含む、敷設回線中の回線である加入者線の構成を識別するための方法であって、
前記回線上にプロービングパルスを送信し、前記回線上の前記不連続点によって発生させられた受信エコーに基づくデータを収集するステップと、
前記不連続点に由来する前記収集データに基づいて前記回線のトポロジーの代表集合を仮定するステップと、
前記仮定された不連続点の各々について対応する波形を計算するステップと、
各計算された波形を前記収集データと比較し、対応する波形が前記収集データと最も良く一致する前記トポロジーを複数経路探索を用いて選択するステップと
を具えたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記選択トポロジーに対応する前記波形を前記収集データから差し引いて、補償データを生成するステップと、
前記補償データ中に存在する次のエコーを見つけるステップと、
前記回線中の各不連続点について前記仮定、計算、比較、減算ステップを、エコーが見つからなくなるまで反復的に繰り返すステップと、
１つまたは複数のゲージ変化およびブリッジタップの存在または欠落および位置、各ブリッジタップの長さを含む前記回線の長さ、ならびに各回線部分の前記ゲージを識別するステップと
をさらに具えたことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記比較ステップは、対応する波形が前記収集データと最も良く一致する前記トポロジーを選択するために、前記敷設回線に関する知識を考慮する最大事後確率（ＭＡＰ）推定の使用をさらに具えたことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記送信およびデータ収集ステップは、各ゲージについての較正率およびヌル応答に基づいて前記収集データを較正するステップをさらに具えたことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記比較ステップにおいて探索される経路の数を制限するために分岐限定技法が発行されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
１つまたは複数の不連続点を有するケーブルを含む、敷設回線中の回線である加入者線の構成を識別するためのシステムであって、
前記回線上にパルスを送信し、前記回線上の前記不連続点によって発生させられた受信エコーに基づくデータを収集するプローブと、
前記不連続点に由来する前記収集データに基づいて、前記回線のトポロジーの代表集合を仮定する手段と、
前記仮定された不連続点の各々について対応する波形を計算する手段と、
各計算された波形を前記収集データと比較し、対応する波形が前記収集データと最も良く一致する前記トポロジーを複数経路探索を用いて選択する手段と
を具えたことを特徴とするシステム。
【請求項７】
前記選択トポロジーに対応する前記波形を前記収集データから差し引いて、補償データを生成する手段と、
前記補償データ中に存在する次のエコーを見つける手段と、
１つまたは複数のゲージ変化およびブリッジタップの存在または欠落および位置、各ブリッジタップの長さを含む前記回線の長さ、ならびに各回線部分の前記ゲージを識別する手段と
をさらに具えたことを特徴とする請求項６記載のシステム。
【請求項８】
対応する波形が前記収集データと最も良く一致する前記トポロジーを選択するために、前記敷設回線に関する知識を考慮する最大事後確率（ＭＡＰ）推定器をさらに具えたことを特徴とする請求項６記載のシステム。
【請求項９】
各ゲージについての較正率およびヌル応答に基づいて、前記収集データを較正する手段をさらに具えたことを特徴とする請求項６記載のシステム。
【請求項１０】
前記比較手段によって探索される経路の数を制限するために分岐限定技法が使用されることを特徴とする請求項６記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、通信ネットワークに関し、より詳細には、シングルエンド測定（ｓｉｎｇｌｅ−ｅｎｄｅｄ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）技法を用いる、公衆交換ネットワークの加入者線（ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  ｌｏｏｐ）の構成要素の識別に関する。
【０００２】
本出願は、２００３年５月１５日に出願された、「Method and System for Single Ended Maximum Likelihood Loop Make-up Identification」と題する、米国仮特許出願第６０／４７０８１５号の恩典を主張する。本出願は、「Single Ended Measurement Method and System for Determining Subscriber Loop Make Up」と題する、米国特許第６５３８４５１号、および「Method for Determining Subscriber Loop Make-Up By Subtracting Calculated Singals」と題する、米国特許第６７２４８５９号に関連し、これらの特許は共に、本発明の譲受人に譲渡されており、また参照により本明細書に組み込まれる。本出願はまた、「System and Circuitry for Measuring Echoes on Subscriber Loops」と題する、米国特許出願第０９／６７６８４０号にも関連する。
【背景技術】
【０００３】
電気通信業界は、１０年以上にわたって、埋設された銅線（ｅｍｂｅｄｄｅｄ  ｃｏｐｐｅｒ  ｐｌａｎｔ）を再活性化させるデジタル加入者線（ＤＳＬ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  ｌｉｎｅ）技術の開発に力を注いできた。今、電気通信業界は、この努力の成果を収穫し、メガビット毎秒の接続性をオフィスや家庭に普及させる出発点にある。しかし、ネットワークプロバイダは、ローカルネットワークへのこれらのシステムの導入および適応を適切に管理しなければならない。障害の発生を回避するには、精度の高い工学技術が不可欠であり、これが欠けると、顧客の失望、遅延、およびより高いコストを発生させる。長さ、ワイヤゲージ（ｗｉｒｅ  ｇａｕｇｅ）、およびブリッジタップ（ｂｒｉｄｇｅｄ  ｔａｐ）の位置を含む、加入者線構成の理解は、ＤＳＬシステムの適切な工学技術にとっての要所である。回線記録の一部が存在するとしても、それらは不正確であるかもしれず、あるいは最新のものではないかもしれない。与えられたケーブルで送信しているシステムのタイプを知ることも、結果として生じる漏話、およびスペクトル管理のための潜在的必要性のため、不可欠である。
【０００４】
小規模企業および家庭顧客向けの高速ＤＳＬアクセスは、ネットワークプロバイダおよびサービスプロバイダによって現在提供されている最も重要な新サービスの１つである。今日でもまだ、ＤＳＬサービスプロバイダは、認定誤りを最低限に抑えることのできる高度回線認定システム（ａｄｖａｎｃｅｄ  ｌｏｏｐ  ｑｕａｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）を必要としている。回線認定は、回線がＤＳＬサービスをサポートできるかどうか、また一般に、回線の伝達関数（ｔｒａｎｓｆｅｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の推定値がそのようなサービスにとって十分であるかどうかを決定することから成る。回線認定を適切に行うことは、新規顧客と契約する際に、おそらく最も重要なステップとなるであろう。回線構成識別（ｌｏｏｐ  ｍａｋｅ−ｕｐ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）により、通信業者は、事前に回線をＤＳＬサービスに適したものにすることができ、敷設作業、運用作業、および保守作業をサポートするために利用される、電話会社の回線記録を更新および再整理することもできる。
【０００５】
公衆ネットワークの性能を高めるのに用いられる新技法の中に、埋設された銅線を利用して、より高い帯域サービスをサポートするアクセス技術がある。これらの技術は、通信業者が積極的な展開計画を発表した、ＩＳＤＮ、ＨＤＳＬ、ＡＤＳＬ、ＳＨＤＳＬ、ＡＤＳＬ２＋、ＶＤＳＬ、その他を含む。新しいＤＳＬ技術は、通信業者の事業計画にとって戦略的に重要となる潜在性を秘めている。これらは試験運用では堅牢性を証明したが、どのような新技術も、それがいかに強力かつ信頼性の高いものであっても、適切に展開されなければならない。これは、回線認定およびスペクトル管理を含む、いくつかの工学的作業を必要とする。回線認定は、どのようなタイプのＤＳＬシステムが、またどれだけのビットレートが、与えられた顧客回線において、首尾よくかつ高い信頼性で提供されるかを知ることから成る。これは、回線構成データに基づいている。
【０００６】
敷設回線（ｌｏｏｐ  ｐｌａｎｔ）の正確な記録を維持することは、通信業者の事業の多くの局面にとって重要である。従来の音声サービスをサポートするとき以上に、ＤＳＬベースのサービスを展開するときには、さらに正確かつ詳細な回線記録が必要とされる。ＰＯＴＳサービスは、一般に、改訂抵抗設計（ＲＲＤ：Ｒｅｖｉｓｅｄ  Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ  Ｄｅｓｉｇｎ）規則（最大約１８キロフィート（約５．５ｋｍ））を満たすことを必要とするだけである。ＤＳＬ技術は、可変レートを送信することができ、回線が異なればサービスレベルも異なるものにすることができる。
【０００７】
回線認定を容易にするために、複数の手法およびツールが開発されている。最も一般的なものは、回線データベース内の既存データを掘り起こし、それを精査して、ＤＳＬベースのサービスに使える可能性のある回線を大量に提供することである。時には、回線長の推定値を得るために、回線記録とフィーダ経路トポロジー（ｆｅｅｄｅｒ  ｒｏｕｔｅ  ｔｏｐｏｌｏｇｙ）についての工学的情報とを組み合わせたものが使用される。別の技法は、回線長を推定するために、従来のＰＯＴＳ回線試験システムによる回線損失測定を使用する。これらの手法は、優れた工学的判断を用い、高度サービスをサポートするのに使える可能性のある回線を大量に見つけだす。しかし、典型的な手法は、フォールスポジティブな結果が低い確率になるように技法を操作することによって、顧客の失望をできるだけ低く抑えるものである。これは、フォールスネガティブな結果の確率を高めるのと引き換えに達成される。言い換えると、こうした手法は保守的であり、ＤＳＬサービスをサポートできる回線の中には、未使用のまま残されるもの、または低いビットレートで用いられるものができる。その他の回線認定方法は、対象となる加入者線で動作するモデムの適応設定を使用する。例えば、ＤＳＬシステムが動作しているならば、適応フィルタ設定は、回線についての有用な情報を含む。この手法は、使えるであろうと期待される回線上で最初にＤＳＬシステムを動作させてみなければならないという難点をもつ。その他の技法は、任意の加入者線で動作する標準的なダイアルアップモデムを使用して、回線についての音声帯域情報を少しずつ収集し、ＤＳＬに関係があるより高い周波数での性能を予測する。
【０００８】
【特許文献１】米国特許第６５３８４５１号明細書
【特許文献２】米国特許第６７２４８５９号明細書
【非特許文献１】Bostoen, et al., "Estimation of the Transfer Function of a Subscriber Loop by Means of a One-Port Scattering Parameter Measurement at the Central Office", IEEE J. Select Areas Commun., pp. 936-948
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
加入者所在地における特別な機器または介入を必要とせず、伝達関数を推定でき、またはすべての無装荷加入者線（ｎｏｎｌｏａｄｅｄ  ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  ｌｏｏｐ）を識別（従って、認定）できる、シングルエンド試験技法があれば望ましいであろう。回線構成識別は、回線認定を伴い、電話会社が敷設回線記録を更新および訂正することも可能にする。したがって、正確な回線構成識別は、回線データベース内のレコードを更新するためにさらに使用されることができ、次に、それらのレコードは、敷設作業、運用作業、および保守作業をサポートするために利用されることができる。この機能の重要性は、シングルエンド回線試験についてのＩＴＵ−Ｔ  ＳＧ１５  Ｑ４の新規プロジェクト（Ｇ．ｓｅｌｔ）の発足によっても立証される。Ｇ．ｓｅｌｔモデムは、ＤＳＬサービスが起動される前に、または作動していないＤＳＬ回線を分析するために、単一のＤＳＬモデムからのシングルエンド測定を報告する。Ｇ．ｓｅｌｔモデムは、周波数依存インピーダンス、ＴＤＲ信号、ＣＯにおける雑音スペクトル、インパルス雑音数などを測定することができる。これは、回線長、回線構成、漏話源タイプ（ｃｒｏｓｓｔａｌｋｅｒ  ｔｙｐｅ）、漏話結合、無線進入（ｒａｄｉｏ  ｉｎｇｒｅｓｓ）、インパルス雑音、線形性、ＳＮＲおよびビットレート性能、負荷コイルなどを決定するために行われることができる。Ｇ．ｓｅｌｔモデムは、ＤＳＬオペレーティングサポートシステムとインタフェースをとる個別の分析エンジンにデータを提供することになりそうである。
【００１０】
その重要性にもかかわらず、シングルエンド試験によって、回線構成識別を、またはチャネル伝達推定さえをも可能にするアルゴリズムまたは技法について公表された研究は数少ない。ある文献（例えば、非特許文献１参照）では、回線トポロジーについての事前情報が利用可能な場合には、チャネル伝達関数推定を達成するために、１ポート拡散パラメータ（ｏｎｅ−ｐｏｒｔ  ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ）を用いることが提案されている。この技法は、短／中距離の回線では良好な結果を提供するが、試験前に一部または全部の回線トポロジーが分かっているという仮定は、この技法の実用面での適用性を制限するであろう。
【００１１】
時間領域反射光測定（ＴＤＲ：Ｔｉｍｅ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｒｅｆｌｅｃｔｏｍｅｔｒｙ）手法では、すなわち、プロービング信号が回線上に送信され、インピーダンス変化によって反射されたエコーが、未知の回線トポロジーを推定するために分析される。時には人工ニューラルネットワークアルゴリズムと結合される、ＴＤＲ技法を使用しようというこれまでの試みは、すべての回線を抽出するのに必要なＴＤＲトレースの後処理の難しさのために失敗してきた。さらに、従来の金属ＴＤＲは、すべてのエコーを検出することができない。実際、従来の金属ＴＤＲは、ゲージ変化を検出することができず、さらに、電話局（ＣＯ）から数キロフィート（ｋｆｔ）（約１ｋｍ前後）より離れるとエコーを高い信頼性で検出する妨げとなる深刻な距離上の限界をもつ。この限界は、本質的に２つの理由、すなわち、従来のＴＤＲ方法は非平衡プロービングを使用するため、コモンモード除去機能（ｃｏｍｍｏｎ  ｍｏｄｅ  ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）が制限されることを見込んでいるという理由と、減衰の遅い信号（ＳＤＳ：ｓｌｏｗｌｙ  ｄｅｃａｙｉｎｇ  ｓｉｇｎａｌ）がＲＬＣ分散という回線の性質によって生みだされ、これがインピーダンス変化によって発生させられたエコーと重なり合い、それを覆い隠すという理由に起因する。
【００１２】
ＴＤＲトレースから情報を抽出できるアルゴリズムがなければ、正確なＴＤＲ測定だけを行っても十分ではない。特に、ＴＤＲ手法においては、受信機で利用可能な観測は、未知の振幅、未知の到着時刻、および未知の形状を示す、あるものは重なり合い、あるものは重なり合わない、あるものはスプリアスであり、あるものはスプリアスでない、未知の数のエコーから成っているために、重大な問題が発生する。（アレイ型ではない）単一のセンサによるそのようなエコーの分解は、非常に複雑であり、ほとんど対処不可能であった。本明細書では、リアルエコー（ｒｅａｌ  ｅｃｈｏ）は、不連続点（ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ）との最初の遭遇に関係するエコーとして定義され、一方、それ以降の反射によって発生させられるすべてのエコーとして、スプリアスエコー（ｓｐｕｒｉｏｕｓ  ｅｃｈｏ）を定義する。エコーを２つのカテゴリ（「リアル」と「スプリアス」）に分類する必要性は、モデル化問題とは関係がないが、回線識別が試みられるときには、重要となる。実際、どのような識別アルゴリズムでも、リアルエコー（本当の不連続点が実際に存在することを表すエコー）とスプリアスエコー（不連続点の存在を表さない再反射および人工的エコー）とを区別できなければならない。
【００１３】
Ｇａｌｌｉ他に付与され、本発明の譲受人に譲渡された特許（例えば、特許文献１参照）において、パルスを回線上に送信し、パルスが回線を伝播する際に不連続点によって生じさせられた受信エコー信号に基づくデータを収集することによって、加入者線の構成を決定するためのシステムおよび方法が開示されている。Ｇａｌｌｉが本発明の共同発明者でもあることに留意されたい。Ｇａｌｌｉの方法は、より正確に回線構成を決定することができ、上で強調した従来技術の問題を克服することができるが、いくつかの短所を有している。第１に、この方法は、回線が約８０００フィート（８ｋｆｔ）（約２．４ｋｍ）より短い場合にだけ良好に機能する。回線長が９ｋｆｔ（約２．７ｋｍ）を超えて大きく増加すると、この方法は、挿入損失の逆数（ｔｈｅ  ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ  ｌｏｓｓ）の使用による雑音増大のため、同じように首尾よく、回線の不連続点を識別することができない。第２に、Ｇａｌｌｉの方法は、試験対象の回線のトポロジーが「行儀のよい（ｗｅｌｌ−ｂｅｈａｖｅｄ）」回線、すなわち、推奨される設計規則に従う回線の集合に属していない場合、曖昧さのない回線構成識別を達成することができない。
【００１４】
Ｇａｌｌｉに付与された特許（例えば、特許文献２参照）（「Ｇａｌｌｉ  ＩＩ」）において、この問題が克服された。Ｇａｌｌｉ  ＩＩでは、パルスを用いて回線をプローブした結果であるエコー信号を処理するときに、回線のインダクタンス効果（ｉｎｄｕｃｔｉｖｅ  ｅｆｆｅｃｔ）によって発生させられた減衰の遅い信号をエコー信号から除去することによって、加入者線のインダクタンス効果が考慮された。したがって、エコー信号は、減衰の遅い信号によってもはや覆い隠されることはなく、そのため、本発明によって構築される測定システムの正確性と範囲を増大させる。周波数の関数としての回線の入力インピーダンスが、不連続点およびエコー信号によって表されるその他の特徴を識別するプロセスにおいて使用された。これは、最初に、周波数の関数としての回線の入力インピーダンスを計算することによって達成される。次に、回線の入力インピーダンスは、プロービング信号のフーリエ変換によって、周波数領域において畳み込まれる。最後に、時間領域における不連続点のシミュレートされた波形が、畳み込みの結果にフーリエ逆変換を施すことによって獲得される。次に、このシミュレートされた波形は、不連続点によって発生させられた実際のエコー信号と比較される。比較結果が、例えば、所定の誤差幅に収まる、許容可能な一致を示した場合、不連続点が識別され、その不連続点に対応する信号が、収集されたデータからシミュレートされた波形を差し引くことによって除去される。これが、最尤（ＭＬ）手法を用いて最後の不連続点が識別されるまで、遭遇された各不連続点について実行される。
【００１５】
従来の手法は、最大事後確率（ＭＡＰ）推定（ｍａｘｉｍｕｍ  ａ−ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）を用いて敷設回線について知られる情報を考慮していない。したがって、既知の敷設回線情報を使用して、回線構成識別の正確性を高めるために、そのようなＭＡＰ推定を用いるシステムおよび方法があれば望ましい。
【００１６】
従来の手法は、回線構成の１つ前の推定から後続の回線部分を推定していた。プロセスの前の段階で犯された誤りから回復する方法は存在しなかった。したがって、誤りからの回復を可能にし、改善された推定を提供する、複数の推定に依存するシステムおよび方法があれば望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明のシステムおよび方法では、１つまたは複数の不連続点を有するケーブルを含む加入者線の構成が、プロービングパルスを回線上に送信し、回線の不連続点によって発生させられたエコーの受信に基づくデータを収集することによって識別される。不連続点に由来する収集データに基づく回線のトポロジーの代表集合が仮定され、仮定された各不連続点ごとに対応する波形が生成される。計算された各波形は、収集データと比較され、複数経路探索技法（ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｐａｔｈ  ｓｅａｒｃｈ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）を用いて、対応する波形が収集データと最も良く一致するトポロジーを選択する。最も良く一致するトポロジーが選択されると、選択されたトポロジーに対応する波形が、補償されたデータを生成するために、収集データから差し引かれる。補償データは、さらなる不連続点に対応する次のエコーが補償データ中に存在するかどうかを決定するために分析される。仮定、計算、比較、減算のステップは、もはやエコーが見つからなくなるまで、回線内の各不連続点について反復して実行される。最も良く一致する波形の集合を用いて、１つまたは複数のゲージ変化およびブリッジタップの存在または欠落および位置、各ブリッジタップの長さを含む回線長、ならびに各回線部分のゲージが識別される。
【００１８】
本発明のシステムおよび方法は、対応する波形が収集データと最も良く一致するトポロジーを選択するために、敷設回線に関する知識を考慮する最大事後確率（ＭＡＰ）推定を用いることによって、従来技術のシステムをさらに改良する。
【００１９】
さらに、試験されるケーブルの各ゲージごとの較正率（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｒａｔｉｏ）およびヌル応答（ｎｕｌｌ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）に基づいて収集データを補償するために、較正技法が用いられる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１Ａを参照すると、本発明の回線構成識別アルゴリズムは、補助トポロジーを使用して不連続点を仮定し、数学的モデルを用いて仮定トポロジーによって生成される、シミュレートされたＴＤＲトレースを計算し、その後、その計算結果を観測データと比較する。全体的な流れとして、ステップ１１０において、１組の収集データが与えられると、方法は先に進んで、ステップ１２０において、１組の回線トポロジーを仮定し、ステップ１３０において、数学的モデルに基づいて、仮定トポロジーが正しいとすれば受信機で観測されるべき波形を計算する。ステップ１４０において、観測信号と最も良く一致する波形に対応するトポロジーが、「最も有望な（ｍｏｓｔ  ｌｉｋｅｌｙ）」トポロジーとして選択される。
【００２１】
不連続点の位置が見つかると、仮定される可能なトポロジーの数は有限になる。このことは、極度に重い計算負荷を必要とせずに、すべての可能なトポロジーについて単純な網羅的探索が実行されることを示唆している。
【００２２】
図１Ｂは、本発明の方法の詳細なフローチャートを示している。プロセスのステップ１１０において、データが収集される。データ収集技法は、当業界でよく知られており、上で示した従来技術の関連特許出願に詳述されている。回線トポロジーを仮定するとき（図１Ａのステップ１２０）、２つの状況、すなわち、識別プロセスの開始（ステップｉ＝０）と、エコーが検出された後（一般的なステップｉ＞０）とが、区別されなければならない。
【００２３】
ｉ＝０のステップ１２１において、アルゴリズムは、回線全体が無限長の単一部分から成る回線であり、ゲージＸがＸ＝１９、２２、２４、２６であると仮定することによって、第１の回線部分のゲージを識別しようと試みる。こうすることで、可能な各ゲージごとに１つずつ、４つの回線トポロジーが仮定される。基本的には、このステップにおいて、アルゴリズムは、測定されたＴＤＲトレースから取り除かれる（ｄｅ−ｅｍｂｅｄｄｅｄ）ように、第１の回線部分のＳＤＳを推定する。
【００２４】
識別プロセスの一般的なステップｉにおいて、エコーが検出された場合は、回線トポロジーが仮定される。より詳細には、アルゴリズムは、ＣＯからある程度の距離に位置するゲージ変化やブリッジタップなどの存在を仮定する。この距離は、ステップ１２２において、ｅ（ｉ）（ｔ）に含まれる第１のエコーの到着時間を評価した後に計算される。仮定トポロジーの組は、検出されたエコーの符号および先に識別された不連続点によって決まる。エコーの符号は、不連続点より手前の回線部分が、後続の回線部分より高いインピーダンス特性を示すか、低いインピーダンス特性を示すかを理解することを可能にする。これは、ステップ１２３において仮定されるすべての可能な不連続点を狭めるうえで役に立つ。
【００２５】
また、現在識別中の不連続点より前に遭遇される不連続点が、識別される可能なトポロジーを決定する。
【００２６】
ステップ１３０において、各仮定トポロジーを表すシミュレート波形が生成される。トポロジーの波形をシミュレートするプロセスは、ステップ１３１からステップ１３３によって与えられる。最初に、ステップ１３１において、仮定された各回線トポロジーの入力インピーダンスが、周波数の関数として計算される。次に、ステップ１３２において、仮定された各回線トポロジーの計算された入力インピーダンスが、プロービング信号のフーリエ変換によって、周波数領域において畳み込まれる。最後に、ステップ１３３において、仮定された各回線トポロジーのシミュレート波形が、畳み込みの結果にフーリエ逆変換を施すことによって、時間領域において獲得される。
【００２７】
ステップ１４０において、ステップ１３０のシミュレート波形は、残りの収集データ信号または観測データ信号ｅ（ｉ）（ｔ）と比較され、ｅ（ｉ）（ｔ）と最も良く一致するシミュレート波形が選択される。どれが「最も良い一致」を示すか、またはどれが最小の誤差幅を有するかを決定する多くの方法が存在する。観測信号と最も良く一致する波形に対応するトポロジーは、「最も有望な」トポロジーとして選択される。仮定波形と観測波形との「近さ」の指標は、例えば、平均２乗誤差（ＭＳＥ：Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ）とすることができる。原理的に、モデルが正確で、いかなる形態の雑音も存在しないならば、この手順は、正確に非の打ちどころなく回線を識別することができる。明らかに、雑音は必ず存在し、数学的モデルは、精度が高くても、正確ではない。したがって、実際には、誤差を発生させる可能性が存在する。発明者らの研究では、実データ波形とシミュレート波形とを比較するためのメトリックとしてＭＳＥを選択した。収集データ波形とシミュレートデータ波形との間で、１組のＮ（ｉ）個のＭＳＥが、すなわち、ｅ（ｉ）（ｔ）＝（ｄ（ｔ）−ｈ（ｉ）（ｔ））が計算される。またステップｉにおけるすべての不連続点トポロジーに関係する波形と第（ｉ−１）のステップにおいて識別された不連続点トポロジーに対応する波形との間で、Ｎ（ｉ）個の差（｛ｈｊ（ｉ）（ｔ）｝−ｈ（ｉ−ｉ）（ｔ））が計算される。
【００２８】
ステップ１５０において、選択された波形が、収集された入力信号から差し引かれ、ステップ１５２において、残った信号が、さらなるエコーに関して検査される。さらなるエコーが存在しない場合、ステップ１５４において、回線記録が作成される。さらなるエコーが存在する場合、反復カウンタｉがインクリメントされ、プロセスはステップ１２３に復帰する。
【００２９】
本発明の改良方法では、回線識別アルゴリズムが、２以上の回線推定を同時に行えるようにするため、複数経路探索（「ＭＰＳ」）が用いられる。これは、状態空間遷移（ｓｔａｔｅ−ｓｐａｃｅ  ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）の経路にわたる探索として構造化され、２以上の経路が、各々次の不連続点タイプを見つけた場合に、与えられた状態から次の状態に拡張される。この拡張は、識別アルゴリズムが、回線部分のゲージを検出する際に、より正確になることを可能にする。このアイデアは、木探索として考えることができ、２以上の分岐または経路が、各々次の不連続点タイプを見つけた場合に拡張される（すなわち、２６ゲージから２４ゲージ、２６ゲージから２２ゲージ、．．．へのゲージ変化、２４ゲージの次の部分とブリッジタップされる２６ゲージ、２２ゲージの次の部分とブリッジタップされる２４ゲージ、．．．）。次の保持される経路は、すべての次の不連続点タイプによって拡張されるすべての先行する経路推定にわたって最小の平均２乗誤差を有する経路である。そのため、次の経路はすべて、１つ前の経路の異なる拡張、または異なる先行する経路の拡張などであることができる。
【００３０】
状態は、異なるタイプのインピーダンス不連続として、すなわち、２６ゲージから２４ゲージ、２６ゲージから２２ゲージ、．．．へのゲージ変化、２４ゲージの次の部分とブリッジタップされる２６ゲージ、２２ゲージの次の部分とブリッジタップされる２４ゲージなどとして定義される。次の不連続点がブリッジタップを有する場合、次の回線部分の長さは未知なので、その後には、推定された回線に接続される２対から成る作動部分によって続かれる。２６ゲージのブリッジタップおよび２４ゲージの次の作動部分として一時的に定義される状態または不連続は、例えば、２４ゲージのブリッジタップおよび２６ゲージの次の作動部分と同じ応答を有するので、そのような冗長な状態は、可能な選択の一覧表には含まれない。１組の定義された状態が、表１に示されている。高速化のため、この集合の濃度は、例えば、１９ゲージを有する状態を削除するか、または２重ブリッジタップ状態を削除することによって低下させる。
【００３１】
【表１】
2006526365.tif 000003
【００３２】
回線応答モデルを計算し、それをデータと比較するステップは、計算量が大きい。この状態空間についての最尤（ＭＬ）経路探索を実施するために、ビタビアルゴリズム（Ｖｉｔｅｒｂｉ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）が用いられるが、このアルゴリズムは一般に、非常に複雑である。本明細書では、複雑度を低減した経路探索が用いられるが、その他の経路探索方法も適用可能である。さらに、本明細書での公式化は、ビタビアルゴリズムで通常使用されるものとは異なっている。本明細書では、インピーダンス整合のため、特に回線区間が短い場合には、状態間に依存性が存在する。そのため、２乗誤差の和（ＳＳＥ：ｓｕｍ  ｓｑｕａｒｅｄ  ｅｒｒｏｒ）のメトリックは、新しい遷移のＳＳＥを直前の状態のＳＳＥに単純に加えるのではなく、反復のたびに再計算される。
【００３３】
複数経路探索手順が、図３に示されている。第１の回線部分は、１９、２２、２４、または２６ゲージであるとして、単純に推定される。モデルトレースとデータとの間で最小のＳＳＥを有するゲージが第１の経路となり、次に小さなＳＳＥを有するゲージが第２の経路となり、以降も同様である。回線部分の長さが推定され、その後、次の状態または不連続点が推定される。これが連続的に実行され、試験からの回線推定の形成が進行する。すべての存在する経路が、すべての可能な次の状態に拡張され、保持される経路は、すべての次の不連続点タイプによって拡張されるすべての先行する経路推定にわたって全般的に最小のＳＳＥを有する経路である。そのため、次の経路はすべて、１つ前の経路の異なる拡張、または異なる先行する経路の拡張などであることができる。いくつかの経路は終了し、その他は先に延びる。
【００３４】
試験は、回線部分の推定は、しばしば後で別の経路の推定と交換されるので、複数経路の使用が、経路の回線部分の誤った推定を訂正するのに役立つことを示した。一般には、たかだか２または３の経路が使用され、状態の数よりはるかに少ない。経路の現在の数は、ブリッジタップが見つけられた場合、増加することができ、終端部分がブリッジタップであるトポロジーと終端部分が作動部分であるトポロジーの両方を試験する。分岐限定（ｂｒａｎｃｈ  ａｎｄ  ｂｏｕｎｄ）技法が、アルゴリズムの複雑さを制限するために使用され、例えば、経路の最大数は、次の不連続点タイプが見つけられたときに、経路の数を切り捨てることによって制限される。経路が拡張されたとき、先の経路に対応するすべてのパラメータは、適切に割り当てられなければならない。ほとんど同じ（約１００ｆｔ（約３０ｍ）以内）異なる経路の回線推定は、次に最も小さい２乗誤差の和をもつ、次に最も良い可能な不連続点推定によって置き換えられることができる。
【００３５】
事前知識の使用
回線部分の統計的分布に関する何らかの事前知識が知られていれば、探索は、より正確かつ効率的に実行される。例えば、アルゴリズムは、ゲージの決定または不連続点の種類の決定に必要とされる時間が短縮されるように、最も頻発するトポロジーを最初に仮定することができる。敷設回線の部分的な統計的特徴づけは、回線データベース内に含まれる試験中のＣＯの回線レコードを分析することによって獲得される。
【００３６】
北米の電話回線の長さおよびゲージに関する統計の簡潔な全体像が、このセクションで提示される。これらの統計は、回線構成推定を改善するために利用される、敷設回線についての一般的な情報を提供する。例えば、ＣＯの測定範囲内には非常に僅かしか１９ゲージのケーブルは存在しないこと、回線が５ｋｆｔ（約１．５ｋｍ）を超える全ブリッジタップ長をもつことはめったにないことが示される。回線統計を回線識別に組み入れるための式は、このセクションの終りで提示される。
【００３７】
２つの北米回線調査、すなわち、１９８３回線調査と国内ベルコア１９８７〜１９９０回線調査からの統計が、本明細書では主として提示される。１９８３回線調査は、全国の１７の異なる運営企業で、２２９０の作動回線のサンプルを取った。１９８７年〜１９９０年にベルコア社によって行われた調査は、米国全土の１０１のワイヤセンタ（ｗｉｒｅ  ｃｅｎｔｅｒ）で、５５９の回線をサンプリングした。１９８３回線調査の回線の約２４％が装荷され、ベルコア調査の回線の約２８％が装荷されていた。これらの回線調査は少々古くなっているが、銅ケーブル長および長さの関数としてのゲージは、今でもあまり変化していない。
【００３８】
回線作動長（ｌｏｏｐ  ｗｏｒｋｉｎｇ  ｌｅｎｇｔｈ）の統計が収集され、ベルコアの１９８７〜１９９０調査と、ここで比較される（長さの単位はフィート）。
【００３９】
１９８３調査（平均：１０７８７（約３２８８ｍ））
最大：１１４１０３（約３４７７９ｍ）、９０％：−、７５％：１４１００（約４２９８ｍ）、５０％：８８９０（約２７１０ｍ）、２５％：４４４０（約１３５３ｍ）
【００４０】
１９８７〜１９９０ベルコア調査（平均：１３０９２（約３９９０ｍ））
最大：９００００（約２７４３２ｍ）、９０％：２５０１８（約７６２５ｍ）、７５％：１８３３０（約５５８７ｍ）、５０％：１１５３８（約３５１７ｍ）、２５％：５７９９（約１７６８ｍ）
【００４１】
パーセントの値は、一覧項目より短いまたは等しい作動長（フィート）を有する回線のパーセンテージを表し、例えば、５０％の値は中央値である。ベルコア調査の平均またはアベレージの回線作動長は、一般に、１９８３回線調査のものより僅かに長い。１９８３回線調査は、２０００ｆｔ（約６１０ｍ）の増分で、回線作動長の頻度数を与えている。回線作動長の相対確率ヒストグラムが、図４に示されている。１９８３回線調査は、統計を事業用回線と家庭用回線とに区分けした。事業用回線の平均作動長は、８８１６ｆｔ（約２６８７ｍ）、家庭用回線の平均作動長は、１１７２３ｆｔ（約３５７３ｍ）であった。
【００４２】
１９８３回線調査の回線の約２７％が、ブリッジタップをもたなかった。対照的に、ベルコア調査の回線の約６２．６％が、ブリッジタップをもたなかった。ブリッジタップをもつ回線におけるブリッジタップの全長の総計の統計が、ここに提示される（長さの単位はフィート）。
【００４３】
１９８３調査（平均：１２９９（約３９６ｍ））
最大：１８３７４（約５６００ｍ）、９０％：−、７５％：１７６０（約５３６ｍ）、５０％：７６０（約２３２ｍ）、２５％：１５０（約４６ｍ）
【００４４】
１９８７〜１９９０ベルコア調査（平均：１２５０（約３８１ｍ））
最大：１１５００（約３５０５ｍ）、９０％：３１００（約９４５ｍ）、７５％：１７６９（約５３９ｍ）、５０％：７２８（約２２２ｍ）、２５％：３１７（約９７ｍ）
【００４５】
パーセントの値は、一覧項目より短いまたは等しい全ブリッジタップ長（フィート）を有する回線のパーセンテージを表す。１９８３回線調査で測定された全ブリッジタップ長の確率ヒストグラムが、図５に示されている。
【００４６】
北米では、電話ケーブルは、２６、２４、２２、または１９アメリカンワイヤゲージ（ＡＷＧ）のいずれかである。２６ゲージが最も細く、１９ゲージが最も太い。２６ゲージは、短距離用にはそれで十分なので、ＣＯの近くで広く用いられる。より太い２４および２２ゲージは、ＣＯからの距離が増えるにつれて、より広く用いられるようになる。
【００４７】
ＣＯからの距離の関数としてのケーブルゲージが、１９８３回線調査データと１９８７〜９０ベルコア調査データの両方について、表２に提示されている。表はまた、すべての調査回線のすべての区間を含む全体的なパーセンテージも提示している。１９８７〜１９９０ベルコア回線調査は、ＣＳＡ互換回線上で測定された多数の回線損失を含んでいた。回線長対４０ｋＨｚ、１００ｋＨｚ、２００ｋＨｚ、３００ｋＨｚでの損失の散布プロットとして提示され、また純粋な１９、２２、２４、２６ゲージの損失と比較されて、プロットされていた。少数の回線が、純粋な２２ゲージと同じ損失を有した。多くの回線が、特に高い周波数において、純粋な２６ゲージよりも悪い損失を有した。これは、ブリッジタップが原因かもしれない。平均回線損失は、純粋な２６ゲージの損失に近いようであった。
【００４８】
【表２】
2006526365.tif 000004
【００４９】
本発明の方法およびシステムは、ワイヤセンタでの回線の密集に対して回線識別の正確性を高めるために、上で説明したような回線統計を使用する。例えば、１９または２２ゲージケーブルは、ＣＯの近くでは使用されそうになく、２６ゲージケーブルは、ＣＯから遠く離れて使用されそうになく、そのため、これらは、可能性がより低いとして、重みづけされるべきである。不連続点のタイプの推定をより正確にするため、ＣＯからの距離の関数としてのケーブルゲージの統計の事前確率を含むように、回線構成推定手順が、本明細書では拡張される。北米の場合のケーブルゲージの事前確率が、表２に与えられている。これらのケーブルゲージの統計は、図６に示すように、特定のワイヤセンタまたはエリア向けに別に決定されることもできる。
【００５０】
最大事後確率（ＭＡＰ）推定が説明される。全体的な回線応答モデルだけが用いられる。正しい回線モデルの時間サンプリングされたベクトルパルス応答がｒ、「雑音」または測定誤差ベクトルがｎ、実測パルス応答ベクトルがｄ＝ｒ＋ｎである。測定誤差は、白色ガウス雑音（ｗｈｉｔｅ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｎｏｉｓｅ）であると仮定され、そのため、ＭＬ推定器は、２乗誤差を最小化する。回線ゲージ確率が、今から、ステップ１４０において、最大事後確率（ＭＡＰ）推定器を用いて組み込まれる。
【００５１】
【数１】
2006526365.tif 000005
【００５２】
を次の部分のゲージの可能な推定とする。各ゲージの事前確率
【００５３】
【数２】
2006526365.tif 000006
【００５４】
が、作動長はすべての先に推定された回線部分の長さの総計であることを仮定することによって決定される。ＭＡＰ推定器は、事後確率
【００５５】
【数３】
2006526365.tif 000007
【００５６】
を最大化するように
【００５７】
【数４】
2006526365.tif 000008
【００５８】
を選択するが、この式の中のｆ（）は確率密度関数である。分母は、
【００５９】
【数５】
2006526365.tif 000009
【００６０】
の関数ではなく、そのため、
【００６１】
【数６】
2006526365.tif 000010
【００６２】
だけが最大化される必要がある。雑音ｎ＝ｄ−ｒは、ガウス雑音であるので、
【００６３】
【数７】
2006526365.tif 000011
【００６４】
となり、この式の中のＭはベクトル長、σは「雑音」または測定誤差の標準偏差、
【００６５】
【数８】
2006526365.tif 000012
【００６６】
は２乗誤差の和（ＳＳＥ）である。ＭＡＰ推定器は、
【００６７】
【数９】
2006526365.tif 000013
【００６８】
を最大化するが、これは、その自然対数
【００６９】
【数１０】
2006526365.tif 000014
【００７０】
を最大化するのと同じであり、
【００７１】
【数１１】
2006526365.tif 000015
【００７２】
を最小化するのと等価である。
【００７３】
ＭＬ推定とは異なり、ＭＡＰ推定は、測定誤差の標準偏差σの知識を必要とする。標準偏差は、既知の構成を有する４５の回線についての測定値を用いて計算された。ＭＡＰ推定器は、小さな
【００７４】
【数１２】
2006526365.tif 000016
【００７５】
をもつありそうにないゲージの場合に大きくなる
【００７６】
【数１３】
2006526365.tif 000017
【００７７】
を加重することによって、基本的にＳＳＥを増加させる。ＭＡＰの公式は、ブリッジタップ対作動部分の確率など、その他のケーブルゲージの統計にも適用される。
【００７８】
記録が実際に本当のワイヤセンタから引き出されたかのように、回線構成の統計的に正確なサンプルを表すために、実際の回線記録のデータベースが構築された。回線記録データベースは、端末位置、電話番号、回線ＩＤ、回線ステータス、回線上のサービスのカテゴリ、回線上のペアゲインシステム（ｐａｉｒ−ｇａｉｎ  ｓｙｓｔｅｍ）のタイプ（存在する場合）、ケーブル名、ペア番号、このペアが装荷されているかどうかに関する指標、ならびに回線のすべての区間の長さおよびゲージ情報を始めとする多くのフィールドを含む。ここで使用されるサンプル回線記録データベースは、完全な記録を有する１００００回線についてのデータを含む。原データは、例えば、連続する同じゲージの作動部分を結合して１つの部分にすることによって、簡単な回線構成記述になるように処理される。
【００７９】
回線長の統計は、サンプル回線データベースから引き出された。回線長の分布は、一般に、非常に長い回線長で異常値を有する長い尾をもち、短から中距離の回線長の集中をもつ。回線長の統計は、ガンマ確率モデル（ｇａｍｍａ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｍｏｄｅｌ）によって、正確にモデル化される。ガンマ累積分布関数（ＣＤＦ：ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）は、
【００８０】
【数１４】
2006526365.tif 000018
【００８１】
を用いて
【００８２】
【数１５】
2006526365.tif 000019
【００８３】
として定義される。ガンマの平均をμで表し、標準偏差をσで表す。その場合、μ＝αβ、σ２＝αβ２であるので、α＝（μ２）／（σ２）、β＝（σ２）／μとなる。
【００８４】
回線の作動長は、ＣＯから顧客場所までの、非作動ブリッジタップを含まない、すべてのケーブル区間長の総計である。サンプル回線記録データベースの１００００回線すべてについて、平均作動長は、５．６０ｋｆｔ（約１．７１ｋｍ）であり、作動長の標準偏差は、５．７９ｋｆｔ（約１．７６ｋｍ）であり、最短作動長は、０．０ｋｆｔ（約０．０ｋｍ）であり、最大作動長は、５０．３ｋｆｔ（約１５．３ｋｍ）である。サンプル回線データベースの回線作動長は、α＝０．９３５およびβ＝５．９８７を用いて、第１および第２の瞬間を平均化することによって、ガンマモデルに適合させられた。回線作動長のこのガンマモデルＣＤＦが、１００００すべてのサンプル回線作動長のヒストグラムと非常に良好に一致するように見つけられた。
【００８５】
図６に見出される累積分布関数（ＣＤＦ）は、このワイヤセンタにおける敷設回線の全比率の関数として作動長を識別するために用いられる。以下の作動長、すなわち、回線の５％がその長さ以下の作動長、回線の１０％がその長さ以下の作動長、回線の１５％がその長さ以下の作動長、．．．、回線の９５％がその長さ以下の作動長が識別された。これらの作動長は、表３の第１欄に記載されている。
【００８６】
次に、表３の第１欄の作動長とほぼ同じ作動長をもつデータベース内の回線構成が見つけられ、これらは、表３の第３〜５欄に記載されている。これらの回線は、まだ典型的ではあるが、異なるトポロジーをもつように選び出された。作動長は、一様に分布しておらず、特に短い１００ｆｔ（約３０ｍ）長または５００ｆｔ（約１５２ｍ）長のところで凝集（ｃｌｕｍｐｉｎｇ）が存在するので、表３の作動長以下の敷設回線の比率は、最も近い可能な近似であるに過ぎない。
【００８７】
【表３−１】
2006526365.tif 000020
【００８８】
【表３−２】
2006526365.tif 000021
【００８９】
サンプル回線データベースには、ブリッジタップ情報は存在しない。ブリッジタップは、一般にすべての回線のおよそ半分以下で見出され、一般に比較的短い。そのため、１つのブリッジタップが、６つの回線に追加され、２つのブリッジタップが、２つの回線に追加された。最後に、サンプル回線記録データベースのものに非常に近い、発明者らの実験で利用可能な回線長を用いて、回線構成が構築された。
【００９０】
測定された実際の回線構成が、表３に記載されている。これらの回線は、回線識別アルゴリズムの精度が、作動長の関数としてばかりでなく、ワイヤセンタでの回線の比率の関数としてもプロットされることを可能にする。
【００９１】
空心ＰＩＣケーブルで作成された回線が、実験では一緒に接続され、シングルエンド改良ＴＤＲ測定が行われた。測定のために、従来のＴＤＲは使用しなかったが、差動プローブを実行できるようにするＴＤＲを組み立てた。実験において、発明者らは、差動プローブが、ただ１つの伝播モードしか保証しないので、非平衡プロービングを用いる従来のＴＤＲと比較して、測定の品質を劇的に改善することに気づいた。
【００９２】
実験で使用されたプロービング信号は、１から３ミリ秒幅の単純な方形パルスであり、５ナノ秒の立ち上がりおよび立ち下がり時間をもち、１００オームに対して５ボルトの差動振幅をもつ。回線の遠端は、受信のオンフック電話の高い入力インピーダンスをシミュレートするために、終端されずにおかれた。回線識別は、測定値以外は回線構成に関する情報をもたない自動ソフトウェアルーチンを使用して続行される。複数経路探索アルゴリズムが、名目上は２つの経路によって実行された。
【００９３】
実際の個々の回線構成は、表３のそれらの推定と比較される。回線終端のブリッジタップは、ブリッジタップが作動部分と考えられるのと同じトポロジーであるので、これらの終端ブリッジタップの長さは、作動長に加えられた。１つの回線作動長推定だけが、２０％を超えて逸脱している。
【００９４】
識別の品質を記述するための別のメトリック、実トポロジーおよび推定トポロジーを示す回線上で動作するＡＤＳＬシステムのビットレート間の差も選択した。これは、実トポロジーおよび推定トポロジーが、ＤＳＬ認定パースペクティブからどれだけ遠くにあるかを理解することを可能にする。ＡＤＳＬビットレートは、１２のスペクトル管理クラス１ディスターバ（ｄｉｓｔｕｒｂｅｒ）と１２の自己漏話ディスターバを用いて計算された。ワイヤセンタを表す１９の試験回線に関するそのような識別の結果が、図７に示されている。ＡＤＳＬビットレート推定は、通常は非常に正確で、１つのＡＤＳＬビットレート推定だけが、２０％を超えて逸脱している。
【００９５】
システムの精度は、較正手順を用いても改善される。較正手順は、測定とモデルの間の永続的な一定の差を明らかにするために実行される。非常に長いケーブルに接続された機器によって応答が測定され、長いケーブルをもったモデルとこの測定応答との間の差が計算され、「ヌル応答」と呼ばれる。このヌル応答は、各ケーブルゲージ（１９、２２、２４、または２６ＡＷＧ）ごとに別個に計算され、別個のヌル応答ファイルが、推定された第１の回線部分ゲージの各々について使用される。好ましい一実施形態の本発明の方法は、較正率を乗じたヌル応答を差し引くことによって、入力データファイルを較正し、較正率は約０．８に等しく、ヌル応答はモデルと長いケーブルでの測定との平均差に等しい。ヌル応答は、ステップ１１０に先立ち、個々の回線エコーデータが収集される前に計算され、保存される。較正減算は、ステップ１１０において個々の回線エコーデータが収集された後直ちに、ただし回線識別が実行される前に実行される。
【００９６】
上記の説明は、本発明を例示し、説明するためだけに提示された。網羅的であること、または開示された通りの形態に本発明を限定することは意図されていない。上記の教示に鑑みて、多くの修正および変形が可能である。説明された適用例は、本発明の原理およびその実用的用途を最も良く説明するために選択され、説明され、他の当業者が、様々な適用例において、企図される特定の使用に適するように様々な修正を施して、本発明を最も良く利用することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１Ａ】回線識別のために本発明で用いられる方法を概括的に示すハイレベルフローチャートである。
【図１Ｂ】本発明の方法を示す詳細なフローチャートである。
【図２】本発明の方法およびシステムによって識別される回線トポロジーのタイプを示す図である。
【図３】本発明の複数経路探索アルゴリズムを概略的に示す図である。
【図４】回線作動長の相対確率ヒストグラムである。
【図５】１９８３回線調査において測定された全ブリッジタップ長の確率ヒストグラムである。
【図６】このワイヤセンタにおける敷設回線の全比率の関数として作動長を識別するために用いられる累積分布関数（ＣＤＦ）を示す図である。
【図７】ワイヤセンタを表す１９の試験回線についての識別プロセスの結果を示す図である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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