CN1535513A - 动态数字通信系统的控制 - Google Patents

Abstract

描述动态控制数字通信系统(700)的方法、设备和系统。线路和信号特征装置(716)收集了有关系统中数字通信线路的信息，并自适应地和/或动态地确定数字通信线路的线路和信号特征，包括干扰影响。基于所确定的特征和所需要的性能参数，通过通信自适应(715)来调整数字通信线路的操作，以改进或者控制系统(700)的性能。

Description

动态数字通信系统的控制

发明背景

发明领域

本发明一般涉及管理数字通信系统的方法、系统和设备。尤其，本发明涉及在诸如DSL之类的通信系统中动态地控制影响其性能的系统参数。

现有技术的描述

本发明涉及传输媒体一般采用铜导线的数字通信系统。最普通的是，由根据数种制造技术规格(例如，AWG-26、AWG-24、CAT-3、CAT-5、CAT-6)分类的对绞线(还把它称为“线路”或“环路”)来构成铜导线。使用铜导线所制造的典型通信系统包括数字签约用户线路(DSL)系统，诸如ISDN、HDSL、ADSL和VDSL，以及诸如以太网之类的局域网(LAN)。收发机(例如，用户调制解调器)可以设置在与铜导线相接合的通信线路的各个终端处。

现有的电话线路一般是按某种方式“成束的”。使数个对绞线成束(以线扎的方式或其它)可以改进对单个用户的服务或允许对多个用户服务。例如，基于1000的T以太网利用四根对绞线来得到每对250Mbps的数据速率，或1Gbps的集合速率(在图1中示出)。在图1中，把数据流110馈送到第一收发机120，第一收发机将数据流110分解成多个分量的数据流130，如果需要，还可使用调制器140进行调制。通过对绞线150将调制后的分量数据流发送到解调器160，并且在第二收发机170中再复合。通过使上述各种部件的作用相反，就可以相反的方向来发送数据。

另一个应用是使用DSL业务所采用的电话环路设施，图2显示了一个这类的例子。使发源于每个用户室内设备(CPE)220的对绞线210组成一根或多根线扎230，它们集中在诸如市话局(CO)、光学网络单元(ONU)、或远程终端(RT)之类的终点240处。当然，还可能发生混合的情况，诸如由单个DSL用户使用多个对绞线，目的是提高他的总数据速率。

成束的对绞线是由于必要性(例如，现有电话环路基础结构)而产生的，或由于改进性能(例如，1000-BaseT以太网)的利益而产生的。然而，在各种情况中，这些设置中的通信常常会受到在相邻对绞线之间的电磁耦合所产生的干扰，这种干扰可称之为“串话”干扰。这意味着在对绞线终端处的调制解调器所接收到的任何信号一般不仅包括特定对绞线的发送信号(它的本身可能有某种程度的失真)，而且还包括在相邻对绞线上发送的失真信号。因此，很显然，特定对绞线的发送特征(例如，对绞线的发射功率)实际上可能由于所诱发的串话而影响相邻对绞线上的通信。因此，按某种方式来耦合相邻对绞线(特别是属于一束的或共享相同线扎的那些对绞线)上的发送。通常把干扰信号作为噪声来处理。然而，在某些情况中可以识别串话。(见美国第09/788,267号，本文通过引用包括与此)。如果可以识别串话的耦合函数，就有可能去除串话干扰。

“不成束”包括政府运行本地电话公司(ILEC)把电话线路或它的带宽的某些部分租用给有竞争的本地电话公司(CLEC)。当前具有DSL业务的不成束实践通常允许CLEC直接把经调制信号置于所租用的物理成对铜电话线上，有时称之为“暗铜(dark copper)”的租用。这种不成束的信号可以提供业务，因此使用与各个业务提供者不同的频谱。频谱的不同会加剧存在于线路之间紧密接近处的电磁泄漏所引起的串话不兼容性。ILEC和CLEC试图通过使各种DSL业务可以使用的频带和功率谱密度标准化来保证频谱的相互兼容性。然而，存在许多DSL类型和带宽，而且业务提供者通常是竞争者，使得这类频谱的管理趋于复杂化。此外，频谱调整器和DSL标准集之间的协调和连接仍处于早先的发展情况，以致调整器所允许的实际情况不同于频谱管理中所指望的。

DSL频谱管理试图能定义各种DSL业务的频谱，以便限制可能配置在同一线扎中的DSL之间的串话。当形成了各个环路时，这种串话可以是确定所提供的DSL业务的数据速率和对称性的限制因素，所以频谱管理寻求在可能同时配置的各种DSL业务提供之间的某种程度的折衷。频谱管理研究而力图规定某些典型的和最坏的环路情况，然后进入到对每种类型的DSL定义固定的频谱，以减小业务之间的相互降质。在不同于研究所设想的情况中，这种固定频谱分配可能就产生所要求的折衷程度。

这些规定的规则在发送参数上安排了严格的极限，通过一致性地限制系统中所有各方的发送来控制由于串话而引起的性能降低。典型的是，不管实际串话环境(例如，邻近对绞线实际是否发送信号)，都同样应用整个规则集，从而提供对于最坏情况的保护。

当前，根据与一对调制解调器和它们的对绞线有关的静态信息，来确定物理层处的通信参数(例如，发射功率、发送带宽、发射功率频谱密度、按时间/频率的能量分配、按时间/频率的比特分配)。正如图3所示，一个现有的系统300具有通过对绞线312连接的调制解调器对310、311。把适用于各种链路的标准化的要求和约束条件314提供给通信自适应模块315。在某些情况中，测量线路和线路312的信号特征可通过给定线路的模块316反馈到通信自适应模块315，从而有利于对应于线路312的调制解调器对310、311的操作。然而，如图3所示，在各个链路和它所相应的调制解调器对的外面并没有线路和/或信号特征的传播或传送。此外，单独的一方并不了解多个调制解调器对与线路的操作或各方的相互作用(例如，线路之间的串话)。而是，不管系统在操作期间所出现的实际情况如何，都需要设计适用诸如图3所示的那些线路和调制解调器的规则、要求和约束条件来适应串话或其它干扰的最坏情况。

当前多用户通信系统的缺点之一是功率控制。在典型的干扰限制的通信系统中，各个用户的性能不仅取决于他自己的功率分配，而且还取决于所有其它用户的功率分配。结果，系统设计一般包括重要性能在不同用户中间的折衷。DSL环境可以视为多用户系统，它得益于先进的功率分配方案，在存在相互干扰的情况中，该功率分配方案适于多个DSL调制解调器中的大多数或所有调制解调器可得到的数据速率最大化或允许从其中进行选择。

如上所述，DSL技术通过普通电话铜对绞线提供了高速数据业务。认为DSL环境可以视为多用户环境，因为来自不同用户的电话线路在从市话局来的路上是一起成束的，在束中不同的线路经常相互产生串话。这种串话可以是环路中主要的噪声源。然而，诸如ADSL和HDSL之类早期的DSL系统都是作为单用户系统来设计的。虽然单用户系统相当容易设计，但是实际上多用户系统设计可以比单用户系统设计实现更高的数据速率。

随着对较高数据速率希望进一步增加以及通信系统向更高频带的发展，串话问题也日益严重，频谱兼容性和功率控制是关税性问题。这对于可以使用高达20MHz频率的VDSL来说更是特别重要。

DSL系统中的功率控制不同于无线系统中的功率控制，因为，虽然DSL环境是从环路到环路而改变的，但是它并不随时间而变化。由于衰落和移动性不是主要问题，所以认为信道是完好的假设还是适当的。这就要求能实现高级的中央化功率控制方案。另一方面，不同于经常可以假设平坦衰落的无线情况，DSL环路是严格地选择频率的。因此，任何先进的功率分配方案都需要不仅要考虑对于每个用户的功率分配总量，而且还要考虑在每个频率中的功率分配。尤其，当位于离市话局不同距离处的两台发射机都试图与市话局进行通信时，VDSL系统还发现近-远问题。当一台发射机比另一台更接近市话局时，由于较近发射机所产生的干扰常常超过来自较远发射机的信号。

DSL调制解调器使用传统话音频带以上的频率来传输高速数据。为了能消除在严格选择频率的电话信道中的码元间干扰，DSL的传输使用离散多频音(DMT)调制，它将频带分割成大数量的子信道，并且让各个子信道来传输独立的数据流。DMT调制的使用允许在每个频率单音中实现任意的功率分配，允许频谱整形。

如图4所示，一个DSL束410可以包括扎在一起的许多签约用户线路412，由于它们紧密接近，会产生串话。近端串话(NEXT)414是指位于接收机相同侧的发射机所产生的串话。远端串话(FEXT)416是指位于相对侧的发射机所产生的串话。NEXT一般比FEXT大好多。为了讨论的目的，本文所显示的本发明的例子采用了频率双工系统。

当前的DSL系统可设计成单个用户系统。除了系统总功率的约束条件之外，各个用户还受到静态功率谱密度(PSD)的约束条件。功率谱密度约束限制来自任何调制解调器的最坏情况干扰等级；因此，可以将每个调制解调器都设计成能抵制最坏情况的噪声。在真实使用情况中，从干扰等级经常是比最坏情况噪声要小得多的意义上来说，这种设计是保守的，因此当前系统不是这样设计上是得益于这一事实。此外，把相同的功率谱密度约束条件一致性地施加于所有调制解调器而不管它们的地理位置。

由于上述所提及的近-远问题，对于不同位置的不同用户不进行不同的功率分配是有问题的。图5示出一种配置，在该配置中，在同一线扎中的两个VDSL环路510从市话局512发源而到远用户室内514和近用户室内516。当在CPE(用户室内设备)侧的两个发射机以相同功率谱密度发射时，由于线路衰减的不同，由短线路所引起的FEXT 256可以超过长线路中的数字信号。因此，短线路的上游发射会严重地影响了长线路的上游性能。为了补救短和长线路之间的这种功率谱兼容性问题，短线路就必须降低它们的上游功率谱密度，使得它们不产生影响长线路的不正当干扰。这种上游发射功率谱密度的降低的方法被称之为上游功率补偿。值得注意的是，下游方向不会出现相似的问题，因为，虽然在CO(市话局)侧的所有上游发射机也以相同的功率谱密度进行发射，但是在离CO任何固定距离处它们相互所产生的FEXT是相等的。一般来说，这类下游FEXT等级要比数据信号小好多，所以它对于下游传输不造成严重的问题。

已经相符几种可适用VDSL的上游功率补偿方法。目前所有的功率补偿方法都试图通过迫使较短的环路模仿较长的环路的性能来降低较短环路的产生的干扰辐射。例如，在恒定功率补偿方法中，在上游发送频带中的频率上施加一个恒定因子，因此以特定参考频率所接收到的较短环路的PSD(功率谱密度)等级与所接收到的较长参考环路的PSD等级相同。

这种方法可概括称为参考长度方法，该方法在频率上实现了可变等级的补偿，以致在所有频率上所接收到的较短环路的PSD与某些较长参考环路的PSD相同。然而，在整个频带上都采用较短环路的相同PSD可能会有更多的约束条件，因为高频频带通常具有更多的衰减并将用于长环路中。因此，短环路应该能够采用高频带发射而无需担心它们的干扰。

这种观察结果引出了多个参考长度方法，这种方法在每个上游频带处设置不同的参考长度。上述所有方法都使较短环路的PSD等级与某些较长参考环路的PSD等级均衡。同时在某些情况中这些方法可能是容易实施的，如果使干扰等级的本身可通过均衡来替代，则可以得到更佳的性能。这种方法的例子是均衡FEXT方法，该方法是迫使较短环路的FEXT辐射等于来自较长参考环路的FEXT，以及参考噪声方法，该方法是迫使FEXT辐射等于更一般的参考噪声的。虽然当前对单一的方法并没有一致的意见，但是可以清楚看到，诸如允许频谱整形的参考噪声之类适应性强的方法更可能提供更佳的性能。

上述所推符的功率补偿方法都要求短环路的功率或噪声频谱符合参考环路或参考噪声。这些方法的实施是简单的，因为每个环路只需要根据参考来调节它的功率谱而不需要了解网络配置。然而，只要每个环路本身或集中的第三方都已知网络中的环路和耦合特征，就可以自适应地调节功率谱等级，以获得更佳的系统性能。

然而，所涉及的最优化问题是复杂的，这是大量变量的结果，以及由于问题的非-凸性(non-convex)特性，存在许多局部的最小限度。解决这个问题的早先尝试经常采取增加一些约束条件，诸如所有发射机功率谱密度要相同，或所有PSD在某种意义上是对称的。寻求真正全局最优化的首次尝试是基于量子退火的，以使满足各个用户的速率约束条件的总能量最小。

熟悉本技术领域的人员会理解，上述早期的方法具有各种缺点。这些方法中的某一些方法的实施是简单的，但是为了这种简单性而丧失了应具有的性能。另一方面，试图实现较高性能水平的方法实施起来太复杂。可以获得系统性能实质上改进且相当简单的方法和系统将代表本技术领域中重要的进步。

如上所述，作为能够在电话签约用户线路上可靠地传递高数据速率的宽带访问技术，DSL系统正在迅速地普及。不对称DSL(ADSL)系统的成功推广应用已经有助于显露这种技术的潜力。当前的努力集中在VDSL上，它允许使用高达20MHz的带宽。ADSL可以达到高达6Mbps的下游速率，而VDSL的目标是用高达52Mbps的下游速率来传递不对称业务，以及用高达13Mbps的速率来传递对称业务。然而，DSL通信离达到的它的整个潜力还很远，并且逐渐使环路“缩短”是显出一种机会，以发展可以得到改进速率和性能的先进方法。

在先进的DSL业务中，可以改变线路终端(LT或“市话局侧”)以及网络终端(NT或“用户室内侧”)的位置。即，不是所有LT调制解调器都处于相同的物理位置上。如果不是物理上不可能，则通常位置可以是ONU或小室，则在那里放置和附加CLEC设备可能在技术上有困难。发生困难是因为接入ONU的CLEC光纤会受到限制和/或可能ONU不是大到可以容纳各个新CLEC的搁架/机架。当这种暗铜的CLEC设备设置在市话局中时，通常把它的设置称为“配置”。当在某些情况中可以通过法律来要求适用于不成束暗铜的这种市话局配置的空间和便利性时，ILEC可能只提供在LT终端处基本上不成束的分包(即，在协议等级层2和3处而不是物理层处出租的业务带宽)。这表示在许多频谱研究中所假设的结构中的一种改变。

通过单个业务提供者对所有物理层信号的控制可允许以对DSL业务的性能有利的方式来协调所发送的信号。看来在DSL业务的发展方面的可能步骤是在对绞线上可得到数字带宽的不成束的分包，而不是线路本身直接的物理层租用。

图6显示了正在开发的DSL系统的布局技术。一些对绞线616从CO 610发源且到达用户室内614。ONU 612(在CO 610和一个或多个CPE 614之间的一个点上)的安装使环路长度612缩短，从而改进DSL业务的有效作用和性能。一般，通过光纤链路622把ONU 612链接到CO 610。对616和618可以占用同一的线扎620。

在线扎组中的对绞线中间的串话耦合是最强的。因此，消除或减轻线扎组中的自-FEXT(远端串话)，有利于获得最佳的性能。不同业务提供者的“不成束”的线路可以共享可能导致不存在CO收发机设备的配置的线扎组。然而，ONU推广应用将导向一种结构的征兆，在这种结构中，需要发送某些类型的矢量化，由于不同的业务提供者可能不得以“共享”到ONU的光纤链路(例如，图6的链路622)，个别用户线路将以ONU为发源，以及它们将集合于此。尤其，当前“线路不成束”的结构对于ONU的安装已变得不实用了，由于不成束的线路暗示每个业务提供者都要使用它自己单独的光纤来提供到ONU的专有连接，而ONU又必须大到足以容纳每个业务提供者的搁架或机架。通常，这是不现实也是不可能的。这种困难可能导致租用传输层的而不是物理层的业务带宽的“分包不成束”的发展。在该情况中，矢量化的传输变成更有吸引力，因为它可以提供实质性的性能改进和加强控制。

以上已经指示了串话问题所存在的某些缺点。例如，在某些系统中，得到MIMO最小均方误差(MNSE)线性均衡器。另一个现有方法使用奇异性值分解来得到假定发射机和接收机两者同位置的串话消除。其它较早的方法包括“比Nyquist宽的”发射机，这表示它具有优于“Nyquist-有限制的”发射机的性能，而与过采样结合的串话周期静止性(cyclostationarity)(由发射机同步诱发的)表现出可产生更高的SNR值。

值得注意的是，较早方法或系统没能对无线通信系统中的串话干扰提供相当简单和有效的降低。然而，矢量化的传输(如，本发明矢量化所定义的)可以使得串话大幅度降低而没有相当的复杂性。此外，使用矢量化的传输可以实现探讨的结果变化进入DSL业务并提供动态系统管理的可能，这就可以克服了现有系统和方法的缺点。

本发明的概要

本发明涉及用于动态地控制诸如DSL系统之类的数字通信系统的方法、设备和系统。本发明的某些实施例需要使用一定程度的知识，这些知识有关相邻通信线路和/或传输环境(例如，确定系统中一个或多个通信线路组的线路和信号特征)，以便于改进某些或所有线路上的性能。一般来说，本发明包括了一些方法，这些方法根据所得到的有关传输环境的信息来确定物理层通信参数，然后估计和相应链路有关的最优化标准。通信参数自适应可以单次性发生(例如，在调制解调器初始化期间)、周期性发生或甚至连续发生。实现这种连接自适应的目的是利用有关信道特征以及有关链路要求和约束条件的信息，这可以使提供的业务得到改进。本发明的某些实施例包括一些方法，其中收集所有链路的信息，但是只把连接自适应施加于这些链路的子集(甚至是单个链路)。

在某些实施例中，有关所有链路的线路特征和信令特征的信息是可以共享的和可以提供给独立的实体的。线路特征可以包括诸如环路布局技术、传递函数以及串话耦合函数之类的特征。例如，由于可以准确地估计在一个或多个相邻链路上的发送引起的信号降质的量，所以串话耦合的知识可以使性能得到改进。结果，可以确定系统操作的改变(例如，增加发射功率)来改进性能而没有使相邻链路降质。

信令特征可以包括发射功率谱密度、带宽利用、调制类型以及比特分配。联系本发明而使用这些信息可以使可用功率按频率分布，以致使相邻链路中间的影响最小。

除了共享有关线路和信令特征的信息之外，还可以利用所发送的比特流的知识来使用连接信号处理方法。这种协调程度直接与“矢量化”的传输的概念有关，其中基本上除去了串话。再有，这允许不同级别的自适应方法，其中可以最优化地分配所有链路的功率和频率资源以便达到所需要的要求。

尤其，在本发明的一个实施例中，通过收集系统中有关数字通信线路的信息和自适应地和/或动态地确定数字通信线路的线路和信号特征来控制数字通信系统。根据所确定的特征和所需要的性能参数，调节多个数字通信线路的操作以改进或另外控制数字通信系统的性能。可以通过系统中不是用户的一方来执行信息的收集和处理。这个独立一方还可以控制系统的操作特征和参数。在某些实施例中，使用本发明来消除或降低信号干扰，例如，可以在诸如DSL之类系统中的通信线路组上所诱发的串话。

在另一个实施例中，数字通信系统具有许多通信线路，线路中的每一条线路都可由用户来使用，其中系统中一个用户可以使用的总功率受到功率约束条件的限制。控制系统操作的方法包括分配总功率约束条件，每个用户都有一个初始值，然后为各个用户确定具有竞争性的优化数据速率。通过确定用户的总功率约束条件中的功率分配作为允许各个用户通过迭代使它的功率分配最优化而确定具有竞争性的最优化的数据速率。一个用户的竞争性最优化的数据速率是基于到达该用户的功率分配的，并且是通过对竞争性最优化的数据速率和用户的目标速率进行比较而估计的。根据竞争性最优化的数据速率和用户目标速率的比较，可以作出使用户的功率约束条件的改变。如果用户的竞争性最优化的数据速率小于用户的目标速率，则使该用户增加功率约束条件；如果用户的竞争性最优化的数据速率超过了用户的目标速率且至少达到了所规定的偏差，则使该用户降低功率约束条件；以及如果用户的竞争性最优化的数据速率等于用户的目标速率，以及如果用户的竞争性地最优化的数据速率超过用户的目标速率而来达到所规定的偏差，则使该用户保持相同功率约束条件。可以在线路不成束环境中使用这个实施例。

在本发明的另一个实施例中，数字通信系统具有发送和接收信号的多条通信线路，在发送期间，信号会受到干扰的影响。通信线路中的各条通信线路都由一个用户使用且具有至少一台发射机和至少一台接收机。控制该系统的方法包括收集有关通信线路的线路、信号和干扰特征的信息以及创建通信线路中的有关线路、信号和干扰特征的模型。使发射机和接收机之间的信号传输同步，以允许使用模型所进行的信号处理能从信号中去除干扰。可以在分包不成束的环境中使用这个实施例。

在下面的详细说明和相关联的附图中提供本发明的进一步的详细说明和优点。

附图简述

从下面结合附图的详细描述中，对本发明的特性、目的和优点将更为明了，在所有的附图中，采用相同的标记作相应结构元件的识别，其中：

图1是用于发送集合信息流的一个对绞线电话线路的示意图。

图2是利用现有电话环路设备的DSL系统的示意图。

图3是在各条线路的基础上使用链路要求和约束条件以及线路和信号特征的通信系统的示意图。

图4是一个DSL系统的示意图，它显示了在线扎中的一束传输线路。

图5是发现FEXT串话的近-远问题的示意图。

图6是一个DSL系统的示意图，它显示了在线扎中的一束传输线路，其中，某些线路共享在CO和ONU之间的光纤或其它链路。

图7是本发明一个实施例的示意图，其中共享来自许多DSL线路的有关线路和信号特征的信息，并且在一种连接通信自适应配置中使用所述信息。

图8是一种干扰信道的模型，它显示了在DSL线路之间的串话干扰。

图9是显示在CO/ONU处的块发送和接收的同步的时序图。

图10显示了长度为1640英尺的环路的FEXT耦合测量。

图11显示了对应于离散多音系统中的单音的本发明的一个实施例的消除器块。

图12显示了结合所有单音消除器块的上游矢量化的DMT传输所使用的系统。

图13显示了对应于离散多音系统中的单音的本发明的MIMO预编码器。

图14显示了结合适用于所有单音的本发明的预编码器以及包括DMT发射机和接收机的、用于下游发送的矢量化的DMT系统。

图15显示了两种可能排序的QR分解。

图16是由本发明的一个实施例所得到的、作为环路长度的函数的、数据速率中的差异的曲线图。

本发明的详述

本发明的下列详细说明将参考本发明的一个或多个实施例，但是不限于这些实施例。只打算把详细说明作为解说性说明。熟悉本技术领域的人员容易理解，本文结合附图所提供的详细说明只是用于说明的目的，而本发明是可以超越。例如，以联系DSL系统的某些实例来描述本发明。然而，本发明可以与得益于通过本发明改进性能的其它系统一起使用。因此，本发明并不仅仅限于DSL系统。此外，本发明这里所描述的内容主要是与降低串话干扰有关。然而，也可以使用本发明来降低或消除其它不希望有的信号干扰或否则对使用本发明的系统的性能进行改进。

可以通过使到用户的数据速率最大化来测量系统的性能。然而，在某些系统中，操作者可能希望能够向用户提供多种业务。例如，如果操作者已知一束中的所有可用速率，则操作者能够向某些用户提供较高数据速率作为“奖励”业务或用于特定的需要(诸如，医院或急救提供者)。可以从上面理解，诸如“最优的”和“最优化”之类的术语也因此可以主观定义而并不一定是在本质上指最快的数据速率。

“静态频谱管理”使用了与各种数字通信系统有联系的、固定的、不可改变的约束条件、限制和要求。通过对比，这里把具有频谱自适应确定功能的系统称之为“动态频谱管理”。静态频谱管理必然是动态频谱管理中的一种特殊情况，所以静态频谱管理决不会优于动态频谱管理。事实上，通过动态频谱管理可以提供实质性的改进。本发明显示出的改进程度会随环路特征、串话耦合函数、数据速率和所提供的对称性而改变，但是可以是很明显的。随着环路长度的缩短和数据速率更趋于对称时，就会提高相对改进的程度，这类似于DSL目前发展的情况。更重要的是，根据本发明的动态频谱管理允许在相同线扎中高-性能不对称和对称业务的较大混合。

一般是以有关的数字通信系统来描述本发明。然而，在动态频谱管理的情况中，有两种情况与不成束的通信业务有关，尤其，通过DSL业务的线路不成束和分包不成束的例子来论述。当不同的业务提供者把物理层电信号置于电话电缆中的铜导线线路上时会发生“线路不成束”，这是当线路在市话局中终止时的当前实践。下面将提供本发明的特定的解说性例子(频谱平衡)，该例子可应用于线路不成束环境。当业务提供者是从管理一条电缆上的所有信号的单个公共载体上租用比特流时，就会发生“分包不成束”，这意味着不同的业务提供者正在利用同一条电话电缆。例如，当使用光纤把市话局链接到ONU且不同业务提供者的对绞线可依次从ONU发源时，就可能发生这种情况。下面将说明本发明的解说性例子(矢量化的传输)，该例子可应用于分包不成束的环境。

概述

在某些实施例中，本发明使用一些方法，这些方法使用有关相邻系统和传输环境的某些水平的知识，以便改进所有对上的性能。作为一个简单的例子，当线路之间的串话耦合较弱时，可以放松各种发送限制而不会有实质性的影响。进一步，在相邻对上的系统可以对它们的功率谱密度整形，使得相互诱发的串话最小，并且满足它们的性能目标。

本发明进一步定义了所包括的一些方法和设备，所述方法和设备可根据所得到的有关可以涉及所有相应链路处的整个传输环境(所有相邻对绞线的集)和最优化标准的信息来确定和控制物理层的通信参数。通信参数还可能是指允许以对方式传输的时间周期，这意味着该方案类似于时分多址。通信参数自适应可以单次性发生一次(例如，在调制解调器初始化期间)、周期性发生或甚至连续性发生。

连接自适应利用有关信道特征以及有关链路要求和约束条件的信息，从而提供了改进的业务。在某些实施例中，收集到了所有链路的信息，但是只把连接自适应施加于这些链路中的一个单个子集。在本发明的另一个实施例中，收集到了有关所有链路的信息，但是把连接自适应独立地施加于这些链路的子集。在又一个实施例中，可以收集到只与这些链路的一个子集有关的信息，而把连接自适应施加于链路的所有的子集或其中一个子集。

在图7中示出本发明的一个实施例。如同早先的系统那样，数字通信系统700使用由对绞线线路712连接的调制解调器710、711对。可以通过模块714把通用要求和约束条件(例如，系统总功率和各条线路上的功率约束条件)施加于系统中的所有链路。再有，可以捕获各条线路712的线路和信号特征，并提供给通信自适应模块715。模块715的操作者可以是单个业务提供者、一组业务提供者或独立的一方716，所述独立的一方可收集和估计系统数据。并把指令提供给用户，或在某些情况中，可以控制系统参数来得到所需要的操作特征。在图7中，可以捕获所有的(或一个子集的)线路的线路和信号特征，以及可以按连接的方式进行协调或者进行考虑。

在本发明的某些实施例中，共享与所有链路的线路特征有关的信息。在美国第09/788,267号中可以找到一个例子，这里引用该文作为参考。线路特征可以包括，但是不限于，环路布局技术、传递函数以及串话耦合函数。例如，串话耦合的知识可以使得性能获得改进，因为能够准确地估计由于相邻链路上的发送而引起的链路降质的量，因此可以实现增加发射功率改进链路性能而不使相邻链路降质。

在本发明的又一个实施例中，还(或作为替代)共享有关信令特征的信息。信令特征可以包括，但是不限于，发射功率谱密度、带宽利用和分配、调制类型和比特分配。这可以允许应用新的一类方法和设备，诸如，包括可用功率按频率分布的那些方法和设备，使得相邻链路中间的影响最小。

除了共享有关线路和/或信令特征的信息之外，还可以使用利用传输比特流的知识的连接信号处理方法。这种协调水平直接与基本上去除了串话的“矢量化的”发送概念有关。再有，这允许采用不同类别的自适应方法，其中可以最优化地分配所有链路的功率和频率资源以便获得所需要的要求。

现在提供本发明的两种特定的实施。第一个实施例使用了自适应多用户功率控制方法，提供作为应用于VDSL系统的一个例子。这种系统在线路不成束环境中是有用的，在该环境中，不同业务提供者可以访问一个线扎中的不同线路和/或在该线扎中的线路上提供相互可能存在负面影响的不同业务。

自适应功率控制方法

可以把数字签约用户线路(DSL)环境看成为一个多用户系统。本发明的一个实施例的意图是使功率分配最优化，以在相互干扰出现的情况中识别多个DSL调制解调器的最大可达到数据速率。下面的讨论将使用VDSL作为一个例子，并显示了具有先进功率分配方案的多用户系统设计可以提供一种与不考虑多用户方面的单用户设计相比具有实质性性能改进的系统。可以按集中方式或分布方式来实施这种先进的功率分配方法。集中方法假定存在一个实体，它获取了信道和串话耦合函数的知识，确定各个用户所需要的信令特征和参数，以及最后指令各个用户都使用这些传输特征和参数。

另一个实施例不需要了解串话耦合函数。在这类实施例中，每个用户的调制解调器进入一个阶段，在该阶段期间，每个用户在达到它自己所要求的性能水平的目标下独立地调节它自己的信令特征，同时使它对其它用户所产生的串话最小。在这个实施例中，仍可能存在集中实体，但是它的作用可能是限于设置每个用户的目标性能水平。

下面的讨论将评估没有发送多用户检测的发送技术，并且仅仅集中在适用于网络中的各个用户的先进的功率分配。图8显示了干扰信道的模型800。在网络800中存在N个发射机810-1到810-N和N个接收机820-1到820-N。用户i到用户j的信道都可称为一个ISI信道模型，它在频域中的传递函数可表示为H_ij(f)，其中0≤f≤F_s，F_s＝1/2 T_s，以及T_s是采样速率。除了干扰噪声之外，每个接收机还看到背景噪声，把背景噪声的功率谱密度可表示为σ_i(f)。把每个发射机的功率分配表示为P_i(f)，它必须满足功率约束条件：

${\∫}_0^{F_s}{P}_i\left(f\right)\mathrm{df}\≤P_i$ 公式(1)

在把所有干扰作为噪声来对待的同时，每个用户可达到的数据速率为：

$R_i={\∫}_0^{F_s}{\log }_2(1+\frac{P_i\left(f\right){\left|H_{\mathrm{ii}}\left(f\right)\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}_i\left(f\right)+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠i}{P}_j\left(f\right){\left|H_{\mathrm{ji}}\left(f\right)\right|}^2)})\mathrm{df}$ 公式(2)

其中Γ表示取决于差错的概率、所应用的调制方案和编码的SNR-间隙。趋近信息理论容量的编码和调制方案具有Γ＝0dB。

系统设计的目标是使属于公式(1)的功率约束条件的速率{R₁，...，R_N}的组最大化。熟悉本技术领域的人员会理解，对于每个发射机，增加它在任何频带上的发射功率都会增加它自己的数据速率。然而，这种增加也导致对其它用户的更多干扰，因此，对于其它用户的发送是不利的。所以，最优化或其它先进设计就必须考虑在所有用户的数据速率中间进行折衷。

实际的DSL推广应用经常要求能以多种服务速率来支持所有用户、而每个用户所要求的业务等级可以是任意的。因此，标准的单个数字经常是不适合于表示系统性能。还有，如上所述，可能希望知道系统中用户可达到所有的数据速率组合。例如，如果目标是使总的速率最大化，则不能保证对于任一用户的最小数据速率。

完全给出用户中间的折衷的特征并达到可用于它们的数据速率的一个方便的方法是通过一个速率区域的想法，这表示为：

$R=\left\{\right(R_1,...,R_N):\∃(P_1\left(f\right),...,P_N\left(f\right))...\#\#$ 公式(3)

该速率区域给出所有用户中间的所有可能数据速率组合的特征。虽然在理论上，可以通过所有可能功率分配的无遗漏的搜索，或通过包括数据速率的加权总和的一系列最优化来寻找速率区域，但是这些方法的计算复杂性一般都是高得难以实现。这是因为速率公式是功率分配的非-凸函数(non-convexfunction)。结果，通常的数字算法只能够寻找局部的最大只而不能够寻找全局的最大值。本发明通过定义不同的竞争最优性概念来避免这些复杂性。虽然本发明的这个实施例的方法没有得到上面定义的速率区域中的所有点，但是它执行的结果比当前DSL系统要好得多。

本发明利用竞争最优性来代替寻找全局的最大值，竞争最优性的优点是提供了局部最优化的解答，鼓励所有用户都向该解答移动。可以容易地给出这些竞争性地最优化的点的特征，并且它们引向比现有方法提供更多优点的一种功率控制方法。首先，不象只根据每个VSDL发射机的干扰辐射水平而对它设置PSD级别的以前方法那样，本发明的新功率分配方法在用户自己的数据速率最大化和使它的干扰辐射最小化之间找到一个平衡。尤其，特别是要明确地处理信道的频率选择特性。其次，通过考虑所有环路的传递函数和交叉耦合(直接在使用集中控制实体的实施例中，不言而语地适用于使用分布式方法的实施例中)，本发明的方法给环路提供了机会，使之相互协商最佳地使用功率和频率。第三，不再需要为了控制干扰的目的而设置通常的PSD约束条件。只需要采用总的功率约束条件。第四，不象以前的方法那样对每个环路都采用固定的数据速率而不管实际业务要求，新方法很自然地可支持不同环路中的多个业务要求。第五，所建议的方法不包括对参考噪声和参考长度的任意判定。最后，根据系统中的最大数据速率和业务和/或速率的两者选择可以获得更好的性能。

竞争性地最优化

干扰信道的传统信息-理论观点允许不同的发射机在发送独立的数据流时结合它们各自的编码策略，以致可以在接收机处产生干扰的消除。如果不能假定这种结合，则可以作为一种非-结合的游戏来形成干扰信道的较佳模型。在这个观点之下，每个用户以竞争数据速率作为它性能最高化的唯一目标，而不管所有其它用户。在当前不成束的环境(其中相同线扎中不同环路可以属于在局部接入市场上当然竞争的不同的业务提供者)中，这种情况尤为现实。现在，因为每个调制解调器具有固定的功率预算，所以每个用户都应该调整它的功率分配，使它自己的数据速率最大，同时考虑将所有其它干扰作为噪声。

如果在相同时刻对于所有用户连续地完成这种功率调整，则它们最终将达到平衡。这种平衡正是所要求的系统工作点，因为在平衡时，每个用户将达到它自己的局部最大值，没有一个会得到从该功率分配转移的鼓励。从游戏理论观点来看，该平衡点可称为Nash平衡。

将Nash平衡定义为一种策略分布，其中每个参与者的策略是对于每个其它参与者的策略的最佳响应。下面的讨论将给出Nash平衡在高斯干扰信道游戏中的特征，并确定它在现实信道中的存在和唯一性。

两-用户干扰信道提供下列简化的模型：

     y₁＝x₁+A₂x₂+n₁                     公式(4)

     y₂＝x₂+A₁x₁+n₂                     公式(5)

其中，把信道传递函数归一化为1。把干扰传递函数A₁和A₂的幅度平方分别表示为α₁(f)和α₂(f)。使N₁(f)和N₂(f)表示噪声功率谱密度。认为两个发送者是游戏中的两个参与者。假定游戏的结构(即，干扰耦合函数和噪声功率)为两个参与者共有的知识。每个参与者的策略分别是它的发射功率频谱，P₁(f)和P₂(f)，分别属于功率约束条件 ${\∫}_0^{F_s}{P}_1\left(f\right)\mathrm{df}\≤P_1$ 和 ${\∫}_0^{F_s}{P}_2\left(f\right)\mathrm{df}\≤P_2,$ 这里只考虑决定性的或纯粹的策略。每个用户的支付是它相应的数据速率。在简化的假定下，不管干扰强度如何都不扣除干扰，因此数据速率为：

$R_1={\∫}_0^{F_s}\log (1+\frac{P_1\left(f\right)}{N_1\left(f\right)+{\mathrm{\α}}_2\left(f\right)P_1\left(f\right)})\mathrm{df}$ 公式(6)

$R_2={\∫}_0^{F_s}\log (1+\frac{P_2\left(f\right)}{N_2\left(f\right)+{\mathrm{\α}}_1\left(f\right)P_2\left(f\right)})\mathrm{df}$ 公式(7)

如果我们对上述表达式与公式(2)进行比较，我们可以确定：

$N_1\left(f\right)=\frac{\mathrm{\Γ}{\mathrm{\σ}}_1\left(f\right)}{{\left|H_{11}\right(f\left)\right|}^2}$ 公式(8)

和

${\mathrm{\α}}_2\left(f\right)=\frac{{\left|H_{21}\left(f\right)\right|}^2}{\mathrm{\Γ}{\left|H_{11}\left(f\right)\right|}^2}$ 公式(9)

以及

$N_2\left(f\right)=\frac{\mathrm{\Γ}{\mathrm{\σ}}_2\left(f\right)}{{\left|H_{22}\left(f\right)\right|}^2}$ 公式(10)

和

${\mathrm{\α}}_1\left(f\right)=\frac{{\left|H_{12}\left(f\right)\right|}^2}{\mathrm{\Γ}{\left|H_{22}\left(f\right)\right|}^2}$ 公式(11)

因此简化的模型并没有产生一般的损耗。

这里所讨论的数据速率游戏不是零-总和的游戏。即，一个参与者的损耗并不等于另一个参与者的增益。由于在Nash平衡的条件下，每个用户的策略都是对其它用户策略的最佳响应，所以对于每个用户，给予其它参与者的功率电平的最优化功率分配是功率对组合的噪声和干扰的水-填充(water-filling)，如果对于所有用户同时都能得到水-填充，则就达到了Nash平衡。

在干扰信道中，同时水-填充点的完整特征可能是难于完成的，然而，在两-用户的情况下，Nash平衡的存在和唯一性可存在数个充分的条件。对于所有的α₁(f)α₂(f)＜1，f，则在高斯干扰游戏中就存在至少一个纯粹策略Nash平衡。此外，如果：

     λ₀＝sup{α₁(f)}sup{α₂(f)}                    公式(12)

     λ₁＝sup{α₁(f)α₂(f)}                         公式(13)

${\mathrm{\λ}}_2=\sup \left\{{\mathrm{\α}}_1\left(f\right)\right\}\frac{1}{F_s}{\∫}_0^{F_s}{\mathrm{\α}}_2\left(f\right)\mathrm{df}$ 公式(14)

${\mathrm{\λ}}_3=\sup \left\{{\mathrm{\α}}_2\left(f\right)\right\}\frac{1}{F_s}{\∫}_0^{F_s}{\mathrm{\α}}_1\left(f\right)\mathrm{df}$ 公式(15)

以及或者

   λ₀＜1，或者                   公式(16)

   λ₁+λ₂＜1/2，或者            公式(17)

   λ₁+λ₃＜1/2                  公式(18)

则Nash平衡是唯一的并且是稳定的。

迭代水-填充过程的收敛显示了Nash平衡是唯一的。这是因为开始点可以是任意的，所以如果它不是唯一的，则它可能是另一种Nash平衡。但是每个Nash平衡都是它自己的固定点。所以这不可能发生。Nash平衡的稳定性还遵循着迭代过程的收敛。

此外，如果满足Nash平衡的存在和唯一性的条件，则在每个步骤中，每个调制解调器更新它的有关作为噪声的所有干扰的功率谱密度时，迭代水-填充算法是收敛的，而且它从任意开始点起都收敛于唯一的Nash平衡。

自适应功率控制

因为DSL信道和DSL串话耦合的频率-选择特性，在DSL环境中的功率控制算法不但需要在不同用户中间分配功率，而且还需要在频域中分配功率。这个要求带来了许多额外的变量，并使得DSL的先进功率控制的设计很困难。然而，通过集中在竞争性最优化的功率分配上，以及假定满足在Nash平衡的总功率约束下的存在和唯一性条件，总功率单独就足以表示所有竞争时功率分配。结果，功率控制就可以单独地基于总功率而不管频率的选择性。这就大大地简化了处理过程。虽然一般竞争性最优化的解决方案不是全局最优化，但是当与现有的功率补偿算法进行比较时，仍可以实现令人佩服的改进。

目标是使每个用户都把达到一定的目标速率。自适应处理过程以两级的方式来运行。内部级使用适用于每个用户的给定功率约束条件作为输入，并且导出竞争性最优化的功率分配和数据速率作为其输出。这是通过迭代的水-填充过程来实现的。采用各个用户的固定总功率约束条件，第一用户更新它的功率分配作为与作为它的信道的水-填充频谱，它与作为噪声的其它用户的串话有关。然后把水-填充连续地施加于第二用户、第三用户、依次类推，然后再施加于第一用户、第二用户、等等，直到每个用户的功率分配都是收敛的。如果所有用户在预期处理过程中得到“服务”，则可以通过另外的(或甚至是随机的)排序来工作。

外部级寻找每个用户的最优化总功率约束条件。外部流程根据内部迭代水-填充的结果来调整每个用户的功率约束条件。如果用户的数据速率在用户的目标速率之下，则将增加用户的功率约束，除非它已经处于调制解调器功率极限处，在该情况中，它的功率保持相同。如果用户的数据速率在它的目标速率之上，则将降低它的功率。如果数据速率只是稍超过目标速率(小于规定的量)，则它的功率将不改变。当得到目标速率的设置时，外部处理过程就收敛。

上述方法可应用于分布式的形式，其中除了已经通过外部的代理或实体已把用户的目标数据速率“强加”在用户上这样的事实之外，每个用户都可以独立地动作。导出集中的形式是容易的，其中中央实体执行内部和外部迭代步骤，然后确定功率分配，接着再指令用户采用。集中形式意味着实体已经获得了某些或所有线路和/或信号特征的知识。

在K-用户系统中，使用P作为调制解调器功率极限以及T_i作为用户i的目标速率，可以把较佳过程概括如下：

初始化P_i＝P，i＝1，...，K。

重复

    重复

         对于i＝1到K

$N\left(f\right)=\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{\mathrm{ji}}\left(f\right)\right|}^2{P}_j\left(f\right)+{\mathrm{\σ}}_i\left(f\right)$

P_i(f)＝具有信道|H_ij(f)|²、噪声N(f)以及功率约束P_i

       的水-填充频谱

R_i＝在具有功率分配P_i(f)以及噪声N(f)的

    信道|H_ij(f)|²上的数据速率

结束

直到达到所要求的准确度。

对于i＝1到K

如果R_i＞T_i+∈，则设置P_i＝P_i-δ。

如果R_i＜T_i，则设置P_i＝P_i+δ。

如果P_i＞P，则设置P_i＝P。

结束

直到对于所有i，R_i＞T_i。

这个过程在参数δ＝3dB和∈等于目标速率的10％时工作得较好。只有当获得目标速率的设置时，外部迭代才是收敛的。不幸地，事先不能知道哪个目标速率的设置是可得到的。然而，具有所有信道和干扰传递函数的全面知识的集中代理可以通过经过所有可能总功率约束的运行来判定可以在DSL束中推广应用哪个目标速率的设置。事实上，已经把功率分配问题分成了两部分。集中代理可以判定束中的每个环路的目标速率和功率约束条件。然后，这些环路本身可以进行迭代水-填充过程以到达所要求的速率而无需集中控制。需要通过中央控制传递到每个环路的信息量是小的。

将本发明与传统功率控制方法进行比较，这种新方法提供两个关键的优点。第一，因为有系统地控制干扰，所以就不再需要功率谱密度的约束条件，因此，允许所有用户更有效地使用总功率。第二，因为在每个级处都执行单个用户水-填充，使与作为噪声的所有其它用户有关的每个用户的数据速率最优化，迭代水-填充算法向线扎中的不同环路提供协商使用频率的机会。因此，当干扰强时，鼓励每个环路能够从频带转移，并且集中在可以最有效利用的频带上。

仿真显示了本发明的竞争性最优化功率分配方法提供了惊人的性能改进。这种改进是可能的，因为新的功率控制方法考虑线扎中的所有环路作为一个整体，考虑所有迭代以及把功率全局性地分配给每个用户。虽然竞争性地最优化的工作点不需要进行全局性的最优化，但是本发明提供了超过只以每个环路本身来考虑的当前功率补偿方法的实质性改进。这些竞争性最优化的点是容易寻找的，因为迭代水-填充收敛得极快。

应该注意的是，可以使用其它“传输最优化”技术和方法来代替所揭示的水-填充方法(例如，分离加载方法)。还有，可以由每个用户的目标数据速率的容限最大化标准来代替速率的最大化标准。

矢量化的传输

在下面的例子中，说明了DSL系统的矢量化的传输。在单条线路由多个用户使用的分包不成束环境中(例如，当由单个操作者租用时，或在光纤连接终止于ONU处时，以及提供了与多个业务提供者的业务有关的多个方面时)，本发明的这种实施方式是有用的。

信道模型和DMT传输

现在介绍适用于图4所示结构的DSL信道模型。假定L个用户420-1到420-L对应于线扎410中一组对绞线组的子集。上游或下游传输的特定用户的采样输出取决于指定用户和其它串话用户两者当前的和过去的输入码元。一个适用于用户i的N个输出采样块应满足：

$y_i=H_{i,1}^c{x}_1^p+\·\·\·+H_{i,i}^c{x}_i^p+\·\·\·+H_{i,L}^c{x}_L^p+n_i$ 公式(19)

其中H^c _i，1，...，H^c _i，L是从信道脉冲响应矩阵导出的卷积矩阵，y_i是接收机i的N个输出采样的矢量，x^p _k是用户k的N+ν个输入码元的矢量，以及n_i是接收机i的N个噪声采样的矢量。ν表示以采样数目所表示的传递和串话耦合函数的最大存储器。噪声采样表示数个噪声源的叠加，所述噪声源诸如来自相邻DSL系统的串话、射频侵入和脉冲噪声。在下面，认为n_i是白噪声和高斯噪声，并且没有一般性的损耗而具有单位偏差。

与较佳实施例有关的本讨论使用了两个基本的假设。首先，所有用户使用具有长度至少为ν的循环前缀(CP)的块传输。还有，如图9的时序图所示，在CO/ONU处的块传输和接收是同步的。

给出CO/ONU的同一位置的假设，使得同步的块传输的实施是变得更加直截了当了。然而，同步的块接收需要附加的考虑，虽然各种方法和配置对于熟悉本技术领域的普通技术人员都是显而易见的。对准上游传输的块边界，使得所有用户的块同时到达CO/ONU。在初始化期间就可以实现这种块-级的同步，并且对于无线环境中的同步上行链路发送的问题也是类似的。

当使用“拉链式(FDD)”时，可以自动得到CO/ONU处的同步。根据这种技术，除了CP之外，还包括了大于信道传播延迟的循环后缀(CS)。这种“拉链方式”所提供的优点是消除了在接近上游/下游频带边缘的频率处的“漏频谱”所引起的剩余NEXT和近-回波。但是，在本揭示中，将使用上述严格性较少的假设，要理解到，通过本技术领域中众知的的发射机脉冲整形和接收机窗口技术可减轻剩余NEXT和近-回波。

考虑上述内容，公式(19)变成：

    y_i＝H_i，1x₁+...+H_i，ix_i+...+H_i，Lx_L+n_i   公式(20)

式中：x_k是用户k的N个输入码元的矢量，H_i，j，i，j＝1，...，L是循环数。组合L个用户，则公式(20)变成：

         y＝Hx+n              公式(21)

式中y＝[y^T ₁y^T ₂...y^T _L]^T，x＝[x^T ₁x^T ₂...x^T _L]^T，n＝[n^T ₁n^T ₂...n^T _L]^T，以及H是矩阵，它的(i，j)块为H_i，j。假定噪声协方差矩阵为R_nn＝1。

应用本技术领域中众所周知的离散傅利叶变换(DFT)调制，对每个发送数据块执行离散傅利叶逆变换(IDFT)运算(在附加CP之前)，以及对每个接收数据块执行DFT运算(在丢弃CP之后)，因此而产生信道的描述，其中按对应于用户的组来堆叠采样，每个组包括对应于单音的采样。希望通过按对应于单音的组的堆叠来重新组织这些采样供进一步的处理，其中每个组包括对应于不同用户的采样。至此，定义了具有NL行和NL列的置换矩阵P，它是由N×N个块P_i，j组成的，其中i，j＝1，...，L。除了在位置(j，i)处的一之外，块P_i，j包括全零。当矩阵P用大小为NL的矢量右-相乘时，将使P的元素从N个分量的L个组重新排序成为L个分量的N个组。还有，应注意到：P^-1＝P^*＝P。把这个重新排序的操作施加于发射机和接收机两者的采样，则产生：

     Z_i＝T_iU_i+N_i，i＝1，...，N                   公式(22)

因此，Z_i，U_i和N_i包含对应于单音i的所有用户所接收的采样、所发送的码元以及噪声采样，并且T_i充分地给出了单音i中MIMO传输的特征。下面采用标记T_i，up和T_i，down作为上游和下游之间的区分。

公式(22)显示了可以在每个单音中独立地执行串话消除。因此，正如以下更详细的描述，可以在CO/ONU处使用消除器块的阵列来去除上游通信中的每个单音中的串话。相似地，可以在CO/ONU处可使用的预编码器块使每个单音中的传输信号预-失真，以致在CPE处接收到的信号是没有串话的。确定消除器预编码器块的参数有赖于对CO/ONU处的信道矩阵和噪声协方差矩阵有较好的了解。这个假设对于DSL是合理的，由于对绞线信道是静止的，并且在初始化期间系统可以提供基于训练的信道识别。

可以满足具有比传递和串话耦合函数两者的存储器更长的CP的附加的要求而不会遭受到过度的损耗。图10显示了具有1640英尺长度的环路的FEXT耦合测量值。由于只提供了幅度数据，所以假设了线性相位，以便导出脉冲响应。可以发现在9微秒内包含了信号能量的99.9％。采用4096个采样的DMT块大小和17.664MHz的采样速率，这对应于159个采样。因此，320个采样的CP长度(对应于7.8％的损耗)是更合适的。

一般对绞线的平均延迟约为1.5微秒/千英尺。如果VDSL环路通常所具有的长度小于6000英尺，以及用原先的DMT假设，则传播延迟对应于少于160个采样。因此，即使使用“拉链”方式，CP加CS的长度不超过所推符的320个采样。正如熟悉本技术领域的人员所周知的，在信道具有不常见的长存储器的情况下，可用各种技术来“缩短”存储器。例如，可以在CO/ONU处使用MIMO时域均衡器以及对于下游通信可以利用合适的预编码器的MIMO扩展。

通过QR分解的串话消除

用公式(22)开始，首先对上游通信，然后对下游通信，描述去除每个单音中串话的方法。在下面，假定矩阵T_i，up和T_i，down是非-奇异性的(下面描述是对于这个假设的判断以及不良-条件的后果)。

上游

对于上游传输来说，CO/ONU收发机设备的并置给出了对于所接收到的采样执行连接信号处理的机会。矩阵T_i，up的QR分解的计算产生：

        T_i，up＝Q_iR_i                 公式(23)

式中：Q_i是单位矩阵，而R_i是上三角形矩阵。如果所接收到的采样是通过Q^* _i“旋转/映射的”，则公式(22)变成：

${\tilde{Z}}_i=Q_i^{*}{Z}_i$ 公式(24)

$=R_i$ $U_i+\widetilde{N_i}$ 公式(25)

其中：N^~ _i＝Q^* _iN_i具有一个标识协方差矩阵。由于R_i是上三角形而N^~ _i具有不相关的分量，所以可用通过与一个码元一个码元检测组合的返回-替代方法来恢复而输入的U_i。因此，如在图11中看到，使用Q^* _i的前馈矩阵模块1110，以及使用I-R_i的反馈矩阵模块1120，可创建判定反馈结构1100。把U_i的第k元素的检测表达为：

${\left(\hat{U}\right)}_k=\mathrm{dec}[\frac{1}{r_{k,k}^i}{\left({\tilde{Z}}_i\right)}_k-\underset{j=k+1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{r_{k,j}^i}{r_{k,k}^i}{\left(\hat{U}\right)}_j],k=L,L-1,...,1$ 公式(26)

式中：rⁱ _k，j是R_i的(k，j)元素。假定原先的判定是正确的，则完全可以消除串话，并且在每个单音中创建了L个“平行的”信道。可以使用上述运算来定义对应于单个单音的较佳消除器块，这在图11中示出。组合所有单音的消除器块，并且考虑DMT传输，在图12中显示了用于上游矢量化的DMT传输的系统1200。发射机1210-1到1210-L通过信道1220传输它们各自的信号。接收机1230-1到1230-L从信道1220接收信号，并使用消除器块1240-1到1240-L(在较佳实施例中，它们与图11的块相似)来处理所接收到的信号。

下游

对于在较佳实施例中的下游传输来说，使用传输码元的连接信号处理。T^T _i，down的QR分解产生：

$T_{i,\mathrm{down}}^T=Q_i{R}_i$ 公式(27)

式中：Q_i也是单位矩阵，而R_i也是上三角形矩阵。假定在传输之前的码元是通过Q^T* _i“旋转/映射的”：

$U_i=Q_i^{T*}{U}_i^{\′}$ 公式(28)

所以选择：

${\left(U_i^{\′}\right)}_k={\mathrm{\Γ}}_{M_{i,k}}[{\left({\tilde{U}}_i\right)}_k-\underset{j=i}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{r_{j,k}^i}{r_{k,k}^i}({U_i^{\′})}_j],k=\mathrm{1,2},...,L$ 公式(29)

可获得无串话的接收，式中在单音i中传输的码元是U^~ _i的元素。在接收机处执行下列运算：

${\left({\hat{Z}}_i\right)}_k={\mathrm{\Γ}}_{M_{i,k}}\left[\frac{{\left(Z_i\right)}_k}{r_{k,k}^i}\right],k=\mathrm{1,2},...,L$ 公式(30)

式中：定义Γ_M j，.k为：

${\mathrm{\Γ}}_{M_{i,k}}\left[x\right]=x-M_{i,k}d\left[\frac{x+\frac{M_{i,k}d}{2}}{M_{i,k}d}\right]$

公式(31)

式中，M_j，k是单音i上的用户k的象限大小，而d是象限中的点间隔。(如果x是复数，则 这些运算产生：

${\hat{Z}}_i={\tilde{U}}_i+{\left[\mathrm{diag}\right(R_i^T\left)\right]}^{-1}{N}_i$ 公式(32)

这意味着无串话接收。上述的较佳MIMO预编码器对应于单个单音，并且如图13所示。组合所有单音的预编码器以及包括DMT发射机和接收机，图14显示了用于下游发送的矢量化DMT系统。除了在分别通过系统发射机1410-1到1410-L发送信号之前用预编码器1420-1到1420-L对信号进行“预-处理”之外，该系统与图12所示系统相似。

假定在CO/ONU处的传输和接收滤波与在CPE处的发送和接收滤波都是相同的，则对于所有用户，在单音中的噪声可具有相同的统计值，对绞线传输的可逆特性意味着T_i，up＝T^T _i，down。在该情况中，公式(23)和(27)可给出相同矩阵的QR分解。

对于上游信道，不论环路的布局技术如何，T_i的列的对角元素的幅度大于相同列的非对角元素。发生这种情况是因为在上游传输中，从特定发射机始发的串话耦合信号可以永远不超过相同发射机所“直接”接收到的信号，一般，幅度差异可大于20dB。信号的插入损耗始终小于当信号传播到相邻对时所经受的耦合损耗。

在矢量空间中看T_i的列，可以看到这些列几乎都是相互正交的，这意味着Q_i接近于成为标识矩阵。因此，R_i的对角元素的幅度和T_i的对角元素的幅度的差异不明显，这表示QR所执行的消除几乎象完全去除串话那样完美。图15显示了两个用户的情况。正如图15所示，这保持了两种可能的检测排序。

通过开始观察在特定接收机处的串话信号永远不会超过“直接”接收信号的幅度，就可以容易地把上述有关上游传输的讨论扩展至下游传输。另一方面，通过使用上游和下游信道矩阵之间的转置关系也可以得到相同的结论。

把由QR消除产生的计算成本分解成QR分解的成本和与信号处理相关联的成本。DSL信道是静止的，所以并不需要频繁地计算(最好在初始化期间)QR分解。一般，通过获得串话环境特征的优点可以大大地减少每单音的触发器的数量(例如，使用Householder变换)。已知在一对中的串话噪声大多数是从三个或四个最相邻的对始发的，这暗意味着典型的T_i矩阵几乎稀疏地每行仅具有三或四个相当大的非对角元素。因此，把T近似为一个稀疏矩阵。假设可以使用旋转，以用数量减少的触发器使T_i三角形化。另一方面，不能减少由于消除器和预编码器块而引起的实时计算负担。在一个直截了当的实施中，支配总成本的运算包括公式(24)和(28)中的那些。

虽然在给出的实施例中完善的信道矩阵知识是合理的，但是考虑信道估计误差的影响，它的价值仍是短暂的。可以估计给定单音的上游信道矩阵，包括了信道的估计误差。然后，可以执行具有可逆性假设的QR分解以得到QR因子估计值。从公式(24)开始，可以计算对上游通信的影响。这样做，发现在检测中通过引入了“偏置”以及还通过允许某些剩余串话会使估计误差影响传输。对于下游通信可以应用相似的分析，但是模数运算使表达式复杂化。忽略模数运算，可以把估计误差的影响分离成检测偏置项和剩余串话项。

这种分析的结果揭露，当R^_i的任何对角元素较小时，会使信道估计误差的影响恶化。虽然在DSL环境中信道矩阵奇异性几乎是不可能的，但是不能够排除不良条件的信道(意味着有小的对角元素)，这就增加了信道估计误差的影响和造成几个计算问题。在高频中(例如，在具有极大环路长度差异的环路布局技术中)，以及在存在桥式分支(bridged tap)时，就会发生这些情况。但是，下面所讨论的能量分配算法通过不允许在R_i的对角元素较小的频率中传输而防止这种现象发生。

如上所看到，在系统的信号中的串话消除将实质性地改进系统的性能。系统中的最优化能量分配连同串话消除一起也同样可改进系统性能。还有，如上所述，合适的能量分配可以帮助避免不良条件信道中的估计误差的影响所产生的问题。

传输最优化

在下面的例子中使用的“传输最优化”是指加权数据速率总和的最大化。然而，本发明就最广义来说，术语“最优化”并设有这种限制。最优化也可以意味着确定在数字通信系统中可用的最大速率以及分配或提供可用的资源(包括各个用户的数据速率)。

在下面讨论中所揭示的方法主要是关心频率中的能量分配、在观察所诱发串话的限制条件时的频率中的能量分配、以及与上游/下游频率选择相结合的能量分配。

一般能量分配

最优化的目标是使所有用户的数据速率的加权总和最大化。

$\max \underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_k{R}_k$ 公式(33)

式中：α_k≥0是分配给第k个用户的权重，而R_k是第k个用户可达到的、可涉及上游或下游方向的数据速率。为了计算数据速率，使用合适的已知间隙近似法。考虑这样的事实，即矢量化实质上使信道“对角化”(并假定在上游方向上没有误差传播)，得到上游和下游可用速率为：

$R_{k,\mathrm{up}}=\underset{i\∈N_{\mathrm{up}}}{\mathrm{\Σ}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{{\left|r_{k,k}^i\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i}{\mathrm{\Γ}})$ 公式(34)

$R_{k,\mathrm{down}}=\underset{i\∈N_{\mathrm{down}}}{\mathrm{\Σ}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{{\left|r_{k,k}^i\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i}{\mathrm{\Γ}})$ 公式(35)

式中定义Γ为发送间隙，并取决于误差要求的概率、编码增益以及所要求的容限度。还有，N_up和N_down相应地表示上游和下游单音的设置，它们取决于FDD计划。通常是限制误差传播效应的，因为DSL系统是工作在极小的误差概率处。

与发生最优化相关的参数，对于上游传输为εⁱ _k，up，而对于下游传输为εⁱ _k，down。通过传输能量上的限制来约束这些参数。在上游传输中，总传输能量可受到的约束条件为：

$\underset{i\∈N_{\mathrm{up}}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_k^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}$ 公式(36)

式中：εⁱ _k是公式(25)中的(U_i)_k的能量，而ε_k，up是所允许的用户k的最大上游传输能量。由于εⁱ _k，up＝εⁱ _k，所以导出：

$\underset{i\∈N_{\mathrm{up}}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}$ 公式(37)

在下游传输中，把总传输能量约束表达为：

$\underset{i\∈N_{\mathrm{down}}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_k^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}$ 公式(38)

式中：εⁱ _k是公式(21)中的(U_i)_k的能量，而ε_k，down是所允许的用户k的最大下游传输能量。不幸地，由于非线性预编码，这个约束条件并能直接转变为 ${{\mathrm{\ϵ}}^{~i}}_k={{\mathrm{\ϵ}}^i}_{k,\mathrm{down}}$ 的约束。

然而，对于极端的环路布局技术的仿真结果表示使用上述较佳预编码器不会导致在不同用户的传输信号之间出现相当大的相关。假定这个结果普遍保持可以是合理的，由于仿真环路对应于关于串话耦合的最坏情况。

因此，作出 ${{\mathrm{\ϵ}}^i}_k\≈{{\mathrm{\ϵ}}^{{~}_i}}_k={{\mathrm{\ϵ}}^i}_{k,\mathrm{down}}$ 的近似，而使得是用于下游的公式(38)变成：

$\underset{i\∈N_{\mathrm{down}}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}$ 公式(39)

这是一种考虑，因为可以看到，公式(33)的能量分配问题变成了对每个用户都是独立的，因此在这种情况中的α_k权重是不相干的。把每个发送方向的最优化问题分离成k个水-填充问题，可表达为：

最大 $\underset{i\∈N_{\mathrm{up}}}{\mathrm{\Σ}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{{\left|r_{k,k}^i\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i}{\mathrm{\Γ}})$ 公式(40)

属于 $\underset{i\∈N_{\mathrm{up}}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}$ 公式(41)

以及表达为：

最大 $\underset{i\∈N_{\mathrm{down}}}{\mathrm{\Σ}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{{\left|r_{k,k}^i\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i}{\mathrm{\Γ}})$ 公式(42)

属于 $\underset{i\∈N_{\mathrm{down}}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}$ 公式(43)

可使用已知技术求解这些问题的解。在矢量化的DMT的情况中，所产生的频谱是最优化的。

具有功率补偿的能量分配

如上所述，在较佳的矢量化的传输中的所有用户都对应于一组相邻的对绞线。这并不妨碍相邻对绞线中其它“相异的”DSL系统的操作，另一方面，这导致串话进入矢量化的系统。处理这个问题的当前方法是把限制强加于发射功率谱密度(PSD)上，使得系统的性能不会过度地受到串话的影响。

此外，如图5所示的情况，VDSL系统遭遇到这样的情况，即，在短线路上的上游信号对长线路上的上游性能不利的影响(相似于无线通信中的近-远情况)。为了避免施加过分限制性的通用PSD屏蔽，已经推符采用功率补偿方法，该方法有效地使PSD屏蔽只与特定用户的环路长度有关。一种相似的情况，在图6中显示了相邻DSL系统的下游通信将有相当大的遭遇。当把ONU安装在某些线路上而保持与CO的对绞线连接时，将会更频繁地发生惊人的环路长度差异。

结合全信道矩阵知识的矢量化可以保证限制由矢量化的系统所诱发的串话的有效性，无需求助于所引入的通用PSD屏蔽，或使用功率补偿方法(它不需要考虑有关从矩阵信道识别产生的串话耦合的知识)。

可以扩大公式(22)使之包括相异系统的接收采样：

$\left[\begin{array}{c}Z\\ Z_n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}T& C_n\\ C& T_n\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}U\\ U_n\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}N\\ N_n\end{array}\right]$ 公式(44)

式中：Z_n、U_n和N_n分别是所接收到的采样的、所传输的码元的以及噪声采样的矢量。块矩阵C、C_n和T_n的定义取决于信道和相异DSL系统的两者特征；以及，虽然T是块对角，但是通常将不为其它矩阵保持这个特性。

当Z和Z_n对应于属于不同业务提供者的系统时，由于当前不成束的框架不允许第一业务提供者，相似地，第二业务提供者，能得到对Z或Z_n的访问这样的事实，从而难以识别串话耦合矩阵C和C_n。然而，在美国第09/788,267号中所揭示类型中的“第三方”通过引入公平的第三方进现场或操作便可克服这个困难，该方可获得所有的传输和接收数据，以产生串话耦合矩阵的估计值。

在均方意义上限制FEXT，导致下列情况：

$\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈N_{\mathrm{up}}}{\mathrm{\Σ}}{\left|c_{j,(k-1)N+1}\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{j,\mathrm{up}}^c,j=1,...,{\mathrm{MN}}_N$ 公式(45)

$\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈N_{\mathrm{down}}}{\mathrm{\Σ}}{\left|c_{j,(k-1)N+1}\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{j,\mathrm{down}}^c,j=1,...,{\mathrm{MN}}_N$ 公式(46)

式中：M是相邻系统的数量，N_N是每一个相邻系统的“维”数(例如，单音的数目)，ε^c _j，up，ε^c _j，down是相邻系统在对上游和下游采样j中可允许的最大串话能量，而c_j，1是MN×LN矩阵C的(j，1)元素。注意可以概括这个方法，以致使FEXT和NEXT两者都受到限制。

在公式(45)和(46)中的不等式组相应地与公式(37)和(39)中的那些不等式组结合而形成线性不等式约束条件。包括公式(33)的速率最大化目标产生下列最优化问题：

最大 $\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_k\underset{i\∈N_{\mathrm{up}}}{\mathrm{\Σ}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{{\left|r_{k,k}^i\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i}{\mathrm{\Γ}})$ 公式(47)

属于 $\underset{j\∈N_{\mathrm{up}}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}},k=1,...,L$ 公式(48)

$\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈N_{\mathrm{up}}}{\mathrm{\Σ}}{\left|c_{j,(k-1)N+1}\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{j,\mathrm{up}}^c,j=1,...,{\mathrm{MN}}_N$ 公式(49)

以及通过：

最大 $\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_k\underset{i\∈N_{\mathrm{down}}}{\mathrm{\Σ}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{{\left|r_{k,k}^i\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i}{\mathrm{\Γ}})$ 公式(50)

属于 $\underset{i\∈N_{\mathrm{down}}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}},k=1,...,L$ 公式(51)

$\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i\∈N_{\mathrm{down}}}{\mathrm{\Σ}}{\left|c_{j,(k-1)N+1}\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{j,\mathrm{down}}^c,{j=1,...,\mathrm{MN}}_N$ 公式(52)

目标函数是凹性的(因为它们是对数函数的和)，而约束条件形成凸性组(因为它们是线性不等式)。因此，使用已知凹性编程技术可以有效地求解。在上述最优化问题中也可以包括其它限制条件(诸如PDS屏蔽或比特帽(bitcap))，因为它们只需要引入保持问题的凸性的线性不等式约束条件。

能量分配和上游/下游频率选择

虽然使用FDD的现有DSL系统都具有固定的上游/下游双工频带计划，但是动态配置频带的计划可以提供明显的优点。该计划是所有用户共用的，但是根据特定传输环境以及用户要求是在调制解调器初始化期间确定的。

固定频带计划的缺点的例子发生在出现桥式分支时，其中在一个方向上的传输可能面临不合适的降质，同时在相反方向上的传输可能保持没有损失。在这种情况中采用动态频带方法可以在上游和下游两种活动中都提供对影响的公平分布。

现在可以把最优化目标表达为：

$\max \underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\α}}_{k,\mathrm{up}}{R}_{k,\mathrm{up}}+{\mathrm{\α}}_{k,\mathrm{down}}{R}_{k,\mathrm{down}})$ 公式(53)

其中α_k，up，α_k，down≥0是分配给用户k的上游和下游发送的权重，而R_k，up，R_k，down是用户k可用的上游和下游速率。这里，最优化参数不只是包括所分配的能量，而且还包括上游/下游单音的选择。然而，如果使用公式(34)和(35)，则把单音组分成N_up和N_down是二进制约束问题，它的解会具有极高的复杂性。

作为替代，可以放宽二进制的约束条件，这就会大大地简化了计算。这种概念以前已经在出现码元间干扰时用于计算高斯多址信道的FDMA容量中。更详细的描述是，起初假定每个单音上游和下游之间是时间-共享的，因此得到下列可用速率：

$R_{k,\mathrm{up}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{t}_{i,\mathrm{up}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{{\left|r_{k,k}^i\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i}{t_{i,\mathrm{up}}\mathrm{\Γ}})$ 公式(54)

$R_{k,\mathrm{down}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{t}_{i,\mathrm{up}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{{\left|r_{k,k}^i\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i}{t_{i,\mathrm{down}}\mathrm{\Γ}})$ 公式(55)

式中：t_i，up，t_i，down相应地描述用于上游和下游传输的单音i中的一部分时间，而t_i，up+t_i，down＝1；t_i，up，t_i，down≥0。由于只在时间的某些部分上发生传输，所以在对数表达式中的分母中所存在t_i，up和t_i，down意味着所分配的能量是“提升”的。对于用户k的能量约束条件为：

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}$ 公式(56)

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}$ 公式(57)

因此，最优化问题具有下列形式：

最大 $\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\left[{\mathrm{\α}}_{k,\mathrm{up}}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{t}_{i,\mathrm{up}}\frac{1}{2}{\log }_2\right(1+\frac{{\left|r_{k,k}^{i,}\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i}{t_{i,\mathrm{up}}\mathrm{\Γ}})+{\mathrm{\α}}_{k,\mathrm{down}}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{t}_{i,\mathrm{down}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+\frac{{\left|r_{k,k}^i\right|}^2{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i}{t_{i,\mathrm{down}}\mathrm{\Γ}})]$ 公式(58)

属于 $\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{up}},k=1,...,L$ 公式(59)

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{down}}^i\≤{\mathrm{\ϵ}}_{k,\mathrm{dwon}},k=1,...,L$ 公式(60)

       t_i，up+t_i，down＝1，i＝1，...，N           公式(61)

目标函数是凹性的，因为这是形式x·log(1+y/x)的函数的和，已知该函数在x，y≥0时为凹性的。很清楚，约束条件的设置是凸性的，由于它们是通过线性不等式来定义的。因此，问题是凸性的，所以可以使用多种方法来有效地求解。

再有，这种解实际上产生FDD和时分多路复用(TDD)实施的混合。由于需要FDD实施，所以通过舍入t_i，up和t_i，down而得到近似解。很自然，这是次最优化的，但是当单音的数量十分大时，它将适当地接近最优化的解。仿真结果使本权利要求书生效。注意，以前分段中的功率补偿约束也可以包括在问题方程式中而不会较大地影响求解的难度。

在上述讨论中，目标已经是加权数据速率总和的最大化。然而，熟悉本技术领域的人员会明了，通过调整权重，可以确定通过矢量化的传输可达到的数据速率区域的不同表面点，因此也可以确定整个多维表面。然而，当加权总和包括三项以上时，看到固有的折衷就变得很困难。可能对业务提供者造成的一个实际问题是给定的矢量化的系统是否能够支持一组速率要求，以及如果能支持的话，则需要什么能量分配来达到此要求。实际上这个问题与加权数据速率总和问题具有对偶性关系，因此加权总和问题提供其它方法来解“可行性”问题。

矢量化而无需功率补偿或频率计划可以在几个方面大大地改进性能。对于给定的环路长度，VDMT允许达到更高的数据速率。对于在3500-4500英尺或更少的范围中的长度，这些速率的增加是十分可观的。甚至在短环路(其中传输明显地受到FEXT限制)中增益可以更大。还有，矢量化的DMT可以延长给定数据速率的最大环路长度。例如，50Mbps的下游速率要求一般把标准DMT系统的环路长度限制在小于1150英尺。使用本发明可以按2650英尺数量级或更长的长度来延长到达长度。

当能量分配进一步受到要求的约束(即，也必须对某些“相异”DSL系统进行保护以抵御来自矢量化的系统的串话)时，业务提供者可以按“选择”的方式执行功率补偿，以致可以根据业务的优先级来分配性能影响。当根据环路特征和业务要求允许上游/下游双工频率计划以改变每个矢量化的束时，可以看到进一步的改进。

一般，本发明的实施例采用了各种处理过程，包括通过一个或多个计算机系统和/或调制解调器的数据传递。本发明的实施例还涉及用于执行这些操作的硬件装置或其它设备。可以为了所要求的目的而特别构成这些设备，或这些设备可以是通过存储在计算机中的计算机程序和/或数据结构选择性地激励的和重新配置的通用计算机。这里所提出的过程并不是固有地涉及任何特定计算机或其它设备的。尤其，可以使用具有根据本文所指导所编写的程序的各种通用机器，或可以更方便地构成更专用的设备来执行所要求的方法步骤。根据本说明，熟悉本技术领域的人员会明了多种这类机器的特定结构。

此外，本发明的实施例涉及包括用于执行各种计算机可执行的操作程序的指令和/或数据(包括数据结构)的计算机可读性媒体或计算机程序产品。计算机可读性媒体的例子包括，但是不限于，诸如硬盘、软盘以及磁带之类的磁性媒体；诸如CD-ROM盘之类的光学媒体；磁光媒体；特别配置来存储和执行程序指令的半导体存储器器件(诸如只读存储器器件(ROM)、以及随机存取存储器(RAM))，以及硬件装置。可以把本发明的数据和程序指令嵌入在载波或其它传播媒体中。程序指令的例子包括诸如通过编译器产生的机器码以及包含可以通过使用编译器的计算机可执行的较高级代码的文件两者。

从所写的说明书可以明了本发明的许多特征和优点，因此，试图以所附的权利要求书来包括本发明的所有这类特征和优点。此外，由于熟悉本技术领域的人员可以迅速地产生许多修改和改变，所以本发明并不限于所示意和所描述的确切的结构。因此，可认为所有合适的修改和相类似的技术方案都在本发明的范围内。

Claims (20)

1.一种控制具有多条传输和接收信号的通信线路的数字通信系统的方法，在传输期间，信号会受到干扰的影响，通信线路的每一条由一个用户使用，并具有至少一台发射机和至少一台接收机，所述方法包括下列步骤：

—收集有关通信线路的线路、信号和干扰特征的信息；

—创建通信线路的线路、信号和干扰特征的模型；

—使发射机和接收机之间的信号传输同步；

—使用模型处理信号以从信号中去除干扰。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字通信系统是DSL系统。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在传输信号之前的所述处理信号的步骤采用模型来执行。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收信号之后的所述处理信号的步骤采用模型来执行。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使信号传输同步的步骤包括使用块传输和接收。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响信号传输的干扰包括来自与传输信号的通信线路相邻的通信线路的串话。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字通信系统使用离散多音发送，并且所述使用模型处理信号以从信号中去除干扰的步骤是基于一个单音一个单音来完成的。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用模型处理信号以从信号中去除干扰的步骤包括采用QR分解来消除信号中的串话干扰。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集有关通信线路的线路、信号和干扰特征的信息的步骤是通过不是用户中之一的一方来执行。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，允许每个用户使用一种数据速率来传输和接收信号，其中，所述使用模型处理信号以从信号中去除干扰的步骤包括最大化用户的数据速率的加权总。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述最大化用户的数据速率的加权总和的步骤包括把用于传输信号的能量分配给每个用户。

12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号是使用多个频率来发送的，并且进一步，其中所述使用模型处理信号以从信号中去除干扰的步骤包括动态地调整用于发送信号的频率。

13.一种控制具有多条通信线路的数字通信系统的方法，每一条通信线路由一个用户来使用，其中一个用户可以在系统中使用的总功率受到功率约束条件的限制，所述方法包括下列步骤：

—对每个用户的总功率约束条件指定一个初始值；

—确定每个用户的竞争性最优化的数据速率，并包括下列步骤：

—通过迭代允许每个用户使它的功率分配最优化来确定每个用户的总功率约束条件中的功率分配；以及

—根据所确定的用户功率分配来确定每个用户的竞争性最优化的数据速率；

—估计每个用户的竞争性最优化的数据速率，并包括下列步骤：

—对用户的竞争性最优化的数据速率与所述用户的目标速率进行比较；

—如果用户的竞争性最优化的数据速率小于所述用户的目标速率，则增加所述用户的功率约束条件；

—如果用户的竞争性最优化的数据速率超过所述用户的目标速率且至少为一个规定的偏差，则降低所述用户的功率约束条件；

—如果用户的竞争性最优化的数据速率等于所述用户的目标速率，则保持所述用户的功率约束条件；

—如果用户的竞争性最优化的数据速率超过所述用户的目标速率且少于所规定的偏差，则保持所述用户的功率约束条件。

14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述确定每个用户的竞争性地最优化的数据速率和估计每个用户的功率约束条件的步骤是重复的，直到没有功率约束条件需要增加或降低。

15.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述数字通信系统是DSL系统。

16.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述各个用户可允许的总功率是在多个频率中间分配的。

17.如权利要求13所述的方法是由单个实体来执行的。

18.如权利要求13所述的方法是由采用分布方式的用户来执行的。

19.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述串话干扰是通过另一个用户的至少一条线路串入到用户的通信线路中，另外，其中所述串话干扰是由在所述确定用户的功率分配的步骤中的用户来考虑的。

20.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述每个用户使用具有功率限制的调制解调器，其中不管所述用户的竞争性最优化的数据速率如何，所述用户的功率约束条件都不会增加到大于调制解调器功率所限制的电平。

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