利用对近端和远端误码的回归分析来识别线路故障的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种识别电信网络中的数字用户线路的故障的方法，尤其设及识别间 歇性故障的方法，例如数字用户线路的金属线对的不稳定接合点。
【背景技术】
[0002] 数字用户线路值SL)技术（通常被称为"宽带"）是通过构成本地电话网络的一部 分的金属双绞铜线提供高速数字数据传输的一类服务。D化通常用于为用户家庭提供网络 连接，通常通过ISP连接到因特网。
[0003] 宽带线路容易发生故障。运些故障导致速度慢或者掉线，影响用户业务。运些故 障中的有些易于识别和校正，例如用户家中缺少微滤波器。其他的故障更加复杂，例如当线 路遭受电线之间的接合处的铜线或者电线周围的绝缘老化时。已经发展出各种技术来帮助 识别运种故障。
[0004] -种公知的方法是采用金属线测试，其中电话交换机处的线路测试设备运行各种 线路测试。运些通常是电子测试，并且使用诸如电阻、电容等的测量结果来寻找金属路径上 的各种线路状态。运些测试旨在识别PSTN故障，可能缺乏对影响宽带的故障状态的敏感 度。事实上，一些测试会掩盖某些故障，如在某些情况下，测试本身可能跳过故障状态作为 施加到线路的电压而产生的结果。运种测试还需要连接到线路上的专口的设备，在测试进 行时需要临时禁用PSTN和D化服务。测试设备通常需要某些种类的继电器来接入，并且运 些继电器常常具有有限的使用寿命。
[0005] 此外，金属线测试对于间歇性的故障也感到困难，由于其本身的性质，无法在测试 期间显示出任何故障特征。
[0006]在 2010 年 10 月 10 日，I邸E，2010Inte;rnationalConferenceon切ber-En油led DistributedComputingandKnowledgeDiscovery，由CharlieChen-YuiYang等人 提出的"MethodandSystemofPerformanceMonitoringtoDetectVD化Service Degradation"中第468-475页描述了一种自动装置，该装置基于性能监测测量结果预测性 地检测VD化的业务退化特征或征兆。其描述了一种用于故障划分和隔离W验证并确认问 题所在的位置的管理结构和方法。
【发明内容】
[0007] 本发明的实施方式的目的在于提供一种在电信网络中识别数字用户线路上的故 障的改进方法。
[0008] 根据本发明的一个方面，提供一种识别在电信网络中的数字用户线路上的故障的 方法，所述的方法包括W下步骤：确定在时间段内测量到的与数字用户线路相关联的近端 误码（error)实例和远端误码实例；确定近端误码实例和远端误码实例之间的相关程度； 根据所确定的相关程度识别数字用户线路上的故障；
[0009] 相关性可W包括对近端和远端误码实例执行回归分析W确定拟合质量参数。误码 实例通常是误码秒。此外，误码秒可W定义为数字用户线路上数据传输的出现了不可校正 的误码的秒。
[0010] 该时间段包括多个时间块，与每个误码实例相关联的近端误码实例的值和远端误 码实例的值可W是与每个时间块相关联的误码出现的计数。
[0011] 近端误码实例是在数字用户线路的网络端测量到的误码实例，并且远端误码实例 是在数字用户线路的客户端测量到的误码实例。
[0012] 识别故障的步骤进一步包括将所确定的相关性与阔值进行比较。
[0013] 本发明还具有不需要任何专口的测试设备的优点。此外，所需的测量由客户调制 解调器和DSLAM执行，不需要中断提供给客户的任何业务。另外，由于测量结果可W被持续 地收集，某些线路故障可W被立即识别出来。
【附图说明】
[0014] 为了更好地理解本发明，现在将仅W示例的方式结合附图给出参考，其中：
[0015] 图1是示出电话交换机和运行到客户端上的数字用户线路的系统框图；
[0016] 图2是概括本发明的示例的步骤的流程图；
[0017] 图3是示出针对测试示例线路A的一系列时间块的近端和远端误码秒数据的表 格；
[001引图4是示出针对测试线路B的一系列时间块的近端和远端误码秒数据的表格；
[0019] 图5a是针对线路A相对于时间块号码绘制的近端误码秒的曲线图；
[0020] 图化是针对线路A相对于时间块号码绘制的远端误码秒的曲线图；
[0021] 图6a是针对线路B相对于时间块号码绘制的近端误码秒的曲线图；
[0022] 图化是针对线路B相对于时间块号码绘制的远端误码秒的曲线图；
[0023] 图7是针对线路A相对于近端误码秒（通过共同的时间块相关联）绘制的远端误 码秒的曲线图；
[0024] 图8是针对线路B相对于近端误码秒（通过共同的时间块相关联）绘制的远端误 码秒的曲线图；
[002引图9a是示出针对b和r2的阀值，W及得到线路分类的表格；
[0026] 图9b是示出针对b和r2的可变阀值，W及得到线路分类的表格。
【具体实施方式】
[0027] 本文参照具体示例对本发明进行描述。然而，本发明并不仅限于运些示例。
[002引本发明的示例提出了一种识别D化线路故障的方法，具体地识别由D化线路上不 稳定的接合点而引起的间歇性故障。本发明收集DSLAM和客户端设备（CPE，通常是家庭集 线器或路由器）的误码秒数据。在DSLAM上所收集的误码数据被称作近端误码，在C阳上 所收集的误码数据被称作远端误码。然后对近端和远端数据进行分析W确定两组数据之间 是否存在相关性或者相匹配。匹配的数据模式指示DSL线路中不稳定的或者坏的接合点， 并且通常是间歇性的并位于客户端附近。
[0029] 图1示出了电信网络100,其包括客户端102。该客户端102经由电话线106连 接到电话交换机104上。电话线是铜或侣双绞线。特别地，网络终端设备NTE108位于线 路106-端的客户端102处。NTE108经常被称为线路箱或主插座（mastersocket),并且 是电话网络和客户端102中的客户配线之间的分界点。线路106从NTE108延展到接线盒 110,并接着延展到分配点DP112。在该示例中，DP112是电线杆上的接合点。线路106接 着继续到交换机104上，在此最终连接到数字用户接入复用器DSLAM114上。在客户端102 中，NTE108被连接到客户端设备CPE124,该客户端设备CPE124通常是路由器或家庭集 线器。
[0030]DSLAM是向连接的线路和相关联的客户端提供数字用户线路值SL)服务的网络 元件。线路106因此也被称为数字用户线路，或者D化线路。在交换机上还包括被连接到 DSLAM114的故障检测单元118。该故障检测单元118包括处理器120和诸如硬盘阵列或 类似的数据存储器122。故障检测单元118收集由DSLAM114产生的各种测量结果，并将它 们存储在数据存储器122中，处理器120利用所存储的测量结果确定线路何时表现出故障。
[0031]DSLAM114还具有到数据提供网路的前向连接116。本领域技术人员还应当理解， 在交换机104中存在其他元件，例如向连接的线路提供标准PSTN服务的元件。然而，为了 简洁，运些元件被省略。
[0032] 虽然本示例示出DSLAM存在于交换机104中，但本发明也将适用于DSLAM位于其 他某处的配置。例如，在光纤到交换箱（FTTC)构造中，DSLAM114将位于路边交换箱中，其 通常离客户端比离交换机近。在另选的网络布置中，类似功能性的DSLAM可W由MSAN(多 业务接入节点）提供，其还提供例如语音的其他性能。
[0033] 当DSLAM114转换由CPE124中的调制解调器传送的信号时，DSLAM还记录包含 导致损坏的信息的误码的传输的秒数。该参数被称为近端误码秒。类似的，当转换从DSLAM 114接收的信号时，通过CPE124记录的误码的秒数被称为远端误码秒。近端和远端误码秒 不断地被记录，从而随着时间的推移，可W绘制出误码秒的图像。作为DSLAM的常规操作的 一部分，近端和远端误码秒持续地被记录，并因此是非侵入式的，不同于其中业务可能不得 不被中断W激活特殊的线路测试的测试。
[0034] 图2是概括本发明的步骤的流程图。
[0035] 在步骤200中，故障检测单元118分别从DSLAM114和CPE124收集关于近端误码 秒和远端误码秒数据的事件数据。在AD化化中，信息交换协议由D化标准定义。在AD^(I) 中，使用的协议可能依赖于制造商的实现。特别地，所收集的数据设及在每个已出现不可校 正的误码的收集周期、或者时间块或时间窗中的秒数。在该示例中，时间块持续时间为900 秒。各个收集周期的时间块因此具有包括近端误码秒（肥_6巧和远端误码秒（FE_E巧的数 据对。
[0036] 故障检测单元118将所收集的数据存储在数据存储器122中。图3和图4中的表 格分别示出了针对不同的D化线路（线路A和线路B)所存储的一些示例数据。
[0037] 图3中的表格示出了针对线路A的数据，并具有用于时间块302的列，数据从凌晨 00:00点开始，每隔15分钟，直到23:45为止。运产生了如列304中所示的96个时间块或 者时间窗。列306示出了在相关联的时间块中测量的近端误码秒，类似的列308示出了在 相关联的时间块中测量的远端误码秒。图4中的表格具有与图3类似的数据，不过是针对 线路B的。
[003引图5a示出了针对线路A相对于时间块号码绘制的近端误码秒数据。图化示出了 针对线路A相对于时间块号码绘制的远端误码秒数据。因此，图5a和化提供了一段时期 内近端和远端误码秒的可视化表示。图6a和化示出了针对线路B的类似的近端和远端误 码秒曲线图。
[0039] 然而，通过目测无法直接确定表格或者相应的曲线图中所示出的数据是否是相关 的。本发明提出了一种借助执行数值分析来确定是否存在相关性的方法，并且优选地使用 一种线性回归分析的统计方法。
[0040] 在步骤202中，处理单元120对存储的数据执行线性回归分析W确定近端和远端 误码秒是否相关。对于相同的时间块号码来说，近端误码秒数据与远端误码秒是成对的，近 端误码秒设为X值，远端误码秒设为Y值。执行线性回归分析W拟合下面的算式（1)给出 的直线图：
[0041] Y=a+bX (1)
[0042] 其中a是截距，b是直线图的斜率。
[004引斜率b利用下面的算式似来确定：
[0044]
(2)
[0045] 其中n是时间块的号码，
[0046] X是针对时间块的近端误码秒的值，
[0047] Y是针对相同的时间块的远端误码秒的值，
[004引 E