在铜线宽带接入系统中，串扰（Crosstalk）始终是制约带宽的核心瓶颈。当多条双绞线被绑扎在同一线束（Binder）中时，相邻线对之间通过电磁耦合产生干扰，这种被称为 FEXT（远端串扰）的现象会随着频率升高而急剧恶化。G.vector 技术（ITU-T G.993.5）的本质，是在 DSLAM（数字用户线接入复用器）侧对所有绑扎线对进行联合信号处理，通过预编码（Downstream Precoding）和干扰消除（Upstream Cancellation）将串扰从不可预测的噪声源转化为可主动抑制的确定性失真。这一工程实现的成败，取决于信道状态信息（CSI）估计的精度、预编码矩阵的计算效率，以及实时更新算法的收敛速度三个关键环节。
信号处理链路的第一阶段是 CSI 估计。G.vector 系统在每个 DMT（离散多音调制）符号周期内，DSLAM 会向所有 CPE（用户端设备）发送同步训练序列，接收端将误差样本反馈至 DSLAM，DSLAM 据此构建完整的 N×N 互耦矩阵，其中 N 为绑定内的活动线对数量。该矩阵的每个元素代表对应频率点上的串扰系数，其维度随频点数量线性增长。对于支持 106MHz 带宽的 G.fast 系统，仅单个符号周期就需要处理数千个频点的矩阵运算。这种大规模矩阵运算对 DSP 的并行计算能力提出了极高要求 —— 当 N 达到 50 对以上时，矩阵维度将达到 2500×2500 量级，直接矩阵求逆的计算复杂度已超出通用处理器的实时处理能力边界。
预编码矩阵的构建采用迫零（Zero-Forcing）准则，其数学形式为 P = H⁻¹，其中 H 为耦合矩阵与主信道增益的联合矩阵。在理想情况下，经过预编码处理后，每个子载波上的信号在到达 CPE 端时，串扰分量已被完全抵消。然而在实际工程中，H 的估计必然存在误差，且矩阵求逆的数值稳定性会随着条件数恶化而下降。G.993.5 规范引入了对角加载（Diagonal Loading）技术，在矩阵求逆前向主对角元素添加正则化项 η，以牺牲部分噪声容限换取数值稳定性。工程实践中，η 的取值通常在 -20dB 至 -10dB 之间（相对于主信道增益），具体数值需要根据线缆老化程度和环境噪声水平进行现场调优。
实时更新机制是 G.vector 工程实现中最具挑战性的部分。静态预编码矩阵无法应对温度变化导致的线缆参数漂移、以及新用户入网带来的拓扑结构变化，因此必须采用自适应算法持续迭代更新系数。传统的 LMS（最小均方）算法收敛速度与步长参数 μ 直接相关：μ 过大将导致系数震荡甚至发散，μ 过小则使得系统需要数百甚至数千个符号周期才能跟踪信道变化。对于 G.fast 这类超宽带系统，频带扩展至 212MHz 后，串扰耦合路径的数量显著增加，传统 LMS 的收敛时间将大幅延长。Deep-LMS 算法通过引入预处理器矩阵，显著加速了主 LMS 滤波器的收敛过程，在仿真环境中可将收敛周期从数千符号缩减至数百符号量级。
从工程参数视角审视部署边界，当单束绑扎线对超过 100 对时，预编码矩阵的存储开销将达到数百兆字节，矩阵运算的延迟将超过 DMT 符号周期预算。此时运营商需要在 binder occupancy（线束占用率）与服务质量之间做出权衡 —— 降低每束线对中的活动用户数量，或接受部分用户无法获得完整的矢量增益。此外，混合部署场景下（部分 CPE 支持矢量、部分不支持）会引入所谓的 "远端串扰污染"，即非矢量用户产生的串扰无法被 DSLAM 消除，这将导致矢量用户的实际性能低于理论值。解决该问题需要在网络规划阶段对用户进行分组隔离，或在 DSLAM 侧部署选择性矢量处理逻辑。
资料来源：ITU-T G.993.5 规范定义了 VDSL2 场景下的 FEXT 消除机制，Deep-LMS 算法研究论文表明其在 G.fast 超宽带场景下可显著加速收敛（Gigabit DSL: a Deep-LMS Approach）。