高性能同轴电缆接入网(HINOC,High Performance Network Over Coax)技术是我国在“三网融合”、“提速降费”等政策背景下产生的,具有完全自主知识产权的新型宽带接入技术。2016年3月,HINOC2.0完成标准化,次年6月,江苏省开始全面部署HINOC2.0试点网络,这意味着HINOC产业化取得了初步进展。随着HINOC的产业化的逐步推进,HINOC网络周边设施的完善也变得越来越重要,同时在HINOC系统中产生的大量数据也需要相应的平台进行处理。因此研发一个具备远程管理和数据采集能力的网管系统具有很高的应用价值。本文研究了HINOC的远程数据采集网管平台的设计与实现,使用Apache Kafka技术作为存储方案,OAM、HTTP协议和JSON作为通信方案,分为数据采集设备端和服务端实现了HINOC的数据采集、上传、存储和获取系统,并在服务端实现了一种基于Q-Learning方法的调制门限自动调整算法。首先,本文介绍了HINOC2.0协议和HINOC2.0的网管机制,包括HINOC组网方案、物理层调制方案、HINOC OAM网管机制和帧格式、消息队列技术、机器学习技术;接着对HINOC数据采集网管平台进行了总体设计,包括需求分析、总体架构设计、数据采集设备软件总体设计、服务端软件总体设计、软件开发环境和软件开发流程,提出了总体实现方案;然后对数据采集网管平台的各个模块的详细实现机制和策略进行了阐述,包括数据通信格式的定义、数据采集设备软件的在线设备维护、数据上报模块、命令接收模块、服务端的数据接收模块、命令生成模块、Web服务模块的设计与实现,并且详细阐述了调制门限自动调整算法的算法背景、选型设计和具体实现。最后基于HINOC网络和Linux系统搭建了测试环境,对系统功能和算法效果进行了详细测试。测试结果表明,系统的各个模块工作正常,软件性能和稳定性都符合预期;调制门限自动调整算法有较好的速率提升效果。本文工作验证了HINOC远程数据采集网管平台设计的正确性和实用性,为未来HINOC网络的产业化提供了工具,并为后面的算法研究打下了一定的基础。