CN104301916B - 基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统 - Google Patents
基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104301916B CN104301916B CN201410626342.4A CN201410626342A CN104301916B CN 104301916 B CN104301916 B CN 104301916B CN 201410626342 A CN201410626342 A CN 201410626342A CN 104301916 B CN104301916 B CN 104301916B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- plug
- data
- universal plug
- user
- network
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/08—Testing, supervising or monitoring using real traffic
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/10—Scheduling measurement reports ; Arrangements for measurement reports
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统,本发明公开一种基于移动智能终端通用插件的测试优化方法,包括:在启动任一应用程序App时,调用集成进该APP的通用插件;通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息;根据采集的网络信息和终端用户感知信息优化无线网络的配置。本发明公开的无线网络优化测试方法及装置能够实现“从终端看网络”,同时支持任何第三方应用软件的集成开发,使得终端用户无需进行专属应用软件的安装,并且能够提供便捷、通用、灵活的用户投诉渠道,形成多渠道网络感知数据获取手段。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,特别涉及一种基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统。
背景技术
随着通信网络规模逐步扩大,特别是TD-LTE网络的试商用和未来规模商用,用户对网络质量和满意度要求越来越高,日趋繁重的网络优化工作和相对不变的人力资源以及成本之间的矛盾日益尖锐。此外,数据业务的爆炸式增长也对网络优化提出了更高的要求。
TD-LTE网络大力建设初期,TD-LTE网络的测试保障成为首要工作,但是仅仅采用数据卡方式的TD-LTE测试手段单一,TD-LTE网络质量监测测试手段需要增强和创新。
用户体验已不再局限于语音、短彩信等传统业务,而是更多的取决于新型移动互联网业务的体验。传统网优路测(即,网络优化及路测)手段已难以满足当前运营商基于用户感知的网络优化转型需求。
智能终端取代传统终端快速成为主流,用户感知的好坏,实际上是通过网络承载的终端业务能力去呈现。
现有网优路测手段在其测试所覆盖的时间和空间上具有很大的局限性。室内(家庭、封闭的办公场所等等)、偏僻区域、偏远农村等区域无法有效测试,同时现有网优测试仅是特定时间段测试,无法实现24小时全天候测试。4G部署初期,网络存在大量网络问题需要调优,迫切需要高强度的大规模测试为网优提供依据。
为了解决上述问题,为TD-LTE的规模发展提供测试保障,需要建立一套基于智能终端的且能在对用户无干扰的前提下从智能终端自动采集用户的三网(2\3\4G)及WIFI网络的真实网络体验信息和网络异常事件信息,及时自动上报到后台,并能在后台对采集的信息进行智能分析和处理的自动化采集与智能分析系统。
目前,关于支持普通商用终端进行网络测试及用户感知提升研究方面已经有一些专利。
在一篇申请号为“2011100231271”的中国专利申请文件中公开了一种TD-SCDMA无线通信网络服务用户感知数据采集方法,其首先在用户使用无线通信网络业务时实时采集无线通信网络关键信息,生成一个数据日志(log)文件;再根据内建数据库比较所收集到网络信息以判断网络状态,在监测到网络异常时,判断原因并同时收集用户对网络异常的主观感知信息,并将异常原因,异常手机信令以及收集的用户主观感知信息写入log文件;并在用户同意后自动将所述log数据上传到指定的后台管理平台。该方法基于商用终端并在日常业务过程中发现异常,更接近于普通用户的网络使用感知,有效的保证了用户行为、测试结果和用户感知的一致性,并能更为全面的对整体网络进行性能和服务质量评估。
在一篇申请号为“2013106815872”的中国专利申请文件中公开了一种基于移动智能终端的无线网络测试方法,属于移动通信技术和无线网络测试技术领域。首先根据无线网络测试需求设定测试脚本,再根据测试场景选择测试脚本进行测试,将测试脚本下载到移动智能终端中,通过移动智能终端进行测试;最后记录测试日志,并由移动智能终端将测试日志上传到服务器。该方法可用于GSM/EDGE/GPRS和WCDMA无线网络的空中接口测试和监测。支持无线网络参数实时监测、用户定义任务测试、实时信令解码等功能,打破了传统的普通路测工具测试空中网络接口参数需要很多繁重设备的困扰,同时解决了现有技术中由于地理上的限制导致一些热点地区无法测试的缺陷。
在一篇申请号为“2010105222999”的中国专利申请文件中公开了一种无线网络测试系统、测试方法及装置,其中,无线网络测试系统包括控制设备以及分布于传输网络中的传输设备;所述控制设备,用于通过所述传输网络向所述传输设备发送测试指令;以及接收所述传输设备根据所述测试指令反馈的测试结果;所述传输设备,用于接收所述控制设备发送的测试指令,根据所述测试指令,通过被测无线网络向基站发送测试信息,并在根据所述基站的反馈确定对所述被测无线网络的测试结果后,通过所述传输网络向所述控制设备发送所述测试结果。采用该技术方案,一方面提高了对无线网络测试的实时性,另一方面提高了无线网络测试结果的准确性。
在一篇申请号为“2009100474168”的中国专利申请文件中公开了一种WiFi无线网络测试仪,包括嵌入式处理器平台(10)、无线AP接口(20)、记录存储器(40)、电源(30)、扩展模块(70)和液晶屏(60),其特征在于,所述的嵌入式处理器平台(10)包括微处理器(11)、NOR FLASH存储器(12),SDRAM动态存储器(13)和NAND FLASH存储器(14);有着优良而强大的性能,用户界面友好,操作简单,方便施工人员使用,可广泛应用于WiFi无线网络的建设、维护现场。运用本无线网络测试仪,能降低WiFi无线网络的建设时间、建设和维护成本。
在移动互联网趋势下,LTE无线网络感知需要规模用户以便捷的方式充分参与进来,这对真实无线网络的感知及业务提升来说至关重要,因此目前上述现有技术所存在的问题在于:1)目前LTE测试重点以运营商自身无线网络测试为主,大多是专业路测终端的网络测试,缺乏商用终端参与到真实网络的感知;2)从已有的专利,如“2011100231271”和“2013106815872”等来说,该类方法都需要在普通商用终端上安装专属无线网络感知软件,在此基础上进行无线网络数据感知数据上报及后台挖掘分析,该方法的缺点在于主要靠运营商进行推广,大众用户很难主动安装该类专属软件,对运营商来说,推广该类专属软件的成本代价大且用户体验不好;3)对大众用户来说,运营商亟需提供便捷、通用、灵活的用户投诉渠道,打造移动互联网形势下的新型终端客户感知数据的收集方式,且用户体验要好。
有鉴于此,针对现有技术中存在的不足,本领域亟需一种新的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法及装置,能够实现“从终端看网络”,同时支持任何第三方应用软件的集成开发,使得终端用户无需进行专属应用软件的安装,并且能够提供便捷、通用、灵活的用户投诉渠道,形成多渠道网络感知数据获取手段。
发明内容
针对上述技术问题,本发明提供一种基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统,以实现“从终端看网络”,同时支持任何第三方应用软件的集成开发,使得终端用户无需进行专属应用软件的安装,并且能够提供便捷、通用、灵活的用户投诉渠道,形成多渠道网络感知数据获取手段。
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种基于移动智能终端通用插件的测试优化方法,包括:步骤101,在启动任一应用程序App时,调用集成进该APP的通用插件;步骤102,通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息;步骤103,根据采集的网络信息和终端用户感知信息优化无线网络的配置。
进一步地,通用插件运行过程进一步包括:步骤1021,通用插件的配置;步骤1022,通用插件的运行;步骤1023,当调用的通用插件为两个以上时,所述通用插件的数据融合;步骤1024,对各通用插件的客户感知数据处理;步骤1025,将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器。
进一步地,所述通用插件的配置步骤包括:步骤201,启动Android项目,打开软件项目工程;步骤202,在当前项目以引用库的形式增加MCEB库文件;步骤203,在步骤201中启动的项目工程中,更新AndroidManifest.xml配置文件,将MCEB库中的AndroidManifest.xml配置文件中的Application元素里的所有内容合并到项目AndroidManifest.xml配置文件中,Application元素中的内容包括<Activity参数,Service参数,Receiver参数>,再将MCEB库中AndroidManifest.xml配置文件中所需uses-permission用户权限合并到该项目工程中;步骤204,在该项目工程的继承Application元素里,在onCreate方法中添加并启动服务;步骤205,启动Activity参数入口。
进一步地,所述通用插件的运行步骤进一步包括:步骤301,启动第三方业务APP软件;步骤301,在该第三方APP软件中调用并启动通用插件;步骤303,通用插件启动后先进行应用鉴权,鉴权通过的通过插件可正常运行;步骤304,首次启动的插件,在插件功能运行时需至配置服务器获取相关通用插件工作配置参量,配置参数获取到后自动完成对该通用插件工作状态的更新;否则直接进入步骤305;步骤305,通用插件后台运行并进行客户感知数据获取。
进一步地,移动终端在调用通用插件时,采用数据本机多次数据迭代融合后再进行数据无线上报,不仅减少移动终端耗电(注:数据采集的能耗低于无线数据传输能耗),同时与移动终端第三方业务融合时用户体验优(注:数据多次采集,在第三方业务使用过程中对用户体验影响小的流程中进行数据上报)。所述通用插件的数据融合步骤进一步包括:设通用插件获取n个数据的方差分别为目标估计客户感知真值为X,通用插件获取的各客户感知数据值分别为X1,X2,…,Xn,并且彼此互相独立,客户感知数据的迭代因子分别为W1,W2,…,Wn,则融合值和迭代因子满足如下:
总均方误差为:
因为X1,X2,…,Xn彼此独立,且为X的无偏估计,则E[(X-Xi)(X-Xj)]=0,因此得到:
接着,根据多元函数求极值,得到,
因此,所对应的最小均方误差为:
根据插件在某一时刻的客户感知值进行估计,当估计真值X为常量时,则可根据标准插件历史数据的均值进行估计,设:
此时估计值为,
总均方差误差为:
同理可得,
因此,当最小时所对应的最优迭代因子W′p仍然满足式(4),此时所对应的最小均方误差为:
进一步地,所述对各通用插件的客户感知数据处理步骤进一步包括:步骤401,各插件周期性采集客户感知数据,并在设置的时间阈值内完成连续数据获取,所述的采样周期和时间阈值都从配置服务器获取;步骤402,根据公式(5)评估出客户感知平均值,并求得方差;步骤403,将平均值和方差都发送给应用服务器;步骤404,应用服务器接收到所有客户感知平均值和方差后,去掉其中的最大值和最小值,并根据公式(6)评估出剩余客户感知的最优迭代因子;步骤405,由分析服务器根据公式(7)评估出该插件客户感知最终融合估计值。
为了解决上述技术问题,本发明还提供了一种基于移动智能终端通用插件的测试优化装置,包括:通用插件运行模块,用于在启动任一应用程序App时,调用集成进该APP的通用插件;数据采集模块,用于通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息;发送模块,用于将采集的网络信息和终端用户感知信息发送给服务器进行无线网络的优化。
进一步地,所述通用插件运行模块用于:通用插件的配置;通用插件的运行;当调用的通用插件为两个以上时,所述通用插件的数据融合;对各通用插件的客户感知数据处理;将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器。
进一步地,所述通用插件运行模块用于:启动Android项目,打开软件项目工程;在当前项目以引用库的形式增加MCEB库文件;在启动的项目工程中,更新AndroidManifest.xml配置文件,将MCEB库中的AndroidManifest.xml配置文件中的Application元素里的所有内容合并到项目AndroidManifest.xml配置文件中,所述Application元素中的内容包括<Activity参数,Service参数,Receiver参数>,再将MCEB库中AndroidManifest.xml配置文件中所需uses-permission用户权限合并到该项目工程中;在该项目工程的继承Application元素里,在onCreate方法中添加并启动服务;启动Activity参数入口。
进一步地,所述通用插件的运行步骤包括:启动第三方业务APP软件;在该第三方APP软件中调用并启动通用插件;通用插件启动后先进行应用鉴权,鉴权通过的通过插件可正常运行;首次启动的通用插件在插件功能运行时,需至配置服务器获取相关通用插件的工作配置参量,所述配置参数获取到后所述服务器自动完成对该通用插件工作状态的更新,否则直接进入下一步;通用插件后台运行并进行客户感知数据获取。
进一步地,所述通用插件的运行步骤包括:通过MCEP查看用户通过MCEB一键投诉上报的网络问题,支持数据在线查看及GIS服务;根据MCEB上报的数据进行判断是否可直接完成投诉处理;通过MCEP操作界面将用户投诉处理内容进行处理的结果直接反馈至用户;根据MCEB上报的数据无法直接完成投诉处理,则将用户投诉工单反馈至上级进行投诉二次处理;进行用户投诉二次处理分析,并反馈获得的分析结果。
为了解决上述技术问题,本发明还提供了一种基于移动智能终端通用插件的测试优化装置,包括:用户评估体系侧的移动用户感知评估体系插件,其包括:通用插件运行模块、数据采集模块和发送模块;移动用户感知评估体系平台,其包括:配置服务器、应用服务器和鉴权服务器;其中,通用插件运行模块和配置服务器之间连接发送模块,数据采集模块和应用服务器之间连接发送模块,鉴权服务器连接通用插件运行模块。
本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统,通过终端客户感知通用插件(Mobile Customer Experience Bridge,MCEB),实现“从终端看网络”,支持任何第三方应用软件的集成开发,用户无需进行专属应用软件的安装,用户体验好且推广渠道广,综合考虑用户体验,形成多渠道网络感知数据获取手段;将全量投诉工单进行GIS(Geographic Information System,地理信息系统)化处理,依托终端客户感知通用插件上报的用户投诉信息与上报本地网络数据相关联,关联数据的分析结果作为投诉处理的补充手段,以提升投诉分析处理效率,创新解决大众用户“最后一公里”的感知评测和投诉处理,在最靠近客户侧获取真实的客户感知且更精准对用户投诉进行处理。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化系统的架构示意图;
图2示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法的流程示意图;
图3示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法中的通用插件运行过程的整体工作流程示意图
图4示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法中的在第三方Android软件中实现MCEB的具体工作流程示意图;
图5示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化系统的数据流程示意图;
图6示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化系统的流程时序示意图;
图7示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法中的所述将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器的流程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
图1示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化系统的架构示意图。如图1所示,本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化系统主要包括用户评估体系(User Experience,简称“UE”)侧的移动用户感知评估体系插件(Mobile CustomerExperience Bridge,简称“MCEB”)的集成开发、移动用户感知评估体系平台(MobileCustomer Experience Platform,简称“MCEP”)服务器和MCEP操作界面组成,通过UE侧独有的感知指标,捕获尚未到达网络侧的交互异常,真正反映UE到UE的客户感知,解决UE与接入网络交互感知的盲点。UE终端通用软件开发是在第三方应用软件中植入客户感知通用插件的方法。在进行MCEB开发时,可直接调用终端客户感知通用插件页面,此时在通用插件页面进行用户注册,注册完成后的标准插件页面可在第三方应用软件中进行使用,所述的注册可以是通过HTTP方式,也可以是通过短信网关获取验证码方式;同时支持第三方应用软件调用终端客户感知通用插件标准库函数,此时可根据第三方软件的色调和框架重新进行插件的页面排版和功能开发。UE上报的终端感知数据主要包括网络异常事件、业务行为、主动测试和用户体验上报信息等。如果监测过程中有异常事件发生或者用户有业务行为发起,则启动测量,记录相关数据,记录完成或者业务行为结束则继续进入待机监测状态;UE终端客户感知通用插件保存数据的上传周期由MCEP操作界面进行配置,该配置信息保存在MCEP服务器,每个周期会自动回传数据到MCEP服务器,如果上传失败则隔一定时间重新上传,如果连续多次上传失败,则等待下一次上传周期上传。
MCEP服务器对数据进行存储解析,MCEP操作界面通过HTTP方式从MCEP服务器获取解析完成的数据进行查询、呈现、报表统计、数据导出等操作。通过MCEP操作界面进行的一些系统管理功能返回MCEP服务器处理,部分涉及UE终端客户感知通用插件的配置更新或者远程升级功能,则通过MCEP服务器下发到UE终端软件。终端积分管理模块支持对MCEB用户进行积分激励,在第三方应用软件中使用该MCEB用户并成功完成客户感知数据上报或一键投诉,即可获得对应积分。大众用户在第三方软件中调用该软件中终端客户感知标准插件模块进行网络投诉上报,MCEP根据用户上报投诉的信息,通过在后台地图进行GIS呈现,方便关联用户的投诉位置附近网络状况,便于运营商进行一键投诉处理。
图2示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法的流程示意图。如图2所示,本发明提供了一种基于移动智能终端通用插件的测试优化方法,包括:步骤101,在启动任一应用程序App时,调用集成进该APP的通用插件;步骤102,通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息;步骤103,根据采集的网络信息和终端用户感知信息优化无线网络的配置。
图3示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法中的通用插件运行过程的整体工作流程示意图。如图3所示,通用插件运行过程进一步包括:步骤1021,通用插件的配置;步骤1022,通用插件的运行;步骤1023,当调用的通用插件为两个以上时,所述通用插件的数据融合;步骤1024,对各通用插件的客户感知数据处理;步骤1025,将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器。
图4示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法中的在第三方Android软件中实现MCEB的具体工作流程示意图。如图4所示,
步骤201,启动Android项目,打开软件工程;
步骤202,在当前项目以引用库的形式增加MCEB库文件;
步骤203,在步骤201中启动的项目工程中,更新AndroidManifest.xml 文件,将MCEB库中AndroidManifest.xml中applicationApplication里的所有内容合并到项目AndroidManifest.xml,Application中的内容包括Activity,Service,Receiver,再将MCEB库中AndroidManifest.xml中所需权限uses-permission合并到项目工程中;
Android配置文件采用XML作为描述语言,每个XML标签都不同的含义,大部分的配置参数都放在标签的属性中,下面我们便按照以上配置文件样例中的先后顺序来学习Android配置文件中主要元素与标签的用法。AndroidManifest.xml是Android系统的一种配置文件的根元素,必须包含一个application元素并且指定xlmns:android和package属性。xlmns:android指定了Android的命名空间,默认情况下是“http://schemas.android.com/apk/res/android”;而package是标准的应用包名,也是一个应用进程的默认名称。
步骤204,在项目工程的继承Application类里,在onCreate方法中添加并启动服务;
具体方法如下:
Bridge.Start(this);
步骤205,启动Activity入口;
具体方法如下:
startActivity(new Intent(this,ExperienceMainUI.class))。
图5示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化系统的数据流程示意图。如图5所示,本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化系统可以包括:配置有APP插件的移动终端、鉴权服务器、配置服务器、应用服务器和分析服务器。所述通用插件的运行步骤进一步包括:首先,启动第三方业务APP软件;接着,在该第三方APP软件中调用并启动通用插件;接着,通用插件启动后先进行应用鉴权,鉴权通过的通过插件可正常运行;接着,首次启动的插件,在插件功能运行时需至配置服务器获取相关通用插件工作配置参量,配置参数获取到后自动完成对该通用插件工作状态的更新;否则直接进入下一步;接着,通用插件后台运行并进行客户感知数据获取。
作为一种实施方式,如图5所示,移动终端在调用通用插件时,采用数据本机多次数据迭代融合后再进行数据无线上报,不仅减少移动终端耗电(注:数据采集的能耗低于无线数据传输能耗),同时与移动终端第三方业务融合时用户体验优(注:数据多次采集,在第三方业务使用过程中对用户体验影响小的流程中进行数据上报)。所述通用插件的数据融合步骤进一步包括:设通用插件获取n个数据的方差分别为目标估计客户感知真值为X,通用插件获取的各客户感知数据值分别为X1,X2,…,Xn,并且彼此互相独立,客户感知数据的迭代因子分别为W1,W2,…,Wn,则融合值和迭代因子满足如下:
总均方误差为:
因为X1,X2,…,Xn彼此独立,且为X的无偏估计,则E[(X-Xi)(X-Xj)]=0,因此得到:
接着,根据多元函数求极值,得到,
因此,所对应的最小均方误差为:
根据各个插件在某一时刻的客户感知值进行估计,当估计真值X为常量时,则可根据各个插件历史数据的均值进行估计,设:
此时估计值为,
总均方差误差为:
同理可得,
因此,当最小时所对应的最优迭代因子W′p仍然满足式(4),此时所对应的最小均方误差为:
从上式可以看出,一定小于σ2,且将随k的增加而进一步减小,因此,插件客户感知数据可根据要求进行多次获取后再进行分析可有效提升客户感知准确度。
作为一种实施方式,如图5所述,所述对各通用插件的客户感知数据处理步骤进一步包括:步骤401,各插件周期性采集客户感知数据,并在设置的时间阈值内完成连续数据获取,所述的采样周期和时间阈值都从配置服务器获取;步骤402,根据公式(5)评估出客户感知平均值,并求得方差;步骤403,将平均值和方差都发送给应用服务器;步骤404,应用服务器接收到所有客户感知平均值和方差后,去掉其中的最大值和最小值,并根据公式(6)评估出剩余客户感知的最优迭代因子;步骤405,由分析服务器根据公式(7)评估出该插件客户感知最终融合估计值。
图6示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化系统的流程时序示意图。如图6所示,本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化系统可以包括:配置有APP插件的移动终端、鉴权服务器、配置服务器、应用服务器和分析服务器。首先,第三方APP软件在配置有APP插件的移动终端中被启动;随后,通用插件启动,移动终端通过APP插件向鉴权服务器发送鉴权请求,并且接收鉴权服务器返回的鉴权状态反馈消息;随后,移动终端通过APP插件向配置服务器发送配置数据在线申请,并且接收配置服务器返回的数据并进行本机存储;随后,移动终端通过APP插件向应用服务器发送客户感知数据以及上报发送周期,并且接收应用服务器向通用插件模块反馈的上报确认信息;随后,移动终端通过APP插件向分析服务器发送接收的感知数据进行分析,并且接收分析服务器向通用插件模块反馈的分析结果;接着,移动终端通过APP插件向鉴权服务器发送退出请求,并且接收鉴权服务器返回给第三方业务APP反馈的确认信息。
图7示出本发明提供的基于移动智能终端通用插件的测试优化方法中的所述将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器的流程示意图。如图7所示,所述将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器,进一步包括:步骤501,通过MCEP查看用户通过MCEB一键投诉上报的网络问题,支持数据在线查看及GIS服务;步骤502,根据MCEB上报的数据进行判断是否可直接完成投诉处理;步骤503,通过MCEP操作界面将用户投诉处理内容进行处理的结果直接反馈至用户;步骤504,根据MCEB上报的数据无法直接完成投诉处理,则将用户投诉工单反馈至上级进行投诉二次处理;步骤505,进行用户投诉二次处理分析,并反馈获得的分析结果。
本发明实现了一种终端客户感知插件的系统,便于发挥LTE商用终端更加贴近用户的“及时性”和“真实性”特点,以及便于依托大众用户基数大的优势,从客户感知角度监测LTE网络质量,最终便于探索网络问题和定位问题的新方法。
本发明提出的一种终端客户感知插件的方法,无需用户新安装专属终端客户感知应用软件,支持在第三方应用软件中直接集成,便于扩大终端客户感知测试的数据采集覆盖面,终端客户感知的手段更灵活机动,可以借助现有大众用户已有各种应用软件,协助网络测试及客户感知,是传统通过开发专属终端客户感知软件并须在大众用户的普通商用终端进行独立安装的有效补充,有益降低应用软件开发和推广的成本;综合考虑用户体验的基础上,便于形成多渠道客户感知数据的获取手段,理念先进,应予以保护;
本发明通过终端客户感知插件的方法,实现移动互联网投诉新模式,支持将全量投诉工单进行GIS化处理,依托终端客户感知插件自动采集客户投诉前后手机、网络、业务状态等客户感知指标,关联数据的分析结果作为投诉处理的补充手段,协助维护人员定界定位问题,优化了精准投诉处理能力,提升了投诉处理效率,理念先进,应予以保护。
为了解决上述技术问题,本发明还提供了一种基于移动智能终端通用插件的测试优化装置,包括:通用插件运行模块,用于在启动任一应用程序App时,调用集成进该APP的通用插件;数据采集模块,用于通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息;发送模块,用于将采集的网络信息和终端用户感知信息发送给服务器进行无线网络的优化。
进一步地,所述通用插件运行模块用于:通用插件的配置;通用插件的运行;当调用的通用插件为两个以上时,所述通用插件的数据融合;对各通用插件的客户感知数据处理;将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器。
进一步地,所述通用插件运行模块用于:启动Android项目,打开软件项目工程;在当前项目以引用库的形式增加MCEB库文件;在启动的项目工程中,更新AndroidManifest.xml配置文件,将MCEB库中的AndroidManifest.xml配置文件中的Application元素里的所有内容合并到项目AndroidManifest.xml配置文件中,所述Application元素中的内容包括<Activity参数,Service参数,Receiver参数>,再将MCEB库中AndroidManifest.xml配置文件中所需uses-permission用户权限合并到该项目工程中;在该项目工程的继承Application元素里,在onCreate方法中添加并启动服务;启动Activity参数入口。
进一步地,所述通用插件的运行步骤包括:启动第三方业务APP软件;在该第三方APP软件中调用并启动通用插件;通用插件启动后先进行应用鉴权,鉴权通过的通过插件可正常运行;首次启动的通用插件在插件功能运行时,需至配置服务器获取相关通用插件的工作配置参量,所述配置参数获取到后所述服务器自动完成对该通用插件工作状态的更新,否则直接进入下一步;通用插件后台运行并进行客户感知数据获取。
进一步地,所述通用插件的运行步骤包括:通过MCEP查看用户通过MCEB一键投诉上报的网络问题,支持数据在线查看及GIS服务;根据MCEB上报的数据进行判断是否可直接完成投诉处理;通过MCEP操作界面将用户投诉处理内容进行处理的结果直接反馈至用户;根据MCEB上报的数据无法直接完成投诉处理,则将用户投诉工单反馈至上级进行投诉二次处理;进行用户投诉二次处理分析,并反馈获得的分析结果。
为了解决上述技术问题,本发明还提供了一种基于移动智能终端通用插件的测试优化装置,包括:用户评估体系侧的移动用户感知评估体系插件,其包括:通用插件运行模块、数据采集模块和发送模块;移动用户感知评估体系平台,其包括:配置服务器、应用服务器和鉴权服务器;其中,通用插件运行模块和配置服务器之间连接发送模块,数据采集模块和应用服务器之间连接发送模块,鉴权服务器连接通用插件运行模块。
本发明通过终端客户感知插件的装置及系统,实现移动互联网投诉新模式,支持将全量投诉工单进行GIS化处理,依托终端客户感知插件自动采集客户投诉前后手机、网络、业务状态等客户感知指标,关联数据的分析结果作为投诉处理的补充手段,协助维护人员定界定位问题,优化了精准投诉处理能力,提升了投诉处理效率,理念先进,应予以保护。以上所述仅是本发明的部分实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种基于移动智能终端通用插件的测试优化方法,其特征在于,包括:
在启动任一应用程序App时,调用集成进该APP的通用插件;
通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息;
根据采集的网络信息和终端用户感知信息优化无线网络的配置;
所述通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息,包括如下步骤之一:
通用插件的配置;
通用插件的运行;
当调用的通用插件为两个以上时,所述通用插件的数据融合;
对各通用插件的客户感知数据处理;
将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器;
所述通用插件的配置步骤进一步包括:
启动Android项目,打开软件项目工程;
在当前项目以引用库的形式增加MCEB库文件;
在启动的项目工程中,更新AndroidManifest.xml配置文件,将MCEB库中的AndroidManifest.xml配置文件中的Application元素里的所有内容合并到项目AndroidManifest.xml配置文件中,所述Application元素中的内容包括<Activity参数,Service参数,Receiver参数>,再将MCEB库中AndroidManifest.xml配置文件中所需uses-permission用户权限合并到该项目工程中;
在该项目工程的继承Application元素里,在onCreate方法中添加并启动服务;
启动Activity参数入口;
所述通用插件的运行步骤进一步包括:
启动第三方业务APP软件;
在该第三方APP软件中调用并启动通用插件;
通用插件启动后先进行应用鉴权,鉴权通过的通过插件可正常运行;
首次启动的通用插件在插件功能运行时,需至配置服务器获取相关通用插件的工作配置参量,所述配置参数获取到后所述服务器自动完成对该通用插件工作状态的更新,否则直接进入步骤305;
通用插件后台运行并进行客户感知数据获取;
所述将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器,进一步包括:
通过MCEP查看用户通过MCEB一键投诉上报的网络问题,支持数据在线查看及GIS服务;
根据MCEB上报的数据进行判断是否可直接完成投诉处理;
通过MCEP操作界面将用户投诉处理内容进行处理的结果直接反馈至用户;
根据MCEB上报的数据无法直接完成投诉处理,则将用户投诉工单反馈至上级进行投诉二次处理;
进行用户投诉二次处理分析,并反馈获得的分析结果;
进一步地,所述通用插件的数据融合步骤包括:设通用插件获取n个数据的方差分别为目标估计客户感知真值为X,通用插件获取的各客户感知数据值分别为X1,X2,…,Xn,并且彼此互相独立,客户感知数据的迭代因子分别为W1,W2,…,Wn,则融合值和迭代因子满足如下:
<mrow>
<mover>
<mi>X</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>2</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
总均方误差为:
<mfenced open = "" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>=</mo>
<mi>E</mi>
<mo>&lsqb;</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>X</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mo>=</mo>
<mi>E</mi>
<mo>&lsqb;</mo>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msubsup>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mo>&NotEqual;</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mi>W</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
因为X1,X2,…,Xn彼此独立,且为X的无偏估计,则E[(X-Xi)(X-Xj)]=0,因此得到:
<mrow>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>=</mo>
<mi>E</mi>
<mo>&lsqb;</mo>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msubsup>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msubsup>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<msubsup>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>3</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
接着,根据多元函数求极值,得到,
<mrow>
<msubsup>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>/</mo>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<msubsup>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>4</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
因此,所对应的最小均方误差为:
<mrow>
<msubsup>
<mi>&sigma;</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>/</mo>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<msubsup>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>5</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
根据插件在某一时刻的客户感知值进行估计,当估计真值X为常量时,则可根据标准插件历史数据的均值进行估计,设:
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>X</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>i</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mi>k</mi>
</mfrac>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>k</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mi>L</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>6</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
此时估计值为,
<mrow>
<mover>
<mover>
<mi>X</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mover>
<mi>X</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>i</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
总均方差误差为:
<mrow>
<msup>
<mover>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>=</mo>
<mi>E</mi>
<mo>&lsqb;</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>-</mo>
<mover>
<mover>
<mi>X</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>8</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
同理可得,
<mrow>
<msup>
<mover>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mi>k</mi>
</mfrac>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msubsup>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
因此,当最小时所对应的最优迭代因子W′p仍然满足式(4),此时所对应的最小均方误差为:
<mrow>
<msubsup>
<mover>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>/</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>k&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<msubsup>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>10</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>.</mo>
</mrow>
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410626342.4A CN104301916B (zh) | 2014-11-07 | 2014-11-07 | 基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410626342.4A CN104301916B (zh) | 2014-11-07 | 2014-11-07 | 基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104301916A CN104301916A (zh) | 2015-01-21 |
CN104301916B true CN104301916B (zh) | 2018-01-02 |
Family
ID=52321436
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410626342.4A Active CN104301916B (zh) | 2014-11-07 | 2014-11-07 | 基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104301916B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104883274A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-09-02 | 努比亚技术有限公司 | 问题排查方法及服务器 |
CN108052314B (zh) * | 2017-12-26 | 2020-05-01 | 无线生活(杭州)信息科技有限公司 | 一种基于Gradle的插件打包的方法及装置 |
CN110196711B (zh) * | 2019-04-10 | 2023-02-28 | 杭州实在智能科技有限公司 | 基于人工智能的插件式工单辅助决策方法及其系统 |
CN110377499B (zh) * | 2019-06-06 | 2023-05-23 | 奇安信科技集团股份有限公司 | 一种对应用程序进行测试的方法及装置 |
CN111027070B (zh) * | 2019-12-02 | 2022-05-03 | 厦门大学 | 恶意应用检测方法、介质、设备及装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101464805A (zh) * | 2008-12-24 | 2009-06-24 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种插件管理方法及其系统 |
CN102256297A (zh) * | 2011-01-21 | 2011-11-23 | 珠海世纪鼎利通信科技股份有限公司 | 一种td-scdma无线通信网络服务用户感知数据采集方法 |
CN102253840A (zh) * | 2011-08-04 | 2011-11-23 | 深圳芯智汇科技有限公司 | 插件管理方法及插件管理器 |
CN103621132A (zh) * | 2013-06-25 | 2014-03-05 | 华为技术有限公司 | 一种网络监测方法及装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7539288B2 (en) * | 2005-11-16 | 2009-05-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for simulating a trunk gateway in a telecommunications switch test system |
-
2014
- 2014-11-07 CN CN201410626342.4A patent/CN104301916B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101464805A (zh) * | 2008-12-24 | 2009-06-24 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种插件管理方法及其系统 |
CN102256297A (zh) * | 2011-01-21 | 2011-11-23 | 珠海世纪鼎利通信科技股份有限公司 | 一种td-scdma无线通信网络服务用户感知数据采集方法 |
CN102253840A (zh) * | 2011-08-04 | 2011-11-23 | 深圳芯智汇科技有限公司 | 插件管理方法及插件管理器 |
CN103621132A (zh) * | 2013-06-25 | 2014-03-05 | 华为技术有限公司 | 一种网络监测方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104301916A (zh) | 2015-01-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104301916B (zh) | 基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统 | |
CN102256290B (zh) | 一种td-scdma无线通信网络用户终端异常数据采集方法 | |
US7873321B2 (en) | Apparatus and methods for determining network access performance of a wireless device | |
KR101026029B1 (ko) | 무선 디바이스의 배터리 성능을 관리하기 위한 장치 및 방법 | |
CN101194468B (zh) | 用于无线装置上的通用诊断监控器模块的设备及方法 | |
WO2017041406A1 (zh) | 一种故障定位方法及装置 | |
CN111459794A (zh) | 通信网络测试方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
US20100094930A1 (en) | Server device and method for directing mobile devices to collect and communicate location based user quality data | |
CN110515522B (zh) | 设备数据的接入方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
BRPI0610776A2 (pt) | métodos e equipamento para determinar aspectos de desempenho de multimìdia de um dispositivo sem fio | |
CN109548057B (zh) | 一种基站监控和维护的方法及系统 | |
US10251076B2 (en) | Self-care self-tuning wireless communication system | |
CN105357699B (zh) | 无线网络质量监测系统及方法 | |
CN109561382B (zh) | 家庭基站参数自配置方法、系统、存储介质及设备 | |
CN102256297B (zh) | 一种td-scdma无线通信网络服务用户感知数据采集方法 | |
CN105279067A (zh) | 一种信息上报的方法及装置 | |
CN102457892B (zh) | 一种测试方法和设备 | |
CN102595461A (zh) | 移动通信系统性能测试装置、系统及测试方法 | |
TWI596960B (zh) | 行動網路效能之測試系統及測試方法 | |
US20120059899A1 (en) | Communications-Network Data Processing Methods, Communications-Network Data Processing Systems, Computer-Readable Storage Media, Communications-Network Data Presentation Methods, and Communications-Network Data Presentation Systems | |
CN112105025B (zh) | 基于eSIM的运营商网络测试系统及方法 | |
CN106648927B (zh) | 异常信息收集方法及服务器 | |
CN103024781A (zh) | 移动通信系统手机接入网络阶段异常事件处理方法 | |
CN110120883B (zh) | 一种评估网络性能的方法、装置和计算机可读存储介质 | |
US20190246291A1 (en) | Self-care self-tuning wireless communication system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |