CN110912983A - 一种面向5g和物联网设备的云端一体化测控平台 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，该测控平台包括近端分析测试部分和云端信号分析及大数据统计部分，所述近端分析测试部分用于近端信号采集，智能分类及测试测量信号处理，所述近端分析测试部分包括至少一个近端传感器SU单元，所述云端分析测试部分包括云测试服务平台。在划分成近端和云端后，使得在近端传感器单元的部分比原有系统大幅简化，易于部署实现，而云端测试测量任务可以满足更广大客户的应用测试需求，提高系统的使用效率。

Description

一种面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台

技术领域

本发明涉及物联网测试技术领域，尤其涉及一种面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台。

背景技术

云计算是在分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(ParallelComputing)和网格计算(Grid Computing)的基础上发展起来的一种计算模型，具有超大规模、虚拟化、高可靠性、高可扩展性、按需服务等特点。云计算可以提供3个层次的服务：基础设施即服务(Infra-structure as a Service)，如用户可以租用平台的硬件服务器等；平台即服务(Platform as a Service)，如向用户提供测试的平台等；软件即服务(Softwareas a Service)，如向用户提供软件应用租用的服务等。云计算有三种云模式：公有云，一般由第三方供应商提供，可通过互联网使用，价格低廉但无法保证数据的安全性；私有云，为客户单独构建，具有较高的服务质量以及数据安全可靠型；混合云，公有云与私有云的结合，具有较强的灵活性，既可以对外提供服务，又可以保障内部数据安全。

现有的测试平台存在以下缺陷：

1)物联网系统中的信号测试，通常有两部分工作完成，首先是信号采集，然后是信号分析和测试测量。现有的仪器仪表测试，都是同时完成信号采集和信号分析过程，因此系统结构复杂；

2)传统仪器仪表的测试测量主要由仪表本身或者仪表自身携带的上位机完成，且只能支持一台测试设备，因此功耗和体积大，同时造成系统和资源的极大浪费；

3)传统仪器仪表在完成测量任务时，需要被测设备处于特定工作状态，而这种特定的工作状态由被测设备决定，仪器仪表总是被动的完成测量任务；

如何有效的利用云计算的优势进行一体化物联网测试服务已成为了亟需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，该面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台通过将原有仪表同时完成的采集和测试测量任务进行解耦分离，分成云端和近端结构，在近端结构完成信号采集，智能分类，测试测量信号处理，在云端实现测试测量信号分析及大数据统计任务，使得在近端传感器单元的部分比原有系统大幅简化，易于部署实现，而云端测试测量任务可以满足更广大客户的应用测试需求，提高系统的使用效率。

为达到上述目的，本申请是通过如下技术方案实现的：

一种面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，所述5G和物联网设备的云端一体化测控平台包括近端分析测试部分和云端信号分析及大数据统计部分，所述近端分析测试部分用于近端信号采集，智能分类及测试测量信号处理，所述近端分析测试部分包括至少一个近端传感器SU单元，所述云端分析测试部分包括云测试服务平台；

所述近端传感器SU单元，位于所述近端分析测试部分，与至少一个被测设备相连，接收来自所述被测设备的测试信号，对所述测试信号进行智能分类及信号处理，并通过高速有线或无线链路与所述云端分析测试部分的所述云测试服务平台连接，所述近端传感器SU单元接收测试指令，直接对被测设备进行控制操作，使所述被测设备进入测试模式，并根据接收到的所述测试指令从所述被测设备接收发射信号，对所述发射信号进行处理后将处理结果数据文件发送给所述云测试服务平台；

所述云测试服务平台，位于云端信号分析及大数据统计部分，基于云计算技术框架构建，向多用户并行提供数字信号产生和分析测试服务，并接收返回的所述处理结果数据文件，对所述处理结果数据文件进行大数据统计及规范化整理后进行存储。

进一步的，所述近端传感器SU单元接收测试指令，进一步包括：

所述近端传感器SU单元通过人机交互单元接收来自用户的所述测试指令；或者

所述近端传感器SU单元通过高速有线或无线链路从所述云测试服务平台接收所述测试指令。

进一步的，从所述云测试服务平台接收所述测试指令，进一步包括：

所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台中包括至少一个用户终端，所述用户终端与云端分析测试部分的所述云测试服务平台通过网络或其他无线/有线方式连接，用于通过人机交互接口接收来自用户的操作指令，并从所述云测试服务平台接收分析测试结果；

用户经由用户终端通过网页接入所述云测试服务平台，所述云测试服务平台根据用户填写的测试内容生成分析测试配置信息，并根据所述分析测试配置信息生成测试指令，并发送给所述近端传感器SU单元。

进一步的，所述分析测试配置信息包括调制方式、带宽、频率、帧结构、以及信号类型；所述分析测试结果包括频谱图、星座图、瀑布图。

进一步的，近端传感器SU单元，包括信号采集模块、信号处理及控制模块、用户交互接口模块三个部分；

信号采集模块中包括多个传感器模块，用于分别完成声、光、电、无线射频、温湿度、音视频信号采集，并在信号采集完成后，进行相应的幅度和相位调整，以获得合适的量化电平；

所述多个传感器模块包括：声音传感器模块、电学传感器模块、温湿度传感器模块、音视频传感器模块、以及射频传感器模块；

所述射频传感器模块包括信号发射端口、信号接收端口、6GHz以下通用频段子模块、毫米波子模块、太赫兹THz子模块、射频单元以及多路开关单元。

进一步的，所述信号发射端口与所述被测设备接口连接，在射频传感器模块内进行信号均衡保证带宽内的信号幅度恒定，然后通过放大器进行信号放大，再通过多级功分器模块将信号分为四路，每路信号通过信号衰减/放大和功率调整后完成传感器的信号发射功能，完成被测设备的接收测试；

所述信号接收端口与所述被测设备发射端口连接，采集所述被测设备的发射信号后，进行相应的信号调整和放大，通过多路开关将信号传送至所述被测设备的接收端口，同时通过信号检波器和数字化，在数字域进行信号衰减器的控制，保证所述被测设备的接收信号幅度满足处理要求。

进一步的，信号处理及控制模块包括处理器子模块、多个多通道收发信机、监测子模块、系统时钟控制子模块、高速缓存子模块以及高速传输模块。

进一步的，所述多个多通道收发信机，分别与所述信号采集模块和所述处理器子模块相连，接收所述信号采集模块中多个传感器模块采集到的信号数据，在对所述采集到的信号数据进行模数转换后发送至处理器子模块；

所述监测子模块，与所述处理器子模块相连，用于根据预设监测周期，周期性监测所述处理器子模块的功率和温度以获得监测数据，并将所述监测数据发送给所述处理器子模块。通过所述监测数据可以对所述处理器子模块的功耗和温度进行监测，并以此来判断该近端传感器SU单元当前的工作状态，以保证近端传感器SU单元的稳定运行；

所述高速缓存子模块，与所述处理器子模块相连，用于对所述采集到的信号数据进行缓存；

所述系统时钟控制子模块，与所述处理器子模块相连，用于提供所述处理器子模块工作所需的时钟信号；

所述高速传输子模块，分别与所述处理器子模块和所述云测试服务平台相连，所述高速传输子模块支持包括千兆以太网、USB3.0、WIFI、5G、光纤数据传输模式，用于将来自所述云测试服务平台的控制指令发送给所述处理器子模块，并将从所述处理器子模块接收到的数据传输至云测试服务平台进行信号处理及测试测量。

进一步的，对所述测试信号进行分类处理，进一步包括：

步骤1，对测试信号进行时域判决，若测试信号属于TDD信号，则进行时域信号匹配，若测试信号属于FDD信号，则进行频域信号匹配；

步骤2，进行信号分类和业务评估，并将评估结果发送给所述云测试服务平台；

步骤3，所述云测试服务平台根据所述评估结果生成测试指令，并将所述测试指令发送给所述近端传感器SU单元。

进一步的，所述进行时域信号匹配，具体包括：根据TDD的信号关断和发射进行时间开关模板检测同时进行门限判决，然后通过信号特征匹配以判断信号的具体类型；

所述进行频域信号匹配，具体包括：根据FDD信号的频谱特征进行判断，同时进行门限判决，然后通过信号特征匹配以判断信号的具体类型。

进一步的，对所述测试信号进行分类处理后，还包括：

根据采集数据量大小，所述信号处理及控制模块的处理能力，传输块大小，传输延时指标进行任务划分，将测试任务智能分配在云端或近端进行处理。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1)本发明将原有仪表同时完成的采集和测试测量任务进行解耦分离，分成云端和近端结构。在近端结构完成信号采集，在云端实现测试测量任务。在此基础上，近端信号采集的部分比原有系统大幅简化，易于部署实现；云端测试测量任务可以满足更广大客户的应用测试需求，提高系统的使用效率；

2)在划分成近端和云端后，测试测量功能的实现并不一定在云端完成，可以根据用户的应用需求和近端模块的资源共同决定哪些任务在云端处理，哪些任务在近端处理。如果近端处理能力不够，也可以只进行部分的预处理，这样可以降低近端和云端之间的数据传输量，方便云端实现更多的并行处理，实现云端一体化(云可以是端，端也可以是云)；

3)在系统划分成近端和云端后，云端的处理系统可以支持多个并发的测试任务，大大提高系统的使用效率；

4)近端除完成信号采集功能外，根据被测设备的种类，内部开发自动控制模块，通过相应驱动识别被测设备，并根据相应端口通过指令实现被测设备控制，实现测控一体化。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台的结构示意图；

图2为本发明近端传感器模块SU的结构示意图；

图3为6GHz以下射频传感器信号发射示意图；

图4为6GHz以下射频传感器信号接收示意图；

图5为SU信号自动检测及分类示意图；

图6为本发明云测试服务平台的框架结构示意图；

图7为本发明云测试服务平台的技术架构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

本发明的技术方案将原有仪表同时完成的采集和测试测量任务进行解耦分离，分成云端和近端结构。在近端结构完成信号采集，在云端实现测试测量任务。在此基础上，近端信号采集的部分比原有系统大幅简化，易于部署实现；云端测试测量任务可以满足更广大客户的应用测试需求，提高系统的使用效率。在划分成近端采集部分和云端测试部分后，

下面将结合附图和实例对本发明作进一步的详细说明。

本发明面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台的结构如图1所示。所述面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台包括近端信号采集，智能分类及测试测量信号处理部分和云端测试测量信号分析及大数据统计部分，所述近端分析测试部分包括至少一个近端传感器SU单元，所述云端分析测试部分包括云测试服务平台；

所述近端传感器SU单元，位于所述近端分析测试部分，与至少一个被测设备相连，接收来自所述被测设备的测试信号，对所述测试信号进行智能分类及信号处理，并通过高速有线或无线链路与所述远端分析测试部分的所述云测试服务平台连接，所述近端传感器SU单元接收测试指令，并根据接收到的所述测试指令从所述被测设备接收发射信号，对所述发射信号进行处理后将处理结果数据文件发送给所述云测试服务平台；同时，可以根据需要，直接对被测设备进行控制操作，使其进入测试模式，而无需额外设备。

所述云测试服务平台，位于远端信号分析及大数据统计部分，基于云计算技术框架构建，向多用户并行提供数字信号产生和分析测试服务，并接收返回的所述处理结果数据文件，对所述处理结果数据文件进行大数据统计及规范化整理后进行存储。

所述近端传感器SU单元接收测试指令，进一步包括：

所述近端传感器SU单元通过人机交互单元接收来自用户的所述测试指令；或者

所述近端传感器SU单元通过高速有线或无线链路从所述云测试服务平台接收所述测试指令。

从所述云测试服务平台接收所述测试指令，进一步包括：

所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台中包括至少一个用户终端，所述用户终端与远端分析测试部分的所述云测试服务平台通过网络或其他无线/有线方式连接，用于通过人机交互接口接收来自用户的操作指令，并从所述云测试服务平台接收分析测试结果；用户经由用户终端通过网页接入所述云测试服务平台，所述云测试服务平台根据用户填写的测试内容生成分析测试配置信息，并根据所述分析测试配置信息生成测试指令，并发送给所述近端传感器SU单元。

所述分析测试配置信息包括但不限于调制方式、带宽、频率、帧结构、以及信号类型；所述分析测试结果包括但不限于频谱图、星座图、瀑布图。分析测试配置信息中的信号类型包括蜂窝信号，例如5G NR、LTE、WCDMA、GSM、EVDO、CDMA、NB-IOT、EMTC，WIFI/蓝牙BT、ETC信号、通用数字信号、雷达脉冲信号、以及NFC、RFID、Lora、Sigfox、Zigbee等数字信号。

本发明近端传感器SU单元的结构示意图如图2所示。近端传感器SU单元，采用模块化设计，包括信号采集模块(即图2中的可替换前端板，可以根据实际测试需要对信号采集模块中的传感器组合进行调整)、信号处理及控制模块、用户交互接口模块(未示出)三个部分。

信号采集模块中包括多个传感器模块，用于分别完成声、光、电、无线射频、温湿度、音视频信号采集，并在信号采集完成后，进行相应的幅度和相位调整，以获得合适的量化电平。所述多个传感器模块包括：声音传感器模块、电学传感器模块、温湿度传感器模块、音视频传感器模块、以及射频传感器模块。

所述射频传感器模块包括信号发射端口、信号接收端口(未示出)、6GHz以下通用频段子模块、毫米波子模块、太赫兹THz子模块、射频单元以及多路开关单元。

图3为6GHz以下射频传感器信号发射示意图，图4为6GHz以下射频传感器信号接收示意图。

所述信号发射端口与所述被测设备连接，从所述信号发射端口与所述被测设备接收端口连接，在传感器模块内进行信号均衡保证带宽内的信号幅度恒定，然后通过放大器进行信号放大，再通过多级功分器模块将信号分为四路，可用于扩展被测设备数量，进一步提高测试效率。每路信号通过信号衰减/放大和功率调整后完成传感器的信号发射功能，完成被测设备的接收测试；

所述信号接收端口与所述被测设备发射端口连接，采集所述被测设备的发射信号后，进行相应的信号调整和放大，通过多路开关将信号传送至所述被测设备的接收端口，同时通过信号检波器和数字化，在数字域进行信号衰减器的控制，保证所述被测设备的接收信号幅度满足处理要求。

信号处理及控制模块包括处理器子模块(即模块1)、多个多通道收发信机(即模块2)、监测子模块(即模块4)、系统时钟控制子模块(即模块6)、高速缓存子模块(即模块5)以及高速传输模块(即模块3)。

所述多个多通道收发信机，分别与所述信号采集模块和所述处理器子模块相连，接收所述信号采集模块中多个传感器模块采集到的信号数据，在对所述采集到的信号数据进行模数转换后发送至处理器子模块。

所述监测子模块，与所述处理器子模块相连，用于根据预设监测周期，周期性监测所述处理器子模块的功率和温度以获得监测数据，并将所述监测数据发送给所述处理器子模块。通过所述监测数据可以对所述处理器子模块的功耗和温度进行监测，并以此来判断该近端传感器SU单元当前的工作状态，以保证近端传感器SU单元的稳定运行。

所述高速缓存子模块，与所述处理器子模块相连，用于对所述采集到的信号数据进行缓存。

所述系统时钟控制子模块，与所述处理器子模块相连，用于提供所述处理器子模块工作所需的时钟信号。

所述高速传输子模块，分别与所述处理器子模块和所述云测试服务平台相连，所述高速传输子模块支持包括千兆以太网、USB3.0、WIFI、5G、光纤数据传输模式，用于将来自所述云测试服务平台的控制指令发送给所述处理器子模块，并将从所述处理器子模块接收到的数据传输至云测试服务平台进行信号处理及测试测量。

图5为SU信号自动检测及分类示意图。对所述测试信号进行分类处理，进一步包括：

步骤1，对测试信号进行时域判决，若测试信号属于TDD信号，则进行时域信号匹配，若测试信号属于FDD信号，则进行频域信号匹配；

步骤2，进行信号分类和业务评估，并将评估结果发送给所述云测试服务平台；

步骤3，所述云测试服务平台根据所述评估结果生成测试指令，并将所述测试指令发送给所述近端传感器SU单元。

所述进行时域信号匹配，具体包括：根据TDD的信号关断和发射进行时间开关模板检测同时进行门限判决，然后通过信号特征匹配以判断信号的具体类型。

所述进行频域信号匹配，具体包括：根据FDD信号的频谱特征进行判断，同时进行门限判决，然后通过信号特征匹配以判断信号的具体类型。

云测试服务平台的框架如图6所示。所述云测试服务平台包括云测试服务基础设施层、云测试服务平台层和云测试服务层；

所述云测试服务基础设施层，支持以公有云、私有云、混合云的方式搭建物联网测试云平台的基础设施。依据客户的需求、业务的特点以及安全性要求搭建适应于业务场景的云基础设施。

所述云测试服务平台层，包括云操作系统、云中间件、云运营中心、云安全中心；

所述云操作系统包括资源管理模块、任务调度模块、云存储管理模块、服务监控模块，用于管理支持业务运行的基础功能；

所述云中间件包括支持云测试服务的分布式计算模块、智能测试序列生成模块以及智能测试数据分析模块；

所述云运营中心，包括服务可靠性管理模块、计费管理模块、升级与维护管理模块、故障与诊断管理模块、异常与恢复管理模块，用于统一管理云测试服务相关的运营活动；

云安全中心，包括身份安全模块、数据安全模块、业务安全模块、网络安全模块和设备安全模块，用于统一管理云测试服务所面对的安全风险。

所述云测试服务层，由通用信号产生与分析RMSA和RMSG基础功能与极限性能分析和复杂应用场景测试分析功能。通用信号产生和分析包括：蜂窝信号产生与分析模块、非蜂窝信号产生与分析模块、通用数字信号产生与分析模块、雷达脉冲信号产生与分析模块、卫星导航信号产生与分析模块，用于面向用户提供数字信号云测试服务。

其中蜂窝信号产生与分析模块用于分析例如5G NR、LTE、WCDMA、GSM、NB-IOT、eMTC、EVDO、CDMA等蜂窝信号；非蜂窝信号产生与分析模块用于分析例如WIFI、蓝牙BT、NFC、RFID、Lora、Sigfox、Zigbee等非蜂窝信号；卫星导航信号产生与分析模块用于分析例如北斗、GPS、GLONASS、GALIO等卫星导航信号。

云测试服务平台的技术架构如图7所示，该技术架构包括两个部分一个部分在用户终端浏览器呈现的前端部分，另一个部分是在云端实现的后台部分。前端和后台的交互分为两种，一种是控制通道，用户终端向服务器端发送Web请求，服务器端向用户终端返回HTML的页面及结果。另一种是用户终端与服务端交互的数据通道，主要是通过TCP/IP和WebSocket的技术来完成大数据量的传输。

用户终端部分的主要功能有：与用户交互的UI部分，数据分析的图表展示以及相关的事件处理逻辑。整体的UI及显示框架是基于BootStrap框架，数据分析的图表显示使用JavaScript的图形组件D3/Chart/Vector Map来完成，事件处理的部分采用Node.JS来实现。

云测试服务平台的主要功能有：响应和处理用户终端的Web请求，调用数字信号的产生与分析库，执行数字信号的产生与分析库。处理用户终端的Web请求，采用的PHP的Laveral MVC框架,Web服务器采用的是Ngnix引擎。数字信号的产生与分析库根据应用的不同会有相应的动态库。动态库的执行时基于Cent OS的Linux操作系统。

下面通过5G手机终端作为实例具体说明本发明技术方案的实现方式：

首先根据被测5G手机的工作频段，选择射频前端为sub6G或毫米波，然后连接终端信号通过射频口进入近端传感器SU的信号采集收发端口，在射频传感器内部进行幅度调整，保证信号带内的平坦型，并调整至合适电平，进行数字量化。

量化后的数字信号首先做时域分析，判断信号为FDD模式，还是TDD模式。如果5G手机工作在TDD模式，首先根据时间开关模板和门限来判断手机的上下行信号配比，然后通过5G信号的同步信号及帧结构进行特征匹配，以了解具体的信号特征。根据5G手机的信号特征(如开关比/帧长…)，判断需要采集的信号长度和数据量大小，然后根据测试任务的需要在核心处理器内完成相应的抽取/滤波/时频变换等操作。根据硬件资源的情况判断时域/频域/调制域的测试在近端还是云端完成。

为了保证信号的完整性和可靠性，SU的时钟芯片保证测试设备和被测设备之间的时间同步，同时支持双向同步模式；核心处理器通过PHY芯片单元进行不同芯片间的时序调整和传输控制；

在进行任务分配后，进入云端的数据进行相应的测试任务管理。

终于终端企业客户，考虑到测试的安全性和实时性，通常的云测试基础设施层会采用自有的私有云。其他企业也可以根据自己的实际情况选用公有云或混合云的方式部署自己的云测试业务。

对于手机的射频测试，通常需要对手机终端的接收机和发射机信号进行时域，频域，调制域分析。因此云测试平台的服务层可以在通用信号产生与分析库中，根据需要完成射频测试任务。

对于手机终端的接收机测试，云测试服务层的通用信号产生RMSG功能可以完成5G下行DL信号的产生，以测试终端的接收机灵敏度，保证手机在小信号时工作正常。

对于手机终端的发射机测试，云测试服务层的通用信号分析RMSA功能可以完成5G上行UL信号的分析，以保证终端的发射机射频指标符合测试规范，既能保证稳定连接，也能满足各种标准。

云平台需要通过安全中心和运营中心保证测试平台的稳定可靠运行和客户的数据和隐私保护。

同时，基于大规模的测试结果，通过分布式计算/智能序列生成/智能化分析及深度学习，进一步优化测试方案，提高测试生产效率。

本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现，相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。

需要说明的是，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，所述5G和物联网设备的云端一体化测控平台包括近端分析测试部分和云端信号分析及大数据统计部分，所述近端分析测试部分用于近端信号采集，智能分类及测试测量信号处理，所述近端分析测试部分包括至少一个近端传感器SU单元，所述云端分析测试部分包括云测试服务平台；

所述近端传感器SU单元，位于所述近端分析测试部分，与至少一个被测设备相连，接收来自所述被测设备的测试信号，对所述测试信号进行智能分类及信号处理，并通过高速有线或无线链路与所述云端分析测试部分的所述云测试服务平台连接，所述近端传感器SU单元接收测试指令，直接对被测设备进行控制操作，使所述被测设备进入测试模式，并根据接收到的所述测试指令从所述被测设备接收发射信号，对所述发射信号进行处理后将处理结果数据文件发送给所述云测试服务平台；

所述云测试服务平台，位于云端信号分析及大数据统计部分，基于云计算技术框架构建，向多用户并行提供数字信号产生和分析测试服务，并接收返回的所述处理结果数据文件，对所述处理结果数据文件进行大数据统计及规范化整理后进行存储。

2.根据权利要求1所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，所述近端传感器SU单元接收测试指令，进一步包括：

所述近端传感器SU单元通过人机交互单元接收来自用户的所述测试指令；或者

所述近端传感器SU单元通过高速有线或无线链路从所述云测试服务平台接收所述测试指令。

3.根据权利要求1所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，从所述云测试服务平台接收所述测试指令，进一步包括：

所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台中包括至少一个用户终端，所述用户终端与云端分析测试部分的所述云测试服务平台通过网络或其他无线/有线方式连接，用于通过人机交互接口接收来自用户的操作指令，并从所述云测试服务平台接收分析测试结果；

用户经由用户终端通过网页接入所述云测试服务平台，所述云测试服务平台根据用户填写的测试内容生成分析测试配置信息，并根据所述分析测试配置信息生成测试指令，并发送给所述近端传感器SU单元。

4.根据权利要求1所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，所述分析测试配置信息包括调制方式、带宽、频率、帧结构、以及信号类型；所述分析测试结果包括频谱图、星座图、瀑布图。

5.根据权利要求1所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，近端传感器SU单元，包括信号采集模块、信号处理及控制模块、用户交互接口模块三个部分；

信号采集模块中包括多个传感器模块，用于分别完成声、光、电、无线射频、温湿度、音视频信号采集，并在信号采集完成后，进行相应的幅度和相位调整，以获得合适的量化电平；

所述多个传感器模块包括：声音传感器模块、电学传感器模块、温湿度传感器模块、音视频传感器模块、以及射频传感器模块；

所述射频传感器模块包括信号发射端口、信号接收端口、6GHz以下通用频段子模块、毫米波子模块、太赫兹THz子模块、射频单元以及多路开关单元。

6.根据权利要求5所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，所述信号发射端口与所述被测设备接收端口连接，在射频传感器模块内进行信号均衡保证带宽内的信号幅度恒定，然后通过放大器进行信号放大，再通过多级功分器模块将信号分为四路，每路信号通过信号衰减/放大和功率调整后完成传感器的信号发射功能，完成被测设备的接收测试；

所述信号接收端口与所述被测设备发射端口连接，采集所述被测设备的发射信号后，进行相应的信号调整和放大，通过多路开关将信号传送至所述被测设备的接收端口，同时通过信号检波器和数字化，在数字域进行信号衰减器的控制，保证所述被测设备的接收信号幅度满足处理要求。

7.根据权利要求5所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，信号处理及控制模块包括处理器子模块、多个多通道收发信机、监测子模块、系统时钟控制子模块、高速缓存子模块以及高速传输模块。

8.根据权利要求7所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，

所述多个多通道收发信机，分别与所述信号采集模块和所述处理器子模块相连，接收所述信号采集模块中多个传感器模块采集到的信号数据，在对所述采集到的信号数据进行模数转换后发送至处理器子模块；

所述监测子模块，与所述处理器子模块相连，用于根据预设监测周期，周期性监测所述处理器子模块的功率和温度以获得监测数据，并将所述监测数据发送给所述处理器子模块。通过所述监测数据可以对所述处理器子模块的功耗和温度进行监测，并以此来判断该近端传感器SU单元当前的工作状态，以保证近端传感器SU单元的稳定运行；

所述高速缓存子模块，与所述处理器子模块相连，用于对所述采集到的信号数据进行缓存；

所述系统时钟控制子模块，与所述处理器子模块相连，用于提供所述处理器子模块工作所需的时钟信号；

所述高速传输子模块，分别与所述处理器子模块和所述云测试服务平台相连，所述高速传输子模块支持包括千兆以太网、USB3.0、WIFI、5G、光纤数据传输模式，用于将来自所述云测试服务平台的控制指令发送给所述处理器子模块，并将从所述处理器子模块接收到的数据传输至云测试服务平台进行信号处理及测试测量。

9.根据权利要求1所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，对所述测试信号进行分类处理，进一步包括：

步骤1，对测试信号进行时域判决，若测试信号属于TDD信号，则进行时域信号匹配，若测试信号属于FDD信号，则进行频域信号匹配；

步骤2，进行信号分类和业务评估，并将评估结果发送给所述云测试服务平台；

步骤3，所述云测试服务平台根据所述评估结果生成测试指令，并将所述测试指令发送给所述近端传感器SU单元；

其中，所述进行时域信号匹配，具体包括：根据TDD的信号关断和发射进行时间开关模板检测同时进行门限判决，然后通过信号特征匹配以判断信号的具体类型；

所述进行频域信号匹配，具体包括：根据FDD信号的频谱特征进行判断，同时进行门限判决，然后通过信号特征匹配以判断信号的具体类型。

10.根据权利要求9所述的面向5G和物联网设备的云端一体化测控平台，其特征在于，对所述测试信号进行分类处理后，还包括：

根据采集数据量大小，所述信号处理及控制模块的处理能力，传输块大小，传输延时指标进行任务划分，将测试任务智能分配在云端或近端进行处理。

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