CN117580090A - 移动终端通信稳定性测试方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种移动终端通信稳定性测试方法及系统，涉及通信技术领域。其首先获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值，接着，提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量，然后，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵，接着，融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，最后，基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。这样，可以实现对移动终端设备通信稳定性的准确评估。

Description

移动终端通信稳定性测试方法及系统

技术领域

本申请涉及通信技术领域，且更为具体地，涉及一种移动终端通信稳定性测试方法及系统。

背景技术

移动终端通信稳定性是指移动终端设备在不同的场景和位置下，能够保持与网络的有效连接，不出现信号中断或丢失的现象。移动终端通信稳定性对于提高用户体验和满足业务需求具有重要意义，尤其是在高速移动、复杂环境或多用户共享的场合。

然而，目前的移动终端通信稳定性测试方法存在一些不足，例如：缺乏对信号强度在不同空间位置下的动态考虑，无法充分反映移动终端设备在不同位置之间的通信特性。

因此，期待一种优化的移动终端通信稳定性测试方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种移动终端通信稳定性测试方法及系统。其可以利用信号强度之间的关联特性和空间拓扑特性来实现对移动终端设备通信稳定性的准确评估。

根据本申请的一个方面，提供了一种移动终端通信稳定性测试方法，其包括：

获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值；

提取多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量；

构造多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵；

融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量；

以及基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。

根据本申请的另一个方面，提供了一种移动终端通信稳定性测试系统，其包括：

数据获取模块，用于获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值；

向量化模块，用于提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量；

空间拓扑矩阵构造模块，用于构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵；

向量融合模块，用于融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量；

以及通信稳定性分析模块，用于基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。

与现有技术相比，本申请提供的移动终端通信稳定性测试方法及系统，其首先获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值，接着，提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量，然后，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵，接着，融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，最后，基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。这样，可以实现对移动终端设备通信稳定性的准确评估。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，以下附图并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制，重点在于示出本申请的主旨。

图1为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法的流程图。

图2为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法的架构示意图。

图3为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法的子步骤S120的流程图。

图4为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法的子步骤S122的流程图。

图5为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法的子步骤S130的流程图。

图6为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试系统的框图。

图7为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法的应用场景图。

具体实施方式

下面将结合附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显而易见地，所描述的实施例仅仅是本申请的部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，也属于本申请保护的范围。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。

虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

针对上述技术问题，本申请的技术构思是动态考虑被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值，利用信号强度之间的关联特性和空间拓扑特性来实现对移动终端设备通信稳定性的准确评估。

基于此，图1为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法的流程图。图2为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法的架构示意图。如图1和图2所示，根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法，包括步骤：S110，获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值；S120，提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量；S130，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵；S140，融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量；以及，S150，基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。

具体地，在本申请的技术方案中，首先，获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值；并将所述多个位置的信号强度值按照样本维度排列为信号强度输入向量。

考虑到移动终端设备的通信质量受到信号强度的影响，同时，移动终端设备在不同位置的通信质量受到空间环境的影响。因此，在本申请的技术方案中，先提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量；同时，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵；再融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量。

具体来说，通过提取信号强度关联特征，可以捕捉到不同位置之间的信号强度变化模式和相关性。这些特征可以反映信号在空间上的传播和衰减情况，进而揭示出通信信号的稳定性和可靠性。也就是说，多尺度信号强度关联特征向量可以评估移动终端设备在不同位置的通信表现，以及可能存在的信号强度波动和不稳定性。此外，构造空间拓扑矩阵并提取空间拓扑特征，可以量化不同位置之间的距离和相对位置关系。这些特征可以反映出信号在空间中的传播路径和干扰情况，进而提供有关通信性能的空间信息。也就是说，空间拓扑特征矩阵可以表征移动终端设备在不同位置的通信稳定性是否受到特定位置或区域的影响，以及可能存在的信号覆盖问题或干扰源。这样，综合考虑信号强度关联特征和空间拓扑特征可以提供更全面的通信稳定性评估。

在本申请的一个具体示例中，提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量的实现方式是将所述信号强度输入向量通过基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到多尺度信号强度关联特征向量。这里，所述多尺度邻域特征提取模块，包括：第一卷积层、与所述第一卷积层并行的第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的级联层，其中，所述第一卷积层使用具有第一尺度的一维卷积核，所述第二卷积层使用具有第二尺度的一维卷积核。

相应地，如图3所示，提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量，包括：S121，将所述多个位置的信号强度值按照样本维度排列为信号强度输入向量；以及，S122，将所述信号强度输入向量通过基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到所述多尺度信号强度关联特征向量。应可以理解，步骤S121的目的是将多个位置的信号强度值组合成一个向量，其中每个位置的信号强度值成为向量的一个元素，这样做的好处是可以将多个位置的信息整合到一个向量中，以便后续的处理和分析。步骤S122的目的是提取多尺度的信号强度关联特征，它使用基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器来分析信号强度输入向量中不同位置之间的关联性。通过提取这些关联特征，可以获得更全面和丰富的信号强度信息，有助于进一步的分析和应用，比如定位、跟踪或其他无线通信相关的任务。综合来说，步骤S121将多个位置的信号强度值整合到一个向量中，步骤S122通过提取多尺度的信号强度关联特征，进一步分析和利用这些信号强度信息。这些步骤的组合可以提供更全面和丰富的信号强度关联特征向量，有助于解决无线通信中的定位、跟踪或其他相关问题。

更具体地，如图4所示，在步骤S122中，将所述信号强度输入向量通过基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到所述多尺度信号强度关联特征向量，包括：S1221，使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第一卷积层以具有第一长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第一尺度信号强度关联特征向量；S1222，使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第二卷积层以具有第二长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第二尺度信号强度关联特征向量，所述第二长度不同于所述第一长度；以及，S1223，将所述第一尺度信号强度关联特征向量和所述第二尺度信号强度关联特征向量进行级联以得到所述多尺度信号强度关联特征向量。

在本申请的一个具体示例中，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵的编码过程，包括：先构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，所述空间拓扑矩阵中非对角线上各个位置的特征值用于表示相应两个位置之间的欧式距离；再将所述空间拓扑矩阵通过基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器以得到空间拓扑特征矩阵。

相应地，如图5所示，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵，包括：S131，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，所述空间拓扑矩阵中非对角线上各个位置的特征值用于表示相应两个位置之间的欧式距离；以及，S132，将所述空间拓扑矩阵通过基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器以得到所述空间拓扑特征矩阵。应可以理解，在步骤S131中，通过使用多个位置之间的欧式距离来构造一个空间拓扑矩阵，该矩阵是一个对称矩阵，其中非对角线上的每个元素表示相应两个位置之间的欧式距离，这个步骤的目的是将多个位置之间的空间关系表示为一个矩阵，以便后续的处理和分析。在步骤S132中，使用基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器来提取空间拓扑矩阵的拓扑关联特征，这个特征提取器可以学习和捕捉空间拓扑矩阵中位置之间的关联性和模式。通过提取这些拓扑关联特征，可以得到一个表示空间拓扑特征的矩阵。这个特征矩阵可以用于后续的分析和应用，比如空间关系推理、路径规划或其他与空间拓扑相关的任务。综合来说，步骤S131构造了多个位置的空间拓扑矩阵，步骤S132通过基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器提取了空间拓扑矩阵的拓扑关联特征。这些步骤的组合可以提供一个表示空间拓扑特征的矩阵，有助于分析和利用空间关系信息，比如路径规划、位置推断或其他与空间拓扑相关的任务。

继而，将所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。

相应地，在步骤S150中，基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求，包括：将所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。

更具体地，将所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求，包括：使用所述分类器的全连接层对所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及，将所述编码分类特征向量输入所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。

也就是，在本公开的技术方案中，所述分类器的标签包括所述被测试移动终端设备的通信稳定性符合预定要求(第一标签)，以及，所述被测试移动终端设备的通信稳定性不符合预定要求(第二标签)，其中，所述分类器通过软最大值函数来确定所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量属于哪个分类标签。值得注意的是，这里的所述第一标签p1和所述第二标签p2并不包含人为设定的概念，实际上在训练过程当中，计算机模型并没有“所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求”这种概念，其只是有两种分类标签且输出特征在这两个分类标签下的概率，即p1和p2之和为一。因此，所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求的分类结果实际上是通过分类标签转化为符合自然规律的二分类的类概率分布，实质上用到的是标签的自然概率分布的物理意义，而不是“所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求”的语言文本意义。

应可以理解，分类器的作用是利用给定的类别、已知的训练数据来学习分类规则和分类器，然后对未知数据进行分类（或预测）。逻辑回归（logistics）、SVM等常用于解决二分类问题，对于多分类问题（multi-class classification），同样也可以用逻辑回归或SVM，只是需要多个二分类来组成多分类，但这样容易出错且效率不高，常用的多分类方法有Softmax分类函数。

进一步地，在本申请的技术方案中，所述的移动终端通信稳定性测试方法，其特征在于，还包括训练步骤：对所述基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器、所述基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器和所述分类器进行训练。应可以理解，在所描述的移动终端通信稳定性测试方法中，训练步骤的作用是对关键组件进行训练，以使它们能够有效地执行其任务。具体地说，训练步骤涉及对以下三个组件进行训练：1.基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器：这个组件的作用是提取信号强度之间的关联模式特征。通过训练，可以使该特征提取器学习到有效的特征表示，以捕捉信号强度之间的关联性和模式。这样，它可以更准确地提取多尺度的信号强度关联特征，为后续的分类器提供更有区分度的输入。2.基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器：这个组件的作用是提取空间拓扑矩阵的拓扑关联特征。通过训练，可以使该特征提取器学习到有效的表示，以捕捉空间拓扑矩阵中位置之间的关联性和模式。这样，它可以更准确地提取空间拓扑特征，为后续的分类器提供更有区分度的输入。3.分类器：这个组件的作用是对移动终端的通信稳定性进行分类。通过训练，可以使分类器学习到不同稳定性状态之间的区分特征和模式。这样，它可以根据输入的信号强度关联特征或空间拓扑特征，对移动终端的通信稳定性进行准确的分类，帮助识别和评估通信质量。综合来说，训练步骤在移动终端通信稳定性测试方法中的作用是通过训练关键组件，使它们能够学习到有效的特征表示和分类模式，从而提高测试方法的准确性和可靠性。通过训练，这些组件可以更好地适应不同的测试场景和通信环境，提供更准确的稳定性评估和预测。

其中，更具体地，所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据包括被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的训练信号强度值，以及，所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求的真实值；将所述多个位置的训练信号强度值按照样本维度排列为训练信号强度输入向量；将所述训练信号强度输入向量通过所述基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到训练多尺度信号强度关联特征向量；构造所述多个位置的训练空间拓扑矩阵，所述训练空间拓扑矩阵中非对角线上各个位置的特征值用于表示相应两个位置之间的欧式距离；将所述训练空间拓扑矩阵通过所述基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器以得到训练空间拓扑特征矩阵；融合所述训练多尺度信号强度关联特征向量和所述训练空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量；将所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正以得到包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量；将所述包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量通过分类器以得到分类损失函数值；以及，以所述分类损失函数值来对所述基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器、所述基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器和所述分类器进行训练。

在本申请的技术方案中，所述训练多尺度信号强度关联特征向量表示预定测试场景中多个位置的信号强度值之间的基于多尺度一维卷积核的局部邻域多尺度关联特征。所述训练空间拓扑矩阵用于表示所述多个位置的空间拓扑分布特征。在融合所述训练多尺度信号强度关联特征向量和所述训练空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量时，数据源域异质性和特征编码方式的不同，会使得所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量具有异质信息博弈离散化，从而影响所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量通过分类器的分类训练。

基于此，本申请优选地在所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量每次通过分类器进行迭代训练时，对所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正。

相应地，在一个具体示例中，将所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正以得到包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量，包括：以如下校正公式将所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正以得到包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量；

其中，所述校正公式为：

其中，是所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量的第/>个位置的特征值，/>是所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量的第个位置的特征值，且/>是尺度超参数，/>表示以2为底的对数函数值，/>是包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量的第/>个位置的特征值。

具体地，当所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量通过分类器进行迭代训练时，训练时所述分类器的权重矩阵将作用于所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量上，由于所述权重矩阵本身的致密特性，会使得所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量的各个位置的特征值之间的异质信息博弈离散化产生大规模信息博弈，导致分类解无法在博弈基础上收敛到纳什均衡，这样，通过基于所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量的向量信息自控均衡邻域对所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行信息博弈均衡化的等效收敛，可以通过特征值在局部邻域内的自博弈来促进收敛，从而提高所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量通过分类器的训练效果。

综上，基于本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法被阐明，其可以实现对移动终端设备通信稳定性的准确评估。

图6为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试系统100的框图。如图6所示，根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试系统100，包括：数据获取模块110，用于获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值；向量化模块120，用于提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量；空间拓扑矩阵构造模块130，用于构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵；向量融合模块140，用于融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量；以及，通信稳定性分析模块150，用于基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。

在一个示例中，在上述移动终端通信稳定性测试系统100中，所述向量化模块120，包括：排列单元，用于将所述多个位置的信号强度值按照样本维度排列为信号强度输入向量；以及，信号强度间关联模式特征提取单元，用于将所述信号强度输入向量通过基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到所述多尺度信号强度关联特征向量。

在一个示例中，在上述移动终端通信稳定性测试系统100中，所述信号强度间关联模式特征提取单元，包括：第一尺度卷积编码子单元，用于使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第一卷积层以具有第一长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第一尺度信号强度关联特征向量；第二尺度卷积编码子单元，用于使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第二卷积层以具有第二长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第二尺度信号强度关联特征向量，所述第二长度不同于所述第一长度；以及，级联子单元，用于将所述第一尺度信号强度关联特征向量和所述第二尺度信号强度关联特征向量进行级联以得到所述多尺度信号强度关联特征向量。

这里，本领域技术人员可以理解，上述移动终端通信稳定性测试系统100中的各个模块的具体功能和操作已经在上面参考图1到图5的移动终端通信稳定性测试方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。

如上所述，根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试系统100可以实现在各种无线终端中，例如具有移动终端通信稳定性测试算法的服务器等。在一个示例中，根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试系统100可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到无线终端中。例如，该移动终端通信稳定性测试系统100可以是该无线终端的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该无线终端所开发的一个应用程序；当然，该移动终端通信稳定性测试系统100同样可以是该无线终端的众多硬件模块之一。

替换地，在另一示例中，该移动终端通信稳定性测试系统100与该无线终端也可以是分立的设备，并且该移动终端通信稳定性测试系统100可以通过有线和/或无线网络连接到该无线终端，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。

图7为根据本申请实施例的移动终端通信稳定性测试方法的应用场景图。如图7所示，在该应用场景中，首先，获取被测试移动终端设备在预定测试场景中的多个位置（例如，图7中所示意的D1），以及，被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值（例如，图7中所示意的D2），然后，将所述多个位置的信号强度值和所述多个位置输入至部署有移动终端通信稳定性测试算法的服务器中（例如，图7中所示意的S），其中，所述服务器能够使用所述移动终端通信稳定性测试算法对所述多个位置的信号强度值和所述多个位置进行处理以得到用于表示所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求的分类结果。

应可以理解，移动终端通信稳定性测试方法是一种评估移动终端在不同网络环境下的通信性能的技术手段。移动终端通信稳定性测试方法主要包括以下几个步骤：1.选择合适的测试场景，如城市、郊区、高速公路、隧道等，以模拟移动终端在实际使用中可能遇到的各种网络条件。2.选择合适的测试指标，如信号强度、信噪比、误码率、延迟、吞吐量等，以反映移动终端的通信质量和效率。3.选择合适的测试工具，如专业的测试仪器、软件或者第三方平台，以提供可靠的测试数据和分析结果。4.进行测试操作，如设置测试参数、启动测试程序、记录测试数据等，以保证测试过程的准确性和有效性。5.分析测试结果，如绘制测试曲线、计算统计量、评估通信稳定性等，以得出测试结论和建议。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

除非另有定义，这里使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有与本发明所属领域的普通技术人员共同理解的相同含义。还应当理解，诸如在通常字典里定义的那些术语应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义，而不应用理想化或极度形式化的意义来解释，除非这里明确地这样定义。

上面是对本发明的说明，而不应被认为是对其的限制。尽管描述了本发明的若干示例性实施例，但本领域技术人员将容易地理解，在不背离本发明的新颖教学和优点的前提下可以对示例性实施例进行许多修改。因此，所有这些修改都意图包含在权利要求书所限定的本发明范围内。应当理解，上面是对本发明的说明，而不应被认为是限于所公开的特定实施例，并且对所公开的实施例以及其他实施例的修改意图包含在所附权利要求书的范围内。本发明由权利要求书及其等效物限定。

Claims (10)

1.一种移动终端通信稳定性测试方法，其特征在于，包括：

获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值；

提取多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量；

构造多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵；

融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量；

以及基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。

2.根据权利要求1所述的移动终端通信稳定性测试方法，其特征在于，提取多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量，包括：

将所述多个位置的信号强度值按照样本维度排列为信号强度输入向量；以及

将所述信号强度输入向量通过基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到所述多尺度信号强度关联特征向量。

3.根据权利要求2所述的移动终端通信稳定性测试方法，其特征在于，将所述信号强度输入向量通过基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到所述多尺度信号强度关联特征向量，包括：

使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第一卷积层以具有第一长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第一尺度信号强度关联特征向量；

使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第二卷积层以具有第二长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第二尺度信号强度关联特征向量，所述第二长度不同于所述第一长度；

以及将所述第一尺度信号强度关联特征向量和所述第二尺度信号强度关联特征向量进行级联以得到所述多尺度信号强度关联特征向量。

4.根据权利要求3所述的移动终端通信稳定性测试方法，其特征在于，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵，包括：

构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，所述空间拓扑矩阵中非对角线上各个位置的特征值用于表示相应两个位置之间的欧式距离；

以及将所述空间拓扑矩阵通过基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器以得到所述空间拓扑特征矩阵。

5.根据权利要求4所述的移动终端通信稳定性测试方法，其特征在于，基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求，包括：

将所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。

6.根据权利要求5所述的移动终端通信稳定性测试方法，其特征在于，还包括训练步骤：对所述基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器、所述基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器和所述分类器进行训练；

其中，所述训练步骤，包括：

获取训练数据，所述训练数据包括被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的训练信号强度值，以及，所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求的真实值；

将所述多个位置的训练信号强度值按照样本维度排列为训练信号强度输入向量；

将所述训练信号强度输入向量通过所述基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到训练多尺度信号强度关联特征向量；

构造多个位置的训练空间拓扑矩阵，所述训练空间拓扑矩阵中非对角线上各个位置的特征值用于表示相应两个位置之间的欧式距离；

将所述训练空间拓扑矩阵通过所述基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器以得到训练空间拓扑特征矩阵；

融合所述训练多尺度信号强度关联特征向量和所述训练空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量；

将所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正以得到包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量；

将所述包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量通过分类器以得到分类损失函数值；

以及以所述分类损失函数值来对所述基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器、所述基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器和所述分类器进行训练。

7.根据权利要求6所述的移动终端通信稳定性测试方法，其特征在于，将所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正以得到包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量，包括：

以如下校正公式将所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正以得到包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量；

其中，所述校正公式为：

其中，/>是所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量的第/>个位置的特征值，/>是所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量的第/>个位置的特征值，且/>是尺度超参数，/>表示以2为底的对数函数值，/>是包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量的第/>个位置的特征值。

8.一种移动终端通信稳定性测试系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值；

向量化模块，用于提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量；

空间拓扑矩阵构造模块，用于构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵；

向量融合模块，用于融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量；

以及通信稳定性分析模块，用于基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。

9.根据权利要求8所述的移动终端通信稳定性测试系统，其特征在于，所述向量化模块，包括：

排列单元，用于将所述多个位置的信号强度值按照样本维度排列为信号强度输入向量；

以及信号强度间关联模式特征提取单元，用于将所述信号强度输入向量通过基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到所述多尺度信号强度关联特征向量。

10.根据权利要求9所述的移动终端通信稳定性测试系统，其特征在于，所述信号强度间关联模式特征提取单元，包括：

第一尺度卷积编码子单元，用于使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第一卷积层以具有第一长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第一尺度信号强度关联特征向量；

第二尺度卷积编码子单元，用于使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第二卷积层以具有第二长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第二尺度信号强度关联特征向量，所述第二长度不同于所述第一长度；

以及级联子单元，用于将所述第一尺度信号强度关联特征向量和所述第二尺度信号强度关联特征向量进行级联以得到所述多尺度信号强度关联特征向量。