一种面向场景的移动网络仿真可信度量化评估方法与流程

技术特征：

1.一种面向场景的移动网络仿真可信度量化评估方法，其特征在于：针对移动现网和移动仿真网络的应用场景，采用网络主动测试工具获取网络数据包传输日志信息；分析数据包传输日志信息，提取数据包传输时延和丢包信息，生成现网场景和仿真场景的特征向量；然后计算现网场景特征向量与仿真场景特征向量的相似度，以量化仿真场景与现网场景的相似度。

2.据权利要求1所述面向场景的移动网络仿真可信度量化评估方法，其特征在于，分析数据包传输日志信息，提取数据包传输时延和丢包信息，生成现网场景和仿真场景的特征向量，其具体步骤为：

步骤1：提取同一速率下所有数据包的双向传输时延(RTT)、单向传输时延(ROTT)、连续丢包长度(CPL)、双向传输时延抖动(RTTd)和单向传输时延抖动(ROTTd)信息，生成参数向量：

P_RTT＝(RTT₁,RTT₂,…,RTT_i,…,RTT₁₀₀)

P_ROTT＝(ROTT₁,ROTT₂,…,ROTT_i,…,ROTT₁₀₀)

P_CPL＝(CPL₁,CPL₂,…,CPL_i,…,CPL₁₀₀)

P_RTTd＝(RTTd₁,RTTd₂,…,RTTd_i,…,RTTd₁₀₀)

P_ROTTd＝(ROTTd₁,ROTTd₂,…,ROTTd_i,…,ROTTd₁₀₀)

式中:

RTT_i表示在相同速率下数据包的RTT在第i个区间的个数；

P_RTT表示由100个区间内的RTT个数，构成的关于RTT的一维向量；

ROTT_i表示在固定速率下数据包的ROTT在第i个区间的个数；

P_ROTT表示由100个区间内的ROTT个数，构成的关于ROTT的一维向量；

CPL_i表示在固定速率下数据包的CPL在第i个区间的个数；

P_CPL表示由100个区间内的CPL个数，构成的关于CPL的一维向量；

RTTd_i表示在固定速率下数据包的PTTd在第i个区间的个数；

P_RTTd表示由100个区间内的RTTd个数，构成的关于RTTd的一维向量；

ROTTd_i表示在固定速率下数据包的ROTTd在第i个区间的个数；

P_ROTTd表示由100个区间内的ROTTd个数，构成的关于ROTTd的一维向量；

步骤2：针对任一个速度样本，由五个参数向量构成速度样本向量：

r_Rate＝(P_RTT,P_ROTT,P_CPL,P_RTTd,P_ROTTd)

式中：r_Rate表示在速率Rate下由RTT，ROTT，CPL，RTTd,ROTTd构成的向量；

步骤3：依此生成现网场景和仿真场景的场景特征向量，该场景向量由Rate₁、Rate₂、…、Rate_m共m个速度样本向量构成：

$S=(r_{{\mathrm{Rate}}_1},r_{{\mathrm{Rate}}_2},\mathrm{...},r_{{\mathrm{Rate}}_{m-1}},r_{{\mathrm{Rate}}_m})$

式中：S表示现网场景或仿真场景的特征向量。

3.据权利要求1所述面向场景的移动网络仿真可信度量化评估方法，其特征在于，计算现网场景特征向量与仿真场景特征向量的相似度，以量化仿真场景与现网场景的相似度，其具体公式为：

$Sim=\frac{1}{m}\underset{k\∈Rate}{\overset{Rate}{\mathrm{\Σ}}}\frac{r_k{r}_k^{,}}{\left|r_k\right|\left|r_k^{,}\right|}$

式中：

Rate是表示发送速率的集合，Rate＝{Rate₁,Rate₂,…,Rate_m}；

m是发送速率的个数；

r_k表示仿真场景中发送速率为Rate_k时的速度样本向量；

r’_k表示现网场景中发送速率为Rate_k时的速度样本向量；

|*|表示取向量*的模；

Sim表示现网场景特征向量和与仿真场景特征向量的相似度。