[发明专利]数据一致性检测方法及系统有效

专利信息
申请号: 201310471592.0 申请日: 2013-10-10
公开(公告)号: CN103559330B 公开(公告)日: 2017-04-12
发明(设计)人: 李彪;李强;郑小汭 申请(专利权)人: 上海华为技术有限公司
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙)44285 代理人: 唐华明
地址: 200121 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 数据一致性 检测 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种通信系统的数据一致性检测方法及系统。

背景技术

仿真技术在各个领域已有了普遍应用,成为复杂系统研究中不可缺少的一个重要环节,仿真数据分析逐渐成为仿真领域内的一个重要分支。在同一个研究领域,有终端的仿真工具供选择,在这样的情况下,用户不可避免地会遇到仿真结果一致性确认问题,例如,确认不同仿真器对同一方案的仿真结果是否一致、确认同一仿真器多次仿真结果是否一致,或者确认仿真结果与实测结果是否一致等。

目前,国内外关于数据一致性检测的研究还比较少,数据一致性检测方案都是基于二进制符号的一致性比较,即比较两个文件在计算机系统中的计算机符号是否完全一致,而对于大型通信仿真系统,由于业务模型很复杂,业务模型中能够导致仿真结果不一致的因数众多,而且不同的仿真器由于本身实现机制不完全一致,即使使用完全相同的仿真模型,仿真结果也不可能绝对相同,所以,对于大型通信仿真系统,基于二进制符号的仿真数据一致性检测结果总是“不一致”,因此,现有的数据比对方案并不适用于大型通信仿真系统中的仿真数据的一致性检测。

目前对于大型通信仿真系统中的仿真数据的一致性检测,主要是领域专家根据个人经验对仿真数据进行分析后做出一致性判决,检测效率比较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据一致性检测方法,以提高数据一致性检测效率。

本发明的第一方面提供一种数据一致性检测方法,包括:

获取与待比较目标相对应的数据一致性比较语义库,所述数据一致性比较语义库中包括至少一项与所述待比较目标相对应的评估指标;

获取与所述数据一致性比较语义库中的各个评估指标相对应的,待比较的第一数据集和第二数据集;

依据与各个评估指标相对应的数据处理算法对与各个评估指标相对应的第一数据集和第二数据集进行处理,获取与各个评估指标相对应的处理结果;

判断各个处理结果是否在预设范围内,依据判断结果确定与各个评估指标相对应的一致性检测结果,当所有评估指标的一致性检测结果都为一致时,确定所述待比较目标是一致的。

在第一方面的第一种可能的实现方式中,当所述第一数据集和第二数据集中的数据均为开关量性质的数据时,所述依据与各个评估指标相对应的数据处理算法对与各个评估指标相对应的第一数据集和第二数据集进行处理,获取与各个评估指标相对应的处理结果包括:

计算与各个评估指标相对应的第一数据集和第二数据集的相对偏差,获取与各个评估指标相对应的相对偏差值。

在第一方面的第二种可能的实现方式中,当所述第一数据集和第二数据集中的数据均为以直方图形式进行统计的数据时,所述依据与各个评估指标相对应的数据处理算法对与各个评估指标相对应的第一数据集和第二数据集进行处理,获取与各个评估指标相对应的处理结果包括:

计算与各个评估指标相对应的第一数据集和第二数据集的直方图相关系数,获取与各个评估指标相对应的直方图相关系数值。

在第一方面的第三种可能的实现方式中,当所述第一数据集和第二数据集中的数据均为有序序列时,所述依据与各个评估指标相对应的数据处理算法对与各个评估指标相对应的第一数据集和第二数据集进行处理,获取与各个评估指标相对应的处理结果包括:

计算与各个评估指标相对应的第一数据集和第二数据集的相关系数,获取与各个评估指标相对应的相关系数值。

本发明的第二方面提供一种数据一致性检测系统,包括:

第一获取模块,用于获取与待比较目标相对应的数据一致性比较语义库,所述数据一致性比较语义库中包括至少一项与所述待比较目标相对应的评估指标;

第二获取模块,用于获取与所述数据一致性比较语义库中的各个评估指标相对应的待比较的第一数据集和第二数据集;

数据处理模块,用于依据与各个评估指标相对应的数据处理算法对与各个评估指标相对应的第一数据集和所述第二数据集进行处理,获取与各个评估指标相对应的处理结果;

判断模块,用于判断各个处理结果是否在预设范围内,依据判断结果确定与各个评估指标相对应的一致性检测结果,当所有评估指标的一致性检测结果都为一致时,确定所述待比较目标是一致的。

在第二方面的第一种可能的实现方式中,所述数据处理模块包括:

第一处理单元,用于当所述第一数据集和第二数据集中的数据均为开关量性质的数据时,计算与各个评估指标相对应的第一数据集和第二数据集的相对偏差,获取与各个评估指标相对应的相对偏差值。

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