[发明专利]面向车联网环境的网络性能综合测试评价分析方法

权利要求书

1.一种面向车联网环境的网络性能综合测试评价分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、搭建测试平台：测试平台包括第一测试板、第二测试板和后台服务器，第一测试板和第二测试板分别用于负责网络性能测试以及车辆行驶信息采集，所述后台服务器用于数据存储、分析及处理；

步骤二、将第一测试板作为客户端，第二测试板作为服务器端，并保持第一测试板和第二测试板之间的网络畅通，在不同的测试场景下，采用主动测量方法和网络断层扫描技术对网络性能指标进行测试；

步骤三、后台服务器对所述步骤二所得的测试数据采用三西格玛原则处理异常数据，并使用Bootstrap估计和最大似然估计得到测试结果；

步骤四、后台服务器使用车联网性能综合指标评价方法对测试结果进行评价对比分析；

其中，所述网络性能指标包括网络延时、时延抖动、时延均值估计与箱型图反映时延分布情况以及丢包率；

其中：网络时延的测试与计算：

网络时延的测量需借助往返时延，即一个数据包自源节点到目的节点间往返所需的时间间隔，给每个数据包添加时间戳来计算往返时延；在收集到需要的车辆消息之后，发送消息之前，在客户端发送的每条消息上添加时间戳，记录为TS1；同时，服务器端接收到客户端的消息时，添加第二个时间戳，记录为TS2；然后回复一个ACK消息并打上第三个时间戳，记录为TS3；客户端收到ACK消息时，添加第四个时间戳，记录为TS4；所以网络时延的计算公式为：T＝TS4-TS1-TS3+TS2；

时延均值估计与箱型图反映时延分布情况：

采用Bootstrap自助估计方法推断待测目标网络平均往返时延，X₁,X₂,…X_n是测试过程中采集到的样本，总体分布函数为F(x)，θ是时延和时延抖动，θ的估计为θ的标准偏差为：

标准偏差的Bootstrap估计就是用替代F，在此处是F的最大似然估计，即有：运用样本均值估计总体均值μ，均值区间估计的Bootstrap方法如下：

(1)确定F的极大似然估计

(2)从中抽取样本

(3)重复步骤(2)B次，可得到j＝1,…,B，将的累积分布函数记作CDF_μ(t)，有其中#{·}表示累计数；对于给定的α，α和1-α分位点分别是在(1-2α)置信水平下的统计量x的置信区间的上下限，定义：

置信水平1-2α下的μ的置信区间为：

首先使用三西格玛原则剔除异常值，再用Bootstrap自助估计方法估计时延和时延抖动均值；并做出时延箱型图，直观地表现时延的主要分布区间；

丢包率的计算与估计：

假设一个测试时间窗口接收探测数据包a个，未接收探测数据包b个，则一次丢包测试表示为D＝(a,b)，设丢包率为ρ，对其使用最大似然估计的方法似然函数L(D,ρ)为：

L(D,ρ)＝(1-ρ)^aρ^b (2)；

对式(2)两边取对数得：

lnL(D,ρ)＝aln(1-ρ)+βlnρ (3)；

式(3)两边对ρ求导并令导数为0得:

解得丢包率ρ的最大似然估计为:

得到总体丢包的估计值；

所述主动测量方法为：向网络中发送特定的探测包，通过对探测数据包所受网络影响而发生特性变化的分析，得到网络状态和性能参数；

所述网络断层扫描技术为：根据网络边界的测量信息来分析和推断网络内部性能，在网络边界上主动发送探测数据包，然后记录在网络边界上接收到的数据包的数量和延迟，并利用统计分析模型推断内部链路数据包的丢失率和延迟；

所述后台服务器使用车联网性能综合指标评价方法对测试结果进行评价对比分析为：

将指标值分别转化为功效分数，再用加权平均方法计算功效分数得到网络性能评价值，表示网络的性能状况，计算方法如下：

其中：

式中：P_L是综合性能评价指标，k是选取测量指标总个数，l是选取测量指标中正指标个数，ω_i是第i项指标权值，x_i是第i项测量指标值，第i项测量指标的满意值，第i项测量指标的不允许值，d_i是第i项正指标的功效分数，d_i′第i项逆指标的功效分数，某项指标的不允许值是指该项指标在路径测量中不应该出现的最坏值，满意值即该项指标在测量中可能达到的最好值，得出的性能评价越高，表明综合性能越好，反之则差。