模拟弱无线网络的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种模拟弱无线网络的方法和装置，属于无线网络应用领域。所述方法包括：构建模拟弱无线网络的仿真模拟模型，所述仿真模拟模型与无线网络进行叠加得到弱无线网络；获取所述弱无线网络的网络特征值的第一数据，并获取所述无线网络的网络特征值的第二数据；根据所述第一数据和所述第二数据，确定出所述仿真模拟模型的网络特征值的特征参数。所述装置包括构建模块、获取模块和确定模块。本发明专利技术通过构建模拟弱无线网络的仿真模拟模型，并确定出该仿真模拟模型的网络特征值的特征参数，确定出具体的仿真模拟模型。根据仿真模拟模型仿真出弱无线网络环境，从而能够在仿真的弱无线网络环境中进行手机应用软件的质量测试。

【技术实现步骤摘要】
模拟弱无线网络的方法和装置
本专利技术涉及无线网络应用领域，特别涉及一种模拟弱无线网络的方法和装置。
技术介绍
随着无线网络的发展，越来越多的手机应用软件都需要进行无线网络的连网操作，如手机浏览器，手机微博和手机联网游戏等等，网络状况会直接影响手机应用软件的网络访问速度，手机应用软件在弱无线网络情况下的性能，直接体现该手机应用软件的质量，即软件的稳定性和可靠性。因此，需要重现弱无线网络的场景。现有技术采用屏蔽桶实现信号的完全屏蔽，而弱无线网络场景的搭建目前无法实现。
技术实现思路
为了以小代价实现弱无线网络，本专利技术实施例对手机与网络访问IP间的移动数据网络进行模拟，提供了一种模拟弱无线网络的方法和装置，从而能够根据模拟出的模拟系统对手机应用软件的网络访问进行测试。技术方案如下：本专利技术实施例提供了一种模拟弱无线网络的方法，所述方法包括：构建模拟弱无线网络的仿真模拟模型，所述仿真模拟模型与无线网络进行叠加得到弱无线网络；获取所述弱无线网络的网络特征值的第一数据，并获取所述无线网络的网络特征值的第二数据；根据所述第一数据和所述第二数据，确定出所述仿真模拟模型的网络特征值的特征参数。其中，所述根据所述第一数据和所述第二数据，确定出所述仿真模拟模型的网络特征值的特征参数，具体包括：对所述弱无线网络的网络特征值进行测量得到第一数据，并对所述无线网络的网络特征值进行测量得到第二数据；根据所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型；根据所述仿真模拟模型的网络特征值的分布类型、所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的特征参数。其中，根据所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型，体包括：根据第一数据，确定出弱无线网络的网络特征值的第一分布类型；根据第二数据，确定出无线网络的网络特征值的第二分布类型；将所述第一分布类型和所述第二分布类型进行叠加，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型。其中，所述网络特征值具体包括网络延迟值，所述弱无线网络的网络延迟值的第一分布类型为正态分布，所述无线网络的网络延迟值的第二分布类型为恒定值；相应地，所述将所述第一分布类型和所述第二分布类型进行叠加，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型，具体包括：将第一分布类型和第二分布类型进行叠加，确定出仿真模拟模型的网络延迟值的分布类型为正态分布。其中，所述仿真模拟模型的网络延迟值的分布类型为正态分布模型时，所述网络特征值的特征参数具体包括均值和方差；相应地，根据所述仿真模拟模型的网络特征值的分布类型、所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的特征参数，具体包括：弱无线网络的网络延迟值减去无线网络的网络延迟值，得到相对延迟值；根据相对延迟值进行正态计算，确定出均值和方差。其中，所述网络特征值具体包括网络丢包率，所述弱无线网络的网络丢包率的第一分布类型为恒定值，所述无线网络的网络丢包率的第二分布类型为恒定值；相应地，所述将所述第一分布类型和所述第二分布类型进行叠加，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型，具体包括：将第一分布类型和第二分布类型进行叠加，确定出的仿真模拟模型的网络丢包率的分布类型为恒定值。其中，所述仿真模拟模型的网络丢包率的分布类型为恒定值时，所述网络丢包率为特征参数；相应地，所述根据仿真模拟模型的网络特征值的分布类型、所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的特征参数，具体包括：对弱无线网络的网络丢包率取平均值；将所述平均值减去无线网络的网络丢包率，得到仿真模拟模型的网络丢包率。本专利技术实施例还提供了一种模拟弱无线网络的装置，所述装置包括：构建模块，用于构建模拟弱无线网络的仿真模拟模型，所述仿真模拟模型与无线网络进行叠加得到弱无线网络；获取模块，用于获取弱无线网络的网络特征值的第一数据，并获取无线网络的网络特征值的第二数据；确定模块，用于根据所述第一数据和所述第二数据，确定出所述仿真模拟模型的网络特征值的特征参数。其中，所述确定模块具体包括：测量单元，用于对所述弱无线网络的网络特征值进行测量得到第一数据，并对所述无线网络的网络特征值进行测量得到第二数据；第一确定单元，用于根据所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型；第二确定单元，用于根据所述仿真模拟模型的网络特征值的分布类型、所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的特征参数。其中，第一确定单元具体包括：第一确定子单元，用于根据第一数据，确定出弱无线网络的网络特征值的第一分布类型；第二确定子单元，用于根据第二数据，确定出无线网络的网络特征值的第二分布类型；第三确定单元，用于将第一确定单元确定出的第一分布类型和第二确定单元确定出的第二分布类型进行叠加，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型。本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：通过构建模拟弱无线网络的仿真模拟模型，并确定出该仿真模拟模型的网络特征值的特征参数，确定出具体的仿真模拟模型。根据仿真模拟模型仿真出弱无线网络环境，从而能够在仿真的弱无线网络环境中进行手机应用软件的质量测试。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例1中提供的模拟弱无线网络的示意图；图2是本专利技术实施例1中提供的模拟弱无线网络的整体方案示意图；图3是本专利技术实施例1中提供的模拟弱无线网络的方法流程图；图4是本专利技术实施例2中提供的模拟弱无线网络的方法流程图；图5是本专利技术实施例2中提供的PING工具进行网络特征值检测的示意图；图6是本专利技术实施例2中提供的三种真实的弱无线网络下不同大小PING包检测到的网络延迟分布图；图7是本专利技术实施例2中提供的三种真实的弱无线网络下不同大小PING包检测到的丢包率分布图；图8是本专利技术实施例2中提供的真实的弱无线网络延迟频率分布图；图9是本专利技术实施例3中提供的纯弱信号网络的模拟效果图；图10是本专利技术实施例3中提供的纯拥塞网络的模拟效果图；图11是本专利技术实施例3中提供的弱信号+拥塞混合网络的模拟效果图；图12a是本专利技术实施例3中提供的真实的纯弱信号网络的网页访问模拟效果图；图12b是本专利技术实施例3中提供的模拟的纯弱信号网络的网页访问模拟效果图；图13a是本专利技术实施例3中提供的真实的拥塞网络的网页访问模拟效果图；图13b是本专利技术实施例3中提供的模拟的拥塞网络的网页访问模拟效果图；图14a是本专利技术实施例3中提供的手机QQ浏览器与UC浏览器在纯弱信号模拟网络下，网页全部显示耗时对比结果图；图14b是本专利技术实施例3中提供的手机QQ浏览器与UC浏览器在纯弱信号模拟网络下，手机第一屏显示耗时对比结果图；图15是本专利技术实施例4中提供的模拟弱无线网络的装置结构示意图；图16是本专利技术实施例4中提供的模拟弱无线网络的装置中的确定模块的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。实施例1本专利技术实施例提供的模拟方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种模拟弱无线网络的方法，其特征在于，所述方法包括：构建模拟弱无线网络的仿真模拟模型，所述仿真模拟模型与无线网络进行叠加得到弱无线网络；获取所述弱无线网络的网络特征值的第一数据，并获取所述无线网络的网络特征值的第二数据；根据所述第一数据和所述第二数据，确定出所述仿真模拟模型的网络特征值的特征参数。

【技术特征摘要】
1.一种模拟弱无线网络的方法，其特征在于，所述方法包括：构建模拟弱无线网络的仿真模拟模型，所述仿真模拟模型与无线网络进行叠加得到弱无线网络；获取所述弱无线网络的网络特征值的第一数据，并获取所述无线网络的网络特征值的第二数据；根据所述第一数据和所述第二数据，确定出所述仿真模拟模型的网络特征值的特征参数；具体包括：对所述弱无线网络的网络特征值进行测量得到第一数据，并对所述无线网络的网络特征值进行测量得到第二数据；根据所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型，具体包括：根据第一数据，确定出弱无线网络的网络特征值的第一分布类型；根据第二数据，确定出无线网络的网络特征值的第二分布类型；将所述第一分布类型和所述第二分布类型进行叠加，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型；根据所述仿真模拟模型的网络特征值的分布类型、所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的特征参数。2.如权利要求1的方法，其特征在于，所述网络特征值具体包括网络延迟值，所述弱无线网络的网络延迟值的第一分布类型为正态分布，所述无线网络的网络延迟值的第二分布类型为恒定值；相应地，所述将所述第一分布类型和所述第二分布类型进行叠加，确定出仿真模拟模型的网络特征值的分布类型，具体包括：将第一分布类型和第二分布类型进行叠加，确定出仿真模拟模型的网络延迟值的分布类型为正态分布。3.如权利要求2的方法，其特征在于，所述仿真模拟模型的网络延迟值的分布类型为正态分布时，所述网络特征值的特征参数具体包括均值和方差；相应地，根据所述仿真模拟模型的网络特征值的分布类型、所述第一数据和所述第二数据，确定出仿真模拟模型的网络特征值的特征参数，具体包括：弱无线网络的网络延迟值减去无线网络的网络延迟值，得到相对延迟值；根据相对延迟值进行正态计算，确定出均值和方差。4.如权利要求1的方法，其特征在于，所述网络特征值具体包括网络丢包率，所述弱无线网络的网...

【专利技术属性】
技术研发人员：向立莉，欧阳骏，郑然，谢少佳，丁如敏，袁建发，
申请(专利权)人：深圳市腾讯计算机系统有限公司，
类型：发明
国别省市：