一种多域多场景智能化通信物联网终端测试方法及装置

本发明属于通信测试，具体涉及一种多域多场景智能化通信物联网终端测试方法及装置，尤其适用于涵盖通信域、协议域、业务域和环境域的多维度综合测试场景，以及从研发、产线、外场到极端环境的全生命周期测试需求。

背景技术：

1、随着第五代移动通信（5g）的规模化商用和第六代移动通信（6g）等未来移动通信技术的演进，物联网（internetofthings,iot）正加速向千行百业深度融合，催生了海量形态各异、性能要求多元的物联网终端。这些终端广泛应用于智慧城市、工业互联网、车联网、智能家居、可穿戴设备等众多场景，对通信可靠性、实时性、能效及环境适应性提出了更高、更复杂的综合性要求。

2、当前，针对物联网终端的测试验证主要面临以下挑战与瓶颈：首先，在测试域覆盖方面，现有测试系统多为“烟囱式”架构，功能分散。射频测试、协议一致性测试、应用业务测试（如定位、功耗）及 环境可靠性测试通常由不同厂商的独立设备完成，各域数据与状态难以联动，无法反映终端在真实复杂场景下的端到端综合性能。其次，在测试场景适配方面，实验室的受控环境测试与终端实际部署的外场环境存在显著差异，而传统测试平台难以在研发阶段有效模拟外场复杂的无线信道、网络负载及多终端并发等真实条件，也无法灵活支持从实验室研发、产线高速批量检测到现网运维保障等多阶段、差异化的测试需求。再者，在测试智能化水平方面，现有测试过程高度依赖测试工程师预设的静态用例与人工结果判读，缺乏基于测试数据实时反馈的自适应优化能力，面对新型终端、复杂故障或未知场景时，测试效率低、覆盖不全、根因定位困难。最后，在平台扩展性与成本方面，针对每一种新出现的通信制式（如从nb-iot到redcap）、新业务类型或新测试维度，往往需要购置专用仪表或进行复杂的系统集成，导致测试平台升级周期长、投入成本高昂。

3、近年来，业界虽在软件定义无线电（sdr）、信道仿真、自动化测试脚本等方面取得了一定进展，但尚未形成能够系统性解决上述多域、多场景、智能化测试挑战的一体化平台。现有技术方案仍局限于单一维度的性能验证，或依赖简单的脚本组合，缺乏从硬件资源虚拟化、测试策略智能化到场景构建数字化的深度融合与协同。

4、因此，研究一种能够整合通信、协议、业务、环境等多域测试能力，适配研发、产线、外场、极端环境等多场景需求，并具备自感知、自决策、自优化能力的智能化物联网终端测试方法及装置，对于加速物联网终端的创新研发、保障其规模化部署的质量与可靠性、降低全生命周期测试成本具有至关重要的意义，已成为推动物联网产业向更广范围、更深层次、更高水平发展的关键基础设施与共性技术需求。

技术实现思路

1、针对现有技术中物联网终端测试面临的多域功能分散、场景适应性不足、智能化水平低及平台扩展性差等问题，本发明提出了一种多域多场景智能化通信物联网终端测试方法及装置。本发明的核心在于通过虚拟化、数字化与智能化的技术融合，构建可自主感知、决策和优化的测试平台。

2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供了一种多域多场景智能化通信物联网终端测试方法，包括以下步骤：

4、步骤s1.测试任务定义与指令分发；

5、测试管理单元接收用户输入的测试任务，所述测试任务包括被测物联网终端类型、目标通信制式、待测性能指标及目标测试场景标识，同时根据测试需求选择时域测试、频域测试、iq 解调测试、误码测试中的一种或多种组合作为具体测试任务。

6、测试管理单元解析测试任务后生成三类标准化控制指令：场景构建指令、硬件设备通用参数控制指令、数字处理通用指令并分别下发至数字孪生场景单元、硬件抽象与接口单元、智能执行与采集单元；通过三类标准化控制指令完成全流程参数前置定义，为后续场景建模、硬件配置、数据采集提供统一参数基准。

7、其中，所述场景构建指令，用于限定目标场景类型与场景建模基础参数；所述硬件设备通用参数控制指令，包含由被测物联网终端类型、目标测试场景所确定的射频参数、环境参数；所述数字处理通用指令，包含由目标通信制式、目标测试场景所确定的波形参数。

8、步骤s2.数字孪生场景建模；

9、数字孪生场景单元基于测试管理单元下发的场景构建指令，从数字孪生场景资源库中调用预存的数字孪生测试场景模型，或通过参数化建模引擎实时生成对应的数字孪生测试场景模型；所述数字孪生测试场景模型，包含物理环境模型、无线传播信道模型、网络拓扑模型、外部干扰模型。

10、数字孪生场景单元基于构建完成的数字孪生测试场景模型，生成三类指令：资源调度指令、场景参数控制指令、数字处理执行指令；其中，所述场景参数控制指令发送至硬件抽象与接口单元，所述资源调度指令通过硬件抽象与接口单元发送至资源池单元，所述数字处理执行指令通过硬件抽象与接口单元发送至智能执行与采集单元；实现数字孪生场景建模参数向下游资源调度、硬件控制、数据采集环节的全链路传递。

11、其中，所述资源调度指令，包含通信域、协议域、业务域、环境域所需各类测试资源的类型、分配数量、运行时序及资源组合约束参数；所述场景参数控制指令，包含数字孪生测试场景模型对应的波形参数、信道参数；所述数字处理执行指令，包含信道模型及对应信道参数。

12、优选地，所述无线传播信道模型采用确定性-随机混合路径损耗模型：

13、；

14、其中，d为发射端与接收端（被测终端）之间的距离，为视距（los）路径损耗，为在距离d处存在los链路的概率，为非视距（nlos）路径损耗，通常比大一个附加损耗δl，为对数正态分布阴影衰落，满足：。

15、所述视距路径损耗采用自由空间传播模型：

16、；

17、其中，为频率，为光速。

18、步骤s3.多域资源动态分配与实例化；

19、资源池单元接收资源调度指令以及智能执行与采集单元发送的预补偿基带信号，依托内置的测试系统资源调度优化模型开展资源最优分配求解，并根据求解结果调取匹配资源，完成资源组合实例化，搭建适配当前任务的测试系统。

20、硬件抽象与接口单元解析设备通用参数控制指令和场景参数控制指令，生成底层硬件控制指令并下发至资源池单元已搭建完成的测试系统，完成射频信号输出、环境设备动态调控；再将底层硬件控制指令下发至智能执行与采集单元，保证资源调度参数与物理设备配置参数统一。

21、所述测试系统资源调度优化模型为：

22、；

23、；

24、其中，m可用资源类型总数，ri为第i类资源分配量，为的成本函数，为第i类资源的成本权重；、、、分别表示分配后达到的射频性能、基带处理带宽、处理时延和资源建立时间，、、、分别为测试任务对对应指标的预设阈值。

25、步骤s4.智能测试执行；

26、智能执行与采集单元接收数字处理通用指令、数字处理执行指令、底层硬件控制指令；首先基于数字处理通用指令和底层硬件控制指令驱动物理设备完成采集流程，包括环境数据采集、iq数据采集；然后智能执行与采集单元基于数字处理执行指令，对采集到的iq数据进行信道补偿，并基于采集到的环境数据进行环境优化修正，得到修正后的高精度iq数据并发送至多域数据融合分析单元。

27、具体地，所述智能执行与采集单元一方面调用内置的信号智能发射模块，基于数字处理执行指令中的信道模型及对应的信道参数进行逆补偿运算，生成预补偿基带信号下发至资源池单元，完成通信信号的发射；另一方面调用内置的智能信号采集模块采集iq数据和环境数据，再调用内置的信道智能补偿模块采用信道智能补偿算法对iq数据进行信道自动修正，然后通过内置的设备环境智能控制模块基于采集到的环境数据对iq数据完成环境漂移修正补偿，最终得到高精度iq数据。

28、步骤s5.多域数据融合与实时性能分析；

29、多域数据融合分析单元接收高精度iq数据，并行执行信号时域分析、信号频域分析、信号iq解调、信号误码测试，提取包含通信域、协议域、业务域、环境域的结构化多维度性能指标数据，并实时输出至自适应优化单元与结果报告与诊断单元。

30、步骤s6.基于强化学习的自适应测试策略优化；

31、所述自适应优化单元内嵌预训练的深度强化学习决策模型；自适应优化单元接收多维度性能指标数据，同时将当前执行的测试用例标识、已测试时长、已覆盖场景组合信息作为决策模型中的状态输入；基于当前状态通过决策模型推理生成测试优化指令（包括调整信道参数（如信噪比 snr）、切换干扰类型、选择下一测试场景或变更数据流量模式等）并反馈给测试管理单元；测试管理单元基于所述测试优化指令，动态调整后续测试流程，形成“执行-分析-优化-再执行”的闭环。

32、其中，所述深度强化学习决策模型的状态空间定义为：

33、；

34、其中，为t时刻的多维度性能指标数据（包含误码率ber、吞吐量tp、功耗p、温度t等数据），为当前执行的测试用例上下文向量，为历史测试路径的编码向量。

35、动作空间定义为可调整的测试参数集合，包括信道环境配置参数、业务负载模式、干扰源类型及测试用例序列选择等可执行动作；

36、奖励函数设置为多目标奖励的加权和，以引导决策模型平衡测试场景覆盖率、故障发现能力、测试执行开销，其表达式为：

37、；

38、其中，为覆盖率奖励，与新增覆盖的协议状态、业务场景或环境条件数量正相关；为故障发现奖励，与发现的有效缺陷或性能瓶颈的严重性等级正相关；为资源成本惩罚，与测试耗时、消耗的算力/频谱资源正相关；、 、为权重系数，用于平衡不同目标的优先级。

39、所述深度强化学习决策模型以最大化累积折扣奖励期望为目标进行在线学习，其目标函数表示为：

40、；

41、其中，表示在测试策略生成的测试轨迹分布下的数学期望；为折扣因子，t为测试周期长度。

42、步骤s7.测试结果综合与智能根因诊断；

43、在测试任务满足终止条件（如测试时长达标、场景覆盖率达标、故障数量达到阈值、性能指标迭代收敛或接收人工停止指令）时，结果报告与诊断单元汇总全周期内的多维度性能指标数据，自动生成综合测试报告。

44、步骤s8.知识沉淀与模型迭代更新；

45、若测试过程中多域数据融合分析单元检测到性能异常，则将观测到的异常现象集合作为证据发送至结果报告与诊断单元；所述结果报告与诊断单元内嵌预构建的贝叶斯诊断网络，基于历史故障库统计的先验概率和条件概率表（cpt）确定的似然概率，逐项计算各潜在根因的后验概率：

46、；

47、其中，是根因的先验概率，从历史故障库统计得到；是在根因发生时观测到证据的似然概率，由历史数据构建的条件概率表确定。

48、按照计算得到的后验概率值对候选根因进行降序排序，输出根因诊断结果；同时把本次诊断结果及本次测试任务产生的全流程数据（包含原始多域数据、多维度性能指标、优化动作序列、奖励信息及的故障诊断结果）结构化存储至系统知识库；

49、自适应优化单元和结果报告与诊断单元基于知识库数据对内嵌的强化学习决策模型和贝叶斯诊断网络进行迭代更新，实现测试智能能力随测试案例积累自主迭代升级。

50、第二方面，基于上述方法，本发明提供了一种多域多场景智能化通信物联网终端测试装置，包括测试管理单元、数字孪生场景单元、硬件抽象与接口单元、资源池单元、智能执行与采集单元、多域数据融合分析单元、自适应优化单元、结果报告与诊断单元；

51、所述测试管理单元，用于接收用户输入的测试任务，解析生成场景构建指令、硬件设备通用参数控制指令、数字处理通用指令并分发至数字孪生场景单元、硬件抽象与接口单元及智能执行与采集单元，以协调启动测试流程；同时，接收自适应优化单元反馈的测试优化指令，动态调整测试流程，实现测试流程的闭环管控。

52、所述数字孪生场景单元，用于根据测试管理单元下发的场景构建指令，从预设的场景库中加载或实时构建数字孪生测试场景模型；再基于构建完成的数字孪生测试场景模型，生成三类指令：资源调度指令、场景参数控制指令、数字处理执行指令并分别下发至资源池单元、硬件抽象与接口单元、智能执行与采集单元。

53、其中，所述数字孪生测试场景模型，至少包含物理环境模型、无线传播信道模型、网络拓扑模型、外部干扰模型；

54、所述物理环境模型，用于模拟目标测试场景的物理空间特性，至少包括建筑物、地形、温湿度分布参数；

55、所述无线传播信道模型，用于模拟无线信道的传播特性，至少包括路径损耗、多径衰落、多普勒频移和阴影衰落参数；

56、所述网络拓扑模型，用于模拟目标应用场景的网络结构，至少包括蜂窝网、mesh网以及对应的网络拓扑和节点连接关系参数；

57、所述外部干扰模型，用于模拟测试环境中的无线干扰源，至少包括同频干扰、邻频干扰、脉冲噪声参数。

58、所述硬件抽象与接口单元，作为对接资源池单元所含物理测试设备、环境模拟设备及被测物联网终端的统一接口层，接收测试管理单元的硬件设备通用参数控制指令、数字孪生场景单元的场景参数控制指令、数字孪生场景单元的资源调度指令；将资源调度指令发送至资源池单元；基于设备通用参数控制指令和场景参数控制指令，解析生成底层硬件控制指令，并下发至资源池单元。

59、具体地，所述硬件抽象与接口单元包含射频参数控制模块、波形参数控制模块、环境参数控制模块和信道参数控制模块。

60、所述射频参数控制模块，用于控制物理射频设备（如信号源、频谱仪），配置中心频率、带宽、功率参数；

61、所述波形参数控制模块，用于控制激励信号的调制方式、符号速率、帧结构参数；

62、所述环境参数控制模块，用于控制物理环境模拟设备（如高低温箱、温湿度箱）的运行状态，以模拟预设的物理环境条件；

63、所述信道参数控制模块，用于控制信道模拟器，以复现数字孪生场景单元输出的信道模型参数。

64、所述资源池单元，接收资源调度指令、底层硬件控制指令以及智能执行与采集单元发送的预补偿基带信号，依托内置的测试系统资源调度优化模型开展资源最优分配求解，根据求解结果调取匹配资源，完成资源组合实例化，搭建适配当前任务的测试系统，并完成射频信号输出、环境设备动态调控。

65、具体地，所述资源池单元，包含可重构射频通道、基带处理模块、协议模拟模块、环境模拟模块、协议栈、业务流量生成模块、ai 推理引擎模块；

66、所述可重构射频通道，用于根据测试需求配置射频前端参数，支持多通信制式、多频段信号生成；

67、所述基带处理模块，用于对基带信号进行编码、调制、解调、解码处理，支持5g nr、nb-iot、wifi等通信制式；

68、所述协议模拟模块，用于模拟网络侧协议栈行为，支持l2/l3信令及应用层协议交互；

69、所述环境模拟模块，用于模拟物理环境参数（如温度、湿度、电磁干扰）对通信链路的影响；

70、所述业务流量生成模块，用于生成模拟真实用户行为的业务数据流量，如vonr语音、4k视频流、gnss定位信号、功耗测量数据等；

71、所述ai推理引擎模块，用于接收资源调度指令并通过测试系统资源调度优化模型求解得到资源最优分配方式，完成资源组合实例化，搭建适配当前任务的测试系统。

72、所述智能执行与采集单元，用于接收数字处理通用指令、数字处理执行指令、底层硬件控制指令；首先基于数字处理通用指令和底层硬件控制指令驱动物理设备完成采集流程（环境数据采集、iq数据采集）；再基于数字处理执行指令，对采集到的iq数据进行信道补偿，并基于采集到的环境数据进行环境优化修正，得到修正后的高精度iq数据并发送至多域数据融合分析单元。

73、具体地，所述智能执行与采集单元，包含信号智能发射模块、信号智能采集模块、设备环境智能控制模块和信道智能补偿模块；

74、其中，所述信号智能发射模块，用于基于数字处理执行指令中的信道模型及对应的信道参数进行逆补偿运算，生成预补偿激励信号下发至资源池单元，完成通信信号的发射；

75、所述信号智能采集模块，用于采集被测终端返回的iq数据及环境数据；

76、所述信道智能补偿模块，用于采用信道智能补偿算法对iq数据进行信道自动修正；

77、所述设备环境智能控制模块，用于结合采集到的环境数据对iq数据进行环境漂移修正补偿，得到高精度iq数据。

78、所述多域数据融合分析单元，用于接收智能执行与采集单元的高精度iq数据，并行执行信号时域分析、信号频域分析、信号iq解调、信号误码测试，提取包含通信域、协议域、业务域、环境域的结构化多维度性能指标数据，并实时输出至自适应优化单元与结果报告与诊断单元。

79、具体地，所述多域数据融合分析单元，包含信号时域分析模块、信号频域分析模块、信号iq解调模块和信号误码测试模块；

80、所述信号时域分析模块，用于分析并提取信号在时间轴上的特征，包括波形、眼图、过冲、建立时间参数；

81、所述信号频域分析模块，用于分析并提取信号在频率轴上的特征，包括频谱、邻道泄漏、杂散、相位噪声参数；

82、所述信号iq解调模块，用于对调制信号进行正交解调，分析并提取其调制质量特征，包括误差矢量幅度(evm)、幅度/相位误差、星座图参数；

83、所述信号误码测试模块，用于计算解调后的数据流的误码率(ber)、误块率(bler)。

84、所述自适应优化单元，接收多维度性能指标数据，同时将当前执行的测试用例标识、已测试时长、已覆盖场景组合信息作为决策模型中的状态输入；基于当前状态通过内嵌的深度强化学习决策模型推理生成测试优化指令并反馈给测试管理单元；测试管理单元基于所述测试优化指令，动态调整后续测试流程，形成 “执行-分析-优化-再执行”的闭环。

85、所述结果报告与诊断单元，用于在测试任务完成或达到终止条件时，汇总全周期内的多维度性能指标数据，自动生成综合测试报告；同时，该单元内嵌贝叶斯网络诊断引擎，当检测到性能异常时，基于异常证据集合计算各潜在根因的后验概率，按概率高低排序输出根因诊断结果，并将诊断结果反馈至测试管理单元并存入知识库中，以用于后续任务优化。

86、本发明具有以下有益技术效果：

87、本发明提供的一种多域多场景智能化通信物联网终端测试方法及装置，通过构建资源池单元、数字孪生场景建模、智能执行与采集机制，实现对被测终端在通信、协议、业务、环境多维度性能的综合激励与评估；同时，在测试执行过程中，通过多域数据实时分析，形成统一的状态视图，并基于强化学习决策引擎对测试策略进行自适应优化，动态调整测试参数与场景，从而在测试过程中主动探索性能边界与潜在缺陷；最终，通过基于贝叶斯网络诊断引擎的故障诊断，对测试中发现的异常进行跨域关联分析，定位性能劣化或功能故障的根因。

88、本发明从传统的、分散的、预设的被动验证模式，转变为一体化的、可重构的、自适应的主动探知模式，实现了测试资源的高效复用、测试场景的高保真复现、测试流程的智能化寻优、以及测试问题的精准化定位，显著提升了物联网终端在研发、生产、认证等环节的测试效率、覆盖深度与问题解决能力，为复杂物联网终端的质量保障与性能优化提供了强有力的平台支撑。