趙 露

（安徽電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 蚌埠233000）

0 引言

科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展使得嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用范圍越來越大，嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性問題逐漸受到各個網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的廣泛關(guān)注［1］。在實際應(yīng)用中，由于嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫受到傳輸路徑限制的原因，測試數(shù)據(jù)傳輸過程中很容易出現(xiàn)格式錯誤、數(shù)據(jù)包缺失或不一致等一系列問題［2］，通過穩(wěn)定性檢測可以減少測試數(shù)據(jù)的損失，從而降低數(shù)據(jù)異?，F(xiàn)象發(fā)生。嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法是一種保護嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫的信息采集與分析方法，必須確保實時性和正確性，這樣才能準(zhǔn)確地管理嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫以及傳輸海量測試數(shù)據(jù)，降低不穩(wěn)定性帶來的損失［3］。

由于嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中測試數(shù)據(jù)的行為大多數(shù)都會隨著網(wǎng)絡(luò)流量的變化而變化，很多文獻都是通過嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中測試數(shù)據(jù)點的變化，來檢測測試數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。基于蟻群算法的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法是通過計算每一條傳輸路徑上測試數(shù)據(jù)節(jié)點的測試值，根據(jù)測試值確定測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性［4］。該檢測方法具有較高的檢測效率，但是在數(shù)據(jù)誤報率方面存在一些缺陷。本文提出一種測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法，通過數(shù)據(jù)的提取、數(shù)據(jù)傳輸方程的組建以及檢測模型設(shè)計，來提高測試數(shù)據(jù)傳輸檢測方法的檢測能力。

1 嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法設(shè)計

1.1 提取嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)

提取測試數(shù)據(jù)是檢測嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性的基礎(chǔ)，可以降低誤報個數(shù)。提取數(shù)據(jù)庫中的測試數(shù)據(jù)時，首先建立測試數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)模型，數(shù)據(jù)提取過程如下。

選取嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中測試數(shù)據(jù)在當(dāng)前時刻查詢到的最大信任值，可以得到查詢時間間隔較長的測試數(shù)據(jù)信任值，對當(dāng)前時刻的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性影響較?。?］，可以利用式（1）表示嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫測試數(shù)據(jù)在當(dāng)前時刻查詢的時間衰減函數(shù)：

式中，f(k-1)表示測試數(shù)據(jù)在k-1 時刻的衰減函數(shù)，那么在k-1時刻嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中，集成的嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)狀態(tài)方程可以表示為：

其中，A表示嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)強度，r表示嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)長度，e-jkr表示測試數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定時的波長，Rin表示測試數(shù)據(jù)傳輸時產(chǎn)生的瞬時頻率，ain表示嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫指向性傳遞權(quán)重，e-jφin表示查詢操作的執(zhí)行代價。

按照測試數(shù)據(jù)每一個節(jié)點的反饋權(quán)系數(shù)［6］，建立集成的嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型：

式中，αk表示測試數(shù)據(jù)的規(guī)模，pk(y|μk，Σk)表示測試數(shù)據(jù)在k時刻的傳輸狀態(tài)先驗分布情況，Σk表示嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫的非線性恢復(fù)力，μk表示測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠詈瘮?shù)。

令{x1，x2，…，xn} 代表嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中集成的嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)的時間序列，m表示測試數(shù)據(jù)的嵌入維數(shù)，τ表示測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t時間間隔，pk表示嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)的后驗概率估計函數(shù)，因此可以得到嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中集成的測試數(shù)據(jù)的構(gòu)成形式：

基于以上分析，可以得到嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)提取公式為［7］：

式中，Yq×U表示測試數(shù)據(jù)集成的傳輸維度矩陣，Wu×u表示測試數(shù)據(jù)傳輸過程中的均衡概率，表示測試數(shù)據(jù)傳輸時的隸屬度臨界值。嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)特征提取公式為：

式中，yl表示測試數(shù)據(jù)的數(shù)量，φl表示測試數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)量的比例。

通過選取測試數(shù)據(jù)在當(dāng)前時刻查詢到的最大信任值，得到了測試數(shù)據(jù)在當(dāng)前時刻查詢的時間衰減函數(shù)，利用嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)狀態(tài)方程，建立了嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型，利用嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)提取公式，完成嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)的提取。

1.2 組建嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸方程

測試數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)傳輸方程的計算，可以確保傳輸?shù)姆€(wěn)定性，從而降低誤報個數(shù)。在嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性的實際檢測中，測試數(shù)據(jù)的傳輸涉及緩存能量的產(chǎn)生、傳輸和接收等［8］。

根據(jù)測試數(shù)據(jù)的傳輸過程可知，測試數(shù)據(jù)傳輸路徑會受到外界干擾，主要是環(huán)境和溫度的變化對測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠绊懀槍η度胧杰浖亩鄬?dǎo)線結(jié)構(gòu)，建立了測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測網(wǎng)絡(luò)示意圖，如圖1所示。

在圖1中，V(0)和I(0)可以作為穩(wěn)定性檢測傳感器采集到的測試數(shù)據(jù)，而V(l)和I(l)作為終端接收的測試數(shù)據(jù)。測試數(shù)據(jù)傳輸方程是解決測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性問題的基礎(chǔ)［9］，嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)的傳輸方程為：

圖1 測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測網(wǎng)絡(luò)示意圖

式中，V(z，t)和I(z，t)表示t時刻嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)在z方向的電壓和電流分布，VF(z，t)和IF(z，t)表示t時刻測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)碾妷涸春碗娏髟础?/p>

由于檢測環(huán)境的復(fù)雜性，在組建嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸方程的基礎(chǔ)上，通過建立數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測模型，來實現(xiàn)穩(wěn)定性檢測。

1.3 檢測嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性

在組建嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸方程的基礎(chǔ)上，采用聚類方法建立了數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測模型，來檢測嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)的傳輸穩(wěn)定性，降低誤報個數(shù)。

采用數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測模型實現(xiàn)檢測的過程如下：

首先確定嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中測試數(shù)據(jù)聚類數(shù)，K、C表示測試數(shù)據(jù)庫中測試數(shù)據(jù)樣本集合，C={C1，…，Cι，…，}，Cι表示測試數(shù)據(jù)庫中的一類測試數(shù)據(jù)，采用ui來描述相同測試數(shù)據(jù)樣本中心點的推測［10］，選取ωˉ個測試數(shù)據(jù)庫的聚類中心點，計算出測試數(shù)據(jù)樣本與聚類中心點之間的距離，然后選擇距離最長的中心作為測試數(shù)據(jù)樣本φιξ的所屬類別，最后重新計算測試數(shù)據(jù)的聚類中心，重復(fù)上述過程，直到聚類中心值不變?yōu)橹梗?1］。具體步驟為：

先在嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中隨機選取ωˉ個測試數(shù)據(jù)聚類中心點，計算每一個測試數(shù)據(jù)樣本所屬類別：

對于嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中的不同類別，計算出該類別的測試數(shù)據(jù)聚類中心：

重復(fù)上述過程，直到測試數(shù)據(jù)的聚類中心不變，然后確定嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中測試數(shù)據(jù)的類別數(shù)，定義嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中測試數(shù)據(jù)的每一個觀測點［12］，每一個觀測點都具有pn個特征，dιξ表示測試數(shù)據(jù)觀測點ι到ξ的距離，可以得到：

式中，φι′ξ表示測試數(shù)據(jù)觀測點向量，令Cr表示r類的測試數(shù)據(jù)觀測點，nr=|Cr|表示Cr類測試數(shù)據(jù)觀測點的數(shù)量，利用式（11）來定義r類測試數(shù)據(jù)集中任意兩個測試數(shù)據(jù)點之間的距離和為：

式（12）定義了嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)庫中測試數(shù)據(jù)類別的平方和均值：

其中，Dr表示測試數(shù)據(jù)點之間的距離和，Wk表示測試數(shù)據(jù)類別的平方和均值。

綜上所述，通過選取測試數(shù)據(jù)在當(dāng)前時刻查詢到的最大信任值，得到了測試數(shù)據(jù)在當(dāng)前時刻查詢的時間衰減函數(shù)，利用嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)狀態(tài)方程，建立了嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型，基于嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)提取公式，完成嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)的提取；根據(jù)嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)的傳輸過程，建立了測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測網(wǎng)絡(luò)，在組建嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸方程的基礎(chǔ)上，通過建立數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測模型，實現(xiàn)了嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性的檢測。

2 仿真對比分析

2.1 實驗環(huán)境及參數(shù)設(shè)置

實驗環(huán)境和參數(shù)的設(shè)置情況如表1所示。

表1 實驗環(huán)境及參數(shù)統(tǒng)計

2.2 實驗過程

實驗過程中采用嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)個數(shù)作為自變量，利用基于蟻群算法的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法和數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法進行對比實驗，實驗過程如下：

Step1：準(zhǔn)備仿真實驗環(huán)境，安裝并運行simulation仿真軟件；

Step2：試運行仿真程序，確保實驗的真實性，將兩種檢測方法載入到仿真軟件中；

Step3：在相同的實驗環(huán)境下，進行不同檢測數(shù)據(jù)個數(shù)的仿真對比實驗；

Step4：在未執(zhí)行任何檢測方法的情況下，記錄嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`報數(shù)據(jù)個數(shù)；

Step5：分別執(zhí)行兩種檢測方法，記錄嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`報數(shù)據(jù)個數(shù)。

2.3 實驗結(jié)果分析

根據(jù)實驗步驟，得到嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`報數(shù)據(jù)個數(shù)對比曲線，如圖2所示。

圖2 嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`報數(shù)據(jù)個數(shù)對比曲線

從實驗結(jié)果中可以看出，在嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)相同的情況下，兩種檢測方法存在很大差別，基于蟻群算法的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法當(dāng)測試數(shù)據(jù)個數(shù)不超過200 個時，誤報數(shù)據(jù)個數(shù)不超過20個，檢測能力可以達到90%，但是當(dāng)測試數(shù)據(jù)個數(shù)越來越多時，誤報數(shù)據(jù)個數(shù)也在增加，測試數(shù)據(jù)穩(wěn)定性檢測能力較差；而本文提出的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法當(dāng)測試數(shù)據(jù)個數(shù)不超過500 個時，誤報數(shù)據(jù)個數(shù)都低于20個，具有良好的檢測能力。

3 結(jié)語

本文提出了嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法，通過選取測試數(shù)據(jù)在當(dāng)前時刻查詢到的最大信任值，得到了測試數(shù)據(jù)在當(dāng)前時刻查詢的時間衰減函數(shù)，利用嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)狀態(tài)方程，建立了測試數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型，基于嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)提取公式，完成測試數(shù)據(jù)的提取；根據(jù)嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)的傳輸過程，建立了測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測網(wǎng)絡(luò)；在組建嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸方程的基礎(chǔ)上，通過建立數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測模型，實現(xiàn)了嵌入式軟件測試數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性的檢測。實驗結(jié)果證明，提出的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測方法具有較高的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性檢測能力。