【摘要】：協(xié)議一致性測試是檢驗被測實現(xiàn)是否與標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議規(guī)范相一致的方法,可確保符合協(xié)議的設(shè)備或者系統(tǒng)互聯(lián)與互通。在被測設(shè)備調(diào)試、升級、修復(fù)等過程中,往往需要重新執(zhí)行所有測試案例,以確保協(xié)議一致性測試的完備性。但在測試資源有限或者測試案例較多的情況下,如何快速確定故障成為一個難題。為此,本文提出了一種改進(jìn)的基于故障定位的測試案例優(yōu)先排序方法,并開發(fā)一致性測試案例優(yōu)先排序軟件。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)首先對現(xiàn)有的協(xié)議一致性測試案例優(yōu)先排序方法進(jìn)行研究。對基于故障定位的測試案例優(yōu)先排序算法進(jìn)行改進(jìn)。該方法在測試案例優(yōu)先排序過程中,首先通過歷史執(zhí)行記錄以及測試需求間的依賴關(guān)系計算測試需求重要度,進(jìn)而得出測試案例重要度,對初始執(zhí)行序列進(jìn)行優(yōu)化。然后在測試過程中根據(jù)測試執(zhí)行情況對未執(zhí)行測試案例進(jìn)行優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整,對檢錯概率高的測試案例進(jìn)行動態(tài)選取,從而達(dá)到了提高故障檢測效率的目的。(2)接著,在協(xié)議一致性測試案例優(yōu)先排序方法研究的基礎(chǔ)上設(shè)計并實現(xiàn)了協(xié)議一致性測試案例優(yōu)先排序軟件,包括了需求獲取模塊、測試案例管理模塊、測試案例優(yōu)先排序模塊、測試執(zhí)行模塊、數(shù)據(jù)信息庫模塊、測試結(jié)果反饋模塊和人機(jī)交互界面等。(3)最后,對設(shè)計的協(xié)議一致性測試案例優(yōu)先排序軟件進(jìn)行功能驗證和性能分析,通過將該軟件應(yīng)用到低速無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議一致性測試系統(tǒng)中進(jìn)行實際測試。測試結(jié)果表明,該軟件能夠提高協(xié)議一致性測試的故障檢測效率。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.04;TP311.52
【圖文】：

為對比分析算法故障檢測效果。圖3.3 所示為低速無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議中網(wǎng)絡(luò)層的測試需求以及所對應(yīng)的測試案例的仿真結(jié)果圖。橫軸代表測試案例的執(zhí)行比例，縱軸代表檢測到的故障覆蓋比例，曲線與橫軸面積代表 APFD 值的大小。根據(jù)仿真結(jié)果可以得出，本文所提出算法的APFD 值為 78.5%，基于故障定位的測試案例優(yōu)先排序方法的 APFD 值為 69.3%，

圖 3.3 不同算法故障檢測速率對比為了更好地驗證算法的有效性，從低速無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議規(guī)范中隨機(jī)選取規(guī)模的測試需求和測試案例，分別使用基于故障定位的測試案例優(yōu)先排序方Additional 算法以及改進(jìn)后的算法進(jìn)行仿真，得出不同測試案例規(guī)模下不同算 AFPD 值，結(jié)果如圖 3.4 所示，橫軸為測試案例規(guī)模大小，縱軸為算法的 APF由結(jié)果可知在不同的測試案例規(guī)模下，相比其他兩種算法，本文所提出的改進(jìn)具有較好的故障檢測效率。

圖 3.5 不同規(guī)模下算法 TCFD 值對比分析以上仿真結(jié)果可發(fā)現(xiàn)：(1) 本文所提出的改進(jìn)的基于故障定位的測試案例優(yōu)先排序方法相比與ditional 算法和 FLP 算法，在測試案例相同的情況下，具有較高的故障檢測平均比，既具有更快的故障檢測速率。(2) 本部分是對協(xié)議一致性測試過程進(jìn)行模擬，在實際的測試案例優(yōu)先排序過，測試案例優(yōu)先級排序可能會受到較多因素的影響，如被測協(xié)議實現(xiàn)的類型、開銷和測試環(huán)境等，因而可能需要借助于經(jīng)驗判斷是否需要以及用何種方式測試案例進(jìn)行執(zhí)行優(yōu)先級的排序。4 本章小結(jié)本章分析了基于故障定位的測試案例優(yōu)先排序方法的不足，設(shè)計出一種改進(jìn)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2764324