CN103686818B - 一种仿真测试方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种仿真测试方法及设备。该方法包括：获取移动通信***外场数据；对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；将处理得到的数据导入到仿真测试***；使用所述仿真测试***进行***级仿真测试。采用本发明可使仿真评估结果更接近移动通信***的真实场景。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种仿真测试方法及设备。
背景技术
移动通信***是一个庞大复杂的***，很难用一系列理论公式对其进行描述，得到精确的解析解，因此，仿真成为一种分析移动通信***的有效快捷手段。仿真可以分为链路级仿真和***级仿真，***级算法需要使用***级仿真来评估。***级仿真通过对一个较大规模的移动通信网络的行为进行建模，反映各种网络性能以及各种***级算法的性能。图1是一个***仿真平台的网络模型，图中的网络拓扑使用19站址Wrap Around模型，网络中包含19个eNodeB（evolved NodeB，演进节点B，即基站），在网络中随机部署了若干个UE（User Equipment，用户设备）。
目前对于***级算法的测试方法为：首先利用***级仿真对性能有一个初步评估，再最终利用实际网络设备在外场进行测试。
由于目前***级仿真中使用的模型，例如用户分布、移动模型、业务源模型等，与实际外场应用场景差别较大，导致***仿真对算法性能评估和参数优化不够准确和充分，一些利用仿真确定的算法参数不适用外场环境，很多算法性能和参数优化工作需要利用外场测试来优化，而外场测试的人力、时间和材料成本都很高。
发明内容
本发明实施例提供了一种仿真测试方法及设备，以使仿真评估结果更接近移动通信***的真实场景。
本发明实施例提供的仿真测试方法，包括：获取移动通信***外场数据；
对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；将处理得到的数据导入到仿真测试***；使用所述仿真测试***进行***级仿真测试。
本发明实施例提供的仿真测试设备，包括：
数据获取模块，用于获取移动通信***外场数据；
数据处理模块，用于对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；
数据导入模块，用于将处理得到的数据导入到仿真测试***；
仿真测试模块，安装有仿真测试***，用于通过所述仿真测试***进行***级仿真测试。
本发明的上述实施例，通过从移动通信***外场获取数据，通过对数据进行一定的处理，导入***仿真测试***进行***级测试，从而仿真评估结果更接近移动通信***的真实场景，进而降低网络优化时间，在设备进场后能很快调整好适合的算法参数，加速网络进入服务的过程。
附图说明
图1为现有技术中的***仿真平台的网络模型示意图；
图2为本发明实施例提供的***级仿真测试流程示意图；
图3为本发明实施例中的***切换算法测试场景示意图；
图4为本发明实例一中的获取仿真时间段内各时间点上的用户地理位置分布数据的流程示意图；
图5为本发明实例一中的绘制初始用户分布图的流程示意图；
图6为本发明实例一中的用户移动模型计算流程示意图；
图7为本发明实例一中的数据导入流程示意图；
图8为本发明实例三中的用户流量数据导入流程示意图；
图9为本发明实施例提供的测试***的结构示意图。
具体实施方式
针对现有技术存在的问题，本发明实施例通过在仿真测试***中导入实际场景下的数据或外场实测数据，使得仿真评估更接近真实场景，可以在外场测试之前更充分的评估和优化算法，降低外场测试成本，充分发挥仿真验证功能。
这里的仿真测试***，是通过对一个较大规模的移动通信网络的行为进行建模构建的，在计算机中构造虚拟的环境来反映现实的网络环境，例如可以利用C语言构建一个移动通信***无线接入网络的***仿真平台，或者利用一些网络仿真工具，例如OPNET工具构建一个***仿真平台，如果***建模比较准确，利用仿真测试***即可以有效的评估现实网络的性能（例如***容量、覆盖等），大大的降低实际网络测试的成本。在***仿真平台上可以实现各种***级算法（例如切换算法、干扰协调算法等），并对***级算法的性能和参数进行仿真。
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
参见图2，为本发明实施例提供的***级仿真测试流程示意图，该流程可包括：
步骤201，获取移动通信***外场数据。
具体实施时，可根据***级仿真测试的需要，获取移动通信***外场数据，如获取移动通信***实际应用场景下（即现网）的数据，或者获取对产品进行外场测试时的实测数据。由于这些数据均在实际通信场景下而非仿真环境下得到，因此这里统称为外场数据。
移动通信***实际应用场景下的数据，可通过如下方式获取：从运营商的O&M（Operations&Maintenance）***获取其输出的数据。
产品测试时的实测数据，可通过如下方式获取：获取通信设备现有的一些记录数据，如网络设备（终端、基站、无线网络控制器、EPC（Evolved Packet Core，演进分组核心））和操作维护设备中记录的设备配置信息、日志、用户跟踪信息、某区域的Trace（跟踪）信息、***性能指标统计等；或者，利用测试软硬件抓取需要的数据，比如使用NBT（NodebTester，节点B测试机）、路测设备或信令分析仪等记录用户发起呼叫、业务数据传输、信令交互、切换/小区重选/信道重配置、掉话或结束通话挂机等过程，获取该过程中记录的信号强度、信号质量等信息。
获取到的外场数据可以包括：地理信息、基站分布、用户流量、性能指标、用户移动等信息之一或任意组合，其中：
地理信息可包括：经纬度或/和基站间距等参数；
基站分布信息可包括：天线高度、天线朝向，或者基站分布的均匀程度等参数；
用户流量信息可包括：峰值速率、平均速率或业务特征（时延、数据包的大小与分布）等参数；
性能指标信息可包括：信令失败率（比如一般在什么样的信号强度、信号质量或地理区域内会发生信令失败，及在不同条件下发生信令失败的概率）、信令时延或主要过程时延（如接入和切换、重配置、小区重选、测量报告的时延）等参数；
用户移动信息可包括：移动路线、移动速度，或者是否需要跨越不同类型的地理区域或者不同制式的网络等。
步骤202，对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试***的数据。
具体实施时，将获得的外场数据进行分析处理，得到仿真测试***可以直接使用的形式。分析处理手段可以包括以下之一或任意组合：
（1）过滤用户隐私信息。一般通信信令中可能包含部分用户隐私信息，例如IMSI（International Mobile Subscriber Identification Number，国际移动用户识别码）/IMEI（International Mobile Equipment Identity，国际移动设备身份码），此种情况下，需要将用户隐私信息从数据中删除。
（2）设置一定条件对数据进行筛选，比如，区分某类业务用户或某个区域在一段时间内的数据。
（3）对数据按照一定的原则进行分类。例如，根据不同的应用场景进行数据分类（如市区场景、室内场景、郊区场景），或者根据信息内容进行分类（如地理信息、用户业务信息、用户移动信息、网络性能指标等）。
（4）设置计算公式或计算程序对数据进行统计和计算，输出抽象数据模型或者仿真测试***中可以直接使用的数据。
（5）分析数据之间的关联性，建立不同类型数据之间的映射关系，例如对应于不同地理位置，用户实际获得的信号强度和信号质量。
步骤203，将处理后的数据导入到仿真测试***。
具体实施时，根据数据种类或类型，可采用如下方式之一或任意组合进行数据导入：
（1）导入抽象数据模型。例如，通过用户流量数据抽象用户流量模型并导入，通过信令时延等性能指标抽象信令时延模型并导入；
（2）导入统计经验值。例如，根据实测数据统计出经验值并导入；
（3）建立数据之间的映射关系并导入。例如，根据数据之间的关联性，建立数据之间的映射关系，将映射关系导入仿真测试***；
（4）直接读入数据。例如，直接将基站的地理位置信息导入仿真测试***。
步骤204，使用仿真测试***根据导入的数据进行测试。
具体实施时，在导入外场数据的***级仿真测试***上进行算法和参数验证工作，通过反复调测，获得最适合的参数，并对***性能进行预估，所得仿真结果可以和后续的外场测试结果进行比对。
通过以上流程可以看出，从移动通信***实际应用场景或者产品测试时获取外场的实测数据，通过对数据进行一定的处理，导入***仿真测试***或网规网优软件、工具进行算法及设备参数测试或网络性能验证，从而降低网络优化时间，在设备进场后能很快调整好适合的算法参数，加速网络进入服务的过程。
为了更清楚地说明本发明上述实施例的具体实现，下面结合3个具体测试实例进行详细描述。
实例一：LTE（Long Term Evolution，长期演进）***切换算法测试
测试场景如图3所示，靠近小区1和小区2的边缘有一个商场，商场内的大部分用户在商场范围内来回移动，如果切换参数设置不合适，切换边界正好位于商场附近，容易导致很高的乒乓切换率，乒乓切换会严重的影响用户体验、增大切换失败率。依靠现有的仿真测试***无法解决该问题，这是因为现有仿真测试***中的用户分布和移动模型与实际场景不同，因此仿真得到的切换参数不能解决实际应用场景的问题，因而需要在真实外场环境中进行实际测试，通过跟踪信令过程，检测质量等复杂过程优化切换参数，但该方法需要的外场测试的人力、时间和材料成本都很高。
本发明实施例针对该场景和测试需求，可采用上述图2所示的流程进行测试，具体描述如下：
在步骤201中，获取商场所在区域范围（即商场周围区域，此处为小区1和小区2）的LTE基站参数（包括基站地理位置、发射功率、天线参数等），以及获取一段时间内的各时间点上该区域用户的地理位置分布数据。
其中，获取一段时间（称为仿真时间段）内的各时间点上该区域用户的地理位置分布数据的过程可如图4所示，包括以下步骤11~13：
步骤11，确定获取数据的时间段以及时周期时长T，该时间段称为仿真时间段，可以选取商场用户数较多的时间段，比如周末下午1:00到5:00。T的取值根据需要选取，取值越小，计算精度越大，但计算量也越大；
步骤12，获取仿真时间段的初始时间点上，该区域内的用户地理位置数据，作为初始用户分布数据；
步骤13，每隔周期T，获取相应时间点上该区域内的用户地理位置数据，直到到达仿真时间段的结束时间点。
在步骤202中，根据前一步骤获取到的初始用户分布数据，绘制初始用户分布图，并根据前一步骤获取到的各时间点上的用户分布数据计算得到用户移动模型。
其中，用户分布图可以包括每栅格内的用户密度，绘制初始用户分布图的过程可如图5所示，包括以下步骤14~17：
步骤14、分别获取各时间点上用户分布数据中经度的最大值和最小值，以及各时间点上用户分布数据中维度的最大值和最小值；
步骤15、根据预设的栅格大小，将由最大和最小经纬度所围成的区域划分为若干个栅格；
步骤16、分别将每个用户按照其初始地理位置映射到相应的栅格中；
步骤17、统计每个栅格上的用户密度，用户密度的单位可以是：用户/栅格。
用户移动模型的计算过程可如图6所示，包括以下步骤18~20：
步骤18，分别针对每个用户，计算同一用户在各周期T内的移动方向和移动速度，即，根据同一用户相邻两次（间隔时间为T）的地理位置，计算得到该用户在该时间段T内的移动方向和速度。
具体的，假设用户相邻的时间点t1和t2（间隔时间长度为T）的位置依次表示为：POS1(x1,y1)和POS2(x2,y2)，则可以计算得到该用户在这两个时间点对应的时间段内的移动速度为移动方向角为
步骤19，将计算结果存入用户移动模型数据库。可按照用户所属地理区域存储计算结果，比如将属于同一地理区域的计算结果集中存储，并对应标识出该地理区域。该地理区域的大小可以与前述的栅格大小相同，也可以大于前述栅格的大小。对于每个用户，将该用户在时间段T内的起始位置（即起始时间点所对应的地理位置）所在区域确定为该用户所属的地理区域。
步骤20，根据用户移动模型数据库，计算出每个区域的用户移动模型。具体的，对于每个区域内的所有用户，根据这些用户的移动速度和移动方向角数据，抽象出用户移动模型。抽象出用户移动模型的过程可以是：根据用户移动方向和移动速度的概率分布图（PDF），利用统计工具对获取到的实测数据（包括用户移动速度和移动方向角数据）的概率分布图进行拟和，得到对应的拟和曲线。
在步骤203中，若仿真测试***支持真实地图，则数据导入过程可包括：基站参数的导入、初始用户分布数据的导入和用户移动模型的导入，具体的，导入过程可如图7所示，包括以下步骤21~23：
步骤21，导入基站参数。具体的，将基站参数（包括基站地理位置、发射功率、天线参数等）直接读入仿真测试***；
步骤22，导入初始用户分布数据，即，将初始用户分布图读入仿真测试***，按照用户分布图撒入用户。具体的，针对分布图中的每个栅格依次进行如下操作：获取每个栅格的覆盖范围对应的位置信息，包括经度区域信息和纬度区域信息，根据该栅格的用户密度确定该栅格内的用户数N，在该栅格内随机撒入N个用户。
步骤23，导入用户移动模型，具体的，对应每个用户，从仿真时间段起始时间点执行以下操作：
步骤a、根据当前用户地理位置确定用户所属区域，然后转入步骤b；
步骤b、根据步骤a中确定出的区域所对应的移动模型计算出用户移动速度和方向角，并将生成的用户移动速度和方向角导入到仿真测试***，然后转入步骤c；
步骤c、判断下一个时间点是否为仿真时间段的结束时间点，若是，则结束本流程，否则转入步骤d；
步骤d、根据步骤b计算出的用户移动速度和方向角以及与下一时间点的时间间隔，计算出所述用户在下一个时间点的地理位置，并转入步骤a。
在步骤204中，仿真测试***开启切换算法，根据配置的多组参数（包括切换门限，TimeToTrigger等）进行切换算法测试，输出乒乓切换率、切换失败率等评估指标，选择最优的一组参数作为最终使用的参数。
可以预见的是，一旦参数设置不合适，高密度的栅格跨越参数值对应的切换边界时，乒乓切换率会很高，当高密度的栅格不跨越参数值对应的切换边界时，乒乓切换率将会大大降低。
实例一的方法可以用于类似问题的测试和解决，便于重复和配置各种参数去寻找问题，实际网络中则很难随意调整参数去测试和找问题，因此相对于现有在实际网络中测试的方法，采用实例一的方案可以更快的解决问题，节省成本，并可以得到更优化的参数。
实例二：干扰协调算法测试
干扰协调算法利用UE RSRP（Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率）测量报告，区分中心和边缘用户，一旦判定用户从中心进入边缘或者从边缘进入中心，则使用RRC（Radio Resource Control，无线资源控制）连接重配过程对UE的功率等参数进行重配。测量报告和RRC连接重配信令过程的失败概率对干扰协调算法性能有着关键的影响，会影响用户的位置信息的判断和干扰协调算法的增益。
本发明实施例针对该场景和测试需求，可采用上述图2所示的流程进行测试，具体描述如下：
在步骤201中，获取UE测量报告发送次数和失败次数，以及RRC连接重配信令发送次数和失败次数。
在步骤202中，将获取的数据进行分类，找出由于干扰协调算法触发的RRC连接重配信令发送次数和失败次数、由于干扰协调算法触发的测量报告的发送次数和失败次数，计算各个小区与干扰协调算法相关的RRC连接重配信令失败概率和测量报告失败概率。
在步骤203中，将RRC连接重配信令失败概率和测量报告失败概率，直接读入仿真测试***。具体的，实现过程可包括：
对于每一次重配置过程，产生取值范围在0~1之间的随机数，若该随机数小于读入的重配过程失败率，则认为该次重配置过程失败，此种情况下，通过仿真测试***仿真UE回复RRC连接重配置失败信令给基站的操作，否则认为该次重配置过程成功，此种情况下，通过仿真测试***仿真UE回复RRC连接重配置成功信令给基站的操作；
对于每一次测量报告过程，产生取值范围在0~1之间的均匀分布的随机数，若该随机数小于读入的测量报告过程失败率，则认为该次测量报告发送失败，此种情况下，基站不对此次测量报告进行处理，否则认为该次测量报告成功，此种情况下，通过仿真测试***仿真基站根据测量报告确定UE位置的操作。
在步骤204中，仿真测试***仿真不同参数配置下的干扰协调算法增益，根据仿真结果得到干扰协调算法增益结论。
通过实例二的描述可以看出，获取外场UE测量报告和RRC连接重配信令过程的失败概率数据，导入仿真平台，进行干扰协调算法测试，可以更准确的评估干扰协调算法在实际***中的增益，降低研发成本和测试成本。
实例三：业务源测试
针对目前新兴业务没有经典业务模型的问题，可以采用本实例三的思想，采集一些现有网络中的业务数据，将这些数据读入仿真测试***，在仿真测试***中作为业务源，这样在设计调度算法和资源配置策略的时候可以更好的保障这些业务的QoS（Quality ofService，服务质量），可以适应现有业务快速发展的需要。
本发明实施例针对该场景和测试需求，可采用上述图2所示的流程进行测试，具体描述如下：
在步骤201中，获取用户流量数据。具体的，可以在NBT上利用抓包软件抓取某种业务一段时间内的用户流量数据，用户流量数据包括包大小以及包发送间隔等；持续的时间段内可以包含多次完整的业务过程。
在步骤202中，将获取的数据存储为仿真测试***可以使用的形式，并删除用户流量数据之外其他不必要的信息，形成用户流量数据数据库。用户流量数据库中，用户流量数据根据其所对应的业务过程分别存储，比如将属于同一业务过程的用户流量数据集中存储，并标识出其所属的业务过程。用户流量数据库可以包含多个完整的业务过程的流量数据。
在步骤203中，将用户流量数据库导入仿真测试***，如图8所示，具体过程可包括以下步骤31~36：
步骤31，用户建立连接后，从用户流量数据库中选择一个完整的业务过程，比如可以随机选择一个完整的业务过程；
步骤32，读取该业务过程第一个数据包的大小和发包间隔，生成第一个数据包并将其导入仿真测试***；
步骤33，判断从导入上一个数据包到当前时刻是否到达读取到的发包间隔，若达到，则转入步骤34，否则继续等待。
步骤34，读取该业务过程的下一个数据包大小和发包间隔，生成对应大小的数据包并将其导入仿真测试***。
步骤35，判断该业务过程是否结束，若结束，则转入步骤36；否则转入步骤33。
步骤36，是否所有的业务过程已经读取完成，若是，则结束本流程，否则转入步骤31。
在步骤204中，仿真测试***进行调度算法等和业务源相关的算法的测试，仿真不同算法策略和参数配置下的算法性能和***性能，最终得到适应于该业务的算法策略以及参数。
从实例三的上述流程可以看出，采用实例三可以快速的获取新兴业务源的流量特征，用于算法研究和仿真分析，适应现有业务快速发展的需要。
显而易见，应用本发明实施例也可以进一步比较容易地改进现有的网络规划和优化工具（包括软件和硬件）。
基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种仿真测试设备。
参见图9，为本发明实施例提供的仿真测试设备的结构示意图，如图所示，该设备可包括：数据获取模块901、数据处理模块902、数据导入模块903和仿真测试模块904，其中：
数据获取模块901，用于获取移动通信***外场数据；
数据处理模块902，用于对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；
数据导入模块903，用于将处理得到的数据导入到仿真测试***；
仿真测试模块904，安装有仿真测试***，用于通过所述仿真测试***进行***级仿真测试。
具体的，数据获取模块901可通过以下方式之一或组合获取移动通信***外场数据：
从操作维护***获取其存储的通信数据；
从通信设备获取其所记录的通信数据；
使用测试工具抓取通信数据。
具体的，外场数据的具体类型可如前所述，即可包括以下类型数据之一或任意组合：地理信息、基站参数、用户流量参数、性能指标参数、用户移动参数。
具体的，数据处理模块902可采用以下方式之一或组合对获取到的外场数据进行处理：
过滤外场数据中的用户隐私信息；
根据预设条件对外场数据进行筛选；
对外场数据按照预设原则进行分类；
根据预设计算公式或计算程序对外场数据进行统计和计算。
具体的，数据导入模块903可采用以下方式之一或组合将处理得到的数据导入到仿真测试***：
根据处理后的外场数据统计出经验值，并将统计出的经验值导入到仿真测试***；
根据处理得到的数据抽象得到相应数据模型，并将得到的数据模型导入到仿真测试***；
根据数据之间的关联性建立不同类型数据之间的映射关系，并将建立的映射关系导入到仿真测试***；
将处理后的外场数据直接导入到仿真测试***。
上述仿真测试设备可用于***切换算法测试、干扰协调算法测试、业务源测试等。
当所述仿真测试设备用于***切换算法测试时，数据获取模块901可获取指定区域内的基站参数，以及设定时间段内的各时间点上的用户设备地理位置分布数据；数据处理模块902可根据获取到的初始时间点的用户地理位置分布数据，绘制得到初始用户分布图，并根据获取到的各时间点上的用户地理位置分布数据统计得到用户移动模型；数据导入模块903可将获取到的基站参数、绘制得到的初始用户分布图，以及统计得到的用户移动模型，导入到仿真测试***；仿真测试模块904可使用所述仿真测试***对通信***切换算法进行测试。具体的，数据处理模块902可采用图5和图6所示的流程进行数据处理；数据导入模块903可采用图7所示的流程导入数据到仿真测试***。
当所述仿真测试设备用于干扰协调算法测试时，数据获取模块901可获取用户测量报告发送次数和失败次数，以及无线资源控制RRC连接重配信令发送次数和失败次数；数据处理模块902可将获取的数据进行分类，找出由于干扰协调算法触发的RRC连接重配信令发送次数和失败次数、由于干扰协调算法触发的测量报告的发送次数和失败次数，计算各个小区与干扰协调算法相关的RRC连接重配信令失败概率和测量报告失败概率；数据导入模块903可将RRC连接重配信令失败概率和测量报告失败概率，直接导入仿真测试***；仿真测试模块904可使用所述仿真测试***对不同参数配置下的干扰协调算法进行测试。
具体的，数据导入模块具体用于，对于每一次重配置过程，产生取值范围在0~1之间的随机数，若该随机数小于读入的重配过程失败率，则通过仿真测试***仿真用户终端回复RRC连接重配置失败信令给基站的操作，否则通过仿真测试***仿真用户终端回复RRC连接重配置成功信令给基站的操作；以及，对于每一次测量报告过程，产生取值范围在0~1之间的均匀分布的随机数，并在该随机数大于读入的测量报告过程失败率时，通过仿真测试***仿真基站根据测量报告确定用户终端位置的操作。
当所述仿真测试设备用于业务源测试时，数据获取模块901可获取指定业务在设定时间段内的用户流量数据，所述设定时间段内包含一次或多次完整的业务过程；数据处理模块902可从获取的用户流量数据中删除用户流量数据之外的信息，并根据所对应的业务过程存储于用户流量数据库；数据导入模块903可采用图8所示的过程将处理得到的数据导入到仿真测试***；仿真测试模块904可使用所述仿真测试***对于业务源相关的算法进行测试。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
Claims (16)
1.一种仿真测试方法，其特征在于，该方法包括：
获取移动通信***外场数据，所述外场数据为实际应用场景下的数据或对产品进行外场测试时的实测数据；
对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；
将处理得到的数据导入到仿真测试***；
使用所述仿真测试***进行***级仿真测试；其中，
所述获取移动通信***外场数据，具体包括：获取指定区域内的基站参数，以及设定时间段内的各时间点上的用户设备地理位置分布数据；
所述对获取到的外场数据进行处理，具体包括：根据获取到的初始时间点的用户地理位置分布数据，绘制得到初始用户分布图，并根据获取到的各时间点上的用户地理位置分布数据统计得到用户移动模型；
所述将处理得到的数据导入到仿真测试***，具体包括：将获取到的基站参数、绘制得到的初始用户分布图，以及统计得到的用户移动模型，导入到仿真测试***；
使用所述仿真测试***进行***级仿真测试，具体包括：使用所述仿真测试***对通信***切换算法进行测试。
2.一种仿真测试方法，其特征在于，该方法包括：
获取移动通信***外场数据，所述外场数据为实际应用场景下的数据或对产品进行外场测试时的实测数据；
对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；
将处理得到的数据导入到仿真测试***；
使用所述仿真测试***进行***级仿真测试；其中，
所述获取移动通信***外场数据，具体包括：获取用户测量报告发送次数和失败次数，以及无线资源控制RRC连接重配信令发送次数和失败次数；
所述对获取到的外场数据进行处理，具体包括：将获取的数据进行分类，找出由于干扰协调算法触发的RRC连接重配信令发送次数和失败次数、由于干扰协调算法触发的测量报告的发送次数和失败次数，计算各个小区与干扰协调算法相关的RRC连接重配信令失败概率和测量报告失败概率；
所述将处理得到的数据导入到仿真测试***，具体包括：将RRC连接重配信令失败概率和测量报告失败概率，直接导入仿真测试***；
使用所述仿真测试***进行***级仿真测试，具体包括：使用所述仿真测试***对不同参数配置下的干扰协调算法进行测试。
3.一种仿真测试方法，其特征在于，该方法包括：
获取移动通信***外场数据，所述外场数据为实际应用场景下的数据或对产品进行外场测试时的实测数据；
对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；
将处理得到的数据导入到仿真测试***；
使用所述仿真测试***进行***级仿真测试；其中，
所述获取移动通信***外场数据，具体包括：获取指定业务在设定时间段内的用户流量数据，所述设定时间段内包含一次或多次完整的业务过程；
所述对获取到的外场数据进行处理，具体包括：从获取的用户流量数据中删除用户流量数据之外的信息，并根据所对应的业务过程存储于用户流量数据库；
所述将处理得到的数据导入到仿真测试***，具体包括：
步骤31，从用户流量数据库中选择一个完整的业务过程；
步骤32，读取该业务过程第一个数据包的大小和发包间隔，生成第一个数据包并将其导入仿真测试***；
步骤33，判断从导入上一个数据包到当前时刻是否到达读取到的发包间隔，若达到，则转入步骤34，否则继续等待；
步骤34，读取该业务过程的下一个数据包大小和发包间隔，生成对应大小的数据包并将其导入仿真测试***；
步骤35，判断该业务过程是否结束，若结束，则转入步骤36；否则转入步骤33；
步骤36，是否所有的业务过程已经读取完成，若是，则结束本流程，否则转入步骤31；
使用所述仿真测试***进行***级仿真测试，具体包括：使用所述仿真测试***对于业务源相关的算法进行测试。
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，获取移动通信***外场数据的方式，包括以下之一或组合：
从操作维护***获取其存储的通信数据；
从通信设备获取其所记录的通信数据；
使用测试工具抓取通信数据。
5.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述外场数据包括以下类型数据之一或任意组合：
地理信息：包括经纬度或基站间距；
基站参数：包括天线高度、天线朝向，或者基站分布的均匀程度；
用户流量参数：包括用户流量的峰值速率、平均速率或业务特征；
性能指标参数：包括信令失败率、信令时延或主要过程时延；
用户移动参数：包括用户移动路线、移动速度，或者包括是否需要跨越不同类型的地理区域或不同制式的网络。
6.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，对获取到的外场数据进行处理的方式，包括以下之一或任意组合：
过滤外场数据中的用户隐私信息；
根据预设条件对外场数据进行筛选；
对外场数据按照预设原则进行分类；
根据预设计算公式或计算程序对外场数据进行统计和计算。
7.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，将处理得到的数据导入到仿真测试***的方式，包括以下之一或任意组合：
根据处理后的外场数据统计出经验值，并将统计出的经验值导入到仿真测试***；
根据处理得到的数据抽象得到相应数据模型，并将得到的数据模型导入到仿真测试***；
根据数据之间的关联性建立不同类型数据之间的映射关系，并将建立的映射关系导入到仿真测试***；
将处理后的外场数据直接导入到仿真测试***。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的各时间点上的用户地理位置分布数据统计得到用户移动模型，具体包括：
分别针对每个用户，根据获取到的各时间点上该用户的地理位置分布数据，计算该用户在各相邻时间点间隔时间内的移动方向和移动速度；
按照用户所属区域，将各用户的计算结果存入用户移动模型数据库；其中，用户所属区域为该用户在相邻时间点时间间隔内的起始时间点所对应的地理位置所在的区域；
对于每个区域内的所有用户，根据该区域内的所有用户的移动速度和移动方向角数据，抽象出该区域的用户移动模型；
所述将统计得到的用户移动模型导入到仿真测试***，具体包括：
对于每个用户，从所述设定时间段的起始时间点开始，执行以下步骤：
步骤a、根据当前用户地理位置确定用户所属区域；
步骤b、根据步骤a中确定出的区域所对应的移动模型计算出用户移动速度和方向角，并将生成的用户移动速度和方向角导入到仿真测试***；
步骤c、判断下一个时间点是否为所述设定时间段的结束时间点，若是，则结束流程，否则转入步骤d；
步骤d、根据步骤b计算出的用户移动速度和方向角以及与下一时间点的时间间隔，计算出所述用户在下一个时间点的地理位置，并转入步骤a。
9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将RRC连接重配信令失败概率和测量报告失败概率，直接导入仿真测试***，具体包括：
对于每一次重配置过程，产生取值范围在0～1之间的随机数，若该随机数小于读入的重配过程失败率，则通过仿真测试***仿真用户终端回复RRC连接重配置失败信令给基站的操作，否则通过仿真测试***仿真用户终端回复RRC连接重配置成功信令给基站的操作；
对于每一次测量报告过程，产生取值范围在0～1之间的均匀分布的随机数，并在该随机数大于读入的测量报告过程失败率时，通过仿真测试***仿真基站根据测量报告确定用户终端位置的操作。
10.一种仿真测试设备，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取移动通信***外场数据，所述外场数据为实际应用场景下的数据或对产品进行外场测试时的实测数据；
数据处理模块，用于对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；
数据导入模块，用于将处理得到的数据导入到仿真测试***；
仿真测试模块，安装有仿真测试***，用于通过所述仿真测试***进行***级仿真测试；其中，
所述数据获取模块具体用于，获取指定区域内的基站参数，以及设定时间段内的各时间点上的用户设备地理位置分布数据；
所述数据处理模块具体用于，根据获取到的初始时间点的用户地理位置分布数据，绘制得到初始用户分布图，并根据获取到的各时间点上的用户地理位置分布数据统计得到用户移动模型；
所述数据导入模块具体用于，将获取到的基站参数、绘制得到的初始用户分布图，以及统计得到的用户移动模型，导入到仿真测试***；
所述仿真测试模块具体用于，使用所述仿真测试***对通信***切换算法进行测试。
11.一种仿真测试设备，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取移动通信***外场数据，所述外场数据为实际应用场景下的数据或对产品进行外场测试时的实测数据；
数据处理模块，用于对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；
数据导入模块，用于将处理得到的数据导入到仿真测试***；
仿真测试模块，安装有仿真测试***，用于通过所述仿真测试***进行***级仿真测试；其中，
所述数据获取模块具体用于，获取用户测量报告发送次数和失败次数，以及无线资源控制RRC连接重配信令发送次数和失败次数；
所述数据处理模块具体用于，将获取的数据进行分类，找出由于干扰协调算法触发的RRC连接重配信令发送次数和失败次数、由于干扰协调算法触发的测量报告的发送次数和失败次数，计算各个小区与干扰协调算法相关的RRC连接重配信令失败概率和测量报告失败概率；
所述数据导入模块具体用于，将RRC连接重配信令失败概率和测量报告失败概率，直接导入仿真测试***；
所述仿真测试模块具体用于，使用所述仿真测试***对不同参数配置下的干扰协调算法进行测试。
12.一种仿真测试设备，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取移动通信***外场数据，所述外场数据为实际应用场景下的数据或对产品进行外场测试时的实测数据；
数据处理模块，用于对获取到的外场数据进行处理，得到适用于仿真测试的数据；
数据导入模块，用于将处理得到的数据导入到仿真测试***；
仿真测试模块，安装有仿真测试***，用于通过所述仿真测试***进行***级仿真测试；其中，
所述数据获取模块具体用于，获取指定业务在设定时间段内的用户流量数据，所述设定时间段内包含一次或多次完整的业务过程；
所述数据处理模块具体用于，从获取的用户流量数据中删除用户流量数据之外的信息，并根据所对应的业务过程存储于用户流量数据库；
所述数据导入模块具体用于，采用以下步骤将处理得到的数据导入到仿真测试***：
步骤31，从用户流量数据库中选择一个完整的业务过程；
步骤32，读取该业务过程第一个数据包的大小和发包间隔，生成第一个数据包并将其导入仿真测试***；
步骤33，判断从导入上一个数据包到当前时刻是否到达读取到的发包间隔，若达到，则转入步骤34，否则继续等待；
步骤34，读取该业务过程的下一个数据包大小和发包间隔，生成对应大小的数据包并将其导入仿真测试***；
步骤35，判断该业务过程是否结束，若结束，则转入步骤36；否则转入步骤33；
步骤36，是否所有的业务过程已经读取完成，若是，则结束本流程，否则转入步骤31；
所述仿真测试模块具体用于，使用所述仿真测试***对于业务源相关的算法进行测试。
13.如权利要求10-12任一项所述的仿真测试设备，其特征在于，所述数据获取模块具体用于，通过以下方式之一或组合获取移动通信***外场数据：
从操作维护***获取其存储的通信数据；
从通信设备获取其所记录的通信数据；
使用测试工具抓取通信数据。
14.如权利要求10-12任一项所述的仿真测试设备，其特征在于，所述外场数据包括以下类型数据之一或任意组合：
地理信息：包括经纬度或基站间距；
基站参数：包括天线高度、天线朝向，或者基站分布的均匀程度；
用户流量参数：包括用户流量的峰值速率、平均速率或业务特征；
性能指标参数：包括信令失败率、信令时延或主要过程时延；
用户移动参数：包括用户移动路线、移动速度，或者包括是否需要跨越不同类型的地理区域或不同制式的网络。
15.如权利要求10-12任一项所述的仿真测试设备，其特征在于，所述数据处理模块采用以下方式之一或组合对获取到的外场数据进行处理：
过滤外场数据中的用户隐私信息；
根据预设条件对外场数据进行筛选；
对外场数据按照预设原则进行分类；
根据预设计算公式或计算程序对外场数据进行统计和计算。
16.如权利要求10-12任一项所述的仿真测试设备，其特征在于，所述数据导入模块采用以下方式之一或组合将处理得到的数据导入到仿真测试***：
根据处理后的外场数据统计出经验值，并将统计出的经验值导入到仿真测试***；
根据处理得到的数据抽象得到相应数据模型，并将得到的数据模型导入到仿真测试***；
根据数据之间的关联性建立不同类型数据之间的映射关系，并将建立的映射关系导入到仿真测试***；
将处理后的外场数据直接导入到仿真测试***。
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