CN112291309B - 一种云服务数据采集设备校准方法及*** - Google Patents

一种云服务数据采集设备校准方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种云服务数据采集设备校准方法及***，该方法包括：标准信号生成设备将带有时间戳的标准信号分别发送给待测***的前端采集设备和标准信号分析设备；计量机构数据中心接收所述标准信号分析设备上传的第一参数信息；计量机构数据中心还抓取所述云端分析处理设备的后台数据库，获取第二参数信息；最后，计量机构数据中心根据第一参数信息和第二参数信息，计算出云端分析处理设备的校准参数修正值，并在云端分析处理设备请求校准时，将校准参数修正值发送给云端分析处理设备，对前端采集设备上传的采集数据进行校准修正。本发明能自动对设备进行修正，提高校准工作的实用性和可靠性。

Description

一种云服务数据采集设备校准方法及***
技术领域
本发明涉及设备校准技术领域，尤其涉及一种云服务数据采集设备校准方法及***。
背景技术
云服务数据采集设备是一种由前端采集数据，后端在云数据中心进行分析处理和应用，实现采集数据与分析数据分离的设备。该类设备与常规设备整体功能相似，但由于仪器结构的变化，存在缺乏溯源方法、外部测试过程读数以及数据处理困难等问题。目前计量工作中主要参照“JJF 1048-1995数据采集***校准规范”对前端采集的电信号进行计量。但是，该方法无法对设备实际采集的物理量进行校准，客户即使得到计量结果也无法利用计量管理手段确定云服务数据采集设备测试结果与实际物理参数的准确性和一致性，这对综合提升工程质量安全产生一定的影响，而且市场对计量工作也逐渐提出计量机构尽可能完成设备调校工作。
发明内容
本发明实施例提供一种云服务数据采集设备校准方法及***，实现云服务器采集设备测试结果与实际物理参数的准确性和一致性的校准，同时可自动对设备进行修正，提高校准工作的实用性和可靠性。
本发明实施例提供了一种云服务数据采集设备校准方法，包括：
标准信号生成设备将带有时间戳的标准信号分别发送给待测***的前端采集设备和标准信号分析设备，其中，所述待测***包括所述前端采集设备和云端分析处理设备；
计量机构数据中心接收所述标准信号分析设备上传的第一参数信息，其中，所述第一参数信息是由所述标准信号分析设备对其接收的标准信号按时域法记录并对其记录的数据进行处理后得到的；
所述计量机构数据中心还用于抓取所述云端分析处理设备的后台数据库，获取第二参数信息，其中，所述第二参数信息是由所述云端分析处理设备对其接收的标准信号按时域法记录并对记录的数据进行处理后得到的；所述云端分析处理设备接收的标准信号是由所述前端采集设备上传的；
所述计量机构数据中心还用于根据所述第一参数信息和第二参数信息，计算出所述云端分析处理设备的校准参数修正值，并在所述云端分析处理设备请求校准时，将所述校准参数修正值发送给所述云端分析处理设备，以使所述云端分析处理设备根据所述校准参数修正值，对所述前端采集设备上传的采集数据进行校准修正。
进一步的，所述计量机构数据中心还用于抓取所述云端分析处理设备的后台数据库，获取第二参数信息，具体为：
所述计量机构数据中心通过所述云端分析处理设备的后台数据库，获取url信息和api信息，并根据所述url信息和api信息抓取所述第二参数信息；
或者，所述计量机构数据中心通过代理池实现动态IP浏览设置，访问所述云端分析处理设备的后台数据库，获得所述第二参数信息。
进一步的，所述计量机构数据中心还用于根据所述第一参数信息和第二参数信息，计算出所述云端分析处理设备的校准参数修正值，具体为：
根据同一时域对所述第一参数信息和所述第二参数信息进行数据同步，并对处于同一时域的两个参数信息进行比对，通过标准差计算获得所述校准参数修正值。
进一步的，所述标准信号分析设备用于将其接收到的标准信号的信号特性量化为参数，其中，所述信号特性包括射频信号特性、数据网络信号特性、光信号特性、热信号特性和力信号特性中的其中一种。
进一步的，所述标准信号生成设备和所述标准信号分析设备为设置在同一装置内的两个部件；
或者，所述标准信号生成设备和所述标准信号分析设备为独立的设备仪器。
进一步的，所述标准信号生成设备发送的标准信号的信号类型，与所述前端采集设备所采集信号的信号类型一致。
相应的，本发明提供了一种云服务数据采集设备校准***，包括：标准信号生成设备、标准信号分析设备、前端采集设备、云端分析处理设备和计量机构数据中心；
所述云服务数据采集设备校准***应用如权利要求1至6任意一项所述的云服务数据采集设备校准方法。
进一步的，所述标准信号生成设备为GNSS模拟器中的信号发生模块；
所述标准信号分析设备为GNSS模拟器中的信号监测模块；
所述前端采集设备为车联网GNSS云模块；
所述云端分析处理设备为云总线车联网信息服务***；
所述车联网GNSS云模块和所述云总线车联网信息服务***组成车联网卫星定位接收***；
所述校准参数修正值为定位时间修正值、定位精度修正值、测距误差修正值、速率修正值和航向误差修正值。
进一步的，所述标准信号生成设备为以太网多业务综测仪中的信号发生模块；
所述标准信号分析设备为以太网多业务综测仪中的信号监测模块；
所述前端采集设备为流量监控云模块；
所述云端分析处理设备为数据中心控制***；
所述校准参数修正值为纠前误码率修正值、纠后错误注入修正值和线速修正值。
由上可见，本发明实施例公开的一种云服务数据采集设备校准方法及***，该方法包括：标准信号生成设备将带有时间戳的标准信号分别发送给待测***的前端采集设备和标准信号分析设备；计量机构数据中心接收所述标准信号分析设备上传的第一参数信息；计量机构数据中心还抓取所述云端分析处理设备的后台数据库，获取第二参数信息；最后，计量机构数据中心根据第一参数信息和第二参数信息，计算出云端分析处理设备的校准参数修正值，并在云端分析处理设备请求校准时，将校准参数修正值发送给云端分析处理设备，以使云端分析处理设备根据校准参数修正值，对前端采集设备上传的采集数据进行校准修正。相比于现有技术无法利用计量管理手段确定云服务数据采集设备测试结果与实际物理参数的准确性和一致性，本发明解决了上述问题，同时可自动对设备进行修改，提高校准工作的实用性和可靠性。
附图说明
图1是本发明提供的云服务数据采集设备校准方法的一种实施例的流程示意图；
图2是本发明提供的云服务数据采集设备校准***的一种实施例的结构示意图；
图3是本发明提供的车联网卫星定位接收***的一种实施例的结构示意图；
图4是本发明提供的云数据中心流量控制监测***的一种实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
参见图1，图1是本发明提供的云服务数据采集设备校准方法的一种实施例的流程示意图。如图1所示，该方法包括步骤101至步骤104，各步骤具体如下：
步骤101：标准信号生成设备将带有时间戳的标准信号分别发送给待测***的前端采集设备和标准信号分析设备。
在本实施例中，标准信号生成设备发送标准信号的信号类型，与前端采集设备所采集信号的信号类型一致，可以但不限于为射频、数据网络、光热力等信号。标准信号内包含的数据信息依赖于前端采集设备所采集的信号，具体情况可以根据实际情形进行调节。
在本实施例中，标准信号分析设备用于将其接收到的标准信号的信号特性量化为参数，其中，信号特性包括射频信号特性、数据网络信号特性、光信号特性、热信号特性和力信号特性中的其中一种。例如射频信号幅度、频率、相位等参数，数据网络信号带宽、误码、线速等参数，光信号光照强度、色温、光通量等，热信号温度、湿度等，力信号压力、压强、动量等参数。
在本实施例中，标准信号生成设备和标准信号分析设备为设置在同一装置内的两个部件；或者，标准信号生成设备和标准信号分析设备为独立的设备仪器。而待测***包括前端采集设备和云端分析处理设备。
步骤102：计量机构数据中心接收标准信号分析设备上传的第一参数信息，其中，第一参数信息是由标准信号分析设备对其接收的标准信号按时域法记录并对其记录的数据进行处理后得到的。
在本实施例中，标准信号分析设备在接收到带有时间戳的标准信号后，按时域法记录标准信号，并对其记录的数据进行处理后得到第一参数信息。该处理方法可以是根据实际的***而确定的，如某些***无需处理直接上传记录的数据，某些***根据已记录的数据自动生成相应的测试参数信息。第一参数信息所包含的内容具体根据实际情形进行确定。
计量机构数据中心主要用于于收集、处理、存储、发送数据。在执行步骤102之前，计量机构数据中心向标准信号分析设备发送数据请求命令，接收标准信号分析设备上传的第一参数信息。
步骤103：计量机构数据中心抓取云端分析处理设备的后台数据库，获取第二参数信息，其中，第二参数信息是由云端分析处理设备对其接收的标准信号按时域法记录并对记录的数据进行处理后得到的；云端分析处理设备接收的标准信号是由前端采集设备上传的。
在本实施例中，前端采集设备在接收到带有时间戳的标准信号后，持续将带有时间戳的标准信号上传给云端分析处理设备。云端分析处理设备对其接收到的标准信号按时域法进行记录，并对其记录的数据进行处理后得到第二参数信息。
计量机构数据中心抓取云端分析处理设备的后台数据库，获取第二参数信息，计量机构数据中心需要进行抓取过程时，由于很多送检单位的云端分析处理设备是由其他单位承建和维护的，因此计量机构数据中心无法直接从云端分析处理设备上直接获取第二参数信息，而且云端分析处理设备显示的内容也可能仅为模块工作情况是否正常、是否偏离设定等简单信息，缺乏量化数据，需要计量机构数据中心从云端分析处理设备的后台数据库中自行采集所需的参数信息。
在本实施例中，步骤103具体为：计量机构数据中心通过云端分析处理设备的后台数据库，获取url信息和api信息，并根据url信息和api信息抓取第二参数信息。或者，计量机构数据中心通过代理池实现动态IP浏览设置，访问云端分析处理设备的后台数据库，获得第二参数信息。
在抓取时，计量机构数据中心获取url信息和api信息，通过HTTP Requests、get_text()获取词头，从而抓取第二参数信息。若云端分析处理设备的服务器存在反爬虫类型的机制，则通过代理池实现动态IP浏览设置，然后即可得到所需参量的数据。
步骤104：计量机构数据中心根据第一参数信息和第二参数信息，计算出云端分析处理设备的校准参数修正值，并在云端分析处理设备请求校准时，将校准参数修正值发送给云端分析处理设备，以使云端分析处理设备根据校准参数修正值，对前端采集设备上传的采集数据进行校准修正。
在本实施例中，步骤104具体为：根据同一时域对第一参数信息和第二参数信息进行数据同步，并对处于同一时域的两个参数信息进行比对，通过标准差计算获得校准参数修正值。数据同步是以时间戳为基准，确保两个参数信息的时间同步。
计量机构数据中心还用于在云端分析处理设备请求校准时，将校准参数修正值发送给云端分析处理设备。云端分析处理设备根据校准参数修正值，对前端采集设备上传的采集数据进行校准修正，主要以数据补偿为主。
相应的，参见图2，图2是本发明提供的云服务数据采集设备校准***的一种实施例的结构示意图。如图2所示，该***包括：标准信号生成设备1、标准信号分析设备2、前端采集设备3、云端分析处理设备4和计量机构数据中心5。云服务数据采集设备校准***应用如上文所述的云服务数据采集设备校准方法。
由上可见，本发明实施例公开的一种云服务数据采集设备校准方法及***，该方法包括：标准信号生成设备将带有时间戳的标准信号分别发送给待测***的前端采集设备和标准信号分析设备；计量机构数据中心接收所述标准信号分析设备上传的第一参数信息；计量机构数据中心还抓取所述云端分析处理设备的后台数据库，获取第二参数信息；最后，计量机构数据中心根据第一参数信息和第二参数信息，计算出云端分析处理设备的校准参数修正值，并在云端分析处理设备请求校准时，将校准参数修正值发送给云端分析处理设备，以使云端分析处理设备根据校准参数修正值，对前端采集设备上传的采集数据进行校准修正。相比于现有技术无法利用计量管理手段确定云服务数据采集设备测试结果与实际物理参数的准确性和一致性，本发明解决了上述问题，同时可自动对设备进行修改，提高校准工作的实用性和可靠性。
实施例2
本实施例的云服务数据采集设备校准***为车联网卫星定位接收***，主要由车联网GNSS云模块和云总线车联网信息服务***组成，功能属于物联网GNSS设备，可以将卫星播发的信号通过对信号频率、相位的处理转化为静态或动态定位信息。
而现有针对常规GNSS接收设备主要依据现行规范进行现场校准，通过GNSS模拟器输出卫星标准信号至GNSS接收机，再通过GNSS接收机显示面板或手簿设备记录示值并与GNSS模拟器监测显示参数进行比对和计算。比对和计算的对象包括“定位时间、定位精度、速率”等参数。而针对车联网卫星定位接收***，客户送校的设备功能分割在不同区域，计量工作开展的现场能接触的仅有车联网GNSS云模块这一部分，无法按照常规GNSS接收设备进行校准。此为，若参照“JJF1048-1995数据采集***校准规范”进行计量工作，校准参数为“采集速率、线性度、误差限”，送校单位认为上述参数的校准对采集设备的管理无任何实质性的作用，无法对“定位时间、定位精度、测距误差、速率、航向误差”等参数进行校准。
本发明提供了一种云服务数据采集设备校准***，参见图3所示。其中，实施例1中的标准信号生成设备1为GNSS模拟器中的信号发生模块，标准信号分析设备2为GNSS模拟器中的信号监测模块，前端采集设备3为车联网GNSS云模块，云端分析处理设备4为云总线车联网信息服务***。如图3所示，信号发生模块和信号监测模块为GNSS模拟器内的两个模块。车联网GNSS云模块和云总线车联网信息服务***组成车联网卫星定位接收***。
本实施例的校准方法具体如下：
步骤一：GNSS模拟器信号发生模块输出标准卫星信号至车联网GNSS云模块，GNSS模拟器信号监测模块记录信息转化为NMEA协议数据。
例如Recommended Minimum Specific GPS/TRANSIT Data(RMC)推荐定位信息：
$GPRMC,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,<10>,<11>,<12>*hh<CR><LF>
<1>UTC时间，hhmmss(时分秒)格式
<2>定位状态，A＝有效定位，V＝无效定位
<3>纬度ddmm.mmmm(度分)格式(前面的0也将被传输)
<4>纬度半球N(北半球)或S(南半球)
<5>经度dddmm.mmmm(度分)格式(前面的0也将被传输)
<6>经度半球E(东经)或W(西经)
<7>地面速率(000.0～999.9节，前面的0也将被传输)
<8>地面航向(000.0～359.9度，以真北为参考基准，前面的0也将被传输)
<9>UTC日期，ddmmyy(日月年)格式
<10>磁偏角(000.0～180.0度，前面的0也将被传输)
<11>磁偏角方向，E(东)或W(西)
<12>模式指示(仅NMEA0183 3.00版本输出，A＝自主定位，D＝差分，E＝估算，N＝数据无效)
步骤二：车联网云模块在开始工作后会通过蜂窝网络持续上传数据，云总线车联网信息服务***记录为$GPRMC数据。
步骤三：计量机构数据中心向信号监测模块发送数据请求，信号监测模块传输$GPRMC数据(第一参数信息)至计量机构数据中心。
步骤四：计量机构数据中心和送校单位约定时间对云总线车联网信息服务***的后台数据库进行$GPRMC数据(第二参数信息)抓取。
由于云总线车联网信息服务***的管理平台仅显示该车联网GNSS云模块是否偏离设定路径、路测举例是否小于设定值，无相关参数信息，因此需要进入后台数据库进行数据抓取。
步骤五：将两个$GPRMC数据中的UTC时间hhmmss(时分秒)作为横坐标，纵坐标为标准设备和待测设备的参数，计算均值、残差，并结合自由度计算标准差，要求参数差需要小于固定倍数的标准差则判定数据符合要求，满足要求后将对应的修正值另存为修正信息。不满足要求说明采集的数据存在较大的随机误差，不具备修正功能，需要重新采集，能有效剔除随机误差，仅对***误差进行修正。
在本实施例中，校准参数修正值为定位时间修正值、定位精度修正值、测距误差修正值、速率修正值和航向误差修正值。
本实施例能对“定位时间、定位精度、测距误差、速率、航向误差”等参数进行校准，而“定位时间、定位精度、速率”等参数可参照现行规范计算，下面对测距误差、航向误差进行计算说明。
测距误差：
设置GNSS模拟器场景可见卫星数不少于4颗，待测设备至少在2个固定坐标下进行测量并获得稳定的坐标信息，分别读取待测设备“$GPRMC，<1>，<2>，<3>，<4>，<5>，<6>”的数据，每个点从不同时序上至少测量5次，代入以下公式，计算各点坐标平均值、残差和标准差：
Figure BDA0002723047000000111
Figure BDA0002723047000000112
Figure BDA0002723047000000113
Figure BDA0002723047000000114
其中，各点测量次数i＝1至5，固定坐标个数j＝1或2，自由度：vx＝vy＝(i-1)·j＝(5-1)×2；
Figure BDA0002723047000000115
计算在固定点之间的距离Dij：
Figure BDA0002723047000000116
计算5组距离测量值Di与参考值D*之差εDi，修正值ωD：
Figure BDA0002723047000000117
测试结果判别：
Figure BDA0002723047000000118
如果全部满足上述判定，且εDi不超过精度要求，才能判定为结果良好。通过上述误差计算过程可以隔离电子器件采样随机游走或背景噪声造成的误差，避免过补偿的情况。
航向误差：
设置GNSS模拟器场景可见卫星数不少于4颗，模式为匀速矩形运动，分别读取0°、90°、180°、270°方向时待测设备：“$GPRMC,<1>,<2>,<8>”的数据，各角度从不同时序上至少测量5次，计算各点航向误差，计算过程参照测距误差。
步骤六：云总线车联网信息服务***从计量机构数据中心存储节点下载修正信息，按照管理规则对车联网卫星定位接收***参数的固定偏差进行校准，使设备处于合格的运作状态。
实施例3
本实施例的云服务数据采集设备校准***为云数据中心流量控制监测***，主要由流量监控模块和数据中心控制***组成，功能属于物联网数据网络监测设备，可以将云端各节点光模块传输的信号通过对信号的编码解码处理来实时监测各节点的网络状态。
目前市场需求对云数据中心流量控制监测***的校准项目主要有“PreFEC-BER(纠前误码率)、PostFEC-ER(纠后错误注入)、线速”等参数。针对常规数据网络监测设备依据的现行规范无上述对应参数的校准。而本发明提供了一种云服务数据采集设备校准***能够对上述参数进行校准。参见图4所示。其中，实施例1中的标准信号生成设备1为以太网多业务综测仪中的信号发生模块，标准信号分析设备2为以太网多业务综测仪中的信号监测模块，前端采集设备3为流量监控云模块，云端分析处理设备4为数据中心控制***，校准参数修正值为纠前误码率修正值、纠后错误注入修正值和线速修正值。
本实施例的校准方法如下所示：
步骤一：以太网多业务综测仪信号发生模块输出标准时间同步信号以及测试信号到流量监控云模块和信号监测模块。信号监测模块记录信息并将其转化为PRBS31Q或SSPRQ码型。
在本实施例中，PRBS31Q由连续的PRBS31的NRZ序列每相邻2个bit进行编码形成，码型重复周期非常长，接近随机码型；SSPRQ码型的重复周期为65535个符号，足够模拟最极端的信号变化情况。
步骤二：流量监控云模块在开始工作后会通过光纤链路持续上传数据，数据中心控制***记录测试数据。
步骤三：计量机构数据中心向信号监测模块发送数据请求，信号监测模块传输测试数据(第一参数信息)至计量机构数据中心。
步骤四：计量机构和送校单位约定时间对数据中心控制***进行的后台数据库进行数据(第二参数信息)抓取。
步骤五：计量机构数据中心在得到两个数据后，将数据内UTC时间作为横坐标，纵坐标为标准设备和待测设备的参数，计算均值、容限，各参数修正值＝以太网多业务综测仪输出值-待测设备记录值。要求参数需要小于容限则判断数据符合要求，满足要求后将对应的修正值另存为修正信息。
在本实施例中，校准***能够对“PreFEC-BER、PostFEC-ER和线速”等参数进行校准，具体如下：
PreFEC-BER：设置以太网多业务综测仪输出PRBS31Q或SSPRQ码型，待测设备等待误码率稳定后，清除所有端口的统计信息，并等待至少1分钟，然后读取PreFEC-BER值。累积PreFEC-BER和瞬态PreFEC-BER值均应<2.4e-4。
PostFEC-ER：设置以太网多业务综测仪输出PRBS31Q或SSPRQ码型，并发送64字节长度、100％线速率的数据帧。累积至少1e+12个数据帧后，读取待测设备端口的Frame LossRatio值。调整以太网多业务综测仪逐渐增加每个编码字(544个符号)中的错误符号数(1～15)并观察待测设备丢包率变化。如果增加1个错误符号数后Frame Loss Ratio指标就超标的话判决fail；否则pass，并记录Frame Loss Ratio不超标情况下能够注入的最大错误符号数。
线速：设置以太网多业务综测仪输出PRBS31Q或SSPRQ码型，按照固定间隔逐步调整数据速率在0到100ppm范围变化。每次调整完速率后需等待误码率稳定后，清除所有端口的统计信息，并等待至少1分钟，然后读取PreFEC-BER值，记录待测设备的线速率。以太网多业务综测仪的数据速率在0到100ppm范围变化时，待测设备累积BER和瞬态BER值均应<2.4e-4。
步骤六：数据中心控制***从计量机构存储节点下载修正信息，按照管理规则对云数据中心流量控制监测***参数的固定偏差进行校准，使设备处于合格的运作状态。
由上可见，本发明的校准***能满足计量工作的管理需求，校准现有技术中无法校准的参数，同时可以自动对设备进行修正，使得校准工作更具有实用性。
以上所述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，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种云服务数据采集设备校准方法，其特征在于，包括：
标准信号生成设备将带有时间戳的标准信号分别发送给待测***的前端采集设备和标准信号分析设备，其中，所述待测***包括所述前端采集设备和云端分析处理设备；
计量机构数据中心接收所述标准信号分析设备上传的第一参数信息，其中，所述第一参数信息是由所述标准信号分析设备对其接收的标准信号按时域法记录并对其记录的数据进行处理后得到的；
所述计量机构数据中心还用于抓取所述云端分析处理设备的后台数据库，获取第二参数信息，其中，所述第二参数信息是由所述云端分析处理设备对其接收的标准信号按时域法记录并对记录的数据进行处理后得到的；所述云端分析处理设备接收的标准信号是由所述前端采集设备上传的；
所述计量机构数据中心还用于根据所述第一参数信息和第二参数信息，计算出所述云端分析处理设备的校准参数修正值，并在所述云端分析处理设备请求校准时，将所述校准参数修正值发送给所述云端分析处理设备，以使所述云端分析处理设备根据所述校准参数修正值，对所述前端采集设备上传的采集数据进行校准修正。
2.根据权利要求1所述的云服务数据采集设备校准方法，其特征在于，所述计量机构数据中心还用于抓取所述云端分析处理设备的后台数据库，获取第二参数信息，具体为：
所述计量机构数据中心通过所述云端分析处理设备的后台数据库，获取url信息和api信息，并根据所述url信息和api信息抓取所述第二参数信息；
或者，所述计量机构数据中心通过代理池实现动态IP浏览设置，访问所述云端分析处理设备的后台数据库，获得所述第二参数信息。
3.根据权利要求2所述的云服务数据采集设备校准方法，其特征在于，所述计量机构数据中心还用于根据所述第一参数信息和第二参数信息，计算出所述云端分析处理设备的校准参数修正值，具体为：
根据同一时域对所述第一参数信息和所述第二参数信息进行数据同步，并对处于同一时域的两个参数信息进行比对，通过标准差计算获得所述校准参数修正值。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的云服务数据采集设备校准方法，其特征在于，所述标准信号分析设备用于将其接收到的标准信号的信号特性量化为参数，其中，所述信号特性包括射频信号特性、数据网络信号特性、光信号特性、热信号特性和力信号特性中的其中一种。
5.根据权利要求4所述的云服务数据采集设备校准方法，其特征在于，所述标准信号生成设备和所述标准信号分析设备为设置在同一装置内的两个部件；
或者，所述标准信号生成设备和所述标准信号分析设备为独立的设备仪器。
6.根据权利要求4所述的云服务数据采集设备校准方法，其特征在于，所述标准信号生成设备发送的标准信号的信号类型，与所述前端采集设备所采集信号的信号类型一致。
7.一种云服务数据采集设备校准***，其特征在于，包括：标准信号生成设备、标准信号分析设备、前端采集设备、云端分析处理设备和计量机构数据中心；
所述云服务数据采集设备校准***应用如权利要求1至6任意一项所述的云服务数据采集设备校准方法。
8.根据权利要求7所述的云服务数据采集设备校准***，其特征在于，
所述标准信号生成设备为GNSS模拟器中的信号发生模块；
所述标准信号分析设备为GNSS模拟器中的信号监测模块；
所述前端采集设备为车联网GNSS云模块；
所述云端分析处理设备为云总线车联网信息服务***；
所述车联网GNSS云模块和所述云总线车联网信息服务***组成车联网卫星定位接收***；
所述校准参数修正值为定位时间修正值、定位精度修正值、测距误差修正值、速率修正值和航向误差修正值。
9.根据权利要求7所述的云服务数据采集设备校准***，其特征在于，
所述标准信号生成设备为以太网多业务综测仪中的信号发生模块；
所述标准信号分析设备为以太网多业务综测仪中的信号监测模块；
所述前端采集设备为流量监控云模块；
所述云端分析处理设备为数据中心控制***；
所述校准参数修正值为纠前误码率修正值、纠后错误注入修正值和线速修正值。
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