一种蓝牙传输速度测试方法及系统与流程

本发明涉及无线通信，尤其涉及一种蓝牙传输速度测试方法及系统。

背景技术：

1、无线通信技术领域专注于通过无线电波实现数据传输和通信，无线通信技术涵盖了从基本的无线信号传输到复杂的网络协议和接口的设计和优化。蓝牙作为一种广泛使用的短距离无线通信标准，其在此领域中扮演着关键角色，特别是在消费电子、个人设备互联和物联网应用中，蓝牙技术的发展重点包括提升数据传输速度、降低能耗、增强连接稳定性和扩大通信范围。

2、其中，蓝牙传输速度测试方法是一种用于测量蓝牙设备之间数据传输速率的技术手段，其目的在于评估和确保蓝牙设备能够在规定的性能标准下有效地进行数据传输。这种测试方法旨在确定蓝牙设备在差异化条件下的最大和平均传输速度，以及在实际应用中的性能表现。该测试帮助制造商和开发者优化蓝牙产品的设计，确保用户体验的顺畅和设备间的兼容性，同时也为消费者提供选择和使用蓝牙设备时的参考依据。

3、传统蓝牙传输速度测试方法在信道选择上，缺乏自动化和智能化的机制，常导致信道冲突和干扰，影响数据传输的稳定性。网络结构方面，传统方法未能有效识别和组织紧密连接的网络节点，导致数据传输路径和延迟增加，影响效率。在传输参数的调整上，传统方法多依赖于固定的设置或人工调整，缺乏灵活性和自适应能力，使网络难以应对变化多端的实时环境，传统方法在设备配对和传输速度测试方面缺乏高效和准确的算法支持，无法充分优化数据传输速度和保证测试的准确性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种蓝牙传输速度测试方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种蓝牙传输速度测试方法，包括以下步骤：

3、s1：基于蓝牙设备间的通信环境，采用深度q网络算法进行信道选择，通过构建神经网络模型，深度q网络算法结合q学习和深度学习技术，对动作价值函数进行评估，自动选择最优信道和传输参数，生成最优信道选择结果；

4、s2：基于所述最优信道选择结果，采用谱聚类算法优化蓝牙网络的结构，通过计算网络中节点的匹配度并转化为图的谱，识别网络中的紧密连接结构，并进行组织网络节点，提升数据传输效率，生成优化后的网络拓扑结构；

5、s3：基于所述优化后的网络拓扑结构，采用模拟退火算法自动调整传输参数，通过模仿物理中的退火过程，采用随机和渐进的搜索策略，在多个解中捕捉最优解，捕捉匹配实时环境的最优参数组合，生成最优传输参数配置；

6、s4：基于所述最优传输参数配置，利用自回归积分滑动平均模型对蓝牙网络的数据流量进行预测，自回归积分滑动平均模型结合自回归模型和移动平均模型，分析时间序列数据中的趋势和季节性模式，对未来时间段流量进行预测，生成流量预测结果；

7、s5：基于所述流量预测结果，采用k-最近邻算法推荐蓝牙设备间的最优配对组合，通过计算设备特性在特征空间中的距离，捕捉与目标设备同类设备，提供最优设备配对方案，优化数据传输速度，生成最优配对方案；

8、s6：基于所述最优配对方案，采用梯度提升决策树模型进行蓝牙传输速度测试，通过构建多个决策树并结合预测结果，提升模型的预测准确性和泛化能力，进行传输速度测试，生成蓝牙传输速度测试结果。

9、作为本发明的进一步方案，所述最优信道选择结果包括信道编号、信道的带宽大小、信道的传输功率设置，所述优化后的网络拓扑结构包括节点的重新排列、节点群组、跨群组通信路径，所述最优传输参数配置包括信道选择、数据包大小、重传策略、功率控制策略，所述流量预测结果具体为利用自回归积分滑动平均模型对蓝牙网络未来时间内的数据流量进行预测的输出，所述最优配对方案包括设备间的匹配度评分、设备对列表、预期的配对效益分析，所述蓝牙传输速度测试结果包括测试场景下的速度测量值、模型预测的速度值、速度性能的统计分析。

10、作为本发明的进一步方案，基于蓝牙设备间的通信环境，采用深度q网络算法进行信道选择，通过构建神经网络模型，深度q网络算法结合q学习和深度学习技术，对动作价值函数进行评估，自动选择最优信道和传输参数，生成最优信道选择结果的步骤具体为；

11、s101：基于蓝牙设备间的通信环境，采用深度q网络算法，通过构建多层感知器组成的神经网络模型，输入包括实时网络状态和可用信道信息，通过学习和预测信道的预期奖励值评估信道质量，生成信道质量评估模型；

12、s102：基于所述信道质量评估模型，采用q学习算法，通过定义奖励函数量化信道选择的长期收益，使用奖励值更新q表中的估计值，优化信道选择策略，生成优化的信道选择策略；

13、s103：基于所述优化的信道选择策略，采用深度学习技术，通过增加卷积层和循环层处理序列数据和提取特征，预测信道的价值，细化动作价值函数的评估，生成深度学习优化的动作价值函数；

14、s104：基于所述深度学习优化的动作价值函数，执行信道选择和传输参数调整，利用优化后的动作价值函数实时选择最优信道和调整传输参数，匹配网络环境的变化，生成最优信道选择结果。

15、作为本发明的进一步方案，基于所述最优信道选择结果，采用谱聚类算法优化蓝牙网络的结构，通过计算网络中节点的匹配度并转化为图的谱，识别网络中的紧密连接结构，并进行组织网络节点，提升数据传输效率，生成优化后的网络拓扑结构的步骤具体为；

16、s201：基于所述最优信道选择结果，采用谱聚类算法，通过计算网络中节点之间的匹配度并构建匹配度矩阵，将矩阵转换成拉普拉斯矩阵，用其特征向量进行节点聚类，识别网络中的紧密连接结构，生成网络节点预分类结果；

17、s202：基于所述网络节点预分类结果，采用谱聚类算法，通过对拉普拉斯矩阵进行分解，捕捉代表网络模块化结构的特征向量，对节点进行聚类，优化网络结构，生成网络紧密连接结构识别结果；

18、s203：基于所述网络紧密连接结构识别结果，采用谱聚类算法，通过分析聚类结果中的节点连接密度和模块间的连接模式，布局网络节点，减少跨模块连接并增强内部连接，优化数据传输路径，生成优化的网络连接方案；

19、s204：基于所述优化的网络连接方案，组织网络节点，采用动态调整策略参照节点的实时通信需求和网络拓扑的变化，调整网络结构提升数据传输效率和网络稳定性，生成优化后的网络拓扑结构。

20、作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的网络拓扑结构，采用模拟退火算法自动调整传输参数，通过模仿物理中的退火过程，采用随机和渐进的搜索策略，在多个解中捕捉最优解，捕捉匹配实时环境的最优参数组合，生成最优传输参数配置的步骤具体为；

21、s301：基于所述优化后的网络拓扑结构，采用遗传算法，通过设定种群初始规模并逐步演化，随机选取传输参数的配置，利用适应度评价指导种群进化，分析全局最优解，生成传输参数初步优化结果；

22、s302：基于所述传输参数初步优化结果，采用粒子群优化算法，通过缩小搜索空间并调整粒子速度更新策略，针对性能区域内的解进行分析，通过粒子间信息共享提升参数配置的优化精度，生成参数搜索空间缩减结果；

23、s303：基于所述参数搜索空间缩减结果，采用梯度下降算法，通过迭代减小步长并细化参数选择的精度，定位匹配网络状态的最优传输参数配置，匹配网络负载和环境变化，生成传输参数精细调整结果；

24、s304：基于所述传输参数精细调整结果，采用贝叶斯优化算法，根据传输参数的性能反馈迭代更新概率模型，确定传输参数的最优配置，匹配网络拓扑的结构和通信环境的实时需求，生成最优传输参数配置。

25、作为本发明的进一步方案，基于所述最优传输参数配置，利用自回归积分滑动平均模型对蓝牙网络的数据流量进行预测，自回归积分滑动平均模型结合自回归模型和移动平均模型，分析时间序列数据中的趋势和季节性模式，对未来时间段流量进行预测，生成流量预测结果的步骤具体为；

26、s401：基于所述最优传输参数配置，采用自回归模型，通过分析和计算时间序列自身在差异化时间点的滞后值建立模型，利用时间序列数据的自关联性预测未来时间段的数值，生成时间依赖性分析；

27、s402：基于所述时间依赖性分析，采用积分模型，通过对原始的非平稳序列执行连续差分操作，直到序列达到平稳状态，匹配模型要求，生成平稳序列转化；

28、s403：基于所述平稳序列转化，应用滑动平均模型，通过计算历史观测值的加权平均，参照随机误差的影响，提取时间序列的中长期规律，解析和预测数据的波动，生成误差影响分析；

29、s404：基于所述误差影响分析，使用自回归积分滑动平均模型，结合自回归模型和滑动平均模型的优点，对蓝牙网络在未来时间段的流量进行预测，参照数据的非平稳性和时间依赖性，生成流量预测结果。

30、作为本发明的进一步方案，基于所述流量预测结果，采用k-最近邻算法推荐蓝牙设备间的最优配对组合，通过计算设备特性在特征空间中的距离，捕捉与目标设备同类设备，提供最优设备配对方案，优化数据传输速度，生成最优配对方案的步骤具体为；

31、s501：基于所述流量预测结果，确定影响蓝牙设备配对的关键特征，使用特征选择方法，包括互信息、特征关键性评分，筛选与设备配对性能和效率密切关联的特征，包括信号强度、数据传输速率和历史连接成功率，生成关键特征确定；

32、s502：基于所述关键特征确定，采用k-最近邻算法，通过计算设备特征在特征空间中的欧氏距离，基于关键特征的数值，确定设备间的匹配度，为设备配对提供数学依据，生成设备距离计算；

33、s503：基于所述设备距离计算，识别与目标设备特性同类的设备，采用排序和阈值判定方法，为最优配对提供候选设备列表，强调设备间特性的匹配度，生成同类设备识别结果；

34、s504：基于所述同类设备识别结果，综合参照设备特性及流量需求，采用决策逻辑和优先级排列方法，推荐最优蓝牙设备配对方案，参照设备间的兼容性、传输效率和预期的网络流量，生成最优配对方案。

35、作为本发明的进一步方案，基于所述最优配对方案，采用梯度提升决策树模型进行蓝牙传输速度测试，通过构建多个决策树并结合预测结果，提升模型的预测准确性和泛化能力，进行传输速度测试，生成蓝牙传输速度测试结果的步骤具体为；

36、s601：基于所述最优配对方案，收集配对设备的传输特性数据，包括设备的传输能力和历史表现，构建数据集，生成传输特性数据；

37、s602：基于所述传输特性数据，构建决策树模型，通过分析设备特性数据，采用信息增益和基尼不纯度的标准进行数据属性的层次分裂，揭示差异化传输能力背后的决定因素，包括信号强度、设备类型和使用环境，生成决策树分析结果；

38、s603：基于所述决策树分析结果，应用梯度提升算法，通过迭代方式逐步构建多个决策树，并对预测残差进行优化，提升模型预测的准确性和鲁棒性，生成模型优化结果；

39、s604：基于所述模型优化结果，使用梯度提升决策树模型，对蓝牙设备的传输速度进行综合测试，对差异化环境和设备配置下的传输速度进行评估，利用优化后的模型预测条件下的传输性能，并验证模型的有效性和准确性，生成蓝牙传输速度测试结果。

40、一种蓝牙传输速度测试系统，所述蓝牙传输速度测试系统用于执行上述蓝牙传输速度测试方法，所述系统包括信道评估模块、拓扑构建模块、参数优化模块、流量分析模块、匹配优化模块、速度测评模块、分析结果模块。

41、作为本发明的进一步方案，所述信道评估模块基于蓝牙设备间的通信环境，采用深度q网络，通过构建神经网络模型学习环境与信道间的动态关系，使用经验回放和目标网络稳定学习过程并减少数据关联性，利用神经网络对信道状态进行编码和动作价值的估计，捕捉最优信道和传输参数，生成最优信道选择结果；

42、所述拓扑构建模块基于最优信道选择结果，采用谱聚类算法，通过计算网络中多节点间的匹配度构建匹配度矩阵，利用矩阵特征值和特征向量进行网络结构的谱分解，识别并划分网络中的紧密连接子集群，优化网络的连接结构，生成优化后的网络拓扑结构；

43、所述参数优化模块基于优化后的网络拓扑结构，采用模拟退火算法，模拟物理过程中金属冷却固化的退火过程，通过逐渐降低温度参数方向解空间，利用概率接受准则规避早期收敛于局部最优解，在全局范围内捕捉传输参数配置，生成最优传输参数配置；

44、所述流量分析模块基于最优传输参数配置，采用自回归移动平均模型，通过分析历史流量数据，建立时间序列模型捕获数据的自关联性和趋势变化，利用模型预测未来时间内网络的流量状况，为流量管理和资源分配提供依据，生成流量预测结果；

45、所述匹配优化模块基于流量预测结果，采用k-最近邻算法，通过测量设备特征间的距离识别特征空间中的同类设备，使用距离度量确定邻居设备，生成最优配对方案；

46、所述速度测评模块基于最优配对方案，采用梯度提升机算法，通过迭代训练多个弱预测模型，包括决策树，逐步减少预测误差，使用梯度提升方法优化模型的预测能力，生成蓝牙传输速度测试结果；

47、所述分析结果模块基于蓝牙传输速度测试结果，进行综合分析，识别网络中的性能瓶颈和优化空间，提出优化方案和策略，为未来时间段网络的性能提升指明方向，生成性能优化结果。

48、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

49、本发明中，通过深度q网络算法进行信道选择，能够自动评估并选择最优信道和传输参数，有效减少了信道冲突和干扰，保障了数据传输的稳定性和可靠性。利用谱聚类算法优化网络结构，进一步提高了网络的数据传输效率，识别和组织紧密连接的网络节点，有效减少了数据传输路径和延迟。模拟退火算法在传输参数调整上引入了高效的搜索策略，捕捉实时环境中的最优参数组合，从而提升了网络的自适应能力。自回归积分滑动平均模型用于数据流量预测，通过对趋势和季节性模式的分析，为网络管理提供了准确的流量预测，助力于流量管理和规划，k-最近邻算法在设备配对方面确保了最优的设备匹配，优化数据传输速度。梯度提升决策树模型的运用在传输速度测试上增强了准确性和泛化能力，从而多维提升了蓝牙网络的性能。