智能终端MTBF稳定性测试方法与应用
mtbf测试方法
mtbf测试方法MTBF测试方法第一部分：引言在现代科技的发展中，各种电子设备和系统都扮演着重要的角色。
无论是家用电器、汽车、航空航天设备，还是工业自动化系统，这些设备的可靠性都是关键因素之一。
为了评估设备的可靠性，MTBF （Mean Time Between Failures，平均无故障时间）测试方法被广泛采用。
本文将深入探讨MTBF测试方法的多个方面，帮助读者更深入地理解该方法。
第二部分：MTBF测试方法的基本概念让我们了解MTBF的基本概念。
MTBF是指在正常运行中，设备或系统无故障运行的平均时间间隔。
简单来说，MTBF是测量设备故障率的指标，可以帮助我们估计设备的可靠性水平。
MTBF通常以小时（或其他时间单位）表示，数值越大表示设备越可靠。
第三部分：MTBF测试的步骤和方法接下来，我们将介绍MTBF测试的步骤和方法。
需要确定测试的范围和时间间隔。
收集设备的使用数据，包括运行时间、故障次数等。
计算MTBF的数值，通常使用以下公式：MTBF = 总运行时间 / 总故障次数。
这个数值将反映设备的可靠性水平。
在实际测试中，可以采用不同的方法来获取MTBF的估计值。
其中一种常用的方法是基于实际数据的统计分析。
通过对大量的设备使用数据进行分析，可以得出MTBF的近似值。
还可以使用加速寿命测试等方法来获得MTBF的估计值。
这些方法可以帮助我们更准确地评估设备的可靠性。
第四部分：MTBF测试方法的影响因素MTBF测试结果可能会受到多个因素的影响。
设备的设计和制造质量将直接影响设备的MTBF值。
高质量的设备通常具有更长的MTBF，因为它们更不容易出现故障。
环境条件也是一个重要因素。
高温、高湿度等恶劣环境可能导致设备故障率增加，从而降低MTBF值。
设备的使用方式和维护保养也会对MTBF值产生影响。
如果设备得到正确的使用和维护，那么MTBF将更高。
相反，不当的使用和缺乏维护可能会加速设备的磨损和故障。
第五部分：MTBF测试方法的局限性和改进虽然MTBF测试方法可以提供有价值的可靠性数据，但也存在一些局限性。
电源mtbf测试报告
电源MTBF测试报告1. 引言本文是关于电源MTBF（Mean Time Between Failures，平均无故障时间）测试的报告。
电源是电子设备中不可或缺的部件之一，负责提供稳定的电能供应。
MTBF是衡量电源可靠性的重要指标，它表示在正常工作条件下，电源在平均多长时间内可能发生故障。
2. 测试目的本次测试的目的是评估电源的可靠性和稳定性。
通过计算电源的MTBF，可以帮助制造商了解电源的寿命和故障概率，从而优化产品设计和提高制造质量。
3. 测试步骤以下是我们进行电源MTBF测试的步骤：步骤1：准备测试环境搭建一个符合电源工作条件的测试台，包括电源输入电压、负载、温度等参数的控制。
步骤2：选择样本从批量生产的电源中选择一定数量的样本，确保样本具有代表性。
步骤3：设置测试时间确定测试的时间范围，一般来说，测试时间越长，得出的MTBF值越可靠。
步骤4：进行测试连接电源样本到测试台，设置合适的负载和工作条件，开始测试。
步骤5：记录故障事件在测试过程中，记录每个样本发生的故障事件，包括时间、故障类型等信息。
步骤6：计算MTBF根据测试结果，计算每个样本的MTBF值。
MTBF的计算公式为：MTBF = 总测试时间 / 故障次数。
步骤7：分析结果根据MTBF值进行统计和分析，评估电源的可靠性和稳定性，并对可能存在的故障原因进行深入分析。
4. 结果与讨论经过以上步骤，我们得到了电源MTBF测试的结果。
根据测试数据，我们计算出每个样本的MTBF值，并进一步分析了故障原因。
通过对多个样本进行测试和分析，我们可以得出以下结论：1.电源的平均无故障时间（MTBF）为X小时。
2.基于故障分析，我们发现故障主要由Y原因引起，例如过载、过热等。
3.我们建议制造商在产品设计和生产过程中，重点关注可能导致故障的原因，并采取相应的措施，以提高电源的可靠性和稳定性。
5. 结论本次电源MTBF测试报告总结了我们的测试步骤、结果和讨论。
MTBF指标和计算方法
MTBF指标和计算方法在当今的科技时代，各种设备和系统的可靠性成为了至关重要的考量因素。
而平均故障间隔时间（Mean Time Between Failures，简称MTBF）作为衡量产品可靠性的关键指标，对于评估设备或系统的稳定性、预测维护需求以及优化成本效益等方面都具有重要意义。
MTBF 到底是什么呢？简单来说，MTBF 指的是可修复产品在相邻两次故障之间的平均工作时间。
它反映了产品的耐久性和稳定性，数值越大，表明产品在规定时间内发生故障的频率越低，可靠性越高。
为了更清晰地理解 MTBF，让我们通过一个简单的例子来说明。
假设某台电脑在一段时间内共出现了 5 次故障，每次故障后的修复时间都很短，且相邻两次故障之间的工作时间分别为1000 小时、800 小时、1200 小时、900 小时和 1100 小时。
那么，这台电脑的 MTBF 就等于（1000 ＋ 800 ＋ 1200 ＋ 900 ＋ 1100）÷ 5 ＝ 1000 小时。
这意味着，平均来看，这台电脑每运行 1000 小时就可能会出现一次故障。
那么，MTBF 是如何计算的呢？一般来说，有以下几种常见的计算方法。
第一种是通过实测数据进行计算。
这就像我们刚才举的电脑的例子一样，通过记录设备或系统在实际运行过程中相邻两次故障之间的工作时间，然后取平均值来得到 MTBF。
这种方法的优点是基于真实的运行数据，结果比较可靠。
但缺点是需要较长的时间来收集足够多的数据，而且在实际操作中，可能会受到各种外部因素的干扰，导致数据的准确性受到一定影响。
第二种方法是通过预计的故障率来计算。
在产品设计阶段，根据零部件的可靠性数据和系统的架构，预估出产品的故障率。
然后，MTBF 就等于 1 除以故障率。
例如，如果预计某个产品的故障率为 0001 次/小时，那么 MTBF 就是 1 ÷ 0001 ＝ 1000 小时。
这种方法的优点是可以在产品开发早期进行估算，为设计和决策提供参考。
MTBF寿命测试计算方法
MTBF寿命测试计算方法
MTBF（Mean Time Between Failures）是指平均故障间隔时间，即设
备或系统在正常操作期间平均无故障运行的时间。
MTBF寿命测试的目的
是评估设备或系统的可靠性和稳定性。
本文将为您介绍MTBF寿命测试的
计算方法。
1.收集故障数据：
2.计算MTBF值：
在收集到故障数据之后，可以使用以下公式计算MTBF值：
MTBF=(故障发生时间总和)/(故障次数)
故障发生时间总和是指所有故障发生时间的总和，单位可以是小时、
天或其他适用的时间单位。
故障次数是指故障事件的总数。
举例来说，如果在1000小时的运行时间内发生了10次故障，那么MTBF=1000小时/10次=100小时。
3.分析结果：
MTBF值表示设备或系统的平均无故障运行时间。
较高的MTBF值意味
着设备或系统具有更好的可靠性和稳定性。
通过与设计要求或其他类似设
备进行比较，可以评估设备或系统的性能。
然而，MTBF值并不能直接用于预测实际的故障率或设备的使用寿命。
因此，在分析MTBF结果时，还需考虑其他因素，如环境条件、负荷和压
力等。
总结起来，MTBF寿命测试的计算方法包括收集故障数据、计算MTBF 值和分析结果。
MTBF值可以用于评估设备或系统的可靠性和稳定性，但需要综合考虑其他因素来进行准确的分析。
希望本文能对您理解MTBF寿命测试的计算方法有所帮助。
MTBF是什么和MTBF计算的方法
MTBF是什么和MTBF计算的方法MTBF（Mean Time Between Failures）是指故障间隔平均时间，用于衡量设备或系统的可靠性。
MTBF是一个重要的指标，它可以衡量设备或系统运行一定时间内的平均故障次数，从而帮助人们预测设备或系统的可靠性和稳定性。
MTBF计算方法主要有以下几种：1.数学模型法：这种方法通常用于已安装多年的设备或系统。
它是基于数学模型和设备历史数据，通过分析设备故障数据来计算MTBF。
这种方法可以根据设备故障发生的频率和故障维修时间来计算MTBF。
2.统计法：这种方法是通过收集设备故障数据，并使用统计分析方法来计算MTBF。
统计方法可以根据设备故障数据的分布情况和时间间隔进行计算，得出设备故障间隔的平均值。
3.经验法：这种方法是通过运营商、制造商或设备维修人员的经验来计算MTBF。
这种方法通常用于没有具体数据或历史数据不可获得的情况下，通过经验来估计设备或系统的MTBF。
4.试验法：这种方法是通过进行试验或模拟设备的使用环境来计算MTBF。
试验方法通常根据设备在特定条件下的运行时间和故障次数来计算MTBF。
MTBF计算的关键是收集设备故障数据。
为了准确计算MTBF，需要收集设备的故障次数、故障发生的时间、故障修复时间等数据。
这些数据可以通过设备维修记录、故障报告、运维管理系统等途径获得。
MTBF的计算可以帮助人们评估设备或系统的可靠性，并为维护计划、备件库存管理、故障诊断和预测等决策提供依据。
通过计算MTBF，人们可以了解设备的故障模式、故障间隔时间的分布情况，从而采取针对性的措施来提高设备的可靠性和稳定性。
在实际应用中，MTBF的计算可能会受到一些因素的影响，例如设备的寿命、环境条件、维护保养等。
因此，为了提高计算的准确性，人们可能需要根据具体情况进行修正和调整。
此外，由于设备或系统可能包含多个子系统或部件，因此可以根据需要计算整体系统的MTBF，或者分别计算各个子系统或部件的MTBF。
MTBF测试报告
MTBF测试报告一、背景介绍Mean Time Between Failures（故障间隔平均时间，简称MTBF）是一个关键性能指标，用于衡量一些系统在正常运行期间的可靠性。
MTBF 是指从一个故障事件发生到下一个故障事件发生之间的平均时间间隔。
本次测试旨在评估一些电子设备的可靠性指标，特别是MTBF。
通过测量设备发生故障的次数和正常运行的总时间，计算出设备的MTBF。
二、测试过程1.确定测试计划：根据设备的使用情况和厂商提供的规格要求，确定了测试时间和条件。
2.收集数据：测试期间，我们通过监控设备运行状态和记录故障发生的时间来收集数据。
3.统计故障次数和运行时间：根据收集到的数据，计算出设备发生故障的次数和正常运行的总时间。
4.计算MTBF：使用公式MTBF=正常运行时间/故障次数，计算出设备的MTBF，并根据所收集的数据进行可靠性分析。
5.编写测试报告：整理测试结果和分析，撰写测试报告。
三、测试结果在本次测试中，我们测试了一台电子设备的MTBF。
1.测试时间：测试持续时间为30天，期间设备正常运行时间为700小时。
2.故障数据：在测试期间，设备共发生了3次故障。
3.计算MTBF：根据收集到的数据，可以计算出设备的MTBF：MTBF=700小时/3次=233.33小时/次四、可靠性分析根据计算得出的MTBF值，可以进行可靠性分析。
1.MTBF值的解释：所测试的电子设备的MTBF为233.33小时/次，这意味着平均每次故障间隔时间为233.33小时。
2.可靠性评估：根据行业标准，高可靠性的电子设备MTBF通常应该在1000小时以上。
因此，所测试的设备的可靠性较低。
3.可靠性改进：根据测试结果，设备的可靠性需要进行改进。
可以通过加强设备的设计和制造质量控制，提高关键零部件的可靠性，以及增加故障预警和预防措施来提升MTBF值。
五、结论通过本次MTBF测试，我们得出了以下结论：1.所测试的电子设备的MTBF为233.33小时/次，可靠性较低。
MTBF是什么认证？它是如何检测出来的？
MTBF即平均无故障时间，英文是“Mean Time Between Failure”，具体是指产品从一次故障到下一次故障的平均时间，是衡量一个产品的可靠性指标(仅用于发生故障经修理或更换零件能继续工作的设备或系统)，单位为“小时”。
具体来说，是指相邻两次故障之间的平均工作时间，也称为平均故障间隔。
它仅适用于可维修产品。
同时也规定产品在总的使用阶段累计工作时间与故障次数的比值为MTBF。
MTBF指标和计算方法(一般常用单位计算)在单位时间内(一般以年为单位)，产品的故障总数与运行的产品总量之比叫“故障率”(Failure rate)，常用λ表示。
例如网上运行了100台某设备，一年之内出了2次故障，则该设备的故障率为0.02次/年。
当产品的寿命服从指数分布时，其故障率的倒数就叫做平均故障间隔时间(Mean Time Between Failures)，简称MTBF。
通常，我们在产品的手册或包装上能够看到这个MTBF值，如8000小时，2万小时，那么，MTBF的数值是怎样算出来的呢，假设一台电脑的MTBF为3万小时，是不是把这台电脑连续运行3万小时检测出来的呢？答案是否定的，如果是那样的话，我们有那么多产品要用几十年都检测不完的。
其实，关于MTBF值的计算方法，目前最通用的权威性标准是MIL-HDBK-217、GJB/Z299B和Bellcore，分别用于军工产品和民用产品。
其中，MIL-HDBK-217是由美国国防部可靠性分析中心及Rome实验室提出并成为行业标准，专门用于军工产品MTBF值计算，GJB/Z 299B是我国军用标准；而Bellcore是由AT&T Bell实验室提出并成为商用电子产品MTBF值计算的行业标准。
就MBTF本身而言，是关系着广大消费者的稳定性指数。
MTBF值越高，表示PC的稳定性越好。
其实，国家为了保护广大消费者的权益，规定PC产品的MTBF要达到一定的水平，中国对MTBF平均无故障工作时间的规定是4000小时。
电子产品基本可靠性MTBF指标的评定方法及应用
电子产品基本可靠性 MTBF 指标的评定方法及应用摘要：本文针对电子产品，采用概率统计原理分析了可靠性评定方法，描述了可靠性评定的实现方法，并通过一个案例对其进行了应用。
关键词：可靠性评定；MTBF；指数分布1.引言可靠性是电子产品的重要质量指标，可靠性良好与否直接影响到电子产品的效能[1]。
验证电子产品的基本可靠性MTBF指标是可靠性工作中的一个重要项目。
电子产品基本可靠性MTBF指标的验证方法有很多种，包括：可靠性鉴定试验、可靠性评定、可靠性评估等方法。
电子产品技术状态确定后，一般应通过可靠性鉴定试验来验证MTBF值，但当产品MTBF指标要求较高时，通过专项可靠性鉴定试验验证MTBF值，需要耗费较长的时间和较高的成本；为了缩短时间、节约成本，可通过可靠性评定对MTBF指标进行验证，本文基于概率统计的基本原理，描述开展电子产品MTBF指标评定的方法和程序，并针对某产品进行MTBF指标评定。
1.基于概率统计的可靠性评定方法(1) 基本概念产品的可靠性定义为“产品在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的能力”，但依据该定义难以在实际工程设计中对可靠性设计进行有效的约束，因此相关标准中又描述了基于故障的电子产品基本可靠性和任务可靠性的概念[2]。
基本可靠性定义为：产品在规定条件下，无故障的持续时间或概率；任务可靠性定义为：产品在规定的任务剖面内完成规定功能的能力。
上述概念均为定性描述，在实际工程设计中还需要采用定量特征指标（如可靠度函数、故障率函数、产品寿命等）作为订购方验收的根据。
产品的寿命是其从开始工作时刻到故障时刻的时间，是电子产品的一个重要可靠性特征量，但是产品的寿命是随机变量，不能直接作为可靠性验收依据；通常用平均寿命来表征产品寿命的特征，并作为电子产品可靠性验收指标之一[3]。
对于可修复产品来说，相邻两次故障时刻之间工作时间的数学期望称为平均故障间隔时间，记作MTBF。
因此，通常将MTBF作为可修复电子产品的评定验收指标。
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ODERN SCIENCE &TECHNOLOGY OF TELECOMMUNICATIONS现代电信科技M ····························智能终端MTBF 稳定性测试方法与应用赵强（工业和信息化部电信研究院，北京100191）随着移动互联网的兴起，智能终端的使用越来越普及，其功能也得到了极大地发展，从最初以通话为主的有限功能发展成为集通话、社交、媒体、娱乐等为一体的可扩展智能平台，而上述丰富的功能则依赖于大量第三方应用的涌现。
这些应用为用户带来了全新的使用体验，同时软件质量的良莠不齐也为终端产品的稳定性和体验感带来了挑战。
另一方面，运营商和终端厂商在缺乏准确客观的检测技术的情况下，也很难发现良好的第三方应用并进行大范围推广。
在这种环境下，平均无故障时间（MTBF ：Mean Time Between Failure ）的稳定性测试重点也从传统的硬件测试、基本性能测试转移到对终端的软件测试上。
并且，随着各操作平台涌现出越来越多的应用程序，系统稳定性测试的复杂度日益提高，依靠以往的人工测试方式，不仅得不到可靠的测试结果，对人力的要求和成本也相当高昂。
因此，MTBF 稳定性的自动化测试越来越受到重视。
1智能终端MTBF 稳定性含义与测试方法MTBF 是衡量一个产品的可靠性指标。
它反映了TTL Test泰尔测试C ····························产品的时间质量，是体现产品在规定时间内保持功能的一种能力。
具体来说，是指相邻两次故障之间的平均工作时间，也称为平均故障间隔。
它仅适用于可维修产品。
同时也规定产品在总的使用阶段累计工作时间与故障次数的比值为MTBF 。
为了测试智能终端在连续工作状态下，出现死机、重启、冻屏、应用程序强制关闭等严重故障的概率，通常采用将被测终端在一个周期内通过自动化方式反复执行规定的用例，记录测试过程中出现的故障数的测试方法。
最终MTBF 的测试结果可通过以下公式计算得出：由于MTBF 稳定性测试需要在一个周期内连续执行，因此使用人工的方式进行操作测试变得不可行，只能采用自动化的方式执行测试。
通过自动化的方式反复运行智能终端中各应用的功能，在测试周期时长内对终端进行连续观察以完成测试。
目前，自动化测试的方式主要有两种。
第一种自动化测试的方式为通过机械臂来点击智能终端中应用的功能菜单，达到自动化操作终端的目的。
机械臂点击的坐标位置和操作序列通过脚本的方式事先进行定义，在测试环节中按照预定义的脚本来控制机械臂对终端进行操作。
此种方式的缺陷在于并行测试的终端数量受机械臂数量的限制，无法大规模部署测试场景。
第二种自动化测试的方式为通过程序来发送命令实现点击智能终端中应用的功能菜单。
由于智能终端的操作系统普遍都支持接收远程命令来控制终端，所以在建立了与终端系统的远程连接（通常通过USB 数据线进行连接）后，即可编写测试脚本控制终端执行测试。
与第一种方式相比，易于大规模部署并行测试场景，且部署方式简单、成本低廉；此外，程序控制的方式在测试执行过程中也更高效。
因此，此种方式目前被大量广泛使用。
由于MTBF 测试考察的是终端在长时间连续工作的稳定性，只测试单台终端的话可能因偶发原因导致测试失败，从而不能反映终端平均稳定性水平，所以通常采用多台终端并行测试的方式得到最终稳定性结果。
如果同时并行测试的终端型号数量较多，则需要大量的端口连接手机。
MTBF 测试系统通常采用性能稳定的工作站来连接被测终端以控制其自动化地执行测试程序，因此工作站要设计为多USB 端口以支持连接多部被测终端。
且为了解决USB 供电不稳定的问题，需要采用额外的稳压源向终端供电。
为了支持大量终端并行测试的需求，工作站需要设计支持尽可能多的USB 端口。
但在实际测试中发现，单台工作站如果连接的终端超过一定数量，会出现测试不稳定的现象。
因此，需要部署多台工作站来满足大量终端并行测试的需求。
为了解决多台工作站分别管理不便的问题，采用服务器的方式集中管理。
服务器与各工作站相连接，通过服务器对测试进度和测试结果进行统一管理，使得管理操作变得简单和便捷。
同时，测试系统还应支持工作站和服务器的分布式部署，以适应各种测试环境的搭建。
在测试执行过程中，如何自动地判定测试结果是否符合预期是测试系统需要解决的一个核心问题。
在测试系统自动化地控制被测终端按照预定义的脚本对各应用执行操作之后，需要判定操作执行之后终端的状态是否符合预期的结果。
通常采用图像对比的方式来判定，即在编写脚本时将操作执行后预期的终端截图进行保存，然后与测试过程中脚本执行到此步骤时终端截图进行图像对比，对比可不必针对整张截图，只需针对重点关注的某个小区域即可。
如果两张截图的对比结果为一致，则认为合格；否则，认为不合格。
需要注意的是，这种判定方式在终端的系统或应用界面的设计发生变化时，需要重新编写脚本，包括重新截图。
否则，结果的判定会出现错误。
经过大量终端的测试，发现了很多关于稳定性方面的问题，主要可以分为两类。
MTBF =被测终端累计运行时间被测终端累计出现故障次数ODERN SCIENCE &TECHNOLOGY OF TELECOMMUNICATIONS现代电信科技M ····························第一类是软件问题，包括重启、死机、卡屏、内存满、内存低、应用停止工作、进程无响应、断开连接、打开网址乱码、发送短/彩信及邮件超时等。
其中，终端运行过程中重启和应用进程强制关闭是较常见的问题。
前者的原因可能是对于原生Android 代码的修改，在相关指针方面的处理不是很完善，存在低概率的空指针异常导致的重启问题。
可通过优化相关代码逻辑来解决。
后者的原因可能是终端的进程在读取APN 数据库时发生了I/O 阻塞，导致程序无响应。
可通过优化系统检测RAM 时的相关同步机制来解决。
第二类是硬件问题，包括掉网、黑屏、关机、SIM 卡无法识别和SD 卡无法识别等。
其中，硬件黑屏和掉网是较常见的问题。
前者非常容易出现在拨打电话过程中，主要原因是光感不好或电压不稳定。
后者一般是由天线故障、功率放大器故障或射频未校准而引起。
上述问题传统功能、性能测试都极难发现，其复现和定位都需要自动化地进行MTBF 测试才能实现。
并且，MTBF 测试在整机质量保证上，作用仍不可忽视。
2智能终端MTBF 稳定性测试在行业中的应用随着智能终端的普及，以及大量基于智能终端应用程序的推出和广泛使用，终端工作的稳定性越来越受到重视，成为衡量一款终端性能的重要指标。
为了提高用户对终端的使用体验，各运营商纷纷制定符合自身要求的终端MTBF 测试要求，并且在采购终端时将MTBF 稳定性测试列为必选测试项目。
目前，美国的AT&T 和我国的中国移动已正式开展智能终端的MTBF 测试。
AT&T 的MTBF 测试，测试内容包括2G/3G 语音呼叫、短/彩信、浏览器上网、电话本操作等大多数常见用户操作。
测试时使用7台终端每天24小时不间断运行AT&T 规定的测试项目，测试过程中出现的测试用例失败情况都会记录下来，然后用7台终端总的运行时间除以全部手机出现的测试失败次数，即得到MTBF 值。
整个测试过程全部采用自动化方式，并且都在AT&T 的现网环境下进行，最大限度保证了和用户使用场景的一致性。
该测试已经成为所有与AT&T 合作的终端厂商都必须通过的测试，而且是所有厂商公认的最难通过的测试。
中国移动的MTBF 测试，整个测试过程也全部采用自动化测试的方式，测试内容包括2G/3G 语音呼叫、短彩信、手机web 应用、邮件功能、电话本以及录音、日程、音频播放等本地业务。
每轮测试5台终端并行连续循环执行中国移动规定的测试用例7×24小时，期间记录系统级问题，包括死机、重启、白屏、脱网等严重问题。
最终用5台终端总的运行时间除以全部手机出现的测试失败次数，即得到MTBF 值。
在各运营商开展智能终端MTBF 测试的过程中，发现并解决了大量常规测试无法发现的功能、性能、软件及硬件问题，终端的质量越来越好，稳定性也有显著提升，提高了终端上市后的客户体验感受。
3结语在移动互联网蓬勃发展的时代，随着智能终端的迅速普及和移动应用的大量涌现，对终端工作的稳定性也不容忽视。
提高终端运行的稳定性，将大大提高用户在使用中的体验，从而促进移动互联网的发展。
由运营商主导开展的终端MTBF 稳定性测试，将使得智能终端的稳定性得到大大提高，这将是对整个移动互联网产业的有力推动。
作者简介赵强：工业和信息化部电信研究院泰尔终端实验室工程师，具有多年通信行业标准制定、设备检测、软件研发等工作经历，现主要从事信息通信业技术研究、软件研发与测试等工作。
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