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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种具备时间相关性的业务数据生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120034445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510175315.8，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权一种具备时间相关性的业务数据生成方法是由官昭炜;伍沛然;夏明华;李显博设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具备时间相关性的业务数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具备时间相关性的业务数据生成方法，涉及通信网络仿真领域。所述方法包括：基于不同频率的正弦波合成服从正态分布的第一变量数据，以及基于余弦波合成与第一变量数据相互正交的服从正态分布的第二变量数据；基于第一变量数据和第二变量数据，建立服从目标分布组合的数据；根据业务场景从服从目标分布组合的数据、第一变量数据和或第二变量数据中选取出目标业务数据，建立业务流量模型。相较于现有技术，本发明在缺乏真实流量数据集的情况下，能够针对不同的业务类型产生具备时间相关性的业务数据，能更加准确有效地模拟实际的用户流量数据，适配多业务场景，可用于流量分析、业务分类、业务预测等任务，降低研究成本。

本发明授权一种具备时间相关性的业务数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种具备时间相关性的业务数据生成方法，其特征在于，包括： 基于不同频率的正弦波合成服从正态分布的第一变量数据，以及基于余弦波合成与所述第一变量数据相互正交的服从正态分布的第二变量数据； 基于所述第一变量数据和所述第二变量数据，建立服从目标分布组合的数据； 根据业务场景从所述服从目标分布组合的数据、所述第一变量数据和或所述第二变量数据中选取出目标业务数据，建立业务流量模型； 所述基于不同频率的正弦波合成服从正态分布的第一变量数据，以及基于余弦波合成与所述第一变量数据相互正交的服从正态分布的第二变量数据，包括： 设定最高频率用于表征数据的周期特征，并在的频率范围内随机选取个频率，与所述最高频率共同组成个基准频率； 随机选取个相位； 基于中心极限定理，利用所选取的N个所述基准频率及个所述相位，构建个具备随机频率与随机相位的正弦波及对应的个余弦波； 设定时间颗粒度用于表征具体业务的数据采样间隔，根据所述时间颗粒度及预设的待仿真业务时长，在个所述正弦波上采样合成近似正态分布的所述第一变量数据，在个所述余弦波上采样合成所述第二变量数据； 所述目标分布组合包括指数分布、均匀分布、Weibull分布、Gumel分布、对数正态分布、帕累托分布、Gamma分布及泊松分布中的至少一种； 基于Box-Muller变换方法得到服从指数分布和或均匀分布的数据，包括： 以所述第一变量数据和所述第二变量数据分别作为复平面的两个基，取幅值平方得到服从指数分布的数据，和或取相角得到服从均匀分布的数据； 利用所述服从指数分布和或均匀分布的数据，基于参数变换方法得到服从Weibull分布、Gumel分布、对数正态分布和或帕累托分布的数据，基于拒绝采样方法得到服从Gamma分布和或泊松分布的数据； 当所述业务场景为eMBB业务流量场景，所述业务流量模型包括8KUHD无线投屏业务流量模型、视频流分组层流量模型、视频流会话层流量模型、Gaming下行业务分组层流量模型及Gaming上行业务分组层流量模型中的一种或多种； 所述根据业务场景从所述服从目标分布组合的数据、所述第一变量数据和或所述第二变量数据中选取出目标业务数据，建立业务流量模型，包括： 对服从正态分布的所述第一变量数据或所述第二变量数据进行参数变换，随后截断最大值得到所述8KUHD无线投屏业务流量模型； 基于满足预设分布参数的服从Gamma分布的数据确定数据包间隔时间，根据预设的数据包大小建立所述视频流分组层流量模型；其中，所述服从Gamma分布的数据通过对服从均匀分布的数据和服从正态分布的所述第一变量数据或所述第二变量数据进行拒绝采样得到； 基于服从Weibull分布的数据确定帧数据大小，结合预设的帧时间间隔，建立所述视频流会话层流量模型；其中，所述服从Weibull分布的数据通过对服从指数分布的数据进行参数变换得到； 对服从均匀分布的数据进行尺度变换后作为Gaming下行业务数据包的初始到达时间间隔，对服从均匀分布的数据进行参数变换得到服从Gumel分布的数据并分别作为数据包后续到达时间间隔与数据包大小，结合所述Gaming下行业务数据包的初始到达时间间隔，建立所述Gaming下行业务分组层流量模型；和或， 对服从均匀分布的数据进行尺度变换后作为Gaming上行业务数据包的初始到达时间间隔，对服从均匀分布的数据进行参数变换得到服从Gumel分布的数据并分别作为数据包后续到达时间间隔与数据包大小，结合所述Gaming上行业务数据包的初始到达时间间隔，建立所述Gaming上行业务分组层流量模型。

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