中国船舶重工集团公司第七一五研究所 赵旭瑞

针对目标识别软件在黑盒测试时遇到的测试覆盖范围小、验证不充分、测试执行效率低等问题，将主流的线性脚本、结构化脚本、数据驱动、关键字驱动等自动化测试方法应用其中。根据被测软件的关键等级和测试条件，选择适合的自动化测试方法，提升软件测试水平，提高被测软件的质量。

目标识别软件主要实现从时域信号提取跟踪目标特征信息，结合侦察结果、定位结果得出跟踪目标分类结果及置信度。存在多个输入设备时，还要实现多目标信息的关联。软件运行的网络拓扑图如图1所示。主要的性能指标是对不同目标分类正确率的要求。

图1 目标识别软件网络拓扑图

对于常规采用黑盒方式的配置项级测试，测试过程主要内容为使用软件开发组自己提供的几个类型的目标信号作为输入，经被测软件特征分析及自动分类处理后，在显控软件上查看输出结果。功能类测试用例的预期结果主要为分类结果与的目标类型一致；不同型号设备对同一目标的分类结果可进行融合判决。性能测试用例的预期结果主要为统计多次目标分类执行结果，计算出的分类正确率高于规定值。

在测试执行中，大量的测试规程都围绕“模拟某类目标、查看预期分类结果”这项内容，以及排列组合不同类型目标得出统计结果。手动逐项操作并逐个对结果进行检查是一种费时费力的做法，且难以保证记录的准确性和条件覆盖的全面性。……