本文選題：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 時(shí)鐘同步��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年08期

【摘要】：針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的眾多應(yīng)用都需要依賴(lài)時(shí)鐘同步的節(jié)點(diǎn)協(xié)同完成,而由于節(jié)點(diǎn)的晶體震蕩器受自身以及外界環(huán)境的影響,使得節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘偏斜和時(shí)鐘偏移兩個(gè)參數(shù)發(fā)生變化導(dǎo)致時(shí)鐘不同步問(wèn)題,提出了基于分布式卡爾曼濾波估計(jì)的一致性補(bǔ)償時(shí)鐘同步算法DKFCC。該算法首先利用雙向信息交換機(jī)制以及分布式卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)時(shí)鐘偏斜和偏移兩個(gè)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì),然后基于時(shí)鐘參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)值采用一致性補(bǔ)償方法實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的時(shí)鐘同步。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在100個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署的WSN中,采用虛擬全局一致性方式的DKFCC同步算法比異步一致性同步(AC)算法的同步均方根誤差(SRAMSE)值降低了約95%,具有較高的同步精度;同時(shí),所提出算法從時(shí)鐘參數(shù)層面實(shí)現(xiàn)同步,無(wú)需頻繁地進(jìn)行時(shí)鐘同步操作,相比AC算法更節(jié)能。
[Abstract]:Many applications of WSNs depend on the synchronization of clock nodes, but the crystal oscillators of the nodes are affected by themselves and the external environment. Two parameters of node clock skew and clock offset are changed and the clock is out of sync. A consistency compensated clock synchronization algorithm DKFCC based on distributed Kalman filter estimation is proposed. Firstly, the bidirectional information exchange mechanism and distributed Kalman filter are used to realize the optimal estimation of clock skew and offset, then the consistency compensation method is used to realize the clock synchronization of the node based on the optimal estimation of clock parameters. The experimental results show that in 100 nodes randomly deployed WSN, the synchronous root mean square error (SRAMSE) value of the DKFCC synchronous algorithm using virtual global consistency is about 95% lower than that of the asynchronous consistency synchronous algorithm, and the synchronization accuracy is higher. The proposed algorithm realizes synchronization from the clock parameter level and does not need frequent clock synchronization operation, which is more energy efficient than AC algorithm.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51605065) 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ1600402)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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2 馬v浽，

本文編號(hào)：1827648