發(fā)布時間：2018-08-31 13:10

【摘要】：為了提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的時鐘同步精度,避免因不可靠數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)變化在同步過程中產(chǎn)生的同步誤差,建立了基于自然選擇粒子群融合算法仿真模型.首先,采用卡爾曼濾波算法,將多個傳感器的測量數(shù)據(jù)進行局部濾波處理,去除測量數(shù)據(jù)中最底層的冗余信息,提高測量數(shù)據(jù)的準確性;其次,采用自然選擇粒子群算法建立數(shù)據(jù)融合模型,計算網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)融合估計;最后,對自然選擇粒子群融合算法模型進行仿真,結(jié)果表明:該算法的融合模型不僅能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)中的5個節(jié)點時鐘進行有效融合,而且可以提高節(jié)點晶振的時偏和頻偏的融合精度,形成一個具有較高穩(wěn)定度的虛擬時鐘,其時偏和頻偏的融合精度主要集中范圍分別為10-5和10-7,與傳統(tǒng)自適應(yīng)融合算法相比較,它的時偏和頻偏融合精度提高了1個數(shù)量級.
[Abstract]:In order to improve the clock synchronization accuracy of wireless sensor networks and avoid the synchronization errors caused by unreliable data and network topology changes, a simulation model based on natural selection particle swarm optimization algorithm is established. Firstly, the Kalman filter algorithm is used to process the measurement data of multiple sensors, which removes the redundant information at the bottom of the measurement data, and improves the accuracy of the measurement data. The natural selection particle swarm optimization algorithm is used to establish the data fusion model, and the optimal fusion estimation of the network is calculated. Finally, the natural selection particle swarm optimization algorithm model is simulated. The results show that the fusion model of the algorithm can not only effectively fuse the five node clocks in the network, but also improve the fusion accuracy of the time offset and frequency offset of the node crystal oscillator, and form a virtual clock with high stability. The fusion accuracy of time-offset and frequency-offset is 10-5 and 10-7, respectively. Compared with the traditional adaptive fusion algorithm, the fusion accuracy of time-offset and frequency-offset is improved by one order of magnitude.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學信息與通信工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(NSFC-61571146)
【分類號】：TN929.5;TP18;TP212.9

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3 馬v浽，

本文編號：2215086