無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的時鐘同步方法研究
本文關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的時鐘同步方法研究
更多相關(guān)文章: 時鐘同步 參數(shù)估計 自適應(yīng)濾波 分布式同步
【摘要】:在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點由于成本限制其裝備的時鐘精度均有限,伴隨著時間的推移各節(jié)點時鐘之間的差異會越來越大,且隨著網(wǎng)絡(luò)的大型化,這一現(xiàn)象會越來越嚴重。然而,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的許多重要基本功能,都要求網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點保持相對統(tǒng)一的時間刻度,所以目前關(guān)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的時鐘同步問題越來越得到重視。本文針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的單跳時鐘同步以及全網(wǎng)時鐘同步問題,圍繞時不變時鐘模型以及時變時鐘模型這兩類時鐘模型進行了研究。在進行算法研究之前,首先介紹了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點時鐘的建模方式,包括時不變的時鐘模型,以及時變的二階、三階線性時變模型,并通過仿真研究了時變模型的特性;介紹了三種時鐘同步中主流的節(jié)點間信息交互方式,并基于其中的發(fā)送者—接收者雙向同步展開對時鐘同步算法的后續(xù)研究。在針對時不變時鐘模型的時鐘同步算法研究中,本文首先研究了最大似然估計(Maximum Likelihood Estimation, MLE)算法在時鐘同步中的應(yīng)用。然后,針對其運算量較大的問題研究了一種改進的MLE算法,并通過仿真實驗對比了兩種MLE算法的時鐘同步性能。接下來,將遞歸最小二乘(Recursive Least Square, RLS)算法以及一種改進的ERLS-DCD算法(Exponentially weighted RLS algorithm with Dichotomous Coordinate Descent)引入到時鐘同步中,并仿真對比了兩種算法的同步性能。然后,本文研究了基于時變時鐘模型的自適應(yīng)時鐘同步算法。首先,推導(dǎo)了自適應(yīng)時鐘同步的狀態(tài)方程以及觀測方程,然后介紹了卡爾曼濾波算法以及H∞濾波算法并將其引入至?xí)r鐘同步中,通過仿真實驗驗證了兩種算法的時鐘同步性能。最后,本文還研究了全網(wǎng)絡(luò)的時鐘同步算法。首先,研究了層級樹式的全網(wǎng)時鐘同步方式,并通過實驗對比了卡爾曼濾波算法以及H∞濾波算法在層級樹式同步框架下各層級的同步誤差。接下來,介紹了全分布式的Consensus全網(wǎng)時鐘同步算法并仿真研究了該算法的同步性能,然后針對該算法對傳輸延時敏感的缺點,提出了一種改進的Consensus同步算法,并在仿真實驗中對兩種算法在有傳輸延時條件下的性能進行了對比,結(jié)果表明改進的Consensus算法的精度要高于原算法。
【關(guān)鍵詞】:時鐘同步 參數(shù)估計 自適應(yīng)濾波 分布式同步
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TN929.5;TP212.9
【目錄】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 第一章 緒論10-15
- 1.1 研究背景和意義10-11
- 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
- 1.3 本文主要研究內(nèi)容13-15
- 第二章 傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點時鐘模型研究15-26
- 2.1 時不變時鐘模型15-16
- 2.2 時變時鐘模型16-25
- 2.2.1 二階時變線性模型16-20
- 2.2.2 三階時變線性模型20-25
- 2.3 本章小結(jié)25-26
- 第三章 基于時不變時鐘模型的同步方法研究26-47
- 3.1 時鐘同步中的信息傳輸延時26-27
- 3.2 三種時鐘同步機制的介紹27-31
- 3.2.1 發(fā)送者—接收者時鐘雙向同步27-29
- 3.2.2 發(fā)送者—接收者單向同步29-30
- 3.2.3 接收者—接收者同步30-31
- 3.3 基于時不變時鐘的同步算法研究31-45
- 3.3.1 采用MLE算法進行時鐘同步31-36
- 3.3.2 采用RLS算法進行時鐘參數(shù)估計36-38
- 3.3.3 采用ERLS-DCD算法進行時鐘同步38-45
- 3.4 本章總結(jié)45-47
- 第四章 基于時變時鐘模型的同步方法研究47-57
- 4.1 自適應(yīng)時鐘同步系統(tǒng)模型47-50
- 4.1.1 二階節(jié)點與準確時鐘的同步模型48-49
- 4.1.2 二階節(jié)點與三階節(jié)點間同步模型49-50
- 4.2 自適應(yīng)的同步算法50-53
- 4.2.1 卡爾曼濾波算法50-51
- 4.2.2 H_∞濾波算法51-53
- 4.3 仿真實驗53-56
- 4.4 本章總結(jié)56-57
- 第五章 全局時鐘同步研究57-74
- 5.1 層級樹式全網(wǎng)時鐘同步57-62
- 5.1.1 層級樹式時鐘同步57-59
- 5.1.2 仿真實驗59-62
- 5.2 分布式Consensus全網(wǎng)時鐘同步62-70
- 5.2.1 Consensus相位同步63-65
- 5.2.2 Consensus頻率同步65-66
- 5.2.3 仿真實驗66-70
- 5.3 改進的Consensus全網(wǎng)時鐘同步70-73
- 5.3.1 改進Consensus算法的推導(dǎo)70-71
- 5.3.2 仿真實驗71-73
- 5.4 本章總結(jié)73-74
- 第六章 總結(jié)與展望74-76
- 致謝76-77
- 參考文獻77-81
- 攻碩期間取得的研究成果81
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