CN102148680A - 一种多网络系统稳定同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于反馈控制回路和模糊控制技术的多网络稳定同步的方法，该方法通过动态调节反馈控制增益和控制行为的人工调制变量使得多网络系统稳定同步。本发明的显著效果是：通过获取网络状态信息，运用人工智能和现代控制技术，满足了多网络系统的动态稳定同步，实现了业务的高效传输。

Description

一种多网络系统稳定同步方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域和控制领域，特别是涉及无线网络和现代控制理论，以及模糊控制理论。

背景技术

随着通信网的不断发展扩大，业务对网络系统的同步要求日益提高，现正由单一通信网络向多通信网络过渡，并且高速数据网和SDH传输系统的大量使用，对同步的性能提出了更高的要求。如仍然采用传统的同步方式，将无法保证同步质量及可靠性。

网络同步技术的基本功能是准确地将同步信息从基准时钟向同步网各同步节点传递，从而调节网中的时钟以建立并保持同步，满足传递业务信息所需的传输和交换性能要求。目前，常见的网络同步基本方式有三种，即主从同步、互同步和准同步以及混合同步。

(1)准同步方式：准同步方式是指在网内各个节点上，都设立高精度的独立时钟，这些时钟具有统一的标称频率和频率容差，各时钟独立运行，互不控制。虽然各个时钟的频率不可能绝对相等，但由于频率精度足够高，产生的滑动可以满足指标要求。其优点是简单、灵活，缺点是对时钟性能要求高，成本高，存在周期性的滑动。采用这种同步方式的网络称为准同步网。

(2)主从同步方式：主从同步方式是指在网内设置基准时钟和若干从钟，以主基准时钟控制从钟的信号频率。主从同步方式又分为直接主从同步方式和等级主从同步方式，在等级主从同步网中，定时信号从基准时钟向下级从钟逐级传送，各从钟直接从其上级钟获取同步信号。同步信号可以从传送业务的数字信号中提取，也可以使用专用链路传送定时信号。从钟使用锁相技术将其输出信号的相位锁定到输入信号的相位上，正常锁定时其输出信号具有与基准信号相同的精度。主从同步的优点是，正常情况下不存在周期性滑动，且对从钟性能要求低，建网费用低。其缺点是传输链路的不可靠会影响时钟传送，同时存在产生定时环路的可能。

(3)互同步方式：互同步方式是指网内不存在主基准时钟，每个时钟接受其他节点时钟送来的定时信号，将自身频率锁定在所有接收到的定时信号频率的加权平均值上，各时钟相互作用。当网络参数选择合适时，全网的时钟就将趋于一个稳定的系统频率，实现网内时钟同步。互同步方式的优点是具有较高的可靠性，且对时钟性能要求不高。但稳态频率取决于网络参数，难以事先确定，且整个网络是一个复杂的反馈系统，网络参数的变化容易引起系统性能变化甚至进入不稳定状态。

(4)混合同步方式：在主从同步方式中，当定时相互传送距离很长时，因传输链路和外界干扰引起的信号质量劣化和可靠性降低使得网络性能降低。混合同步方式是将全网划分为若干个同步区，在区内设置主基准钟，各同步节点配置从钟，同步区内为主从同步网，同步区间为准同步方式。这样可以减少时钟级数，缩短定时信号传送距离，改善同步网性能。当同步区主基准时钟精度较高时，区间链路的周期性滑动很少，满足指标要求。

综上所述：现有网络同步技术仅考虑单个独立的网络同步问题，极少考虑对多个主从网络整体的同步问题，因此有必要考虑多网络系统同步问题，以提高多网络系统的可靠性，实现业务的稳定传输。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：解决多网络系统稳定同步问题。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案为：提供一种基于反馈控制回路和模糊控制技术的多网络稳定同步的方法，该方法通过动态调节反馈控制增益和控制行为的人工调制变量使得多网络系统稳定同步；其特征在于：通过发明一种针对多网络系统中接收端的反馈回路，结合模糊控制技术实现多网络系统稳定同步，包括以下步骤：

A、在多网络系统的发送端的每一侧设置相应的常数矩阵模块，并采用信号检测器和缓存汇聚从发送端的每一侧出来的时钟信号；

B、在多网络系统的发送端的每一侧设置相应反馈增益模块和常数矩阵模块；

C、通过运用反馈控制要求和调节控制行为的人工调制变量相结合，实现多网络系统的稳定同步。

所述步骤A中，在多网络系统的发送端每一侧设置相应的常数矩阵模块H⁽ⁱ⁾，i＝1，2，...，I，其中H⁽ⁱ⁾，i＝1，2，...，I为n×n常数矩阵，并对流经多个发送端的时钟信号进行线性叠加，获得流经此多个发送端的时钟信号为：

并且σ＝[H⁽¹⁾，H⁽²⁾，...，H^(I)]，

其中

i＝1，...，I，其中

为发送端的时钟状态向量，并且

为已知函数。

所述步骤A中，通过采用信号检测器和缓存汇聚从发送端的每一侧出来的时钟信号，等待发送端对汇聚的时钟信号进行统一传输。

所述步骤B中，当汇聚的时钟信号

被接收端接收后，先流经多网络系统中接收端的反馈增益模块，然后将发送端每一侧中与接收端每一侧相对应的时钟信号传送至相应的接收端，然后每一侧的时钟信息流经相应的常数矩阵模块H⁽ⁱ⁾，i＝1，...，I，然后进行汇聚，对于多网络系统中的接收端可采用模糊控制技术动态调节控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾，实现多网络系统的发送端与其接收端实现粗同步，其中第i个从网络系统为

i＝1，2，...，I，其中

如图1所示。

所述步骤B中，对于控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾的调节，采用模糊控制技术。控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾通过模糊化处理，然后通过判断修正因子对此变量θ⁽ⁱ⁾进行修正，最后进行清晰化处理，并重复此流程，在此过程中不断积累和运用知识库和经验库对对整个流程不断进行修正和改进。

所述步骤C中，终端时钟信号g流经反馈控制器，并通过匹配检测单元判断在多网络系统中接收端反馈增益

是否满足反馈控制器要求，若不满足要求，则运用非线性补偿单元改变多通信系统中接收端反馈增益C，然后回馈至反馈控制器，进行从新匹配。

所述步骤C中，若经过反馈控制器的终端时钟信号g通过匹配检测时满足反馈控制器的要求，则将终端时钟信号g与控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾相结合使得多网络系统稳定同步。首先预估计多网络系统中发送端的控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾，判断多网络系统是否稳定同步。若多网络系统稳定同步，则停止对控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾调整，反之，则重新对控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾调整，直至实现多网络系统稳定同步。

所述步骤C中，反馈增益C需满足反馈控制器要求χ_max(Cσ+σ^TC^T+Q(t)+Q^T(t))＝2m，其中

则

则

其中

反馈时钟信号多网络系统同步的误差时钟信号为e＝σ(Ψ-γ)，输出反馈的闭环方程为i＝1，2，...，I，因此

其中

为反馈增益，其为多网络系统接收端的状态和时间的函数，可动态调节使多网络系统稳定同步。令E＝Ψ-γ，则动态误差

其中Δ为Φ(t，E)-Φ(t，Ψ-E)的高阶项。令

m为非负实数，为开环传递函数。

所述步骤C中，采用模糊控制方式预测控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾，模糊控制器输入输出变量的模糊子集分别为e、eσ、ΔK_d、ΔK_e，各变量语言值为：{负大，负中，负小，零)，隶属函数均为灵敏度强的三角函数，论域为[-2，+2]，网络延迟τ＝τ₁+τ₂，其中τ₁为前向网络延迟，τ₂为后向网络延迟，e为偏差，eσ为偏差变化，ΔK_d和ΔK_e为修正参数，K_d和K_e为微分系数，α和β为增益系数。

本发明的有益效果为：提供一种基于反馈控制回路和模糊控制技术的多网络系统稳定同步的方法，通过获取网络状态信息，运用人工智能和现代控制技术，满足了多网络系统的动态稳定同步，实现了业务的高效传输。

附图说明

图1为多网络系统稳定同步示意图

图2为调节控制行为的人工调制变量和反馈增益实现多网络系统稳定同步示意图

图3为模糊控制系统示意图

图4为模糊控制器内部结构示意图

具体实施方式

下面根据附图和实施例对本发明作进一步详细说明：

本发明的基本思路如下：通过多网络系统的相应位置设置常数矩阵模块，和运用控制理论和模糊控制技术动态调节控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾和反馈增益K，实现多网络系统的动态稳定同步。

1.在多网络系统的发送端每一侧设置相应的常数矩阵模块H⁽ⁱ⁾，i＝1，...，I，其中H⁽ⁱ⁾，i＝1，...，I为n×n常数矩阵，并对流经多个发送端的时钟信号进行线性叠加，获得流经此多网络系统中发送端的时钟信号为：

并且σ＝[H⁽¹⁾，H⁽²⁾，...，H^(I)]，

其中i＝1，...，I，其中

为发送端的时钟状态向量，并且

为已知函数，如图1所示。

通过采用信号检测器和缓存汇聚从发送端的每一侧出来的时钟信号，等待发送端对汇聚的时钟信号

进行统一传输，如图1所示。

2.当汇聚的时钟信号

被接收器接收后，先流经多网络系统中接收端的反馈增益模块，然后将发送端每一侧中与接收端每一侧相对应的时钟信号传送至相应的接收端，然后每一侧的时钟信息流经相应的常数矩阵模块H⁽ⁱ⁾，i＝1，...，I，然后进行汇聚，对于多网络系统中的接收端可采用模糊控制技术动态调节控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾，实现多网络系统的发送端与其对应的接收端实现粗同步，其中第i个接收端为

i＝1，2，...，I，其中

如图1所示。

对于控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾的调节，采用模糊控制技术。控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾通过模糊化处理，然后通过判断修正因子对此变量θ⁽ⁱ⁾进行修正，最后进行清晰化处理，并重复此流程，在此过程中不断积累和运用知识库和经验库对对整个流程不断进行修正和改进。

3.终端时钟信号g流经反馈控制器，并通过匹配检测单元判断在多网络系统中接收端反馈增益

是否满足反馈控制器要求，若不满足要求，则运用非线性补偿单元改变多网络系统中接收端反馈增益C，然后回馈至反馈控制器，进行从新匹配。

若经过反馈控制器的终端时钟信号g通过匹配检测满足反馈控制器的要求，则将终端时钟信号g与控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾相结合使得多网络系统稳定同步。首先预估计多网络系统中发送端的控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾，判断多网络系统是否稳定同步。若多网络系统稳定同步，则停止对控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾调整，若不稳定同步，则重新对控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾调整，直至实现多网络系统稳定同步，如图2所示。

4.反馈控制器要求为χ_max(Cσ+σ^TC^T+Q(t)+Q^T(t))＝2m，其中

则则其中

反馈时钟信号

多网络系统同步的误差时钟信号为e＝σ(Ψ-γ)，输出反馈的闭环方程为

i＝1，2，...，I，因此

其中

为反馈增益，其为多网络系统接收端的状态和时间的函数，可动态调节使多网络系统稳定同步。令E＝Ψ-γ，则动态误差

其中Δ为Φ(t，E)-Φ(t，Ψ-E)的高阶项。令m为非负实数，

为开环传递函数。

所述步骤C中，采用模糊控制方式预测控制行为的人工调制变量，如图3所示，模糊控制器输入输出变量的模糊子集分别为e、e σ、ΔK_d、ΔK_e，如图4所示，各变量语言值为：{负大，负中，负小，零)，隶属函数均为灵敏度强的三角函数，论域为[-2，+2]，网络延迟τ＝τ₁+τ₂，其中τ₁为前向网络延迟，τ₂为后向网络延迟，e为偏差，eσ为偏差变化，ΔK_d和ΔK_e为修正参数，K_d和K_e为微分系数，α和β为增益系数。

本发明提供了一种基于现代控制理论和模糊控制技术的多网络系统稳定同步的方法，通过获取网络状态信息，运用人工智能和现代控制技术，满足了多网络的动态稳定同步，保证了业务的传输效率。

Claims (6)

1.一种多网络系统稳定同步方法，采用现代控制理论和模糊控制技术实现多网络系统稳定同步，实现了业务的高效传输。包括如下步骤：

A、在多网络系统的发送端的每一侧设置相应的常数矩阵模块，并采用信号检测器和缓存汇聚从发送端的每一侧出来的时钟信号；

B、在多网络系统的发送端的每一侧设置相应反馈增益模块和常数矩阵模块；

C、通过运用反馈控制要求和调节控制行为的人工调制变量相结合，实现多网络系统的稳定同步。

2.根据权利要求1的方法，对于所述步骤A其特征在于：在多网络系统的发送端每一侧设置相应的常数矩阵模块H⁽ⁱ⁾，i＝1，2，...，I，其中H⁽ⁱ⁾，i＝1，2，...，I为n×n常数矩阵，并对流经多个发送端的时钟信号进行线性叠加，获得流经此多个发送端的时钟信号为：

并且σ＝[H⁽¹⁾，H⁽²⁾，...，H^(I)]，

其中

i＝1，...，I，其中为发送端的时钟状态向量，并且

为已知函数。通过采用信号检测器和缓存汇聚从发送端每一侧出来的时钟信号，等待发送端对汇聚的时钟信号进行统一传输。

3.根据权利要求1的方法，对于所述步骤B其特征在于：当汇聚的时钟信号

被接收端接收后，先流经多网络系统中接收端的反馈增益模块，然后将发送端每一侧中与接收端每一侧相对应的时钟信号传送至相应的接收端，然后每一侧的时钟信息流经相应的常数矩阵模块H⁽ⁱ⁾，i＝1，...，J，然后进行汇聚，对于多网络系统中的接收端可采用模糊控制技术动态调节控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾，实现多网络系统的发送端与其接收端实现粗同步，其中第i个从网络系统为

i＝1，2，...，I，其中

4.根据权利要求1的方法，对于所述步骤B其特征在于：对于控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾的调节，采用模糊控制技术。控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾通过模糊化处理，然后通过判断修正因子对此变量θ⁽ⁱ⁾进行修正，最后进行清晰化处理，并重复此流程，在此过程中不断积累和运用知识库和经验库对对整个流程不断进行修正和改进。终端时钟信号g流经反馈控制器，并通过匹配检测单元判断在多网络系统中接收端反馈增益是否满足反馈控制器要求，若不满足要求，则运用非线性补偿单元改变多通信系统中接收端反馈增益C，然后回馈至反馈控制器，进行从新匹配。

5.根据权利要求1的方法，对于所述步骤C其特征在于：若经过反馈控制器的终端时钟信号g通过匹配检测时满足反馈控制器的要求，则将终端时钟信号g与控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾相结合使得多网络系统稳定同步。首先预估计多网络系统中发送端的控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾，判断多网络系统是否稳定同步。若多网络系统稳定同步，则停止对控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾调整，反之，则重新对控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾调整，直至实现多网络系统稳定同步。

6.根据权利要求1的方法，对于所述步骤C其特征在于：反馈增益C需满足反馈控制器要求χ_max(Cσ+σ^TC^T+Q(t)+Q^T(t))＝2m，其中

则

则

其中

反馈时钟信号

多网络系统同步的误差时钟信号为e＝σ(Ψ-γ)，输出反馈的闭环方程为

i＝1，2，...，I，因此

其中

为反馈增益，其为多网络系统接收端的状态和时间的函数，可动态调节使多网络系统稳定同步。令E＝Ψ-γ，则动态误差

其中Δ为Φ(t，E)-Φ(t，Ψ-E)的高阶项。令m为非负实数，

为开环传递函数。采用模糊控制方式预测控制行为的人工调制变量θ⁽ⁱ⁾，模糊控制器输入输出变量的模糊子集分别为e、e σ、ΔK_d、ΔK_e，各变量语言值为：{负大，负中，负小，零)，隶属函数均为灵敏度强的三角函数，论域为[-2，+2]，网络延迟τ＝τ₁+τ₂，其中τ₁为前向网络延迟，τ₂为后向网络延迟，e为偏差，eσ为偏差变化，ΔK_d和ΔK_e为修正参数，K_d和K_e为微分系数，α和β为增益系数。

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