CN103945524A - 分布式无线传感网时间同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种分布式无线传感网时间同步方法，其特征在于基于低通滤波技术的分布式平均方法，对节点时间更新量低通滤波包括以下步骤：传感器节点建立邻居列表，节点相互交换时间信息，利用分布式平均计算时间更新量，节点对时间更新量低通滤波，根据更新量调整本地时间，节点对迭代过程进行判断。本发明可抵抗时间信息中引入的噪声误差，提供一种更精准、更稳定的分布式时间同步协议。

Description

分布式无线传感网时间同步方法

技术领域

本发明涉及一种分布式无线传感器网络时间同步方法，特别是一种分布式的，高精度和高稳定性的时间同步方法。

背景技术

无线传感器网络是当前研究的热点问题。此类网络由大量的分布式节点组成，节点间以自组织的方式进行相互通信，可获取周围环境中的各种实时信息。此类网络具有随机布设，覆盖广泛的特点，关系国家军事安全，企业测控，环境评估等方方面面。

时间同步是无线传感网的重要基础技术，可服务于多种传感网高层应用。基于分布式架构的无线传感网时间同步是当前研究的热点问题。一方面，组成传感网的节点之间多为分布式架构，当前研究的诸多分布式算法皆可应用于无线传感器网络。另一方面，采用分布式架构可以提供更好的鲁棒性能和抗毁性能，能够提高网络稳定性。在分布式算法中，一类比较突出的算法称作分布式平均算法。分布式平均算法采用分布式结构，仅需节点间进行局部信息交互，即可获取全网络数据的平均值。

无线传感网的时间同步技术面临噪声干扰问题。时间同步中的干扰噪声由节点间相互传递时间信息的过程中引入，其分布函数近似于高斯分布[ElsonJ,Girod L,Estrin D.Fine‐grained network time synchronization using referencebroadcasts[J].ACM SIGOPS Operating Systems Review,2002,36(SI):147‐163.]。噪声的引入会降低分布式时间同步的稳定性，导致算法难以收敛到准确的平均值。这给实现精准的全网络时间同步带来了困难。本发明拟提供一种分布式无线传感网时间同步协议，以克服存在的困难。

发明内容

本发明的目的在于提供一种分布式无线传感网时间同步方法，应用于无线传感器网络，可降低传输噪声对时间同步的影响。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是，提供一种基于低通滤波技术的分布式平均方法，对节点时间更新量低通滤波，应用于传感网时间同步协议。包括以下步骤：

(1)传感网中的所有节点发布包含自己标识符的信息，并收集周围邻居节点的标识符信息，节点利用该信息建立邻居列表；

(2)节点广播时间信息，接收来自邻居的被噪声干扰的时间信息，并进行邻居列表完善；

(3)节点利用分布式平均方法更新本地时间。

所述步骤(3)还包括以下子步骤：

(31)节点收集邻居节点时间信息，利用分布式平均计算时间更新量，由于邻居时间信息含有干扰噪声，该时间更新量难以实现全网稳定收敛；

(32)节点对时间更新量低通滤波，去除时间信息中高频噪声对分布式平均收敛性的影响，提升全网络同步精度；

(33)节点利用时间更新量调整本地时间，记录当前时间更新量以备下次迭代使用；

(34)节点通过比较时间更新量和设定阈值，判断是否需要继续发送时间信息，节点通过定时器超时信息判断全网络时间更新是否结束。

所述步骤(31)具体包括节点利用上次时间更新量，对当前时间更新量低通滤波，并计算出滤波后的时间更新量。通过对更新量低通滤波，可有效去除时间信息中噪声对分布式平均算法稳定性的影响，提升全网络时间同步的精度。另外，通过调整低通滤波器的因子系数，节点可有效应对不同程度的干扰噪声。

所述步骤(34)具体包括节点计算出自身时间与邻居时间的误差，并将该误差与预设定的阈值进行对比。如果误差大于某一门限值，节点继续执行步骤(2)；如果误差小于等于某一门限值，节点启动定时器。如果定时器超时后，节点收到来自邻居的时间信息，则启动步骤(3)；反之，节点认为全网络时间同步已经实现，终止时间更新操作。

由于采用上述技术方案，本发明与现有协议相比，具有以下的优点和良好效果：本发明可有效增加分布式时间同步的稳定性，提升全网时间同步精度。由文献[Elson J,Girod L,Estrin D.Fine‐grained network time synchronization usingreference broadcasts[J].ACM SIGOPS Operating Systems Review,2002,36(SI):147‐163.]可知，节点进行时间交互时会引入近高斯噪声。如果节点直接利用含有噪声的邻居时间进行分布式平均，则分布式平均的稳定性降低，分布式平均难以收敛到全网数据平均值。本发明通过对分布式平均得出的时间更新量进行低通滤波，可去除噪声中高频部分对算法的影响，提升分布式平均稳定性。另外，分布式平均越稳定，则网络中节点的收敛性越好，全网络时间同步精度也越高。因此，本发明可提供一种稳定性高，同步精度好的分布式时间同步协议。

附图说明

图1为迭代更新流程图；

图2为终止判断流程图；

图3为分布式平均迭代次数与全网络数据方差之间的关系。

具体实施方式

下面结合具体实施例子，进一步对本发明进行说明。注意，这些实施例子仅用于阐述本发明而不用于限制本发明的应用范围。此外，在阅读了本发明描述的内容后，相关领域技术人员可以对本发明做各种改动或修改，这些等价形式同样处于本发明所附权利要求书限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种分布式无线传感网时间同步协议，包括以下步骤：

(1)传感网中所有节点以CSMA方式广播一条含节点标识符的信息。此标识符信息可通过下载时设定或者由网络分配。注意，每个节点都有一个独特的标志符，以和网络中其余节点区分。节点同时侦听来自邻居节点的广播信息，并记录邻居节点标识符。为保证可侦听到所有邻居节点的广播信息，节点需要等待足够长的时间T_wait。节点i利用收到的信息建立邻居列表N_i。因为CSMA广播存在碰撞冲突，所以该邻居列表并不完善。

(2)节点进入分布式平均迭代流程。其流程图如图1所示，该图展示了分布式时间同步协议的主体，具有重要性和不可替代性。首先，如图1所示，节点i等待足够长的时间T_wait收集邻居节点时间信息。节点通过晶振获取自己的本地时钟信息，最高精度由节点晶振频率决定，节点i得到的时间信息表示为u_i(t)。节点i按照CSMA方式将时间信息u_i(t)发送给每一个邻居节点。与此同时，每个节点也接收并存储来自邻居节点的信息x_j(t)＝u_j(t)+ε_j(t),j∈N_i。公式中ε_j(t)代表节点的时间信息在传输过程中引入的噪声误差，文献[Elson J,Girod L,Estrin D.Fine‐grained network time synchronization using referencebroadcasts[J].ACM SIGOPS Operating Systems Review,2002,36(SI):147‐163.]指出该误差由节点广播时延和硬件不确定性时延造成，其分布函数近似于高斯分布，且噪声的累加和会导致噪声方差逐渐增大。如果i接收到不属于其邻居列表中节点的数据包x_m(t)，则i把该节点加入邻居列表，并向节点m发送时间信息。

(3)节点通过邻居节点的时间信息进行数据更新。

如图1所示，节点收集完邻居时间信息后，利用分布式平均计算时间更新量

${\stackrel{\·}{x}}_i\left(t\right)=\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{a}_{\mathrm{ij}}(x_j\left(t\right)-u_i\left(t\right))---\left(1\right)$

上式中参数a_ij代表节点i和j的邻接关系。如果节点i和j为邻居则a_ij＝1，反之，a_ij＝0。通过上述公式，节点可以对自身时间进行调整，多次迭代过程后全网络节点将拥有统一的时间信息。然而，邻居节点传递的时间信息中包含有不可避免的噪声信息，该噪声会降低分布式平均的稳定性，从而影响全网络时间同步的精度。因此，必须对邻居节点中引入的噪声信息进行处理。

如图1所示，为有效去除时间信息中噪声对算法稳定性的影响，节点对计算出的更新量进行低通滤波，重新计算x_i的更新量

${\stackrel{\·}{x}}_i\left(t\right)=\mathrm{\μ}{\stackrel{\·}{x}}_i\left(t\right)+(1-\mathrm{\μ}){\stackrel{\·}{x}}_i(t-1)---\left(2\right)$ 式中μ代表低通滤波器的调节因子，可以对低通滤波器性能进行调整。采用低通滤波可去除高频谱噪声的影响，从而提升算法性能。应特别强调的是本发明采用低通滤波器去除噪声的方法不仅可以应用于本发明，也可以应用于同类分布式平均算法[师超，仇洪冰，陈东华，李晓艳.一种简单的分布式无线传感器网络时间同步方案[J].西安电子科技大学学报,2013,40(1):93‐99+147.]。节点利用时间更新量对当前时间进行更新

$u_i\left(t\right)=u_i\left(t\right)+{\stackrel{\·}{x}}_i\left(t\right)---\left(3\right)$

如图1所示，节点利用阈值对更新量进行判定。如果更新量小于阈值，

则认为当前节点的数据信息足够好，不需要进行下一步更新。因此，节点进入下一轮迭代后不再向邻居节点发送自己的状态信息，但节点依然侦听邻居节点状态信息，并利用公式进行更新量的判定。如果更新量数值大于阈值，则节点重新开始全网迭代过程，并在下一轮迭代过程中发送自己的状态信息，否则节点抛弃接收的邻居节点状态信息。

节点另设置一定时器，对全网时间更新过程进行判断。本发明可以通过流程图2对全网迭代终止的判断过程进行说明，该流程图具有重要性和不可替代性。如图2所示，节点收到邻居的估计值时对定时器进行重置，继续执行分布式时间同步协议。若等待足够长时间还未收到邻居节点状态信息，则定时器溢出，节点认为网络中所有节点都已停止更新状态，每个节点都拥有统一的对全网络数据平均的估计值，算法迭代过程终止。

图3是分布式无线传感网时间同步协议说明。

发明人对本发明进行了仿真试验，图中纵坐标代表代表全网络数据的方差。发明的目的是通过分布式平均降低网络方差，实现网络同步。图中横坐标代表分布式平均的迭代次数。图中曲线1代表没有干扰的正常算法。曲线2代表有高斯噪声干扰时算法的迭代曲线。曲线3代表有高斯噪声干扰时本发明的曲线。如图所示，随着迭代次数的增加，受到干扰的曲线2迭代方差大于曲线1。说明噪声干扰对分布式平均是有影响的。对时间同步技术来说，该干扰为不可避免的硬件受限造成。采用本发明的曲线3的性能优于曲线2，从而说明本发明可以提升网络稳定性，提供更高的同步精度。

通过以上陈述不难看出，本发明采用低通滤波技术，对分布式平均算法的时间更新量进行低通滤波，去除时间传输过程中引入的噪声的高频部分。

一方面，本发明可有效提升分布式平均的稳定性，是全网络时间数据收敛到唯一的网络平均值。另一方面，稳定性的提升也意味着本算法所提供的时间同步协议更加精准。

Claims (10)

1.一种分布式无线传感网时间同步方法，其特征在于基于低通滤波技术的分布式平均方法，对节点时间更新量低通滤波，具体包括以下步骤：

(1)传感网中的所有节点发布包含自己标识符的信息，并收集周围邻居节点的标识符信息，节点利用该信息建立邻居列表；

(2)节点广播时间信息，接收来自邻居的被噪声干扰的时间信息，并进行邻居列表完善；

(3)节点利用分布式平均方法更新本地时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤(3)包括以下子步骤：

(31)节点收集邻居节点时间信息，利用分布式平均计算时间更新量；

(32)节点对时间更新量低通滤波，去除时间信息中高频噪声对分布式平均收敛性的影响，提升全网络同步精度；

(33)节点利用时间更新量调整本地时间，记录当前时间更新量以备下次迭代使用；

(34)节点通过比较时间更新量和设定阈值，判断是否需要继续发送时间信息，节点通过定时器超时信息判断全网络时间更新是否结束。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于步骤(31)所述的时间更新量是节点利用上次时间更新量，对当前时间更新量低通滤波，并计算出滤波后的时间更新量；通过对更新量低通滤波，提升全网络时间同步的精度；另外，通过调整低通滤波器的因子系数，节点有效应对不同程度的干扰噪声。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于步骤(34)所述的节点计算出自身时间与邻居时间的误差，并将该误差与预设定的阈值进行对比；如果误差大于某一门限值，节点继续执行步骤(2)；如果误差小于等于某一门限值，节点启动定时器；如果定时器超时后，节点收到来自邻居的时间信息，则启动步骤(3)；反之，节点认为全网络时间同步已经实现，终止时间更新操作。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

①步骤(1)所述的传感网中所有节点以CSMA方式广播一条含节点标识符的信息；标识符信息可通过下载时设定或者由网络分配；每个节点都有一个独特的标识符，以和网络中其余节点区分；节点同时侦听来自邻居节点的广播信息，并记录邻居节点标识符；

②步骤(2)所述的邻居列表完善是节点需要等待足够长的时间T_wait；节点i利用收到的信息建立邻居列表N_i；但因为CSMA广播存在碰撞冲突，所以该邻居列表并不完善。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所有节点通过晶振获取自己的本地时钟信息，最高精度由节点晶振频率决定，节点i得到的时间信息表示为u_i(t)。节点i按照CSMA方式将时间信息u_i(t)发送给每一个邻居节点；与此同时，每个节点也接收并存储来自邻居节点的信息x_j(t)＝u_j(t)+ε_j(t),j∈N_i；式中ε_j(t)代表节点的时间信息在传输过程中引入的噪声误差。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于节点收集完邻居时间信息后，利用分布式平均计算时间更新量

${\stackrel{\·}{x}}_i\left(t\right)=\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{a}_{\mathrm{ij}}(x_j\left(t\right)-u_i\left(t\right))---\left(1\right)$

式中参数a_ij代表节点i和j的邻接关系；如果节点i和j为邻居则a_ij＝1，反之，a_ij＝0；通过公式(1)，节点可以对自身时间进行调整，多次迭代过程后全网络节点将拥有统一的时间信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于邻居节点传递的时间信息中包含有不可避免的噪声信息，该噪声会降低分布式平均的稳定性，从而影响全网络时间同步的精度，必须对引入的噪声信息进行处理。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于所述的噪声信息处理是节点对计算出的更新量进行低通滤波，重新计算x_i的更新量为

${\stackrel{\·}{x}}_i\left(t\right)=\mathrm{\μ}{\stackrel{\·}{x}}_i\left(t\right)+(1-\mathrm{\μ}){\stackrel{\·}{x}}_i(t-1)$

式中μ代表低通滤波器的调节因子，对低通滤波器性能进行调整；采用低通滤波可去除高频谱噪声的影响，从而提升算法性能。

10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于节点收到邻居的估计值时对定时器进行重置，继续执行分布式时间同步协议；若等待足够长时间还未收到邻居节点状态信息，则定时器溢出，节点认为网络中所有节点都已停止更新状态，每个节点都拥有统一的对全网络数据平均的估计值，算法迭代过程终止。