CN105553599B - 网络对时的误差修正方法 - Google Patents

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    • H04J3/06—Synchronising arrangements
    • H04J3/0635—Clock or time synchronisation in a network

Abstract

本发明公开了一种网络对时的误差修正方法，包括：S20：对n个延时数据求平均值获得延时期望值E。S30：分别计算n个延时数据与延时期望值E的差值，获得差值队列。S40：检测差值队列中是否存在正态分布概率小于预设值的差值：如存在，则滤除检测到的差值以及与检测到的差值对应的延时数据，返回步骤S20；如不存在，则继续执行步骤S50。S50：将差值队列按大小重新排序，重新排序后的各差值依次与根据预设规则生成的权重相乘。S60：对差值队列进行求和，得到延时误差值。S70：根据延时误差值修正时间误差。其中，n为大于2的整数，所述权重根据差值队列中剩余的差值的数量决定。本发明实现了剔除较大的时间误差，并增强了最终对时结果的稳定性。

Description

网络对时的误差修正方法
技术领域
本申请涉及网络对时技术领域，具体涉及一种网络对时的误差修正方法。
背景技术
目前在IEEE 1588协议下进行网络对时通常有两种技术方案：
1、直接将在报文中获取的时间数据写入到送入到系统硬件进行对时；
2、通过二分之一权重的方法，将全权重优化过的时间数据送入到系统硬件。
上述两种技术方案各自存在一些缺陷：
1、直接将获取的数据写入会造成时间同步不稳定，例如发送网络拥塞，或是报文延时跳变，那么将对延时产生极大影响，直接对对时设备产生较大的功能性问题，如对时设备可能发生时间跳变；
2、采用二分之一权重方法虽然能够部分缓解网络拥塞和报文延时跳变带来的误差，但是该方法的缓解能力较差，不能剔除较大的时间误差，这样的话，在时间延时较大情况，也会造成较大的时间抖动，不利于对时。
发明内容
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种稳定性较强，同时能剔除较大时间误差的网络对时的误差修正方法。
本发明提供一种网络对时的误差修正方法，所述误差修正方法包括：
S20：对n个延时数据求平均值获得延时期望值E。
S30：分别计算所述n个延时数据与所述延时期望值E的差值，获得差值队列。
S40：检测所述差值队列中是否存在正态分布概率小于预设值的差值：
如存在，则滤除所述检测到的差值以及与所述检测到的差值对应的延时数据，返回步骤S20；
如不存在，则继续执行步骤S50。
S50：将所述差值队列按大小重新排序，重新排序后的各差值依次与根据预设规则生成的权重相乘。
S60：对所述差值队列进行求和，得到延时误差值。
S70：根据所述延时误差值修正时间误差。
其中，n为大于2的整数，所述权重根据所述差值队列中剩余的差值的数量决定。
本发明诸多实施例提供的网络对时的误差修正方法利用较大的时间误差出现的概率较低的特性，通过检测诸多延时数据与期望值形成的差值队列中是否存在正态分布概率非常低的差值，过滤检测到的差值及其所对应的延时数据，实现了剔除较大的时间误差；并进一步利用权重对剩余的数据进行处理，增强了最终对时结果的稳定性；
本发明一些实施例提供的网络对时的误差修正方法计算出所述差值队列的正态分布的期望和方差，再进一步计算出所述差值队列的正态分布中，正态分布概率为预设值的边界值，检测出各差值的正态分布概率是否小于预设值。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明一实施例提供的网络对时的误差修正方法的流程图。
图2为图1所示误差修正方法中步骤S40的流程图。
图3为图1所示误差修正方法中步骤S50的流程图。
图4为图1所示误差修正方法的优选实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1为本发明一实施例提供的网络对时的误差修正方法的流程图。
如图1所示，在本实施例中，本发明提供的网络对时的误差修正方法包括：
S20：对n个延时数据求平均值获得延时期望值E。
S30：分别计算所述n个延时数据与所述延时期望值E的差值，获得差值队列。
S40：检测所述差值队列中是否存在正态分布概率小于预设值的差值：
如存在，则滤除所述检测到的差值以及与所述检测到的差值对应的延时数据，返回步骤S20；
如不存在，则继续执行步骤S50。
S50：将所述差值队列按大小重新排序，重新排序后的各差值依次与根据预设规则生成的权重相乘。
S60：对所述差值队列进行求和，得到延时误差值。
S70：根据所述延时误差值修正时间误差。
其中，n为大于2的整数，所述权重根据所述差值队列中剩余的差值的数量决定。
上述实施例利用较大的时间误差出现的概率较低的特性，通过检测诸多延时数据与期望值形成的差值队列中是否存在正态分布概率非常低的差值，过滤检测到的差值及其所对应的延时数据，实现了剔除较大的时间误差；并进一步利用权重对剩余的数据进行处理，增强了最终对时结果的稳定性。
图2为图1所示误差修正方法中步骤S40的流程图。
如图2所示，在一优选实施例中，步骤S40包括：
S401：计算所述差值队列的正态分布的期望和方差。
S402：计算所述差值队列的正态分布中正态分布概率为预设值的边界值。
S403：将所述差值队列中的各差值依次与所述边界值进行对比，从而检测各差值的正态分布概率是否小于预设值：
如检测到存在至少一个差值的正态分布概率小于所述预设值，则滤除所有检测到的差值以及与所述检测到的差值对应的延时数据，返回步骤S20；
如任一差值的正态分布概率均不小于所述预设值，则继续执行步骤S50。
上述实施例计算出所述差值队列的正态分布的期望和方差，再进一步计算出所述差值队列的正态分布中，正态分布概率为预设值的边界值，检测出各差值的正态分布概率是否小于预设值。
图3为图1所示误差修正方法中步骤S50的流程图。
如图3所示，在一优选实施例中，步骤S50包括：
S501：将所述差值队列中的各差值按由小到大的次序重新排序；
S502：统计所述差值队列剩余的差值的数量m，根据m和预设规则生成m项差值的权重；
S503：将重新排序后的各差值依次与生成的权重相乘；
其中，m为不大于n的正整数。
在一优选实施例中，所述m项差值的权重依次为m/(1+2+…+m)、(m-1)/(1+2+…+m)、…、1/(1+2+…+m)。
图4为图1所示误差修正方法的优选实施例的流程图。
如图4所示，在一优选实施例中，步骤S20之前还包括：
S10：测量n次以获得n个延时数据。
具体地，以一次网络对时为例：
S10：测量20次以获得20个延时数据T1、T2、…、T20。
S20：对所述20个延时数据T1、T2、…、T20求平均值，得到期望值E：
E＝(T1+T2+…+T20)/20。
S30：分别计算所述20个延时数据T1、T2、…、T20与延时期望值E的差值，获得差值队列Δt1、Δt2、…、Δt20：
Δt1＝T1-E；
Δt2＝T2-E；
…
Δt20＝T20-E。
S401：按无偏估计计算出所述差值队列的正态分布的期望E(T)和方差D(T):
E(T)＝E；
D(T)＝[(T1-E(T))2+(T2-E(T))2+…+(T20-E(T))2]/(20-1)。
S402：根据期望E(T)和方差D(T)计算出所述差值队列的正态分布中正态分布概率为5％的边界值为30s和120s。具体地，在本实施例中，所述预设值为5％，在更多实施例中，所述预设值可以根据实际延时情况和需求设置为不同的百分比数值，只要是剔除概率较低的差值及其所对应的延时数据，即可实现相同的技术效果，未超出本技术方案的设计构思和保护范围。
S403：将所述差值队列中的各差值Δt1、Δt2、…、Δt20依次与所述边界值30s和120s进行对比：
检测到Δt4和Δt17不在区间[30，120]之内，则Δt4和Δt17的正态分布概率小于预设值5％，滤除差值队列中的Δt4和Δt17，以及对应的延时数据T4和T17，返回步骤S20。
循环执行步骤S20、S30、S401、S402后，将第二差值队列Δt1’、Δt2’、…、Δt18’依次与重新计算得到的第二组边界值进行对比，检测到所有差值Δti’(i＝1,2,…,18)均在第二组边界值组成的区间内，继续执行步骤S50。
S501：将所述差值队列中的各差值Δt1’、Δt2’、…、Δt18’按由小到大的次序重新排序为第三差值队列Δt1”、Δt2”、…、Δt18”。
S502：统计所述差值队列剩余的差值的数量m，在本次网络对时中，m＝18，根据m和预设规则生成m项差值的权重：
所述第三差值队列中的18项差值的权重依次为：18/(1+2+…+18)、17/(1+2+…+18)、…、1/(1+2+…+18)。
S503：将重新排序后的各差值依次与生成的权重相乘：
所得到的第四差值队列为：18Δt1”/171、17Δt2”/171、…、Δt18”/171。
S60：对所述差值队列进行求和，得到延时误差值：
TE＝18Δt1”/171+17Δt2”/171+…+Δt18”/171。
S70：根据所述延时误差值TE修正系统硬件中的时间误差。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (5)

1.一种网络对时的误差修正方法，其特征在于，所述误差修正方法包括：
S20：对n个延时数据求平均值获得延时期望值E；
S30：分别计算所述n个延时数据与所述延时期望值E的差值，获得差值队列；
S40：检测所述差值队列中是否存在正态分布概率小于预设值的差值：
如存在，则滤除所述检测到的差值以及与所述检测到的差值对应的延时数据，返回步骤S20；
如不存在，则继续执行步骤S50；
S50：将所述差值队列按大小重新排序，重新排序后的各差值依次与根据预设规则生成的权重相乘；
S60：对权重相乘之后得到的差值队列进行求和，得到延时误差值；
S70：根据所述延时误差值修正时间误差；
其中，n为大于2的整数，所述权重根据所述差值队列中剩余的差值的数量决定。
2.根据权利要求1所述的误差修正方法，其特征在于，步骤S40包括：
S401：计算所述差值队列的正态分布的期望和方差；
S402：计算所述差值队列的正态分布中正态分布概率为预设值的边界值；
S403：将所述差值队列中的各差值依次与所述边界值进行对比，从而检测各差值的正态分布概率是否小于预设值：
如检测到存在至少一个差值的正态分布概率小于所述预设值，则滤除所有检测到的差值以及与所述检测到的差值对应的延时数据，返回步骤S20；
如任一差值的正态分布概率均不小于所述预设值，则继续执行步骤S50。
3.根据权利要求1所述的误差修正方法，其特征在于，步骤S50包括：
S501：将所述差值队列中的各差值按由小到大的次序重新排序；
S502：统计所述差值队列剩余的差值的数量m，根据m和预设规则生成m项差值的权重；
S503：将重新排序后的各差值依次与生成的权重相乘；
其中，m为不大于n的正整数。
4.根据权利要求3所述的误差修正方法，其特征在于，所述m项差值的权重依次为m/(1+2+…+m)、(m-1)/(1+2+…+m)、…、1/(1+2+…10+m)。
5.根据权利要求1-4任一项所述的误差修正方法，其特征在于，步骤S20之前还包括：
S10：对一次网络对时测量n次以获得n个延时数据。
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