CN105680971A - 一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，该方法在假设各终端之间的消息传递时延满足正态分布的情况下，利用最大似然估计同时估计相对时钟斜率和偏移，并按网络拓扑情况，将最大似然估计分为发送-接收最大似然估计和接收-接收最大似然估计，同类网络中，节点间的公共邻居节点很多的情况下才用接收-接收最大似然估计，异质网络或节点分布很稀疏时采用发送-接收最大似然估计，在保证估计方法准确的情况下，尽可能的减少同步消息的传递，提高时间同步方法的效率。

Description

一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法

技术领域

本发明涉及一种泛在协同环境下的终端时间同步方法，特别涉及一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，属于无线通信领域。

背景技术

伴随泛在网的发展，越来越多的终端设备出现在人们的生活工作空间之中，如各种智能终端、智能家电、网关设备、传感设备、车载设备、可穿戴设备等，这些周边设备通过有线或无线的方式连接形成网络，共同为用户提供应用服务，这些不同的终端设备都有自己的本地物理时钟。由于不同终端节点的晶体振荡器频率存在偏差，以及温度变化和电磁波干扰等，即使在某个时刻所有节点都达到时间同步，它们的时间也会逐渐出现偏差，而多终端一起协同工作需要节点之间的时间同步，因此时间同步机制是泛在协同环境下的一个关键机制，研究人员对此也做了大量的研究工作。同时泛在协同环境下，有时密集网络拓扑中有大量的终端节点需要时间同步，如密集的传感器节点，大型集会时众多个人智能终端之间的同步等，如何让众多的节点快速的实现时间同步是一个很大的挑战。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，该方法在假设各终端之间的消息传递时延满足正态分布的情况下，利用最大似然估计同时估计相对时钟斜率和偏移，并按网络拓扑情况，将最大似然估计分为发送-接收最大似然估计和接收-接收最大似然估计，同类网络中，节点间的公共邻居节点很多的情况下才用接收-接收最大似然估计，异质网络或节点分布很稀疏时采用发送-接收最大似然估计，在保证估计方法准确的情况下，尽可能的减少同步消息的传递，提高时间同步方法的效率。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明提供一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，终端的逻辑时钟值L(t)＝αC(t)+β，其中，C(t)为物理时钟值，α为时钟斜率补偿参数，β为时钟偏移补偿参数；通过修正各终端的逻辑时钟斜率补偿参数和逻辑时钟偏移补偿参数，使各终端的逻辑时钟收敛到一致的时钟值，从而实现时间同步；

其中，各终端的逻辑时钟斜率补偿参数和逻辑时钟偏移补偿参数的修正通过以下方法实现：

步骤1，为网络中的各终端分配不相重复的ID，并设置采用接收-接收最大似然估计模式的阀N_threshold；初始化时钟斜率补偿参数为1，时钟偏移补偿参数为0；

步骤2，各终端判断自身与其邻居终端间的网络类型；计算任意两个相邻终端的公共邻居终端数目N，若两个相邻终端与公共邻居终端间是同类型网络且N＞N_threshold，则执行步骤4，否则执行步骤3；

步骤3，采用发送-接收最大似然估计模式获取任意两个相邻终端i和j间的时间样本并转入步骤5，具体为：

该模式下两个相邻终端间执行M次双向信息报文交换，并记录发送接收时间样本(u_m,v_m,u'_m,v'_m)，其中，u_m是终端i第n次发送同步消息的逻辑时钟值，v_m是终端j第n次接收到终端i发送的同步消息的逻辑时钟值，v'_m是终端j第n次接收到终端i发送的同步消息后回复的逻辑时钟值，u'_m是终端i第n次接收到终端j回复消息的逻辑时钟值，m＝1,2.…M；

步骤4，采用接收-接收最大似然估计模式获取任意两个相邻终端i和j间的时间样本并转入步骤6，具体为：

在该模式下，所有终端按照ID顺序广播信标报文，其邻居终端接收报文并记录报文来源终端的ID和该终端接收到报文的逻辑时钟值；所有终端完成广播信标报文后，相邻终端间交互自身记录的信息，并将记录中报文来源终端ID一致的逻辑时钟值组成时间样本，即得到任意两个相邻终端i和j间的时间样本(x_n,y_n)；其中，

x_n是终端i接收到的、与终端j间第n个公共邻居终端广播的报文时的逻辑时钟值；

y_n是终端j接收到的、与终端i间第n个公共邻居终端广播的报文时的逻辑时钟值；

步骤5，将步骤3中得到的时间样本代入公式1和2，得到终端i相对于终端j的相对时钟斜率估计值和相对时钟偏移估计值转入步骤7：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_{ij}\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(u_m+u_m^{\′})\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(v_m+v_m^{\′})-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\left(\right(u_m+u_m^{\′})(v_m+v_m^{\′}))}{{\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\right(u_m+u_m^{\′}\left)\right)}^2-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{(u_m+u_m^{\′})}^2}---\left(1\right)$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{ij}=\frac{1}{2M}\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\right(v_m+v_m^{\′})-\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(u_m+u_m^{\′})\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(v_m+v_m^{\′})-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\left(\right(u_m+u_m^{\′})(v_m+v_m^{\′}))}{{\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\right(u_m+u_m^{\′}\left)\right)}^2-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{(u_m+u_m^{\′})}^2}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(u_m+u_m^{\′})---\left(2\right)$

步骤6，将步骤4中得到的时间样本代入公式3和4，得到终端i相对于终端j的相对时钟斜率估计值和相对时钟偏移估计值转入步骤7：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_{ij}=\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{y}_n-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\left(x_n{y}_n\right)}{{\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\right)}^2-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n^2}---\left(3\right)$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{ij}=\frac{1}{N}(\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{y}_n-\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{y}_n-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\left(x_n{y}_n\right)}{{\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\right)}^2-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n^2}\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n)---\left(4\right)$

步骤7：将步骤5或6中得到的相对时钟斜率估计值和相对时钟偏移估计值代入公式5和6，对终端i的时钟斜率补偿参数α_i和时钟偏移补偿参数β_i进行更新：

α_i＝ρ_sα_i+(1-ρ_s)Δα(5)

β_i＝ρ_oβ_i+(1-ρ_o)Δβ(6)

其中，Δα是终端i和j间的时钟斜率偏差，Δβ是终端i和j间的时钟偏移偏差，ρ_s、ρ_o均为权值，且ρ_s∈(0,1)，ρ_o∈(0,1)参考网络状况确定取值。

步骤8，重复执行步骤2至7。

作为本发明的进一步优化方案，步骤7中权值ρ_s、ρ_o的取值根据网络状况确定。

作为本发明的进一步优化方案，权值ρ_s、ρ_o的取值范围分别为ρ_s∈(0,1)，ρ_o∈(0,1)。

作为本发明的进一步优化方案，步骤3中M的取值根据时间同步的精度要求确定。

作为本发明的进一步优化方案，步骤1中阀N_threshold根据时间同步的精度要求确定。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明解决了泛在协同环境下的多终端时间同步问题。结合泛在协同环境的特点，当节点间的信息传输时延服从正态分布时，能够利用最大似然估计快速的估计出节点间的相对时钟斜率和偏移。并且本方法不是集中式的，而是分布式的，不需要特定的参考节点，所以该方法同时也有较高的鲁棒性和可拓展性。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

图2是终端发送-接收最大似然估计模式获取时间样本示意图。

图3是终端接收-接收最大似然估计模式获取时间样本示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

图1是本发明的时间同步方法流程图。本发明提供一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，终端的逻辑时钟值L(t)＝αC(t)+β，其中，C(t)为物理时钟值，α为时钟斜率补偿参数，β为时钟偏移补偿参数；通过修正各终端的逻辑时钟斜率补偿参数和逻辑时钟偏移补偿参数，使各终端的逻辑时钟收敛到一致的时钟值，从而实现时间同步。

其中，各终端的逻辑时钟斜率补偿参数和逻辑时钟偏移补偿参数的修正通过以下方法实现：

步骤1，为网络中的各终端分配不相重复的ID，并设置采用接收-接收最大似然估计模式的阀N_threshold；初始化时钟斜率补偿参数为1，时钟偏移补偿参数为0。

步骤2，各终端判断自身与其邻居终端间的网络类型；计算任意两个相邻终端的公共邻居终端数目N，若两个相邻终端与公共邻居终端间是同类型网络且N＞N_threshold，则执行步骤4，否则执行步骤3；

步骤3，采用发送-接收最大似然估计模式获取任意两个相邻终端i和j间的时间样本并转入步骤5，具体为：

该模式下两个相邻终端间执行M次双向信息报文交换，并记录发送接收时间样本(u_m,v_m,u'_m,v'_m)，其中，u_m是终端i第n次发送同步消息的逻辑时钟值，v_m是终端j第n次接收到终端i发送的同步消息的逻辑时钟值，v'_m是终端j第n次接收到终端i发送的同步消息后回复的逻辑时钟值，u'_m是终端i第n次接收到终端j回复消息的逻辑时钟值，m＝1,2.…M；

步骤4，采用接收-接收最大似然估计模式获取任意两个相邻终端i和j间的时间样本并转入步骤6，具体为：

在该模式下，所有终端按照ID顺序广播信标报文，其邻居终端接收报文并记录报文来源终端的ID和该终端接收到报文的逻辑时钟值；所有终端完成广播信标报文后，相邻终端间交互自身记录的信息，并将记录中报文来源终端ID一致的逻辑时钟值组成时间样本，即得到任意两个相邻终端i和j间的时间样本(x_n,y_n)；其中，

x_n是终端i接收到的、与终端j间第n个公共邻居终端广播的报文时的逻辑时钟值；

y_n是终端j接收到的、与终端i间第n个公共邻居终端广播的报文时的逻辑时钟值；

步骤5，将步骤3中得到的时间样本代入公式1和2，得到终端i相对于终端j的相对时钟斜率估计值和相对时钟偏移估计值转入步骤7：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_{ij}\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(u_m+u_m^{\′})\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(v_m+v_m^{\′})-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\left(\right(u_m+u_m^{\′})(v_m+v_m^{\′}))}{{\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\right(u_m+u_m^{\′}\left)\right)}^2-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{(u_m+u_m^{\′})}^2}---\left(1\right)$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{ij}=\frac{1}{2M}\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\right(v_m+v_m^{\′})-\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(u_m+u_m^{\′})\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(v_m+v_m^{\′})-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\left(\right(u_m+u_m^{\′})(v_m+v_m^{\′}))}{{\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\right(u_m+u_m^{\′}\left)\right)}^2-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{(u_m+u_m^{\′})}^2}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(u_m+u_m^{\′})---\left(2\right)$

步骤6，将步骤4中得到的时间样本代入公式3和4，得到终端i相对于终端j的相对时钟斜率估计值和相对时钟偏移估计值转入步骤7：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_{ij}=\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{y}_n-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\left(x_n{y}_n\right)}{{\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\right)}^2-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n^2}---\left(3\right)$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{ij}=\frac{1}{N}(\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{y}_n-\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{y}_n-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\left(x_n{y}_n\right)}{{\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\right)}^2-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n^2}\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n)---\left(4\right)$

步骤7：将步骤5或6中得到的相对时钟斜率估计值和相对时钟偏移估计值代入公式5和6，对终端i的时钟斜率补偿参数α_i和时钟偏移补偿参数β_i进行更新，并根据L_i(t)＝α_iC_i(t)+β_i调整终端i的逻辑时钟值以保持时间同步，其中，L_i(t)为终端i的逻辑时钟值，C_i(t)为终端i的物理时钟值。

α_i＝ρ_sα_i+(1-ρ_s)Δα(5)

β_i＝ρ_oβ_i+(1-ρ_o)Δβ(6)

其中，Δα是终端i和j间的时钟斜率偏差，Δβ是终端i和j间的时钟偏移偏差，ρ_s、ρ_o均为权值，且ρ_s∈(0,1)，ρ_o∈(0,1)参考网络状况确定取值。

步骤8，重复执行步骤2至7。

其中，步骤3中采用发送-接收最大似然估计模式获取任意两个相邻终端i和j间的时间样本，具体如下：

如图2所示，终端1和终端2没有公共邻居终端，所以通过基于发送-接收最大似然估计模式计算终端相对时钟斜率估计值和偏移估计值。终端1首先在本地逻辑时间t_1,1发送一个包含发送时钟值的消息报文，终端2在本地逻辑时间接收到报文，然后终端2在时钟值t_2,1回复包含t_2,1时间戳的消息报文，终端1在时刻接收到报文，如此终端1就生成了一个时间样本如此反复M次，终端1和2间的双向报文交换即可生成M个时间样本。其中，M取值根据时间同步精度要求确定，精度要求越高，M的取值越大。

其中，步骤4中采用接收-接收最大似然估计模式获取任意两个相邻终端i和j间的时间样本，具体如下：

如图3所示，包含4个终端的网络中在第k次重复执行步骤2至7时的生成时间样本阶段示意图，终端1、2包含了两个公共邻居终端3和4。首先，给网络中的4个终端分配独一无二的ID号，并可以按ID号顺序广播信标(Beacon)报文，例如，终端1首先广播信标报文，其它终端分别记录接收到报文的本地逻辑时钟值和广播报文的终端ID，然后终端2、3、4分别广播信标报文，各自的邻居终端记录接收到报文的本地逻辑时钟值和广播报文的终端ID。然后，4个终端分别与各自的相邻终端交互自身记录的信息，并将记录中报文来源终端ID一致的逻辑时钟值组成时间样本。

以终端1和终端2为例，演示获得时间样本的过程。终端3广播信标报文，终端1、2分别在各自本地逻辑时间接收到消息，这样就获得一个时间对样本同理，终端4广播信标报文后，终端1、2也能获得一个时间对样本，即对于共同邻居终端数为N的节点，其可以获得N个时间样本。

以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，其特征在于，终端的逻辑时钟值L(t)＝αC(t)+β，其中，C(t)为物理时钟值，α为时钟斜率补偿参数，β为时钟偏移补偿参数；通过修正各终端的逻辑时钟斜率补偿参数和逻辑时钟偏移补偿参数，使各终端的逻辑时钟收敛到一致的时钟值，从而实现时间同步；

其中，各终端的逻辑时钟斜率补偿参数和逻辑时钟偏移补偿参数的修正通过以下方法实现：

步骤1，为网络中的各终端分配不相重复的ID，并设置采用接收-接收最大似然估计模式的阀N_threshold；初始化时钟斜率补偿参数为1，时钟偏移补偿参数为0；

步骤2，各终端判断自身与其邻居终端间的网络类型；计算任意两个相邻终端的公共邻居终端数目N，若两个相邻终端与公共邻居终端间是同类型网络且N＞N_threshold，则执行步骤4，否则执行步骤3；

步骤3，采用发送-接收最大似然估计模式获取任意两个相邻终端i和j间的时间样本并转入步骤5，具体为：

该模式下两个相邻终端间执行M次双向信息报文交换，并记录发送接收时间样本(u_m,v_m,u'_m,v'_m)，其中，u_m是终端i第n次发送同步消息的逻辑时钟值，v_m是终端j第n次接收到终端i发送的同步消息的逻辑时钟值，v'_m是终端j第n次接收到终端i发送的同步消息后回复的逻辑时钟值，u'_m是终端i第n次接收到终端j回复消息的逻辑时钟值，m＝1,2.…M；

步骤4，采用接收-接收最大似然估计模式获取任意两个相邻终端i和j间的时间样本并转入步骤6，具体为：

在该模式下，所有终端按照ID顺序广播信标报文，其邻居终端接收报文并记录报文来源终端的ID和该终端接收到报文的逻辑时钟值；所有终端完成广播信标报文后，相邻终端间交互自身记录的信息，并将记录中报文来源终端ID一致的逻辑时钟值组成时间样本，即得到任意两个相邻终端i和j间的时间样本(x_n,y_n)；其中，

x_n是终端i接收到的、与终端j间第n个公共邻居终端广播的报文时的逻辑时钟值；

y_n是终端j接收到的、与终端i间第n个公共邻居终端广播的报文时的逻辑时钟值；

步骤5，将步骤3中得到的时间样本代入公式1和2，得到终端i相对于终端j的相对时钟斜率估计值和相对时钟偏移估计值转入步骤7：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_{ij}=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(u_m+u_m^{\′})\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(v_m+v_m^{\′})-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\left(\right(u_m+u_m^{\′}\left)\right(v_m+v_m^{\′}\left)\right)}{{\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\right(u_m+u_m^{\′}\left)\right)}^2-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{\left(u_m+u_m^{\′}\right)}^2}---\left(1\right)$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{ij}=\frac{1}{2M}\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\right(v_m+v_m^{\′})-\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(u_m+u_m^{\′})\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(v_m+v_m^{\′})-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\left(\right(u_m+u_m^{\′}\left)\right(v_m+v_m^{\′}\left)\right)}{{\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\right(u_m+u_m^{\′}\left)\right)}^2-M\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{(u_m+u_m^{\′})}^2}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(u_m+u_m^{\′})---\left(2\right)$

步骤6，将步骤4中得到的时间样本代入公式3和4，得到终端i相对于终端j的相对时钟斜率估计值和相对时钟偏移估计值转入步骤7：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_{ij}=\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{y}_n-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\left(x_n{y}_n\right)}{{\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\right)}^2-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n^2}---\left(3\right)$

${\widehat{\mathrm{\β}}}_{ij}=\frac{1}{N}(\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{y}_n-\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{y}_n-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\left(x_n{y}_n\right)}{{\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n\right)}^2-N\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n^2}\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_n)---\left(4\right)$

步骤7：将步骤5或6中得到的相对时钟斜率估计值和相对时钟偏移估计值代入公式5和6，对终端i的时钟斜率补偿参数α_i和时钟偏移补偿参数β_i进行更新：

α_i＝ρ_sα_i+(1-ρ_s)Δα(5)

β_i＝ρ_oβ_i+(1-ρ_o)Δβ(6)

其中，Δα是终端i和j间的时钟斜率偏差，Δβ是终端i和j间的时钟偏移偏差，ρ_s、ρ_o均为权值，且ρ_s∈(0,1)，ρ_o∈(0,1)参考网络状况确定取值。

步骤8，重复执行步骤2至7。

2.根据权利要求1所述的一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，其特征在于，步骤7中权值ρ_s、ρ_o的取值根据网络状况确定。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，其特征在于，权值ρ_s、ρ_o的取值范围分别为ρ_s∈(0,1)，ρ_o∈(0,1)。

4.根据权利要求1所述的一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，其特征在于，步骤3中M的取值根据时间同步的精度要求确定。

5.根据权利要求1所述的一种基于最大似然估计的多终端时间同步方法，其特征在于，步骤1中阀N_threshold根据时间同步的精度要求确定。