CN107343314B - 一种无线传感器网络的时间同步方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种无线传感器网络的时间同步方法,包括:创建分层的无线传感器网络;根据上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值;计算时钟状态转移系数,并根据计算的时钟状态参数估计值计算观测系数;根据上一时刻时钟状态和时钟状态转移系数预测当前时钟状态,并根据时钟状态参数估计值和观测系数对预测的当前时钟状态进行更新;根据更新的当前时钟状态对下层节点和上层节点进行时间同步。本申请实现了分层的无线传感器网络的高精度时间同步。
Description
技术领域
本申请涉及一种无线传感器网络的时间同步方法及装置,属于无线传感器网络领域。
背景技术
在无线传感器网络的实际应用中,传感器节点采集的数据都是与时间紧密相关的。同时,节点定位、数据融合、TDMA调度、协同睡眠等技术都需要网络的时间同步。但由于硬件特性和工作环境的影响,传感器节点的本地时间往往会偏离标准时间,因此为了保证网络正常有序的进行,保持时间同步对无线传感器网络的广泛应用具有重要的意义。
在无线传感器网络中,传感器节点的计时单元通常包含一个晶振和一个计数寄存器,晶振每输出一个震荡脉冲,寄存器的计数值就累加一次,通过读取寄存器的计数值并按一定的换算关系就能计算出传感器节点的硬件时间。然后,发送者在同步报文中嵌入其本地时间发送给接收者,接收者在接收到该报文后,根据报文的发送时间和接收时间,调整本地时钟的时钟偏移和时钟偏移率,以实现无线传感器网络的时间同步。
但是无线传感器网络一般都长时间地部署在恶劣的、无人值守的室外环境中,环境温度和传感器节点电压的变化对晶振的稳定性影响较大,且外界电磁环境干扰通信链路的稳定性,因此,影响无线传感器网络时间同步精度的因素主要包括报文传输时延的噪声和晶振计时噪声。现有技术中通过假设报文传输时延服从特定的高斯分布、指数分布等,然后利用极大似然估计、贝叶斯估计等方法来进行时钟参数的估计,实现时间同步,但是这些方法均忽略了时钟计时过程本身自带的噪声干扰;还有利用Kalman Filter对晶振计时过程中的噪声进行过滤的方法,虽然可以获得更高精度的时间同步,但是在建立时钟模型时通常假设固定的通信链路时延,而忽略了链路噪声干扰。
发明内容
根据本申请的一个方面,提供了一种无线传感器网络的时间同步方法,可以实现分层的无线传感器网络的高精度时间同步。
一种无线传感器网络的时间同步方法,包括:
创建分层的无线传感器网络;
根据上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值;
计算时钟状态转移系数,并根据计算的时钟状态参数估计值计算观测系数;
根据上一时刻时钟状态和时钟状态转移系数预测当前时钟状态,并根据时钟状态参数估计值和观测系数对预测的当前时钟状态进行更新;
根据更新的当前时钟状态对下层节点和上层节点进行时间同步。
其中,创建分层的无线传感器网络,具体包括:
时间源节点周期性广播包含自身分层信息的报文;
收到时间源节点发出的报文的节点,根据分层信息设置自身层号,然后继续向其它节点广播包含自身分层信息的报文,直到形成分层的无线传感器网络结构。
其中,所述时钟状态参数包括时钟偏移和时钟偏移率,则根据上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值,具体包括:设上层节点j向其所有下层节点i发送报文的发送时间为τj[t'k];设下层节点在本地接收报文的接收时间为τi[tk],则下层节点i根据发送时间τj[t'k]和接收时间τi[tk]计算与上层节点j的时钟偏移估计值
具体地,所述时钟偏移估计值
所述时钟偏移率估计值
其中,θij[k]为下层节点i与上层节点j的时间偏移真实值,其中,αij[l]为时间段τ[l]内的瞬时时钟偏移率,θij[0]为初始时钟偏移,为时间段内的干扰噪声;dij[k]为时间报文在传递过程中的链路时延,αij[k]为时钟偏移率的真实值。
其中,计算时钟状态转移系数,具体为:
设时钟状态转移系数为F,根据X[k]=F·X[k-1]+ω[k]得到F;
其中,X[k]=[θij[k] αij[k]]T,X[k]中的θij[k]为时钟偏移状态转移表达式,αij[k]是时钟偏移率的状态转移表达式,ω[k]=[ωθ[k] ωα[k]]T,ω[k]~N(0,Q),Q为状态转移过程噪声的协方差矩阵;
其中,根据计算的时钟状态参数估计值计算观测系数,具体为:
设观测系数为H,根据Z[k]=Η·X[k]+v[k]得到H;
其中,根据上一时刻时钟状态和时钟状态转移系数预测当前时钟状态,并根据时钟状态参数估计值和观测系数对预测的当前时钟状态进行更新,具体为:
设X[k|k-1]为预测的当前时钟状态,则X[k|k-1]=F·X[k-1],X[k-1]为上一时钟状态;
设X[k+]为更新后的当前时钟状态,则
X[k+]=X[k|k-1]+G[k]·(Z[k]-Η·X[k|k-1]);
其中,G[k]为卡尔曼增益,G[k]=P[k|k-1]·HT·[Η·P[k|k-1]·HT+R]-1,
其中,P[k|k-1]=F·P[k-1]·FT+Q,P[k]=(I-G[k]·H)·P[k|k-1],P[k|k-1]为预测的当前时钟状态的协方差矩阵,P[k-1]为上一时钟状态的协方差矩阵,P[k]为更新后的当前时钟状态的协方差矩阵。
其中,根据更新的当前时钟状态对下层节点和上层节点进行时间同步具体为:
X[k+]=[θij[k+]αij[k+]]T,其中,θij[k+]为更新后的时钟偏移值,αij[k+]为更新后的时钟偏移率,则 其中,为对下层节点i进行时间同步后的时钟速率,为对下层节点i进行时间同步后的本地时间,fi[tk]为对下层节点i进行时间同步前的时钟速率。
根据本申请的另一个方面,提供了一种无线传感器网络的时间同步装置,包括:
创建模块,用于创建分层的无线传感器网络;
第一计算模块,用于根据上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值;
第二计算模块,用于计算时钟状态转移系数,并根据计算的时钟状态参数估计值计算观测系数;
预测模块,用于根据上一时刻时钟状态和所述第二计算模块计算的时钟状态转移系数预测当前时钟状态;
更新模块,用于根据第一计算模块计算的时钟状态参数估计值和所述第二计算模块计算的观测系数对预测的当前时钟状态进行更新;
时间同步模块,用于根据所述更新模块更新的当前时钟状态对下层节点和上层节点进行时间同步。
其中,所述时钟状态参数包括时钟偏移和时钟偏移率,则所述第一计算模块包括第一计算单元和第二计算单元;
本申请能产生的有益效果包括:
本申请通过创建分层的无线传感器网络,根据网络中上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值,然后计算时钟状态转移系数和观测系数,通过上一时刻时钟状态和时钟状态转移系数预测当前时钟状态,再根据时钟状态参数估计值和观测系数对预测的当前时钟状态进行更新,最后根据更新的当前时钟状态同步下层节点和上层节点的时间,本发明实施例充分考虑了无线传感器网络中时钟计时过程本身自带的噪声和由于通信链路的动态变化带来的链路噪声干扰,而且没有增加计算复杂度,实现了分层的无线传感器网络的高精度时间同步。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种无线传感器网络的时间同步方法流程示意图;
图2为本发明实施例提供的一种无线传感器网络的时间同步装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例详述本申请,但本申请并不局限于这些实施例。
参见图1,本发明实施例提供了一种无线传感器网络的时间同步方法,该方法包括:
101、创建分层的无线传感器网络;
其中,创建分层的无线传感器网络,具体为:
时间源节点周期性广播包含自身分层信息的报文;
收到时间源节点发出的报文的节点,根据分层信息设置自身层号,然后继续向其它节点广播包含自身分层信息的报文,直到形成分层的无线传感器网络结构。
本发明实施例中,设时间源节点的层号为0,时间源节点周期性广播包含有自身分层信息的报文;收到时间源节点发出的报文的节点,将自身层号设置为1,然后继续广播包含自身分层信息的报文,直到形成分层的网络结构,即时间源节点的层号为0,其1跳距离的节点层号为1,依次类推直到边缘节点。
102、根据上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值;
本发明实施例中,时钟状态参数包括时钟偏移和时钟偏移率,则根据上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值,具体包括:
设上层节点j向其所有下层节点i发送报文的发送时间为τj[t'k];
具体的,上层节点j以广播通信的方式向其所有下层节点i发送报文。
其中,τi[tk]和τj[t'k]中均存在计时噪声,k表示下层节点i和上层节点j进行第k次同步,θij[k]为下层节点i与上层节点j的时间偏移真实值,其中,αij[l]为时间段τ[l]内的瞬时时钟偏移率,θij[0]为初始时钟偏移,为时间段内的干扰噪声;dij[k]为时间报文在传递过程中的链路时延,由于空间电磁干扰,射频环境的高度动态性,以及芯片老化等本地干扰因素,链路时延dij[k]并不是定值,而是服从正态分布本发明实施例中可以根据经验提前确定链路时延dij[k]。
其中,θij[k]是通过对时钟偏移的连续模型离散化得到。设上层节点j和下层节点i之间的时间偏移为θij(t),θij(t)=τi(t)-τj(t),其中,τ(t)为节点的本地时间,f(t)=dτ(t)dt表示节点时间随绝对时间变化的规律,即时钟速率,θ(0)为初始时间偏移,为时钟计时t时刻的噪声,服从高斯分布。
因此,时钟偏移的连续模型其中,αij(τ)为上层节点j和下层节点i在τ时刻的时钟偏移率,即αij(τ)=fi(τ)-fj(τ);θij(0)为上层节点j和下层节点i在τ时刻的初始时钟偏移,θij(0)=θi(0)-θj(0);为时间偏移噪声
其中,αij[k]为时钟偏移率的真实值。
103、计算时钟状态转移系数,并根据计算的时钟状态参数估计值计算观测系数;
设时钟状态转移系数为F,根据X[k]=F·X[k-1]+ω[k]可得到F;
其中,X[k]=[θij[k] αij[k]]T,X[k]中的θij[k]为时钟偏移状态转移表达式,αij[k]是时钟偏移率的状态转移表达式,ω[k]=[ωθ[k] ωα[k]]T,ω[k]~N(0,Q),Q为状态转移过程噪声的协方差矩阵;
θij[k]状态转移表达式为:θij[k]=θij[k-1]+αij[k-1]τ[k-1]+ωθ[k];
设观测系数为H,根据Z[k]=Η·X[k]+v[k]可得到H;
104、根据上一时刻时钟状态和时钟状态转移系数预测当前时钟状态,并根据时钟状态参数估计值和观测系数对预测的当前时钟状态进行更新;
设X[k|k-1]为预测的当前时钟状态,则X[k|k-1]=F·X[k-1],X[k-1]为上一时刻时钟状态;
设X[k+]为更新后的当前时钟状态,则
X[k+]=X[k|k-1]+G[k]·(Z[k]-Η·X[k|k-1]);
其中,G[k]为卡尔曼增益,G[k]=P[k|k-1]·HT·[Η·P[k|k-1]·HT+R]-1,其中,P[k|k-1]=F·P[k-1]·FT+Q,P[k]=(I-G[k]·H)·P[k|k-1],P[k|k-1]为预测的当前时钟状态的协方差矩阵,P[k-1]为上一时钟状态的协方差矩阵,P[k]为更新后的当前时钟状态的协方差矩阵;I为单位矩阵,即从左上角到右下角的对角线(称为主对角线)上的元素均为1的方阵,除此以外全都是0。
105、根据更新的当前时钟状态对下层节点和上层节点进行时间同步。
本发明实施例通过创建分层的无线传感器网络,根据网络中上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值,然后计算时钟状态转移系数和观测系数,通过上一时刻时钟状态和时钟状态转移系数预测当前时钟状态,再根据时钟状态参数估计值和观测系数对预测的当前时钟状态进行更新,最后根据更新的当前时钟状态同步下层节点和上层节点的时间,本发明实施例充分考虑了无线传感器网络中时钟计时过程本身自带的噪声和由于通信链路的动态变化带来的链路噪声干扰,而且没有增加计算复杂度,实现了分层的无线传感器网络的高精度时间同步。
参见图2,本发明实施例提供了一种无线传感器网络的时间同步装置,该装置包括:创建模块201、第一计算模块202、第三计算模块203、预测模块204、更新模块205和时间同步模块206;
创建模块201,用于创建分层的无线传感器网络;
具体地,创建模块201包括时间源节点和其它节点;
其中,时间源节点周期性广播包含自身分层信息的报文;
收到时间源节点发出的报文的节点,根据分层信息设置自身层号,然后继续向其它节点广播包含自身分层信息的报文,直到形成分层的无线传感器网络结构。
第一计算模块202,用于根据上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值;
本发明实施例中,时钟状态参数包括时钟偏移和时钟偏移率,则第一计算模块202包括第一计算单元和第二计算单元;
其中,τi[tk]和τj[t'k]中均存在计时噪声,k表示下层节点i和上层节点j进行第k次同步,θij[k]为下层节点i与上层节点j的时间偏移真实值,其中,αij[l]为时间段τ[l]内的瞬时时钟偏移率,θij[0]为初始时钟偏移,为时间段内的干扰噪声;dij[k]为时间报文在传递过程中的链路时延,由于空间电磁干扰,射频环境的高度动态性,以及芯片老化等本地干扰因素,链路时延dij[k]并不是定值,而是服从正态分布本发明实施例中可以根据经验提前确定链路时延dij[k]。
其中,αij[k]为时钟偏移率的真实值。
第二计算模块203,用于计算时钟状态转移系数,并根据计算的时钟状态参数估计值计算观测系数;
设时钟状态转移系数为F,第二计算模块203根据
X[k]=F·X[k-1]+ω[k]得到F;
其中,X[k]=[θij[k] αij[k]]T,X[k]中的θij[k]为时钟偏移状态转移表达式,αij[k]是时钟偏移率的状态转移表达式,ω[k]=[ωθ[k] ωα[k]]T,ω[k]~N(0,Q),Q为状态转移过程噪声的协方差矩阵;
θij[k]状态转移表达式为:θij[k]=θij[k-1]+αij[k-1]τ[k-1]+ωθ[k];
设观测系数为H,第二计算模块203根据Z[k]=Η·X[k]+v[k]得到H;
预测模块204,用于根据上一时刻时钟状态和第二计算模块203计算的时钟状态转移系数预测当前时钟状态;
设X[k|k-1]为预测的当前时钟状态,则预测模块204根据X[k|k-1]=F·X[k-1]得到X[k|k-1],X[k-1]为上一时刻时钟状态。
更新模块205,用于根据第一计算模块计算的时钟状态参数估计值和第二计算模块203计算的观测系数对预测的当前时钟状态进行更新;
设X[k+]为更新后的当前时钟状态,则更新模块205根据X[k+]=X[k|k-1]+G[k]·(Z[k]-Η·X[k|k-1])得到X[k+];
其中,G[k]为卡尔曼增益,G[k]=P[k|k-1]·HT·[Η·P[k|k-1]·HT+R]-1,其中,P[k|k-1]=F·P[k-1]·FT+Q,P[k]=(I-G[k]·H)·P[k|k-1],P[k|k-1]为预测的当前时钟状态的协方差矩阵,P[k-1]为上一时钟状态的协方差矩阵,P[k]为更新后的当前时钟状态的协方差矩阵。
时间同步模块206,用于根据更新模块205更新的当前时钟状态对下层节点和上层节点进行时间同步。
具体地,X[k+]=[θij[k+]αij[k+]]T,其中,θij[k+]为更新后的时钟偏移值,αij[k+]为更新后的时钟偏移率,则时间同步模块206根据得到对下层节点i进行时间同步后的时钟速率,根据得到对下层节点i进行时间同步后的本地时间;
本发明实施例通过创建分层的无线传感器网络,根据网络中上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值,然后计算时钟状态转移系数和观测系数,通过上一时刻时钟状态和时钟状态转移系数预测当前时钟状态,再根据时钟状态参数估计值和观测系数对预测的当前时钟状态进行更新,最后根据更新的当前时钟状态同步下层节点和上层节点的时间,本发明实施例充分考虑了无线传感器网络中时钟计时过程本身自带的噪声和由于通信链路的动态变化带来的链路噪声干扰,而且没有增加计算复杂度,实现了分层的无线传感器网络的高精度时间同步。
以上所述,仅是本申请的几个实施例,并非对本申请做任何形式的限制,虽然本申请以较佳实施例揭示如上,然而并非用以限制本申请,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本申请技术方案的范围内,利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例,均属于技术方案范围内。
Claims (7)
1.一种无线传感器网络的时间同步方法,其特征在于,包括:
创建分层的无线传感器网络;
设上层节点j向其所有下层节点i发送报文的发送时间为τj[t'k];设下层节点在本地接收报文的接收时间为τi[tk],则下层节点i根据发送时间τj[t'k]和接收时间τi[tk]计算与上层节点j的时钟偏移估计值
然后根据相邻两次的时钟偏移估计值,计算时钟偏移率估计值
所述时钟偏移估计值
所述时钟偏移率估计值
其中,θij[k]为下层节点i与上层节点j的时间偏移真实值,其中,αij[l]为时间段τ[l]内的瞬时时钟偏移率,θij[0]为初始时钟偏移,为时间段内的干扰噪声;dij[k]为时间报文在传递过程中的链路时延,αij[k]为时钟偏移率的真实值;
计算时钟状态转移系数,并根据计算的时钟偏移估计值和时钟偏移率估计值计算观测系数;
根据上一时刻时钟状态和时钟状态转移系数预测当前时钟状态,并根据时钟状态参数估计值和观测系数对预测的当前时钟状态进行更新;
根据更新的当前时钟状态对下层节点和上层节点进行时间同步。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,创建分层的无线传感器网络,具体包括:
时间源节点周期性广播包含自身分层信息的报文;
收到时间源节点发出的报文的节点,根据分层信息设置自身层号,然后继续向其它节点广播包含自身分层信息的报文,直到形成分层的无线传感器网络结构。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,计算时钟状态转移系数,具体为:
设时钟状态转移系数为F,根据X[k]=F·X[k-1]+ω[k]得到F;
其中,X[k]=[θij[k] αij[k]]T,X[k]中的θij[k]为时钟偏移状态转移表达式,αij[k]是时钟偏移率的状态转移表达式,ω[k]=[ωθ[k] ωα[k]]T,ω[k]~N(0,Q),Q为状态转移过程噪声的协方差矩阵;
θij[k]状态转移表达式为:θij[k]=θij[k-1]+αij[k-1]τ[k-1]+ωθ[k],ωθ[k]为时钟偏移的高斯干扰噪声,服从正态分布θ为时钟偏移;
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据上一时刻时钟状态和时钟状态转移系数预测当前时钟状态,并根据时钟状态参数估计值和观测系数对预测的当前时钟状态进行更新,具体为:
设X[k|k-1]为预测的当前时钟状态,则X[k|k-1]=F·X[k-1],X[k-1]为上一时钟状态;
设X[k+]为更新后的当前时钟状态,则
X[k+]=X[k|k-1]+G[k]·(Z[k]-Η·X[k|k-1]);
其中,G[k]为卡尔曼增益,G[k]=P[k|k-1]·HT·[Η·P[k|k-1]·HT+R]-1,
其中,P[k|k-1]=F·P[k-1]·FT+Q,P[k]=(I-G[k]·H)·P[k|k-1],P[k|k-1]为预测的当前时钟状态的协方差矩阵,P[k-1]为上一时钟状态的协方差矩阵,P[k]为更新后的当前时钟状态的协方差矩阵,I为单位矩阵。
7.一种无线传感器网络的时间同步装置,其特征在于,包括:
创建模块,用于创建分层的无线传感器网络;
第一计算模块,用于根据上层节点向下层节点发送报文的发送时间和下层节点在本地接收报文的接收时间计算时钟状态参数估计值;
第一计算模块包括第一计算单元和第二计算单元;
第一计算单元,用于根据上层节点j向其所有下层节点i发送报文的发送时间τj[t'k]和下层节点在本地接收报文的接收时间τi[tk]计算与上层节点j的时钟偏移估计值
所述时钟偏移估计值
时钟偏移率估计值
其中,θij[k]为下层节点i与上层节点j的时间偏移真实值,其中,αij[l]为时间段τ[l]内的瞬时时钟偏移率,θij[0]为初始时钟偏移,为时间段内的干扰噪声;dij[k]为时间报文在传递过程中的链路时延,αij[k]为时钟偏移率的真实值;
第二计算模块,用于计算时钟状态转移系数,并根据计算的时钟状态参数估计值计算观测系数;
预测模块,用于根据上一时刻时钟状态和所述第二计算模块计算的时钟状态转移系数预测当前时钟状态;
更新模块,用于根据第一计算模块计算的时钟状态参数估计值和所述第二计算模块计算的观测系数对预测的当前时钟状态进行更新;
时间同步模块,用于根据所述更新模块更新的当前时钟状态对下层节点和上层节点进行时间同步。
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