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自适应高效无线传感器网络时间同步优化算法.docx
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2023-02-23
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自适应高效无线传感器网络时间同步优化算法.docx
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1. 引言
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)在数据采集、信号传输和信息处理等
方面优势显著
[1]
。在设计 WSN 的过程中,需要考虑众多因素,如硬件条件限制、面向节点
失效时的网络容忍度、网络延展性、动态网络拓扑及网络能量消耗等。但对于绝大多数
WSN 应用而言,保证节点的时间同步精度是重中之重。高效的 WSN 时间同步算法一方面
有利于增强网络延展性、适应动态拓扑变化和降低全网能耗,另一方面对于诸如数据融
合、能量管理、传输调度、定位及目标跟踪等方面应用也可提升性能指标、保证系统可靠
性
[2]
。
由于 WSN 应用场景特殊,其硬件资源选择往往处于受限状态,在设计协议或算法
时,除了考虑固有性能指标,需要考虑能量消耗是否满足网络通信生命周期要求
[3]
。因
此,同步精度和能量消耗成为设计 WSN 时间同步算法主要考虑的两个因素。
本文首先实现两节点成对时间同步,然后在拓扑结构确立前提下实现全网节点的自适
应时间同步,并从时间精度、能量消耗和不同拓扑下算法的执行效率等方面对同步算法进
行了验证。其余部分安排如下:第 2 节分析了目前 WSN 时间同步技术的研究现状,总结
了目前时间同步技术存在的问题;第 3 节给出了同步算法的具体实现思想及执行过程;为
了验证同步机制的有效性,第 4 节建立了仿真实验环境,并通过实验结果对算法有效性进
行了分析;第 5 节对全文进行了总结。
2. 研究现状
由于网络资源相对受限,传统的网络时间同步方法都无法适用于 WSN。因此,设计
符合 WSN 要求的时间同步算法成为研究热点
[4]
。WSN 时间同步通常分为 2 类:发送端-接
收端(Sender-Receiver)同步和接收端-接收端(Receiver-Receiver)同步。本文提出的时间同步
优化算法基于 Receiver-Receiver 机制,众多学者开展了相关研究。
接收端-接收端时间同步的代表算法为 RBS(Receiver Broadcast Synchronization)算法
[5]
。Kashyap 等人
[6]
提出基于 RBS 和 ACS(Adaptive Clock Synchronization)的联合时钟同步
(RA)算法。该算法规定单个同步节点 1 跳范围内的接收器数量,进而最小化同步整个网络
的能量消耗。同时还考虑如果 1 个或多个同步节点死亡,如何仍保持网络覆盖范围和连接
性。文献[7]针对 WSN 中随着节点数目增多,传统的参考广播同步算法网络开销非常大的
问题,提出一种能量有效的参考广播同步算法。该算法只对不相邻的两个接收节点在多个
参考广播消息的条件下求平均相位偏差,并且对计算得出的相位偏差进行最大后验估计;
采用最小二乘线性回归方法周期性地拟合时钟偏移,完成同步过程。文献[8]提出从连通度
和收敛速度方面考虑的时间同步算法。该算法通过采用多跳通信模型,生成多跳节点之间
的虚拟通信链路,并实现网络的代数连通度增加。同时,为了平衡收敛时间、精度和通信
复杂度,设计了一种多跳控制器,通过延迟补偿得到精确的相对时钟偏移估计。该算法在
连通及收敛方面取得了较好效果,但并未对能量消耗方面做实验论证。文献[9]提出一种能
量高效的自适应参考广播同步算法,该算法兼顾了能量消耗和精度,但其主要应用场景限
定在 WSN 监测大规模光伏组件情况,具有一定局限性。Receiver-Receiver 同步在无需
MAC 层时间戳介入的情况下表现出较好的同步精度,但这种机制由于其单跳同步精度较高
的特点,目前更多考虑的是节点数量较少的小规模网络覆盖应用,对于多跳中大规模网络
的同步效果较差。在拓扑控制时,该机制主要选择基于生成树( spanning tree)的分簇结构,
通信消耗较大,自适应同步能力不强。
通过上述分析,目前 WSN 同步算法主要存在同步累积误差及能耗大、MAC 层非确定
性延迟及硬件局限等问题,进而影响全网同步效率。本文基于 Receiver-Receiver 同步思
想,提出一种自适应高效优化无线传感器网络时间同步算法(Adaptive and Efficient time
synchronization Optimization algorithm in WSN, AEO)。AEO 算法一方面阐明了双节点时间
同步原理,即包括接收端同步消息确认及时间修正、交互参数同步包构建和双节点同步实
现;另一方面在拓扑结构建立和节点身份认定的基础上,研究了全网络自适应时间同步过
程。
3. AEO 时间同步算法
3.1 时钟同步模型
WSN 中网络节点通过多跳方式相互链接完成信息传输,网络时钟同步模型包括
Receiver-Receiver 同步通信模型和时间同步模型。
3.1.1 Receiver-Receiver 同步通信模型
Receiver-Receiver 成对节点同步典型通信方式如图 1 所示。节点 R 为参考节点,负责
周期性广播包含同步消息的信标包,以满足接收端节点的同步需求。节点 A 和节点 B 是接
收端节点。节点 B 为从节点,接收参考节点的广播信标包后,向主节点 A 通过请求链路发
送同步请求,当接收到主节点 A 返回消息时,完成自身的同步误差修正,实现与主节点的
时间同步。节点 A 为主节点,接收节点 R 发送的广播信标包,通过应答链路向从节点 B 返
回同步误差估计量信息。
图 1 Receiver-Receiver 成对同步通信模型
下载: 全尺寸图片 幻灯片
3.1.2 Receiver-Receiver 时间同步模型
假设 WSN 覆盖区域内有 n 个节点,节点 i 的本地时钟为 t
i
,t 为理想参考时间,时间
模型定义为
[Math Processing Error]ti=αit+βi+ε
(1)
其中,α
i
为频率漂移,β
i
为相位偏差,ε 为随机噪声。频率漂移和相位偏差是影响成
对节点同步误差精度的 2 个重要参数。频率漂移主要受节点微控制器的晶振影响,相位偏
差主要由各类延迟决定。假设网络中节点 o 需要与节点 i 进行同步,则节点 o 的本地时钟
可表示为
[Math Processing Error]to=αioti+βio+ε
(2)
其中,α
io
和 β
io
分别为节点 o 和节点 i 间的相对频率漂移和相对相位偏差。因此,当
α
io
= 1,β
io
= 0 时,两个节点将完全实现时间同步。
3.2 双节点时间同步
3.2.1 双节点时间同步原理
同步机制设计目的在于保证同步精度的同时,降低网络能耗,因此,本文所设计的双
节点时间同步原理包括 3 个方面:接收端同步消息确认及时间修正、交互参数同步包构建
和双节点同步实现。
(1) 接收端同步消息确认及时间修正。参考节点周期性广播同步消息包,将该包称为
参考节点信标包。两个连续信标包之间的时间间隔为同步信标间隔,用 T
b
表示;假设一个
完整同步周期 T
p
内发送 N
b
个信标包,则
[Math Processing Error]Tp=Tb(Nb−1)
(3)
每个信标包中包括参考节点标识(IDentification, ID)、发送时间戳(Sending Timestamp,
ST)、信标码( beacon code)和周期号( period number)。其中,参考节点 ID 用于双节点同步
的识别与确认;发送时间戳在参考节点的应用层生成,表示时间同步包的生成时间;信标
码记录每个周期内的信标是否全部被接收节点接收,该记录决定了一个同步周期是否有
效;周期号在每个同步周期的末尾,由参考节点按时间序列递增。每个接收节点接收到参
考节点发送的信标包后,将信息存储在接收端同步消息包中,将该包称为接收节点信宿
包。每个信宿包中存储的内容包括接收节点 ID、参考节点 ID、发送时间戳、信标码,同
步周期轮次。同时,每个信标到达时,接收节点会产生本地接收时间戳(Receiving
Timestamp, RT),该时间戳存储在大小为 N
b
的循环存储缓冲区中。参考节点和接收节点同
步包结构如图 2 所示。
图 2 同步包结构
下载: 全尺寸图片 幻灯片
在一个完整同步周期结束时,接收节点执行本地频率漂移和相位偏差估计。首先,对
接收到的发送时间戳进行聚类分析,将大范围偏离的数据去除;其次,在 ST 和 RT 之间采
用 Huber Loss 方式对误差进行估计,计算出与参考节点的偏差,算法具体执行过程在
3.2.2 节详细介绍。
(2) 交互参数同步包构建。当接收节点完成与参考节点通信,计算出对于参考节点的
相对频率漂移和相对相位偏差估算量后,开始构建并生成交互参数同步包,由以下字段构
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