基于分量解耦融合的无线传感网时钟同步算法

无线传感器网络(WSN)时间同步精度的提高通常以增加额外同步能耗为代价,针对时间同步的高精度与低能耗的权衡问题,提出一种基于分量解耦融合的时钟同步算法。该算法结合双向广播同步机制和节点间时钟的相关性,利用分量解耦融合思想计算被同步节点与基准节点间的时钟偏差,同时根据线性无偏最小方差准则估计各个分量加权参数的取值。仿真结果表明,该算法能够在不增加额外同步能耗的条件下,相比PBS、TPSN和RBS算法,20轮同步后同步精度分别提高4.52μs、13.8μs以及25.48μs。     

无线传感器网络层次参考时间同步算法的研究

无线传感器在网络应用中要求节点间保持时间同步,但现存的经典时间同步算法,因节点的接收时间受时钟偏差和传输延迟的影响,其同步精度不高。为提高网络时间同步精度,均衡节点能耗,提出了一种改进的层次参考时间同步算法（Improved Hierarchy Referencing Time Synchronization,IHRTS）。该算法基于节点在层次结构中唯一物理位置的时间特性,采用贝叶斯估计对节点接收时间进行估算,缩小时间偏差的误差范围,获得比较精确的同步偏移量,从而改善时间同步精度;同时采用无线信道的广播特性与双向同步机制的同步思想,最小化了通信负载,均衡了节点能耗。通过仿真结果表明将贝叶斯估计方法应用到时间同步算法中,在均衡节点能量消耗同时有效地提高了网络同步精度。     

Markov链群一致性的水下传感器网络时钟同步算法

现有UWSNs时钟同步算法大多数同步信息交换都是采用节点对节点之间的方式进行频繁的数据交换,却忽略了节点本身通信范围内的邻居节点收到的同步信息,所以存在同步通信能耗大、同步效率低等问题,进而影响网络时钟同步的精度.因此,在分析UWSNs多目标优化网络拓扑演化过程对时钟同步的影响的基础上,在不过多地增加网络平均发射半径和通信能耗的情况下,利用群一致性、Markov链等理论,建立同步周期调节机制与时钟同步模型;然后,利用线性回归拟合方法,建立簇间同步和簇内同步机制,设计出精度好、效率高的UWSNs时钟同步算法;最后,采用仿真形式验证了该算法的相关性能.     

基于最优时钟偏差的无线传感器网络同步算法

针对无线传感器网络固有的时钟偏移和时钟漂移问题,研究了不同的时间同步方法对同步精度的影响。以簇形网络结构时钟同步原理为依据提出最优时钟偏差算法,应用卡尔曼滤波方法,以最优化递归方式对成员节点的时钟偏差进行最小调整。与一般簇形同步算法进行比较发现,该算法不仅可以提高同步精度,还可以减少节点能耗。仿真结果也表明,该算法能准确地描述同步精度问题,是一种有效的时钟同步算法。     

一种适用于矿山设备振动监测的WSNs改进时间同步算法

结合矿山设备振动监测的实际情况,给出了矿山设备振动监测的无线传感器网络模型;针对TPSN时间同步算法能耗大、DMTS时间同步算法精度低的问题,提出一种改进的无线传感器网络时间同步算法——TPDM算法。该算法采用动态簇首选择算法选出簇首节点,簇首节点之间的同步采用TPSN算法以保证同步精度,簇内节点之间的同步采用DMTS算法以降低能耗,并采用基于最小平方线性回归方法的时钟漂移补偿技术对同步时钟进行时间补偿。仿真结果表明,与TPSN算法和DMTS算法相比,TPDM算法在能耗和精度方面得到了折中,能更好地满足矿山设备振动监测的要求。     

一种线型结构无线传感器网络的时间同步算法

针对煤矿井下液压支架模糊控制监测系统网络拓扑,提出了一种适用于线型结构无线传感器网络的时间同步算法。该算法同步过程分为簇间同步和簇内同步,簇间同步采用双向同步机制修正时间偏移的方法减少同步误差,簇内同步通过最小平方线性拟合方法构造逻辑时钟函数,从而得到簇内任一节点与簇首节点的频偏和相偏估计值,以提高同步精度。仿真结果表明,该算法能有效减少时间同步误差和能量消耗。     

一种用于大规模无线传感器网络的时钟同步算法

针对经典的时钟同步算法在大规模无线传感器网络中存在的同步精度低与能量消耗高等问题,提出一种基于簇-树结构的无线传感器网络时钟同步算法。首先,建立一棵以网关为根节点、簇首为子节点的生成树来减少网络中节点同步时的累计跳数;然后,在该生成树的基础上采用簇间双向的SRS和簇内单向的ROS同步机制进行同步,在保证同步精度的前提下减少网络同步所需的消息数量。实验结果表明,相比传统的RBS和TPSN算法,提出的簇-树结构同步算法可使网络的平均同步精度保持在更高的水平,并有效地降低网络同步时节点的能耗。     

煤矿井下时间敏感网络分布式精确时间同步算法

为满足煤矿井下网络海量节点间时间同步高精度、低能耗需求,基于多Sink节点非均匀分簇结构的煤矿井下时间敏感网络(TSN),提出了一种分布式精确时间同步算法。煤矿井下TSN分为3层:包含所有Sink节点的TSN汇聚层;Sink节点与各自通信半径内所有簇首节点组成的主网络;簇首节点与簇中普通节点组成的次网络。TSN汇聚层应用gPTP算法实现Sink节点间纳秒级时间同步;主网络中采用基于卡尔曼滤波的优化算法预测并补偿频偏、相偏和噪声误差,提高网络时间同步精度;次网络利用基于广播的单双向混合同步算法减少同步消息包数。仿真结果表明,该算法能有效提高网络时间同步精度与稳定性,减少网络时间同步能耗。     

无线传感器网络高精度硬件时钟同步方法

为实现无线传感器网络高精度的时间同步功能,提出一种基于Zigbee技术的硬件时钟同步方法。采用跨层思想提取接收信号强度指示值信号作为同步触发信号,设计复杂可编程逻辑器件的硬件电路时钟模块实现计时,并配合软件算法完成整个网络的时间同步,在保证低能耗和复杂度的基础上,提高时间同步精度。对同步精度进行理论研究和测试分析,结果表明,该方法可使系统节点间达到10μs级的时钟同步精度,满足多数无线传感器网络要求。     

基于节点自补偿的ＩＥＥＥ １５８８时钟同步算法

为了解决无线传感器网络应用中节点时钟因各自频率与偏移不同步的问题,提高时钟同步的精度和收集到数据的时效性,本文提出基于节点自补偿的IEEE 1588时钟同步算法。该算法在IEEE 1588协议中时钟同步的基础上引入主从节点补偿的理念,以主节点为全局中心,周边所有的从节点依据与主节点时钟间的Kalman最优估计差值进行自补偿,从而达到更高精度的同步。实验表明：经过补偿算法优化后的时钟偏移同步性能综合提升较大,同时同步后时钟系统更稳定,能量损耗低。     

基于卡尔曼滤波估计的一致性时钟同步算法

针对无线传感器网络（WSN）的众多应用都需要依赖时钟同步的节点协同完成,而由于节点的晶体震荡器受自身以及外界环境的影响,使得节点时钟偏斜和时钟偏移两个参数发生变化导致时钟不同步问题,提出了基于分布式卡尔曼滤波估计的一致性补偿时钟同步算法DKFCC。该算法首先利用双向信息交换机制以及分布式卡尔曼滤波实现时钟偏斜和偏移两个参数的最优估计,然后基于时钟参数的最优估计值采用一致性补偿方法实现节点的时钟同步。实验结果表明：在100个节点随机部署的WSN中,采用虚拟全局一致性方式的DKFCC同步算法比异步一致性同步（AC）算法的同步均方根误差（SRAMSE）值降低了约95%,具有较高的同步精度;同时,所提出算法从时钟参数层面实现同步,无需频繁地进行时钟同步操作,相比AC算法更节能。     

一种基于帧间信息差的改进TPSN算法

在无线传感器网络中,TPSN时间同步算法作为一种基于成对的双向同步算法,取得了良好的时间同步精度,但是同步能耗大。根据TPSN算法中传感器节点收到的数据在时间上和空间上的相关性,通过压缩数据来减少数据流量,提出了一种基于帧间信息差的改进TPSN算法。在改进TPSN算法中传感器节点首次时间同步时存储同步帧,之后的同步帧均采用与前一帧的信息差,压缩了同步帧的数据量,减少了报文开销,从而降低了同步能耗。仿真结果表明,改进TPSN算法有效地降低了时间同步的能耗,同时保持了TPSN算法的精度。     

无线传感器网络时钟参数追踪与一致性同步*

针对无线传感器网络分布式时钟同步问题,本文提出了基于卡尔曼滤波的最大一致性时钟同步算法。在获得硬件时钟参数后,通过设置预定偏斜目标,各节点可不通过网络交换来调整时钟偏斜。为了进一步使节点间时钟偏移达到同步,本文设计了最大一致性控制方案来补偿节点,并基于图论给出算法收敛性证明。仿真结果表明本文的算法能够快速跟踪硬件时钟参数,较加权最大一致性时钟同步算法收敛速度更快,全局平均同步误差下降了一个数量级。     

传感器网络中基于簇的融合树构建算法

针对无线传感器网络中节点能量有限的特点,提出一种基于簇的数据融合树构建算法。该算法利用基于簇的层次结构减少路由维护代价并提高系统可扩展性;利用数据融合树处理网中冗余信息,降低数据传输量,实现了节点能量高效地使用。仿真结果表明,该算法能有效降低节点能量消耗,并延长网络生存期,性能优于典型算法。     

WSN中入侵节点检测的节点测距方法

提出基于节点测距的无线传感器网络（WSN）入侵节点检测算法,用于检测无线传感器网络中是否存在外来的伪造节点。该算法运用节点自身的各种传感器进行节点间测距,通过综合分析测距结果保证该算法能成功检测到网络中存在的伪造节点,检测中不需要网络同步时钟和节点位置信息。该算法可适用于不同规模、不同应用的无线传感器网络。通过理论分析和仿真实验验证了该算法在无线传感器网络节点攻击检测中的有效性和可行性。     

基于逻辑密钥树的无线传感网络密钥管理方案

针对层次型无线传感网络（HSN）中的安全通信问题，提出了一种基于逻辑密钥树（LKH++）的组密钥管理方案——W-LKH++。针对无线传感器节点的低配置特点，首先，对LKH++树的组密钥初始化计算方法进行修改，降低传感器节点的计算消耗；其次，对LKH++的组密钥持有方式进行改进，减少传感节点的存储消耗；最后，提出适用于簇头节点的动态密钥更新方法，在降低通信消耗的基础上增强簇头节点的抗捕获能力，提高无线通信网络的安全性。性能分析和仿真实验结果表明，W-LKH++在保证低计算、存储和通信消耗的基础上，进一步提高了网络安全性。     

机坪感知网络的快速收敛平均一致性时间同步算法

针对机坪感知网络（APSN）的传统平均一致性时间同步算法（ATS）因其分布式迭代特点而导致收敛速度慢、算法效率低的问题，基于代数连通度影响一致性算法收敛速度的原理，提出了一种可快速收敛的平均一致性时间同步算法（FCATS）。首先，在APSN内的双跳邻居节点间添加虚拟链路来增加网络的连通性；然后，基于单跳与双跳邻居节点信息对节点的相对时钟偏斜、逻辑时钟偏斜与偏移进行更新；最后，根据时钟参数更新过程进行一致性迭代。仿真结果表明，FCATS经过一致性迭代能够得到收敛，与ATS相比，在收敛速度上提升了50%左右，在不同拓扑条件下收敛速度能够提升20%以上，可见收敛速度得到了明显改善。     

WSN/WSAN中的时间同步算法研究

无线传感器网络实现了人类对现实世界的观测,由于网络中节点可以单独监测,因此在这样的网络中节点间需要时间同步,以确定事件发生的顺序。阐述了WSN时间同步的相关问题,并从同步报文传递方式的角度详细介绍了几种时间同步算法;从定性和定量两个方面对算法进行了比较。在此基础上,针对WSAN的新特点提出算法融合的设计思想。     

机坪感知网络的快速收敛平均一致性时间同步算法

针对机坪感知网络（APSN）的传统平均一致性时间同步算法（ATS）因其分布式迭代特点而导致收敛速度慢、算法效率低的问题,基于代数连通度影响一致性算法收敛速度的原理,提出了一种可快速收敛的平均一致性时间同步算法（FCATS）。首先,在APSN内的双跳邻居节点间添加虚拟链路来增加网络的连通性;然后,基于单跳与双跳邻居节点信息对节点的相对时钟偏斜、逻辑时钟偏斜与偏移进行更新;最后,根据时钟参数更新过程进行一致性迭代。仿真结果表明,FCATS经过一致性迭代能够得到收敛,与ATS相比,在收敛速度上提升了50%左右,在不同拓扑条件下收敛速度能够提升20%以上,可见收敛速度得到了明显改善。     

基于控制角度的无线传感器网络时钟同步优化算法

针对无线传感器网络(WSN)时间同步过程中易受干扰,易发生通信延迟所造成的同步精度不高、收敛速度不快的问题,从控制的角度提出一种时钟同步优化算法。该算法首先建立时钟同步状态模型,然后通过现代控制理论的思想,引入中心控制策略,建立基于控制的时间同步状态模型。该控制策略是通过全局的时钟状态信息进行设计,在卡尔曼滤波最优估计前提下,使控制满足使性能指标函数最小的条件下,得到最优控制。仿真结果表明,所提出的时钟同步优化算法和无线传感器时钟同步协议(TPSN)相比,从第6步时钟同步开始,前者的同步误差逐渐比后者的同步误差小;在实现同一较高精度的同步需求时,前者需要的同步次数是后者所用的同步次数的20%左右;由时钟同步误差收敛均值的方差对比值显示,前者比后者的同步误差均方差小了两个数量级,因此所提出的时钟同步优化算法比时钟同步协议同步精度高、收敛速度快、网络通信负荷低。