Ad hoc网络时钟同步研究*

为解决时钟同步方案存在依赖特殊节点以及算法精度不高等问题,在组网过程与自组网互同步相结合的基础上,完成网络节点的时钟同步,并通过测量网络延迟以提高同步精度.方案在一跳场景下验证,可将误差维持在15μs左右,提高了同步精度,并且本方案不需要特殊节点,各个节点只需要收到一个同步帧就可以自发地调整时钟,同步帧的开销小、实现简单,适用于多跳和灵活易变的Ad hoc网络.     

基于正交波形调制的超宽带同步方法理论

提出了一种超宽带同步的新方法,即在2个相互正交的波形上,分别调制同步头和数据信号后,将其合成为发送信号进行传输,接收端利用正交波形进行滤波分解,得到所传送的同步头和数据信号. 在此基础上,设计出基于这种新的同步方法的信息传输系统,分析了影响同步性能的因素,并对整个系统进行仿真验证. 仿真结果表明,该系统可以同时传送同步头和数据信号,并可显著提高同步性能.     

基于 ROS 改进算法的无线传感器网络耗能研究

成对广播同步（PBS）是无线传感器网络同步研究的重要协议。无线传感器节点具有体积受限、通信能力有限、存储空间较低、能量有限等特点,对传统的时钟同步协议改进是非常有必要的。因此,研究无线传感器网络的时钟同步算法将具有重要的意义。文章建立在仅接收端（ROS）同步基础上实现范围广阔的网络同步,并且能够在无线传感器网络节点的能耗方向有着不可忽视的作用。通过对单簇网络同步的研究,提出多簇网络同步并对多簇网络同步在无线传感器网络同步中全网成对选择算法（NPA）和基于组的成对选择算法（GPA）做出研究,并且做出了仿真对比。结果显示：在传感器节点数目较少的情况下,NPA 算法与 GPA算法处理消息包数目的性能几乎相同;在网络中传感器节点数目比较多的情况下,GPA 算法明显优于 NPA 算法,信息处理过程中大大减少了消息包数目。最后,对广播同步技术在应用中所出现的问题,提出了基于此算法的新的研究方向。     

混沌和超混沌系统的自适应有限时间投影同步

在混沌系统投影同步的研究中,针对驱动-响应系统达到投影同步的时间不确定问题,提出了一种可以预先计算出同步时间,且在此时间内混沌系统实现投影同步的方法.对给定的驱动系统,构造合适的响应系统;采用自适应控制法,仅在误差系统的部分状态变量上加入自适应控制器;采用李亚普诺夫稳定性理论证明了在所采用的自适应控制律作用下,误差系统稳定同时驱动-响应系统达到有限时间投影同步.以典型的统一混沌系统和超混沌系统进行了数值仿真,结果进一步验证了上述控制方法的有效性与可行性.     

基于5G定位系统的标准时间同步系统设计

传统的被动式定位,时钟同步采用空口同步技术,这样在小区信号覆盖不好或者同频干扰严重的地方,同步性能急剧恶化,导致定位效率大大降低。基于5G的无线定位时间同步系统,为了克服上述场景的缺陷,将空口同步技术与GNSS授时技术相结合,借助无线通信模块,将室内定位系统与室外定位系统同步组网,协同定位,提升了在复杂场景的定位效率。     

Fixed‐time synchronization for complex‐valued BAM neural networks with time delays

In this paper, the fixed‐time synchronization for complex‐valued bidirectional associative memory (BAM) neural networks with time delays is studied. Based on the fixed‐time stability, the Lyapunov functional method and some inequality techniques, a new criterion is presented to guarantee that the addressed systems achieve synchronization in fixed time and a more accurate estimation independent of the initial conditions is given for the settling time. Meanwhile, a new nonlinear delayed controller different from the existing ones is designed. In the end, two numerical examples are provided to illustrate the effectiveness of the obtained result.     

计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理

针对当前大流量数据计算速度慢、服务器端计算压力大等问题,提出一套计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理模型。首先,在分布式环境下,使用内存型数据存储技术确定计算任务的运算量与复杂等级,同时利用节点资源能力对节点进行排序;然后,动态分配任务到不同节点进行并行计算,并采用一种接力处理模式完成计算任务的分解,以有效保证高流量复杂运算任务的性能和精度要求。通过分析对比,可知在万级以上数据量的情况下,多个节点比单个节点的运行时间更短、计算速度更快;而且,将该模型应用于实际时,发现它不仅能在高并发场景下减少运行时间,而且也能节省更多计算资源。     

扩展BVP振子弱周期扰动下的振荡与同步

针对扩展bonhoeffer-van der pol(BVP)振子易受不确定因素影响的问题,提出了将非线性动力学分析与数值模拟相结合的方法,并考察了弱扰动对混合模式振荡类型和同步行为的影响.根据模拟结果得知,多种类型的混合模式振荡受弱扰动的影响出现了坍塌现象,且从理论上证明了两个耦合bonhoeffer-van der pol振子的膜电压比慢变量到达完全同步时所需的耦合强度要大,在二维参数平面上,膜电压到达同步时所取参数范围应小些.结果表明,与膜电压相比,慢变量更容易达到同步,且变量之间呈现一种线性关系.     

影响IEEE 1588时钟同步精度的关键因素

针对IEEE 1588精确时钟同步协议及系统仿真模型进行了深入的研究.研究结果表明,主时钟或从时钟的晶振漂移对同步精度误差产生相同程度的影响,仅主时钟(或从时钟)晶振漂移参数变化与同步精度误差变化关系近似为线性,其变化率约为4.0×10-5,同步周期时间对同步精度误差影响可分为两个部分,当同步周期小于1.6 s时,对精度误差影响相对较小;而当同步周期大于1.8 s时,同步精度误差随同步周期增加呈现急剧上升的趋势.     

基于似然同步方法的非线性脑电信号分析方法

头皮脑电信号具有非平稳特性,相干等传统分析方法并不能很好地检测这些脑电时间序列间的依赖关系。广义同步中的似然同步算法对非平稳信号处理具有较好的效果,该文将它应用到实际脑电信号分析中。基于单向耦合Henon映射系统和实际脑电数据的仿真结果均表明,基于广义同步的似然同步方法适用测量非平稳信号间关系。针对健康被试静息态下,从闭眼到睁眼的过程中脑电信号间同步性的变化进行了研究,发现从闭眼到睁眼过程中,大脑的alpha波在几乎所有电极间的同步强度都显著地减弱,大脑的活动受到一定的抑制。上述结果也表明该方法在脑电数据分析中具有重要的意义,为其他的脑电研究提供一定的参考方法。