基于生成树的无线传感器网络时钟同步算法

考虑到无线传感器网络时钟同步多跳误差累积问题,提出一种基于动态生成树的全网时钟同步算法,只需由根节点开始沿树边广播一次同步消息,全网待同步节点即可采用时钟偏差补偿,并结合贝叶斯后验估计算法对时钟进行准确估计。一个同步轮次内每个节点至多广播两次消息即可完成全网同步。使用OMNeT++软件进行仿真实验表明算法有效降低了多跳累积误差,提高了同步精度,且具有较快的收敛速度和较低的开销。     

线性传感器网络时间同步协议

由于存在着高同步误差和高功耗的特点,尤其当网络拓扑为多跳线状时,经典的双向报文交换同步机制不适合于无线传感器网络中的一些应用.提出了TPLSN时间同步协议.两个组件,包括:改进的双向报文交换同步机制和时钟飘移补偿机制是TPLSN成功之关键.进一步讨论了TPLSN同步误差随跳数增长的现象.在一个与Mica2兼容的测试床上对TPLSN进行了性能评估.距离时间基准节点9跳的节点的同步误差小于20μs,同步误差随跳数的增长率小于1μs/跳,同步误差随重同步周期的增长率为0.017μs/s.此外,同步一个n跳的线状网络只需要2n个报文,这也是所有基于双向报文交换同步机制的同步协议最小所需的报文数.理论分析表明:近似精度、双向报文交换的不对称性和相对时钟飘移因素对两个相邻节点之间的同步误差有很大的影响.进而,线状网络的时钟序对同步误差的累积至关重要.     

无线传感网络低累积误差多跳时钟同步

针对时钟分发过程中随机发送延迟所造成的误差累积进行了研究, 提出一种多跳时钟同步(multi-hop time synchronization, MTS)算法。该算法通过将同步应答与下一跳时钟同步相合并, 结合TPSN和RBS的优点, 消除了时钟同步信息在中间节点转发过程中引入的发送端随机时延误差, 并对接收端随机时延进行1/2的削弱。理论分析了算法协议模型的累积误差, 并在OMNeT++多节点仿真环境中验证和比较了其有效性。     

WSN中一种基于扩展卡尔曼滤波器的虚假数据注入检测算法

为了有效地检测传感器网络中被注入的虚假数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的虚假数据注入检测算法。首先通过监控邻近节点行为,使用EKF预测邻近节点未来状态;然后给出了使用不同的融合函数（平均、求和、最大、最小）时理论阈值的确定方法;最后为了克服本地检测机制的缺陷,将本地检测方法与系统监控模块有效配合,从而准确地区分出恶性事件和紧急事件。仿真实验结果表明,无论是在合成数据还是实时数据下进行测试,该算法都能为无线传感器网络进行安全的数据融合提供有效的入侵检测功能。     

无线传感器网络时间同步算法研究

时间同步技术是无线传感器网络中非常重要的协议之一,是保证传感器网络中各个节点协同工作的核心机制。根据有无参考节点将时间同步算法分为双向消息交换时间同步算法和分布式一致时间同步算法,其中双向消息同步机制广播消息交换算法和基于ACK帧的时间同步算法。这三类双向消息时间同步算法的时间同步消息发送数目逐级递减,能耗相对应降低;而分布式一致时间同步算法摒弃了参考节点的选择,同时同步所有的传感器节点,避免了参考节点失效而无法进行时钟同步的情况。基于现有研究的分析及归纳,最后给出了时间同步算法未来可能的研究方向。     

无线传感器网络的多跳时间同步算法研究

时间同步是传感器网络的一个热点,目前单跳时间同步趋于成熟,而多跳同步研究相对薄弱,具体表现在过大的能量开销和随跳数而累积的同步误差。本文对典型的传感器网络多跳时间同步算法进行论述,并指出了进一步的研究方向。     

无线传感器网络时钟同步的研究

在无线传感器网络中,时钟同步是十分必要的．有限的电池能量,存储以及带宽限制等传感器固有的特性的存在,导致传统的时钟同步算法不适合无线传感器网络．本文阐述了时钟同步问题和时钟同步的必要性,介绍了一些传感器网络的时钟同步算法,并深入研究了在考虑节点移动的情况下,利用节点的移动来传递时钟信息的思想,模拟证明我们的算法性能良好。     

高精度低功耗无线传感器网络时间同步算法

通过对无线传感器网络参考广播同步（RBS）算法的研究,针对RBS多跳算法网络开销大和不能实现全网同步的问题,在基于环形网络拓扑的参考广播环形同步（RBRS）算法基础上,提出一种改进的RBRS （IRBRS）算法.该算法引入可变周期同步法：根据贝叶斯最大后验估计原理,估算出最大相位偏差来决定同步周期,从而减少节点同步次数,并且采用最小二乘线性回归法,周期性拟合时钟偏移.运用Matlab环境进行仿真,仿真结果表明：IRBRS算法同步精度显著提高,并且能量消耗显著减少,更有利于延长无线传感器网络的寿命.     

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。     

随机有界通信时延下传感器网络中的一致性时钟同步算法

在存在随机有界时延的情况下,现有的许多一致性时钟同步算法的同步过程是发散的.在平均一致性时钟同步算法(ATS)的基础上,通过对偏斜和偏移同步过程进行分析,找出导致同步过程发散的原因.通过改变相对偏移估计的方法,保证偏斜同步过程的收敛.在偏移同步过程中,通过计算节点的同步误差,得出时延条件下偏移同步误差有界的结论.最后通过仿真表明,所提出的时钟同步算法在存在随机有界时延且保证网络连通的条件下,同步过程收敛且同步误差有界.     

能量有效的无线传感器网络时间同步算法

针对无线传感器网络时间同步能耗问题,提出一种能量有效的时间同步算法。该算法结合了TPSN协议和RBS协议的特点,利用无线信道的广播特性,在两个参考节点广播域里的所有节点通过监听参考节点之间的数据包交换而达到同步。并提出一种同步节点选择方法,将该同步算法扩展到多跳网络。实验结果表明,该算法在保持同步精度的同时降低了能量消耗。     

基于Bootstrap采样粒子滤波的WirelessHART时间同步算法﹡

针对无线HART传感器网络时间同步精度较低、能耗过大等问题,提出了一种基于Bootstrap采样的粒子滤波时间同步算法。在未知网络延迟分布的情况下,为了减少观测次数,对发送端和接收端的时间戳观测值进行Bootstrap采样,采用混合粒子滤波算法,获得精确的时钟偏移,从而不仅降低了无线HART传感网络时间同步误差,而且使能耗减小。最后,实验表明,对于无线HART网状分层网络,当观测量达到10以上时,粒子滤波算法获得的时间偏差的均方误差约是最大似然估计算法的50%,而基于Bootstrap采样的粒子滤波算法获得的时间偏差的均方误差约是最大似然估计算法的35%,仿真的结果验证了该方法的可行性和有效性。     

一种应用于煤矿井下线型WSN的时间同步算法

针对煤矿井下线型网络结构的特殊性及传统TPSN算法存在线型网络末端节点同步误差比较大的问题,提出了基于分簇结构的线型WSN时间同步算法。该算法以传统分簇算法为基础,运用时钟漂移补偿、异常数据过滤技术,降低了网络的时间同步误差,同时平衡了整个网络的能量损耗。仿真结果证明了该算法的正确性。     

虚拟时钟指数逼近的无线传感器网络时钟同步协议

提出了一个基于虚拟时钟指数逼近的无线传感器网络时钟同步协议,采用一个虚拟时钟作为全网同步的基础,从而实现全网同步。由于采用虚拟时钟,使得各节点进入网络时有了统一的标准,对时钟扭曲和偏移采用指数逼近的方法,在相差较大时调整快,提高了同步效率。仿真数据证明,本协议能有效地提高同步效率,并适应于不同的网络拓扑。     

无线传感器网络时间同步与成簇算法

无线传感器网络的时间同步和成簇算法是目前国际上研究的热点。在目前的研究中,往往假设节点间的数据通信是没有冲突的,忽略了避免消息冲突机制的设计。在设计节点时间同步算法的基础上,提出了一种节点自组织成簇的算法,着重对算法的设计思想和工作过程进行了分析和论述。算法通过综合考虑候选节点的剩余能量、节点的度等参数来优化簇头的选择,同时,通过更换簇头,减少和均衡每个传感器耗能,以延长全网寿命,实验结果表明了算法的有效性。     

一种节能的无线传感器网络多跳自适应时间同步算法

研究能量长期有效的时间同步协议是成功部署生命力强的无线传感器网络的一项关键策略,对此,提出一种低能耗的多跳自适应时间同步算法（MATS：Multi-hop adaptive time synchronization）,该算法设计了一套灵活的机制来调整同步模式、全网重同步周期以及每对节点同步时的信标数,并且利用最大似然估计原理同时对节点的时钟偏移和频率偏移进行估计,达到用最小的能量损耗完成长期的、全网的时间同步的目的,最后通过数学分析和仿真的方法对所提出的改进算法进行了验证。     

基于误差映射的无线传感器网络同步精度测试方法

传统的时间同步精度测试方法使用查询的方式需要占用无线网络资源,有可能影响系统正常运行。为此设计了基于误差映射的同步精度测试方法。通过使用FPGA对节点对应端口变化监测获得节点间时间同步误差的变化,从而避免了对无线通信资源的占用。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以获得更加实时的测量结果,而且使用更加灵活、方便。     

无线传感器网络时间同步协议

出了基于层次结构的无线传感器网络时间同步协议。首先以汇聚点为根节点建立一个具有层次结构的树,然后采用成对同步法沿着该树建立一个全网统一的时钟。仿真结果显示该协议能满足无线传感器网络的时间同步要求。     

无线传感器网络中多跳时间同步算法的研究

提出了一种基于簇型的多跳时间同步算法——CBTS。利用Leach算法将网络划分成不同的簇,在此基础上把节点间的时间同步分为水平同步和垂直同步两个阶段来完成。在水平同步阶段,通过构建基站与簇头节点的层次拓扑结构,采用双向消息交换同步机制来完成簇头节点与基站的时间同步。在垂直同步阶段,采用双向消息交换和参考广播相结合的同步机制,来完成簇头节点和簇成员之间的时间同步,并利用最小方差线性拟合的方法估计了节点的时钟偏差,提高了时钟同步的精度,最终实现了整个网络节点的时间同步。经过仿真测试,证明该算法具有较低的消息交换开销和不错的同步精度。