无线传感器网络FTSP时间同步算法研究及改进
无线传感网中的数据同步与一致性算法研究
无线传感网中的数据同步与一致性算法研究在现代社会，物联网技术得到了发展，无线传感网成为了物联网中不可或缺的一部分。
而在无线传感网中，数据同步与一致性算法则是非常重要的研究方向。
本文将从数据同步与一致性算法的概念、发展历程、现有技术和未来发展方向等方面进行论述。
一、概念数据同步和一致性算法是指在一个分布式系统中多个节点之间共享数据时保证数据更新正确性的算法。
其目标是确保各个节点之间的共享数据保持一致性。
因为数据在分布式系统中可能会同时被多个节点同时修改，因此数据的不一致性和错误问题就会发生。
解决这个问题就需要数据同步和一致性算法的支持，以确保数据在所有节点之间的一致性和正确性。
二、发展历程数据同步和一致性算法起源于20世纪60年代。
那时分布式系统并不普及，因此数据同步和一致性算法属于比较理论性的研究领域。
70年代随着分布式计算机技术的发展，数据同步和一致性算法开始逐渐应用于实际开发中。
80年代以后，随着计算机网络技术的飞速发展，数据同步和一致性算法越来越重要。
一些先进的数据同步和一致性算法，例如2PC、3PC，Paxos算法、RAFT算法，都先出现实验室中。
但是，这些算法往往不易实现，并且在分布式系统的规模较大时会存在性能问题。
三、现有技术目前，应用比较广泛的算法有2PC（Two-phase commit）和3PC（Three-phase commit）、Paxos算法、RAFT算法等。
这些算法都是具备良好的可扩展性，并且能够保证数据同步和一致性。
但是，这些算法都存在性能问题，特别是在规模较大的系统中更为明显。
因此，相当多的研究人员和机构致力于研究和开发更好的数据同步和一致性算法。
四、未来发展方向在未来，数据同步和一致性算法将更加注重实现的效率和性能。
为了解决现有算法可能存在的性能问题，一些新技术的应用不断被研究，例如基于 quorum 的算法、快照隔离协议（Snapshot isolation protocol）、MVCC（Multi-Version Concurrency Control）等新技术都表现出了良好的应用前景。
无线传感器网络时间同步方法研究
无线传感器网络时间同步方法研究随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）已经成为实现智能化、自动化和联网化的重要要素之一。
在WSNs中，时间同步是一项关键技术，它可以确保网络节点之间的时间一致性，从而实现数据的准确收集和处理。
本文将探讨无线传感器网络时间同步方法的研究，包括时钟同步协议和时间误差补偿方法。
一、时钟同步协议时钟同步协议旨在使WSNs中的节点能够在一个全局共享的时间轴上保持一致。
常见的时钟同步协议包括以下几种。
1.1 Berkeley算法Berkeley算法是一种分布式时钟同步算法，它通过选举一个特殊节点作为时间服务器来实现同步。
该算法将网络节点分为两类：时间服务器和普通节点。
时间服务器通过周期性地向所有普通节点广播时间信息来同步网络。
普通节点根据接收到的时间信息调整自己的时钟。
由于该算法采用分布式的方式，节点之间的通信开销相对较小，适用于大规模的WSNs。
1.2 RBS算法RBS（Reference Broadcast Synchronization）算法是一种基于参考广播的时钟同步算法，通过以广播方式将时间信息传播给其他节点来实现同步。
该算法先选举一个特殊节点作为参考节点，该节点拥有一个精确的时钟源。
参考节点周期性地广播时间信息，并且其他节点在接收到广播后根据参考节点的时间信息进行时钟的调整。
RBS算法适用于小规模的WSNs，但对网络中的通信开销较大。
1.3 FTSP算法FTSP（Flooding Time Synchronization Protocol）算法是一种基于洪泛方式的时钟同步算法，它通过广播方式将时间信息传播给所有其他节点。
FTSP算法基于对跳数的计算来估计节点之间的时钟差，并通过协调函数来调整时钟。
由于该算法采用全节点通信的方式，能够实现较高的同步精度。
二、时间误差补偿方法时间误差是指节点自身时钟与参考时间的差值，由于节点硬件等原因，时钟会存在一定的误差。
无线传感器网络时钟同步中节点之间的延时分布
2020⁃12⁃31计算机应用,Journal of Computer Applications 2020,40(S2):85-89ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//无线传感器网络时钟同步中节点之间的延时分布伊德尔昆1，孙锴1，王滨1，张增平2*（1.内蒙古大学电子信息工程学院，呼和浩特010020；2.内蒙古财经大学计算机信息管理学院，呼和浩特010070）（∗通信作者电子邮箱100002170@ ）摘要：针对无线传感器网络中每个传感器节点传输前和接收后的时间信息记录间隔之间，无线电信号传递时存在多种不同的随机链路延迟的问题，通过实际实验平台的测试发现了随机延迟的分布情况。
首先，利用双向信息交换模式进行理论建模，并分析上下行链路的随机延迟组成的理论部分；其次，通过搭建ZigBee 网络平台使两个传感器节点交换时间戳信息，并进行数据采集；最后，利用Q -Q 图分布检验拟合优度的方法对采样数据进行检验。
理论分析和实验结果表明，基于ZigBee 网络的传感器节点交换信息时上行链路和下行链路的随机延迟分布分别服从正态分布；随机延迟会影响时钟同步算法的精确度，因此可以利用该实验结果为前提来设计算法，补偿延迟提高同步精度。
关键词：无线传感器网络；时间同步；时间戳；Q -Q 图；随机延迟分布中图分类号：TP212；TN926文献标志码:ADelay distribution between nodes in clock synchronization of wireless sensor networksYI Deerkun 1，SUN Kai 1，WANG Bin 1，ZHANG Zengping 2*（1.College of Electronic Information Engineering ，Inner Mongolia University ，Hohhot Inner Mongolia 010020，China ；2.College of Computer &Information Management ，Inner Mongolia University of Finance and Economics ，Hohhot Inner Mongolia 010070，China ）Abstract:In the wireless sensor network ，it is found that there are many different random link delays between the recording interval of each sensor node before transmission and after reception.Firstly ，the two -way information exchange mode was used for theoretical modeling ，and the random delay parts of uplink and downlink were analyzed.Secondly ，the exchange of the timestamp information between the two sensor nodes was achieved by building a ZigBee network platform and the collection of data was done further.Finally ，the sampling data were tested by using Quantile -Quantile plot distribution test to fit goodness.Theoretical analysis and experimental results show that the uplink and downlink random delay distributions obey normal distribution respectively when sensor nodes exchange information based on ZigBee network.The mentioned random delay will affect the accuracy of various clock synchronization algorithms ，so the experimental results in this article can be used as the premise to design algorithm to compensate for the delay and improve the synchronization accuracy .Key words:Wireless Sensor Network (WSN);clock synchronization;time stamp;Quantile -Quantile plot;random delay distribution引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network ，WSN ）［1-2］作为物联网的前端技术，是将数字世界与物理世界连通的一个桥梁，从而很大程度上改变了人与自然之间的信息交互方式。
无线传感网络学习心得
无线传感器网络学习心得初次接触这个课程时，我无意地在课本中看到了对于无线传感器网络的基本概述：无线传感器网络是一种全新的信息获取平台，能够实时监测和采集网络分布区域内各种检测对象的信息，并将这些信息发送到网关节点，以实现复杂的指定范围内目标检测与跟踪。
这让我联想到物联网体系的感知层与网络层，乍一想，这不就是物联网感知层与网络层的整体解决方案么？美国《商业周刊》与MIT 技术评论分别将无线传感器网络列为改变世界的10大技术之一。
作为一名物联网工程专业的大学生，了解于此，内心燃起了一团火焰，因为觉得这个将成为我们将以时代推动者的身份参与到人类21世纪的建设中。
学习无线传感器网络这个课程，分3个阶段，第一个阶段是分别讲解无线传感器网络里面的各个组成部分，包括物理层，信道接入技术，路由协议，拓扑技术，网络定位与时间同步技术等等。
第二个阶段是整合零碎的知识，总结出无线传感器网络的工作原理。
第三阶段是利用现有知识理解无线传感器网络在物联网环境下的应用并且能够根据现实需求设计出符合要求的一个整体的无线传感器网络。
第一阶段知识总结，（1）无线传感器网络物理层是数据传输的最底层，它需要考虑编码调制技术，通信速率，通信频段等问题。
信道接入技术中有IEEE 802.11MAC协议，S-MAC协议，Sift协议，TDMA技术，DMAC技术，CDMA 技术。
在物理层和信道接入技术主要有2个标准，一个是IEEE 802.15.4标准，一个是ZigBee标准，它们各有优劣，可根据现实情况采用不同标准。
（2）无线传感器网络路由协议的作用是寻找一条或或多条满足一定条件的，从源节点到目的节点的路径，将数据分组沿着所寻找的路径进行转发。
路由协议中有Flooding 协议，Gossiping协议，SPIN协议，DD协议，Rumor协议，SAR协议，LEACH 协议，PEGASIS协议等协议。
（3）动态变化的拓扑结构是无线传感器网络最大特点之一，拓扑控制策略为路由协议、MAC协议、数据融合、时间同步和目标定位等多方面都奠定了基础。
无线传感器网络的多跳时间同步算法研究
ห้องสมุดไป่ตู้
【 关键词】 无线传感器 网络 ； ： 时间同步；多跳
１引言 ．
Ｆ Ｓ （ ｌ ｄｎ Ｔｍ Ｓ ｎｈｏ ｉ ｔ ｎ ｒｔｃ１算 法 ｆ１是 ｒＰ Ｆｏ ｉ ｉ ｅ ｙｃｒｎ ａ ｏ Ｐｏｏｏ） ｏ ｇ ｚｉ ５
无 线传 感器 网络 （ Ｎ） 由分 布 在 物 理 空 间 上 大 量 传 感 器 Ｖ ｎ ｅｂｈ大 学 Ｂ ａｉａ ｕｙ提 出 的 。该 算 法 假 定 每 个 节 点都 ＷＳ 是 ａ ｄｒｉ ｒ ｓｖＫｓ ｎｌ 节 点通 过 自组 织 的方 式构 成 网络 ， 点 协 作 完 成 数 据 采 集 ， 节 融合 有一 个 本 地 时 钟 。它 利 用 单个 广播 实 现 发送 者 与 多 个 接 收 者 的 处 理 ， 信 发 送 等 任 务 。作 为分 布 式 系统 ， 线 传 感 器 网络 具 有 时 钟 同 步 采 用 同步 时 间 数 据 的 线 性 回 归 方 法 估 计 时 钟 漂 移 和 通 无 针 拓 高灵活性 。 鲁棒性等优点 ， 广泛应 用于国防 ， 保 ， 通 ， 强 被 环 交 医 偏 差 。设 计 了一 套 根 节 点 选举 制度 ， 对 根 节 点 失 败 ， 扑 结 构 疗 以及 制造 业 等 多 个 领 域『１ 】 １ｆ 。时 间 同 步 已经 成 为 无 线 传 感 器 变 化 ． 节 点 的 加 入一 些 情 况 进 行 了 优 化 。 多跳 的 Ｐ采 用层 ２ 新 次 结 构 ． 节 点 属 于级 别 Ｏ 根 节 点 广 播 域 内 的 节 点属 于级 别 ｌ 根 。 ， 网络 应用 的重 要 组 成 部 分 。 级 的节 点 同 步 到 （ １ 的节 点 ， 终 网络 叶 节 点 同 ｉ ） — 最 由于 传 感 器 节 点 的 能 量 资 源 。 算 能 力 ． 信 带 宽 ， 储 容 以此 类 推 ． 别 ｉ 计 通 存 量 有 限 的 特 点 使 得 传 统 网络 时 间 同步 算 法 Ｇ Ｓ和 Ｎ Ｐ已 经 不 步 。 Ｐ Ｔ 适 用于 无 线 传 感 器 网 络 。 目前 已有 针 对 无 线 传 感 器 网 络 的 一 些 ２４ Ｅ ． 算 法 基本 时 间 同 步算 法 ． 跳 同 步 已经 趋 于成 熟 ， 度 可 达 到 １ 单 精 ｓ， 而 多跳 的 同步 研 究 相 对 薄 弱 。 现有 的 大 多 时 间 同 步 算 法 集 中 于 关 注提 高单 跳 的 时 间 同 步 精度 。 后 扩 展 到 多 跳 网络 中 ， 忽 略 然 而
第6章 无线传感器网络--时间同步
31
GPS进行时间同步的局限性
1. 需配置高成本的GPS接收机 2. 在室内、森林或水下等有障碍的环境中无法使用GPS 系统 3. 如果用于军事目的，没有主控权的GPS系统也是不可 依赖的 在传感器网络中只可能为极少数节点配备GPS接收 器，这些节点为传感器网络提供基准时间
32
传感器网络的常用时间同步机制
改进方法：
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后同步思想
通常情况下节点的时间不必同步 当监测到一个事件发生时，节点才采用RBS机制进行 时间同步 优点：
节省传感器节点的能量
缺点：
不适应于需进行长距离或长时间通信的时间同步的应用
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6.3.2 TPSN时间同步协议
传感器网络时间同步协议TPSN(Timing-sync Protocol for Sensor Networks),提供传感器网络全网范围内节 点间的时间同步。
2. 根节点的邻居节点收到“级别发现分组”
55
生成层次结构阶段
3. 节点收到第i级节点的广播的“级别发现分组”
记录发送这个广播分组的节点ID
设置自己的级别为(i+1)
广播级别设置为(i+1)的“级别发现分组”分组
4. 重复步骤3，直到网络内的每个节点都被赋予一个级 别 节点一旦建立自己的级别，就忽略任何 “级别发现 分组”
3. 传播延迟
4. 接收时间
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各种延时对时间同步精度的影响
局域网信道访问延迟往往变化比较大
广域网的传输延迟抖动也比较大
发送延迟和接收延迟的变化相对较小
28
6.3传感器网络时间同步机制
无线传感器网络中的节点定位与时钟同步技术
无线传感器网络中的节点定位与时钟同步技术无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布在特定区域内的无线节点组成的网络系统。
这些节点具有自主感知、信息处理和无线通信能力，能够实时感知环境信息并将其传输至中心节点或基站。
在WSN中，节点的定位和时钟同步是实现高性能和可靠性的关键技术。
节点定位技术是WSN中非常重要的一项技术，它可以提供节点的位置信息，从而实现对环境的精确监测和控制。
常用的节点定位技术可以分为基于信号强度的方法和基于几何方法两种。
基于信号强度的节点定位技术使用无线信号的传输强度来确定节点的位置。
这种方法利用信号在传输过程中的衰减和路径损耗进行位置估计。
常见的基于信号强度的节点定位方法有最小二乘法（Least Squares，LS）、加权最小二乘法（Weighted Least Squares，WLS）和贝叶斯推断等。
这些方法能够通过对信号强度进行测量和分析，实现对节点位置的估计和定位。
基于几何的节点定位技术则是利用节点之间的几何关系来确定位置。
这种方法通过节点之间的距离或角度信息，使用三角测量或多边测量等几何原理进行位置估计。
常用的基于几何的节点定位方法有距离测量法（Distance Measurement）和角度测量法（Angle Measurement）。
这些方法通常需要节点具备较高的计算和通信能力，但能够获得较高的定位精度。
除了节点定位，时钟同步技术也是WSN中的关键技术之一。
在WSN中，节点之间的时钟偏差会导致通信的时序问题，进而影响协同处理和信息传递。
因此，实现节点之间的时钟同步，对于保证数据的准确性和网络性能至关重要。
常见的节点时钟同步方法有全局时钟同步和局部时钟同步两种。
全局时钟同步是指通过协议或算法，实现网络中所有节点的时钟完全一致，例如网络时间协议（Network Time Protocol，NTP）。
但是，由于WSN中节点具有资源受限和网络拓扑动态变化等特点，实现全局时钟同步存在一定的困难。
无线传感器网络时间同步
无线传感器网络时间同步随着无线传感器网络的快速发展，大规模部署的传感器节点数量急剧增加。
无线传感器网络中的各个节点通常需要协同工作，因此对节点之间时间的同步非常重要。
只有实现了精确可靠的时间同步，无线传感器网络才能更加高效地运行。
一、时间同步的重要性时间同步在无线传感器网络中起到了至关重要的作用。
首先，时间同步可以协调不同节点之间的工作，确保节点以协同的方式进行数据收集、传输和处理。
其次，时间同步可以帮助节点进行协调的能量管理，使得节点在执行任务时能够更好地平衡能量消耗。
此外，时间同步还可以提供对网络中事件发生时间的准确标记，帮助我们更好地分析和理解网络中的行为与现象。
二、常见的时间同步方法在无线传感器网络中，存在多种时间同步方法。
以下是其中几种常见的方法：1. 基于全局时间的同步方法基于全局时间的同步方法借助于一个时间参考节点，将全局时间广播给其他节点。
时间参考节点通过自身的晶振等方式获得准确的时间信息，并将其通过广播方式传输给其他节点，达到时间同步的目的。
2. 基于邻近节点的同步方法基于邻近节点的同步方法不依赖于全局时间，而是通过与邻近节点之间的通信来进行时间同步。
该方法通过相互之间的通信，以及传输延迟计算方法，实现了节点之间的时间同步。
3. 基于时间戳的同步方法基于时间戳的同步方法通过给每个节点分配一个相对于一个参考节点的时间戳，来实现节点之间的时间同步。
节点通过与参考节点进行通信，获取参考节点的时间戳，并根据传输延迟等因素进行时间纠正，最终实现时间同步。
三、时间同步的挑战与解决方案然而，实现无线传感器网络中的时间同步并非易事，会面临多种挑战。
以下是一些常见的挑战以及相应的解决方案：1. 传输延迟不确定性：无线传感器网络中的数据传输存在不确定性，传输延迟会受到各种因素的影响。
解决这个问题的方案可以采用时间戳校正和数据同步机制，以保证时间同步的准确性。
2. 能量消耗问题：时间同步需要节点之间频繁地进行通信，而通信会消耗节点的能量。
面向无线传感器网络的协同定位与时钟同步技术研究
面向无线传感器网络的协同定位与时钟同步技术研究近年来，无线传感器网络越来越受到人们的关注。
它具有自组织、无线通信、分布式处理等优点，被广泛应用于环境监测、智能交通、工业自动化、医疗卫生等领域。
然而，在无线传感器网络应用中，位置和时间都是非常重要的信息。
由于无线传感器节点通常具有小尺寸、低功耗、低成本等特点，因此单个节点的定位和时钟同步精度可能较低。
为了提高系统整体精度以满足实际应用需求，研究协同定位与时钟同步技术对于无线传感器网络具有重要意义。
一、协同定位技术协同定位技术是指多个传感器节点通过互相协作，共同完成对目标物体位置的估计。
在协同定位中，每个传感器节点都具有一定的位置信息，但精度可能不够高。
通过相互协作，可以综合多个节点的信息估计目标的位置，从而提高整个系统的定位精度。
1.群定位算法群定位算法是一种常见的协同定位算法，它基于概率论和统计学原理，通过多个节点的测量信息估计目标的位置。
在群定位算法中，每个节点测量的是目标距离或到达时间。
节点利用这些观测值，根据其到目标的距离或时间差估计目标的位置，最终将多个估计位置进行加权平均，得到目标的最终定位结果。
2.基于多智能体系统的协同定位算法多智能体系统是指由多个具有自主决策能力、协作能力和交流能力的智能体组成的系统。
在基于多智能体系统的协同定位算法中，传感器节点被视为智能体，通过相互协作实现对目标位置的估计。
在估计过程中，智能体之间可以进行信息交流、任务分配等，以提高估计的精度和效率。
二、时钟同步技术时钟同步技术是指多个传感器节点通过相互协作，使其本地时钟与网络时钟同步。
在无线传感器网络中，每个节点都有一颗本地时钟，但是它们的频率可能存在偏差，导致节点之间存在时间误差。
为了保证数据同步和协同定位的准确性，需要进行时钟同步。
1.基于PTP的时钟同步技术PTP是Precision Time Protocol的缩写，是一种基于协议的时钟同步技术。
在PTP中，主时钟负责向从时钟发送同步信号，从时钟根据收到的同步信号调整本地时钟，实现时钟同步。
无线传感器网络中的时间同步方法
无线传感器网络中的时间同步方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由大量部署在被监测区域内的无线传感器节点组成的网络。
这些节点通过无线通信协作工作，收集、处理和传输环境中的信息。
时间同步是WSN中的一个关键问题，它可以确保节点之间的时间一致性，提高网络性能和能源效率。
本文将介绍一些常用的无线传感器网络中的时间同步方法。
一、基于全局时间同步的方法基于全局时间同步的方法是通过引入一个全局时间参考来实现节点之间的时间同步。
其中，GPS是最常用的全局时间参考。
节点通过接收GPS信号来获取准确的时间信息，并进行时间同步。
然而，GPS信号在室内或者复杂的环境中可能受到干扰，导致时间同步的不准确。
因此，基于全局时间同步的方法在某些特殊环境下可能并不适用。
二、基于局部时间同步的方法基于局部时间同步的方法是通过节点之间相互协作来实现时间同步。
其中，最常用的方法是基于邻居节点的时间同步。
节点通过与邻居节点进行通信，交换时间信息，并根据接收到的时间信息进行时间同步。
这种方法不依赖于全局时间参考，适用于无法获取准确全局时间的环境。
然而，由于节点之间的通信可能受到信号传输延迟等因素的影响，导致时间同步的误差增大。
三、基于时钟漂移的方法基于时钟漂移的方法是通过测量节点时钟的漂移率来实现时间同步。
节点的时钟可能存在一定的漂移，即时钟的频率与真实时间的频率不完全一致。
通过测量时钟的漂移率，节点可以根据漂移率对时间进行校正，从而实现时间同步。
然而，由于节点时钟漂移率的变化可能受到温度、电压等因素的影响，导致时间同步的准确性降低。
四、基于事件驱动的方法基于事件驱动的方法是通过节点之间的事件触发来实现时间同步。
节点在收到某个事件触发信号后，记录下该事件发生的时间，并将该时间信息传递给其他节点。
其他节点根据接收到的事件时间信息进行时间同步。
这种方法不依赖于全局时间参考和时钟漂移，适用于无法获取准确全局时间和时钟漂移率的环境。
无线传感器网络的分簇时间同步算法研究
无线传感器网络的分簇时间同步算法研究陶志勇;胡明;方宁【摘要】Time synchronization is the basis of the important technology of wireless sensor network, Low energy consumption and high accuracy are important technical requirements of time synchronization for wireless sensor network. Briefly describing the classic time synchronization of wireless sensor network algorithm and are compared, Specifically describes the improved cluster —based mechanism and the combi-ination of improved algorithms of PTSN and DTMS. Improvement of Clustering and DMTS save energy, and in the case of high precision the improved algorithm of PTSN also saves some energy. This approach not only reduce the network's energy consumption, but also ensures the accuracy of the network.%时间同步技术是无线传感器网络许多关键技术实现的基础,低耗能和高精度是无线传感器网络时间同步算法的重要技术要求；简要阐述了无线传感器网络的经典时间同步算法并进行了比较,具体介绍了基于分簇改进机制的,融合了PTSN 改进算法和DMTS算法的时间同步技术；分簇改进机制和DMTS节约能量,而PTSN改进算法在精度高的情况下,复杂度较低,也节约了部分能量；此方法减少了网络的能量消耗,同时也保证了网络的精度.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2012(020)007【总页数】4页(P2010-2013)【关键词】无线传感器网络;分簇;时间同步;DMTS;TPSN【作者】陶志勇;胡明;方宁【作者单位】辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105【正文语种】中文【中图分类】TH3930 引言随着现代微电子技术、微机电系统、片上系统SoC、纳米材料、无线通信技术、信号处理技术、计算机网络技术等得进步以及互联网的迅猛发展，促进了低成本、低功耗的微型多功能传感器的快速发展。
无线传感器网络中的数据时钟同步方法
无线传感器网络中的数据时钟同步方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络。
这些节点通过自组网技术，能够协同工作并收集、处理、传输环境中的各种信息。
在无线传感器网络中，数据时钟同步是一项十分关键的技术，它可以确保网络中各个节点的时钟准确同步，从而保证数据的一致性和可靠性。
目前，存在多种数据时钟同步方法用于无线传感器网络。
下面将介绍几种常见的方法：1. 基于事件触发的同步方法：该方法基于网络中发生的事件来进行同步。
当一个事件在无线传感器网络中发生时，节点会根据该事件的时间戳进行调整自身的时钟。
例如，当一个节点探测到温度超过某个阈值时，它会广播一个事件，并将当前时间戳加入其中。
其他节点收到该事件后，根据事件中的时间戳进行时钟调整。
这种方法能够在网络中实时进行同步，但对事件的触发和传播有较高的依赖性。
2. 基于交互的同步方法：该方法基于节点之间的相互交互来进行同步。
节点会周期性地向其邻居节点发送同步请求，并利用接收到的时钟信息来调整自身的时钟。
这种方法能够适用于各种网络环境，并且能够自动适应节点的加入和离开。
然而，由于通信的延迟和不确定性，可能导致时钟同步误差较大。
3. 基于时间协议的同步方法：该方法使用时间协议来进行同步，例如网络时间协议（Network Time Protocol, NTP）。
节点会周期性地向时间服务器发送时间请求，服务器会回复准确的时间戳。
节点根据收到的时间戳来调整自身的时钟，并与时间服务器保持同步。
这种方法能够提供较高的时钟同步精度，但对于无线传感器网络来说，可能会产生较大的通信开销和能量消耗。
4. 基于位置信息的同步方法：该方法通过节点之间的相对位置信息来进行同步。
节点会通过测量收到信号的强度和到达时间差来估计与邻居节点的距离，并根据距离信息来进行时钟同步。
这种方法可以减少通信开销和能量消耗，但对于大规模网络来说，位置信息的获取和处理可能会带来一定的复杂性。
无线传感器网络同步与接入技术研究
无线传感器网络同步与接入技术研究无线传感器网络同步与接入技术研究无线传感器网络是指由大量分散部署在特定区域内的传感器节点组成的自组织、无线通信的网络。
它具有广泛的应用前景，如环境监测、智能交通、物流追踪等。
在无线传感器网络中，节点的同步与接入是实现网络协同工作和数据共享的关键技术之一。
本文将从无线传感器网络同步和接入技术的需求与挑战、同步技术与接入技术的研究现状以及未来的发展方向等方面进行探讨。
一、需求与挑战无线传感器网络中的节点通常使用本地时钟进行运行和通信，并通过无线信道进行信息传输。
然而，节点之间存在时钟漂移和时钟偏移，导致节点之间的时钟不同步。
此外，无线传感器网络面临的还有大规模节点的接入问题。
大量节点同时进行同步与接入将极大地消耗网络资源，并引起网络的拥塞与不稳定。
因此，无线传感器网络同步与接入技术需要解决时钟不同步和网络资源限制等问题，并具备高效、可靠和实时的特性。
二、同步技术的研究现状1. 时钟同步协议目前，常用的时钟同步协议有RBS、TPSN、FTSP等。
其中，RBS（Reference Broadcast Synchronization）通过发送节点自身的时钟信息进行同步，但需要较长的时间达到同步状态。
TPSN（Timing-sync Protocol for Sensor Networks）通过选举节点作为全局时钟参考并进行时钟同步，能够获得较高的同步精度。
FTSP（Flooding Time Synchronization Protocol）则采用洪泛方式进行时间信息的广播，具有较低的通信开销和较高的同步精度。
2. 接入技术为解决大规模节点同时接入导致的网络资源限制问题，研究人员提出了多种接入技术。
其中，分簇技术是将节点进行划分，形成多个簇头，并由簇头进行节点间的同步与接入。
另外，还有基于功率控制和时隙分配的接入技术，通过调整节点的传输功率和分配传输时隙，实现节点的有序接入，减少网络拥塞和冲突。
无线传感器网络的时间同步技术
ｆｏｒ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ
Ｇａｎｅｒｉｗａｌ”１提出的ＴＰＳＮ是层次结构时间同步算法。该算 法分为两个不同的阶段：层次发现阶段和同步阶段。在层次 发现阶段，网络中的每个节点会分别指定一个层次级别。其 中发起时间同步初始化的节点被成为根节点，它的级别为０。 每个节点的级别字段放映了它距离根节点的跳数。在同步阶 段，每个节点以类似ＳＮＴＰ（ｓｉｍｐｌｅｎｅｔｗｏｒｋｔｉｍｅｐｒｏｔｏｃ０１）的方式 和它的父节点交换时间戳。作为其它所有节点的父节点，根 节点提供一个精确的参照。通过在介质控制层为无线信息加 时间戳和采用双向信息交换，ＴＰＳＮ已证明比ＲＢＳ的性能要高 两倍。ＴＰＳＮ的不住在于没有计算节点的时间偏差，是的精度 受到限制，另外，也不能适应拓扑结构的变动。 （３）Ｆｌｏｏｄｉｎｇ Ｔｉｍｅ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＦＴＳＰ） ＦＴＳＰ的目标是实现整个网络的时间同步并且误差控制
来回时间和有服务器同步，服务器通常具有微秒级的精度。而 时间服务器则通过外部时间源进行同步，通常是ＧＰＳ。在Ｉｎ． ｔｅｍｅｔ中ＮＴＰ已经广泛的采用并证明是一种有效安全和健壮 性好的协议。但是，在无线传感器网络中，由介质传输控制层 引起的传输时间的不确定性可能造成每一个ｈｏｐ几百微秒的 网络延迟。因此，缺乏更好的适应性，ＮＴＰ只能用于某些对精 度要求低的无线传感器网络。
ｉｓ
ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｎｄ
ｔｈｅ ｒｅａｓｏｎ ｗｈｙ ｔｈｅｙ
ａｒｅ
ｎｏｔ ｓｕｉｔａｂｌｅ
ｆｏｒ ＷＳＮｓ
ａｎａｌｙｚｅｄ；ｔｈｅｎ ｓｏｍｅ ｔｉｍｅ
ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｆｏｒ ＷＳＮｓ ａｒｅ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ｉｎ ｄｅｔａｉｌｅｄ．Ｂｙ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ
无线传感器网络时间同步方法
无线传感器网络时间同步方法无线传感器网络（WSN）是由大量的分布式无线传感器节点构成的一种网络形式，节点之间通过无线通信传递信息。
在WSN中，时间同步是一个重要的问题，它能够保证节点之间的事件发生顺序一致，提高网络的可靠性和性能。
本文将探讨一些常用的无线传感器网络时间同步方法。
一、全局时间同步方法全局时间同步方法旨在实现整个无线传感器网络内部的全局时间同步。
以下介绍两种常见的方法：1. 树形同步方法树形同步方法以一个根节点为出发点，通过广播或多播方式将时间信息传递给其他节点。
它通过建立以根节点为中心的时间同步树，将时间信息从根节点传递到每个叶节点。
一般具有较低的时延和较好的同步效果。
2. 基于多跳的同步方法基于多跳的同步方法通过相邻节点之间的信息交换实现时间同步。
节点通过接收相邻节点的时间信息，并根据接收到的时间信息进行本地时间调整，从而实现时间同步。
这种方法适用于网络拓扑变化频繁的情况下。
二、局部时间同步方法局部时间同步方法旨在实现节点子集之间的时间同步。
以下介绍两种常见的方法：1. 链式同步方法链式同步方法通过节点之间的双向通信来实现时间同步。
节点按照某种规则构建起通信链路，通过链路上的信息传递，最终实现局部区域内的时间同步。
2. 感知时间同步方法感知时间同步方法利用节点之间的感知能力来实现时间同步。
节点通过感知环境中发生的事件、接收的信号等参数来调整本地时间，从而实现与其他节点的时间同步。
这种方法适用于对环境感知能力较强的场景。
三、混合时间同步方法混合时间同步方法是将全局时间同步方法和局部时间同步方法相结合使用，旨在实现网络整体的时间同步。
通过综合利用不同的时间同步方法，可以达到更高的同步精度和网络性能。
总结：无线传感器网络时间同步是提高网络可靠性和性能的关键问题，本文介绍了全局时间同步方法、局部时间同步方法和混合时间同步方法。
在实际应用中，需要根据具体的网络拓扑和应用需求选择合适的时间同步方法，并结合网络规模、节点功耗等因素进行调整和优化。
无线传感器网络发展现状研究
无线传感器网络发展现状研究引言近年来,由于微电子技术、计算技术和无线通信技术的进步,使得大量低功耗、多功能、低成本的无线传感器问世,由多个传感器共同构成的网络系统吸引了大量学者的兴趣。
无线传感器网络(WSN)就是在监测区域内布置大量具有信息采集、数据处理及无线通信能力的节点,整体形成一个多跳自组织网络系统,共同完成某些功能,在环境监测、交通运输、医疗等领域的科学研究中得到广泛应用。
无线传感器网络的传感器节点通常配备一个或多个不同类型的传感器,用于完成不同物理数据的采集。
同时节点上还配置有微处理器、存储器、电源、射频收发器和执行器等。
与传统的传感器网络不同,WSN体积小,价格便宜,因而节点的能量(如存储空间、计算能力、通信带宽、通信范围等)相对较弱。
此外,WSN节点常常由电池供电,并且常常工作于恶劣的环境甚至是敌方区域,不能提供电池补给或更换,因而电源也是约束传感器节点的一个重要因素。
节点通常由无线通信设备通过多跳的方式将数据发送到基站,再由基站传送到指挥中心。
WSN领域的研究目标是满足上述约束条件的同时完成指定任务。
引入新的设计理念,开发或改进现有的协议,开创新的应用领域,开发新的算法,都成为WSN研究热点。
本文总结了近年来WSN关键支持技术新的协议、算法以及应用。
1 无线传感器网络的应用无线传感器网络由许多不同类型的节点(如地震、低采样率电磁传感器、温度、视觉、红外声音和雷达等)构成。
WSN的应用,可以分为监测和追踪两类。
监测应用包括室外室内环境监测、健康状况监测、库存监测、工厂生产过程自动化、自然环境监测等方面。
跟踪的应用有目标跟踪、动物跟踪、汽车跟踪、人的跟踪等。
1.1 公共卫生WSN可用于残疾人监测、病人监测、诊断、医院药品管理系统。
C.R.Badker 等人指出,在公共卫生医疗监测中应用WSN能提高现有卫生和病人监测状况。
文中提出了4种应用原型:婴儿监测、提醒聋人、血压监测与追踪、消防员身体特征信号监测。
无线传感器网络时钟同步协议研究
无线传感器网络时钟同步协议研究魏秋桐;曾培【摘要】无线传感器网络应用的出现,使无线传感器网络中传感器节点的时钟同步技术变得越来越重要.本文旨在回顾一些主要的时钟同步协议,然后从拓扑结构方面对这些协议进行分类,并基于准确性、鲁棒性、计算负载三个标准对这些协议进行分析和比较.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2016(000)008【总页数】1页(P139)【关键词】偏移;偏斜;时间戳【作者】魏秋桐;曾培【作者单位】重庆邮电大学自动化学院,中国重庆 400065;重庆邮电大学自动化学院,中国重庆 400065【正文语种】中文传感器网络中的很多应用都需要节点的时钟同步，为此，研究人员提出了许多不同的时钟同步协议。
在无线传感器网络中，传感器节点的能量消耗是最主要的问题。
围绕这个问题，本文的评价标准如下：准确性：协议的平均精度或误差。
抗节点失效的鲁棒性：特定的单节点/多节点的故障不影响协议的进程。
计算负载：关于时钟偏斜和偏移的估计和补偿的计算。
在本文中，任何统计分析的使用，都被认为是高负载的计算。
本文的协议划分为两种：集中式和分布式。
其中，集中式是网络中有一个具有领导者功能的节点，其他节点都跟随此节点。
分布式是网络中的所有节点功能相同，不存在具有特殊功能的节点结构。
TDP（Time Diffusion synchronization Protocol）[6]有两个阶段：活跃阶段（持续时间基于最大允许时钟漂移）和睡眠阶段（执行同步算法）。
协议将节点分为不同的簇，每个活跃阶段选举产生主节点，具有鲁棒性。
每一簇的主节点通过扩散时钟消息来聚集本地时间，获得一个系统级的时间标度。
RBS（Reference Broadcast Synchronization）[1]省略了发送方消息的非确定性部分。
在RBS中，主节点广播一个不带时间戳的普通消息，从节点用自己的本地时钟记录各自的消息接收时间，然后与邻居节点相互交换时间信息，并利用偏移矩阵计算相对于所有其他节点时钟偏移的平均值，对本地时钟进行相应调整。
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福建 省教育厅科技 项 目（ Ｊ Ａ１ １ ２ ２ １ ） ； 泉州师范学院科技计划项 目资助 （ ２ Ｏ ｌ １ Ｋ Ｊ ０ ４ ）
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哈 尔 滨 师 范 大 学 自然 科 学 学 报
２ ０ １ ３年 第 ２ ９卷
（ ４ ） 传播 时 延 （ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｉ ｍ ｅ ） ： 报 文在 两
节 点定 位 、 数据融合等． 网络 时 间 协 议 （ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ Ｔ ｉ ｍ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ， Ｎ Ｔ Ｐ ） 是 目前 因特 网上 应 用 最 广 泛 的时 间 同步协 议 ， 但并不适用于能量有 限、 通 信 和计算 能力 都 有 限 的 ＷＳ Ｎ ． 随着 对 ＷＳ Ｎ的 研 究
不 断深 入 ， 研 究 人 员 提 出 了很 多 时 间 同步 算 法 ， 常 用 的有 ： Ｒ Ｂ Ｓ （ Ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｂ ｒ ｏ ａ ｄ ｃ ａ ｓ ｔ Ｓ ｙ ｎ ｃ ｈ ｒ ｏ ｎ ｉ ｚ ａ ． ｔ ｉ ｏ ｎ ） 算 法¨ 、 Ｔ Ｐ Ｓ Ｎ（ Ｔ ｉ ｍ ｉ ｎ ｇ—Ｓ ｙ ｎ ｃ Ｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｒ
条 报文 所需 的时 间 ， 它取 决 于 系统 调用 开 销和 当前 Ｃ Ｐ Ｕ负载 ． 该 时延 具 有 高度 不确 定 性 ， 高 的
可达 几百 毫秒 ．
（ ２ ） 访 问 时延 （ Ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ Ｔ ｉ ｍ ｅ ） ： 报 文 从 等待 信
道空 闲到 开始 发 送 的 时延 ， 它取 决 于 ＷＳ Ｎ 当前 流量 负载情 况 ， 时延从 几毫 秒 到几秒 ． （ ３ ） 发送 时延 （ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｉ ｍ ｅ ） ： 发 送 端
比较 大． Ｄ Ｍ Ｔ Ｓ 算 法也使用广播 同步机制 ， 该算
法在 能耗 和 同 步 精 度 间 做 了 折 中 ， 同 步 精 度 比 Ｒ Ｂ Ｓ算法 略 低 ， 能耗 比前两 种 算 法 都 低． Ｆ Ｔ Ｓ Ｐ算
收稿 日期 ： ２ ０ １ ３—０ ６—１ １
按位发送报文所需时间 ， 该时间取决于报文长度
【 关键词 】无线传感器网络 ； 时间同步； Ｆ Ｔ Ｓ Ｐ； 线性回归
法使用 分 级 单 向广 播 方 式 实 现 同 步 ， 采 用 ＭＡ Ｃ
０ 引 言
时 间同 步是 需 要 协 同 工作 的无 线 传 感 器 网
络（ Ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ， ＷＳ Ｎ） 系统 的一 个 关 键技术 ， 很 多 ＷＳ Ｎ的应用 都需 要 时 间 同步 ， 比如
层 打 时间戳 和 线性 回 归补 偿 时 间漂 移 和 偏 移 的
方式提高同步精度 ， 和上述算法相 比， 在整体性
能上具 有一 定优 势 ， 同步开 销小 、 精度高、 算 法 更 简单 ． 因此选 择 Ｆ Ｔ ｓ Ｐ算法 作为 研究对 象 ， 在深 入 研究 Ｆ Ｔ Ｓ Ｐ算法 的基 础 上 ， 提 出基的同步 精度 ．
叶宇 光
（ 泉州师范学院）
【 摘 要】时间同步是无线传 感器网络的关键技 术之 一， 在分析 Ｆ Ｔ Ｓ Ｐ算法的 基 础上 ， 提 出一 种 同步误 差 更 小 、 精度 更 高的 改进 算法 ， 并 且使 用 Ｎ Ｓ ２仿 真 工 具对 改进算法进行仿真 ， 实验结果表明改进后的算法能有效提 高网络的同步精度．
将报 文在 节 点 间传 递 过 程 分 解 成 不 同的 阶段 是 研究 ＷＳ Ｎ时 间 同步 的 关 键 ， 一 条 报 文 在 节 点 间 传递 的过 程 可分解 成如 下六 部分 ＿ ４ Ｊ ：
（ １ ） 发 送处 理 时延 （ Ｓ ｅ ｎ ｄ Ｔ ｉ ｍｅ ） ： 发 送端 构造
１ Ｆ Ｔ Ｓ Ｐ算 法 介 绍
在 ＷＳ Ｎ中， 报 文 传递 过 程 产 生 的不 确定 性 时延往往 大 于 同步 精 度 ， 因此 研 究 ＷＳ Ｎ时 间 同
步需 要对 这些 不确 定时延 进 行仔 细分 析 和 补偿 ．
Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ） 算 法 、 Ｄ Ｍ Ｔ ｓ（ Ｄ ｅ ｌ ａ ｙ Ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ． ｍｅ ｎ ｔ Ｔ ｉ ｍ ｅ Ｓ ｙ ｎ ｃ ｈ ｒ ｏ ｎ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ）算 法 和 Ｆ Ｉ ＇ Ｓ Ｐ （ Ｆ ｌ ｏ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｉ ｍｅ Ｓ ｙ ｎ ｃ ｈ ｒ ｏ ｎ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ １ ） 算 法 Ｊ
一
等． Ｒ Ｂ Ｓ 算法使用不分级单向广播方式实现多接 收节 点 间 的 同步 ， Ｒ Ｂ Ｓ只 记 录 接 收 方 时 标 ， 这 可
以消除 发送 端 时 延 ， 取 得 较 高 的 同步 精 度 ， 但 计 算 量和 同步 开销 都较 大 ， 能 耗也 较 高 ． Ｔ Ｐ Ｓ Ｎ算 法 使用 分级 双 向 同步 方 式 ， 同步 精 度 比 Ｒ Ｂ Ｓ算 法 高 出 近一 倍 ， 但是 Ｔ Ｐ Ｓ Ｎ没有漂移补偿 ， 这 使 节 点需 要频 繁进 行 时 间 同步 ， 因此 通信 开 销 和能 耗
第 ２ ９卷 第 ４期
哈尔滨师范 大学 自然科学 学报
ＮＡＴ ＵＲＡＬ Ｓ ＣＩ ＥＮＣ Ｅ Ｓ Ｊ ０ ＵＲＮＡＬ ＯＦ ＨＡＲＢ Ｉ Ｎ ＮＯＲ ＭＡＬ ＵＮＩ Ｖ ＥＲＳ Ｉ Ｔ Ｙ
Ｖ ｏ １ ． ２ ９ ， Ｎ ｏ ． ４ ２ ０ １ ３
无 线传 感 器 网络 Ｆ Ｔ Ｓ Ｐ时 间 同步 算 法 研 究 及 改进 水