无线传感器网络时间同步的分析与研究的开题报告

无线传感器网络时间同步的分析与研究的开题报告
一、选题依据与研究意义
随着无线传感器网络的应用越来越广泛，如智能家居、智能物流、
环境监测等，在一些高度同步的场合，如数据采集、某些应用协议等，
需要无线传感器网络内部节点的时间同步。

目前同步方式多种多样，但
考虑到无线传感器节点的低功耗特性，NTP等时间同步方式并不适用于
无线传感器网络。

基于此，本研究将从无线传感器网络时间同步方案、同步精度、功
耗等角度对当前时间同步方案进行分析与研究，构建更为适合于无线传
感器网络低功耗环境下的时间同步方案，提高无线传感器网络的时间同
步精度和实用性。

二、立题背景
无线传感器网络是由一些无线传感器节点组成的多节点网络，每个
节点具有一定的感知能力和数据处理能力。

无线传感器网络通过节点之
间短距离、低功耗、无线通信方式进行信息传递，用于完成各种任务。

传感器网络常常工作在自组织多跳式通信模式下，节点的数量巨大，信
道容量受限，资源严重不足，如何在低功耗的情况下保证在通信链路上
的时钟源同步精度就愈加困难。

因此，无线传感器网络时间同步问题成为我们目前需要研究的重点。

现有的时间同步协议如FTSP、RBS、TPSN等，虽然在一定程度上可以满足要求，但在实际应用中存在着一些缺陷。

本研究将对现有的时间同步
协议进行分析，找出其缺陷，并尝试构建更为适合于无线传感器网络低
功耗环境下的时间同步方案。

三、研究目标
本研究的目标是：
1. 分析无线传感器网络内部节点时间同步的现有方案，并总结出其
缺陷；
2. 针对现有方案的缺陷，探讨一种在低功耗情况下高精度同步方案；
3. 实现所设计方案，并进行跟踪和评估。

四、拟研究内容
1. 无线传感器网络内部节点时间同步的现有方案分析：对常用的时
间同步协议进行分析，探究其适用范围、精度、功耗、可扩展性等存在
的缺陷，为后续对新方案的研究提供蓝本；
2. 基于现有方案的缺陷，构建更适用的时间同步方案：针对现有的
缺陷，本研究将结合无线传感器网络的特点，构建一种更为符合低功耗、高精度同步等需求的新方案；
3. 设计所构建方案的实验环境，并在实验环境下评估方案的性能，
包括对同步精度、可扩展性等进行盲测试比较，为整个研究提供实验数
据和理论支持。

五、研究方法
本研究主要采用以下研究方法：
1. 根据已有的时间同步协议，对各协议的同步精度、同步时间等进
行数据采集和统计分析；
2. 分析已有协议的缺陷，并在此基础上构建新的同步方案；
3. 在真实环境下搭建实验平台，进行相关实验；
4. 基于实验数据，进行性能评估和统计分析；
5. 结合实验结果，提出进一步完善方案的建议。

六、预期成果
1. 完成无线传感器网络时间同步的现有方案分析，并总结出现有方
案的缺陷；
2. 尝试构建一种在低功耗情况下高精度同步的方案；
3. 实现所设计方案，并进行跟踪和评估；
4. 撰写完整的毕业论文。

七、进度安排
1. 第一阶段（1周）：对现有时间同步协议进行分析和总结，撰写
开题报告；
2. 第二阶段（3周）：针对现有方案的缺陷，构建一种更适用于无
线传感器网络低功耗环境的时间同步方案；
3. 第三阶段（2周）：搭建实验平台，进行相关实验；
4. 第四阶段（2周）：基于实验结果，对构建的同步方案进行性能
评估，并提出进一步完善方案的建议；
5. 第五阶段（2周）：对实验结果进行分析和总结，撰写毕业论文。

八、参考文献
1. Rabaey J M, Ammer J, et al. Synchronization and Energy Management in Sensor Networks[C]// ACM Symp. Mobile Ad Hoc Networking and Computing, Lausanne, Switzerland, June 200
2.
2. Ganeriwal S, Kumar R, et al. Timing-Sync Protocol for Sensor Networks[C]// ACM Symp. Mobile Ad Hoc Networking and Computing, Long Beach, CA, USA, October 200
3.
3. Maróti M, Kusy B, et al. Wireless Sensor Network Time Synchronization[C]// ACM Sys. Mobi. Topic. Appl. Comput. (ACM MobiCom'04). Vol. 10. Citeseer, 200
4.
4. Ganeriwal S, Kumar R, et al. TPSN: a Time Synchronization Protocol for Sensor Networks[J]. Sensor Network, 2006.。