摘 要：基于ZigBee通信協(xié)議而日漸成熟的WSN技術(shù)已經(jīng)越來越廣泛的得到應(yīng)用，時(shí)間同步技術(shù)是實(shí)現(xiàn)WSN網(wǎng)絡(luò)正常應(yīng)用的重要基礎(chǔ)保障，但目前存在的時(shí)間同步算法在投入WSN系統(tǒng)中部署時(shí)，現(xiàn)有的時(shí)間同步算法不能夠有效的降低系統(tǒng)功耗，數(shù)據(jù)精度也無法滿足要求，針對(duì)這些問題本文提出了TPSN的改進(jìn)算法，綜合驗(yàn)證得改進(jìn)的TPSN算法能夠更好的支撐無線傳感器技術(shù)平臺(tái)。

關(guān)鍵詞：WBSNs；時(shí)間同步；TPSN

中圖分類號(hào)：TP274.4

所謂時(shí)間同步即各節(jié)點(diǎn)之間的通信時(shí)延幾乎可以忽略。但目前傳感器網(wǎng)絡(luò)中，不同節(jié)點(diǎn)之間的系統(tǒng)時(shí)鐘無法保持一致，由于WSN網(wǎng)絡(luò)需要全網(wǎng)協(xié)作運(yùn)行，因此時(shí)間同步對(duì)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的影響是非常重要的。

1 TPSN算法

TPSN（Timing-syncProtocol for Sensor Networks）采用了最傳統(tǒng)的類似于NTP網(wǎng)絡(luò)時(shí)間協(xié)議的時(shí)間同步模式，它的算法機(jī)制是建立在Pair- Wise時(shí)間同步機(jī)制上的，該算法采用客戶端/服務(wù)器（Client/Server）的時(shí)間同步模式，主要是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的時(shí)間同步。此算法之所以被廣泛應(yīng)用于WSN無線傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，正是得益于其較高的時(shí)間同步精度。

2 TPSN算法的改進(jìn)

2.1 WBSNs時(shí)間同步需求

WBSNs是WSN無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的細(xì)化，即指WSN在人體生理數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用，WBSNs具有重要的應(yīng)用前景和應(yīng)用價(jià)值，這主要體現(xiàn)在如下兩個(gè)方面：

2.1.1 WBSNs繼承了WSN的最基本的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，即數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與傳輸，它應(yīng)用于人體生理數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)時(shí)，能夠做到對(duì)人體生理數(shù)據(jù)信息的及時(shí)掌握并發(fā)送給相關(guān)醫(yī)療工作者，做到個(gè)體病情的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警。

2.1.2 WBSNs能夠通過系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中存在的固定節(jié)點(diǎn)，通過節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)和地理信息技術(shù)，能夠迅速定位生理數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的節(jié)點(diǎn)，即發(fā)生病情的病人，這樣當(dāng)病人處于危險(xiǎn)狀態(tài)時(shí)，醫(yī)療救助工作能夠在第一時(shí)間啟動(dòng)并迅速找到病危者。WBSNs時(shí)間同步要求：（1）高精度；（2）低能耗。因此，在WBSNs系統(tǒng)中對(duì)TPSN算法的改進(jìn)，主要是對(duì)其功耗和時(shí)間精度方面的改進(jìn)。

2.2 TPSN算法的改進(jìn)

目前對(duì)時(shí)間同步算法改進(jìn)的研究主要有兩方面，即縮小同步誤差來提高同步精度和降低能耗使算法更高效、節(jié)能。所以我們從兩方面對(duì)TPSN算法進(jìn)行了改進(jìn)：（1）利用概率論知識(shí)中的參數(shù)估計(jì)方法來盡可能的所轄同步誤差，以此來提高時(shí)間同步算法的精度；（2）時(shí)間同步周期不合理是造成能耗過大的主要原因，本文采用可變同步周期來實(shí)現(xiàn)低功耗。

2.2.1 改進(jìn)方法的選擇。參數(shù)估計(jì)是根據(jù)從總體中抽取的樣本估計(jì)總體分布中包含的未知參數(shù)的方法，是統(tǒng)計(jì)推斷的一種基本形式。因此在參數(shù)不斷變化的算法中，可以用參數(shù)估計(jì)來估計(jì)算法的參數(shù)變換趨勢(shì)?，F(xiàn)有的參數(shù)估計(jì)方法有：最小誤差無偏估計(jì)、最佳線性無偏估計(jì)、最大似然估計(jì)、最小二乘估計(jì)和貝葉斯估計(jì)，最小二乘估計(jì)法的優(yōu)勢(shì)在于比較容易在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，且其求得的時(shí)間偏差最小，因此本文選擇此參數(shù)估計(jì)對(duì)TPSN進(jìn)行改進(jìn)。

2.2.2 算法改進(jìn)。WBSNs是由節(jié)點(diǎn)自組織形成的多跳網(wǎng)絡(luò)，其時(shí)間同步誤差主要是在數(shù)據(jù)信息網(wǎng)路傳輸中產(chǎn)生的，且隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過大或者國語復(fù)雜，其精度越受影響，因此要解決時(shí)間同步誤差過大的問題，就是需要解決各級(jí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)臅r(shí)延。（1）參數(shù)估計(jì)。若每個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)鐘頻率一樣，那么只需考慮時(shí)間偏差，但實(shí)際上每個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)鐘頻率并不一樣，所以必須考慮時(shí)間漂移。設(shè)傳輸延遲為d，時(shí)間偏差為σ，若實(shí)際接收時(shí)間為T2，令T2在節(jié)點(diǎn)2上對(duì)應(yīng)的時(shí)間為T2′，節(jié)點(diǎn)2可以利用計(jì)算出來的時(shí)間偏差值σ和時(shí)間漂移α來修正自身的本地時(shí)間，達(dá)到與節(jié)點(diǎn)1同步。在確定了最小二乘估計(jì)法參數(shù)估計(jì)模型后，我們?cè)趍atlab軟件中實(shí)現(xiàn)模型的迭代仿真，仿真次數(shù)為100組，每組中取其迭代中產(chǎn)生的同步誤差，通過仿真結(jié)果可以看出，改進(jìn)后的TPSN算法在前20此中同步誤差較大，誤差值約為10μs，在其后的迭代中，同步誤差保持在10μs，而原有的TPSN算法其同步誤差保持在16μs，因此可以看出，采用最小二乘估計(jì)參數(shù)估計(jì)對(duì)TPSN算法進(jìn)行改進(jìn)后，有效地降低了時(shí)間同步誤差，提高了算法精度；（2）可變周期同步可變周期的思想就是取最近一次時(shí)間偏移差和最近的一次時(shí)間同步周期來重新確定時(shí)間周期長度，這樣就實(shí)現(xiàn)了周期可自動(dòng)適應(yīng)時(shí)間同步的時(shí)延，減少算法的開銷一次來降低功耗。

當(dāng)時(shí)間同步的精度在不斷擴(kuò)大時(shí)，時(shí)間同步的周期也相應(yīng)增長，這就減少了系統(tǒng)調(diào)用時(shí)間同步協(xié)議的頻率，因此就降低了能耗，同步精度相同時(shí)，最大同步周期隨最大漂移值的增加而減小，二者成反比例關(guān)系。

最大偏移值與同步周期和最大漂移值成正比，最大漂移量越大，最大偏移值越大，其偏移范圍也就越大，相應(yīng)的精度越小。所以我們要盡量減少漂移值從而縮小偏移值的波動(dòng)范圍，進(jìn)而提高時(shí)間同步的精度。

3 結(jié)束語

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于生理監(jiān)測(cè)具有非常巨大的市場(chǎng)價(jià)值，它不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)個(gè)人身體生理數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)，保證了個(gè)人的身體健康，同時(shí)大量的生理數(shù)據(jù)對(duì)于醫(yī)學(xué)研究也具有重要的價(jià)值。本文基于WBSNs提出的時(shí)間同步改進(jìn)算法，大大提高了時(shí)間同步精度，同時(shí)也降低了能耗，滿足了WBSNs需求。

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作者簡介：任偉（1978-），男，內(nèi)蒙古人，高級(jí)工程師，碩士，天津峰業(yè)教育信息咨詢有限公司總經(jīng)理，副校長，主要從事軟件工程、教育管理等方面的研究。

作者單位：天津北洋求實(shí)職業(yè)培訓(xùn)學(xué)校，天津 300000