周華勇，陳珍萍

(蘇州科技大學電子與信息工程學院，江蘇 蘇州 215009)

在工業(yè)化和信息化深度融合的發(fā)展趨勢下，憑借低功耗、低成本、易部署和自適應的優(yōu)勢，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSN)成為了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)，引起了廣泛的關(guān)注[1]。 環(huán)境的不可確定性對于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的實時性、準確性和可靠性提出了較高的要求。 如今的工業(yè)無線標準大部分都是基于介質(zhì)訪問層控制機制，如時分多址技術(shù)，其允許多個設(shè)備通過將傳輸周期分成多個時隙來共享對公共通信信道的訪問。 時間同步是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中不可缺少的一部分。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的每個傳感器都是獨立工作的，都有自己的時鐘。即使傳感器時鐘的初始狀態(tài)被調(diào)整得很完美，在實際的工作過程中，由于環(huán)境、溫度、硬件等一系列因素的影響，不同的時鐘可能會隨著時間而產(chǎn)生不同的誤差[2]。 當傳感器節(jié)點的時鐘需要通過與全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)衛(wèi)星或網(wǎng)絡(luò)時間協(xié)議[3](Network Time Protocol，NTP)互聯(lián)網(wǎng)上的時間服務(wù)器來同步時，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一般裝備了大量從節(jié)點來與一些主時間節(jié)點同步。 為了做到這一點，需要分布式網(wǎng)絡(luò)時鐘同步協(xié)議，通過該協(xié)議可讀取傳感器的時鐘，并將讀數(shù)傳輸?shù)狡渌麄鞲衅鞴?jié)點，進而根據(jù)需要調(diào)整每個傳感器節(jié)點的時鐘。 在這種分布式同步方法中，參與設(shè)備以規(guī)定的間隔與它們選擇的基準交換定時信息，并相應地調(diào)整它們的邏輯時鐘。 由于實際上時鐘的設(shè)置精度有限，且同一節(jié)點運行的不同時間或同一運行時間的不同節(jié)點，它們時鐘的晶振頻率不同，因此，分布式時鐘必須定期同步。

時間同步是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個重要問題，因為許多協(xié)作任務(wù)都需要時間協(xié)調(diào)。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的時間同步協(xié)議發(fā)展至今，針對不同的應用分別提出了很多種集中式和分布式同步協(xié)議和算法。

集中式同步協(xié)議，例如:時間傳輸協(xié)議(Time Transfer Protocol，TTP)[3]是一個節(jié)點用來將它的時鐘時間傳送給另一個目標節(jié)點。 目標節(jié)點通過使用消息時間戳和消息延遲統(tǒng)計來估計源節(jié)點中的時間，而無需任何反饋響應或成對同步。 利用了廣播媒體的固有特性(一個節(jié)點向單個廣播區(qū)域內(nèi)的所有節(jié)點發(fā)送定時信標)。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中最流行的時鐘同步協(xié)議之一參考廣播同步協(xié)議(Reference Broadcast Synchronization，RBS)[4]就是基于相同的思想提出的，但允許協(xié)議拓展到多個域。 RBS 是基于事后接收器-接收器同步方法，在無線基站中，一個節(jié)點向兩個或多個相鄰節(jié)點發(fā)送參考廣播消息，相鄰節(jié)點在接收到廣播消息時記錄自己的本地時鐘。 在收集了一些信息之后，節(jié)點交換它們的觀測值，并且使用線性回歸方法來估計它們的相對時鐘偏移和偏斜。 傳感器網(wǎng)絡(luò)的定時同步協(xié)議(Timingsync Protocol for Sensor Networks，TPSN)[5]是一種傳統(tǒng)的發(fā)送方-接收方協(xié)議，它假定有兩個操作階段:級別發(fā)現(xiàn)階段和同步階段。 在級別發(fā)現(xiàn)階段，WSN以生成樹的形式組織，通過僅調(diào)整其時鐘偏移，使用發(fā)送端-接收端機制沿著層次結(jié)構(gòu)的分支進行成對同步，使每個節(jié)點能夠與其父節(jié)點(位于相鄰上層的節(jié)點)同步。 在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分層結(jié)構(gòu)中，當有新節(jié)點加入或有節(jié)點損壞導致拓撲結(jié)構(gòu)變化時，集中式同步協(xié)議必須要處理[6]。 因此，集中式同步協(xié)議的設(shè)計往往計算復雜度高，魯棒性差，能耗大。 而且，集中式同步協(xié)議還會有累計誤差和不平衡的同步精度等缺點。

分布式同步協(xié)議一般基于一致性算法，如全局時鐘同步(Global Clock Synchronization，GCS)[7]、分布式時間同步協(xié)議(Distributed Time Synchronization Protocol，DTSP)[8]和一致性時鐘同步(Consensus Clock Synchronization，CCS)[9]。 分布式同步協(xié)議利用本地信息不依賴于主節(jié)點或參考時鐘，因此可以提高可伸縮性、負載平衡以及魯棒性。 但分布式同步協(xié)議的通信成本高，收斂時間長，特別是在大型或稀疏的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中。 同時由于其不與外部時鐘源同步，在網(wǎng)絡(luò)被分割成獨立的信息孤島后，需要后續(xù)某種形式的時間同步處理，以能夠融合每個獨立區(qū)域的時間信息[10]。

為了解決以上問題，本文將基于群智慧對選擇算法(Group-wise Pair selection Algorithm，GPA)的分簇技術(shù)和分布式一致性時間同步技術(shù)結(jié)合，提出了一種應用于大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的時間同步方法。 本文主要貢獻為:①基于GPA 算法對一致性算法的拓撲結(jié)構(gòu)進行改進，使得時間同步算法能夠適應各種環(huán)境；②引入雙向信息交換模型，對網(wǎng)絡(luò)中由一致性算法形成的各信息孤島進行有效的數(shù)據(jù)融合，使得網(wǎng)絡(luò)規(guī)模能夠有較好的可拓展性；③采用分簇的拓撲結(jié)構(gòu)，減少節(jié)點之間信息交換的數(shù)據(jù)量，從而減少了能源消耗，延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

1 節(jié)點時鐘模型

本節(jié)我們建立無線傳感器網(wǎng)絡(luò)時鐘的數(shù)學模型。對網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點i，建立其一階時間模型，具體為:

式中:ωi和φi分別是節(jié)點i的頻率偏移和相位偏移。ωi受節(jié)點晶振精度、環(huán)境溫度、壓力和供電電壓等因素影響，φi受節(jié)點初始上電時刻影響。 雖然ωi和φi無法直接計算，但可以通過兩個節(jié)點的相對本地時鐘信息進行估計。 對于節(jié)點i，我們可以解得，將其帶入節(jié)點j的^τj(t)中，可以得到:

需要注意的是，考慮到節(jié)點的其他功能，如定時采樣、操作系統(tǒng)的時鐘節(jié)拍中斷等，需要根據(jù)的連續(xù)記時來進行，一般情況下不允許對進行修改。 在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中，通常想把通信范圍內(nèi)所有的節(jié)點時鐘都同步到一個虛擬時鐘，即:

式中:ωv和φv分別是虛擬參考時鐘的頻率偏移和相位偏移。 對于虛擬參考時鐘，它并不是預先設(shè)定的，它的可調(diào)參數(shù)值(ωv，φv)并不固定，最后能夠使所有的節(jié)點時鐘收斂到一個共同的虛擬參考時鐘。 通過MAC 層時間戳技術(shù)，本文假設(shè)本地時間的讀取和包傳輸是瞬時的[11]。

網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點i的本地時鐘都是根據(jù)其本地時鐘的線性函數(shù)估計值表示，即:

式中:N為無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的總結(jié)點數(shù)。作為一個虛擬時鐘，并不是一個物理時鐘。 將式(1)帶入式(4)有:

又由式(5)，當t→∞時有:

由式(7)、式(8)可以得到，節(jié)點在同步時應該獲得的補償參數(shù)為＾ωi和＾φi，通過這兩個參數(shù)的補償，可讓節(jié)點i時間能夠與虛擬時間同步一致。

2 基于GPA 算法的一致性時間同步

在本文提出的方案中，不是試圖與外部的參考時間(如世界協(xié)調(diào)時鐘UTC)同步，而是在網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部就時間和頻率的偏斜速率達成一致。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在每一次時間同步后，更新每個節(jié)點的補償參數(shù)，隨著一輪一輪的同步，網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的時間收斂到一致，具體如式(5)所示。

時間同步過程為:在網(wǎng)絡(luò)拓撲生成階段，本文引入了一種基于GPA 算法的拓撲結(jié)構(gòu)生成方案，從匯聚節(jié)點開始按照通信半徑將網(wǎng)絡(luò)劃分為一個一個的簇；對簇內(nèi)節(jié)點基于一致性理論實現(xiàn)同步，而簇與簇之間的時間同步則通過簇首間的雙向信息時間同步實現(xiàn)。

2.1 基于GPA 算法的網(wǎng)絡(luò)拓撲生成

現(xiàn)有一致性時間同步協(xié)議大都假設(shè)底層傳感器網(wǎng)絡(luò)通信圖是強連通的，即網(wǎng)絡(luò)中存在從任意節(jié)點到任意節(jié)點的通信路徑[12]。 然而受通信環(huán)境等因素影響，該假設(shè)在現(xiàn)實中難以得到保證。 由于建筑、山體等障礙物的阻擋，會影響節(jié)點信號的傳輸，導致某些節(jié)點可能無法與通信范圍內(nèi)的其他節(jié)點通信；甚至有時因為天氣、電池能耗等因素導致節(jié)點損壞，無法正常工作。 這些都會導致網(wǎng)絡(luò)拓撲的改變，從而影響時間同步方案的運行。

本文所引入的拓撲生成方案能夠在拓撲發(fā)生改變時，使用較少的信息傳輸數(shù)據(jù)量重新生成網(wǎng)絡(luò)拓撲。 在WSN 拓撲生成階段，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點為靜態(tài)節(jié)點，且具有唯一ID 號；假設(shè)所有感知節(jié)點初始能量相同且不能補充。 記網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點為Sk(k＝1，2，…，N)，其中網(wǎng)關(guān)節(jié)點記為S1。 拓撲生成包括兩個過程:網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)生成階段和基于GPA 的成對同步(Pairwise Synchronization，PS)向量生成階段。生成的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)

在網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)生成階段，網(wǎng)關(guān)節(jié)點S1周期性廣播級別數(shù)據(jù)包(帶有自身級別號和ID 號)，其所有單跳鄰居節(jié)點接收到數(shù)據(jù)包后則分配一個比發(fā)送數(shù)據(jù)包的節(jié)點高一級的級別，同時這些節(jié)點也會廣播發(fā)送同樣類似的數(shù)據(jù)包，依次類推，直到網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點都獲得級別號。 節(jié)點在分配完級別號后會丟棄其他的級別發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)包，以防止沖突。

在基于GPA 的PS 向量生成階段，擁有同一個級別號的節(jié)點作為一個簇，在每一個簇內(nèi)的節(jié)點向其他簇內(nèi)的節(jié)點廣播連接發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)包，若該簇中其他節(jié)點接收到信息包，則發(fā)回應答信號，若收到屬于其他簇的節(jié)點的連接發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)包也會將其丟棄。 節(jié)點標記節(jié)點間連通值Md，n＝1，否則Md，n＝0；該群中同時與Sd和Sk節(jié)點連通的節(jié)點個數(shù)為，與該簇內(nèi)節(jié)點連通最多的節(jié)點號＾d＝arg maxNd，k。 節(jié)點S＾d可以作為兩個簇之間進行時間同步的簇首節(jié)點，即PS 節(jié)點。

2.2 同步信息傳輸模型和簇首節(jié)點間成對同步

由于一致性時間同步方法無法實現(xiàn)獨立區(qū)域之間的同步進而實現(xiàn)其信息融合，本文在生成的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上引入雙向信息交換同步機制。 考慮到節(jié)點h和j雙向信息交換時，其共同通信范圍內(nèi)的節(jié)點i可以通過單向偵聽方式獲取信息包，基于雙向交換-單向偵聽機制實現(xiàn)同步信息的傳輸，具體如圖2 所示。 圖2 中，節(jié)點h與j分別在T1，1和T3，1時刻向?qū)Ψ絺鬏斝畔黶yn(包含有節(jié)點j的ID和T1，1)和ack(包含有節(jié)點h的ID 和T3，1)時，syn中包含有一次信息交換后，節(jié)點j獲取的時間信息{T1，1，T2，1，T3，1，T4，1}。

圖2 同步信息雙向傳輸

假設(shè)兩個節(jié)點之間時鐘的相位偏移為φ，相對斜率為ω。 如圖2 所示，節(jié)點j在T1，1時刻發(fā)送時間同步請求包，節(jié)點h在T2，1時刻收到數(shù)據(jù)包，在T3，1時刻返回包含節(jié)點h時間信息的數(shù)據(jù)包，節(jié)點j在T4，1時刻收到，根據(jù)數(shù)據(jù)包中節(jié)點h的時鐘信息對本地時鐘做出調(diào)整。 節(jié)點j在同步過程中不斷重復此操作直到達到符合要求的精度[13-14]。 所有數(shù)據(jù)包的發(fā)送與接收時刻均以該節(jié)點的虛擬時鐘為基準。數(shù)據(jù)包中包含發(fā)送節(jié)點時間戳的值、識別碼、節(jié)點的級別以及身份。 則T2，k和T3，k可分別表示為:

式中:d為一個節(jié)點到另一個節(jié)點的固定延遲，由于分組通常具有相同的長度和數(shù)據(jù)傳輸速率，這導致節(jié)點間擁有相似的發(fā)送和接收時間，且傳播時間和節(jié)點間的距離保持不變，所以在這里假設(shè)d保持不變；、Y(khj)為可變延遲，本文中，X(kjh)、Y(khj)被假設(shè)為均值為0，方差為σ2的獨立同分布的高斯隨機變量；φ(jh)、φ(hj)、ω(jh)和ω(hj)分別表示節(jié)點A相對于節(jié)點P的時鐘偏移和時鐘偏斜，且φ(jh)＝φ(hj)、ω(jh)＝ω(hj)。

運用極大似然估計的方法[15]，可以計算其相位偏移和頻率偏移，具體為:

2.3 基于一致性理論的簇內(nèi)節(jié)點時間同步

下面來介紹簇內(nèi)其他節(jié)點關(guān)于簇首節(jié)點的相對頻偏和相偏的估計和補償方法。 圖1 中，簇內(nèi)節(jié)點i與其簇首節(jié)點j的相對頻偏可以用ωij來估計，節(jié)點i在自己本地時間(t1)接收到來自節(jié)點j的廣播包中存儲的本地時間(t1)，并將記錄在存儲器中。 由于這里使用的是MAC 層時間戳，所以假設(shè)的讀數(shù)是瞬時值。 同理，當節(jié)點i從節(jié)點j接收到一個新的數(shù)據(jù)包時，就會得到一組新的數(shù)據(jù)。 則相對頻偏ωij的估計可表示為:

設(shè)tk為更新時刻，初始值為ωij(0)＝ω(0)。 又由于不考慮兩個采樣時間t1和t2。則有:

當k→∞時，且0＜ρ＜1，就可得到精確估計值。其中參數(shù)ρ用于調(diào)整收斂速度(ρ→0)和噪聲抗干擾(ρ→1)之間的平衡。 該算法對于內(nèi)存的需求很小，每個節(jié)點i只需存儲相對頻偏估計ωij和本地時鐘對。

對于基于一致性理論的簇內(nèi)時間同步而言，其主要思想是一種基于簇內(nèi)信息交換的分布式共識算法，即每一個節(jié)點都會保留自己對全局變量的估計，并通過相對于其鄰居的估計求平均值來更新其值。在文獻[16]的基礎(chǔ)上，本文采用一致性理論進行節(jié)點虛擬時鐘頻率的迭代更新，具體為:

式中:ρ1∈(0，1)為調(diào)整參數(shù)，是的更新值為節(jié)點j的虛擬時鐘偏差，每個節(jié)點的初始條件為(0)＝1。

在采用了頻率偏移估計補償后，仍需估計出簇內(nèi)節(jié)點i和簇首節(jié)點j間的相對相位偏差，并進行補償。 根據(jù)式(6)，可以表示出節(jié)點i的虛擬時鐘估計，即:

本文選用一致性算法來更新虛擬時鐘偏移量，根據(jù)式(4)有:

式中:ρ2∈(0，1)為調(diào)諧參數(shù)，和是同一時刻計算的值，為的更新值。

初始條件為(0)＝1，ρ1∈(0，1)，ρ2∈(0，1)，對于和的兩個更新方程，假設(shè)對于所有節(jié)點i和任意時間t存在ωv＞0 使得ωv＝(t)ωi。 并且假設(shè)存在T＞0 使得網(wǎng)絡(luò)中通信范圍內(nèi)的每個節(jié)點在任意長度為T的時間窗口中至少向其鄰居發(fā)送一次本地虛擬時鐘參數(shù)。 則有:

也即簇內(nèi)節(jié)點i 同步到簇首節(jié)點j。

3 數(shù)值仿真結(jié)果與分析

本節(jié)將在MATLAB 仿真平臺上進行本文所提基于GPA 算法的一致性時間同步方法有效性驗證。

3.1 拓撲結(jié)構(gòu)的生成

為了保證網(wǎng)絡(luò)能夠至少生成一個簇，將100 個仿真節(jié)點(其中一個為網(wǎng)關(guān)節(jié)點)隨機布置在一個400 m×25 m 的矩形區(qū)域內(nèi)，設(shè)置節(jié)點的通信半徑為25 m。 在MATLAB 仿真平臺中，模擬生成了節(jié)點的拓撲結(jié)構(gòu)以及通信情況如圖3 和圖4 所示。

圖3 初始網(wǎng)絡(luò)拓撲

圖4 基于GPA 算法的網(wǎng)絡(luò)拓撲

圖3 中坐標為(0，3)的實心點表示網(wǎng)關(guān)節(jié)點，其他實心點表示網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點，實線表示節(jié)點間的通信，圖4 中直徑較大的實心點表示網(wǎng)關(guān)節(jié)點或簇首節(jié)點(網(wǎng)關(guān)節(jié)點也可作為簇首節(jié)點)，直徑較小的實心點表示簇內(nèi)的普通節(jié)點，虛線表示簇首節(jié)點與簇內(nèi)節(jié)點和其他簇首節(jié)點、以及簇內(nèi)節(jié)點之間的通信。

表1 為幾種拓撲生成方法的數(shù)據(jù)傳輸量對比。從表1 中可以看出，不同時間同步協(xié)議在完成時間同步時傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包數(shù)量對比，因此與TPSN 算法和RBS 算法相比，本文所提方法所需的信息交換數(shù)量大幅度降低；與FTSP 算法相比信息交換數(shù)量也有一定程度的減少。 因此，本文所提拓撲構(gòu)建方案能夠有效減少節(jié)點間信息傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而減少節(jié)點的能量消耗。

表1 拓撲生成數(shù)據(jù)傳輸量對比

3.2 一致性時間同步方法仿真

在圖4 所示的拓撲結(jié)構(gòu)上進行本文所提一致性算法仿真。 隨機選取其中一個包含10 個節(jié)點的簇進行一致性時間同步方法的仿真。 根據(jù)文獻[17]，設(shè)置同步周期T＝100 s，ρ＝ρ1＝ρ2＝0.6，節(jié)點初始時鐘頻率偏移從[0.9，1.1]中隨機選取。

節(jié)點按照式(1)所示時間模型進行迭代，所得本地時鐘迭代曲線如圖5 所示。

圖5 無時鐘調(diào)整下本地時鐘迭代曲線

從圖5 可以看出，在沒有算法糾正的情況下，節(jié)點只會按照自己的本地時鐘計時，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點之間時間都會存在誤差，其中2 號節(jié)點和5 號節(jié)點的初始值相差0.009 s，而迭代了25 次后，這兩節(jié)點之間的誤差就達到了0.017 4 s，增長了近一倍。 因此，有必要采取方案對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進行時間同步。

根據(jù)式(15)和式(17)的方法進行節(jié)點相偏和頻偏的估計、補償，得到圖6 和圖7 所示的節(jié)點虛擬頻偏估計補償和虛擬相偏估計補償曲線。 從圖6 和圖7可以看出，任一節(jié)點與其他節(jié)點的頻偏速率之比，其比值恒定，表示節(jié)點間的頻率偏斜率一致，即節(jié)點間的頻偏能夠保持相對一致；在進行偏移的補償?shù)?，其值基本上能按照預期收斂于某一恒定值。

圖6 節(jié)點的頻偏估計補償

圖7 節(jié)點的相偏估計補償

根據(jù)頻率偏移和相位偏移的估計值，按照式(3)對簇內(nèi)節(jié)點進行時鐘調(diào)整，得到圖8 所示的節(jié)點虛擬時鐘迭代曲線，以及圖9 所示的虛擬時鐘平均值的誤差百分比迭代曲線，其中虛擬時鐘平均值的百分比定義為為虛擬時鐘的平均值)。 從圖8和圖9 可以看出，隨著同步迭代次數(shù)的增加，節(jié)點的虛擬時鐘能夠趨于一致同步，節(jié)點的偏差最大為31 μs，且虛擬時鐘瞬時平均值的誤差百分比也會越來越小，即簇內(nèi)節(jié)點的虛擬時鐘偏差達到一致。

圖8 節(jié)點的虛擬時鐘

圖9 虛擬時鐘瞬時平均值的誤差百分比

3.3 多跳網(wǎng)絡(luò)的時間同步算法對比

本文進行了CCS(不分簇的一致性時間同步方法)、DTSP(分布式時間同步方法)和本文同步方法的同步速度對比仿真實驗。 從算法時間復雜度的角度分析，時間同步算法都是節(jié)點根據(jù)接收的鄰居節(jié)點發(fā)送的時鐘信息運行的，其時間復雜度與節(jié)點間時鐘信息交換的次數(shù)相關(guān)。 在簇內(nèi)利用一致性時間同步方法的時間復雜度為O(n1)，n1為簇內(nèi)節(jié)點交換時鐘信息的次數(shù)；簇間利用雙向信息交換機制的時間復雜度為O(n2)，n2為簇首節(jié)點交換時鐘信息的次數(shù)；采用不分簇時間同步方案的時間復雜度為O(n3)，n3表示全網(wǎng)節(jié)點交換時鐘信息的次數(shù)。 采用本文時間同步方案不需要全網(wǎng)所有節(jié)點之間互相通信，因此減少了時鐘信息的交換次數(shù)，降低了時間復雜度，即O(n1)＋O(n2)＜O(n3)。

圖10 給出了同步速度對比結(jié)果，從圖10 可以看出，與另外兩種時間同步方法相比，本文所提方法節(jié)點的虛擬時鐘平均誤差百分比曲線收斂得更快，在節(jié)點數(shù)N＝100 的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下，本文方法相較于CCS 和DTSP 時間同步算法能夠在更少的迭代次數(shù)基礎(chǔ)上達到有效收斂，節(jié)點的同步誤差最大為32.1 μs，說明本文所提出的方案在滿足較大規(guī)模的無線傳感網(wǎng)絡(luò)時間同步的基礎(chǔ)上，比不分簇的一致性時間同步方法具有更好的同步性能。

圖10 同步速度仿真對比結(jié)果

4 總結(jié)

結(jié)合GPA 算法的拓撲結(jié)構(gòu)以及節(jié)點間雙向時間同步的特點，提出了一種改進的一致性時間同步方案，并仿真分析了它的可行性。 本文基于GPA 算法將大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)進行分簇，并通過一致性算法進行簇內(nèi)節(jié)點的時間同步，同時利用雙向信息交換時間同步實現(xiàn)獨立的一致性時間同步區(qū)域間的時間信息融合同步。 仿真實驗結(jié)果表明，本文的時間同步方法能夠有效提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的時間同步收斂速度，減少節(jié)點間的通信數(shù)據(jù)包數(shù)量。

在實際的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中可能還有通信噪聲的影響，今后的工作還會考慮通信噪聲影響下的一致性時間同步。