无线传感器网络分布式时间同步加速方法
【专利摘要】本发明一种无线传感网络分布式时间同步的加速方法，首先采集获得所有节点的初始值Xi(〇)及权值矩阵W的值；利用经典时间同步算法X(n)=WnX(0)至少先运行k次，得到K个存储状态值；取每个节点k个之前的状态值来更新以后的状态值，通过存储算法X(n)=的不停迭代，最终在某一时刻，当x(n)中的所有元素一样时，也就是达到时钟同步了；本发明根据自己以往状态偏差值来预测当前时间基准值，然后基于与邻居间偏差加权来调整当前基准值，并通过滤波进行参数ai的选取，从而对节点的时间值进行预测，由于参数ai的影响，节点在每次更新状态值之后，又预测到了下一刻的状态值，并可以对系数做相应的调整以适应同步的进程，这就加快网络的收敛速度。
【专利说明】无线传感器网络分布式时间同步加速方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种无线传感网络分布式时间同步加速方法。
【背景技术】
[0002] 无线传感网络是一种全新的信息获取和处理技术，为人们提供了一种全新的获取 信息、处理信息的有效途径。其是一个由大量的传感器节点组成的特殊的无线自组织网络 (Ad Hoc Networks),是一种低成本、低功耗、多功能的无线传感装置，它的出现改变了人类 与物理世界交互的方式，使得物理世界与信息世界的融合成为可能。无线传感器节点可不 受时间、地点、环境的约束，实时地检测包括温度、湿度、光照、物体大小、移动速度和方向等 有用信息。无线传感器网络节点成本低廉，勿需借助额外的硬件设备及通信，可随时随地自 组成网，系统具有高鲁棒性，因此特别适合于特殊条件下的实时监控。其广泛应用于环境监 测、军事、国防、战场监视等特殊领域，日益引起了人们的关注。
[0003] 无线传感网络是一个典型的分布式多跳系统，其特点就是，网络中没有参考节点 或中心节点，每个节点都是平等的，如图1所示，这个网络只有十个节点，其中没有一个是 老大（即主节点），并且节点与节点之间并不是直接相连的，比如节点5只与节点3、4、6、7 相连，并未与节点1、2、8、9、10相连，这就表示网络是多跳的，即节点可能需要通过其他节 点来到达目标节点。
[0004] 时钟同步是自组网中的一项基本支撑技术，是众多应用和服务必要前提和基础条 件，其应用于如节点定位、无线传输调度、低功耗睡眠、路由协议、数据融合等。因为无线传 感网络是一个典型分布式系统，节点间需要通过相互协作完成任务，且这些协作依赖于相 同的参考时间标准，然而每一个传感器节点都有自己的本地时钟，通俗地讲，时钟同步就是 将所有网络中所有节点的本地时钟调整一致。所以，时钟同步在分布式系统中就成为分布 式协作必要的前提。
[0005] 当网络要进行信息的交互和传递，便需要达到时间上的同步，若一个网络达到时 间上的同步，即各个节点时钟一样，即可称此网络收敛，一般称节点时钟同步的速度为网络 的收敛速度。要使各个节点时钟一致，便需调整每个节点的时钟，这里，每个节点n+1时刻 的状态值取决于前面各个节点状态值的加权，以节点1为例，即
[0006] xjn+l) = +
[0007] 此处的X1 (n+1)即为节点1在n+1时刻的时间值，Μ代表网络的总节点数，xM(n) 即为节点Μ在η时刻的时间值。一开始，各个节点的时间各不相同，就是调整量，其值 取决于网络具体的情况，如果ω υ = 〇,则表示节点i和节点j并不相连（两个节点之间无 法直接传递信息），如果ωρ〇,则节点i与节点j是连通的（网络中的连通即是指两个节 点之间可以互相传递信息）。已证得，只要ω η+ω?2+…+ ωΜ= l(i为网络中的任一节点） 时，网络就可以收敛，各个节点之间可以达到时钟同步。通俗地讲，即所有节点的时间都一 样了。上面的式子，便是为了将各个节点不同的时间调整成相同的时间，即各个节点达成同 步。通过上式知道，节点是通过权值来调整下一时刻的状态量的，因此， Wij的选取关 乎到收敛速度的快慢。以上是单个节点的表达式，将其写成矩阵形式即得到一般静态网络 收敛的模型：
[0008]
【权利要求】
1. 一种无线传感网络分布式时间同步的加速方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、首先采集获得所有节点的初始值Xi(〇)，以及固定经典时间同步算法中权值矩 阵W的值： (1) 经典时间同步算法是：
上式中，x(n+l)即为各个节点在n+1时刻的状态值所组成的M*1的矩阵，Μ代表节点有 Μ个，此处的状态值为节点的时间，W为Μ*Μ的矩阵，是网络的权值矩阵，其代表整个网络节 点与节点之间的联系，W的元素即为，如果= 〇,则表示节点i和节点j并不相连， 如果ω》〇,则节点i与节点j是连通的，设i为网络中的任一节点，只要ωη+ω ?2+…+ ωΜ =1时，网络就可以收敛，各个节点之间可以达到时钟同步； (2) 将公式（1)经过η+1次迭代以后便可以得到： X(n+1) = W · X(n) = ff2 · X(n-l) ........ ffn+1 · X(0) (2)； 将权值&固定，当节点j与节点i连通时，节点j被当成节点i的邻居，其权值
屯和dj代表节点i和j的度，节点的度表示一个节点的总邻居个数， 经典时间同步算法X(n) =WnX(0)是可以得到同步的，收敛前提成立； 步骤2、利用经典时间同步算法X(n) = WnX(0)至少先运行k次，k为预置值，得到 Xi (0),…，Xi (k-Ι),这k个状态值就称为每个节点的初始存储状态值； 步骤3、利用每个节点k个存储状态值来更新该节点第k+Ι个状态值X (k)，即
并如此不停迭代，取每个节点k个之前的状态值来更新以后的状态值，即Xi(k+1)可以 通过Xi⑴…Xi(k)加权得出，Xi(k+2)可以通过xj2)?Xi(k+l)加权得出，从而得出通项 公式（4)，即基于本节点以往的k个存储状态值来预测当前状态值，取任意时间n>k，其中参 数％通过滤波方式进行选取：
步骤4、将公式（4)代入经典时间同步算法
中，用节点i的η时刻 的预测状态值為替代里面的Xj (n-1)，于是
这里的ω u表示节点与节点之间的关系，Μ代表节点总数，公式 (5)表示节点i的η时刻的状态值由其他节点η时刻的预测状态值加权得出，加权系数 为ω^，写成矩阵后，公式（5)就变成
步骤5、通过存储算法：
的不停迭代，最终在某一时刻，当X (η)中的所有 元素一样时，也就是达到时钟同步了。
2.根据权利要求1所述的一种无线传感网络分布式时间同步的加速方法，其特征在 于：通过牛顿差值多项式滤波对步骤3中的公式（4)的参数％进行选取，以达到加速收敛 的效果：
将上述公式（4)拆开整合成公式（7)，选取网络中某个节点i，算法依然是基于过去k 个时刻的状态值来预测当前时刻的状态值；
表示成矩阵形式，
考虑实对称阵W，则W可相似对角化，即存在非零矩阵P满足W = Ρ4ΛΡ，这里Λ是权 值矩阵W的特征值构成的对角阵，进一步得到：
这里，
对于一次仿真，Υ(〇)和权值矩阵W是确定 的，因此，迭代算法的优劣取决于系数k，h，…，bk，假定Aie [c，l]，即在多个特征值中， 最小为c，最大为1，并做如下平滑滤波限制：
只要符合上述限制要求来进行滤波，从而得出参数b。
3. 根据权利要求1所述的一种无线传感网络分布式时间同步的加速方法，其特征在 于：通过LS自适应滤波对步骤3中的公式（4)的参数％进行选取，以达到加速收敛的效果： 采用最小二乘（Leasx Square)法，以误差的平方和最小作为最佳准则，定义：
式中，ξ (η)是误差信号的平方和，e(n)是η时刻的误差信号，同样利用公式（7)来表 示预测值天("），
其中φ (η)是节点i在η时刻的期望值，即通过经典时间同步算法的正常迭代后的状 态值，Xi (n-k)是节点i在n-k时刻的状态值，其通过累加符号累加，并与系数b相乘来获得 预测状态值，每个参数bk会根据每次迭代进行自我调整，LS自适应滤波的目标是通过选取 系数矩阵B，元素即为b k，使得ξ (η)取得最小值。
4. 根据权利要求1所述的一种无线传感网络分布式时间同步的加速方法，其特征在 于：通过状态商值法对步骤3中的公式（4)的参数％进行选取，以达到加速收敛的效果： 采用当前状态值和前一时刻状态值的商来不断更新参数ai，即
可以看出ai (t) e (〇, 1)，随着时间推移，x(t-l) - x(t)，此时可以看到ai (t) - 0· 5,是个 常数，随着参数％的不断更新，来提高网络的收敛速度。
【文档编号】H04W84/18GK104219759SQ201410469016
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2014年9月15日 优先权日:2014年9月15日
【发明者】杨琦, 林啸, 陈涛 申请人:厦门大学