文章摘要
刘迪,武岩波,朱敏,李栋.水声传感器网络中时钟漂移率跟踪方法[J].声学技术,2020,39(4):406~412
水声传感器网络中时钟漂移率跟踪方法
A clock skew tracking method for time synchronization in underwater acoustic network
投稿时间:2019-03-18  修订日期:2019-05-28
DOI:10.16300/j.cnki.1000-3630.2020.04.004
中文关键词: 水声授时  变时钟漂移率  卡尔曼(Kalman)滤波
英文关键词: underwater acoustic time synchronization  variable clock skew  Kalman filter
基金项目:国家自然科学基金项目(61971472);中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA22030101);中国科学院海洋信息技术创新研究院创新前瞻项目(CXQZ201705,CXQZ201801)资助项目。
作者单位E-mail
刘迪 中国科学院声学研究所海洋声学技术中心, 北京 100190
中国科学院大学, 北京 100190
北京市海洋声学装备工程技术研究中心, 北京 100190 
 
武岩波 中国科学院声学研究所海洋声学技术中心, 北京 100190
北京市海洋声学装备工程技术研究中心, 北京 100190
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室, 北京 100190 
wuyanbo@mail.ioa.ac.cn 
朱敏 中国科学院声学研究所海洋声学技术中心, 北京 100190
北京市海洋声学装备工程技术研究中心, 北京 100190
中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室, 北京 100190 
 
李栋 中国科学院声学研究所海洋声学技术中心, 北京 100190
中国科学院大学, 北京 100190
北京市海洋声学装备工程技术研究中心, 北京 100190 
 
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中文摘要:
      时钟同步是水声无线网各个节点协同观测的关键技术。该文针对水下节点长时时钟漂移率受周围环境影响产生变化的问题,提出一种适用于水下传感网络的时钟漂移率跟踪方法。该方法使用多模型描述时钟漂移率的变化,在使用现有高时延时间同步(Time Synchronization for High Latency,TSHL)水声网络授时协议和轻量级高时延授时(Tri-message)算法计算获得时钟漂移率的基础上,使用交互式多模型卡尔曼(Kalman)滤波对变时钟状态向量进行跟踪和估计,并在滤波过程中采用Sage-Husa自适应方法动态调整滤波参数,提高算法估计的准确性。仿真结果表明,使用提出的跟踪方法,时钟漂移率估计均方误差可从3.0×10-9降低到5×10-10,算法性能优于现有授时方法。
英文摘要:
      Time synchronization is a key factor of synergistic observation in underwater acoustic wireless network. Clock skew of underwater sensor nodes may change with the environment. To deal with this issue, a clock skew tracking method in underwater acoustic network is proposed. This method uses multiple models to describe the variable clock skew. The existing time synchronization protocols, such as time synchronization for high latency (TSHL) acoustic networks and Tri-message, are first used to calculate the clock skew data, and then the interactive multi-model Kalman filter algorithm is put forward to estimate and track the variable clock skew. At the same time, Sage-Husa adaptive method is also used to adjust the filter parameters dynamically in the filtering process to improve the accuracy of the algorithm. Simulation results show that the proposed tracking method can reduce the mean square error from 3.0×10-9 to 5×10-10, and the performance of the algorithm is better than that of the existing time synchronization methods.
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