莫文婷，陳珍萍，唐超禮，黃友銳

（安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，安徽淮南232001）

移動式脈沖耦合振蕩器實(shí)現(xiàn)動態(tài)WSN時間同步*

莫文婷，陳珍萍，唐超禮，黃友銳*

（安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，安徽淮南232001）

針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN（Wireless Sensor Network）中移動式傳感器的廣泛應(yīng)用，考慮到傳統(tǒng)時間同步模型受運(yùn)動方向、速度和通信距離等因素的限制，提出將移動式脈沖耦合振蕩器（MPCOs）模型應(yīng)用到二維動態(tài)的相互交互平面WSN當(dāng)中，研究一種動態(tài)WSN的時間同步方法。為提高時間同步方法的收斂速度，分析傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)、耦合強(qiáng)度、速度、通信半徑對所提時間同步方法收斂速度的影響，得出收斂速度與傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)、耦合強(qiáng)度、速度、通信半徑成正比的結(jié)論。通過得到最優(yōu)參數(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)化使同步收斂時間最快，達(dá)到降低能耗和信息損耗。通過數(shù)值仿真驗證了所提方法的有效性。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；時間同步；移動式脈沖耦合振蕩器；參數(shù)

EEACC:7230；6150Pdoi:10.3969/j.issn.1004-1699.2016.07.023

WSN是將微型傳感器部署在監(jiān)測區(qū)內(nèi)使節(jié)點(diǎn)相互通信形成一個多跳自組織分布式系統(tǒng)，對監(jiān)測區(qū)域進(jìn)行測量、觀察以及反映，因此WSN具有融合感知、計算和通信功能［1］。WSN由分布在物理空間上大量傳感器節(jié)點(diǎn)通過自組織方式構(gòu)成，它借助節(jié)點(diǎn)中內(nèi)置的不同類型傳感器監(jiān)測周圍環(huán)境［2］。對于WSN中對節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)發(fā)送、傳輸、接收的實(shí)時性要求精確，數(shù)據(jù)傳輸處理中，時間不一致將導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法進(jìn)行匹配，因此時間同步是一項重要技術(shù)研究。時間同步為分布式系統(tǒng)提供了一個共同的時間基準(zhǔn)，對于保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性、協(xié)調(diào)性以及執(zhí)行相關(guān)的基礎(chǔ)操作，如能量管理、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)融合和調(diào)度等都具有重要意義［3-4］。

在傳統(tǒng)無線時間同步協(xié)議中，存在一些典型的時間同步協(xié)議，如RBS［5］、TPSN［6］、FTSP［7］等，通過改進(jìn)算法和提高時間戳信息，對微型傳感器同步精度和同步能耗優(yōu)化。這些算法廣泛應(yīng)用在傳感器部署固定的WSN中。而靜態(tài)WSN面臨著通信范圍受限、能耗以及信息損耗等問題，因此將移動設(shè)備應(yīng)用在復(fù)雜的分布式無線環(huán)境下，通過移動設(shè)備攜帶信息與其它設(shè)備進(jìn)行信息交換，較少信息損耗，通信范圍更遠(yuǎn)［8］。如今越來越多的移動傳感器應(yīng)用到動態(tài)的WSN中，如監(jiān)測士兵作戰(zhàn)、交通事故的監(jiān)測、移動式車間等復(fù)雜環(huán)境。對于動態(tài)的WSN中的時間同步要求很高，若用傳統(tǒng)時間同步協(xié)議，不能保障拓?fù)湫浴⒔研?、擴(kuò)展性等要求。相比于傳統(tǒng)的時間同步協(xié)議，MPCOs［9］是一種新型的時間同步技術(shù)。與PCOs［10］相比較，研究移動的傳感器節(jié)點(diǎn)應(yīng)用MPCOS模型在二維的相互交互平面內(nèi)時間同步具有更多的挑戰(zhàn)，因為動態(tài)脈沖耦合振蕩器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形成是時刻在動態(tài)變化。

結(jié)合動態(tài)WSN的特點(diǎn)和要求，本文通過將MPCOs模型應(yīng)用到動態(tài)WSN中，來保障拓?fù)湫?、健壯性、擴(kuò)展性等要求。將MPCOs模型應(yīng)用到傳感器節(jié)點(diǎn)中，節(jié)點(diǎn)通過周期性在相互交互的平面內(nèi)發(fā)射脈沖，并接收到信號后相互之間通過耦合強(qiáng)度相互影響實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)時間同步。

1　MPCOs模型描述及應(yīng)用

在動態(tài)WSN中，傳感器節(jié)點(diǎn)不斷移動導(dǎo)致拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時刻在變化，因此該模型特點(diǎn)是自組織、無記憶網(wǎng)絡(luò)同步模型。本節(jié)對MPCOs進(jìn)行模型描述，并分析了該模型應(yīng)用到WSN中的執(zhí)行過程。

1.1MPCOs模型

在網(wǎng)絡(luò)G=（I，E）中有 N個節(jié)點(diǎn)（節(jié)點(diǎn)設(shè)置I=｛1，2，3，…，N｝并且E?I×I），所有節(jié)點(diǎn)在二維空間（L×L）以周期性相同、速度為V的相同速度進(jìn)行移動，同時它們的初始相位角θi（tk）∈［0，2π］是隨機(jī)確定。令相位?i是節(jié)點(diǎn)i的相位變量，因為周期T與相位關(guān)系為d?i/dt=1/T，那么節(jié)點(diǎn)i的位置變化為和狀態(tài)變量xi（t）∈［0，1］的分別是式（1）和式（2）：

時間增量為Δt=tk+1-tk且狀態(tài)函數(shù)是一條光滑的、單調(diào)遞增的下凹的狀態(tài)函數(shù)曲線 f:［0，1］→ ［0，1］。若節(jié)點(diǎn)i的相位是?i=0，則狀態(tài)值xi=0。為了簡化標(biāo)號，我們將等式（2）標(biāo)準(zhǔn)化正規(guī)化在間隔［0，1］范圍內(nèi)。如果狀態(tài)函數(shù)不是從［0，1］狀態(tài)映射到［0，1］，該模型仍可應(yīng)用在該環(huán)境中，只要狀態(tài)函數(shù)是一條光滑的、單調(diào)遞增、向下凹曲線。

當(dāng)節(jié)點(diǎn)i的狀態(tài)和相位在時間t內(nèi)達(dá)到1，它將激發(fā)一個信號強(qiáng)度為ε的脈沖。那么節(jié)點(diǎn) j狀態(tài)增加ε達(dá)到狀態(tài)xj，方向相位角θj隨機(jī)變化，節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布。因此，得式（3）：

從式（3）可以看出，在任意均勻分布間隔為［0，2π］內(nèi)，狀態(tài)變化是任意的。x（t+）表示接收脈沖信號后的狀態(tài)，x（t-）是接收脈沖信號前的狀態(tài)。通過更新所有傳感器節(jié)點(diǎn)的相位，使所有節(jié)點(diǎn)時間達(dá)到同步。

1.2動態(tài)WSN中應(yīng)用MPCOs模型

動態(tài)WSN突破了傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)在部署、事件感知和自組織通信上的局限，使得傳感器大面積收集和傳送數(shù)據(jù)，甚至在惡劣的無人區(qū)進(jìn)行行為監(jiān)測成為可能。然而，由于傳感器節(jié)點(diǎn)自身感知范圍和通信能力的不穩(wěn)定，本文將MPCOs應(yīng)用到動態(tài)WSN來解決通信范圍限制、信號接收不穩(wěn)定等問題。

將模型應(yīng)用到WSN中，對于動態(tài)WSN中，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時刻在變化。MPCOs模型應(yīng)用到WSN中，收斂速度快，無需復(fù)雜計算。提出應(yīng)用MPCOs模型應(yīng)用到WSN中，網(wǎng)絡(luò)同步算法執(zhí)行步驟如下：

步驟1初始化：L為二維邊界長度；N為傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量；I為設(shè)置節(jié)點(diǎn)為i=｛1，2，…，N｝；R為節(jié)點(diǎn)交流半徑；V為節(jié)點(diǎn)移動速度；ε為脈沖信號強(qiáng)度；T為脈沖周期時間；Δt為步長尺度；f為狀態(tài)函數(shù)（pxi，pyi）均勻分布在［0，L］×［0，L］區(qū)域；xi均分布在［0，1］歸一化區(qū)域；θi均勻分布在［0，2π］；同步時間Tsync=0；耦合增加維持時間Ttemp=0；維持暫時變量激發(fā)節(jié)點(diǎn)i；設(shè)置INoRe=?，它的節(jié)點(diǎn)不能接收脈沖信號；設(shè)置Ii=?，它的節(jié)點(diǎn)接收來自節(jié)點(diǎn)i的信號；Dij=0的節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn) j之間的距離。

步驟2循環(huán)更新同步時間Tsync；找到最大相位最大的傳感器節(jié)點(diǎn)i因此i=argmaxj∈Ixj；計算維持時間Ttemp=（1-f-1（xi）/Tt；更新同步時間Tsync= Tsync+Ttemp；

根據(jù)MPCOs模型更新狀態(tài)和位（j∈I）以下步驟：

更新設(shè)置的INoRe=｛i｝，節(jié)點(diǎn)i激發(fā)脈沖信號在Tsync，到步驟3。若maxxi=1則到步驟4。

步驟3進(jìn)行遞歸。當(dāng)節(jié)點(diǎn)激發(fā)脈沖信號在時間Tsync內(nèi)根據(jù)歐幾里公式得計算距離Dij在所有的j∈IINoRe；選擇信號接收節(jié)點(diǎn)設(shè)置 Ii=｛s|Dis≤R，s?INoRe｝更新狀態(tài)和方向：

更新INoRe=INoRe?Ii更新i以至于maxxi=1；直到maxj∈I且xj≠1

步驟4返回同步時間Tsync。根據(jù)以上步驟得到網(wǎng)絡(luò)同步時間，實(shí)現(xiàn)WSN時間同步。

2　收斂性分析

通過上節(jié)中MPCOs模型在WSN中應(yīng)用，本節(jié)對MPCOs模型在WSN中節(jié)點(diǎn)收斂性和同步時間收斂性進(jìn)行分析，對其進(jìn)行理論證明。

2.1WSN節(jié)點(diǎn)收斂性分析

在時間t0時，節(jié)點(diǎn)i和 j的狀態(tài)分別xi和xj，相位分別是?i和?j，即 f（?i）=xi，f（?j）=xj。為了不失一般性，讓xi＞xj。在沒有脈沖耦合時，定義了測量兩不同耦合節(jié)點(diǎn)i和j之間距離依據(jù)歐幾里得公式兩點(diǎn)之間的距離在該模型中通信邊界須滿足E=｛（i，j）|Dij≤R，i，j∈I｝，半徑R是相互通信半徑。兩耦合節(jié)點(diǎn)狀態(tài)響應(yīng)距離dis｛xi（t），xj（t）｝=min｛|?i-?j|，1-|?i-?j|｝，t≥t0。對于周期為1的光滑的單調(diào)遞增的函數(shù) f，它的狀態(tài)和相位是一一對應(yīng)的，當(dāng)相位?i-?j＞0.5時對應(yīng)的相位距離為1-（?i-?j）。當(dāng)兩耦合節(jié)點(diǎn)相互耦合時，則最后達(dá)到網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)同步，同步時間為Tsync。

在時間t0時刻，節(jié)點(diǎn)i的相位和狀態(tài) j所對應(yīng)的值分別為?i（t）和 f（?i（t），則在周期為T中所對應(yīng)

兩節(jié)點(diǎn)的相位距離為：

在此距離范圍內(nèi)，傳感器節(jié)點(diǎn)可以接收信息。

當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)i在ts的狀態(tài)接收到達(dá)最大值xi（ts）=1時，同時 j接收到i激發(fā)脈沖狀態(tài)得

耦合節(jié)點(diǎn)i和j在受到激發(fā)脈沖之前的狀態(tài)距離如下：

受到激發(fā)脈沖之后，兩節(jié)點(diǎn)的距離如下：

對于在相位為?、ξ時得到等式 f-1（f（?）+ε）=1和f-1（f（ξ）+ε）=0.5。根據(jù)式（3），可以測得兩點(diǎn)狀態(tài)距離為：

從圖1（b）可以看出在當(dāng)σ在ξ＜σ＜0.5時，滿足等式：1-σ=f-1（f（σ）+ε）。

從圖1（a）中可以看出對于節(jié)點(diǎn)?j∈（0，σ）時，在接收信號脈沖之后節(jié)點(diǎn)的相位前進(jìn)更遠(yuǎn)，因此同步的過程將越來越弱。在?j∈（σ，1），節(jié)點(diǎn)相位在接收到信號脈沖后更近，同步網(wǎng)絡(luò)得到提高。用Φ代表狀態(tài)函數(shù)增加ε后的相位增加量。

因此得：

圖1　MPCOs模型動態(tài)更新過程

對于信號脈沖效果主要依賴節(jié)點(diǎn)瞬間狀態(tài)響應(yīng)，因為狀態(tài)函數(shù)是下凹曲線，相位增量Φ與?和ε有關(guān)。因節(jié)點(diǎn)的初始相位和節(jié)點(diǎn)的觸發(fā)方向都是任意的，對于兩個耦合節(jié)點(diǎn)須在期望值πR2/L2［11］內(nèi)是可能相互影響。因此對于N個節(jié)點(diǎn)每個期望值在（N-1）πR2/L2將能接收脈沖信號，節(jié)點(diǎn)時間達(dá)到同步。傳感器節(jié)點(diǎn)運(yùn)動的速度將影響拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化，因此在期望值內(nèi)也不一定接收脈沖信號。對于傳感器節(jié)點(diǎn)的初始狀態(tài)和相位不確定性，節(jié)點(diǎn)瞬時相位脈沖信號在均勻分布［0，1］內(nèi)接收，因此從式（4）和式（5）得到相位Φ期望值為：

當(dāng)節(jié)點(diǎn)接收到信號相位期望值增加且同步過程是σE（Φ（ε，?）|?∈［0，σ）并返回一個同步狀態(tài)值（1-σ）E（Φ（ε，?）|?∈［σ，1）。在σ＜0.5內(nèi)，f-1（f（σ）+ ε）-σ=1-2σ，我們得到期望值：

對于初始狀態(tài)集合，勒貝格測量［12］為零時不能達(dá)到同步，應(yīng)用MPCOs可得WSN中節(jié)點(diǎn)勒貝格測量不為零，節(jié)點(diǎn)達(dá)到同步。在WSN中對于節(jié)點(diǎn)集合A，可以證明A的勒貝格測量為零，那么對于R的雅克比矩陣［13］的絕對值是比另一個大。用 μ表示勒貝格值。

則得：

可證在εi≠0時，至少存在一個i節(jié)點(diǎn)|det（DR）|＞1，對于存在的k，r＞1 μ（Br，k）≠0，則由勒貝格測量不為零，在WSN中集合A節(jié)點(diǎn)時間同步。

2.2收斂時間分析

根據(jù)MPCOs模型WSN中節(jié)點(diǎn)間是互相影響的，因此定義了回歸映射和激發(fā)映射［15］，對于兩節(jié)點(diǎn)A、B，假設(shè)當(dāng)前時刻為A某次激發(fā)之后，此時B的相位為?，那么B關(guān)于A的回歸映射RB|A（?），則A關(guān)于B的激發(fā)映射hA|B（?）。在WSN中包含N個節(jié)點(diǎn)，其中兩節(jié)點(diǎn)i和 j在開始狀態(tài)與系統(tǒng)同步，在i某次激發(fā)之后，j的相位?，則經(jīng)過1-?后 j將激發(fā)，但同時可能收到其它節(jié)點(diǎn)的影響使激發(fā)過程縮短為1-?-∑kZεk（Z兩節(jié)點(diǎn)之間激發(fā)的集合），因此 j得相位增加∑kZεk。兩節(jié)點(diǎn)同步之后，組成同步集合在于其它節(jié)點(diǎn)進(jìn)行同步，使得網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)保存同步。因此可以認(rèn)為同步后耦合強(qiáng)度增加εi...m=εi+…+εm（i，m∈N）。因為每個節(jié)點(diǎn)耦合強(qiáng)度ε是不同的，若εi≠εj則

所以對于節(jié)點(diǎn)i和 j任意初始狀態(tài)都會導(dǎo)致兩者的相位狀態(tài)函數(shù)向0或者1進(jìn)行變化，最后節(jié)點(diǎn)達(dá)到同步。

從WSN節(jié)點(diǎn)收斂性分析和同步時間收斂性可知，WSN中節(jié)點(diǎn)同步受速度、耦合強(qiáng)度、節(jié)點(diǎn)數(shù)、通信半徑的影響。因此下節(jié)通過仿真驗證參數(shù)對網(wǎng)絡(luò)同步時間影響情況。

3　仿真結(jié)果分析

MPCOs模型利用狀態(tài)函數(shù)［16］：

S0和γ是振蕩器的固有屬性。對上式進(jìn)行積分得：。根據(jù)對狀態(tài)函數(shù) f的給定，在周期T=1時，則動態(tài)網(wǎng)絡(luò)所對應(yīng)狀態(tài)函數(shù)為：

設(shè)在仿真實(shí)驗中，振蕩器的固有屬性S0=5，γ=4.9651，T=1，時間步長Δt=0.000 1。

仿真分析通信半徑R、脈沖強(qiáng)度ε、節(jié)點(diǎn)移動速度V以及節(jié)點(diǎn)數(shù)N對收斂時間影響，在100 m×100 m的區(qū)域內(nèi)，分別對4個和8個脈沖耦合振蕩器在通信半徑為R=40 m和運(yùn)行速度為V=40 m/s以及耦合強(qiáng)度ε為0.01進(jìn)行仿真比較。根據(jù)MPCOs算法，得N=4時狀態(tài)函數(shù) xi-t和 Dij-t分別如圖 2（a）和圖2（b），N=8的狀態(tài)函數(shù)xi-t和Dij-t分別如圖3（a）和圖3（b）。從圖2（a）中可以看出最終達(dá)到同步且同步時間為5.478 s。

圖2　N=4，xi和Dij隨時間t節(jié)點(diǎn)同步過程

圖3　N=8，xi和Dij隨時間t節(jié)點(diǎn)同步過程

從圖3（a）中可以看出最終達(dá)到同步且同步時間為3.570 9 s。從圖2（b）和圖3（b）兩節(jié)點(diǎn)之間的距離可以分析出某個節(jié)點(diǎn)受其中哪一節(jié)點(diǎn)耦合的影響。如從圖2（b）中，在t=2時，節(jié)點(diǎn)3受節(jié)點(diǎn)1影響，不受節(jié)點(diǎn)2和節(jié)點(diǎn)4影響。因為在t=2 s時，D13＜40、D23＞40、D34＞40。知節(jié)點(diǎn)N為4與8的同步時間分別為5.478 s、3.5709 s，從仿真圖得在其他條件相同情況下，節(jié)點(diǎn)越多同步速率越快。

根據(jù)理論與仿真圖形可知，因為節(jié)點(diǎn)越多，節(jié)點(diǎn)接收到的激發(fā)信號越多，耦合強(qiáng)度值 εi...m=εi+…+εm積累值越大，同步時間縮短，因此節(jié)點(diǎn)與同步時間收斂性成正比，即積累值越大收斂速度越快。

仿真分析速度V、耦合強(qiáng)度ε以及耦合節(jié)點(diǎn)通信半徑R對時間同步時間的影響。討論傳感器節(jié)點(diǎn)為N=4個，速度為V=［22 26 30 34 38 40］m/s，半徑R=［20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40］m，耦合強(qiáng)度ε=0.01或者ε=0.04的情況。根據(jù)算法得到仿真圖4（a）、圖4（b）。

仿真結(jié)果圖4（a）、圖4（b）分別是在節(jié)點(diǎn)N=4，耦合強(qiáng)度ε=0.01與節(jié)點(diǎn)N=4，耦合強(qiáng)度ε=0.04仿真圖。從兩仿真圖可以看出總體趨勢，從縱坐標(biāo)觀察耦合強(qiáng)度在ε=0.04相比于耦合強(qiáng)度ε=0.01同步時間明顯縮短，耦合強(qiáng)度值越大同步時間越快。因此論證了理論耦合強(qiáng)度值越大同步時間收斂越快。因速度V和通信半徑R時刻在變化，同步時間也是變動的，所以從仿真圖形總體趨勢可以看出，在某段通信半徑范圍內(nèi)，同步半徑越大同步時間越快；對于速度相對而言也是速度越大同步時間速率收斂越快。因節(jié)點(diǎn)接收到脈沖信號強(qiáng)度值變化越快，及接收到信號也就越多，耦合積累值越大，因此速度和通信半徑與同步時間收斂速度也成正比。

圖4　ε、v、R與同步時間收斂速度的關(guān)系

最終將MPCOs模型應(yīng)用到WSN中，根據(jù)上述仿真在100 m×100 m區(qū)域內(nèi)，選最佳參數(shù)節(jié)點(diǎn)數(shù)N= 8、耦合強(qiáng)度ε=0.04、通信半徑R=40 m、速度V=34 m/s，得收斂時間Tsync=2.337 9 s。開始仿真圖5（a）和最終仿真結(jié)果圖5（b）。下圖節(jié)點(diǎn)顏色反應(yīng)了節(jié)點(diǎn)根據(jù)狀態(tài)函數(shù)所得到的狀態(tài)值。因為狀態(tài)函數(shù)映射值在［0，1］范圍，因此通過下圖反應(yīng)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)以及同步情況。可以看出最終節(jié)點(diǎn)時間達(dá)到同步。

圖5　MPCOs模型應(yīng)用于WSN節(jié)點(diǎn)時間同步

4　總結(jié)

將移動式脈沖耦合振蕩器（MPCOs）應(yīng)用到動態(tài)無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。在UWB網(wǎng)絡(luò)中［17］，移動脈沖耦合振蕩器得到應(yīng)用。本文將MPCOs模型應(yīng)用到二維動態(tài)的相互交互平面內(nèi)，并先通過理論證明該模型能在WSN中實(shí)現(xiàn)同步，然后對它的收斂參數(shù)進(jìn)行分析以及它的收斂時間性進(jìn)行分析，最后根據(jù)模型進(jìn)行仿真，驗證了在WSN中時間同步受參數(shù)影響。網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)N、耦合強(qiáng)度ε、運(yùn)動速度V以及通信半徑R與同步時間收斂速度成正比。通過得到最優(yōu)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)化使同步收斂時間最快，達(dá)到降低能耗和信息損耗目的。因此合適的參數(shù)能有效使網(wǎng)絡(luò)快速到達(dá)同步狀態(tài)。本文模型能很好在二維動態(tài)相互交互平面能進(jìn)行時間同步，對于三維空間需更進(jìn)一步研究。

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莫文婷（1990-），女，漢族，安徽安慶人，碩士研究生，研究方向物聯(lián)網(wǎng)智能信息處理，wtmo0623@163.com；

唐超禮（1980-），男，安徽阜陽人，副教授，碩士，研究方向為礦山信息處理，智能信息處理與通信系統(tǒng)，chaolitang@163.com；

黃友銳（1971-），男，漢族，安徽長豐人，博士生導(dǎo)師，教授，從事智能信息處理、礦山物聯(lián)網(wǎng)方向研究，hyr628@163.com。

Realization of Time Synchronization in Dynamic WSN by Mobile Pulse-Couple Oscillator*

MO Wenting，CHEN Zhenping，TANG Chaoli，HUANG Yourui*
（College of Electrical and Information Engineering，Anhui University of Science and Technology，Huainan Anhui 232001，China）

Specific to the wide application of mobile sensor in wireless sensor network（WSN），this paper proposes applying a mobile pulse-couple oscillators（MPCOs）model into the two-dimension dynamic WSN with interactive interfaces to obtain a method for time synchronization in dynamic WSN so that restrictions from factors including motion direction，speed and communication distance on traditional time synchronization models can be relieved.To improve the convergence speed of time synchronization，this paper analyzes the effects of sensor node quantity，coupling strength，speed and communication radius on the convergence speed of the proposed time synchronization method and concludes that convergence speed is positively proportional to sensor node quantity，coupling strength，speed and communication radius.The shortest convergence time for synchronization is realized by optimizing the network through the optimal parameters and energy consumption and information loss are accordingly reduced.Effectiveness of the proposed method is testified through numerical simulation.

wireless sensor network；time synchronization；mobile pulse-coupled oscillator；parameter

TP393；TP212

A

1004-1699（2016）07-1090-06

項目來源：國家自然科學(xué)基金項目（51274011，51404008）；安徽省科技攻關(guān)項目（1501021027）

2015-12-16修改日期：2016-03-03