張鸰 陳燕飛

摘要：作為高職院校重要的教學(xué)場所，實(shí)訓(xùn)室建設(shè)隨著信息化技術(shù)進(jìn)步也得到了長足的發(fā)展。目前基于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，將傳感器、RFID、ZigBee、嵌入式、數(shù)據(jù)庫和軟件開發(fā)等技術(shù)綜合運(yùn)用的智能化實(shí)訓(xùn)室也應(yīng)運(yùn)而生，在智能實(shí)訓(xùn)室中，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和通訊的無線傳感網(wǎng)絡(luò)搭建具有非常重要的核心地位。本文從簇頭同步和簇內(nèi)同步兩個(gè)方面提出了時(shí)間同步的算法思路，應(yīng)用于WSN節(jié)點(diǎn)時(shí)間的同步過程，旨在降低智能實(shí)訓(xùn)室系統(tǒng)的傳感器節(jié)點(diǎn)耗能，從而增加采集端在實(shí)訓(xùn)室環(huán)境中的可靠性和耐用性。

關(guān)鍵詞： 智能實(shí)訓(xùn)室;物聯(lián)網(wǎng);無線傳感網(wǎng);時(shí)間同步算法

中圖分類號：TP311? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）30-0217-02

1 基本概念

目前主流的智能化實(shí)訓(xùn)室均以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，而無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks， WSN）則是物聯(lián)網(wǎng)體系中數(shù)據(jù)感知和傳輸?shù)暮诵模@里的WSN屬于分布式系統(tǒng)，而時(shí)間同步則是所有分布式系統(tǒng)均需要考慮并解決的一個(gè)關(guān)鍵問題。在WSN中傳感器節(jié)點(diǎn)體積非常小，但是卻肩負(fù)著數(shù)據(jù)采集重任，其所采集的信息包含了時(shí)間和空間的相關(guān)內(nèi)容，因此各個(gè)節(jié)點(diǎn)必須能夠?qū)崿F(xiàn)相互協(xié)同、數(shù)據(jù)融合、協(xié)同休眠等基本協(xié)助關(guān)系，這些都是以精準(zhǔn)的時(shí)間同步為基礎(chǔ)才能實(shí)現(xiàn)的。

目前主流時(shí)間同步機(jī)制一般采用的是全球定位系統(tǒng) （Global Positioning System，GPS），通過衛(wèi)星可以實(shí)現(xiàn)納秒級的時(shí)間同步精度，但是受體積和成本的因素不適合WSN環(huán)境。網(wǎng)絡(luò)時(shí)間協(xié)議也是被廣泛應(yīng)用的時(shí)間同步方式，但是它也存在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)固定，能量利用率不高，建設(shè)成本高同樣不適合WSN。考慮到WSN中主要的能量消耗是在通信階段（數(shù)據(jù)發(fā)送和接收環(huán)節(jié)），節(jié)點(diǎn)本身的功耗僅占5%左右，因此很多學(xué)者們提出過自己的時(shí)間同步算法，但是現(xiàn)有算法在能耗處理方面，依然無法滿足WSN的節(jié)能需求。

2 算法需求

根據(jù)WSN的特征，在設(shè)計(jì)基于WSN的時(shí)間同步算法時(shí)需要考慮下面三個(gè)內(nèi)容：（1）時(shí)間延遲，時(shí)間延遲決定了同步的精度，而同步精度則是同步算法性能的關(guān)鍵指標(biāo)。在WSN中時(shí)間延遲包括：發(fā)送、傳輸、接收和處理等時(shí)間延遲，消除這些延遲是時(shí)間同步算法首先要解決的問題。（2）降低能耗，WSN中的傳感器節(jié)點(diǎn)大部分屬于一次性布設(shè)，其供電基本上靠電池來保障，因此節(jié)省能耗是非常重要的環(huán)節(jié)，特別是對于通信模塊的節(jié)能設(shè)計(jì)更是核心，因?yàn)?5%能量消耗就發(fā)生在數(shù)據(jù)通信的過程中。（3）可擴(kuò)展性，WSN是一個(gè)動態(tài)可擴(kuò)展或者收縮的網(wǎng)絡(luò)，他的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不固定，這就決定在算法設(shè)計(jì)的時(shí)候必須考慮整個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的可擴(kuò)展性，從而保證時(shí)間同步的精度。基于WSN的特點(diǎn)，目前較為常見的時(shí)間同步算法有RBS算法、TPSN算法、Miny-Sync算法、FTSP算法等。表1做出了以上幾種時(shí)間同步算法的比較：

表1? ?典型的時(shí)間同步算法

[

特點(diǎn) 算法 RBS TPSN Miny-Sync FTSP 擴(kuò)展性 較差 很差 很差 好 同步精度 一般 較高 低 高 消息延遲 傳播時(shí)延和接收時(shí)延 接收時(shí)延 傳輸時(shí)延、傳播時(shí)延和接收時(shí)延 傳播時(shí)延 同步范圍 子網(wǎng) 全網(wǎng) 子網(wǎng) 全網(wǎng) 復(fù)雜度 中等 中等 高 中等 通信開銷 每個(gè)同步周期發(fā)送1.5個(gè)同步信息 每個(gè)同步周期發(fā)送2個(gè)同步信息 每個(gè)同步周期發(fā)送2個(gè)同步信息 每個(gè)同步周期發(fā)送1個(gè)同步信息 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?多個(gè)參考節(jié)點(diǎn)。在各自參考區(qū)域內(nèi)同步 分層結(jié)構(gòu) 分層結(jié)構(gòu) 只有一個(gè)ID最小的節(jié)點(diǎn)作為參考節(jié)點(diǎn) ]

3 算法描述

3.1 簇頭選舉算法

在WSN的組建過程中，一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)就是節(jié)點(diǎn)分簇，高效的節(jié)點(diǎn)分簇算法能夠極大地降低網(wǎng)絡(luò)開銷和提升數(shù)據(jù)融合。這里我們采用DEEC （Distributed Energy Efficient Clustering Algorithm， 分布式能量有效分簇算法），采用了簇頭選舉策略，通過對每個(gè)節(jié)點(diǎn)初始、剩余能量的判斷來選擇簇頭，也就是說剩余能量越大越有機(jī)會成為簇頭，即該算法根據(jù)能量來選擇簇頭。具體來說利用DEEC算法選取簇頭時(shí)，會對網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)按照一定周期隨機(jī)選取，它是在0到1之間的一個(gè)隨機(jī)數(shù)，如果這個(gè)數(shù)小于[Ti]則為簇頭，該簇頭在能力范圍內(nèi)進(jìn)行廣播，接收到消息的節(jié)點(diǎn)加入改簇。如果同時(shí)接收到兩個(gè)甚至多個(gè)簇頭發(fā)送的消息則根據(jù)信號強(qiáng)弱選擇加入最強(qiáng)的簇。[Ti]具計(jì)算方式如下：

利用分簇思想來建立WSN層次，根節(jié)點(diǎn)（Sink）廣播其0層次和ID信息，接收簇頭更新為1層，繼續(xù)將其層次和ID信息廣播，收到的簇頭節(jié)點(diǎn)層次號+1，依次推廣更新所有節(jié)點(diǎn)，層次建立完成。具體流程如圖1和圖2所示。

3.3 算法優(yōu)化

針對經(jīng)典同步算法進(jìn)行分析可知，簇頭和簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間會使用不同的時(shí)間同步策略。簇頭同步：因?yàn)榇仡^本身是下層的時(shí)間參考節(jié)點(diǎn)，在同步過程中會產(chǎn)生誤差時(shí)間的累積，需要采用數(shù)學(xué)方式來減少誤差提升同步精度。簇內(nèi)同步：簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)相互進(jìn)行同步操作時(shí)，可以采用隨機(jī)監(jiān)聽信道的方式，達(dá)到與簇頭間的時(shí)間同步，降低多余的通信開銷，進(jìn)而降低能耗。

3.3.1 簇頭同步算法設(shè)計(jì)

這里我們在經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上，采用貝葉斯估計(jì)的數(shù)學(xué)表達(dá)式，通過算法降低簇頭所積累的時(shí)間誤差，提供同步精度。優(yōu)化簇頭同步可以通過以下幾個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)：

（1） 假定第n個(gè)節(jié)點(diǎn)獲得簇頭的同步時(shí)間，這個(gè)時(shí)間點(diǎn)是[Tn]; 而[T'n]則是利用貝葉斯估計(jì)得到的該節(jié)點(diǎn)的真實(shí)時(shí)間;假定[T'n-1]是利用貝葉斯估計(jì)得出的該n節(jié)點(diǎn)的父層次節(jié)點(diǎn)真實(shí)時(shí)間。

（2）n節(jié)點(diǎn)的同步時(shí)間和真實(shí)時(shí)間之間的誤差滿足正態(tài)分布[N0，σ2n]。

（3）經(jīng)過優(yōu)化后的貝葉斯估計(jì)：[NT'n，σ'2n]。其中參數(shù)由貝葉斯估計(jì)理論計(jì)算得出：

3.3.2 簇內(nèi)同步算法設(shè)計(jì)

為降低時(shí)間同步過程中的能量開銷，本文采用簇內(nèi)成員信道監(jiān)聽的同步方式，大大減少數(shù)據(jù)包在收發(fā)過程所產(chǎn)生的能耗，降低收發(fā)量實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目標(biāo)。具體實(shí)現(xiàn)思路如下，我們采用4個(gè)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的模型，如圖4。

如果B號節(jié)點(diǎn)發(fā)同步請求給S號簇頭，A、C號監(jiān)聽到信息后獲得B號節(jié)點(diǎn)時(shí)間。如果S節(jié)點(diǎn)響應(yīng)B號，A、C號也可以監(jiān)聽到該信息，并得到簇頭節(jié)點(diǎn)的時(shí)間信息。因此，這種算法可以實(shí)現(xiàn)不需要全部節(jié)點(diǎn)發(fā)送同步請求，仍可以獲取時(shí)間信息的目標(biāo)，只需選取B節(jié)點(diǎn)發(fā)送請求即可，能夠顯著降低通信開銷?？傻玫紹號節(jié)點(diǎn)與簇頭S節(jié)點(diǎn)的時(shí)間關(guān)系式：

4 結(jié)論

通過分析計(jì)算可知，文章提出的對于簇頭和簇內(nèi)時(shí)間同步算法的優(yōu)化思路，可以通過簇頭分層和信道監(jiān)聽兩方面減少時(shí)間同步過程中的信息傳遞，從而有效地降低WSN的能量消耗。在下一步研究中，我們將采用把本算法加入ZigBee自帶的Z-stack協(xié)議棧內(nèi)的方式具體實(shí)施到實(shí)訓(xùn)室環(huán)境中，保證算法時(shí)間精度的同時(shí)，降低實(shí)訓(xùn)室中傳感器節(jié)點(diǎn)的時(shí)間同步能耗，提升智能實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)的使用壽命。

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【通聯(lián)編輯：梁書】