铁路运输装备监测节点时间同步算法

车亚辉，郑贵省，李月明，王 鹏

(1.军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161； 2.军事交通学院 基础部，天津 300161；3.军事交通学院 学员旅，天津 300161)



铁路运输装备监测节点时间同步算法

车亚辉1，郑贵省2，李月明1，王 鹏3

(1.军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161； 2.军事交通学院 基础部，天津 300161；3.军事交通学院 学员旅，天津 300161)

对数据采集与处理时序有严格要求的无线传感器网络必须进行时间同步，不同的时间同步技术会影响整个网络的时间同步精度、算法复杂性、功耗及通信带宽等。研究现有的时间同步算法在铁路运输装备监测无线传感器网络应用上存在功耗和鲁棒性方面的限制，基于分簇思想，提出无线传感器网络的I-PTP算法。仿真结果表明，该算法能够在保证时间同步精度的同时，节约能量消耗，一定程度上提高实际应用水平。

铁路运输装备；无线传感器网络；时间同步算法

无线传感器网络包含大量微型低功耗传感器，是依靠节点间的相互协作，通过无线方式完成通信的分布式自治网络系统，而时间同步技术是其实现目标跟踪、数据融合等功能的基础[1]。在铁路装备运输中，由于货运列车不具备自带电力设备和网络连接的条件，一般情况下，也仅能通过无线传感器网络对其运输物资进行安全监测。实际应用中，监测网络的单个节点成本较低、体积较小，通常只能利用晶体振荡器和无线通信模块作为时间同步器件。由于频率的不同步是晶体振荡器的固有属性，加之电压和温度的变化，都会导致节点的时钟在长时间累积中产生偏差，无法保证网络中的节点全部或者部分在瞬时的同步[2]。

而实际中，节点需要彼此并行操作，将不同节点收集的数据按时序进行融合，提高监测信息质量，并通过数据的时间相关性剔除冗余的信息，减少通信量；其次，要保证网络的低功耗，提高监测节点的实际可用性，睡眠唤醒的节能机制是必不可少的。其与节点的协作传输以及安全协议均利用时间作为基础来优化网络性能或弥补传感器节点硬件功能方面的不足[3]。因此，实现节点的时间同步成为基于无线传感器网络的铁路运输装备监测系统功能实现的前提和关键。本文围绕与时间同步相关的问题展开研究，介绍几种常用无线传感器网络时间同步算法的基本原理，分析其优缺点，并基于分簇网络思想，改进PTP算法，使其适用于铁路运输装备监测的无线传感器网络时间同步。

1 常见的时间同步算法

1.1 RBS同步算法

参考广播同步算法(reference broadcast synchronization，RBS)，是由J. Elson等人提出基于receiver-receiver(接收者-接收者)的同步算法。该算法以网络中任一节点为基准参考点，向其他节点周期性地广播同步消息。其他节点记录接收到同步广播消息的时间，并相互交换该记录时间，根据计算及比较彼此的时钟偏移量，最终使网络内的节点彼此之间实现时间的同步(如图1所示)。

图1 RBS同步原理

基准参考点R广播同步消息后，节点i、j、k分别在时刻tir、tjr、tkr接收到该报文。随后各接收节点之间交互比较接收时间，可得出节点j、k与节点i之间的相对时间偏移分别为tjr-tir、tkr-tir，根据时间偏移调整各节点本地时钟实现时间同步。

RBS算法可以很好地消除同步过程中发送时间和访问时间带来的误差，但是并没有实现基准节点与其他节点间的同步。另外，算法频繁同步会导致网络有较大的通信量和多余的能量开销，所以该算法在铁路运输背景下的应用效果较差。

1.2 TPSN同步算法

传感器网络时间同步协议(timing-sync protocol for sensor networks，TPSN)。该算法参考网络网络时间协议(network time protocol，NTP)中的双向报文传输机制，通过对称性计算传输延时，提高同步精度。

TPSN算法采用层次型结构，选择具有精确时间同步器件的节点作为参考节点，将时间同步过程划分为两个阶段：一是分级阶段，为传感器网络划分层次结构，作为0级根节点(参考节点)广播分级数据包，依次为其他节点赋予一个级别；二是同步阶段，第1级节点与根节点进行时间同步，并作为新的参考节点与下一级节点进行同步，以此类推，第i级节点与第(i-1)级节点间进行时间同步，直至实现全网的时间同步(如图2所示)。

图2 TPSN时间同步算法

第i级节点在t1时刻向第(i-1)级节点发送带有时间戳的报文，第(i-1)级节点在t2时刻接收到报文，并在t3时刻回复。设传播时间为Delay，节点时差为Δt，则

t2=t1+Delay+Δt

t4=t3+Delay-Δt

以此来保证节点间的同步。

TPSN算法能够实现整个网络范围内节点的时间同步，但是随着跳数距离增加，同步误差随之成正比增长；其次，在分级阶段没有考虑到新的传感器节点加入以及个别传感器节点失效的情况，出现此类情况时需要对网络层次进行初始化，导致算法鲁棒性不足。

1.3 PTP时间同步协议

同样借鉴了NTP机制的精准时间同步技术(precision timing protocol，PTP )，也叫作IEEE1588时间同步协议，是一种应用于Internet网路的高精度时间同步算法，其配置容易，收敛速度快，对带宽及资源消耗较小。

该协议的同步过程如图3所示。主设备周期性地广播时间同步(sync)报文，并随即发送一条Follow_up报文记录sync报文的发送时间t0；从设备接收两条报文后，于时刻t2向主设备发送时延请求报文，并记录下主设备发送sync报文的时间t0以及自身接收到sync报文的时间t1；随后主设备在t3时刻收到延迟请求报文后，将时间戳t2、t3放于响应报文发送至从设备。

图3 PTP时间同步算法

通过两次交互，从设备得到了t0、t1、t2、t3这4个时间。设传输时延为Delay，节点时间偏差Δt：

Delay=[(t1-t0)+(t3-t2)]/2

Δt=t1-(t0+Delay)

根据时间偏差修改从设备的本地时钟，完成同步。

PTP协议可以保证网络中各节点间的同步精度，一定程度上消除时间偏差以及传输时延的影响。但是该协议会受数据包发送频率的影响，对于网络传输速率以及吞吐量的要求较高，因此，将其直接应用于铁路运输装备监测的无线传感器网络中，会使得网络负载大大增加，既不能保证同步精度，也无法保证其可靠性。

2 铁路运输装备监测节点的时间同步算法设计

铁路运输装备监测节点的安装原理图如图4所示。

图4 装备监测节点应用示意

姿态基准节点与姿态信息采集节点之间通过Zigbee网络进行数据传输；姿态基准节点与监控终端通过Sub-GHz进行交互。

针对已有算法存在的限制，首先对铁路运输装备监测网络的拓扑结构进行优化，建立分簇型网络，选取监控终端作为基站，姿态基准节点作为簇首节点，同一平车上的其他传感器节点作为同簇内待同步节点。将时间同步的过程分为两个阶段，分别是基站与簇首节点的时间同步阶段以及簇首节点与同簇内待同步节点的同步阶段。以此减小基站的负荷，并在一定程度上降低网络跳数增多带来的误差积累[4]。

2.1 算法描述

考虑到铁路运输装备监测无线传感器网络低功耗的特点，根据TPSN算法的原理，可以通过减少握手次数来降低PTP协议在网络中的开销来实现时间的精准同步。将PTP协议的两次握手变换成1次握手来完成节点间的时间延时和时间偏差测量。改进后的时间同步算法 (improved precision timing protocol，I-PTP)由待同步节点发起，节点不仅可以即时加入，也可以即时离开。

如图5所示，以第一阶段为例，簇首节点周期性地向基站发送时间同步(sync)报文，并记录下发送同步报文的时间tc1，基站接收到后会响应一条带有sync报文接收时间tb1以及应答报文发送时间tb2时间戳的应答报文，簇首节点在接收到该报文后，记录下接收时间tc2。通过这一次握手的交互，簇首节点可得到基站的两个时间tb1、tb2以及簇首节点的两个时间tc1、tc2。

图5 I-PTP时间同步算法

该算法中将网络看作是对称的，则传输时延为

Delay=[(tc2-tc1)+(tb2-tb1)]/2

同步后的簇首节点时间t′为

t′=t-(tc2-tb2)+Delay

同样，在簇首节点与同簇内待同步节点的时间同步阶段也采取I-PTP算法，进行精准同步。

2.2 算法仿真

基于Matlab平台进行了分簇型I-PTP时间同步算法的网络仿真实验，并与TPSN、PTP时间同步算法进行了比较。仿真实验的相关参数设置见表1[5]。

表1 网络仿真参数设置

结果表明：随着传感器节点数的增加，I-PTP算法、TPSN算法、PTP算法的同步误差随之增大；但是在同步精度方面，I-PTP算法的同步精度要比TPSN算法更高，且与PTP算法相差不大(如图6所示)；在能量消耗方面，I-PTP算法基本与TPSN算法持平(如图7所示)。

图6 各算法同步误差比较

图7 各算法能量消耗比较

3 结 语

在设计无线传感器网络时间同步算法时，要考虑多种限制条件，如体积、成本、能量开销、网络拓扑结构稳定性等。本文立足铁路运输，基于分簇思想，改进了PTP算法，仿真结果表明该算法在铁路运输装备监测的无线传感器网络的应用性方面较之已有算法有一定的优势。但是实际的网络拓扑结构对其会造成怎样的影响，以及如何进行分簇来提高算法性能，仍有待进一步研究。

[1] 韩晓哲.基于铁路危险品运输的传感器网络覆盖问题研究[D].北京：北京交通大学，2014:8-10.

[2] 姜帆,郑霖.无线传感器网络TPSN-RBS联合时间同步算法[J].传感器与微系统,2016,35(1):150.

[3] 曾炼成. 低功耗单跳无线网络实时数据采集系统设计[J].电子测量技术,2012(4):121.

[4] 杨东. 基于分簇型无线传感器网络时间同步机制研究[D].太原:太原理工大学,2013:37-43.

[5] 卑璐璐,张然,韩丽娜，等. 一种线型结构无线传感器网络的时间同步算法[J].工矿自动化,2015,41(2):77.

(编辑：闫晓枫)

Time Synchronization Algorithm on Equipment Monitor Nodes in Railway Transportation

CHE Yahui1， ZHENG Guixing2， LI Yueming1， WANG Peng3

(1.Postgraduate Training Brigade, Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2.General Courses Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 3.Cadets Brigade, Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

Wireless sensor network (WSN) which has strict requirements on data acquisition and processing needs time synchronization, and different time synchronization technology will affect time synchronization precision, complexity of algorithm, energy consumption, and communication bandwidth of WSN. The paper studies the restrictions of current time synchronization algorithm in energy consumption and robustness, and puts forward I-PTP algorithm based on cluster. The simulation result shows that this algorithm can guarantee the precision of time synchronization and reduce the energy consumption, which can improve the practical application level to some extent.

railway transportation equipment； wireless sensor network (WSN); time synchronization algorithm

2016-03-11；

2016-04-15．

车亚辉(1992—)，男，硕士研究生；

郑贵省(1975—)，男，博士，副教授，硕士研究生导师．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2016.11.007

E234

A

1674-2192(2016)11- 0027- 04