无线传感器网络时钟同步技术的研究与发展

2019-09-03郭震津

自动化与仪表 2019年8期

郭震津，郑宾

（中北大学电气与控制工程学院，太原 030051）

近年来，随着微电子机械系统MEMS（microelectro-mechanical system）技术和微处理技术的迅速发展使传感器技术趋于智能化，通过MEMS技术和射频RF（radio frequency）通信技术的融合促进了无线传感器网络的诞生，为物联网的发展奠定基础[1]。时钟同步技术作为无线传感器网络中的一项关键技术，已经成为众多学者的研究热点，该技术的应用愈加广泛，如功率管理、节能检测、传输调度、定位和跟踪、数据融合、标记数据采集时间和安全协议等，都必须保证网络节点的时钟保持一致。因此研究无线传感器网络的时钟同步技术具有重大意义。在此，通过参阅大量文献，归纳并总结了无线传感器网络时钟同步技术的研究现状，提出了未来的发展方向。

1 WSN及时钟同步技术的概念

1.1 无线传感器网络

通常将无线传感器网络定义为以协作方式工作的节点网络，这些节点使用传感器来感知和控制周围的环境并通过无线进行通信[2]。一个典型的无线传感器网络WSN（wireless sensor network）架构由3部分组成，即传感器节点、汇聚节点（网关）、监控中心（任务管理器）。传感器节点和汇聚节点构成传感器场，汇聚节点与用户通过互联网相互连接。无线传感器网络的基本框架如图1所示。

图1 无线传感器网络的基本框架Fig.1 Basic framework of wireless sensor networks

每个传感器节点通常由传感器、CPU、无线单元和电源组成。通过传感器实现对周围环境数据（如温度、湿度、压力、热量和振动）的监测，完成监控和传感过程后，在CPU中完成必要的计算，最后通过节点间的无线信道将计算后的数据通过无线单元传输到汇聚节点，进而将采集到的数据发送到用户。无线传感器网络的节点结构如图2所示。

图2 无线传感器网络的节点结构Fig.2 Node structure of wireless sensor network

无线传感器网络节点的核心部分是传感器，传感器将光、热、声等环境变量转换成电信号。科学技术的进步使传感器在日常生活中得到广泛使用，典型的有温度、振动和湿度3种传感器。

无线传感器网络是节点的集合，每个节点都是独立的小型计算机。这些微型设备协同工作，形成集中的网络系统。网络对节点的使用有一定的要求如效率、多功能性和无线性。在WSN中，数据采集和传输分为4个步骤：采集数据、处理数据、打包数据和传输数据。这些工作通常由低功耗、短距离的无线通信模块来完成，常用的有Chipcon公司的CC1010，CC2420 等。

汇聚节点即网关，允许系统管理员将节点连接到个人计算机PC（personal computer）。网关可以处于主动、被动和混合3种不同的状态。主动网关允许节点将数据主动发送到网关服务器；被动网关只能向传感器节点发送请求来发送数据；混合网关是这2种网关的组合，可以在2种状态下运行。

任务管理器通过互联网连接到网关。任务管理器包括2个部分：客户端浏览、处理数据和数据服务。任务管理器可以看作是一个信息处理和检索平台，存储传感器采集到的所有数据。用户和管理员可以使用一个接口在本地和远程获取并分析这些数据。

1.2 无线传感器网络时钟同步技术

时钟同步技术是无线传感器网络中的一项关键技术，在众多WSN应用中扮演着重要的角色。无线传感器网络是一种分布式无线网络，在分布式无线网络中，传感器节点可以与其选择的参考时钟定期地交互时间信息并相应地调节其逻辑时钟。网络中影响时钟同步精度的因素有很多，主要包括主从时钟频率不一致、时间戳精度和系统延时等[3]，其中影响最大的是主从时钟频率的一致性。由于晶体振荡器的频率受初始制造公差、老化程度、温度和压强等因素的影响，会引起频率漂移从而影响时钟同步精度。因此，传感器节点时钟必须定期进行同步，才能互相协作完成相应的任务[4]。

时钟同步是为分布式系统提供一个时间基准的过程，在大多数无线传感器网络的应用中扮演着至关重要的角色。其重要性如下：

1）数据融合作为WSN中的一个主要操作，数据融合将处理和集成来自不同节点的数据，所以它需要网络中所有节点共享一个时间基准。

2）功率管理量效率是无线传感器网络设计中的一个重要因素。传感器节点的节能操作主要取决于时钟同步，节能效果正比于同步精度。

3）传输调度在WSN中最流行的多址方案是时分多址 TDMA（time division multiple access）。为构成低能量TDMA无线调度需要高精度的时钟同步。

4）节点定位常用的节点定位算法需要测量定位信号的收发时间差，应保证较高的时钟同步精度。

2 WSN中时钟同步技术面临的问题

（1）时钟同步的不确定性

无线传感器网络中节点的本地时钟计时是通过晶振的计数中断实现的。在实际工程中，晶振的频率会随时间缓慢漂移从而导致节点之间的本地时钟不同步。即使各个节点在某个时刻实现时钟同步，但由于环境温度、电磁干扰等的影响会导致各个节点的时钟产生偏差。影响时钟同步的主要因素是同步消息在网络中的传输延迟。目前，对时钟同步技术的研究，主要集中在补偿传输延迟进而提高同步精度上，传输延迟每个部分的时延大小以及特性见表1。

表1 传输延迟的主要组成、大小及特性Tab.1 Main components，sizes and characteristics of the transmission delay

（2）功耗

无线传感器网络节点有体积小、功耗低的特点，通常节点采用能量有限的电池供电。由于传感器节点的能量有限，为了减少功耗，应适当延长同步周期，使网络时钟同步的交换信息尽量减少。所以，在选择时钟同步机制时，应均匀使用节点的能量从而实现能量的高效使用。在能量受到约束的情况下，实现低功耗、高精度的时钟同步将成为未来学者的研究热点。

（3）可扩展性

大型无线传感器网络应用中包含成千上万个传感器节点，网络部署的地理范围和网络节点密度都不尽相同，节点随机分布但通常分布密度不均匀，这些因素都会影响同步效率[5]。因此，设计时钟同步算法时，必须保证良好的可扩展性以适应节点密度的变化。

（4）鲁棒性

由于无线传感器网络通常应用在野外军事基地等一些环境十分恶劣的条件下，恶劣的现场环境会对无线链路造成巨大干扰。因此，传感器节点容易遭受许多恶意攻击，造成传感器节点失效。只有让同步算法具有非常好的鲁棒性，才能避免丢包、节点故障以及噪声等情况的出现，进而确保在恶劣环境中节点的同步效果。

3 WSN时钟同步技术研究现状

为了在不同环境中实现较高精度的时钟同步，国内外学者提出了许多经典时钟同步算法。

3.1 经典时钟同步算法

3.1.1 成对同步

（1）TPSN 算法

文献[6]所提出的传感器网络定时同步TPSN（timing-sync protocol for sensor network）算法，采用发送端—接收端同步的方式进行信息的双向交换，实现两节点间的同步，如图3所示。

图3 TPSN双向报文交换机制Fig.3 TPSN two-way message exchange mechanism

该算法的执行包含2个操作阶段——同步阶段和层次发现阶段[7]。在层次发现阶段，WSN以树形展开；在同步阶段进行节点间的成对报文交换。全局同步依靠双向报文来估计消息的传输延迟，当双向报文传输延迟很短时可得到较高的同步精度。

应用TPSN算法的优点在于，其复杂度低，能在大规模网络中实现全网时钟同步，但功耗大、稳定性差等不足限制了其更广泛的应用。目前已有研究人员针对算法稳定性不足的缺点进行了改进，提出了一种同时校正时钟相偏和时钟偏移的方案，以保证TPSN算法的长期稳定。

另外，自适应多跳时间同步AMTS（adaptive multi-hop time synchronization）算法，在时间信息交换延迟较大的传感器网络中取得广泛应用，例如水下声纳传感器网络[8]。

（2）RBS 算法

文献[9]所提出的参考广播同步RBS（reference broadcast synchronization）算法，是一种基于接收者-接收者的同步方法。该算法利用无线信道的广播特性，由参考节点广播同步消息，各节点接收此同步消息后与自身本地时钟记录的时间信息进行交换，通过计算出两者的时钟偏差以实现时钟同步。RBS算法基本原理如图4所示。

图4 RBS算法基本原理Fig.4 Basic principles of RBS algorithm

该算法最大的优点在于，通过比较2个节点收到相同分组的时间戳来消除发送端的时延不确定性。但RBS算法必须有广播介质，对于大型网络或多跳网络来说会产生极大地通信开销，最终导致较大的同步误差。针对RBS算法的不足，文献[10]提出一种自适应RBS同步机制，解决了多跳网络中的节点间需要大量交换时间信息的问题。

（3）Tiny-Sync和 Mini-Sync算法

Tiny-Sync和Mini-Sync是2种计算较为简单的同步算法，后者为前者的延伸。它们都采用双向信息交换机制多次发送探测消息，最终利用线性回归方法估算2个节点间的时钟频偏和相偏，在保证同步精度的同时降低了通信开销。但这2种算法对于存储和计算能力有限的传感器节点并不适用，无法在无线传感器网络中保证时钟同步精度。

（4）FTSP 算法

泛时间同步FTSP（flooding time synchronization protocol）算法，利用单个广播信息来建立发送端和接收端的同步，采用线性回归的方法拟合回归曲线。这样虽然可以实现对时钟频偏和相偏的估计，进而达到较高的时钟同步精度。但FTSP算法对出现误差的数据十分敏感，只要有一个数据出现错误就会导致估计结果的失真，无法满足容错率较低的环境。

同步间隔时间的长短会影响同步开销。在此，针对上述经典同步算法，对其时间同步开销情况进行对比分析。假定同步广播域内有一个根节点、n个子节点，设定TPSN，RBS，Mini-Sync和FTSP单跳同步均需要K个包以完成线性拟合，不同算法时间同步的开销见表2。由于晶振可在一定时间内保持稳定，TPSN算法的时间同步开销较小，其他算法都估计了晶振的频移，延长同步间隔时间，产生了较大的同步开销。

表2 不同算法时间同步的开销Tab.2 Cost of time synchronization of different algorithms

3.1.2 全网同步

目前在全网中取得时钟同步的算法有很多种。其中，基于树形结构的轻量同步LTS（lightweight tree-based synchronization）算法，是一种低复杂度时钟同步算法，分别应用于集中式多跳网络和分布式多跳网络。LTS算法的核心理念是使用尽可能小的算法复杂度去实现所需同步精度，但局限性在于可实现的同步精度相对较低。

时间扩散协议 TDP（time diffusion protocol）可使无线传感器网络达到一个网络平衡时间[11]。试验表明TDP协议可使全网的时钟收敛到某个特定值。

异步扩散协议ADP（asynchronous diffusion protocol）依靠节点间精确地交换时钟信息和处理，就可以实现全网的时钟同步，然而消息时延和节点移动性等因素会造成ADP算法在实际无线网络中的实现较为困难。

3.2 IEEE 1588协议及其WSN时钟同步技术

通过分析上述算法可知：想要在WSN环境下实现时钟同步存在许多难题，如算法复杂度、能量、成本、同步精度、稳定性等，因此寻找一种适合应用在无线网络中的高精度时钟同步算法成为亟待解决的问题。近几年，随着国内外相关研究工作的开展，将IEEE 1588协议应用于无线传感器网络环境中已成为一个新颖的研究热点。

3.2.1 关于IEEE 1588协议

2002年发布的IEEE 1588协议，为网络测控系统的精确时钟同步标准，其基本原理是周期性地交换报文信息以实现网络中各节点的时钟同步[12]，如图5所示。

IEEE 1588协议广泛应用于分布式有线网络中，算法较简单并且对带宽的要求非常低，同步精度最高可达ns级。由于无线网络的不对称链路特性，会影响协议的时钟同步精度，造成IEEE 1588协议在无线传感器网络中的应用存在一些困难，限制其在无线网络环境下的发展。对此众多国内外学者已经做了相关探索研究。

图5 IEEE 1588协议基本原理Fig.5 Basic principles of the IEEE 1588 protocol

3.2.2 应用于WSN的探索与研究

为了使IEEE 1588协议在无线传感器网络应用中实现高精度的时钟同步，相关研究多集中在使用卡尔曼滤波算法对时间同步过程进行优化上。卡尔曼滤波器主要针对时变线性系统，实时性高且存储量小，在处理动态数据问题时表现出很高的性能[13]。由于各节点在报文信息传输过程中易引入噪声，卡尔曼滤波器通过建立输入输出的状态方程，利用当前时刻的测量值和上一时刻的状态变量值，对当前的状态变量进行估计，并采用最小均方误差准则进行滤波，实质是通过测量值重构得到系统状态向量的过程。使用卡尔曼滤波算法抑制观测噪声，最终实现提高无线传感器网络时钟同步精度的目的。

使用卡尔曼滤波算法得到相对精确的双向时延后，研究人员为使从时钟尽可能高精度地跟踪主时钟，设计出功能强大的时钟伺服系统已成为必然趋势。伺服时钟系统定期修正时钟，以尽可能减小时钟偏移量和时钟偏移率，当修正值越发接近标准值时，可获得很高的时钟同步精度。

国外的研究侧重于采用有线与无线相结合的方式提高时钟同步精度；在国内如西南大学和电子科技大学，在伺服时钟系统的优化设计和IEEE 1588仿真建模方面的研究已非常成熟，推动了IEEE 1588协议在无线传感器网络中的发展。

3.2.3 在WSN中的发展方向

目前，IEEE 1588协议应用于无线传感器网络中的研究主要集中在软件设计上，然而软件算法提高时钟同步精度的效果并不明显，最高只能达到μs级。另外，国内外学者尚未开发出支持IEEE 1588协议的无线通讯芯片，无法在硬件上予以支持。

通过分析IEEE 1588协议在分布式有线网络中的应用可了解到：采取软硬件结合的方法实现IEEE 1588协议可以获得ns级的时钟同步精度。因此，在无线传感器网络中，采取软硬件结合的方法来实现IEEE 1588协议，成为一个新的思路。

随着研究的进一步深入，研发出在硬件上支持IEEE 1588协议的无线通讯芯片指日可待。使用此类芯片可实现硬件标记时间戳，极大地缩减了消息包传输时间，进而减小外界环境对同步精度的影响，而在软件上使用合适的滤波算法对时偏和频偏的进行估计，可以减少噪声、传输时延等不确定性误差的影响，最终软硬件配合完成IEEE 1588消息传递，得到较高的时钟同步精度。