基于“萤火虫同步”的无线传感网络分布式时间同步技术

The main purpose of this topic is to explore a "firefly synchronization"based wireless sensor network distributed cooperative time synchronization approach for the disadvantage of synchronization error accumulating, lack of scalability and invulnerability in traditional centralize time synchronization algorithm. The research work focus on the establishing of wireless sensor network model in network pulse-coupled delay condition, the implementation of firefly time synchronization algorithm and so on. Besides, the interactive verification, modification and optimization of synchronzation model and and algorithm will be tested in the testbed we have built, it is hoped to establishe a uniform time sacle for wireless sensor measurement network. Moreover, it is hoped to provide stable and reliable time service such as establishing time relationship for wireless measurement data and reconstruction of measurement field.

本课题针对传统无线传感器网络集中式时间同步算法在多跳时存在的同步误差累积大、可扩展性和抗毁性差等问题，探索一种基于"萤火虫同步"的无线传感器网络分布式协同时间同步方法，研究其在网络耦合延迟条件下的无线传感器网络模型的建立、同步算法实现等问题，并在已有的多节点无线传感器网络测试平台上进行同步数学模型以及同步算法的交互式校验、修正以及优化，以期为无线传感器测试网络提供统一的时间基准，对无线测试数据时间相关性建立以及测试场重建提供稳定可靠的时间同步服务。

时间同步技术为无线传感器测试网络提供了统一的时间基准，对无线测试数据时间相关性建立以及测试场重建具有至关重要的作用。具有高鲁棒性，低成本，易扩展，高精度的时间同步方法是无线传感器网络的重要研究方向。基于“萤火虫同步”的分布式无线传感器网络同步技术运用萤火虫同步闪烁的仿生机理建模，使网络时间同步具有分布式一致性，解决了高密度、大规模无线传感器网络时间同步误差累积大、可扩展性和抗毁性差等问题，为大规模无线传感器测试网络的应用奠定理论基础，为无线测试数据时间相关性建立以及测试场重建等提供稳定、可靠的时间同步保障。本项目的主要研究成果为：. 1．提出了一种存在网络耦合延迟条件下（模拟真实环境）的基于“萤火虫同步”的仿生数学模型，模型由网络模型和节点动力学模型组成。其中网络模型表示存在网络耦合延迟条件下的无线传感器实际网络状况，力求反应真实的节点间通讯状况；节点动力学模型主要针对“萤火虫同步”问题的研究建立和优化同步的数学模型并制定相应的响应机制。. 2．基于上述数学模型，提出一种萤火虫分布式时间同步算法，该算法由四种机制构成：基于权重的RFA机制，可变耦合强度机制，多相位粒度萤火虫同步加速机制，随机脉冲耦合机制。基于权重的RFA机制用于降低新入网节点对整体网络同步的影响，加快新入网节点与网络整体的同步，增加算法的鲁棒性；可变耦合强度机制和多相位粒度萤火虫同步加速机制，用于提高网络的同步速度与精度；随机脉冲耦合机制用于降低同步过程中的信道拥堵。算法具有分布一致性，不受拓扑结构变化影响，提高了网络扩展性和抗毁伤性。. 3．搭建了 “萤火虫同步”时间同步算法验证平台。利用NI高精度同步采集板卡（同步精度ns级）和GPS卫星授时（同步精度ns级）两种模式，对采用的同步方法进行验证，在由30 个无线传感器网络节点构成的多跳网络中，实现了易扩展、抗毁性强的时间同步，同步精度可达50μs。. 本项目研究期间，共发表（含收录）论文6篇，其中期刊论文2篇，会议论文4篇；已投稿（审稿中）论文SCI刊源2篇，EI刊源1篇，申请发明专利1项(已公示)。课题培养博士、硕士研究生4人，项目组成员多次参加国内外相关领域学术研讨会，并赴国外一流大学进行学习访问，与国内外相关研究人员的合作交流，保证了课题的如期完成。