[发明专利]一种基于线性加权最小二乘法的时间同步方法

权利要求书

1.一种基于线性加权最小二乘法的时间同步方法，其特征在于，包含以下步骤：

S1、初始化时任意选定一节点作为根节点；此根节点周期性地广播同步数据包，同步数据包中包含MAC层的时标TimeStamp、根节点识别标志RootID、同步数据包的序列号SeqNum；其余节点为非根节点，非根节点在根节点记录myRootID中记录自己所属的根节点号，其时标TimeStamp与所属根节点的时标TimeStamp同步；

S2、非根节点在网络工作时启动一个超时定时器，若在约定时间内没有收到任何同步数据包，那么超时定时器加1，当超时定时器的值超过预设的值时，该节点定义自己为根节点，也周期性地广播同步数据包；

S3、非根节点接收到同步数据包时，必须对来自不同根节点的同步数据包进行过滤，只接受满足特定条件的同步数据包，并更新本地的线性回归表，按线性加权最小二乘法构造拟合直线，得到时钟漂移a和时钟偏移b；

S4、非根节点根据S3得到的时钟漂移a和时钟偏移b调整本地时钟，与根节点同步后，非根节点同样地广播同步数据包，其中，时标TimeStamp为同步后本地的时钟值，根节点识别标志RootID保持不变；

其中，所述步骤S3中，构造拟合直线的方法是线性最小二乘法，其包含以下步骤：

令x_i为观测向量，为观测矩阵，θ为M维的被估计量，n_i为观测噪声，构造线性观测方程：

xi=h^iθ+ni---(1)]]>

记X＝[x₀ x₁ … x_L-1]^T为L次的观测向量，对应的观测矩阵记为观测噪声向量N＝[n₀ n₁ … n_L-1]^T，则L次的观测方程为：

X＝Hθ+N(2)

令W＝diag(w₀,w₁,…,w_L-1)为权重矩阵，按照线性最小二乘法计算，得误差函数J_w(θ)：

J_w(θ)＝(X-Hθ)^TW(X-Hθ) (3)

其中，基于线性加权最小二乘算法中每次只用线性回归表中最新的K对时标来进行拟合，构造权重矩阵为：

W＝diag(0,…,0,r^K-1,…,r,1) (4)

令x_i＝Ts_i,h_i＝[Tr_i 1]，θ＝[a b]^T，a为时钟漂移，b为时钟偏移，则误差函数转换成：

J(θ)=Σi=L-KL-1rL-i-1(Tsi-a×Tri-b)2---(5)]]>

其中，Ts_i为发送节点第i次同步时发送的时标，Tr_i为接收节点第i次接收数据包时的本地时标；

当

∂J∂a=-2Σi=L-KL-1rL-i-1(TsiTri-aTri2-bTri)=0---(6)]]>

∂J∂b=-2Σi=L-KL-1rL-i-1(Tsi-aTri-b)=0---(7)]]>

时，误差函数J(θ)最小，记可以求得：

a=Δ(Ts)Δ(Tr)-Δ(1)Δ(TsTr)Δ(Tr)2-Δ(1)Δ(Tr2)---(8)]]>

b=Δ(Ts)Δ(Tr2)-Δ(Tr)Δ(TsTr)Δ(1)Δ(Tr2)-Δ(Tr)2---(9).]]>

2.如权利要求1所述的一种基于线性加权最小二乘法的时间同步方法，其特征在于，所述步骤S3中，满足下列2个条件之一的同步数据包才被接收：

条件一：RootID<myRootID；

条件二：(SeqNum>highestSeqNum)&&(RootID＝＝myRootID)；

其中，highestSeqNum表示同步的轮数，myRootID表示该节点所属的根节点号。