无线传感器网络中的同步技术 参数估计、性能基准及协议2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

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第1章 绪论1

1.1 无线传感器网络1

1.2 时间同步2

1.3 时间同步的重要性3

1.4 时钟同步的研究进展3

1.5 本书概述5

第2章 时间同步的信号模型8

2.1 时钟定义8

2.2 设计要点9

2.3 定时信息传输中的延时构成10

第3章 时间同步协议12

3.1 成对同步13

3.1.1 传感器网络定时同步协议（TPSN）13

3.1.2 TINY-SYNC和MINI-SYNC14

3.1.3 参考广播同步（RBS）15

3.1.4 泛洪时间同步协议（FTSP）16

3.2 全网同步17

3.2.1 TPSN的扩展17

3.2.2 低复杂度时间同步（LTS）17

3.2.3 RBS的扩展18

3.2.4 FTSP的扩展18

3.2.5 成对广播同步（PBS）18

3.2.6 时间扩散协议（TDP）19

3.2.7 同步和异步扩散算法20

3.2.8 基于脉冲传输的协议21

3.3 自适应时间同步22

3.3.1 速率自适应时间同步（RATS）22

3.3.2 基于RBS的自适应时钟同步23

3.3.3 自适应多跳时间同步（AMTS）23

第4章 时间同步的基本方法25

4.1 发送端-接收端同步（SRS）25

4.2 仅接收端的同步（ROS）28

4.3 接收端-接收端同步（RRS）31

4.4 比较32

第5章 时钟偏移的最小方差无偏估计（MVUE）34

5.1 系统架构34

5.2 利用顺序统计的最优线性无偏估计（BLUE-OS）36

5.2.1 对称链路延迟37

5.2.2 非对称链路延迟39

5.3 最小方差无偏估计（MVUE）41

5.3.1 非对称链路延迟42

5.3.2 对称链路延迟45

5.4 解释性说明47

第6章 时钟相偏和频偏估计51

6.1 高斯延迟模型51

6.1.1 时钟相偏的最大似然估计（ML）52

6.1.2 时钟相偏估计的克拉美-罗下界（CRLB）52

6.1.3 时钟偏移和偏斜的联合最大似然估计（JMLE）52

6.1.4 时钟相偏和频偏估计的克拉美-罗下界（CRLB）55

6.2 指数延迟模型57

6.2.1 时钟相偏的克拉美-罗下界（CRLB）57

6.2.2 时钟偏移和偏斜的联合最大似然估计（JMLE）59

第7章 时钟相偏和频偏估计的简化方案75

7.1 运用第一个和最后一个数据采样75

7.1.1 高斯延迟模型76

7.1.2 指数延迟模型77

7.1.3 合并时钟相偏和频偏估计79

7.1.4 仿真结果80

7.2 最小距离两点的线性拟合82

7.2.1 仿真结果84

7.2.2 计算复杂度比较85

第8章 成对广播同步（PBS）87

8.1 单簇网络的同步87

8.2 对比和分析88

8.3 多簇网络的同步89

8.3.1 全网成对选择算法（NPA）90

8.3.2 基于组的成对选择算法（GPA）92

8.4 对比和分析95

第9章 非活动节点的高能效时钟估计98

9.1 问题描述99

9.2 最大似然估计（MLE）100

9.3 克拉美-罗下界（CRLB）109

9.3.1 不活动节点时钟偏移？q的CRLB110

9.3.2 活动节点时钟偏移？p的CRLB113

9.4 仿真结果114

第10章 对非活动节点时钟同步的一些改进和广义估计方案116

10.1 非对称指数链路延迟116

10.1.1 利用顺序统计量的最佳线性无偏估计（BLUE-OS）118

10.1.2 最小方差无偏估计（MVUE）121

10.1.3 最小均方误差估计（MMSE）124

10.2 对称指数链路延迟126

10.2.1 利用顺序统计量的最佳线性无偏估计（BLUE-OS）126

10.2.2 最小方差无偏估计（MVUE）128

10.2.3 最小均方误差估计（MMSE）130

第11章 自适应多跳时间同步（AMTS）131

11.1 主要概念131

11.2 层次发现阶段132

11.3 同步阶段133

11.4 网络估计阶段133

11.4.1 同步模式选择133

11.4.2 同步周期判定134

11.4.3 决定信标数135

11.4.4 连续多跳同步算法（SMA）137

11.5 仿真结果138

第12章 为实现长期同步的时钟漂移估计140

12.1 问题阐述141

12.2 估计过程141

第13章 接收端-接收端协议中时钟偏移和频偏的联合同步146

13.1 模型假设146

13.2 偏移和频偏的联合最大似然估计（JMLE）147

13.3 吉布斯采样器的应用148

13.4 性能界和仿真149

第14章 时钟偏移的鲁棒估计153

14.1 问题建模和目标155

14.2 高斯混合卡尔曼粒子滤波器（GMKPT）156

14.3 测试GMKPF的性能158

14.4 基于bootstrap采样的复合粒子滤波（CPF）163

14.5 测试CPF及联合BS的CPF的性能170

第15章 结论及未来研究的方向177

缩略词179

参考文献182