CN112165368B - 一种时间同步的实时自适应收敛估计*** - Google Patents

一种时间同步的实时自适应收敛估计*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种时间同步的实时自适应收敛估计***，包括同步误差估计单元、同步误差特征估计模型和实时收敛检测模型。本发明可用于有时间同步需求的分布式***或无线网络中，将其集成到应用对象所采用的时间同步算法中，利用时间同步算法获得的时间偏移估计，进一步计算同步误差收敛概率。本发明获得的同步误差收敛概率，可作为其它应用或时间同步算法判断***时间同步精度、收敛状态的依据。

Description

一种时间同步的实时自适应收敛估计***
技术领域
本发明涉及时间同步技术领域，具体涉及一种时间同步的实时自适应收敛估计***。
背景技术
根据内外公开发表论文，相关专利信息，以及NTP(Network Time Protocol)、IEEE standard 1588v2、WIA-PA、ISA100.11a和WirelessHART等相关协议或标准可知，面向大规模无线网络时间同步的现有技术主要集中与时间同步算法的时间信息交换、参数估计和实现方案等方面。而针对网络时间同步收敛状态在线估计，尚无具体研究。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种时间同步的实时自适应收敛估计***解决了无现有技术在线估计网络时间同步收敛状态的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种时间同步的实时自适应收敛估计***，包括：
同步误差估计单元，用于得到同步误差估计值；
同步误差特征估计模型，用于对收敛概率进行估计，对收敛概率估计值进行缓冲，并根据缓冲后的收敛概率估计值计算当前时间同步误差收敛概率估计；
实时收敛检测模型，用于筛选出符合收敛条件的同步误差估计值，对符合收敛条件的同步误差估计值进行缓冲，并根据缓冲后的符合收敛条件的同步误差估计值计算同步误差特征。
进一步地：所述同步误差估计值的计算公式为：
El[k]＝Li[k]-Lj[k]
上式中，El[k]为同步误差估计值，Li[k]为节点vi的时间戳，Lj[k]为节点vj的时间戳，节点vi和节点vj为相邻节点。
进一步地：所述实时收敛检测模型包括收敛概率估计器、第一缓冲器和收敛概率计算单元。
进一步地：所述收敛概率估计器的计算公式为：
Figure BDA0002653018010000021
上式中，out[k]为收敛概率估计值，El[k]为同步误差估计值，Emax为同步误差上限，Emax＝a2μ+b2σ，a1、a2、b1和b2均为系数，μ和σ为同步误差估计值的均值和标准差，ξ为∈(0,1)的小数。
进一步地：所述第一缓冲器为长度为Lp的先入先出的存储单元。
进一步地：所述收敛概率计算单元为一个加权平均滤波器，所述加权平均滤波器的加权系数个数为Lp。
进一步地：所述同步误差特征估计模型包括收敛判决逻辑单元、第二缓冲器和误差特征计算单元。
进一步地：所述收敛判决逻辑单元包括收敛判决子单元、逻辑子单元和使能子单元；
所述收敛判决子单元用于判断收敛判决是否为真，具体为当收敛概率大于预设的收敛阈值时，输出收敛判决为真，否则输出收敛判决为假；
所述逻辑子单元用于筛选出符合收敛条件的同步误差估计值El[k]。
进一步地：所述第二缓冲器为长度为LE的先入先出的存储单元。
进一步地：所述误差特征计算单元利用缓冲后的同步误差估计值El[k]计算同步误差特征，所述误差特征包括误差的均值μ和标准差σ。
本发明的有益效果为：本发明可用于有时间同步需求的分布式***或无线网络中，将其集成到应用对象所采用的时间同步算法中，利用时间同步算法获得的时间偏移估计，进一步计算同步误差收敛概率。本发明获得的同步误差收敛概率，可作为其它应用判断***时间同步精度、收敛状态的依据。
附图说明
图1为本发明的结构框图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种时间同步的实时自适应收敛估计***，包括：
同步误差估计单元，用于得到同步误差估计值；
在本发明中以节点间的瞬时时钟偏移作为同步误差估计值El[k]，具体实现则依托于实际应用中所采用的时间同步算法及其时钟偏移估计方法。时钟偏移估计是所有时间同步算法相关协议或标准必不可少的一部分，本发明可直接利用时间同步算法中的时钟偏移估计值作为同步误差估计El[k]。因此，本发明不需要额外的通信开销来获得节点的时间戳，亦不需单独计算El[k]，同时也不会对所采用的时间同步算法造成干扰和影响。这些优点使得本发明能够非常容易地被嵌入到实际应用的时间同步算法中，具有极其优异的扩展性。
同步误差估计值的计算公式为：
El[k]＝Li[k]-Lj[k]
上式中，El[k]为同步误差估计值，Li[k]为节点vi的时间戳，Lj[k]为节点vj的时间戳，节点vi和节点vj为相邻节点。
实时收敛检测模型，用于筛选出符合收敛条件的同步误差估计值，对符合收敛条件的同步误差估计值进行缓冲，并根据缓冲后的符合收敛条件的同步误差估计值计算同步误差特征。
所述实时收敛检测模型包括收敛概率估计器、第一缓冲器和收敛概率计算单元。
所述收敛概率估计器的计算公式为：
Figure BDA0002653018010000041
上式中，out[k]为收敛概率估计值，El[k]为同步误差估计值，Emax为同步误差上限，Emax＝a2μ+b2σ，a1、a2、b1和b2均为系数，μ和σ为同步误差估计值的均值和标准差，ξ为∈(0,1)的小数。
可依据时间同步算法的同步误差、硬件时钟的性能和网络环境等因数，将μ和σ初始化为足够大的数值。在算法运行期间，μ和σ由同步误差特征估计模型更新。
可依据时间同步算法的同步误差、硬件时钟的性能和网络环境等因数，将其初始化为足够大的数值，即Emax应显著大于算法收敛后的同步误差；亦可由 Emax＝a2μ+b2σ初始化。在算法运行期间，Emax由μ和σ自动更新，如Emax＝a2μ+b2σ。
a1、a2、b1和b2均为大于1的整数，且a2＞＞a1，b2＞＞b1。
收敛概率估计器每完成一个新的El[k]收敛概率估计，其输出估计值out即进入缓冲区缓存。缓冲器中的out样本集被用来计算当前时间同步误差收敛概率估计，即实时自适应收敛估计模型的输出。
所述第一缓冲器为长度为Lp的先入先出的存储单元。缓冲区长度设置对整个模型有两方面的影响，一方面Lp影响收敛估计与实际收敛的相对延迟，即Lp越大，则收敛估计则越滞后与实际收敛；另一方面Lp影响收敛估计的可靠性和看干扰能力，即Lp越大，输出越平滑，不易受单个同步误差估计扰动所干扰。因此，需根据平滑度和灵敏度的要求而设置Lp。
所述收敛概率计算单元为一个加权平均滤波器，所述加权平均滤波器的加权系数个数为Lp。本发明建议应用中对平滑度和灵敏度的要求设置加权系数，如灵敏度优先时设置为先小后大，平滑度优先时则设置为平均值1/Lp。
同步误差特征估计模型，用于对收敛概率进行估计，对收敛概率估计值进行缓冲，并根据缓冲后的收敛概率估计值计算当前时间同步误差收敛概率估计；
所述收敛判决逻辑单元包括收敛判决子单元、逻辑子单元和使能子单元；
所述收敛判决子单元用于判断收敛判决是否为真，具体为当收敛概率大于预设的收敛阈值时，输出收敛判决为真，否则输出收敛判决为假；收敛判决子单元的输出反映了一定时间范围内时间同步误差的收敛概率，收敛概率估计器的输出out反映了当前时间同步误差的收敛概率，两者联合使能筛选El[k]样本。
所述逻辑子单元用于筛选出符合收敛条件的同步误差估计值El[k]。
所述第二缓冲器为长度为LE的先入先出的存储单元。缓冲区长度LE越大，则同步误差特征估计样本越丰富，结果越接近真实情况。
所述误差特征计算单元利用缓冲后的同步误差估计值El[k]计算同步误差特征，所述误差特征包括误差的均值μ和标准差σ。

Claims (5)

1.一种时间同步的实时自适应收敛估计***，其特征在于，包括：
同步误差估计单元，用于得到同步误差估计值；
同步误差特征估计模型，用于对收敛概率进行估计，对收敛概率估计值进行缓冲，并根据缓冲后的收敛概率估计值计算当前时间同步误差收敛概率估计；
实时收敛检测模型，用于筛选出符合收敛条件的同步误差估计值，对符合收敛条件的同步误差估计值进行缓冲，并根据缓冲后的符合收敛条件的同步误差估计值计算同步误差特征；
所述同步误差估计值的计算公式为：
El[k]＝Li[k]-Lj[k]
上式中，El[k]为同步误差估计值，Li[k]为节点vi的时间戳，Lj[k]为节点vj的时间戳，节点vi和节点vj为相邻节点；
所述实时收敛检测模型包括收敛概率估计器、第一缓冲器和收敛概率计算单元；
所述收敛概率估计器的计算公式为：
Figure FDA0003333993720000011
上式中，out[k]为收敛概率估计值，El[k]为同步误差估计值，Emax为同步误差上限，Emax＝a2μ+b2σ，a1、a2、b1和b2均为系数，μ和σ为同步误差估计值的均值和标准差，ξ为∈(0,1)的小数；
所述同步误差特征估计模型包括收敛判决逻辑单元、第二缓冲器和误差特征计算单元；
所述误差特征计算单元利用缓冲后的同步误差估计值El[k]计算同步误差特征，所述误差特征包括误差的均值μ和标准差σ。
2.根据权利要求1所述的时间同步的实时自适应收敛估计***，其特征在于，所述第一缓冲器为长度为Lp的先入先出的存储单元。
3.根据权利要求1所述的时间同步的实时自适应收敛估计***，其特征在于，所述收敛概率计算单元为一个加权平均滤波器，所述加权平均滤波器的加权系数个数为Lp。
4.根据权利要求1所述的时间同步的实时自适应收敛估计***，其特征在于，所述收敛判决逻辑单元包括收敛判决子单元、逻辑子单元和使能子单元；
所述收敛判决子单元用于判断收敛判决是否为真，具体为当收敛概率大于预设的收敛阈值时，输出收敛判决为真，否则输出收敛判决为假；
所述逻辑子单元用于筛选出符合收敛条件的同步误差估计值El[k]。
5.根据权利要求1所述的时间同步的实时自适应收敛估计***，其特征在于，所述第二缓冲器为长度为LE的先入先出的存储单元。
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