试论UWSN时间同步方案及算法

试论UWSN时间同步方案及算法■吴先涛（电信科学技术第五研究所有限公司 四川 成都 610062）前言水下传感器网(UWSN)广泛应用于环境监测、目标追踪和灾难预警等[1]。

在这些实际应用中，网络中的普通传感器节点收集信息，并将信息发送到汇聚节点或基站。

这些信息中有很多是有时间意义的，如事件发生顺序、发生时间等。

同时，UWSN能效问题也直接影响网络生存期，为了节省传感器节点能量，大多数网络中的节点都采用睡眠-唤醒机制[2]。

因此，时间同步在UWSN应用中起着重要的作用。

UWSN时间同步方案及算法必须同时满足高精度、低能耗以及适用于大规模网络等要求。

陆地无线传感器网(WSN)的时间同步方案及算法不能直接应用于水下环境，主要原因是采用水声传播，信道传播延迟大、并且存在时变性；由于水流作用，传感器节点是移动的。

本文针对UWSN时间同步方案及算法不能像WSN那样忽略传播延迟和节点移动影响的问题，讨论了用于移动UWSN更好的时间同步解决方案，如 Mobi-Sync和NU-Sync。

Mobi-Sync和NU-Sync考虑到相邻节点间移动的相关性或者多普勒效应，不同于早期的UWSN同步方案。

这些思路和方法同样也有助于提高陆地移动Ad Hoc网的分布式时间同步精度。

一、ＵＷＳＮ时间同步概述1. UWSN时间同步的特性大的传播延迟和节点移动是UWSN与陆地WSN不同的两个主要属性，所以时间同步方案及算法必须考虑这两个属性的影响。

1.1 不确定的相互关系由于水下传感器节点不如陆地传感器节点位置稳定，同步对的关系是混乱的。

换言之，水下传感器节点总是随着混乱的水波摆动，相邻节点不确定，这会造成网络部署后的拓扑变化，这种拓扑变化会影响时间同步。

1.2 新节点同步可靠性，例如，新加入节点的数据精度是另一方面的问题。

对于性能分析和前景分析要高度依赖三维空间的一群传感器节点。

高密度节点给出的环境数据有更好的精度。

垂直和水平的水流波动将一个新的传感器节点带入到另一个传感器节点的通信范围。

然而，将新的传感器节点加入UWSN中的一个群，能被接受的条件是该节点必须与群时间同步。

由于不稳定的环境，UWSN节点比陆地WSN节点有更多的出现加入/退出情况。

在UWSN中，水下传感器节点具有移动性。

为了获得不同深度的监测结果，水下传感器节点采用锚固定、绳索限制的方式漂浮于水体内。

受水流影响，节点将在绳索长度限制的范围内移动，速度为0.83～1.67m/s[3]。

同时，可能存在具有自主移动能力的潜航器(AUV)，移动速度最高可达2.9m/s[4]。

水声速度低和节点相对移动引起明显多普勒频移。

在传感器节点通过锚固定绳索或浮动部署中，由于通过绳索张力，传感器节点相对位置很容易变化。

另一方面，传感器节点的形状和重量，会因张力变化引起绳索长度的改变。

还有很多其它因素，如温度和矿化水导致绳索张力一定程度的不确定性。

绳索张力变化带来传感器节点位置的不确定性。

1.3 传播延迟水下环境中，水声传播速度平均为1.5km/s，仅为无线电波在空气中传播速度的20万分之一。

以水声信道距离1km为例，传播延迟达到666ms，往返传播延迟达到1.33s，而且往返传播延迟可能不同，消息往返过程中可能出现最大为4.44m的水声信道长度变化，从而造成3ms同步误差。

此外，传播延迟还随很多因素变化(如水的密度、纯净度和动物噪声等)。

水声信道的时变特性使传播速度具有较大方差，特别是在水深小于100m的浅海环境。

由于海洋监测任务涉及范围较大，同时受水声信号传播衰减限制，目前水下传感器网络节点之间的部署距离为0.5～2km[5]。

与之相比，陆地传感器网络节点之间的部署距离通常在10～100m。

水声Modem的发射功率通常为10W级别，接收功率为100mW左右[6]。

当水声信道距离为1～10km时，带宽为10kHz量级；在10～100km范围内，可用带宽仅为2～5kHz范围。

不像陆地用射频的频率，水声信号只能用一个信道收发数据。

陆地WSN与UWSN在同步方案及算法上的主要不同在于传播延迟的影响。

在UWSN中，由于大的传播延迟和窄的数据带宽，两个水下节间的同步消息(信标帧)交换应是简单的，并尽量减少交换次数。

节点间频繁传输同步消息，一方面增加节点能量开销，另一方面降低信道带宽的有效利用率。

2. UWSN网络模型一个UWSN是由大量资源受限的传感器节点组成的一个密集网络，其中既无参考节点，也无根节点。

传感器节点自组织成一个连接的结构。

于是，希望最小依赖基础设施节点的时间同步。

为加速同步过程，每个节点应维护足够多的邻居数。

当采用广播发射同步信息时，通过改变发射功率，很容易调整邻居数。

在该方案中，不需要双向邻居关系。

但是，为了进一步减少同步开销，带有信标消息上同步信息的每个节点，将周期性地广播以更新每个节点的邻居表，需要双向邻居关系。

3. UWSN时钟模型在大规模分布式网络中，由于节点无法从统一时钟源获取时间，只能通过所配备的晶振计数计算本地时间，如式(1)所示。

Ti(t) = θi t + βi (1)Ti(t)表示节点i的本地时间，θi表示晶振的实际频率与标称频率的比值．晶振计数周期存在波动，不同环境下的计数频率也有偏差，因此θi既取决于节点i的具体晶振，又是时间t的函数，称为时钟频率偏斜(Clock Frequency Skew)，不存在时钟频率偏斜的理想晶振θi=1。

βi表示节点i计时起点的差异，称为时钟相位偏差(Clock Phase Offset)，t表示绝对时间。

于是，节点的当前本地时间Ti(t)与绝对时间t之间可能存在同步误差(drift)，即为同步问题。

式(1)也可以用来比较网络中两个节点的本地时钟，即节点1和节点2间的成对同步。

C1(t)=θ12t+β12(2)这里，θ12是节点1和节点2时钟间的相对时钟频率偏斜，β12是相对时钟相位偏差。

如果两个节点时钟精确同步，则θ12=1，β12=0。

4. 陆地WSN的时间同步算法不适合UWSN同步算法是指节点之间通过交换同步消息，交换互所取得的数据通过计算或处理(如线性拟合、线性回归估算)，其结果用于补偿当前本地时间与绝对时间之间的差值，实现本地时间与绝对时间一致。

称节点i的补偿函数为Pi(t)，包括频率补偿和相位补偿，则修正后的本地时间Tmi(t)如式(3)所示．同步后的本地时间与绝对时间的差值为同步算法的误差(Δ)，如式(4)所示。

Tmi(t)=Ti(t)+Pi(t) (3)Δ=t–Tmi(t)(4)同步精度受消息交互的延迟不确定性影响。

相关延迟包括：发送延迟、接入延迟、传送延迟、传播延迟、接收延迟和响应延迟。

例如，从消息交互方式看，陆地WSN同步算法主要分为3类：单发送、发送-接收和接收-接收[7]，其算法原理如图1所示。

图1：陆地WSN同步算法原理（1）单发送方式代表为FTSP算法，其假设是链路传播延迟可以忽略，算法原理图见图1(a)。

Pr(t+d)=Tb(t)–Tr(t+d)=(1–θr)t–θrd–βr (5)Tmr(t+d)=Tr(t+d)+Pr(t+d)=t (6)Δ=(t+d)–Tmr(t+d)=d (7)同步误差∆为链路传播延迟．由于UWSN的链路传播延迟达到百毫秒级，因此FTSP不能应用于水下网络。

（2）基于发送-接收交互方式同步算法类似于广泛采用的NTP机制，待同步节点向时间基准节点发送同步请求消息，基准节点应答包含当前时间的信标包，代表算法为TPSN。

从单跳角度分析TPSN的同步精度，算法原理图见图1(b)。

Ps(t3+d2)=((t2+t3)-(t1+t4))/2=((1-θs)(t2+t3)+θs(d1-d2)- 2βs)/2 (8)Tms(t3+d2)=Ts(t3+d2)+Ps(t3+d2)=(1-θs )t2/2+(1+θs) t3/2+(d1+d2)θs/2 (9)Δ=t3+d2-Tms(t3+d2)=(1-θs)(t3-t2)/2+(d2-(d1+d2)θs/2(10)式(9)显示，同步计算抵消了本地相位偏差。

由于计算过程中包含一次往返过程，当不存在时钟频率偏斜且往返传播延迟相等时，可以抵消传播延迟。

由于没有考虑时钟频率偏斜因素，对时操作后再过一段时间，本地时钟频率偏斜将引发新的同步误差，因此TPSN必须频繁运行对时操作。

此外，当链路往返传播延迟不相等时，往返传播延迟差也会影响同步精度。

对于UWSN来说，由于节点具有移动性，往返传播延迟可能不相等；而且往返传播延迟之和将达到1s以上，同步消息交互期间的本地时钟频率偏斜就可能产生新的时间差。

因此，如果应用到水下环境中，TPSN的同步误差∆将随链路部署距离、节点移动速度和本地时钟频率偏斜的增大而增大。

（3）接收-接收交互方式典型算法为RBS。

RBS利用无线信道的广播特性，消除发送端的延迟影响。

基准节点广播同步消息，收到广播的节点利用本地时钟记录到达时刻，然后接收节点之间交换计时记录，两两校正时钟。

RBS的点到点时间校正过程如图1(c)所示。

RBS假设图1(c)中相关3个节点之间的信道传播延迟差均为0。

在本地时刻t3，节点R2收到R1记录的接收信标消息的时刻t1后，使用式(11)计算当前时刻与节点R1偏差，记为Φ(t3)。

式中的Φ(t0)表示两个节点在绝对时刻t0的计时偏差。

在本地时刻t3，R2和R1的实际计时偏差为Φm(t3)。

因此同步误差为Δ。

Φ(t3)=t2-t1=T2(t0+d2)-T1(t0+d1)=(θ2(t0+d2)+β2)-(θ1(t0+d1)+β1)= Φ(t0)+(θ2d2-θ1d1) (11)Φm(t3)=T2(t0+d3)-T1(t0+d3)=Φ(t0)+d3(θ2-θ1) (12)Δ=Φm(t3)-Φ(t3)=θ2(d3-d2)-θ1(d3-d1) (13)同步误差∆是相关3个节点之间的信道传播延迟差及参与对时节点时钟偏斜的函数。

由于WSN环境中的电磁波传播接近光速，相关3条信道的传播延迟差较小，同步精度高。

但是，在UWSN中，水声传播速度低且链路部署距离在0.5～2km。

如果链路长度相差100m，传播延迟差约为67ms，将明显影响RBS算法的同步精度。

二、ＵＷＳＮ时间同步算法UWSN时间同步的核心问题在于解决水声信道传播延迟大、节点移动对时间同步的影响及传感器节点能量效率。

针对影响时间同步的关键因素，UWSN研究者从水声信道的传播延迟估算问题入手，开展了一系列研究工作，先后提出了不少的时间同步方案及算法，包括针对水声传播速度慢，传播延迟大、节点具有移动性、节点移动受海流影响、节点移动的空间相关性、节点移动的多普勒效应等。

UWSN同步算法不能忽略水声信道的传播延迟、同一水声信道的往返传播延迟差、不同水声信道的传播延迟差以及同步过程中的时钟频率偏斜影响。