艾礼富alef安防系统中时间同步技术的探讨与应用

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1、艾礼富alef安防系统中时间同步技术的探讨与应用1时间同步技术的必要性2008年11月，全球最大的信息技术和业务解决方案公司IBM在纽约召开的外国关系理事会上，提出了“智慧地球”的理念，随即引发智慧城市建设的热潮。智慧城市是建立在数字城市的基础框架上，通过无所不在的传感网将它与现实城市关联起来，将海量数据的存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施进行自动化的智能控制。在智慧城市阶段，数字城市与物理城市可以通过物联网进行冇机的融合，形成虚实一体化的空间。在这个空间内，将口动和实时的感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂

2、的计算与控制，为人类生存繁衍、经济发展、社会交往等提供各种智能化的服务，从而建立一个低碳、绿色和可持续发展的城市。2009年，迪比克市和IBM合作，建立了美国笫一个智慧城市。2012年北京、天津、上海等地首批国家智慧城市试点城市岀现，2013年在工信部指导支持下，在北京成立中国智慧城市产业联盟等都说明智慧城市的建设止在逐步发展。物联网、云计算、大数据、人工智能，量子通信等新一代信息技术在整个智慧城市的建设屮起着相当关键的作用。时间同步技术更是首当其冲，它使整个智慧城市有全局统一的标准时间，使所有的消息、事件、节点、数拯等都具备正确的逻辑性、协调性和可追溯性。安防系统也是智慧城

3、市中不可或缺的一部分，并且是一个基础的部分，也是组成物联网的重要组成部分之一。在安防系统中时间同步技术与物联网、智慧城市相同，也需要有一套相应的技术来保障吋间的同步。2新信息技术中的时间同步技术物联网的发展离不开传感器技术的支持与应用，它作为感知事物的存在，是物联网发展的基础Z—。在整个无线传感器网络（以卜•简称：无线传感网络）中,对于时钟的精确性和精度要求比传统网络中的要高，再加上能量的限制，传统网络中的时间同步算法已经不能满足无线传感网络的要求。近年来，国内外的许多大学和机构都对此进行了深入研究并提出多种基于传感器的时间同步机制，从不同的方面满足无线传感网络的需求。无线传

4、感网络中时间同步算法的性能一般包含能量效率、可扩展性、鲁棒性、精确度、收敛性、寿命、冇效范围等标志。网络屮的绝大多数节点也都是通过时间同步算法交换时间同步消息來保证无线传感网络的时间同步，而传统的时间同步系统，时钟通常都是用晶振來让时的，即：其中是晶振角频率，是依赖与晶振物理特性的常量，是真实吋间变量，是木地吋钟，)表示度量吋间。因晶体振荡器的实际频率通常与它标定的频率之间有一定的偏移，而晶体振荡器会受到老化、周围环境，如温度、湿度的影响，一段时间后必然存在时钟漂移，节点Z间的时钟必然也将不相同。因此，需耍重新设计新的时间同步机制來满足无线传感网络的需求。基于吋间同步的机制区

5、分，有集屮式同步机制和分布式一致同步机制两种。集中式同步机制采用的是首先由根节点发起的拓扑牛成树；其次采用相同的同步机制进行同步，其中节点只能与上一级节点同步，无法与根节点直接同步，导致单挑累加的影响，整个网络的拓扑性差，全网同步收敛速度慢。分布式同步机制冇很好的扩展性和抗毁性等特征，通过临近节点的信息融合，使节点的时间同步到一个虚拟的吋间上，不会因为根节点失效而导致全网重新同步的问题，收敛速度快。3无线传感网络中的时间同步算法3-1基于接收端•接收端的同步算法其误差来源主要集屮在接收节点之间的处理时间，同步精度较高，能够实现子网时间同步，但不能实现全网同步，具有较高的计算复

6、朵度，网络流量开销较大、能耗较大，口节点的射频范围有限，使得算法应用范围受限。比如：RBS(ReferenceBroadcastSynchronization)、BTSA(Bio-inspiredTimeSynchronizationAlgorithm)、SCTS(Self-CorrectingTimeSynchronization)。3.2基于发送端•接收端的单向同步算法比如:FTSP(FloodingTimeSynchronizationProtocol),它与TPSN类似,但改进了TPSN的不足，实现整个网络的时间同步并且误差控制在微秒级；DMTS(DelayMeasu

7、rementTimeSychronization),基于同步消息在传输路径上所有延迟的估计，实现节点间的吋间同步，以牺牲部分精度来换取较低的计算复朵度和能耗，是一种轻量的能量有效的时间同步算法.3.3基于发送端•接收端的双向同步算法TPSN(Timing-syncProtocolforSensorNetworks),是在不能忽略传播时延的应用环境屮，实现相位偏差瞬吋同步，算法复杂度一般，同步精度较高，可实现全网同步，但没有考虑根节点失效的问题，在新的节点加入时，需要初始化层次发现阶段，阶级的静态特征减少