一种时间-传感器系统误差估计算法
一种新的异类多传感器系统误差融合估计算法
第 ４期
西
南
交
通
大
学
学
报
Ｖｏ ． ６ Ｎ ． １４ ｏ ４
Ａｕ ． ２ １ ｇ ０１
２１ ０ １年 ８月
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ Ｓ Ｔ ＯＵ ＨＷ Ｅ Ｔ ＪＡＯ ＯＮＧ Ｕ ＶＥ ＩＹ Ｓ Ｉ Ｔ ＮＩ ＲＳ Ｔ Ｄ ：１．９ ９ ｊｉ ｎ０ ５ － ２ ．０ １０ ．２ ＯＩ ０ ３ ６／．ｓ ．２ ８２ ４ ２ １ ． ０ ５ ｓ ７ ４
１ 系统 描 述
假设 系统由 ２部无源被动传感器 １２和 １ 、 部 主动传感器 ３ 组成 ， 且无源被动传感器均能获得对 目 的方位和 目标信号到达两传感器 间的时差量 标 测 ， 主动 传 感 器 能 获 得 对 目标 的 方 位 和 距 离 量 而
测 ， ３部传 感 器在公 共 笛卡 尔坐 标 系 中的坐标 分 设 别 为 （ Ｙ ） （ Ｙ， 、 、 ） （ Ｙ ， 目标 的真 实 ） 而 坐标 为 （ ）Ｙ ｋ ）设 ｋ时 刻 目标 到各 传 感 器 的 （ ，（ ） ．
Ｔ２ ｋ １（ ）＝Ｔ２（ ） ２ ｋ 一ＡＴ２ 尼 一６ （ ）
根 据 目标 与各 传感 器 间的几 何关 系 ， 有 ０ （ ＝ａ ｔｎ （ （ ）～ ） （ （ ） ｙ．） ２ 。 ） ｒ ａ （ ｘ ｋ ．／ ｙ ｋ － ，（ ） ｃ ）
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对于包括异类传感器在 内的多传感器信息融 合系统来说 ， 由于各传感器一般都存在 固有的探测
无线传感器网络时间同步方法研究
无线传感器网络时间同步方法研究随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）已经成为实现智能化、自动化和联网化的重要要素之一。
在WSNs中，时间同步是一项关键技术，它可以确保网络节点之间的时间一致性，从而实现数据的准确收集和处理。
本文将探讨无线传感器网络时间同步方法的研究，包括时钟同步协议和时间误差补偿方法。
一、时钟同步协议时钟同步协议旨在使WSNs中的节点能够在一个全局共享的时间轴上保持一致。
常见的时钟同步协议包括以下几种。
1.1 Berkeley算法Berkeley算法是一种分布式时钟同步算法，它通过选举一个特殊节点作为时间服务器来实现同步。
该算法将网络节点分为两类：时间服务器和普通节点。
时间服务器通过周期性地向所有普通节点广播时间信息来同步网络。
普通节点根据接收到的时间信息调整自己的时钟。
由于该算法采用分布式的方式，节点之间的通信开销相对较小，适用于大规模的WSNs。
1.2 RBS算法RBS（Reference Broadcast Synchronization）算法是一种基于参考广播的时钟同步算法，通过以广播方式将时间信息传播给其他节点来实现同步。
该算法先选举一个特殊节点作为参考节点，该节点拥有一个精确的时钟源。
参考节点周期性地广播时间信息，并且其他节点在接收到广播后根据参考节点的时间信息进行时钟的调整。
RBS算法适用于小规模的WSNs，但对网络中的通信开销较大。
1.3 FTSP算法FTSP（Flooding Time Synchronization Protocol）算法是一种基于洪泛方式的时钟同步算法，它通过广播方式将时间信息传播给所有其他节点。
FTSP算法基于对跳数的计算来估计节点之间的时钟差，并通过协调函数来调整时钟。
由于该算法采用全节点通信的方式，能够实现较高的同步精度。
二、时间误差补偿方法时间误差是指节点自身时钟与参考时间的差值，由于节点硬件等原因，时钟会存在一定的误差。
一种时间-传感器系统误差估计算法
一种时间-传感器系统误差估计算法时间-传感器系统误差估计算法是一种建立在某个时间参考点下，利用传感器输出数据以及模型来预测系统误差的算法。
该算法对于许多领域的应用具有重要意义，例如无人驾驶、航空航天、医疗设备、测量仪器等领域。
本文将介绍一种适用于多传感器系统的时间-传感器系统误差估计算法。
首先，该算法需要建立一个误差模型。
为了更好地模拟系统误差，可以将模型分为两部分，即短期误差和长期误差。
短期误差是指系统在同一时间段内产生的随机误差，可以用高斯分布或阶段性随机过程来建模。
长期误差是指系统在一段时间内累积的误差，可以用具有记忆性的自回归过程来建模。
通过对短期误差和长期误差的建模，可以更加准确地预测系统误差。
接着，该算法需要对传感器输出数据进行预处理。
在进行数据预处理之前，需要先对传感器的噪声进行校准和滤波，以保证传感器数据的准确性和稳定性。
然后，可以使用卡尔曼滤波器来处理传感器输出数据，进一步消除噪声和随机误差，得到更为准确的数据。
然后，该算法需要进行系统误差的估计和校准。
在进行误差估计之前，需要事先记录下一个时间参考点，作为误差模型的起始时间。
然后，将预处理后的传感器输出数据输入到误差模型中，得到系统误差的预测值。
针对多传感器系统，可以使用最小二乘法来估计系统误差，通过对多个传感器数据进行加权平均，得到更为准确的误差估计值。
根据误差估计值和实际数据之间的差异，可以对系统进行校准和调整，以提高系统的准确性和稳定性。
最后，该算法需要进行评估和调试。
为了确保系统的准确性和稳定性，需要进行实际测试和评估。
可以使用工具箱或软件来对系统进行调试和优化，进一步提高系统的性能和精度。
总之，时间-传感器系统误差估计算法是一种重要的算法，在多个领域应用广泛。
通过建立误差模型，对传感器输出数据进行预处理，估计和校准系统误差，可以提高系统的准确性和稳定性。
此外，对于多传感器系统，可以使用最小二乘法来进一步提高误差估计的准确性。
传感器时钟同步算法
传感器时钟同步算法
传感器时钟同步算法的主要目的是让使用自身时钟传感器的时钟与计算平台的时钟尽可能一致。
对于不使用自身时钟的传感器，则需要有方法标定数据采集时刻到打时间戳时刻的延迟并对实际时间戳进行补偿。
由于行业事实标准、成本、历史等因素的影响，不同类型的传感器有不同的授时/时间同步的方式。
时间同步主要有以下两种手段：
1. GPS+PPS：GPS是GNSS的一种，其系统主要包括太空卫星、地面管制部分和接收机。
通常组合定位系统里面会集成GNSS接收机。
GPS卫星上有超高精度的原子时钟，并且GPS卫星与世界协调时UTC时间是同步的（相差数个整秒）。
GNSS接收器本身也有通过晶振维持的系统时钟。
2. NTP/PTP/gPTP：NTP(Network Time Protocol)是用于不同计算机之间同步时钟的网络协议。
PTP(Precision Time Protocol，1588 V2)是基于以太网的高精度时钟同步协议，能够实现以太网中多个从节点（各种传感器）与主节点（主机）之间的亚微秒级时钟同步，前提是所有节点之间都通过以太网互联，交换机支持PTP协议，并且每个节点都支持PTP协议。
PTP通过在主从设备之间交互同步报文，并记录下报文发送时间，从而计算网络传输延迟和主从设备间时钟的偏差。
以上内容仅供参考，如需获取更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。
系统误差的计算方法
系统误差的计算方法系统误差是指测量结果与真实值之间的差异，它是测量过程中不可避免的。
在各个领域中，对系统误差的计算方法有着重要的意义。
本文将介绍几种常见的系统误差计算方法。
一、零点偏移法零点偏移法是一种常见的系统误差计算方法，适用于一些有零点参考的测量仪器。
它的基本原理是通过改变零点参考值，来观察测量结果的变化，从而得到系统误差的估计值。
具体操作步骤如下：1. 将被测量物体放在测量仪器上，并记录下测量结果。
2. 将零点参考值调整一个小幅度，如增加或减小一个固定值。
3. 再次记录测量结果，并计算两次测量结果的差值。
4. 重复上述步骤，直到得到多组测量结果的差值。
5. 将所有差值的平均值作为系统误差的估计值。
二、标定法标定法是一种常用的系统误差计算方法，适用于一些需要精确度较高的测量。
它的基本原理是通过与已知准确值进行比较，来得到系统误差的估计值。
具体操作步骤如下：1. 准备一个已知准确值的标准样品或仪器。
2. 将被测量物体放在测量仪器上，并记录下测量结果。
3. 将标准样品或仪器放在同一测量仪器上，并记录下测量结果。
4. 计算被测量结果与标准结果之间的差值。
5. 重复上述步骤，直到得到多组差值。
6. 将所有差值的平均值作为系统误差的估计值。
三、回归法回归法是一种常用的系统误差计算方法，适用于一些需要考虑多个因素影响的测量。
它的基本原理是通过建立一个数学模型，来描述测量结果与各个因素之间的关系，并通过回归分析来得到系统误差的估计值。
具体操作步骤如下：1. 收集多组具有不同因素水平的测量数据。
2. 建立一个数学模型，将测量结果作为因变量，各个因素作为自变量。
3. 进行回归分析，得到各个因素对测量结果的影响程度。
4. 根据回归分析结果，计算出系统误差的估计值。
四、平均法平均法是一种简单且常用的系统误差计算方法，适用于一些测量误差较小的情况。
它的基本原理是通过重复测量同一个物体，并取多次测量结果的平均值来减小系统误差的影响。
一种单传感器实时系统误差配准算法
对 同一运 动 目标 的量测信 息来构建 对多传感 器系统
的观测模 型 ，以实现对各 传感器 的精确误 差配准 。 因而 ，该类技 术 的优 点是无 须 目标 自身提供 定位信 息 ，但 缺点是 需要 多传感 器进行协 同配准处 理 ，这
就首先 需要对 目标航迹 数据进 行可靠关 联 ，但 此时
０ 引言
目前 ，尽 管多传 感器信 息融合技 术及其 理论有
了飞速的发 展 ，但是 在实 际的多雷达 网数据 处理 系 统 中仍 然有很 多技术难 点需要攻 克 ，而传感 器系统
用 基于 非合作 式 目标 的配 准技术 【 ，但其前 提 是 ８ 。 需要 多传感 器之 间进行 协 同配准 ，即基 于多传感 器
误差 配准 问题就 是其 中一个研 究热 点【。传感 器 系 ｌ 】 统误差 配准 的 目的是 准确估计并 校正传感 器 的固有 系统偏 差 ， 为其 后端航 迹关联 与融合提 供技术 保障 ， 其处理好 坏将直接 影 响多传感器信 息 融合系统 融合
性 能与可 靠性 【。 ２ 】
各传感 器未配 准 的固有系统误 差又将使 得航迹 关联 性 能不 可靠 ，导致关联 与配准 间产生技 术矛盾 的问
第 ２ 卷 ５
目标 进行探测 定位 ，传 感器所在 平 台能 够在公共笛
卡尔坐标 系中进行一定 程度 的运动 （ 速直线 、匀 匀
由于上式 中传感 器位置定 位真值 需采用测量 值
代 替 ，而上 述测量 值 只和 目标 坐标 真值与传感器 定
位量 测值 间的差值有 关 。 这样则 可将传感 器定位 随机误差作 为 目标位置 具有 一定程度 的动态 过程噪声来 建模 。
器系统 误差 的实时精 确配准 。
无线传感器网络的时间同步算法误差分析
图 1 相邻节点 S 和 R 之间的消息交换(1) 无线传感器网络的时间同步算法误差分析Error Analysis of Time Synchronization in WSNs封红霞周莹（北京邮电大学，北京市 100876）Feng Hongxia Zhou Ying(Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876)【摘 要】 消息传输过程中的非确定性延迟是影响无线传感器网络时间同步精度的主要因素。
对现有时间同步机制进行分类研究，根据消息传输过程中的延迟分解，详细分析了不同类型时间同步机制的误 差。
无线传感器网络需要结合特定的应用场合，根据精度要求高低和应用期限等，研究开发满足 不同需要的同步机制。
【关键词】 无线传感器网络 时间同步 TPSN DMTS RBSAbstract: Non-deterministic delay in message transmission is the significant factor affecting the accuracy of time synchronization in wireless sensor networks. Several existing time synchronization protocols are classified and studied. The errors of these different protocols are analyzed in detail based on the decomposition of the message delivery delays. Different time synchronization protocols should be designed to meet various situations considering the application field, the accuracy required and lifetime etc..Key words: WSN Time Synchronization TPSN DMTS RBS引言传感器技术、MEMS 技术、无线通信技术和微电 子技术的进步，促进了低成本、低功耗的微型多功能 传感器的快速发展。
系统误差的判断与评估方法
系统误差的判断与评估方法在各个领域的测量和实验过程中，系统误差是不可避免的。
系统误差是指由于仪器、环境等因素引起的测量结果与真实值之间的差异。
因此，准确评估和判断系统误差是确保测量结果可靠性的重要步骤。
本文将介绍一些常用的系统误差判断与评估方法。
一、校准方法校准是常用的系统误差判断与评估的方法之一。
校准是通过与已知准确值进行比较来确定仪器的准确性和系统误差的大小。
校准过程中，通过调整仪器的参数或使用校准曲线来减小系统误差。
校准方法可以分为内部校准和外部校准两种。
内部校准是指使用仪器内部的标准物质进行校准，外部校准是指使用已知准确值的标准物质进行校准。
二、重复测量法重复测量法也是常用的系统误差判断与评估的方法之一。
该方法通过多次独立重复测量同一样本或同一实验条件下的数据，来评估系统误差的大小。
重复测量法可以通过计算数据的平均值和标准偏差来评估系统误差。
如果多次测量的结果接近且标准偏差较小，则说明系统误差较小；反之，如果多次测量的结果差异较大且标准偏差较大，则说明系统误差较大。
三、对比实验法对比实验法是一种通过对比不同条件下的测量结果来评估系统误差的方法。
该方法通过在相同实验条件下进行对比实验，比较不同条件下的测量结果之间的差异，来判断系统误差的大小。
对比实验法可以通过计算测量结果之间的差异或者计算相对误差来评估系统误差。
四、模拟计算法模拟计算法是一种使用数学模型或计算机模拟来评估系统误差的方法。
该方法通过建立模型，根据模型的计算结果来评估系统误差的大小。
模拟计算法可以通过改变模型的输入参数来观察模型输出结果的变化，并通过与实际测量结果进行对比来评估系统误差。
五、不确定度评估法不确定度评估法是一种综合考虑各种误差来源来评估系统误差的方法。
该方法通过量化各种误差来源的贡献，计算测量结果的不确定度，从而评估系统误差的大小。
不确定度评估法可以通过使用统计学方法、传感器特性等来评估系统误差。
系统误差的判断与评估方法包括校准方法、重复测量法、对比实验法、模拟计算法和不确定度评估法等。
一种传感网时间同步和定位的联合线性估计方法
一种传感网时间同步和定位的联合线性估计方法顾治华;朱雪芬;吴晓平;陈道钱【摘要】采用时间测量以估计节点位置的方法实现简单，在传感网中得到了广泛的使用。
然而节点计时时钟存在漂移和偏离，导致时间测量不准确。
为此文本以节点时钟漂移和偏离模型为基础，提出了一种时间同步和节点定位的联合线性估计方法，包括最小平方（LS）及权重最小平方（WLS）方法。
仿真测试了所设计算法的运行时间，分析了噪声对联合估计方法的估计误差影响。
结果表明，LS及WLS 线性估计方法运算速度较半正定（SDP）算法快，在低噪声条件下LS及WLS线性估计方法具有较高的稳定性和定位精度。
%It is simple to estimate the locations of sensor nodes by using the time measurements which are widely used in sensor networks. However there is a drift and deviation of the time clock,which leads to inaccurate time measurement. Based on the clock drift and deviation model,a joint linear estimation method for time synchroniza⁃tion and node localization is proposed,including the least squares(LS)and the weighted least squares(WLS)meth⁃od. The simulations tested the running time of the designed algorithm and analyzed the impacts of the noises on the estimation error with the joint estimation method. The results show that the LS and WLS linear estimationalgo⁃rithms run faster than the SDP algorithm,and the LS and WLS linear estimation methods have high stability and ac⁃curacy in low noise conditions.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2016(029)003【总页数】6页(P397-402)【关键词】传感网;定位;时间同步;到达时间【作者】顾治华;朱雪芬;吴晓平;陈道钱【作者单位】浙江农林大学信息工程学院，浙江临安311300;浙江农林大学信息工程学院，浙江临安311300;浙江农林大学信息工程学院，浙江临安311300; 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室，浙江临安311300;浙江农林大学信息工程学院，浙江临安311300【正文语种】中文【中图分类】TP393.0项目来源：国家自然科学基金项目（61190114，61303236）；浙江省自然科学基金项目（LY16F020036）；浙江农林大学人才启动项目（2013FR086）；浙江省科技计划项目重大科技专项项目（2012C13011-1）无线传感器网络（简称传感网）是通过将大量具有传感器单元、数据处理单元及通信模块的微小智能节点密集地散布在感知区域，节点间以自组织方式构成的无线通信网络。
传感器网络节点位置估计算法及其验证方法
传感器网络节点位置估计算法及其验证方法传感器网络（Sensor Network）是一种由许多分散节点组成，通过无线通信技术进行协同工作的系统。
这些分散节点间通过交换传感器和控制器数据来感知周围环境，从而为下一步合作行动做出决策。
传感器节点的位置估计算法是传感器网络的核心技术之一，本文将介绍传感器网络节点位置估计算法及其验证方法。
一、传感器节点位置估计算法传感器节点的位置估计算法是实现传感器网络环境感知的技术基础。
其目的是通过多种方式对节点位置进行估算，使得节点间实现更有效的数据交互和信息共享。
下面主要介绍三种常见的节点位置估计算法。
（一）多智能体系统（Multi-agent System）多智能体系统是指由多个独立、互相协作的智能体所组成的一个集群。
这个集群的智能体可以是机器人、传感器节点，或是其他的任何具有智能的实体。
在传感器网络中，多智能体系统的运作方式是这样的：每个传感器节点认识其周围的邻居节点，通过与邻居传感器节点交换信息，协同完成位置估计任务。
通过集群协作，可以准确地估算出节点的位置。
（二）信号强度指纹（Signal Strength Fingerprint）信号强度指纹是指在定位领域里对来自环境空间中各个位置的无线信号强度进行测量和特征化，然后建立出各个位置的信号强度分布特征模型（Signal Strength Map）。
在传感器网络中，可以通过建立信号强度特征图模型来估算出传感器节点的位置。
通过测量不同节点之间的信号强度及其变化情况，就可以在信号强度指纹图中匹配出传感器节点的位置。
（三）基于相对位置测量（Relative Position Measurement）在传感器网络中，通过相对位置测量的方法来确定传感器节点的位置。
传感器节点使用距离传感器、角度传感器、罗盘等仪器测量相邻节点的距离和角度，并借助通信传输模块进行数据交换。
接着运用数学模型，利用测量的相对距离或角度数据，计算出每个节点相对于其他节点的位置。
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（ ． 军工程 大 学 兵 器 工程 系， 北 武 汉 ４ ０ ３ ； ． １海 湖 ３ ０ ３ ２ 海装 军械 保 障部 ， 京 １ ０ ４ ； 北 ０ ８ １
３ 海 装 采 购 中心 ， 京 １ ０ ７ ） ． 北 ０ ０ １
摘 要 ： 由于时间的不一致和传感器系统误差直接影 响 目 探测信息 的精度 ， 卫星 导航 的精度足 够高 ， 标 假设
关 键 词 ： 时 间偏 差 ； 感 器 系统 误 差 ； 息 相 关 函数 ； 差 估 计 传 新 误
中图分 类号 ： Ｔ ９ Ｎ５
文献标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ： １７ ６ ２—７ ４ （ ０ ２ １ ６ ９ ２ １ ） ０—０ ８ ０ １—０ ｄ ｉ １ ． ４ ４ ｊ ｉｓ ． ６ ２—７ ４ ． ０ ２ １ ． ７ ４ ｏ ：０ ３ ０ ／． ｓｎ １ ７ ６ ９ ２ １ ． ０ ０１
第３ ４卷 第 ｌ ０期
２１ ０ ２年 １ 月 ０
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孙 胜 春 周 德 鑫 张 鑫 ， ，
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（ ． ｅ ａｔ ｎ ｆＷｅ ｐ ｎｙ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ，Ｎａ ａ ｉｅｓ ｙ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｇ １ Ｄ ｐｒ ｍｅ ｔｏ ａ ｏ ｒ ｎ ｉｅ ｒ ｎ ｖ ｌ ｖ ｒｉ ｆＥ ｇｎ ｅ ｉ ，Ｗｕ ａ ３ ０ ３，Ｃ ｉａ； Ｕｎ ｔ ｎ ｈ ｎ４ ０ ３ ｈｎ
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