智能系统：多跳无线传感器网络下基于KF优化的PTP协议

第9卷第2期 智能系统学报 Vol.9 No.2 2014年4月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Apr.2014 D0I:10.3969/j.issn.1673-4785.201310025 网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3969/j.issn.1673-4785.201310025.html 多跳无线传感器网络下基于KF优化的PTP协议 杨玉景，黄艺文，李太华，代学武 (西南大学电子信息工程学院，重庆400715) 摘要：保持各节点时间上的同步在分布式系统中具有十分关键的地位，是保证各节点间协同工作，处理数据正确 和传输可靠的前提。无线传感器网络的时间同步，由于获取精确时钟戳难度大、传输延迟抖动明显等问题，导致精 度不够。针对无线传感器网络低功耗的特点及对时钟同步算法精度的要求，提出了一种基于卡尔曼滤波器优化的 EEE1588PTP时间同步方法，研究了无线网络中PTP的性能与时间戳精度之间的关系，在单跳同步实验基础上，将 同步网络拓展到多跳，以验证不同协议模式下的多跳同步性能。仿真结果表明，针对不同时钟标记的不确定性，基 于卡尔曼滤波器优化的PTP协议能够较好地滤除同步噪声，抑制同步误差的传递，在保持同步精度的前提下适用于 更大规模的无线传感器网络。 关键词：无线传感器网络；PTP协议；卡尔曼滤波器：多跳：时间同步：同步噪声 中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1673-4785(2014)02-0174-06 中文引用格式：杨玉景，黄艺文，李太华，等.多跳无线传感器网络下基于KF优化的TP协议[J].智能系统学报，2014,9(2)：174179. 英文引用格式：YANG Yujing,HUANG Yiwen,.LI Taihua,teal.Precision time protocol(PTP)on the basis of Kalman filtering in the multi-hop wireless sensor network[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2014,9(2):174-179. Precision time protocol (PTP)on the basis of Kalman filtering in the multi-hop wireless sensor network YANG Yujing,HUANG Yiwen,LI Taihua,DAI Xuewu (School of Electronic and Information Engineering,Southwest University,Chongqing 400715,China) Abstract:Precise time synchronization plays a central role in the distributed system.It is vital to maintain time syn- chronization for collaborative work between nodes,process data correctly,and transmit information reliably.The low accuracy of time synchronization among wireless sensor nodes is caused by obvious transmission delay jitters, low timestamp accuracy,etc.In accordance with the high accuracy and low power consumption requirements,an IEEE 1588 PTP solution for applying the Kalman filtering based precision time protocol (PTP)in multi-hop wire- less sensor network has been proposed for researching the relationship between the performances of PTP in wireless networks and the accuracy of timestamps.The synchronization network is expanded to the multi-hop network based on the single-hop synchronization experiment for the purpose of validating the multi-hop synchronization performance with different protocol modes.The simulation results show that while focusing on the uncertainty of the marker for different clocks,the PTP based on Kalman filter optimization can fiterout the synchronization noise and decrease the synchronization errors,and this method is suitable for larger-scale wireless sensor networks with the goal of ensuring synchronization precision. Keywords:wireless senor network;PTP;Kalman filter;multi-hop wireless network;time synchronization;syn- chronization noise 作为分布式系统的重要组成部分，时间的同步是 收稿日期：2013-10-10.网络出版日期：2014-03-31. 对时间敏感的工业无线网络的关键支撑技术。时间 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61101135)：西南大学基本科 研业务费专项资金资助项目(XDJK2012C065). 同步山是解决无线传感器网络系统可靠性和稳定性 通信作者：李太华.E-mail:catalyst(@swu.edu.cm 难题的关键，是一个将所有节点各自不同的局部时间

第 ９ 卷第 ２ 期 智 能 系 统 学 报 Ｖｏｌ．９ №．２ ２０１４ 年 ４ 月 ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ａｐｒ． ２０１４ ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１３１００２５ 网络出版地址：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ ／ ｋｃｍｓ／ ｄｏｉ ／ １０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１３１００２５．ｈｔｍｌ 多跳无线传感器网络下基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 协议 杨玉景，黄艺文，李太华，代学武 （西南大学 电子信息工程学院，重庆 ４００７１５） 摘 要：保持各节点时间上的同步在分布式系统中具有十分关键的地位，是保证各节点间协同工作，处理数据正确 和传输可靠的前提。 无线传感器网络的时间同步，由于获取精确时钟戳难度大、传输延迟抖动明显等问题，导致精 度不够。 针对无线传感器网络低功耗的特点及对时钟同步算法精度的要求，提出了一种基于卡尔曼滤波器优化的 ＩＥＥＥ １５８８ ＰＴＰ 时间同步方法，研究了无线网络中 ＰＴＰ 的性能与时间戳精度之间的关系，在单跳同步实验基础上，将 同步网络拓展到多跳，以验证不同协议模式下的多跳同步性能。 仿真结果表明，针对不同时钟标记的不确定性，基 于卡尔曼滤波器优化的 ＰＴＰ 协议能够较好地滤除同步噪声，抑制同步误差的传递，在保持同步精度的前提下适用于 更大规模的无线传感器网络。 关键词：无线传感器网络；ＰＴＰ 协议；卡尔曼滤波器；多跳；时间同步；同步噪声 中图分类号： ＴＰ３９３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３⁃４７８５（２０１４）０２⁃０１７４⁃０６ 中文引用格式：杨玉景，黄艺文，李太华，等． 多跳无线传感器网络下基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 协议［Ｊ］． 智能系统学报， ２０１４， ９（２）： １７４⁃１７９． 英文引用格式： ＹＡＮＧ Ｙｕｊｉｎｇ，ＨＵＡＮＧ Ｙｉｗｅｎ，ＬＩ Ｔａｉｈｕａ， ｔｅ ａｌ． Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｔｉｍｅ ｐｒｏｔｏｃｏｌ （ＰＴＰ） ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］． ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１４， ９（２）： １７４⁃１７９． Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｔｉｍｅ ｐｒｏｔｏｃｏｌ （ＰＴＰ） ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ＹＡＮＧ Ｙｕｊｉｎｇ， ＨＵＡＮＧ Ｙｉｗｅｎ， ＬＩ Ｔａｉｈｕａ， ＤＡＩ Ｘｕｅｗｕ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４００７１５， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｒｅｃｉｓｅ ｔｉｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｐｌａｙｓ ａ ｃｅｎｔｒａｌ ｒｏｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｓｙｓｔｅｍ． Ｉｔ ｉｓ ｖｉｔａｌ ｔｏ ｍａｉｎｔａｉｎ ｔｉｍｅ ｓｙｎ⁃ ｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｗｏｒｋ ｂｅｔｗｅｅｎ ｎｏｄｅｓ， ｐｒｏｃｅｓｓ ｄａｔａ ｃｏｒｒｅｃｔｌｙ， ａｎｄ ｔｒａｎｓｍｉｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｌｉａｂｌｙ． Ｔｈｅ ｌｏｗ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｉｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｄｅｓ ｉｓ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｏｂｖｉｏｕｓ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｄｅｌａｙ ｊｉｔｔｅｒｓ， ｌｏｗ ｔｉｍｅｓｔａｍｐ ａｃｃｕｒａｃｙ， ｅｔｃ． Ｉｎ ａｃｃｏｒｄａｎｃｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｌｏｗ ｐｏｗｅｒ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ， ａｎ ＩＥＥＥ １５８８ ＰＴＰ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｆｏｒ ａｐｐｌｙｉｎｇ ｔｈｅ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｔｉｍｅ ｐｒｏｔｏｃｏｌ （ＰＴＰ） ｉｎ ｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐ ｗｉｒｅ⁃ ｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｆｏｒ ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ ｏｆ ＰＴＰ ｉｎ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｉｍｅｓｔａｍｐｓ． Ｔｈｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ｅｘｐａｎｄｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐ ｎｅｔｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｉｎｇｌｅ⁃ｈｏｐ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｕｒｐｏｓｅ ｏｆ ｖａｌｉｄａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｍｏｄｅｓ． Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｗｈｉｌｅ ｆｏｃｕｓｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｒｋｅｒ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｌｏｃｋｓ， ｔｈｅ ＰＴＰ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｃａｎ ｆｉｔｅｒｏｕｔ ｔｈｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｎｏｉｓｅ ａｎｄ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒｓ， ａｎｄ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｓｕｉｔａｂｌｅ ｆｏｒ ｌａｒｇｅｒ⁃ｓｃａｌｅ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｇｏａｌ ｏｆ ｅｎｓｕｒｉｎｇ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ； ＰＴＰ； Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ； ｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋ； ｔｉｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ； ｓｙｎ⁃ ｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｎｏｉｓｅ 收稿日期：２０１３⁃１０⁃１０． 网络出版日期：２０１４⁃０３⁃３１． 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１１０１１３５）；西南大学基本科 研业务费专项资金资助项目（ＸＤＪＫ２０１２Ｃ０６５）． 通信作者：李太华． Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｃａｔａｌｙｓｔ＠ ｓｗｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． 作为分布式系统的重要组成部分，时间的同步是 对时间敏感的工业无线网络的关键支撑技术。 时间 同步［１］是解决无线传感器网络系统可靠性和稳定性 难题的关键，是一个将所有节点各自不同的局部时间

第2期 杨玉景，等：多跳无线传感器网络下基于KF优化的PTP协议 .175 统一校准的过程。作为一种全新的信息获取和处理 传输的过程中，子时钟与父时钟的时间截。考虑到 技术，无线传感器网络以其功耗低、成本低、分布式 两时钟间传输时延的不对等性，定义： 和自组织的特点带来了一场信息感知的变革。其众 (t[k]=to[k]+0p[k]+da[k] 多应用都依赖于时间同步，如TDMA调度[)、数据融 (1) t[k]=t2[k]-0[k]+dg[k] 合[)、面向波束成形的多节点协同技术[)、基于TOF 式(1)描述了时间同步协议中时间戳交换过程 (time of flight)定位技术o等。因此，获取高精度的 中父子时钟标记之间的关系。其中：k代表第k次 时间同步，改善同步性能，是无线传感器网络相关领 的时间同步过程，d代表数据包从父时钟到子时钟 域的研究热点和难点。EEE1588精确时间同步协 的传播时延，d,代表数据包从子时钟到父时钟的传 (precision time synchronization protocol,PTP)1, 播时延。 在一定条件下，其时间同步的精度可控制在微秒级， 且操作简单、对带宽的要求相对较低，因此在同步精 父节点 子节点1 子节点2子节点n Hopl N:Hop 2 度和功耗上能够较好地实现平衡，更适合应用在通信 带宽及能量受限的无线传感器网络设备上) 同步消息 本研究在先前的工作中已将PTP协议应用于 同步消息（包含1） 无线传感器网络，同时采用卡尔曼滤波器(Kalman To t t2tol tz filter,KF)进行优化，以提高PTP协议在无线传感器 对同步消息确认 网络下的时间同步性能。工作中主要分析了在单跳 对t,确认（包含t) tot tta 环境下PTP时间同步精度与时钟戳的不确定性和 延迟抖动之间的数量关系[。单跳仿真实验结果 显示：相对于无KF优化的PTP协议，基于KF优化 时间 的PTP协议在同步精度和稳定性上均呈现明显优 势。在实际网络中，从节省能源及易于部署的角度 图1PTP协议时间戳交换过程 出发，一般采用多跳网络进行通信。在多跳无线传 Fig.1 Timing diagram of message exchange by PTP 感器网络0]中，各节点既可以是数据的终端节点， 将0视为未知量，求解方程组(1)，可得： 也可以成为网络的路由节点。如何将PTP协议应 0[k]= [(t[k]-to[k])-(t3[k]-t2[k])] 用于多跳无线传感器网络以提高时间同步的精度有 2 突破性的实际意义)。因此本文重点研究如何在 dy[k]-dp[k] (2) 多跳无线传感器网络下实现高精度的时间同步。 0 本文尝试通过构建由5个节点组成的二跳同步 式(2)描述了父子时钟的时钟偏移如何从时间 网络，从动力学角度出发，突破传统以通信协议为研 戳的信息中获取的过程，是时钟偏移的观测方程。 究核心的模式，通过采用状态空间模型来描述时间 在PTP协议中，一般假定传输时延是对等的， 同步的过程，将理论分析与软件仿真相结合，进而利 即d,=d,。但在实际中受冲突避让及无线介质共享 用均匀采样和滤波技术来抑制观测噪声，以提高时 等各种因素的影响，数据包的传输时延不对等，即 间同步的精度，并应用于无线传感器网络中，以验证 ds≠dg。在此，用延迟抖动来描述传输时延的不对 基于KF优化的精确时间同步协议在多跳无线传感 等性，把传输时延ds和d,看作均值为d且方差为 器网络中的拓展性和适应性。 oi的高斯随机过程N(d,σ的2次取值。令△d= 1多跳PTP时间同步协议模型 (d-d.)/2,式(2)可写为 9,[=[,[]-a[)-[k1-,[1)1 +△d PTP协议[)是不同节点时钟间的同步协议，其 2 基本原理是：子节点通过与父节点[]交换包含时间 式中：△d是均值为0且方差为σ：2/2的高斯随机变 标记信息的时间戳，计算出2级节点间的时钟偏移 量，描述了传输时延的不对等性。由于在嵌入式系 0,从而估计出父节点的时间，并调整子节点的本地 统中存在着中断处理延迟等造成的时间戳的不确定 时钟使其与父节点的时钟保持同步。PTP协议的时 性，因此在父子节点时钟的观测值t,(i=0,1,2,3) 间戳交换过程如图1所示。 中，同样存在着由于时钟值读取带来的误差△1，(i= 图1中t。和t!为一次同步中父时钟与子时钟 0,1,2,3)。其中△。和△1是父时钟时间戳标记的 的时间戳；t,和1，为紧接着的下一次延迟请求报文 不确定性，△1和△2是子时钟时间戳标记的不确定

统一校准的过程。 作为一种全新的信息获取和处理 技术，无线传感器网络［２］以其功耗低、成本低、分布式 和自组织的特点带来了一场信息感知的变革。 其众 多应用都依赖于时间同步，如 ＴＤＭＡ 调度［３］ 、数据融 合［４］ 、面向波束成形的多节点协同技术［５］ 、基于 ＴＯＦ （ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔ）定位技术［６］ 等。 因此，获取高精度的 时间同步，改善同步性能，是无线传感器网络相关领 域的研究热点和难点。 ＩＥＥＥ １５８８ 精确时间同步协 议（ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｔｉｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｔｏｃｏｌ，ＰＴＰ） ［７］ ， 在一定条件下，其时间同步的精度可控制在微秒级， 且操作简单、对带宽的要求相对较低，因此在同步精 度和功耗上能够较好地实现平衡，更适合应用在通信 带宽及能量受限的无线传感器网络设备上［８］ 。 本研究在先前的工作中已将 ＰＴＰ 协议应用于 无线传感器网络，同时采用卡尔曼滤波器（Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ，ＫＦ）进行优化，以提高 ＰＴＰ 协议在无线传感器 网络下的时间同步性能。 工作中主要分析了在单跳 环境下 ＰＴＰ 时间同步精度与时钟戳的不确定性和 延迟抖动之间的数量关系［９］ 。 单跳仿真实验结果 显示：相对于无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 协议，基于 ＫＦ 优化 的 ＰＴＰ 协议在同步精度和稳定性上均呈现明显优 势。 在实际网络中，从节省能源及易于部署的角度 出发，一般采用多跳网络进行通信。 在多跳无线传 感器网络［１０］中，各节点既可以是数据的终端节点， 也可以成为网络的路由节点。 如何将 ＰＴＰ 协议应 用于多跳无线传感器网络以提高时间同步的精度有 突破性的实际意义［１１］ 。 因此本文重点研究如何在 多跳无线传感器网络下实现高精度的时间同步。 本文尝试通过构建由 ５ 个节点组成的二跳同步 网络，从动力学角度出发，突破传统以通信协议为研 究核心的模式，通过采用状态空间模型来描述时间 同步的过程，将理论分析与软件仿真相结合，进而利 用均匀采样和滤波技术来抑制观测噪声，以提高时 间同步的精度，并应用于无线传感器网络中，以验证 基于 ＫＦ 优化的精确时间同步协议在多跳无线传感 器网络中的拓展性和适应性。 １ 多跳 ＰＴＰ 时间同步协议模型 ＰＴＰ 协议［７］是不同节点时钟间的同步协议，其 基本原理是：子节点通过与父节点［１２］ 交换包含时间 标记信息的时间戳，计算出 ２ 级节点间的时钟偏移 θ ，从而估计出父节点的时间，并调整子节点的本地 时钟使其与父节点的时钟保持同步。 ＰＴＰ 协议的时 间戳交换过程如图 １ 所示。 图 １ 中 ｔ ０和 ｔ １为一次同步中父时钟与子时钟 的时间戳； ｔ ２和 ｔ ３为紧接着的下一次延迟请求报文 传输的过程中，子时钟与父时钟的时间戳。 考虑到 两时钟间传输时延的不对等性，定义： ｔ １ ［ｋ］ ＝ ｔ ０ ［ｋ］ ＋ θＦ ［ｋ］ ＋ ｄｆｓ［ｋ］ ｔ ３ ［ｋ］ ＝ ｔ ２ ［ｋ］ － θ { Ｆ ［ｋ］ ＋ ｄｓｆ［ｋ］ （１） 式（１）描述了时间同步协议中时间戳交换过程 中父子时钟标记之间的关系。 其中：ｋ 代表第 ｋ 次 的时间同步过程，ｄｆｓ代表数据包从父时钟到子时钟 的传播时延，ｄｓｆ代表数据包从子时钟到父时钟的传 播时延。 图 １ ＰＴＰ 协议时间戳交换过程 Ｆｉｇ．１ Ｔｉｍｉｎｇ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｍｅｓｓａｇｅ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｂｙ ＰＴＰ 将θ 视为未知量，求解方程组（１），可得： θＦ ［ｋ］ ＝ ［（ｔ １ ［ｋ］ － ｔ ０ ［ｋ］） － （ｔ ３ ［ｋ］ － ｔ ２ ［ｋ］）］ ２ ＋ ｄｓｆ［ｋ］ － ｄｆｓ［ｋ］ ２ （２） 式（２）描述了父子时钟的时钟偏移如何从时间 戳的信息中获取的过程，是时钟偏移的观测方程。 在 ＰＴＰ 协议中，一般假定传输时延是对等的， 即 ｄｆｓ ＝ ｄｓｆ。 但在实际中受冲突避让及无线介质共享 等各种因素的影响，数据包的传输时延不对等，即 ｄｆｓ≠ｄｓｆ。 在此，用延迟抖动来描述传输时延的不对 等性，把传输时延 ｄｆｓ 和 ｄｓｆ 看作均值为 ｄ 且方差为 σ ２ ｄ 的高斯随机过程 Ｎ（ｄ， σ ｄ的 ２ 次取值。 令 Δｄ ＝ （ｄｓｆ －ｄｆｓ） ／ ２，式（２）可写为 θＦ［ｋ］ ＝ ［（ｔ １［ｋ］ － ｔ ０［ｋ］） － （ｔ ３［ｋ］ － ｔ ２［ｋ］）］ ２ ＋ Δｄ 式中：Δｄ 是均值为 ０ 且方差为 σ ｄ ２ ／ ２ 的高斯随机变 量，描述了传输时延的不对等性。 由于在嵌入式系 统中存在着中断处理延迟等造成的时间戳的不确定 性，因此在父子节点时钟的观测值 ｔ ｉ（ ｉ ＝ ０，１，２，３） 中，同样存在着由于时钟值读取带来的误差 Δｔ ｉ（ ｉ ＝ ０，１，２，３）。 其中 Δｔ ０和 Δｔ ３是父时钟时间戳标记的 不确定性， Δｔ １和 Δｔ ２是子时钟时间戳标记的不确定 第 ２ 期 杨玉景，等： 多跳无线传感器网络下基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 协议 ·１７５·

·176. 智能系统学报 第9卷 性。由此0的观测方程为 x[]=Ax[k-1]+w[k] (6) 0-[k]=[[k]-to])-G[k]-t[k])y2+te(3) y[k]=Hx[k]+v[h] 式中：。是9的观测噪音，定义为 式(6)分别为时钟状态方程和时钟观测方程。 v[k]=△t1+△t2/2-△10+43/2+△d 式中：x[k]=[[k]a[k]T为第k轮的时钟状态 观测噪音，是传输时延不对等性△d与时间截 向量；y[k]=[0e[k]aF[k]]T为第k轮的时钟观 标记误差△：(i=0,1,2,3)之和。假设时间戳标记 测向量；H=[10:01]为测量系统的参数矩阵方 的不确定性是均值为零的独立随机变量，σ是 程，它将真实的状态空间映射到观测空间。A= △t,和△1的方差，o是△t,和△t2的方差，那么"r [1△T:0p]为状态转移矩阵。[k]= 的方差是各独立随机变量的方差之和： [y,[k]v,[k]T、o[k]=[w[k]w.[k]T分别 表示观测噪声和过程噪声。[k]和w[k]的各样本 2(dis+) 间均相互独立，其中[k]服从N(0,S)正态分布， 由于时间延迟始终是个正数，所以△t,和△，的 w[k]服从N(0,R)正态分布。[k]的均值是与发 均值不为零，故。的均值也不为0，其值是△t,和 送节点和接收节点相关的变量，其均值为零的假设 △，均值之和。假设在一个同步周期([k])内e 在实际系统中却不一定成立。然而，开展卡尔曼滤 保持不变，则时钟偏移率[k]可以从式(4)中计算 波的工作，是建立在假设[k]均值为零的基础上 出来，故α[k]的观测方程为 的，对于由此引入的误差将反应在时间同步误差的 ,[k]=[-0k-1_】-9k-1】 均值上。S、R分别为观测噪音和状态噪音的协方差 t[k] △T 矩阵： (4) 2 同理得[k]的观测噪音的方差： △T S=c 2 47)0 △T (4T)2 需要注意的是，由于a[k]是从9的观测值中 「oa 0 得到的，所以观测噪音ve。与v。e耦合，其协方差为 R= o Cov()=Cov()=2AT 综上，可用公式来描述卡尔曼滤波器的迭代算法过 程，式(7)、(8)为预测过程式，式(9)、(10)、(11)为 2 基于卡尔曼滤波器优化的时间同步 更新过程： (kIk-1)=Ax(k-1) (7) 假设通过父子节点的同步信息包交换所获取的 P(klk-1)=AP(k-1)AT+R (8) 时间戳信息是绝对精确可靠的，则如上所述，计算所 K(k)=P(kI k -1)H [HP(kI k-1)H +S]- 得的时钟偏移(offset)和时钟偏移率(skew)的观测值 (9) 可以直接用于矫正子节点的本地时钟，以实现节点间 的时间同步。实际上，由于在同步信息包交换过程中 x(k)=x(k1k-1)+K(k)[y(k)-x(k1k-1)] 存在着很多不确定性的因素，获取得到的时间信息通 (10) 常是不精确、不可靠的。因此，需要通过滤波器对其 P(k)=[1-K(k)]P(kIk-1) (11) 进行预处理。在已建立的同步协议模型的基础上，再 3 仿真实验及结果分析 加以卡尔曼滤波器方程以实现递归估计器。 由式(3)和式(4)可以得到观测方程： 多跳同步原理如图2所示。本实验中，为更好 的模拟真实情形，构造了由5个节点组成的二跳同 (0p[k]=0[k]+vo[k] (5) 步网络，以验证不同协议模式下的多跳同步性能。 a[k]=a[k]+[k] 在不同的观测噪声变化下，主要分析了父子时钟 将状态转移方程： 之间时钟偏移和时钟偏移率的估计误差平均值与标 ([k+1]=[k]+a[k]r[k]+w[k] 准差的变化趋势。在如下的仿真实验中，时钟模型 a[k+1]=a[k]+w[k] (式(6)是用来仿真不精确时钟，其最小步长是106 和观测方程(5)写成矩阵形式，以建立时钟同步的 s,远小于时钟同步周期△T(4T=0.1s),△T同时也 状态空间模型： 是KF进行迭代算法的周期。观测噪声（σs,即子

性。 由此 θ 的观测方程为 θＦ［ｋ］ ＝ ［（ｔ １［ｋ］ －ｔ ０［ｋ］） －（ｔ ３［ｋ］ －ｔ ２［ｋ］）］／ ２ ＋ｖθＦ （３） 式中： ｖθＦ 是 θ 的观测噪音，定义为 ｖθＦ ［ｋ］ ＝ Δｔ １ ＋ Δｔ ２ ／ ２ － Δｔ ０ ＋ Δｔ ３ ／ ２ ＋ Δｄ 观测噪音 ｖθＦ 是传输时延不对等性 Δｄ 与时间戳 标记误差 Δｔ ｉ（ ｉ ＝ ０，１，２，３）之和。 假设时间戳标记 的不确定性是均值为零的独立随机变量， σ ２ ＦＴＳ是 Δｔ ０和 Δｔ ３的方差， σ ２ ＳＴＳ是 Δｔ １和 Δｔ ２的方差，那么 ｖθＦ 的方差是各独立随机变量的方差之和： σ ２ θＦ ＝ １ ２ （σ ２ ＦＴＳ ＋ σ ２ ＳＴＳ ＋ σ ２ ｄ ） 由于时间延迟始终是个正数，所以 Δｔ １和 Δｔ ２的 均值不为零，故 ｖθＦ 的均值也不为 ０，其值是 Δｔ １ 和 Δｔ ２均值之和。 假设在一个同步周期（ t［ ｋ］） 内 ｖθＦ 保持不变，则时钟偏移率a［ ｋ］可以从式（４）中计算 出来，故a［ｋ］的观测方程为 αＦ ［ｋ］ ＝ θ［ｋ］ － θ［ｋ － １］ τ［ｋ］ ＝ θ［ｋ］ － θ［ｋ － １］ ΔＴ （４） 同理得 α Ｆ ［ｋ］ 的观测噪音的方差： σ ２ αＦ ＝ ２ （ΔＴ） ２ σ ２ θＦ 需要注意的是，由于 α Ｆ ［ｋ］ 是从 θ 的观测值中 得到的，所以观测噪音 ｖθＦ 与 ｖαＦ 耦合，其协方差为 Ｃｏｖ（ｖαＦ ，ｖθＦ ） ＝ Ｃｏｖ（ｖθＦ ，ｖαＦ ） ＝ ２ σ ２ θＦ ΔＴ ２ 基于卡尔曼滤波器优化的时间同步 假设通过父子节点的同步信息包交换所获取的 时间戳信息是绝对精确可靠的，则如上所述，计算所 得的时钟偏移（ｏｆｆｓｅｔ）和时钟偏移率（ｓｋｅｗ）的观测值 可以直接用于矫正子节点的本地时钟，以实现节点间 的时间同步。 实际上，由于在同步信息包交换过程中 存在着很多不确定性的因素，获取得到的时间信息通 常是不精确、不可靠的。 因此，需要通过滤波器对其 进行预处理。 在已建立的同步协议模型的基础上，再 加以卡尔曼滤波器方程以实现递归估计器。 由式（３）和式（４）可以得到观测方程： θＦ ［ｋ］ ＝ θ［ｋ］ ＋ ｖθＦ ［ｋ］ αＦ ［ｋ］ ＝ α［ｋ］ ＋ ｖαＦ { ［ｋ］ （５） 将状态转移方程： θ［ｋ ＋ １］ ＝ θ［ｋ］ ＋ α［ｋ］τ［ｋ］ ＋ ωθ［ｋ］ { α［ｋ ＋ １］ ＝ α［ｋ］ ＋ ωα ［ｋ］ 和观测方程（５）写成矩阵形式，以建立时钟同步的 状态空间模型： ｘ［ｋ］ ＝ Ａｘ［ｋ － １］ ＋ ω［ｋ］ ｙ［ｋ］ ＝ Ｈｘ［ｋ］ ＋ ｖ［ｋ］ { （６） 式（６）分别为时钟状态方程和时钟观测方程。 式中： ｘ［ｋ］ ＝ ［θ［ｋ］ α［ｋ］］ Ｔ 为第 ｋ 轮的时钟状态 向量； ｙ［ｋ］ ＝ ［θ Ｆ ［ｋ］ α Ｆ ［ｋ］］ Ｔ 为第 ｋ 轮的时钟观 测向量； Ｈ ＝ ［１ ０；０ １］ 为测量系统的参数矩阵方 程，它将真实的状态空间映射到观测空间。 Ａ ＝ ［１ ΔＴ；０ ｐ］ 为 状 态 转 移 矩 阵。 ｖ［ｋ］ ＝ ［νθＦ ［ｋ］ ν αＦ ［ｋ］］ Ｔ 、 ω［ｋ］ ＝ ［ωθ［ｋ］ ωα ［ｋ］］ Ｔ 分别 表示观测噪声和过程噪声。 ｖ［ｋ］ 和 ω［ｋ］ 的各样本 间均相互独立，其中 ｖ［ ｋ］服从 Ｎ （０，Ｓ）正态分布， ω［ｋ］ 服从 Ｎ（０，Ｒ）正态分布。 ｖ［ｋ］ 的均值是与发 送节点和接收节点相关的变量，其均值为零的假设 在实际系统中却不一定成立。 然而，开展卡尔曼滤 波的工作，是建立在假设 ｖ［ｋ］ 均值为零的基础上 的，对于由此引入的误差将反应在时间同步误差的 均值上。 Ｓ、Ｒ 分别为观测噪音和状态噪音的协方差 矩阵： Ｓ ＝ σ ２ θＦ １ ２ ΔＴ ２ ΔＴ ２ （ΔＴ） ２ é ë ê ê ê ê ê ù û ú ú ú ú ú Ｒ ＝ σ ２ θ ０ ０ σ ２ α é ë ê ê ù û ú ú 综上，可用公式来描述卡尔曼滤波器的迭代算法过 程，式（７）、（８）为预测过程式，式（９）、（１０）、（１１）为 更新过程： ｘ ～ （ｋ ｜ ｋ － １） ＝ Ａｘ（ｋ － １） （７） Ｐ（ｋ ｜ ｋ － １） ＝ ＡＰ（ｋ － １）Ａ Ｔ ＋ Ｒ （８） Ｋ（ｋ） ＝ Ｐ（ｋ ｜ ｋ － １）Ｈ Ｔ ［ＨＰ（ｋ ｜ ｋ － １）Ｈ Ｔ ＋ Ｓ］ －１ （９） ｘ ～ （ｋ） ＝ ｘ ～ （ｋ ｜ ｋ － １） ＋ Ｋ（ｋ）［ｙ（ｋ） － ｘ ～ （ｋ ｜ ｋ － １）］ （１０） Ｐ（ｋ） ＝ ［１ － Ｋ（ｋ）］Ｐ（ｋ ｜ ｋ － １） （１１） ３ 仿真实验及结果分析 多跳同步原理如图 ２ 所示。 本实验中，为更好 的模拟真实情形，构造了由 ５ 个节点组成的二跳同 步网络，以验证不同协议模式下的多跳同步性能。 在不同的观测噪声变化下，主要分析了父子时钟 之间时钟偏移和时钟偏移率的估计误差平均值与标 准差的变化趋势。 在如下的仿真实验中，时钟模型 （式（６））是用来仿真不精确时钟，其最小步长是 １０ －６ ｓ，远小于时钟同步周期 ΔΤ（ΔΤ ＝ ０．１ ｓ ）， ΔΤ 同时也 是 ＫＦ 进行迭代算法的周期。 观测噪声（ σＳＴＳ ，即子 ·１７６· 智 能 系 统 学 报 第 ９ 卷

第2期 杨玉景，等：多跳无线传感器网络下基于KF优化的PTP协议 ·177. 时钟做时间标记的不确定性)的变化区间为[10-8， 偏移估计误差的均值变化均呈增加趋势。但基于KF 104]),反应了不同时间标记机制所引起的时延。 优化的PTP算法的均值明显小于无KF优化的PTP 当σs较小时对应了基于硬件的时间标记，此情形下 算法。无KF优化的PTP算法，二跳子节点中offset 的offset主要受初始0。和频率偏移的影响：当σs较 的均值明显大于一跳，且同步误差的传递性较明显。 大时则对应于基于软件的时间标记。衡量时间同步 基于KF优化的PTP算法，二跳子节点中offset均值 的精确度，则是通过时钟偏移的偏移估计误差和时钟 与一跳相差不大，且在一跳的均值上下呈现细微摆 扭曲率估计误差来衡量，在实验中分别对应于估计误 动，故其同步误差的传递性不明显。 差的均值和估计误差的方差。 一未经卡尔曼滤波优化的一跳 经过卡尔曼滤波优化的一跳 102「 日一未经卡尔曼滤波优化的二跳 无优化的 确时间同 子节点 PTP 子节点 PTP子节点 n-1 女一经过卡尔曼滤波优化的二跳 斗10 日88-88gg-多99、9冷 父节点 优化的精确时 间同步 协议 10 子节点2KF子节点4K子节点n 10 10 图2多跳同步拓扑结构 10 Fig.2 Multi-hop synchronization topology 10 10 106 103 10 子时钟时间标记不确定性的标准差/s 3.1 同步误差实验 两跳同步误差对比仿真实验方案如表1所示。 图4时钟偏移率估计误差的平均值 表1两跳同步仿真实验方案 Fig.4 Means of clock skew estimation errors Table 1 Two-hop synchronization simulation experiment 由图4可知，随σs的增加，在无KF优化的 scheme PTP算法下子时钟偏移率估计误差的均值变化呈显 方案名称同步协议名称是否采用KF 同步跳数 著增大趋势，但在KF优化的PTP算法下，则表现出 方案1 PTP 否 相对稳定的趋势，其值明显小于无KF优化的PTP 方案2 PTP 是 1 算法。在无KF优化的PTP算法下，其二跳子节点 方案3 PTP 否 2 中skew的均值大于一跳子节点的值，故同步估计误 方案4 差的传递性较明显：基于KF优化的PTP算法，其二 PTP 是 2 跳子节点中skew的均值略大于一跳子节点的值，故 图3、图4反映了随观测噪声σ（即子节点时钟标 其估计误差的传递性不明显。 记不确定性的标准差)的变化，时钟偏移和时钟偏移率的 估计误差平均值，在4种方案下的变化趋势。 图5、图6反应了随观测噪声（即σs的变化， 时钟偏移和时钟偏移率同步估计误差的标准差在4 10「一O一未经卡尔曼滤波优化的一跳 种方案下的变化趋势。 经过卡尔曼滤波优化的一跳 日一未经卡尔曼滤波优化的二跳 10r 日一未经卡尔曼滤波优化的一跳 ★一经过卡尔曼滤波优化的二跳 十一经过卡尔曼滤波优化的一跳 日一未经卡尔曼滤波优化的二跳 牛10 一★一经过卡尔曼滤波优化的二跳 101 账 嘿 660gg,名930 10“生主主鲤全=学+ 理 10 10 106 103 104 r-9000 8888。g 子时钟时间标记不确定性的标准差/s F108跟d 108 107 106105 101 图3时钟偏移估计误差的平均值 子时钟时间标记不确定性的标准差/s Fig.3 Means of clock offset estimation errors 图5时钟偏移估计误差的标准差 由图3可知，随σs的增加，4种方案下的时钟 Fig.5 Standard deviation of clock offset estimation errors

时钟做时间标记的不确定性）的变化区间为［ １０ －８ ， １０ －４ ］ ［１３］ ，反应了不同时间标记机制所引起的时延。 当 σＳＴＳ 较小时对应了基于硬件的时间标记，此情形下 的 ｏｆｆｓｅｔ 主要受初始 θ０ 和频率偏移的影响；当 σＳＴＳ 较 大时则对应于基于软件的时间标记。 衡量时间同步 的精确度，则是通过时钟偏移的偏移估计误差和时钟 扭曲率估计误差来衡量，在实验中分别对应于估计误 差的均值和估计误差的方差。 图 ２ 多跳同步拓扑结构 Ｆｉｇ．２ Ｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ３．１ 同步误差实验 两跳同步误差对比仿真实验方案如表 １ 所示。 表 １ 两跳同步仿真实验方案 Ｔａｂｌｅ １ Ｔｗｏ⁃ｈｏｐ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｓｃｈｅｍｅ 方案名称 同步协议名称 是否采用 ＫＦ 同步跳数 方案 １ ＰＴＰ 否 １ 方案 ２ ＰＴＰ 是 １ 方案 ３ ＰＴＰ 否 ２ 方案 ４ ＰＴＰ 是 ２ 图３、图４ 反映了随观测噪声σＳＴＳ （即子节点时钟标 记不确定性的标准差）的变化，时钟偏移和时钟偏移率的 估计误差平均值，在４ 种方案下的变化趋势。 图 ３ 时钟偏移估计误差的平均值 Ｆｉｇ．３ Ｍｅａｎｓ ｏｆ ｃｌｏｃｋ ｏｆｆｓｅｔ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒｓ 由图 ３ 可知，随 σＳＴＳ 的增加，４ 种方案下的时钟 偏移估计误差的均值变化均呈增加趋势。 但基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法的均值明显小于无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法。 无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法，二跳子节点中 ｏｆｆｓｅｔ 的均值明显大于一跳，且同步误差的传递性较明显。 基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法，二跳子节点中 ｏｆｆｓｅｔ 均值 与一跳相差不大，且在一跳的均值上下呈现细微摆 动，故其同步误差的传递性不明显。 图 ４ 时钟偏移率估计误差的平均值 Ｆｉｇ．４ Ｍｅａｎｓ ｏｆ ｃｌｏｃｋ ｓｋｅｗ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒｓ 由图 ４ 可知，随 σＳＴＳ 的增加，在无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法下子时钟偏移率估计误差的均值变化呈显 著增大趋势，但在 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法下，则表现出 相对稳定的趋势，其值明显小于无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法。 在无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法下，其二跳子节点 中 ｓｋｅｗ 的均值大于一跳子节点的值，故同步估计误 差的传递性较明显；基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法，其二 跳子节点中 ｓｋｅｗ 的均值略大于一跳子节点的值，故 其估计误差的传递性不明显。 图 ５、图 ６ 反应了随观测噪声（即 σＳＴＳ 的变化， 时钟偏移和时钟偏移率同步估计误差的标准差在 ４ 种方案下的变化趋势。 图 ５ 时钟偏移估计误差的标准差 Ｆｉｇ．５ Ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｏｃｋ ｏｆｆｓｅｔ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒｓ 第 ２ 期 杨玉景，等： 多跳无线传感器网络下基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 协议 ·１７７·

·178 智能系统学报 第9卷 由图5可知，随σs的增加，4种方案下的时钟 络中能表现出良好的同步性能。由此说明，卡尔曼 偏移估计误差的标准差均呈增加趋势，但基于KF 滤波器在同步过程中通过滤除同步噪声的干扰，抑 优化的PTP算法的值明显小于无KF优化的PTP 制同步误差的传递，从而进一步有利于同步网络的 算法。无KF优化的PTP算法，二跳子节点中offset 扩展。 的标准差大于一跳，故其同步估计误差的传递性较 4结束语 明显。基于KF优化的PTP算法，二跳子节点中off st的标准差与一跳相差不大，故其同步估计误差的 通过对基于KF优化的PTP时间同步算法进行 传递性不明显。 理论的分析、建模和仿真，并与单跳仿真结果对比分 日一未经卡尔曼滤波优化的一跳 析可以得出如下实验结论：在多跳同步网络中，基于 经过卡尔曼滤波优化的一跳 卡尔曼滤波器优化的精确时间同步协议，同步误差 102r 日一 未经卡尔曼滤波优化的二跳 10 ★一经过卡尔曼滤波优化的二跳 控制在微秒级、误差传递性较小且具有较好的稳定 性，表现出优异的同步性能及良好的适应性并为在 10 8888股.888路：常金8889 真实物理环境下配置无线传感器网络的相关参数提 10 供了合理参考。 0个 参考文献： 油10 [1]SUNDARARAMAN B,BUY U,KSHEMKALYANI A D. 超 Clock synchronization for wireless sensor networks:a survey 10 10 107 106 [J].Ad Hoc Networks,2005,3(3):281-323 105 10 子时钟时间标记不确定性的标准差/s [2]AKYILDIZ I F,SU W,SANKARASUBRAMANIAM Y,et 图6时钟偏移率估计误差的标准差 al.Wireless sensor networks:a survey[J].Computer Net- Fig.6 Standard deviation of clock skew estimation errors works,.2002,38(4):393-422. [3]WEI Zhu.TDMA frame synchronization of mobile stations u- 由图6可知，随σs的增加，时钟偏移率估计误 sing a radio clock signal for short range communications 差标准差在无KF优化下呈明显增加趋势。但在 [C]//Proceedings of the 1994 IEEE 44th Vehicular Tech- KF优化的PTP算法下，则呈相对稳定趋势，明显小 nology Conference.1994,3:1878-1882. 于无KF优化的PTP算法。无KF优化的PTP算 [4]BROKMAN G.MARCH B,ROMHILD D,et al.Integrated 法，二跳子节点中skw的标准差大于一跳同步子节 multi-sensors for indusial humidity measurement[C]//Pro- 点的值，且同步估计误差的传递性较明显：基于KF ceedings of the IEEE International Conference on Multisen- 优化的PTP算法，二跳子节点中skew的标准差略 sor Fusion and Integration for Intelligent Systems.[S.1.], 大于对应一跳的值，故其同步估计误差的传递性不 2001:201-203. 明显。 [5]MUDUMBAI R,BARRIAC G,MADHOW U.On the feasi- 3.2 结果分析 bility of distributed beamforming in wireless networks J]. 上述实验结果表明：在4种方案下，子节点的时 IEEE Transactions on Wireless Communications,2007,6 钟偏移和时钟偏移率估计误差的均值和标准差的变 (5):1754-1763. 化趋势反映了不同协议模式下的同步精度和稳定性 [6]CAPKUN S,CAGALJ M,SRIVASTAVA M.Secure locali- 的变化规律4。基于卡尔曼滤波器(KF)优化的 zation with hidden and mobile base stations[C]//Proceed- PTP算法，其性能在精度和稳定性上均优于无KF ings of 25th IEEE International Conference on Computer 优化的PTP算法，且在多跳同步中性能更优。 Communications.Barcelona,Spain,2006:1-10. [7]EIDSON J C.FISCHER M,WHITE J.IEEE 1588 standard 在多跳环境中，基于KF优化的PTP算法的时 for a precision clock synchronization protocol for networked 钟偏移和时钟偏移率的估计误差在精度和稳定性上 measurement and control systems [S]//IEC 61588(E): 具有明显优势，能表现出较好的同步性能。当观测 2004一EEE Std.1588(E),2002. 噪声较小（即σ时，基于KF优化的PTP算法在单 [8 Karaki J N,Mustafa R,Kamal A E.Data aggregation and 跳网络中的同步优势不明显，而在多跳网络环境中， routing in Wireless Sensor Networks:Optimal and heuristic 时间同步优势明显：随观测噪声（即σ的逐步增 algorithms[J].Computer Networks,2009.53 (7):945- 大，基于KF优化的PTP算法在单跳和多跳同步中 960. 的优势均显著。由此可知，基于KF优化的PTP算 [9]HAMITON B R,MA X,ZHAO Q,et al.Aces:adaptive 法在观测噪声较大或同步跳数较多的无线传感器网 clock estimation and synchronization using Kalman filtering

由图 ５ 可知，随 σＳＴＳ 的增加，４ 种方案下的时钟 偏移估计误差的标准差均呈增加趋势，但基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法的值明显小于无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法。 无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法，二跳子节点中 ｏｆｆｓｅｔ 的标准差大于一跳，故其同步估计误差的传递性较 明显。 基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法，二跳子节点中 ｏｆｆ⁃ ｓｅｔ 的标准差与一跳相差不大，故其同步估计误差的 传递性不明显。 图 ６ 时钟偏移率估计误差的标准差 Ｆｉｇ．６ Ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｏｃｋ ｓｋｅｗ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒｓ 由图 ６ 可知，随 σＳＴＳ 的增加，时钟偏移率估计误 差标准差在无 ＫＦ 优化下呈明显增加趋势。 但在 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法下，则呈相对稳定趋势，明显小 于无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法。 无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算 法，二跳子节点中 ｓｋｅｗ 的标准差大于一跳同步子节 点的值，且同步估计误差的传递性较明显；基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法，二跳子节点中 ｓｋｅｗ 的标准差略 大于对应一跳的值，故其同步估计误差的传递性不 明显。 ３．２ 结果分析 上述实验结果表明：在 ４ 种方案下，子节点的时 钟偏移和时钟偏移率估计误差的均值和标准差的变 化趋势反映了不同协议模式下的同步精度和稳定性 的变化规律［１４］ 。 基于卡尔曼滤波器（ＫＦ） 优化的 ＰＴＰ 算法，其性能在精度和稳定性上均优于无 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法，且在多跳同步中性能更优。 在多跳环境中，基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法的时 钟偏移和时钟偏移率的估计误差在精度和稳定性上 具有明显优势，能表现出较好的同步性能。 当观测 噪声较小（即 σＳＴＳ 时，基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法在单 跳网络中的同步优势不明显，而在多跳网络环境中， 时间同步优势明显；随观测噪声（即 σＳＴＳ 的逐步增 大，基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算法在单跳和多跳同步中 的优势均显著。 由此可知，基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 算 法在观测噪声较大或同步跳数较多的无线传感器网 络中能表现出良好的同步性能。 由此说明，卡尔曼 滤波器在同步过程中通过滤除同步噪声的干扰，抑 制同步误差的传递，从而进一步有利于同步网络的 扩展。 ４ 结束语 通过对基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 时间同步算法进行 理论的分析、建模和仿真，并与单跳仿真结果对比分 析可以得出如下实验结论：在多跳同步网络中，基于 卡尔曼滤波器优化的精确时间同步协议，同步误差 控制在微秒级、误差传递性较小且具有较好的稳定 性，表现出优异的同步性能及良好的适应性并为在 真实物理环境下配置无线传感器网络的相关参数提 供了合理参考。 参考文献： ［１］ ＳＵＮＤＡＲＡＲＡＭＡＮ Ｂ， ＢＵＹ Ｕ， ＫＳＨＥＭＫＡＬＹＡＮＩ Ａ Ｄ． Ｃｌｏｃｋ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ： ａ ｓｕｒｖｅｙ ［Ｊ］． Ａｄ Ｈｏｃ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ， ２００５， ３（３）： ２８１⁃３２３． ［２］ＡＫＹＩＬＤＩＺ Ｉ Ｆ， ＳＵ Ｗ， ＳＡＮＫＡＲＡＳＵＢＲＡＭＡＮＩＡＭ Ｙ， ｅｔ ａｌ． Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ： ａ ｓｕｒｖｅｙ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｎｅｔ⁃ ｗｏｒｋｓ， ２００２， ３８ （４）： ３９３⁃４２２． ［３］ＷＥＩ Ｚｈｕ． ＴＤＭＡ ｆｒａｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｕ⁃ ｓｉｎｇ ａ ｒａｄｉｏ ｃｌｏｃｋ ｓｉｇｎａｌ ｆｏｒ ｓｈｏｒｔ ｒａｎｇｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １９９４ ＩＥＥＥ ４４ｔｈ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈ⁃ ｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ． １９９４， ３： １８７８⁃１８８２． ［４］ＢＲＯＫＭＡＮ Ｇ， ＭＡＲＣＨ Ｂ， ＲＯＭＨＩＬＤ Ｄ， ｅｔ ａｌ． Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｕｌｔｉ⁃ｓｅｎｓｏｒｓ ｆｏｒ ｉｎｄｕｓｉａｌ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍｕｌｔｉｓｅｎ⁃ ｓｏｒ Ｆｕｓｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ． ［ Ｓ． ｌ．］， ２００１： ２０１⁃２０３． ［５］ＭＵＤＵＭＢＡＩ Ｒ， ＢＡＲＲＩＡＣ Ｇ， ＭＡＤＨＯＷ Ｕ． Ｏｎ ｔｈｅ ｆｅａｓｉ⁃ ｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ ｉｎ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ， ２００７， ６ （５）： １７５４⁃１７６３． ［６］ＣＡＰＫＵＮ Ｓ， ＣＡＧＡＬＪ Ｍ， ＳＲＩＶＡＳＴＡＶＡ Ｍ． Ｓｅｃｕｒｅ ｌｏｃａｌｉ⁃ ｚａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｈｉｄｄｅｎ ａｎｄ ｍｏｂｉｌｅ ｂａｓｅ ｓｔａｔｉｏｎｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄ⁃ ｉｎｇｓ ｏｆ ２５ｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ． Ｂａｒｃｅｌｏｎａ， Ｓｐａｉｎ， ２００６： １⁃１０． ［７］ＥＩＤＳＯＮ Ｊ Ｃ， ＦＩＳＣＨＥＲ Ｍ， ＷＨＩＴＥ Ｊ． ＩＥＥＥ １５８８ ｓｔａｎｄａｒｄ ｆｏｒ ａ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｃｌｏｃｋ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｆｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｅｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍｓ ［ Ｓ］ ／ ／ ＩＥＣ ６１５８８ （ Ｅ）： ２００４—ＩＥＥＥ Ｓｔｄ． １５８８（Ｅ）， ２００２． ［８］Ｋａｒａｋｉ Ｊ Ｎ， Ｍｕｓｔａｆａ Ｒ ， Ｋａｍａｌ Ａ Ｅ． Ｄａｔａ ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｏｕｔｉｎｇ ｉｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ： Ｏｐｔｉｍａｌ ａｎｄ ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ， ２００９， ５３ （ ７）： ９４５⁃ ９６０． ［９］ＨＡＭＩＴＯＮ Ｂ Ｒ， ＭＡ Ｘ， ＺＨＡＯ Ｑ， ｅｔ ａｌ． Ａｃｅｓ： ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｌｏｃｋ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ·１７８· 智 能 系 统 学 报 第 ９ 卷

第2期 杨玉景，等：多跳无线传感器网络下基于KF优化的PTP协议 ·179. [C]//Proc IEEE ISPCS.Ann Arbor,USA,2008:127- [14]MILIS D L.Internet time synchronization:the network 130. time protocol[M].IEEE Computer Society Press,1994: [10]袁晓光，杨万海，史林.多跳无线传感器网络决策融合 25-36. [J].系统工程与电子技术，2009,31(4)：976-981. 作者简介： YUAN Xiaoguang,YANG Wanhai,SHI Lin.Decision fu- 杨玉景，女，1987年生，硕士研究 sion in multi-hop wireless sensor networks J].Systems 生，主要研究方向为无线传感器网络。 Engineering and Electronics,2009,31(4):976-981. [11]叶玲，李太华，代学武无线传感器网网络环境下基于卡 尔曼滤波的PTP协议[J].智能系统学报，2012,7(6)： 518-524. 黄艺文，女，1989年生，硕士研究 YE Ling,LI Taihua,DAI Xuewu.Kalman filtering for pre- 生，主要研究方向为无线传感器网络。 cision time synchronization in wireless sensor networks[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems,2012,7(6): 518-524. [12]ZENG Y,HU B,LIU S.Vector Kalman filter using multi- ple parents for time synchronization in multi-hop sensor networks[C]//Proc of the IEEE SECON.San Francisco, 李太华，男，1977年生，副教授，硕 USA,2008:413-421. [13]BARENDT N,CORRELL K,BARNICKY M.Servo design 土研究生导师.主要研究方向为智能信 息处理，无线传感器网络。 considerations for software-only implementations of preci- sion time protocol [C ]//ISPCS.Zurich,Switzerland, 2005:10-12. 第24届柔性自动化与智能制造国际学术会议 24th International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing FAIM 2014) The International Conference Flexible Automation and Intelligent Manufacturing (FAIM)is the leading international fo- rum to disseminate recent and relevant research,theories and practices of manufacturing.Following success of our earlier FAIM conferences,the FAIM 2014(24th edition)will be held at the beautiful and historic City of San Antonio,Texas dur- ing May20-23,2014. The City of San Antonio is easily accessible,served by all major US airlines as well as several international airlines.The conference site will be just a few blocks away from the scenic Riverwalk,the historic Alamo/San Antonio Missions,Tower of the Americas,Institute of Texas Culture,and many other sightseeing and shopping options.Theme parks(SeaWorld,and Six Flags Fiesta Texas)and water park(Schlitterbahn)are all in short driving range for memorable family vacation funs. Acceptance of papers is based on the review of full paper (up to 8 pages).Each paper will be evaluated by three members of the International Program Committee.However,prospective authors should submit a short abstract in advance to ensure topics fit within the conference scope.Abstracts should be written in English and should contain no more than 300 words.Authors of accepted abstracts will be invited to submit a complete paper for further peer review and eventual publication in the conference proceedings.A maximum of two papers per presenting author will be permitted.At least one author must register for the conference in order to have the paper published in the conference proceedings.More detailed information and instructions for manuscript preparation and submission will be available later in the conference website at http://camls.utsa.edu/faim2014. Corresponding authors of selected high-quality papers will be urged to extend and refine their manuscript contents for submissions to fast-track peer-review processes for potential publications in international scientific refereed journals such as Robotics and Computer-Integrated Manufacturing,SME Journal of Manufacturing Systems,International Journal of Ad- vanced Manufacturing Technology,etc

［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃ ＩＥＥＥ ＩＳＰＣＳ． Ａｎｎ Ａｒｂｏｒ， ＵＳＡ， ２００８： １２７⁃ １３０． ［１０］袁晓光，杨万海，史林． 多跳无线传感器网络决策融合 ［Ｊ］．系统工程与电子技术， ２００９， ３１（４）： ９７６⁃９８１． ＹＵＡＮ Ｘｉａｏｇｕａｎｇ， ＹＡＮＧ Ｗａｎｈａｉ， ＳＨＩ Ｌｉｎ． Ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｕ⁃ ｓｉｏｎ ｉｎ ｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［ Ｊ］． Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ， ２００９， ３１（４）： ９７６⁃９８１． ［１１］叶玲，李太华，代学武．无线传感器网网络环境下基于卡 尔曼滤波的 ＰＴＰ 协议［Ｊ］．智能系统学报， ２０１２， ７（６）： ５１８⁃５２４． ＹＥ Ｌｉｎｇ， ＬＩ Ｔａｉｈｕａ， ＤＡＩ Ｘｕｅｗｕ． Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｆｏｒ ｐｒｅ⁃ ｃｉｓｉｏｎ ｔｉｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］． ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１２， ７ （ ６）： ５１８⁃５２４． ［１２］ＺＥＮＧ Ｙ， ＨＵ Ｂ， ＬＩＵ Ｓ． Ｖｅｃｔｏｒ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ ｕｓｉｎｇ ｍｕｌｔｉ⁃ ｐｌｅ ｐａｒｅｎｔｓ ｆｏｒ ｔｉｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ ＳＥＣＯＮ． Ｓａｎ Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ， ＵＳＡ， ２００８： ４１３⁃４２１． ［１３］ＢＡＲＥＮＤＴ Ｎ， ＣＯＲＲＥＬＬ Ｋ， ＢＡＲＮＩＣＫＹ Ｍ． Ｓｅｒｖｏ ｄｅｓｉｇｎ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｓｏｆｔｗａｒｅ⁃ｏｎｌｙ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｐｒｅｃｉ⁃ ｓｉｏｎ ｔｉｍｅ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ［ Ｃ ］ ／ ／ ＩＳＰＣＳ． Ｚｕｒｉｃｈ， Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ， ２００５： １０⁃１２． ［１４］ ＭＩＬＬＳ Ｄ Ｌ． Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｔｉｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ： ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｉｍｅ ｐｒｏｔｏｃｏｌ［Ｍ］． ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｐｒｅｓｓ， １９９４： ２５－３６． 作者简介： 杨玉景，女，１９８７ 年生，硕士研究 生，主要研究方向为无线传感器网络。 黄艺文，女，１９８９ 年生，硕士研究 生，主要研究方向为无线传感器网络。 李太华，男，１９７７ 年生，副教授，硕 士研究生导师．主要研究方向为智能信 息处理，无线传感器网络。 第 ２４ 届柔性自动化与智能制造国际学术会议 ２４ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ （ＦＡＩＭ ２０１４） Ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ （ＦＡＩＭ） ｉｓ ｔｈｅ ｌｅａｄｉｎｇ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｆｏ⁃ ｒｕｍ ｔｏ ｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｅ ｒｅｃｅｎｔ ａｎｄ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ， ｔｈｅｏｒｉｅｓ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ ｏｆ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ． Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｓｕｃｃｅｓｓ ｏｆ ｏｕｒ ｅａｒｌｉｅｒ ＦＡＩＭ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｓ， ｔｈｅ ＦＡＩＭ ２０１４ （２４ｔｈ ｅｄｉｔｉｏｎ） ｗｉｌｌ ｂｅ ｈｅｌｄ ａｔ ｔｈｅ ｂｅａｕｔｉｆｕｌ ａｎｄ ｈｉｓｔｏｒｉｃ Ｃｉｔｙ ｏｆ Ｓａｎ Ａｎｔｏｎｉｏ， Ｔｅｘａｓ ｄｕｒ⁃ ｉｎｇ Ｍａｙ ２０－２３， ２０１４． Ｔｈｅ Ｃｉｔｙ ｏｆ Ｓａｎ Ａｎｔｏｎｉｏ ｉｓ ｅａｓｉｌｙ ａｃｃｅｓｓｉｂｌｅ， ｓｅｒｖｅｄ ｂｙ ａｌｌ ｍａｊｏｒ ＵＳ ａｉｒｌｉｎｅｓ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｓｅｖｅｒａｌ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ａｉｒｌｉｎｅｓ． Ｔｈｅ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｔｅ ｗｉｌｌ ｂｅ ｊｕｓｔ ａ ｆｅｗ ｂｌｏｃｋｓ ａｗａｙ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｓｃｅｎｉｃ Ｒｉｖｅｒｗａｌｋ， ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｒｉｃ Ａｌａｍｏ ／ Ｓａｎ Ａｎｔｏｎｉｏ Ｍｉｓｓｉｏｎｓ， Ｔｏｗｅｒ ｏｆ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｓ， Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｘａｓ Ｃｕｌｔｕｒｅ， ａｎｄ ｍａｎｙ ｏｔｈｅｒ ｓｉｇｈｔｓｅｅｉｎｇ ａｎｄ ｓｈｏｐｐｉｎｇ ｏｐｔｉｏｎｓ． Ｔｈｅｍｅ ｐａｒｋｓ （ＳｅａＷｏｒｌｄ， ａｎｄ Ｓｉｘ Ｆｌａｇｓ Ｆｉｅｓｔａ Ｔｅｘａｓ） ａｎｄ ｗａｔｅｒ ｐａｒｋ （Ｓｃｈｌｉｔｔｅｒｂａｈｎ） ａｒｅ ａｌｌ ｉｎ ｓｈｏｒｔ ｄｒｉｖｉｎｇ ｒａｎｇｅ ｆｏｒ ｍｅｍｏｒａｂｌｅ ｆａｍｉｌｙ ｖａｃａｔｉｏｎ ｆｕｎｓ． Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ ｏｆ ｐａｐｅｒｓ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ｆｕｌｌ ｐａｐｅｒ （ ｕｐ ｔｏ ８ ｐａｇｅｓ）． Ｅａｃｈ ｐａｐｅｒ ｗｉｌｌ ｂｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｂｙ ｔｈｒｅｅ ｍｅｍｂｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ． Ｈｏｗｅｖｅｒ， ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ ａｕｔｈｏｒｓ ｓｈｏｕｌｄ ｓｕｂｍｉｔ ａ ｓｈｏｒｔ ａｂｓｔｒａｃｔ ｉｎ ａｄｖａｎｃｅ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｏｐｉｃｓ ｆｉｔ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｓｃｏｐｅ． Ａｂｓｔｒａｃｔｓ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｗｒｉｔｔｅｎ ｉｎ Ｅｎｇｌｉｓｈ ａｎｄ ｓｈｏｕｌｄ ｃｏｎｔａｉｎ ｎｏ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ３００ ｗｏｒｄｓ． Ａｕｔｈｏｒｓ ｏｆ ａｃｃｅｐｔｅｄ ａｂｓｔｒａｃｔｓ ｗｉｌｌ ｂｅ ｉｎｖｉｔｅｄ ｔｏ ｓｕｂｍｉｔ ａ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｐａｐｅｒ ｆｏｒ ｆｕｒｔｈｅｒ ｐｅｅｒ ｒｅｖｉｅｗ ａｎｄ ｅｖｅｎｔｕａｌ ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ． Ａ ｍａｘｉｍｕｍ ｏｆ ｔｗｏ ｐａｐｅｒｓ ｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ ｗｉｌｌ ｂｅ ｐｅｒｍｉｔｔｅｄ． Ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ａｕｔｈｏｒ ｍｕｓｔ ｒｅｇｉｓｔｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｈａｖｅ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ． Ｍｏｒｅ ｄｅｔａｉｌｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｍａｎｕｓｃｒｉｐｔ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｕｂｍｉｓｓｉｏｎ ｗｉｌｌ ｂｅ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｌａｔｅｒ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｗｅｂｓｉｔｅ ａｔ ｈｔｔｐ： ／ ／ ｃａｍｌｓ．ｕｔｓａ．ｅｄｕ ／ ｆａｉｍ２０１４． Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒｓ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｈｉｇｈ⁃ｑｕａｌｉｔｙ ｐａｐｅｒｓ ｗｉｌｌ ｂｅ ｕｒｇｅｄ ｔｏ ｅｘｔｅｎｄ ａｎｄ ｒｅｆｉｎｅ ｔｈｅｉｒ ｍａｎｕｓｃｒｉｐｔ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｆｏｒ ｓｕｂｍｉｓｓｉｏｎｓ ｔｏ ｆａｓｔ⁃ｔｒａｃｋ ｐｅｅｒ⁃ｒｅｖｉｅｗ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｆｏｒ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｒｅｆｅｒｅｅｄ ｊｏｕｒｎａｌｓ ｓｕｃｈ ａｓ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ⁃Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ， ＳＭＥ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄ⁃ ｖａｎｃｅｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ｅｔｃ． 第 ２ 期 杨玉景，等： 多跳无线传感器网络下基于 ＫＦ 优化的 ＰＴＰ 协议 ·１７９·