【摘 要】
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针对Sage-Husa算法在估计处于突变模式的时钟频率过程中收敛速度慢的问题,本文提出一种基于双模时钟频率估计的时间同步算法(Bimodal Clock Frequency Estimation Based Time
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针对Sage-Husa算法在估计处于突变模式的时钟频率过程中收敛速度慢的问题,本文提出一种基于双模时钟频率估计的时间同步算法(Bimodal Clock Frequency Estimation Based Time Synchronization Algorithm, BCFE-TSA)。该算法首先采用基于阈值的时钟频率变化检测方法检测时钟频率变化,对于处于突变模式的时钟频率,采用基于斜率估计方法快速跟踪；而对于处于平稳模式时钟频率,采用Sage-Husa算法提高估计精度。为了验证BCFE-TSA算法的有效性,在相同的网络仿真环境中,分别采用改进的最小二乘算法,基于斜率估计算法、无迹Kalman滤波算法对网络中节点的时钟频率进行估计,客观地说明BCFE-TSA算法在时钟频率处于不同模式时估计时钟频率的优越性。在NS2上的仿真实验结果表明,相对于其他的时钟频率估计算法,BCFE-TSA不仅估计精度高,而且收敛速度快。
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