随着人类对感知自身周边环境、获取自身周围信息的需求不断提高,无线传感器网络越来越多地被应用于人们工作与生活的各方面。作为当前热门的物联网技术的一种具体实现,无线传感器网络在目标位置与状态的追踪、工程项目的风险监测与报警以及系统的智能控制与节能等应用中,发挥着不可替代的作用。无线传感器网络的核心部件是传感器,网络内的传感器元件需要彼此通信保持协同工作以及实时更新状态。由于无线传感器网络通常在相对独立的环境下工作,在缺乏外部信息的条件下,为了保证各节点能协同工作完成各项任务,时钟同步对于无线传感器网络具有重要的意义。在无线传感器网络中,各传感器节点都维护着自身的时钟,这些时钟的初始基准、钟速和老化率都彼此不同,时钟同步的目的是将所有节点的时钟同步到同一时钟基准下。典型的时钟同步算法,包括参考广播同步算法(RBS)以及时延度量时间同步算法(DMTS)等,都是通过建立线性相对时钟模型将彼此独立的时钟进行关联,选择系统内某一节点的时钟作为参考,利用建立的模型将所有节点的时钟同步到该参考时钟下。影响该模式的时钟同步精度因素包括硬件时延、时钟跳动以及多径效应等,此外利用线性模型描述时钟的运行规律会引入模型误差,如何尽可能降低模型误差对于提高时钟同步精度有重要意义。针对上述提出的、基于线性相对时钟模型的时钟同步算法中存在的各种影响同步精度的因素,本文利用无线传感器网络的一个典型应用:基于超宽带信号与到达时间差(TDOA)模式的室内定位系统,对这些问题逐一进行了分析并给出了相应的解决方法,同时设计了定位解算软件,作为超宽带室内定位平台的重要模块。具体工作包括:(1)设计了一种硬件时延的标定算法与相应的实验方法。在借鉴传统的基于硬件间双向通信的硬件时延标定算法的基础上,不改变TDOA定位的单向通信模式,设计出一种简易有效的硬件时延标定算法。本文的实验结果表明,不进行硬件时延修正引入的距离误差可达百米量级,将硬件时延视作常量所引入的代表性误差为厘米级,对比二者的误差量级可以得知,在TDOA定位中,准确标定硬件时延是保证定位精度的重要基础工作,因此本文提出的硬件时延标定算法在实际TDOA室内定位中有较强的实用意义;(2)针对如何提高线性相对时钟模型的建模精度,提出了逐步长探测法,该方法通过逐步增加用于建模的原始时钟数据的时长,依次统计利用每段时长所建立的模型的拟合误差与预报误差,综合比较后,选出误差特性最优的一组所对应的时长作为时钟建模的依据。由于在TDOA定位系统中,基站间的通信周期基本保持不变,因此逐步长探测法实际上解决了用多少组时钟数据进行建模能获得最佳建模效果的问题;(3)利用阈值法以及排序筛选法处理基站间通信可能产生的异常时钟数据,包括因硬件内因导致的时钟跳变以及室内环境因素导致的多径效应。实验结果显示,在合适选取误差阈值的前提下,利用阈值法基本能将明显的时钟跳动剔除,而利用排序筛选法处理受多径效应影响严重的时钟数据后,建模误差能减小约60%,稳定性提升约30%,对于不受多径影响的正常时钟数据,利用排序筛选法处理后的建模精度与直接建模的精度基本相同。(4)阐述了超宽带室内定位平台的搭建原则与方法,并针对平台中的重要模块:定位解算模块,独立设计了一套较为完整可靠的定位解算软件。软件的主要功能包括与超宽带硬件系统以及定位展示与管理平台间的通信、超宽带原始观测值的解析、定位与误差处理以及文件的读写等。实验结果显示,本文设计的定位解算软件能稳定地输出定位结果,并具备与硬件系统和管理平台交互的功能,可以作为整个超宽带室内定位平台的重要模块之一。(5)为了进一步验证上述优化方法的效果,本文对比了采用上述方法的优化线性模型与典型时钟同步算法:RBS算法与改进DMTS算法的建模误差,结果显示,当多径效应的影响微弱时,RBS算法的整体拟合精度低于优化线性模型,改进DMTS算法因过拟合现象,其预报误差较其他2种算法更大;当多径效应严重时,采用优化线性模型的误差相较于改进DMTS算法,减小1倍左右。除此以外,本文还将优化线性模型与RBS算法用于TDOA定位解算,定位结果显示,RBS算法的定位准确性略优于优化线性模型,这是由于硬件时延未得到较好的标定所致,但优化线性模型的稳定性约为RBS算法2倍,在数据质量良好的情况下,采用优化线性模型的静态定位准确度可优于10cm。