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物联网技术的不断进步,带来了无线传感器网络的飞速发展。无线传感器网络作为典型的分布式网络,具有自组织、部署灵活、成本低等优势,其最大的弱点是系统的稳定性和可靠性较差。时间同步是解决无线传感器网络稳定性和可靠性的关键技术。而传统的GPS和NTP算法由于复杂度及能量问题,对节点能量及能力受限的无线传感器网络并不适用。寻求适于无线传感器网络的高精度的时间同步算法势在必行。IEEE1588精确时间同步协议(Precision Time Synchronization Protocol,PTP),在一定条件下,其同步精度可控制在微秒级,远高于NTP算法。同时,相比于FTSP、TPSN等算法,IEEE1588PTP操作更为简单、对带宽要求相对较低,更加适于运行在通信带宽和能量受限的无线传感器网络设备上。但IEEE1588PTP是针对有线网络环境提出的,需要对称的通信路径和精确的时间标记。如何找到合理的解决方案,将其应用于多跳无线传感器网络环境中以提高无线传感器网络的时间同步精度尚无定论。面对这一现状,针对无线传感器网络低功耗的特点以及对时钟同步算法高精度的要求,本研究提出了一种基于卡尔曼滤波技术优化的IEEE1588PTP的时间同步方法,并通过仿真实验来验证该方法的可行性。论文主要工作如下：1.基于对无线传感器网络节点时钟硬件特征的分析,本研究构建了无线传感器网络传感器节点时钟的数学模型；2.基于对IEEE1588PTP同步报文交换机制的分析,本研究构建了多跳无线传感器网络环境下的IEEE1588PTP同步报文交换的数学模型,并在MATLAB/SIMULINK平台搭建IEEE1588PTP同步报文交换的状态空间模型,通过仿真实验结果可知：IEEE1588PTP在多跳无线传感器网络中能达到较高的时间同步精度,表现了良好的适应性；3.基于上述IEEE1588PTP模型以及对卡尔曼滤波技术工作原理的分析,本研究采用卡尔曼滤波器对IEEE1588PTP的同步性能进行优化,并在MATLAB/SIMULINK平台上搭建基于卡尔曼滤波优化的IEEE1588PTP的空间模型。仿真实验结果显示：针对不同子时钟标记的不确定性,相对于无卡尔曼滤波器优化的IEEE1588PTP,基于卡尔曼滤波优化的IEEE1588PTP在同步精度和稳定性上均表现出显著优势。由此可知,基于卡尔曼滤波优化的IEEE1588PTP在无线传感器网络环境下,能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多跳无线传感器网络。