【摘 要】
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时钟同步为无线传感器网络中的节点处理分布式任务提供了一个共同的时间参考，无线传感器网络需要精确的时钟同步来保持数据的一致性和协调性，但是同步过程中的不确定性延迟会严重干扰同步参数的计算。为了消除消息延迟的不确定性对时钟同步的影响，本文考虑高斯分布的消息延迟，建立了新的时钟同步模型，并基于卡尔曼滤波和分布式时钟同步算法，提出了一种能够有效处理延迟影响的时钟同步算法，该算法使用广播的单向通信方式，所有
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时钟同步为无线传感器网络中的节点处理分布式任务提供了一个共同的时间参考，无线传感器网络需要精确的时钟同步来保持数据的一致性和协调性，但是同步过程中的不确定性延迟会严重干扰同步参数的计算。为了消除消息延迟的不确定性对时钟同步的影响，本文考虑高斯分布的消息延迟，建立了新的时钟同步模型，并基于卡尔曼滤波和分布式时钟同步算法，提出了一种能够有效处理延迟影响的时钟同步算法，该算法使用广播的单向通信方式，所有参数可以在接收端独立更新，另外考虑了以计算的全局时间为参考更新偏差来提升同步精度。使用5个节点进行MATLAB仿真实验和nRF52832硬件验证，在微秒级延迟下，本算法的同步精度可以维持在10μs,相较于其他算法，本算法维持了很好的同步精度和稳定性。
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