无线传感器网络同步算法的研究与探讨
假设网内任意节点i，对应其所有的邻居节点的时隙差值为△tij，可以算出所有邻居节点的时隙偏差值的加权平均值为εi，时隙修正量ωij。节点互同步过程如图1所示，假设节点5能感知其邻居节点(节点3、节点6、节点9)的参考时隙偏差△t53(n)、△t56和△t59(n)，从而计算出自己的时隙调整量：
ε5=ω55×0+ω53△t53(n)+ω56△t56(n)+ω59△t59(n) (7)
式中ω55+ω53+ω56+ω59=1，然后计算出参考的时隙基准：
t5(n+1)=t5(n)-ε5(n) (8)本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/160602.htm
，式中N为网络的节点数。一种可行的权值选择方法是采用邻居节点的算术平均法，把相邻的节点的时隙偏差算术平均后作为时隙的修正量。对此算法的收敛性的仿真分析得出，随着节点覆盖半径的提高，每个节点的连通度增大，网络的最大跳数变少，因而收敛速度提高。算法平均迭代38次可以达到最大时隙偏差收敛到10-5以下。
5 总结及展望
本文从时间同步的概念出发，首先简要介绍了几种典型的时间同步算法及分析了他们的优缺点，并对它们的时间同步算法的性能进行了综合比较，然后还介绍了与传统基于时间信息交换的时间同步算法不同的两种新技术：萤火虫同步技术和协作同步技术。虽然目前对于无线传感器网络时间同步算法的研究已经取得了如此大的进展，但是基于无线传感器网络的不同的应用特征，还可以在以下几个方面作进一步的研究和发展：
①大规模无限传感节点的时间同步研究。现有的大部分时间同步算法都是在实验室平台，是基于几个或小规模的单跳网络节点的仿真和研究。而现实中，随着传感器节点的低成本、微型化，及实际中的应用，大规模的多跳的无线自组网的传感器网络的研究将是今后研究的方向之一。
②鲁棒性和容错性的研究。现有的时间同步算法基本上都是在实验室或较简单的室外环境下实现的，和实际的不可预测的、恶劣的真实环境相比，存在更多的干扰因素，因此时间同步算法在现实中的鲁棒性和容错性的研究也将是今后的研究方向之一。
③可拓展性的研究。无线传感器网络节点的生产商很多，网络中一般会包含大量的不同类型的移动传感器节点，时间同步算法要相互兼容就需要很好的可拓展性，因此时间同步算法的可拓展性也值得进一步研究。
无线传感器网络是与实际应用相关的，不同的应用需要不同的时间同步精度和能耗要求，因此对时间同步的需求也是多种多样的，应该结合特定的实际应用来研究和开发时间同步算法。
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