工业物联网中的精确时钟同步:网络化控制理论观点

本文针对物联网中时变的时钟参数,运用网络化控制理论观点,通过对时钟状态建模的本质分析,区别于"相对时钟建模",提出了全分布规模化时钟状态追踪卡尔曼滤波(Kalman filtering).考虑量测的丢失,则扩展为追踪时钟参数的修正Kalman filtering 算法.我们提出了以 BMU(Basic measurement unit)构建新的 MMSE(Minimum mean square error)等价变换下的能观测性状态解耦量测模型,新的量测模型能够实现MMSE量测规模化扩展,且理论上分析了时钟同步的条件和计算了统计时钟同步误差的相应上界,并且在时钟同步精度与潜在...

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Published in自动化学报 Vol. 47; no. 7; pp. 1720 - 1738
Main Authors 王頲, 徐小权, 唐晓铭, 黄庆卿, 李永福
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 重庆邮电大学自动化学院 重庆400065 01.07.2021
工业物联网与网络化控制教育部重点实验室 重庆400065
重庆邮电大学先进制造工程学院 重庆400065%工业物联网与网络化控制教育部重点实验室 重庆400065
Subjects
精确时钟同步
工业物联网
量测丢包
卡尔曼滤波
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c180811

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Summary:本文针对物联网中时变的时钟参数,运用网络化控制理论观点,通过对时钟状态建模的本质分析,区别于"相对时钟建模",提出了全分布规模化时钟状态追踪卡尔曼滤波(Kalman filtering).考虑量测的丢失,则扩展为追踪时钟参数的修正Kalman filtering 算法.我们提出了以 BMU(Basic measurement unit)构建新的 MMSE(Minimum mean square error)等价变换下的能观测性状态解耦量测模型,新的量测模型能够实现MMSE量测规模化扩展,且理论上分析了时钟同步的条件和计算了统计时钟同步误差的相应上界,并且在时钟同步精度与潜在的通信网络质量间作出了量化均衡.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.c180811