传感器网络时间同步协议详解

传感器网络时间同步协议（Timing－sync Protocol for Sensor Networks，TPSN）［4］类似于传统网络的NTP，目的是提供传感器网络全网范围内结点间的时间同步。在网络中有一个与外界通信获取外界时间的结点称为根结点，根结点可装配如GPS接收机的复杂部件，并作为整个网络系统的时钟源。TPSN采用层次型网络结构，首先将所有结点按照层次结构进行分级，然后每个结点与上一级的一个结点进行时间同步，最终所有结点都与根结点时间同步。结点对之间的时间同步是基于发送者－接收者的同步机制。

1）TPSN的操作过程

TPSN假设每个传感器结点都有唯一的标识符（ID），结点间的无线通信链路是双向的，通过双向的消息交换实现结点间的时间同步。TPSN将整个网络内所有结点按照层次结构进行管理，负责生成和维护层次结构。很多传感器网络依赖网内处理，需要类似的层次型结构，如TinyDB需要数据融合树，这样整个网络只需要生成和维护一个共享的层次结构。TPSN包括两个阶段，第一个阶段生成层次结构，每个结点被赋予一个级别，根结点被赋予最高级别第0级，第i级的结点至少能够与一个第（i－1）级的结点通信；第二个阶段实现所有树结点的时间同步，第1级的结点同步到根结点，第i级的结点同步到第（i－1）级的一个结点，最终所有结点都同步到根结点，实现整个网络的时间同步。下面详细说明该协议的这两个阶段。

第一阶段称为级别发现阶段（level discovery phase）。在网络部署完成后，根结点通过广播级别发现（level－discovery）分组启动级别发现阶段，级别发现分组包含发送结点的ID和级别。根结点的邻居结点收到根结点发送的分组后，将自己的级别设置为分组中的级别加1，即为第1级，建立它们自己的级别，然后广播新的级别发现分组，其中包含的级别为1。结点收到第i级结点的广播分组后，记录发送这个广播分组的结点ID，设置自己的级别为（i＋1），广播级别设置为（i＋1）的分组。这个过程持续下去，直到网络内的每个结点都被赋予一个级别。结点一旦建立自己的级别，就忽略任何其他级别发现分组，以防止网络产生洪泛拥塞。

第二个阶段称为同步阶段（synchronization phase）。层次结构建立以后，根结点通过广播时间同步（time－sync）分组启动同步阶段。第1级结点收到这个分组后，各自分别等待一段随机时间，通过与根结点交换消息同步到根结点。第2级结点侦听到第1级结点的交换信息后，后退和等待一段随机时间，并与它在级别发现阶段记录的第1个级别的结点交换消息进行同步。等待一段时间的目的是保证第2级结点在第1级结点的时间同步完成后才启动消息交换。这样，每个结点与层次结构中最靠近的上一级结点进行同步，最终所有结点都同步到根结点。

2）相邻级别结点间的同步机制

邻近级别的两个结点间通过交换两个消息实现时间同步，如图4－3所示，其中结点S属于第i级，结点R属于第（i－1）级，T1和T4分别表示结点S本地时钟在不同时刻测量的时间，T2和T3分别表示结点R本地时钟在不同时刻测量的时间，Δ表示两个结点之间的时间偏差，d表示消息传输延迟，假设来回消息的延迟是相同的。结点S在T1时间发送同步请求分组给结点R，分组中包含S的级别和T1时间，结点R在T2时间收入到分组，T2＝（T1＋d＋Δ），然后在T3时间发送应答分组给结点S，分组中包含结点R的级别以及T1、T2和T3信息，结点S在T4时间收到应答，T4＝（T3＋d－Δ），因此可以推出：(www.xing528.com)

图4－3　TPSN机制中相邻级别结点间同步的消息交换

结点S在计算时间偏差后，将它的时间同步到结点R。

在发送时间、访问时间、传播时间和接收时间这4个消息传输延迟组成部分中，访问时间往往是无线传输消息延迟中最具不确定性的因素。为了提高两结点的时间同步精度，TPSN在MAC层消息开始发送到无线信道的时刻才给同步消息加上时标，消除了访问时间带来的时间同步误差。与RBS机制相比，TPSN考虑了传播时间和接收时间，利用双向消息交换计算消息的平均延迟，提高了时间同步的精度。TPSN的提出者在Mica平台上实现了TPSN和RBS两种机制，对于一对时钟为4 MHz的Mica结点，TPSN的时间同步平均误差是16.9μs，而RBS的是29.13μs。如果考虑生成层次结构的消息开销，一个结点的时间同步需要传递3个消息，TPSN开销比较大。

TPSN能够实现全网范围内结点间的时间同步，同步误差与跳数距离成正比增长。它实现短期间的全网结点时间同步，如果需要长时间的全网结点时间同步，则需要周期性执行TPSN进行重同步，两次时间同步的时间间隔根据具体应用确定。另外，TPSN可以与后同步策略结合使用。TPSN的一个显著不足是没有考虑根结点失效问题。新的传感器结点加入网络时，需要初始化级别发现阶段，级别的静态特性减少了算法的鲁棒性。