煤礦井下物聯網感知層時間同步技術綜述

袁亮， 陳珍萍

(1.安徽理工大學 能源與安全學院，安徽 淮南 232001；2.蘇州科技大學 電子與信息學院，江蘇 蘇州 215009)

0 引言

物聯網感知技術是智能礦山應用服務的基礎，是實現智能礦山建設需要首先突破的課題[1]。煤礦井下物聯網感知的諸多應用，如節點定位、數據融合等，都要求參與的節點擁有一致的時間，因此，精確時間同步是礦山協同檢測的前提，是實現智能礦山的時間基礎[2]。

煤礦井下空間的諸多特性，如地形狹窄冗長、巷道表面不平整等，會造成同步誤差累積效應大、信號傳輸可靠性差，給無線節點間時間同步技術研究帶來了很大挑戰。本文在分析現有物聯網感知層時間同步方法的基礎上，闡明了煤礦井下物聯網感知層對時間同步性能的特殊需求；給出了煤礦井下物聯網時間同步方法的研究進展；從層次型拓撲動態構建、實時同步方法引入和虛擬通信鏈接構造等角度，展望了煤礦井下物聯網感知層時間同步的研究方向。

1 物聯網感知層時間同步基礎

1.1 節點時鐘模型

(1)

網絡中節點的本地時鐘τi(t)不能隨意調整[4]。在設計時間同步方法時，需要為節點設置虛擬時鐘，并建立其與本地時鐘τi(t)的映射關系：

Ti(t)=αi(t)τi(t)+βi(t)=ωi(t)t+φi(t)

(2)

式中：Ti(t)為節點i在標準UTC(協調世界時)時間t時刻的本地虛擬時鐘值；αi(t)和βi(t)為調整系數;ωi(t),φi(t)分別為Ti(t)相對于真實時間t的速率和相位。

通過改變αi(t)和βi(t)的值，可以調整ωi(t)和Ti(t)，從而達到校正虛擬時鐘的目的。

1.2 同步信息交換模型

為實現感知層時間同步，需要在節點間進行時間信息傳輸，估計出節點間的頻率和相位差異，并對自身的虛擬時鐘進行調整，進而實現所有節點在虛擬時鐘上的同步。時間同步信息傳輸方式有點播、組播和廣播3種，如圖1所示。圖1中，Tj(t)和Tm(t)分別表示節點j和m在t時刻的本地虛擬時鐘值,t1,t2表示不同時刻,syn為同步請求包,ack為應答包。點播方式常用于點對點的時間同步中，組播方式應用在層次型拓撲網絡的時間同步中，而廣播方式則應用在平面拓撲網絡的時間同步中。

(a)點播

圖1中，節點間進行時間同步信息傳輸時，受通信環境的影響，不可避免存在著傳輸時延。同步信息的傳輸時延是物聯網感知層時間同步的一個基本挑戰，直接使得節點間的時鐘不可能絕對同步[5]。節點間的時間同步問題，其實質就是傳輸時延估計問題。

1.3 基礎時間同步方法

1.3.1 層次型時間同步方法

現有層次型時間同步方法主要采用2種拓撲結構：樹形結構和簇結構，以樹形結構為主。以樹形結構為基礎的時鐘同步協議中，代表性的有傳感器網絡時間同步協議(Timing-sync Protocol for Sensor Networks，TPSN)[6]、輕量級時間同步(Lightweight Time Synchronization，LTS)協議[7]、洪泛時間同步協議(Flooding Time Synchronization Protocol，FTSP)[8]等。以簇結構為基礎的同步協議中，最具代表性的為參考廣播同步(Reference Broadcasts Synchronization，RBS)[9]和成對廣播同步(Pairwise Broadcast Synchronization，PBS)協議[10-11]。

按照節點間信息交換機制不同，層次型時間同步方法又可分成為3種：發送端-接收端同步(Sender-Receiver Synchronization, SRS)、僅接收端同步(Receiver-Only Synchronization, ROS)和接收端-接收端同步(Receiver-Receiver Synchronization, RRS)。

圖2 SRS和ROS時鐘同步模型

圖3 RRS時鐘同步模型

1.3.2 分布式時間同步方法

分布式時間同步方法具有較強的魯棒性，得到了廣泛關注和大量研究。典型的分布式時間同步方法有反向螢火蟲算法(Reachback Firefly Algorithm，RFA)[12]和一致性時間同步方法[13-18]。

一致性時間同步方法的目標是通過設置αi(t)和βi(t)的值，將網絡中所有節點i的虛擬時鐘Ti(t)調整到一個共同時鐘。節點i在本地時鐘τi(t)為信息廣播周期的整數倍時進行1次信息包廣播。廣播的信息包含有節點i的硬件時鐘τi(t)和(αi(t),βi(t))。一階一致性時間同步方法可以表述為

(3)

αi(t)=ρ(t)αi(t-1)+(1-ρ(t))ωij(t)αj(t-1)

(4)

(5)

根據αi(t)和βi(t)值，節點i按照式(2)調整虛擬時鐘。在多次狀態迭代后，網絡中所有節點的αi(t)和βi(t)值趨于一致，從而實現網絡的時間同步。

一致性時間同步方法大多基于平均一致性理論，只能保證算法的漸近收斂性[19]，同步誤差是漸近收斂的，在誤差較小時收斂速度較慢。

2 煤礦井下物聯網對時間同步方法的特殊需求

由于煤礦井下空間環境的特殊性，煤礦井下物聯網感知層時間同步方法除需考慮收斂性、同步精度等外，還需要考慮同步算法能量有效性、拓撲魯棒性及可擴展性等指標。

2.1 能量有效性

煤礦井下空間一般位于地表數百米以下[20]，煤礦井下感知節點大多采用電池供電，能量有限且難以補充，因而，煤礦井下物聯網感知層時間同步方法應具有較少的通信量、較長的同步周期。此外，毫秒級的時間誤差就將導致數米甚至數十米的空間定位誤差，因此，精確時間同步是智能礦山綜合信息挖掘、安全隱患發現等的基礎條件[2]。煤礦井下物聯網感知層時間同步方法應能在同步精度和同步能耗間折中。

2.2 拓撲魯棒性

煤礦井下巷道面為煤和巖層，表面粗糙不平，地表被煤渣和廢料覆蓋[21]，同時巷道中存在采煤支架、鋼軌、電纜、絞車等，煤礦井下無線通信環境差，無線信號傳輸存在多徑衰落現象[22]，信號傳輸距離短[23-24]。因此，節點間極易產生通信干擾和信道競爭，信號傳輸可靠性差，感知層網絡拓撲動態變化。煤礦井下物聯網感知層時間同步方法應具有一定的拓撲魯棒性。

2.3 可擴展性

煤礦井下巷道為分支結構，呈樹形布置，分支長度達數千米甚至萬米以上，網絡直徑大，同步誤差累積效應明顯[25]；同時，感知層網絡的規模會隨著監測任務的具體要求及節點的加入和死亡而發生改變。因此，煤礦井下物聯網感知層時間同步方法要能降低網絡直徑大引起的同步誤差累積效應，并適應網絡規模改變所帶來的影響。

3 煤礦井下物聯網感知層時間同步研究現狀

目前，煤礦井下物聯網無線網絡時間同步技術的研究成果主要集中在網絡結構、同步精度和同步能耗等方面。

3.1 網絡結構

文獻[2]通過剖析礦山智能感控的目標對象、監測參數與時間同步性問題，指出礦山精確時間同步的必要性，提出要充分顧及礦山傳感器、傳感網及反饋控制系統的性能，綜合利用衛星同步、硬件同步和軟件同步技術，創新發展礦山精確時間同步機制與技術模式。

文獻[26]指出煤礦生產環境需要特殊感知網絡結構，提出了一種基于RBS的改進型IRBS算法。該算法假設網絡中都有1個路由節點和多個采集節點，路由節點廣播同步包給所有節點，所有節點接收并記錄同步信息的時間，簇首再廣播接收到的時刻給所有節點，并交換時間戳，實現子節點的時間同步。從文獻[26]給出的仿真結果可看出，改進后的算法在能耗和時間延遲方面有了很大的提升。

為了解決井地聯合微震監測系統井下與地面監測設備時間不同步的問題，文獻[27]研制了一種GPS和IEEE1588協議聯合同步系統，其聯合時間同步原理如圖4所示,其中n為監測分站個數。該系統分為地面系統和井下系統2種，地面設備主要用GPS授時方式同步，井下設備采用GPS時間服務器通過以太網IEEE1588協議同步，將GPS絕對時間導入到井下，實現井地聯合微震監測系統的時間同步。

圖4 GPS和IEEE1588聯合時間同步原理

3.2 同步精度

文獻[28]結合TPSN和RBS同步方法，在物理層附帶時間信息，用數值計算實現晶振偏差補償，在實現精確時間同步的同時大大降低了能耗。其分層算法與TPSN的分層算法相同，根節點視為0級，根節點向網絡發送廣播信息；收到信息的節點標記為1級，各1級節點再依次向下發送廣播信息，實現各節點的分級工作。在時間同步方法的設計上，基于TPSN，結合RBS算法的優勢，減少了節點間的信息交換量。

針對傳統TPSN算法存在線型網絡末端節點同步誤差較大的問題，文獻[29]提出了一種針對簇型線狀網絡的時間同步方法，運用分簇算法[26]、時鐘漂移補償和異常數據過濾等技術對時間同步進行了優化。根據節點接收的大量時間戳，構造回歸直線，處理器可以在誤差允許范圍內根據回歸曲線進行計算，以達到減少報文交互及能耗的目的。同時，采用最小二乘法求出節點的時間偏移并進行同步補償。

針對井下無線傳感網絡的特殊結構和節點時鐘不穩定性對同步精度產生的影響，文獻[30]提出了一種基于最優線性擬合的時間同步方法。該方法以TPSN為基礎構造算法模型，假設節點接收數據包和應答數據包之間的時間間隔較短，將接收數據包和應答數據包的時間看作同一時間點,建立一元線性回歸模型。通過同步數據包交互，節點可構造出對應時間-接收時間數據點對，經過多次信息交換可構造回歸表。根據構造的回歸表可估算出時鐘漂移和偏移，進而可對節點本地時鐘進行補償。

文獻[30]還提出了一種異常數據過濾方法，在一次同步過程中得到數據點對，根據對應時間和回歸表中的數據估計出接收時間的預測區間，并判斷接收時間是否在預測區間內，若在預測區間內，則認為該數據可信，并刷新回歸表；否則丟棄該數據點。

針對井下電網故障定位系統，結合經典同步算法TPSN和RBS的優點，文獻[31]提出了一種能量有效且滿足一定精度要求的算法RBTP(Reference Broadcast and Timing-sync Protocol)。該算法采用以等級廣播為基礎的單向廣播與雙向同步相結合的機制，在MAC層打時間戳，并采用最大似然估計及最小二乘法同時補償時鐘偏移和頻偏。

3.3 同步能耗

針對網絡節點的周期性活躍/睡眠問題，文獻[32]提出了一種考慮節點休眠機制的時間同步方法。監測網絡的工作周期主要由Tact和Tsleep參數決定，其中Tact為2種端設備采集和發送數據的時間段，Tsleep為睡眠周期。只要所有網絡節點的工作參數相同，就能保證網絡中所有設備都同步地活躍和睡眠。選擇協調器作為參考節點，協調器轉發的每個同步信息都會攜帶一個不同的序號，當前后收到的同步信息序號相同時更新同步信息，不同則舍棄。當一個節點加入網絡后，若收到父節點的同步信息，則立刻進入睡眠，在轉入活動狀態的Tact時間段內進行數據采集和發送工作。利用分布式時間同步方法及足夠長的Tact時間段，可以在同步信息廣播非同步轉發的情況下保證網絡節點的同步工作。

圖5 基于占空比機制的時間同步方法

為解決礦井復雜環境中無線傳感器網絡時間同步精度差、能耗大等問題，文獻[34]提出了一種煤礦井下時間敏感型網絡(Time-Sensitive Network, TSN)分布式精確時間同步算法(Distributed Precise Time Synchronization, DPTS)。DPTS過程總共分為2個階段：第1階段根據傳遞時間戳信息計算時間偏差和頻率相對變化率；第2階段采用卡爾曼濾波修正噪聲誤差,并精準預測時間偏差，實現主從節點間時間同步。在TSN匯聚層，選用通用精確時間協議算法實現Sink節點(網關節點)間納秒級時間同步。主網絡采用基于卡爾曼濾波的優化算法對頻偏和相偏進行修正，次網絡采用基于廣播的單雙向混合同步算法修正時鐘信息。

4 煤礦井下物聯網感知層時間同步展望

現有面向煤礦井下物聯網的時間同步研究大多圍繞同步精度和同步能耗展開。如何針對煤礦井下通信環境和空間環境的特殊性，設計一種對拓撲、時延具有一定魯棒性的時間同步方法，是未來的研究重點。

首先，可考慮從拓撲動態維護角度提高時間同步方法對拓撲的魯棒性。由于煤礦井下空間環境的特殊性，物聯網感知層通信拓撲呈現狹長拓撲結構，節點間的通信關系很大程度上受空間長度方面的影響。為減少網絡中的同步消息量，可對感知層網絡進行分層分簇處理，生成一種層次型拓撲結構，如圖6所示。圖6中，為每一層或簇選擇1個或多個成對同步(Pairwise Synchronization，PS)節點；在每一層或簇中，父節點或簇首節點與PS節點間進行SRS同步，其余節點進行ROS同步。同時，為均衡節點能量消耗，可基于節點剩余能量動態調整網絡拓撲并選擇PS節點。

圖6 一種層次型感知層拓撲結構

其次，可考慮從通信拓撲虛擬構建角度提高一致性時間同步方法的收斂速度。一致性時間同步方法無法直接應用到煤礦井下物聯網的一個重要原因是其算法收斂時間長。為提高一致性時間同步方法的收斂速度，可引入虛擬鏈路[17-18]的概念，將接收信息轉發給鄰居節點，以提高網絡連通度。2跳虛擬鏈接生成過程如圖7所示。圖7(a)中，節點i在Ti,1時刻廣播自身狀態信息(MSG1)，其通信范圍內的節點j在Tj,1時刻收到狀態信息后進行1次轉發。如此，節點i進行狀態迭代時，其鄰居節點中增加了虛擬連接節點。通過引入狀態轉發機制，構建了圖7(b)所示的節點i與節點m間的虛擬鏈路，增大了網絡的代數連通度，可大幅提高一致性時間同步方法的收斂速度。

(a)基于消息轉發的信息廣播

最后，可從時間戳處理和矩陣補全角度提高時間同步方法對傳輸時延的魯棒性。由于發送節點需要將發送時刻的時間戳打包到發送信息中，造成了傳輸時延的不確定性。為降低傳輸時延的不確定性，針對網絡中的骨干節點(網關節點、父節點、PS節點)，可研究一種由待同步節點發起的時間同步方法，具體同步過程如圖8所示。圖8中，節點i為待同步節點，節點j為父節點，時間同步和參數估計皆由節點i完成，這樣就免去了節點i發送數據包時刻時間戳T1,k的打包過程。同時，為網絡中所有節點設計全局時間間隔Δ，節點j在T2，k時刻接收到同步請求包syn后延時Δ，在T3,k時刻發送應答包ack，這樣可免去節點j發送數據包時刻時間戳的處理過程[35]。此外，針對數據包丟失和隨機延時問題，可在雙向信息交換中引入矩陣補全方法[36-37]，基于觀測到的信息對丟失信息進行估計處理，從而提高時間同步精度。

圖8 由待同步節點發起的時間同步方法

5 結論

(1)時間同步是實現智能礦山精準感知的支撐技術，給出了物聯網感知層節點時鐘模型和同步信息交換模型，介紹了層次型時間同步和分布式時間同步方法的原理。

(2)分析了煤礦井下物聯網感知層時間同步對同步性能的需求，即除需考慮收斂性、同步精度等外，還需要考慮同步算法能量有效性、拓撲魯棒性及可擴展性等指標，應具有較少的通信量、較長的同步周期、一定的拓撲魯棒性，要能降低網絡直徑大引起的同步誤差累積效應，并適應網絡規模改變所帶來的影響。

(3)分析了煤礦井下物聯網感知層時間同步研究現狀，得出目前的研究成果主要集中在網絡結構、同步精度和同步能耗等方面。

(4)對煤礦井下物聯網感知層時間同步技術的研究方向進行了展望，指出如何針對煤礦井下通信環境和空間環境的特殊性，設計一種對拓撲、時延具有一定魯棒性的時間同步方法，是未來的研究重點，可從以下方面開展研究：① 從拓撲動態維護角度提高時間同步方法對拓撲的魯棒性；② 從通信拓撲虛擬構建角度提高一致性時間同步方法的收斂速度；③ 從時間戳處理和矩陣補全角度提高時間同步方法對傳輸時延的魯棒性。