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基于因子图模型的水下传感器网络时间同步方法
1
作者
孙大军
欧阳雨洁
+2 位作者
韩云峰
王泽彧
刘璐
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1996-2004,共9页
为了降低水下传感器时间同步周期长、提高同步效率,本文提出了一种基于因子图模型的水下位置、声速、时延测量值的参数融合方法。该方法在求解系统钟差边缘概率密度函数后,对该函数进行二进制化简,从而快速解算各传感器钟差,实现网络的...
为了降低水下传感器时间同步周期长、提高同步效率,本文提出了一种基于因子图模型的水下位置、声速、时延测量值的参数融合方法。该方法在求解系统钟差边缘概率密度函数后,对该函数进行二进制化简,从而快速解算各传感器钟差,实现网络的动态时间统一。试验结果证明:在其动态时间同步准确度高于8×10^(-4) s的前提下,其同步周期仅为现有方法的1/2,并可以在一个周期内完成对整个网络的授时,计算量降低。
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关键词
概率图模型
因子图模型
水下时间同步方法
水下
授时
水下
传感器网络
和积算法
概率密度函数
全局函数
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职称材料
题名
基于因子图模型的水下传感器网络时间同步方法
1
作者
孙大军
欧阳雨洁
韩云峰
王泽彧
刘璐
机构
哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室
海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学)
哈尔滨工程大学水声工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1996-2004,共9页
基金
国家重点研发计划(2021YFC2801300)
黑龙江省自然科学基金项目(YQ2019D003).
文摘
为了降低水下传感器时间同步周期长、提高同步效率,本文提出了一种基于因子图模型的水下位置、声速、时延测量值的参数融合方法。该方法在求解系统钟差边缘概率密度函数后,对该函数进行二进制化简,从而快速解算各传感器钟差,实现网络的动态时间统一。试验结果证明:在其动态时间同步准确度高于8×10^(-4) s的前提下,其同步周期仅为现有方法的1/2,并可以在一个周期内完成对整个网络的授时,计算量降低。
关键词
概率图模型
因子图模型
水下时间同步方法
水下
授时
水下
传感器网络
和积算法
概率密度函数
全局函数
Keywords
probabilistic graph model
factor graph model
underwater time synchronization method
underwater timekeeping
underwater sensor network
sum-product algorithm
probability density function
global function
分类号
P229.5 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于因子图模型的水下传感器网络时间同步方法
孙大军
欧阳雨洁
韩云峰
王泽彧
刘璐
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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