魏连锁 李华 吴迪 郭媛

(齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院， 齐齐哈尔 161000)

误差补偿是保证水下传感器网络时钟同步精度的一个重要保障， 现有研究方法主要采用线性拟合和最小二乘法对时钟同步参数进行误差补偿， 但该类方法并未考虑受海流影响时节点移动所导致的时钟同步精度问题.针对此问题， 本文提出一种基于BP神经网络模型的时钟同步误差补偿算法.首先采用深海拉格朗日洋流模型描述水下节点运动规律， 模拟水下节点运动速度， 进而建立时钟同步参数模型， 最后构建符合水下环境的BP神经网络时钟同步误差补偿模型， 通过定义激励函数， 引入正则项因子和补偿性因子避免模型过拟合， 建立误差反向传播的BP神经网络模型时钟同步误差补偿算法.仿真实验表明， 本文提出的算法与TSHL算法、MU-sync算法、MM-sync算法相比， 在时钟同步精度(即时钟同步时间与标准时间的误差)上分别提升了37.42%， 17.29%和21.86%， 并且均方误差得到显著降低.

1 引 言

海洋是未来世界各国竞争的核心基地[1-3]， 拥有大量的资源， 对海洋资源的开发利用离不开水下 无 线 传 感 器 网 络(underwater wireless sensor networks， UWSNs)， UWSNs是由许多水下节点构成的无线网络， 该网络在人类获取海洋信息中扮演着不可忽视的角色.同时时钟同步对水下传感器网络有着非常重要的意义， 时钟同步对传感器网络许多关键技术起着非常重要的作用， 如: 节点定位、数据融合等[4-6]， 但由于水下环境条件恶劣、声波通信受到较多不……