第1章 绪论 1
1.1 无线传感器网络 1
1.2 时间同步 2
1.3 时间同步的重要性 3
1.4 时钟同步的研究进展 3
1.5 本书概述 5
第2章 时间同步的信号模型 8
2.1 时钟定义 8
2.2 设计要点 9
2.3 定时信息传输中的延时构成 10
第3章 时间同步协议 12
3.1 成对同步 13
3.1.1 传感器网络定时同步协议（TPSN） 13
3.1.2 TINY-SYNC和MINI-SYNC 14
3.1.3 参考广播同步（RBS） 15
3.1.4 泛洪时间同步协议（FTSP） 16
3.2 全网同步 17
3.2.1 TPSN的扩展 17
3.2.2 低复杂度时间同步（LTS） 17
3.2.3 RBS的扩展 18
3.2.4 FTSP的扩展 18
3.2.5 成对广播同步（PBS） 18
3.2.6 时间扩散协议（TDP） 19
3.2.7 同步和异步扩散算法 20
3.2.8 基于脉冲传输的协议 21
3.3 自适应时间同步 22
3.3.1 速率自适应时间同步（RATS） 22
3.3.2 基于RBS的自适应时钟同步 23
3.3.3 自适应多跳时间同步（AMTS） 23
第4章 时间同步的基本方法 25
4.1 发送端-接收端同步（SRS） 25
4.2 仅接收端的同步（ROS） 28
4.3 接收端-接收端同步（RRS） 31
4.4 比较 32
第5章 时钟偏移的最小方差无偏估计（MVUE） 34
5.1 系统架构 34
5.2 利用顺序统计的最优线性无偏估计（BLUE-OS） 36
5.2.1 对称链路延迟 37
5.2.2 非对称链路延迟 39
5.3 最小方差无偏估计（MVUE） 41
5.3.1 非对称链路延迟 42
5.3.2 对称链路延迟 45
5.4 解释性说明 47
第6章 时钟相偏和频偏估计 51
6.1 高斯延迟模型 51
6.1.1 时钟相偏的最大似然估计（ML） 52
6.1.2 时钟相偏估计的克拉美-罗下界（CRLB） 52
6.1.3 时钟偏移和偏斜的联合最大似然估计（JMLE） 52
6.1.4 时钟相偏和频偏估计的克拉美-罗下界（CRLB） 55
6.2 指数延迟模型 57
6.2.1 时钟相偏的克拉美-罗下界（CRLB） 57
6.2.2 时钟偏移和偏斜的联合最大似然估计（JMLE） 59
第7章 时钟相偏和频偏估计的简化方案 75
7.1 运用第一个和最后一个数据采样 75
7.1.1 高斯延迟模型 76
7.1.2 指数延迟模型 77
7.1.3 合并时钟相偏和频偏估计 79
7.1.4 仿真结果 80
7.2 最小距离两点的线性拟合 82
7.2.1 仿真结果 84
7.2.2 计算复杂度比较 85
第8章 成对广播同步（PBS） 87
8.1 单簇网络的同步 87
8.2 对比和分析 88
8.3 多簇网络的同步 89
8.3.1 全网成对选择算法（NPA） 90
8.3.2 基于组的成对选择算法（GPA） 92
8.4 对比和分析 95
第9章 非活动节点的高能效时钟估计 98
9.1 问题描述 99
9.2 最大似然估计（MLE） 100
9.3 克拉美-罗下界（CRLB） 109
9.3.1 不活动节点时钟偏移？q的CRLB 110
9.3.2 活动节点时钟偏移？p的CRLB 113
9.4 仿真结果 114
第10章 对非活动节点时钟同步的一些改进和广义估计方案 116
10.1 非对称指数链路延迟 116
10.1.1 利用顺序统计量的最佳线性无偏估计（BLUE-OS） 118
10.1.2 最小方差无偏估计（MVUE） 121
10.1.3 最小均方误差估计（MMSE） 124
10.2 对称指数链路延迟 126
10.2.1 利用顺序统计量的最佳线性无偏估计（BLUE-OS） 126
10.2.2 最小方差无偏估计（MVUE） 128
10.2.3 最小均方误差估计（MMSE） 130
第11章 自适应多跳时间同步（AMTS） 131
11.1 主要概念 131
11.2 层次发现阶段 132
11.3 同步阶段 133
11.4 网络估计阶段 133
11.4.1 同步模式选择 133
11.4.2 同步周期判定 134
11.4.3 决定信标数 135
11.4.4 连续多跳同步算法（SMA） 137
11.5 仿真结果 138
第12章 为实现长期同步的时钟漂移估计 140
12.1 问题阐述 141
12.2 估计过程 141
第13章 接收端-接收端协议中时钟偏移和频偏的联合同步 146
13.1 模型假设 146
13.2 偏移和频偏的联合最大似然估计（JMLE） 147
13.3 吉布斯采样器的应用 148
13.4 性能界和仿真 149
第14章 时钟偏移的鲁棒估计 153
14.1 问题建模和目标 155
14.2 高斯混合卡尔曼粒子滤波器（GMKPT） 156
14.3 测试GMKPF的性能 158
14.4 基于bootstrap采样的复合粒子滤波（CPF） 163
14.5 测试CPF及联合BS的CPF的性能 170
第15章 结论及未来研究的方向 177
缩略词 179
参考文献 182