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Robust High-Precision Time Synchronization for Distributed Sensor Systems in Challenging Environments
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OA
AI
DOI：10.3390/rs17223715.png)
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摘要
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时间和时间同步是全球导航卫星系统（GNSSs）的关键能力，但在城市峡谷和隧道等恶劣环境中，其性能会显著下降。为解决这一问题，本文提出了分布式传感器时间同步架构（DSTS），一种将贝叶斯滤波与深度强化学习相结合的新型架构。DSTS利用贝叶斯滤波融合飞行时间（ToF）测量值与信道冲激响应特征，以实现非线性误差的实时补偿和精确路径状态预测。同时，深度确定性策略梯度（DDPG）算法将每个节点训练为智能代理，根据邻居时钟稳定性、链路质量等本地信息动态学习最优同步权重。这使得该架构能够自适应地增强可靠节点，同时减轻不稳定节点和不良信道的影响，确保高精度和可用性。基于真实世界UWB数据集的仿真实验证明了该架构的卓越性能。贝叶斯滤波模块有效抑制了非线性误差，在非视距（NLOS）场景下将ToF测量的标准差最多降低51.6%（持续超过41.2%），同时实现了高路径状态预测精度（静态>85%，模拟动态>95%）。在模拟动态和非均匀网络中，DDPG算法的同步精度优于传统平均一致算法，最终分别达到4×10−10的频率精度和5×10−10 s的相位精度。
AI总结
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