Resumen

La clasificación de redes y la sincronización de relojes basada en un mecanismo de intercambio de marcas de tiempo bidireccionales en entornos complejos sin GPS se aborda en este documento. Se deriva un estimador basado en el filtro de Kalman extendido (EKF), según el cual, se pueden estimar conjuntamente la deriva del reloj, el desfase del reloj y la información de clasificación. El estimador propuesto proporciona cálculos fuera de línea almacenando las marcas de tiempo de transmisión con antelación y podría implementarse en escenarios asimétricos y asíncronos. Los resultados de simulación muestran que el estimador propuesto logra un rendimiento relativamente bueno en comparación con los estimadores existentes. Además, se deriva una nueva cota inferior de Cramér-Rao bayesiana (B-CRLB). Numerosos resultados de simulación muestran que el estimador propuesto cumple con la B-CRLB.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Red; Sincronización de reloj; Mecanismo de intercambio de marcas de tiempo bidireccionales; Filtro de Kalman extendido; Estimador; Resultados de simulación
• Keywords:Network; Clock synchronization; Two-way timing stamps exchange mechanism; Extended Kalman filter; Estimator; Simulation results