Resumen

La sincronización horaria es un requisito fundamental para muchos servicios prestados por un sistema distribuido. La calibración del reloj a través de la señal horaria es la forma habitual de realizar la sincronización entre los relojes utilizados en el sistema distribuido. Las interferencias en la transmisión de la señal horaria o los fallos en los equipos pueden provocar fallos en la sincronización de la hora. Para resolver este problema, un módulo de predicción del sesgo del reloj es paralelo en el sistema de calibración del reloj. Y para mejorar la precisión de la predicción del sesgo del reloj, se propone el modelo gris de primer orden con una variable (GM(1,1)). En el modelo GM(1,1) tradicional, la combinación de parámetros determinada por el criterio de mínimos cuadrados no es óptima; por lo tanto, se utiliza la optimización por enjambre de partículas (PSO) para optimizar el modelo GM(1,1). Al mismo tiempo, para evitar que PSO se atasque en la optimización local y mejorar su eficiencia, se proponen los mecanismos que subgrupos dobles y peso de inercia decreciente no lineal. Para comprobar la precisión del modelo mejorado, diseñamos experimentos de calibración del reloj, en los que la señal horaria se transfiere por radio y por canal alámbrico, respectivamente. El modelo mejorado se construye sobre la base del sesgo del reloj adquirido en los experimentos. Los resultados muestran que el modelo mejorado es superior a otros modelos tanto en precisión como en estabilidad. La precisión del modelo mejorado aumenta entre un 66,4% y un 76,7%.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Sincronización horaria; calibración del reloj; sistema distribuido; predicción del sesgo del reloj; modelo GM(1, 1); optimización por enjambre de partículas (PSO).
• Keywords:Time synchronization; clock calibration; distributed system; clock bias prediction; GM(1, 1) model; particle swarm optimization (PSO)