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高海英 朱望纯 高志昊 薛文忠
摘 要： 为了提高测控网络的时钟同步精度，在现有IEEE 1588协议的网络时钟基础上，提出基于自回归算法的时钟同步设计。通过建立自回归时钟漂移模型，利用一阶卡尔曼滤波器对主从时钟的时钟偏差和漂移进行估计，根据估计值对时钟进行补偿和修正，并在测控网络失去最高主时钟信号的情况下，预测时钟漂移量以维持主从时钟同步。试验结果表明，该设计能有效降低时间戳获取精度对时钟同步的影响，使同步精度达到10 ns，并提高了系统在离线状态下的同步可靠性。
关键词： 时钟同步； IEEE 1588协议； 自回归； 卡尔曼滤波； 时钟漂移预测； 测控网络
中图分类号： TN02?34； TP216.1 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）13?0100?06
Abstract： On the basis of the network clock conforming IEEE 1588 protocol， the clock synchronization design based on autoregression algorithm is proposed to improve the clock synchronization precision of the measurement and control network. By establishing the autoregression clock offset model， the one?order Kalman filter is used to estimate the clock offset and drift of the master?slave clock. According to the estimation value， the clock is compensated and corrected， and the clock drift is predicted to maintain the synchronization of master?slave clock when the highest signal of master clock is lost in the measurement and control network. The experimental results show that the design can effectively reduce the influence of timestamp acquisition accuracy on clock synchronization， make the clock synchronization accuracy reach up to 10 ns， and improve the system synchronization reliability at offline state.
Keywords： clock synchronization； IEEE 1588 protocol； autoregression； Kalman filtering； clock drift prediction； measurement and control network
0 引 言
随着信息技术和应用科学技术的发展，现有的测控系统已经不能满足目前的测量和控制要求，分布式测控网络在各个领域的优势逐渐体现。分布式测控系统通过局域网实现系统中所有模块的相互连接，同时保持网络上各个终端的时钟同步。只有各时钟信号同步，测控网络上的测量和控制任务才有意义，所以时钟同步精度是分布式测控系统中一个重要指标。
现阶段大多数分布式测控网络仍是基于GPS和NTP（Network Time Protocol）协议搭建网络。例如，电力监控系统的时钟同步系统仍是无线网信号基站的时钟同步信号方式，该时钟网络能使时钟同步信号精度达到毫秒级。但随着测控系统在各领域上的广泛应用且日益提高的测控要求，成本降低和精度上的提高成为必须要考虑的问题。GPS模块成本高、维护难、安装施工难度大[1]，且针对计算机网络同步的NTP协议和SNTP（Simple Network Time Protocol）协议精度差、可靠性低[2]。另外，随着报文背景流量的增大也使得时间标记的误差和波动增加[3]。2008年提出的IEEE 1588v2协议在IEEE 1588?2002协议中加入了透明时钟（P2P，E2E）和对等延时响应机制，可以很好地解决上述问题。
本文针对硬件添加制约了高兼容性的以太网的问题，设计了基于自回归算法的同步时钟，利用自回归时钟漂移模型和卡尔曼滤波可以实现对主从时钟的时钟漂移量和频率漂移量的估计，以估计值对从时钟进行补偿和修正，较本地时钟同步算法能获得更高的精度和更平滑的时钟偏差曲线。而当失去最高主时钟信号后，自回归时钟漂移模型会根据之前所获数据进行时钟漂移的估计，在24 h内维持主从时钟同步。
4 实验结果
为了验证本文提出的基于自回归算法的网络同步时钟设计，以图5的接线方式搭建硬件测试平台。使用WireShark软件获得主从时钟DP83640上的硬件时间戳，再通过软件Origin根据获得的时间戳计算后得到的值绘制出主从时钟漂移曲线。用以计算估计值时钟模型的漂移设为3×10-6，时钟晶振的振动偏差设为1×10-11，时钟偏移模型套用式（7）。测试条件见表1。
实验一对采用自回归算法的网络同步时钟设计的可行性和优越性进行验证。对比采用IEEE 1588v2协议及同步误差补偿算法的网络时钟和仅使用IEEE 1588?2002协议的网络时钟，透明时钟、对等延时响应机制和同步误差补偿有效降低了报文拥堵，即背景流量的变化对同步的影响和报文延时波动带来的同步偏差，提高了时钟同步精度。如图6所示，精度分别可以达到23 ns和17 ns左右，对应的系统标准方差分别为37.49 ns和3.04 ns。但是该系统没有解决由于时间积累，在主从时钟之间造成的时钟漂移积累误差以及在实际运行过程中主从时钟之间的传输延时不完全对称性造成的对时钟同步的延时补偿计算偏差，降低了时钟同步的精度。
圖7为引入了自回归算法的网络同步时钟的时钟精度。卡尔曼滤波算法的观测值由时钟实际运行所得到的时间标记通过式（7）计算获得。并将每次同步后获得的数据代入迭代式（15）～式（19）中，对时钟漂移和时钟晶振的振动偏差进行估计，并通过估计值对时钟的偏差进行补偿和修正。由于解决了时间积累而造成的时钟漂移偏差累积和实际线路主从延时不完全对称而造成的延时计算误差，较本地时钟同步算法的同相和同频的校准方式[11]有很大提高，同步精度提高到10 ns左右，对应的系统方差降低到2.08 ns。
实验二是对基于自回归算法的时钟漂移预测，即时钟序列预测的可行性验证。在长时间丢失信号的情况下（2～24 h），时间序列预测可以保持各节点的同步。即便经过24 h，且在一些保护功能被关闭的情况下，时间预测的最终延迟[θ]仍能保持在大致30 μs的延迟范围，如图8所示。
最大延迟[Θ]几乎按照线性的方式随时间增长，但在24 h内仍可以控制在47 μs内，如图9所示。当再次接收到时钟信号后，节点同步也可再次进行（替代完全的重新初始化，节省了资源和时间），与在宽松的同步精度要求下保持同步的运行。然而这种预测非常耗时，且必须在系统的主节点上运行。但相比于不采用任何技术，4 s后就能达到200 μs的结果，该方式能够极大地提高网络同步时钟在离线情况下的同步可靠性。
5 结 语
在测控系统中，基于IEEE 1588协议的网络时钟虽然能够使分布式系统的同步精度达到亚微秒级，但是忽略了时钟漂移的偏差随时间积累而随之改变的问题，也忽略了对主从时钟之间传输延时不完全对称造成的误差。本文提出的基于自回归算法的网络时钟同步设计很好地解决了上述问题，通过对时钟漂移和晶振振动偏差的估计，对实际时钟运行的偏差进行补偿，使得时钟在各时间段都能保持最小的误差。加入了时钟序列预测也很好地解决了同步时钟网络在处于离线状态下可靠运行的问题。
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