一种基于虚拟伴随时钟的卡尔曼滤波时间同步方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于虚拟伴随时钟的卡尔曼滤波时间同步方法及装置，其中方法包括：步骤1.获取时间同步系统累积时钟误差测量值；步骤2.基于卡尔曼滤波器进行时间同步误差估计；步骤3.本地时钟的虚拟伴随时钟时间同步误差估计；步骤4.综合判定第k次时间同步链路是否遭受攻击；步骤5.对卡尔曼滤波器进行监督，判断其是否发散。本发明专利技术通过构造本地时钟的虚拟伴随时钟，一方面与本地时钟卡尔曼滤波计算结果综合判定信道的安全状态，另一方面监督卡尔曼滤波算法的状态并适时进行干预，可以提高时间同步系统在可能遭受攻击的时间同步链路中时间同步精度。中时间同步精度。中时间同步精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于虚拟伴随时钟的卡尔曼滤波时间同步方法及装置


[0001]本专利技术涉及时间同步系统
，尤其涉及一种基于虚拟伴随时钟的卡尔曼滤波时间同步方法及装置。

技术介绍

[0002]卡尔曼滤波器是一种基于最小方差，能够从含有噪声的观测信号中过滤噪声，求解系统状态或真实信号的最优估值的方法，广泛应用于动态系统估计，因此卡尔曼滤波在时间同步系统中获得广泛应用。对于一个相对稳定的环境，传统的卡尔曼滤波算法可获得较好的预测结果。但是当数据出现异常或缺失，传统的卡尔曼滤波算法的预测结果将会出现波动。
[0003]在时间同步系统中，时间同步信道有可能受到外界恶意攻击，使系统产生远偏离预期值的观测结果。对于这种情况，一旦误判攻击行为，会导致卡尔曼滤波的估计值产生偏离，该偏离会持续影响系统后续同步效果，严重影响时钟同步精度，甚至导致卡尔曼滤波算法发散。同时方差矩阵的迭代计算中舍入误差和截断误差不断积累、传递，可能造成误差方差矩阵失去对称正定性，最终会造成卡尔曼增益计算结果的不稳定。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，一方面需要提升信道攻击识别的准确率，减少误判导致的同步精度下降；另一方面，需要对卡尔曼滤波算法进行监督和干预，当其有发散趋势时对其进行修正，保证时间同步系统的同步精度及稳定性。
[0005]因此，本专利技术提出一种基于虚拟伴随时钟的卡尔曼滤波时间同步方法及装置，通过构造本地时钟的虚拟伴随时钟，一方面与本地时钟卡尔曼滤波计算结果综合判定信道的安全状态；另一方面，虚拟伴随时钟实时根据测量值进行更新，不会产生累积误差，可以用来监督卡尔曼滤波算法的状态并适时进行干预，以提高时间同步系统在可能遭受攻击的时间同步链路中时间同步精度。
[0006]本专利技术采用的技术方案如下：
[0007]一种基于虚拟伴随时钟的卡尔曼滤波时间同步方法，包括：
[0008]步骤1.获取时间同步系统累积时钟误差测量值：基于时间同步误差计算模型，通过时间误差测量仪器，计算获取参考时钟与本地时钟的当前时刻无更新累积时间误差；
[0009]步骤2.基于卡尔曼滤波器进行时间同步误差估计：基于卡尔曼滤波器和所述参考时钟与本地时钟的当前时刻无更新累积时间误差，通过阈值比较法判定时间同步系统是否遭受攻击；
[0010]步骤3.本地时钟的虚拟伴随时钟时间同步误差估计：计算本地时钟的虚拟伴随时钟测量值，并以此判定时间同步系统是否遭受攻击；
[0011]步骤4.综合判定第k次时间同步链路是否遭受攻击：若步骤2和步骤3中至少有一个判定出时间同步系统遭受攻击，则最终判定当前时刻链路遭受攻击，时间同步系统按照
预测值进行更新；否则为未遭受攻击，执行步骤5；无论是否遭受攻击，卡尔曼滤波器与虚拟伴随时钟均进行补偿更新；
[0012]步骤5.对卡尔曼滤波器进行监督，判断其是否发散：计算卡尔曼滤波器与虚拟伴随时钟的补偿更新量的差值，若所述差值的绝对值小于预设值，则判定卡尔曼滤波器未发散，继续迭代执行；否则，判定卡尔曼滤波器发散，用虚拟伴随时钟的补偿更新量去修正卡尔曼滤波器的补偿更新量，继续进行迭代。
[0013]进一步地，步骤1中，所述参考时钟与本地时钟的当前时刻无更新累积时间误差为：
[0014][0015]其中Δt
RealUpdate
(i)为本地时钟第i次的更新量，Δt
RealMeasure
(k)为时间同步系统第k次测量的时钟误差，Δt
sum_RealMeasure
(k)为在第k个时间点时间同步系统未经同步修正的累积时间误差。
[0016]进一步地，步骤2包括以下子步骤：
[0017]步骤201.进行先验估计：
[0018]基于上一时刻最佳状态估计即后验估计基于上一时刻最佳状态估计即后验估计预测当前时刻状态X
‑
(k)＝[θ
‑
(k),γ
‑
(k)]T
；
[0019]先验估计模型为：
[0020][0021]其中τ为k
‑
1时刻与k时刻的时间间隔，先验估计模型为迭代过程，初始状态能够通过对时间同步系统的测量统计获取；
[0022]先验估计方程能够表示为：
[0023][0024]步骤202.确定系统观测方程：
[0025][0026]式中H为状态变量到观测量的观测矩阵，观测量Z(k)＝Δt
Sum_RealMeasure
(t)，σ
v
为观测值中包含的传输过程引入的噪声的标准差，由时间戳噪声σ
v,t
和传输噪声σ
v,d
组成；
[0027]步骤203.状态变量先验估计协方差矩阵计算：
[0028][0029]式中σ
θ
为本地时钟相位噪声的标准差，σ
γ
为本地时钟频率噪声的标准差，
[0030]步骤204.确定卡尔曼增益：
[0031]K(n)＝P
‑
(n)
·
H
T
·
(H
·
P
‑
(n)
·
H
T
+R)
‑1[0032]其中R为观测噪声协方差矩阵，
[0033]步骤205.后验估计协方差矩阵计算：
[0034][0035]步骤206.卡尔曼状态变量最佳估计：
[0036]综合当前时刻的先验估计状态与观测状态，估计出最优状态，
[0037][0038]步骤207.基于状态变量最佳估计确定更新量：
[0039][0040]步骤208.通过阈值比较法判定时间同步系统是否遭受攻击：
[0041]若|Δt
RealMeasure
(k)
‑
τ
·
γ
‑
(k)|<KalmanThresh
Attack
，则判定时间同步系统未遭受攻击；否则，判定时间同步系统未遭受攻击。
[0042]进一步地，所述状态变量包括时间同步系统的累计相位误差及频率误差。
[0043]进一步地，步骤3包括以下子步骤：
[0044]步骤301.计算本地时钟的虚拟伴随时钟的第k次测量值：
[0045][0046][0047]步骤302.确定本地时钟更新量Δt
FicUpdate
(k)＝Δt
FicMeasure
(k)；
[0048]步骤303.基于本地时钟的虚拟伴随时钟测量值Δt
FicMeasure
(k)，判定时间同步系统是否遭受攻击：
[0049]若|Δt
FicMeasure
(k)
‑
τ
·
ΔF
′
Fic
|<FicThresh本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟伴随时钟的卡尔曼滤波时间同步方法，其特征在于，包括：步骤1.获取时间同步系统累积时钟误差测量值：基于时间同步误差计算模型，通过时间误差测量仪器，计算获取参考时钟与本地时钟的当前时刻无更新累积时间误差；步骤2.基于卡尔曼滤波器进行时间同步误差估计：基于卡尔曼滤波器和所述参考时钟与本地时钟的当前时刻无更新累积时间误差，通过阈值比较法判定时间同步系统是否遭受攻击；步骤3.本地时钟的虚拟伴随时钟时间同步误差估计：计算本地时钟的虚拟伴随时钟测量值，并以此判定时间同步系统是否遭受攻击；步骤4.综合判定第k次时间同步链路是否遭受攻击：若步骤2和步骤3中至少有一个判定出时间同步系统遭受攻击，则最终判定当前时刻链路遭受攻击，时间同步系统按照预测值进行更新；否则为未遭受攻击，执行步骤5；无论是否遭受攻击，卡尔曼滤波器与虚拟伴随时钟均进行补偿更新；步骤5.对卡尔曼滤波器进行监督，判断其是否发散：计算卡尔曼滤波器与虚拟伴随时钟的补偿更新量的差值，若所述差值的绝对值小于预设值，则判定卡尔曼滤波器未发散，继续迭代执行；否则，判定卡尔曼滤波器发散，用虚拟伴随时钟的补偿更新量去修正卡尔曼滤波器的补偿更新量，继续进行迭代。2.根据权利要求1所述的基于虚拟伴随时钟的卡尔曼滤波时间同步方法，其特征在于，步骤1中，所述参考时钟与本地时钟的当前时刻无更新累积时间误差为：其中Δt
RealUpdate
(i)为本地时钟第i次的更新量，Δt
RealMeasure
(k)为时间同步系统第k次测量的时钟误差，Δt
Sum_RealMeasure
(k)为在第k个时间点时间同步系统未经同步修正的累积时间误差。3.根据权利要求2所述的基于虚拟伴随时钟的卡尔曼滤波时间同步方法，其特征在于，步骤2包括以下子步骤：步骤201.进行先验估计：基于上一时刻最佳状态估计即后验估计基于上一时刻最佳状态估计即后验估计预测当前时刻状态X
‑
(k)＝[θ
‑
(k)，γ
‑
(k)]
T
；先验估计模型为：其中τ为k
‑
1时刻与k时刻的时间间隔，先验估计模型为迭代过程，初始状态1时刻与k时刻的时间间隔，先验估计模型为迭代过程，初始状态能够通过对时间同步系统的测量统计获取；先验估计方程能够表示为：步骤202.确定系统观测方程：
式中H为状态变量到观测量的观测矩阵，观测量Z(k)＝Δt
Sum_RealMeasure
(k)，σ
v
为观测值中包含的传输过程引入的噪声的标准差，由时间戳噪声σ
v，t
和传输噪声σ
v，d
组成；步骤203.状态变量先验估计协方差矩阵计算：式中σ
θ
为本地时钟相位噪声的标准差，σ
γ
为本地时钟频率噪声的标准差，步骤204.确定卡尔曼增益：K(n)＝P
‑
(n)
·
H
T
·
(H
·
P
‑
(n)
·
H
T
+R)
‑1其中R为观测噪声协方差矩阵，步骤205.后验估计协方差矩阵计算：步骤206.卡尔曼状态变量最佳估计：综合当前时刻的先验估计状态与观测状态，估计出最优状态，步骤207.基于状态变量最佳估计确定更新量：步骤208.通过阈值比较法判定时间同步系统是否遭受攻击：若|Δt
RealMeasure
(k)
‑
τ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡金龙，李扬，徐兵杰，黄伟，马荔，杨杰，盘艳，周创，罗钰杰，张亮亮，吴梅，张帅，吕新龙，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十研究所，
类型：发明
国别省市：