【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线通信的信道测量，具体是一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法。
技术介绍
1、wi-fi感知在科研领域中扮演着重要角色，可以用于环境感知、位置定位、行为识别和智能系统研究等方面。这项技术为研究人员提供了一种非接触式、便捷且具有广泛应用的手段，为科学研究和技术创新提供了新的可能性。但是在wi-fi感知领域中，收发设备的时钟同步会给感知性能带来一些挑战。首先，wi-fi信号的传播速度受环境因素的影响，如多径效应和障碍物的干扰，这可能导致设备之间存在较大的传输延迟。其次，由于wi-fi设备的硬件和时钟精度有限，设备之间的时钟漂移(clock drift)可能会导致时间误差的累积。由于wi-fi信号频率高，并以光速传播，所以微弱的时间误差也会导致感知精度极大的下降。
2、为了解决wi-fi感知中的时钟同步问题，研究者们提出了各种算法和协议。其中，一种常见的方法是利用时间戳(timestamp)和相互之间的通信来估计设备之间的时钟偏差和时钟漂移，从而实现时间同步。一些算法还结合了时间校准和时钟补偿技术，以提高时间同步的准确性和稳定性。在wi-fi感知领域，针对时钟同步问题的研究和解决方案已经得到广泛关注。
3、主流的wi-fi协议802.11a/g/n/ac/ax等使用正交频分复用(orthogonalfrequency division multiplexing，ofdm)宽带调制技术通信，ofdm是一种用于无线通信和数字通信系统的调制技术。它将高速数据流分成多个低速子载波进行传输，每个子
4、卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的递归滤波算法，最初由r.e.kalman在1960年提出。它通过对系统的动态模型和测量模型进行建模，根据先验信息和测量结果进行状态估计和滤波，从而获得对系统状态的最优估计。在时钟同步领域，卡尔曼滤波方法可以用于对时钟的漂移和噪声进行估计和校正，以实现更精确的时钟同步。具体来说，卡尔曼滤波方法利用系统的状态方程和观测方程，通过动态更新的过程来融合时钟的预测值和实际观测值，从而得到对时钟真实状态的估计。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法，通过解卷绕相位差序列消除估计初始时钟偏差有多个候选值问题。根据线性拟合的原理，对解卷绕的相位差序列和时间间隔序列进行拟合后的曲线斜率具有唯一性；使用卡尔曼滤波方法对时钟偏差进行估计，卡尔曼滤波方法利用先验信息、测量噪声和系统模型的准确性，通过自适应调整估计的时钟状态和误差协方差，以实现时钟同步的精确性；通过迭代更新的方式，不断改进估计结果，从而提供准确的时钟同步，并能够实时调整和补偿时钟状态的变化。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法，所述方法包括以下步骤：
3、s1、主节点pn按照时间间隔函数z(k)向从节点sn发送若干wi-fi帧，k为wi-fi帧序号，时间间隔函数z(k)的计算公式具体为z(k)＝b+tkmodc，其中，mod为取模运算，b、t、c均为常数。
4、s2、从节点sn收到n个wi-fi帧后，测量每帧的csi信息，并提取每帧的相位信息构成序列其中表示第i个wi-fi帧的相位，计算相邻帧的相位差，得到相位差序列计算方式为对相位差序列δθ进行解卷绕，得到解卷绕后的相位差序列δθtrain。
5、s3、根据k和z(k)构建接收时间间隔序列ttrain，将接收时间间隔序列ttrain和解卷绕后的相位差序列δθtrain进行线性拟合，得到斜率为s的线性函数。
6、s4、对s进行处理得到主节点pn与从节点sn之间在第n帧时的时钟偏差oclock(n)。
7、s5、设状态向量为xk，v'clock(k)表示预测的第k帧时钟偏差变化速率，o'clock(k)表示预测的第k帧主从时钟偏差，δθ'track(k)表示预测的第k帧相位，xk的矩阵表示如下：
8、
9、设主节点与从节点时钟的变化率的初始值为0，即vclock(0)＝0，状态向量的初始值为x0，x0表示如下：
10、
11、设第k帧的状态转移矩阵为fk，fk表示如下：
12、
13、设第k帧的状态协方差矩阵为pk，其初始值为p0,p0表示如下：
14、
15、利用第k帧的状态转移矩阵fk和第k-1帧的状态向量预测第k个wi-fi帧的状态向量xk，计算公式如下所示：
16、xk＝fkxk-1；
17、利用第k帧的状态转移矩阵fk和第k-1帧的状态协方差矩阵预测第k个wi-fi帧的状态协方差矩阵pk，计算公式如下所示：
18、
19、式中，q为方差为1的系统白噪声；
20、设系统观测矩阵为hk，系统观测矩阵的初始值为h0，h0的矩阵表示如下：
21、
22、设第k个wi-fi帧的卡尔曼增益为ωk，ωk的计算可以如下：
23、
24、式中，r为方差为1的测量白噪声；
25、设矩阵mk为主节点pn测量对第k个wi-fi帧的时钟改变速率vclock(k)、时钟偏差oclock(k)和相位的实际测量值δθtrack(k)，mk的矩阵表示如下所示：
26、
27、利用第k帧的矩阵mk、第k帧的系统观测矩阵hk、第k帧的卡尔曼增益和第k帧的状态向量更新第k帧的状态向量xk，xk的计算公式如下所示：
28、xk＝xk+ωk(mk-hk·xk)；
29、利用第k帧的卡尔曼增益、第k帧的系统观测矩阵和第k-1帧的状态协方差矩阵更新第k个wi-fi帧的状态协方差矩阵pk，pk的计算公式如下所示：
30、
31、第k帧的时钟偏差为o'clock(k)，o'clock(k)是xk中的第二个分量。
32、将计算得到的时钟偏差o'clock(k)补偿到从节点sn时钟，补偿后的sn时钟osn计算公式如下所示：
33、osn＝os'n+o'clock(k)，
34、式中，osn表示当前时刻的时钟偏差，os'n表示上个时刻的时钟偏差。
35、从节点sn继续接收主节点pn发送的第k帧wi-fi帧，然后根据oclock(k-1)、第k帧的csi信息，使用卡尔曼滤波预测并更新时钟偏差；将计算得到的时钟偏差补偿到从节点sn时钟。
36、从节点sn对接下来接收的每一帧重复执行s5步骤，不断地将时钟本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法，其特征在于：所述步骤S1中，时间间隔函数Z(k)的计算公式具体为Z(k)＝b+tkmodc，其中，mod为取模运算，b、t、c均为常数。
3.根据权利要求1所述的一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法，其特征在于，所述步骤S2中的分步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法，其特征在于：所述步骤S5中的分步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于信道状态信息的长时间空口时钟同步方法，其特征在于：所述步骤s1中，时间间隔函数z(k)的计算公式具体为z(k)＝b+tkmodc，其中，mod为取模运...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋志平，李瑞，张岱阳，蒋秋林，段渝，于岂健，李云东，孙璟玥，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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