一种面向 5G 网络时钟偏移与斜率估计的混合贝叶斯方法
系统与控制
2020-04-21 v1 系统与控制
信号处理
摘要
在本工作中，我们提出一种面向时钟偏移与斜率估计的混合贝叶斯方法，从而同步大规模网络。特别地，我们展示了贝叶斯递归滤波（BRF）在减轻成对同步中时间戳误差方面的优势。此外，我们指出了因子图（FG）连同置信传播（BP）算法在实现高精度端到端网络同步中的益处。最后，我们揭示了混合同步的优势：将大规模网络划分为局部同步域，对每个域采用合适的同步算法（基于 BP 或 BRF）。仿真结果表明，尽管混合方法有所简化，时钟偏移与斜率估计的均方根误差（RMSE）仍分别低于 5 ns 与 0.3 ppm。
引用
@article{arxiv.2004.09469,
title = {A Hybrid Bayesian Approach Towards Clock Offset and Skew Estimation in 5G Networks},
author = {Meysam Goodarzi and Darko Cvetkovski and Nebojsa Maletic and Jesus Gutierrez and Eckhard Grass},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09469},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2002.12660