面向异构噪声源无线网络的神经同步方法
网络与互联网体系结构
2022-12-08 v1 机器学习
摘要
本文探讨了在存在影响同步质量的因素情况下的时钟同步状态估计。例子包括温度变化与延迟非对称性。这些工作条件使得同步在许多无线环境（如无线传感器网络或 WiFi）中成为一项具有挑战性的问题。动态状态估计被研究，因为它对克服非平稳噪声至关重要。双向定时消息交换同步协议被作为参考。不对随机环境作任何先验假设，也不执行温度测量。算法在离线时被明确指定，无需根据工作条件调整某些参数。所提出的方法对大范围温度变化、不同延迟分布及传输路径中的非对称程度表现出鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2212.03327,
title = {A neural approach to synchronization in wireless networks with heterogeneous sources of noise},
author = {Maurizio Mongelli and Stefano Scanzio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.03327},
year = {2022}
}
备注
preprint, 18 pages