Drift estimation using pairwise slope with minimum variance in wireless sensor networks
Authors: Kasım Sinan Yildirim, Aylin Kantarci
Abstract:
Time synchronization is mandatory for applications and services in wireless sensor networks which demand common notion of time. If synchronization to stable time sources such as Coordinated Universal Time (UTC) is required, employing the method of flooding in order to provide time synchronization becomes crucial. In flooding based time synchronization protocols, current time information of a reference node is periodically flooded into the network. Sensor nodes collect the time information of the reference node and perform least-squares regression in order to estimate the reference time. However, least-squares regression exhibits a poor performance since sensor nodes far away from the reference node collect the time information with large deviations. Due to this fact, the slopes of their least-squares line exhibit large errors and instabilities. As a consequence, the reference time estimates of these nodes also exhibit large errors. This paper proposes a new slope estimation strategy for linear regression to be used by flooding based time synchronization protocols. The proposed method, namely Pairwise Slope With Minimum Variance (PSMV), calculates the slope of the estimated regression line by considering the pairwise slope between the earliest and the most recently collected data points. The PSMV slope is less affected by the large errors on the received data, i.e. it is more stable, and it is more computationally efficient when compared to the slope of the least-squares line. We incorporated PSMV into two flooding based time synchronization protocols, namely Flooding Time Synchronization Protocol (FTSP) and PulseSync. Experimental results collected from a testbed setup including 20 sensor nodes show that PSMV strategy improves the performance of FTSP by a factor of 4 and preserves the performance of PulseSync in terms of synchronization error with 40% less CPU overhead for linear regression. Our simulations show that these results also hold for networks with larger diameters and densities.
Keywords:
Wireless sensor networks
Time synchronization
Least-squares regression
Published in: Ad Hoc Networks (Volume 11, Issue 3, January 2013)
Publisher: Elsevier
ISSN Information: 1570-8705
Drift estimation using pairwise slope with minimum variance in wireless sensor networks
- Nghỉ lễ 30/4 và quốc tế lao động 01/05/2024
- Vòng sơ khảo Cuộc thi Đại sứ Văn hóa đọc năm 2024
- Ngày hội Văn hóa đọc lần thứ VI
- Danh mục tài liệu mới tháng 04/ 2024
- Bạn đọc mượn sách quá hạn
- V/v thay đổi quy trình cấp tài khoản sử dụng Thư viện
- Thẻ Thư viện điện tử
- Thông báo nguồn học liệu miễn phí về Covid-19 - AccessMedicine Covid-19 Central
- Ngày hội Văn hóa đọc lần VI
- Vòng Sơ Khảo Cuộc Thi Đại Sứ Văn Hóa Đọc Năm 2024
- Hoạt động chào mừng "Ngày sách Việt Nam 21/4/2024"
- Cuộc Thi Ảnh “Khoảnh Khắc VNUHCM Libraries”
- Ngày hội văn hóa đọc lần V
- Ngày hội văn hóa đọc lần II
- Ngày hội văn hóa đọc lần IV
- Ngày hội văn hóa đọc lần III
- Tiếp GS Omer Mert Denizci, Trường ĐH Marmara Thổ Nhĩ Kỳ
- Tiếp Cô Claudia Tarzariol Từ The University Of Trento, Italy (Unitrento)
- Tiến sĩ kiều bào Mỹ tặng sách trị giá 150.000 USD cho sinh viên bách khoa
- Khảo sát ý kiến bạn đọc
-
Trực tuyến:5
-
Hôm nay:938
-
Tuần này:25006
-
Tuần trước:40192
-
Tháng trước:57799
-
Tất cả:4046902