一种低资源占用率的战术数据链自主时间同步方法

顾仁财， 刘 飞， 车 敏

(1.中国电子科技集团公司第二十研究所，西安 710068； 2.空军工程大学理学院，西安 710051)

0 引言

多平台协同作战是现代战争的主要形式，高精度时空统一是实现多平台协同作战的重要基础与前提[1]。基于卫导授时是实现各作战单元时间同步的一种重要手段，然而，在电磁对抗日趋激烈的现代战场中，卫导的可用性难以保证；短波、长波等无线电广播授时作用范围广，但授时精度不高[2]。以Link16为代表的战术数据链是一种大容量、保密、抗干扰、时分多址的战术信息分发系统，可以将各参战单元连成一个统一的通信网络，以加快情报传递、统一指挥和协同作战，在近几次局部战争中得到了广泛应用，被称为“作战效能倍增器”[3]。由于战术数据链通常具有很强的抗干扰、抗毁和保密性能，因此，基于数据链而实现的时间同步功能具有相同的抗干扰、抗毁能力，同步精度可达10～100 ns量级，可有效弥补卫导、长波授时的不足[4]。

战术数据链时间同步问题涉及端机、网络、消息标准、数据处理等多个方面内容，具有一定的复杂性，受到了广泛关注[5-9]。校时消息发送频率是影响战术数据链时间同步精度的重要因素，校时消息发送越频繁，时间同步精度越高。然而，战术数据链网络成员众多，而战术通信资源却是有限的，因此，如何在有限资源下实现高精度时间同步是一个值得深入研究的问题。此外，为了确保战术数据链网络的抗毁性，某些重要网络角色通常设有替补角色，那么新旧角色交接时如何确保自主时间同步功能的稳定性同样有待于进一步研究。

1 自主时间同步原理

战术数据链网络时间同步主要通过双向往返校时(RTT)方式实现，无需知道待同步成员和已同步成员的精确位置，避免无线信号在大气传播中的延迟误差，RTT原理如下。

待同步成员(询问端)在其时隙起点处向已同步成员(应答端)发送RTT询问消息；已同步成员测量该消息信号到达时间Ti，并在固定时刻通过RTT应答消息将Ti数值发送给待同步成员；待同步成员测量RTT应答消息的信号到达时间Tr，计算其与已同步成员的时间偏差，如图1所示。

图1 RTT原理Fig.1 RTT mechanism

图中:Ti为应答端机测出的询问消息到达时间；Tr为询问端机测出的应答消息到达时间；Td为RTT应答消息的发送时刻；Tp为RTT消息的传播时间；ε为两个用户之间的时间偏移。由于ε+Tp=Ti,Td+Tp=ε+Tr，因此可得

ε=Ti-Tr+Td/2。

(1)

2 时间同步滤波算法

战术数据链终端的时钟频率稳定度可达10-9量级，由于时钟存在老化现象，频率准确度指标会随时间推移变得越来越差，通常低于稳定度指标1～2个量级。如果战术数据链时间同步精度指标为50 ns(1σ)，其中时钟漂移分配的误差为25 ns，那么对于时钟频率准确度为10-7的某个网络成员而言，其须以4次/s的频率发送RTT消息，则只需要32个成员就占有所有的时隙资源。因此，需要利用Kalman滤波算法对时钟漂移规律进行滤波、跟踪，基于Kalman滤波器的预测值对时钟进行实时修正(如每100 ms修正一次)，以节省资源。同时，Kalman滤波器能够有效降低时差测量值中的随机误差，提高时间同步精度。

时间同步状态方程和测量方程为

(2)

式中：Xk为k时刻系统特征的状态向量；Zk为观测向量；Ak-1为状态由k-1时刻到k时刻的转移矩阵；Hk为观测矩阵；wk为k时刻系统输入随机噪声向量；vk为观测噪声向量。

Kalman滤波方程如下所述。

1) 初始条件

(3)

2) 一步预测

(4)

(5)

3) 滤波更新

(6)

(7)

Pk=(I-KkHk)Pk|k-1

(8)

式(8)中，I为单位矩阵。

滤波初始化是时间同步滤波器启动的第一步，理论上只需两次或三次时差测量就可以完成滤波器初始化，然而当RTT间隔时间较短、时差测量分辨率不高时，利用前两次或三次的时差测量数据对滤波器进行初始化，可能会导致初始估计结果出现严重偏差，进而导致滤波器失效。因此，为了保证Kalman滤波器能够稳定工作、快速收敛，通常需要利用多次(如9次)时差测量数据对滤波器初始状态和协方差阵进行估计。

由于实际环境中时差测量可能存在奇异值，为了防止Kalman滤波器发散，确保其可靠稳定工作，需要对时差测量值进行合理性判定，将奇异值剔除。时差量测合理性判别准则如下：

(9)

2)

(10)

3 RTT消息发送策略

为了获得更高的时间同步精度，待同步成员总是期望频繁地向时间基准(NTR)做校时。然而，当网络成员较多时，即使所有成员以12 s的周期向NTR做校时也将占用较多网络资源。因此，本文设计了一种自适应的RTT消息发送策略，具体包含以下两个步骤。

1) 对接收到的初始入网消息和精确定位与识别(PPLI)消息的时间质量进行审查，建立或更新RTT源选择列表。列表中包含至多4个最高时间质量等级的单元，这些成员的时间质量等级均高于本单元的时间质量等级，并按照时间质量等级从高到低进行排列。时间质量等级划分如表1所示。

表1 时间质量等级表

如果两个源的时间质量等级相同，则距离本单元较近者排前面，如果无法确定源距离本单元的距离，则最新接收到的源排前面。源选择列表中的每个源包含的信息有序号、源平台编识号、时间质量等级、与本单元的距离。

2) 本单元读取源选择列表，首先选择列表中时间质量等级最高的源作为其准备发送RTT询问消息的源，根据源的时间质量等级计算出时间门限值，如果本单元当前时间方差超过门限值，则在可用的时隙向该源发送RTT询问消息。如果连续两次询问都未收到来自该源的RTT应答消息，则选择列表中时间质量等级次高的源，计算相应的时间门限值，判定是否向该源发送RTT询问消息，持续这个过程直至成功接收RTT应答消息或用完列表中的所有源为止。如果接收到RTT应答消息或遍历整个源选择列表，则重新读取源选择列表，重复本次操作。

计算时间偏差的估计方差门限值为

(11)

式中：Stq为源的时间质量等级；A=0.5。

战术数据链网络中只有一个成员担任NTR，NTR不需要与其他网络成员做RTT校时，所有成员的时间都尽可能向NTR的时间对齐。为了提升网络的抗毁性，战术数据链系统通常设有替补NTR这一角色，当替补NTR监测到NTR不在当前网络时，便自动升级成为新的NTR。需要指出的是，由于网内其他成员已经与NTR建立好了时钟相对漂移规律，因此，当替补NTR成为新的NTR时，其应保持之前建立的时钟漂移模型继续对本地时钟进行校正，以确保网络内其他成员的时间能够平稳地向新的NTR对齐，否则，网络内所有非NTR成员的Kalman滤波器都将迅速发散、重启。

4 实验结果与分析

4.1 时差滤波算法

为了验证Kalman滤波算法的性能，在实验室环境下采集待同步数据链终端的时差测量数据(每1 s采集1次，共采集18 min)，如图2所示。

图2 时差量测与滤波跟踪结果(滤波周期T=1 s)Fig.2 Time difference measurement and filter tracking results(filtering period T=1 s)

在数据采集过程中，待同步终端只进行时差测量不修正时钟，以获得时钟的漂移曲线。从图2中可以看出，在稳定环境下，时钟漂移曲线近乎为线性的。

对采集的原始时差测量数据进行多项式拟合，再对前12 min的时差测量数据进行Kalman滤波，后6 min基于Kalman滤波器估计的时钟漂移规律对时间偏差进行预测，图3所示为原始测量误差曲线和滤波误差曲线。

图3 Kalman滤波误差曲线(滤波周期T=1 s)

可以看出，Kalman滤波器能够有效降低原始时差测量误差，提高时间同步精度。此外，经过数据统计分析可得：时钟漂移速度约为83 ns/s，而利用Kalman滤波估计的时钟漂移规律对时间偏差进行预测，6 min内预测误差不到40 ns，即预测误差仅约为0.1 ns/s，这充分证明了Kalman滤波能够有效提升时钟的守时能力，降低校时消息的发送频率。

定义滤波增益=原始测量误差/Kalman滤波估计误差。表2显示了不同RTT周期下的滤波增益，从表中可以看出，RTT周期对滤波器的估计精度有较大的影响，RTT越频繁，滤波器估计精度越高，当RTT周期为12 s时，滤波器几乎无法降低测量误差。

表2 不同RTT滤波周期下的滤波增益

4.2 RTT消息发送策略

为了验证本文RTT消息发送策略的有效性，假设战术数据链Ti与Tr的测量精度均为30 ns，NTR、替补NTR、主要用户的时钟性能如表3所示。

表3 不同网络成员的时钟性能

图5 RTT消息发送周期Fig.5 RTT message transmission period

4.3 NTR角色转换时的时间同步策略

为了验证本文NTR角色转换时的时间同步策略，在4.2节仿真条件的基础上，假设前1800 s，替补NTR、主要用户均向NTR做校时；在第1800 s处，NTR脱网，替补NTR转换为新NTR，主要用户向新NTR做校时。

如果新NTR保持原来的漂移模型继续对本地时钟进行修正，则新NTR、主要用户与旧NTR的时间偏差曲线如图6所示，图7为后1800 s主要用户与新NTR的时间偏差曲线。

图6 新NTR、主要用户与旧NTR的时间偏差曲线Fig.6 The time offset curve between new NTR，primary user and old NTR

图8 时差测量统计距离

5 结束语

战术数据链是赢得信息化战争的关键，时空统一精度是影响战术数据链作战效能发挥的重要因素。本文分析了战术数据链基于往返校时(RTT)的网络时间同步机制，针对大规模网络情况下RTT时隙资源受限的问题，设计了一种基于Kalman滤波的时差数据处理算法和一种自适应的RTT消息发送策略，可有效降低自主时间同步功能对时隙资源的需求。此外，本文还提出了一种时间同步策略，可以避免NTR角色转移时网络各成员Kalman滤波器需重启的问题，提高时间同步功能的稳定性。