目录文档-技术白皮书08-EFT.WP.Core.Sea v1.0

第3章 同步与时间基准


I. 目标与范围


II. 基本定义与模型

  1. 时间基准
    • tau_mono:本地单调时基,用于度量延时、抖动与超时。
    • ts:UTC 墙钟时间,用于发布与审计。
    • sync_ref:同步参考源,取自 {"ptp","ntp","gnss_pps","hw_fanout"}。
    • clock_id:时钟标识,绑定到 sid 或主机域。
  2. 线性时钟模型
    每个时钟 i 以参考 tau_mono 描述:ts_i(t) = alpha_i * tau_mono + beta_i + epsilon_i(t);
    其中 alpha_i 为 skew(无量纲),beta_i 为 offset(秒),epsilon_i(t) 为零均值噪声。
  3. 派生量
    • 相对偏移(相对参考 r):offset_{i->r}(t) = ( alpha_i - alpha_r ) * tau_mono + ( beta_i - beta_r )。
    • 相对频偏(ppm):skew_ppm(i->r) = 1e6 * ( alpha_i / alpha_r - 1 )。
    • 抖动:J_i = rms( epsilon_i(t) )(秒)。

III. 公设 P83-*(同步与时间语义)


IV. 最小方程 S83-*(估计与边界)

  1. S83-1 OLS 估计 alpha_i 与 beta_i
    • 设样本对 { ( t_k, s_k ) },t_k = tau_mono(k),s_k = ts_i(k),则
      alpha_hat = cov(t,s) / var(t);beta_hat = mean(s) - alpha_hat * mean(t)。
    • 残差方差:sigma_eps^2 = ( 1 / (K - 2) ) * ∑ ( s_k - ( alpha_hat * t_k + beta_hat ) )^2。
    • 近似不确定度:u(alpha_i)^2 ≈ sigma_eps^2 / ∑ ( t_k - mean(t) )^2;
      u(beta_i)^2 ≈ sigma_eps^2 * ( 1/K + mean(t)^2 / ∑ ( t_k - mean(t) )^2 )。
  2. S83-2 相对偏移与频偏
    给定参考 r,有 offset_{i->r}(t) 与 skew_ppm(i->r)(见基本定义),在线估计时以 t = tau_mono_now 代入。
  3. S83-3 抖动对相干性的影响
    • 相位标准差:sigma_phi ≈ 2 * pi * f_in * J_i;相干衰减因子近似
      coh ≈ exp( -0.5 * sigma_phi^2 )。
    • 抖动受限 SNR(dB):SNR_jitter_dB ≈ -20 * log10( 2 * pi * f_in * J_i )(与第2章 S82-4 一致)。
  4. S83-4 采样点对齐误差
    Delta_t_n(i->r) = offset_{i->r}(t_n) + ( fs_i_err / fs_i ) * t_n,其中 fs_i_err ≈ skew(i->r) * fs_i。对设备 i 的第 n 点,理想时间 t_n = n / fs_i;相对参考的时间误差
  5. S83-5 到达时投影到共同时基
    • 若测得 T_arr_i,其映射到参考时基为
      T_arr_i_ref = alpha_r^{-1} * ( alpha_i * T_arr_i + beta_i - beta_r )。
    • 误差传播(线性近似):u(T_arr_i_ref)^2 ≈ ( ∂T/∂alpha_i )^2 u(alpha_i)^2 + ( ∂T/∂beta_i )^2 u(beta_i)^2 + ...。

V. 估计器与校准方法

  1. 粗到细两级估计
    • 粗估计:基于 gnss_pps 或帧标记对齐,得到初始 beta_i(亚毫秒)。
    • 细估计:滑窗 OLS 或 RLS 更新 alpha_i/beta_i;对宽带数据使用互相关 xcorr 精化分数偏移。
  2. 在线 RLS(建议)
    递归更新 theta_k = [ alpha, beta ]^T:theta_k = theta_{k-1} + K_k * ( s_k - phi_k^T * theta_{k-1} );
    其中 phi_k = [ t_k, 1 ]^T,K_k = P_{k-1} * phi_k / ( lambda + phi_k^T * P_{k-1} * phi_k ),P_k = ( P_{k-1} - K_k * phi_k^T * P_{k-1} ) / lambda;
    遗忘因子 lambda ∈ (0,1] 控制对漂移的响应。
  3. 不确定度报告
    • 对 OLS 用 S83-1 的 u(alpha_i), u(beta_i);对 RLS 用 P_k 的对角元素的平方根作为置信半径。
    • 同时报告窗口长度 Delta_t 与样本数 K。
  4. 抖动测量
    对 pps 或零交叉序列计算到达时间抖动的 RMS;如为波形,先以 band-pass 降噪后用 xcorr 得到到达时序列再求 J_i。

VI. 协议与基准源建议


VII. 质量门限与回退策略

  1. 建议门限(以参考 r):
    • | offset_{i->r}(now) | ≤ 100 us(常规传感);≤ 1 us(高相干声学/射频)。
    • | skew_ppm(i->r) | ≤ 5 ppm(常规);≤ 0.1 ppm(高精度)。
    • J_i 使得 SNR_jitter_dB 不低于目标 3 dB 以内(由第2章目标导出)。
  2. 回退
    • 超阈:切换 sync_ref 到次优源;启动 RLS 高权重更新;必要时降采样或放宽带宽以维持相干。
    • 记录事件并触发 raise_alert(kind="sync_fault")。

VIII. 同步与到达时(跨章对齐)

当 T_arr 用作时间校准,先在共同 tau_mono 上完成 offset/skew 修正,再以第8章两口径
T_arr = ( 1 / c_ref ) * ( ∫ n_eff d ell ) 或 T_arr = ( ∫ ( n_eff / c_ref ) d ell )
生成到达时基准;在清单中记录 delta_form。

IX. 配置与执行流程 Mx-3(同步基线)


X. 实现绑定与接口提示(I80 2 与 I80 6)

  1. sync_clocks(sids:list[str], method:str="ptp", ref:str|None=None) -> SyncRef
    method ∈ {"ptp","ntp","gnss_pps","hw_fanout"};ref 指定参考 clock_id。返回包含 alpha_hat/beta_hat/J 的句柄。
  2. measure_skew_offset(sids:list[str], window:float) -> dict
    • 输出 {"sid": {"alpha":val,"beta":val,"u_alpha":val,"u_beta":val,"J":val,"K":int}}。
    • 建议 window >= 60 s;高速漂移场景启用 RLS(见第 V 节)。
  3. enforce_arrival_time_convention(trace:any) -> None(I80 6)
    在写入或消费 T_arr 前执行,检查两口径、delta_form 与参考时基映射是否齐备。

XI. 追溯与清单(manifest)最小字段


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首次发布: 2025-11-11|当前版本:v5.1
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