Corrección de deriva en una red inalámbrica

Se describen métodos y dispositivos para sincronizar el reloj de un dispositivo en una red inalámbrica (por ejemplo, una LPWAN). Los métodos de ejemplo comprenden la identificación de la temperatura de un dispositivo, la identificación de una desviación del reloj asociada con la temperatura del disp...

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Main Authors VILAJOSANA GUILLEN, Xavier, MARTINEZ HUERTA, Borja, ADELANTADO FREIXER, Ferran, TUSET PEIRO, Pere
Format Patent
LanguageSpanish
Published 12.06.2023
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Summary:Se describen métodos y dispositivos para sincronizar el reloj de un dispositivo en una red inalámbrica (por ejemplo, una LPWAN). Los métodos de ejemplo comprenden la identificación de la temperatura de un dispositivo, la identificación de una desviación del reloj asociada con la temperatura del dispositivo identificada y la aplicación de una corrección al reloj del dispositivo en función de la desviación identificada. Para la temperatura del dispositivo identificado, la deriva se identifica comparando la confianza del valor de deriva en una curva de precalibración generada a partir de valores de deriva fijos en una tabla de precalibración con la confianza del valor de deriva en una curva de aprendizaje generada a partir de una deriva variable valores en una tabla de aprendizaje y seleccionando el valor de deriva de la curva que tiene la confianza de deriva más alta. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal) Methods and devices for synchronizing a device clock in a wireless network (e.g. a LPWAN) are disclosed. Example methods comprise identifying a device temperature, identifying a clock drift associated with the identified device temperature and applying a correction to the device clock based on the identified drift. For the identified device temperature, the drift is identified by comparing the confidence of the drift value in a pre-calibration curve generated from fixed drift values in a pre-calibration table with the confidence of the drift value in a learning curve generated from variable drift values in a learning table and selecting the drift value from the curve having the higher drift confidence.
Bibliography:Application Number: ES20160745086T