1.一种基于加权中值的一致性时钟同步相对频偏估计方法，其特征在于：包括对节点间的时间戳数据进行特定处理得到拉普拉斯分布模型，采用加权中值方法估计节点间的相对频偏，并基于一致性的时钟同步方法来更新节点的时钟参数，使得网络中节点的逻辑时钟达到一个共同的全局时钟；具体包括以下步骤：S1：假设网络中的任意传感节点i都周期性广播本地时钟 及同步数据信息，其邻居节点j接收并且记录下自身的当前本地时钟 可得发送和接收节点间的相对时钟关系：

其中，sij和oij分别表示节点i相对于节点j的相对频偏和相对相偏， 表示数据包传输过程中存在的固定时延， 表示满足指数分布的随机通信时延；

S2：邻居节点j收到同步时钟信息后，根据时钟数据的相对关系，进行数据处理，消除一致性同步下冗余的未知参数的影响，在任意两对不同的时间戳数据中进行相减操作，得到关于已知时间戳数据和待估计参数sij的关系式：当随机时延 服从参数为λ的指数分布时，可得随机时延的差值 服从拉普拉斯分布；于是，当产生M个拉普拉斯变量 时，结合概率密度函数可得关于相对频偏的似然函数如下：

其中 表示接收节点j的两个不同时刻的本地时钟之差，表示发送节点i的两个不同时刻的本地时钟之差；由上述似然函数可得相对频偏的最大似然估计：

这是一个L1范数最优化问题，最优解为集合 的加权中值，令对序列 进行排序使得x[1]＜…＜x[q]＜…＜x[M]，其中x[q]表示序列*

中第q小的数，然后找到使得不等式 成立的最小k，并将其表示为k ，由此得到相对频偏在加权中值法下的估计值 为 在对相对频偏估计精度要求较高的场景中，通过寻找时间戳间隔的优化值进行估计；

S3：估计出节点间的相对频偏后，采用平均一致性方法补偿节点的逻辑时钟参数，包括逻辑频偏补偿和相偏补偿，周期性重复相对频偏估计以及时钟参数补偿操作，直到网络中的所有节点的逻辑时钟达到同步的效果。

2.根据权利要求1所述的基于加权中值的一致性时钟同步相对频偏估计方法，其特征在于：所述步骤S2中，基于加权中值方法的相对频偏的估计值为序列 中的某个值，对于节点拥有足够的存储容量，能够存储所记录的全部时间戳的场景，通过寻找时间戳间隔的优化值进行估计，具体步骤如下：S21：由于节点周期性地广播本地时钟消息，假设广播周期为T；考虑节点收到l个来自节点i的同步数据信息，则有l对时间戳数据对 节点的时间戳数据按间隔v相减，即 于是发送节点的时间戳之差Δci＝vT，加权中值序列 的权值Δci(q)恒为vT，则在间隔处理下相对频偏的加权中值方法下的估计值为序列 的中值；

S22：间隔v的取值直接影响估计结果，根据近似克拉美罗下界导出相对频偏的性能界限，然后对其取最值，得到关于间隔的最优值：其中round表示四舍五入函数；于是基于间隔的加权中值相对频偏估计在最优间隔下的估计值为序列 的中值。

3.根据权利要求1所述的基于加权中值的一致性时钟同步相对频偏估计方法，其特征在于：所述步骤S2中，节点需存储的用于同步的时间戳数据 随同步过程的进行越来越多；对于节点存储容量受限，不能够存储所记录的全部时间戳的场景，考虑基于门限的加权中值相对频偏估计方法，降低存储开销；节点设定一个存储量门限值，当节点收到的数据量超过这个值时，先用加权中值方法估计相对频偏，然后将加权中值序列中的最小值与最大值分别与估计值作差，丢弃间隔差的绝对值较大的序列中对应的时间戳数据，将存储量限定在门限范围内。