机场桥载设备监控网络节点能耗优化设计

陈维兴 林家泉 孙毅刚

(中国民航大学航空自动化学院,天津 300300)

机场桥载设备监控网络节点能耗优化设计

陈维兴 林家泉 孙毅刚

(中国民航大学航空自动化学院,天津 300300)

针对在现场测试中,机场桥载设备运行安全监控系统存在节点电池消耗过快及数据错误或丢失等问题,根据信道RSSI和电池间的关系特性,并结合系统工作环境,对节点硬件进行优化设计。同时,基于网络超帧和GTS管理机制,提出了按数据分类管理的节点RF增益和休眠优化方法。对优化后的节点进行信号测试和OPNET仿真。结果表明,该方法能有效降低节点能耗,且对其他系统性能没有产生负面影响。

物联网 GTS 机场设备监管 低能耗 RSSI OPNET

0 引言

2011年,民航局出台《关于加快推进节能减排工作的指导意见》,根据工作部署并结合在首都、虹桥、白云等机场试点情况,2012年正式启动民航行业机场使用桥载设备替代飞机动力辅助装置(auxiliary power unit,APU)的推广工作。由此可见,在航班地面操作过程中使用桥载设备替代飞机APU是行业节能减排发展的必然方向。国内曾发生过桥载电源烧毁飞机机载设备事件,造成巨大的社会影响和经济损失。事故主要是由于桥载设备不能及时检测隔离自身故障,或者对某些工况参数不能实时监控。因此,对桥载设备的健康情况数据进行实时采集监控是非常重要的。

本文研发的桥载设备运行安全监控系统(bridge load-equipmentoperationsafetymonitoringsystem, BLOSMS)经过华南某机场试用,可以满足桥载设备健康数据采集处理、统计分析等要求,实现了桥载设备运行的安全监控[1]。系统采用物联网架构设计。同时,系统在试用过程中也出现了一些问题,主要体现在网络感知层节点的能耗方面。这是由于受使用环境的制约,系统网络节点使用电池供电,因此对电池电能的优化管理具有非常重要的实际意义。本文分析了节点耗能加重的原因,并结合系统特点提出了优化节点能耗的方法。

1 BLOSMS节点能耗问题

BLOSMS在每个停机位(登机桥)的桥载设备上布设多个感知层节点(sensor node,SN),并在每个机位安装1台数据终端DE,构成感知层;将全部机位DE连接到候机后内服务器,构成传输层;服务器数据库和监控管理软件构成应用层。系统工作原理是:SN采集每个停机位桥载设备的健康数据,SN输出数据经DE采集处理、本地存储,由停机位信息点(LAN接入点)和候机楼内网络上传至服务器,再由服务器根据监测数据进行处理和控制,从而实现对桥载设备运行工况和故障的实时监控,以及无纸化维护管理。

由于民航设备运行环境大多较恶劣,安装位置特殊且需多点监控等,造成各类线缆的布设、改造和维护成本与难度较高,且相对于近机位,远机位甚至没有登机桥而无法布设线缆,因此对BLOSMS采用了物联网架构。即SN通过2.4 GHz无线网络将数据传输至DE,DE再将这些数据经以太网上传至服务器处理(GPRS可用于远机位和近机位)。BLOSMS结构如图1所示。其中,虚线箭头表示电力连接,实线箭头表示网络连接,实线双向箭头表示无线连接。

图1 BLOSMS结构图Fig.1 Framework of BLOSMS

物联网尤其是感知层中的节点能耗问题是大部分物联网设计项目的难点,本项目中这一问题十分明显。由于停机坪属于高级管制区域,不允许过多地安装网络设备,且维护管理机坪大量节点也是不现实的,因此,有限的节点数量造成SN间以及SN和DE间的距离较远,在此情况下节点硬件发射功率(PA)强度不足。SN或DE的接收信号衰减指数RSSI(可描述信道质量LQI,从芯片寄存器读取)可以反映PA和能耗的变化情况。维持高强度PA必然会加大能耗,使RSSI增大或者剧烈震荡,信道质量变差,从而引起数据误码率升高甚至丢失,引起网络重传,进一步加重了电池负担。即使在节点间正常通信情况下,随着电池能量下降,也必然会导致SN的PA和LNA下降,进一步影响节点LQI和RSSI。

利用Sniffer工具及分析软件俘获无线信号发现:伴随着系统使用,RSSI值出现0和255的频次明显增加(此处硬件驱动设计为当节点判定LQI衰减程度很大或无法接收时,将RSSI值随机置为0或255)。而LQI和RSSI的衰减或不稳定则反映到网络数据延迟和信道碰撞,从而导致吞吐量下降,数据丢失。由此可见,当电池能量衰减引起网络延迟和碰撞时,会触发节点的重传机制,以保证重要数据的通信。这更加重了电池的负荷,从而开启了一个恶性循环,导致此后电池能量急剧下降甚至失效。节点RSSI测试曲线如图2所示,本文中将RSSI根据信道LQI转换成0～255的数值,是一个无量纲值,信号测试距离保持7 m。

图2 节点RSSI测试曲线Fig.2 RSSI test curve of the node

由上述分析可知,优化网络性能要解决的主要矛盾是如何获取稳定RSSI和LQI以完成网络传输,而增大PA可以克服节点间距离带来的影响,但是增大PA又意味着加大电池能耗的损失。因此,本文在优化节点电池能耗的同时兼顾PA与电池功耗的平衡。

2 原节点设计和能耗关系

BLOSMS原有SN节点使用TI CC2430作为核心处理器,使用32 MHz晶振,将其RF差分引脚通过巴伦电路转换为单端天线输出。在SN节点工作过程中, CC2430始终处于激活状态,正常工作电流为7 mA。除片内RF模块外,其他模块如ADC、DMA等均未开启,故考虑RF模块的耗电参数[2],即发送时24.7 mA,接收时27 mA,节点单次收发实时功耗值P按式(1)估计。

式中:RSSI_VAL为芯片本次收发实时RSSI值,为8位补码;RSSI_OFFSET为经验补偿值,与CC2430的前端增益有关,可编程设定。

根据式(1),可认为节点RF模块的功耗为:

式中:N为此时间前的RF模块网络收发次数。

由此可见RF节点频繁地进行收发必然会加速节点电池能量的下降。

根据现场测试,当网络节点间距超过10～15 m时RSSI值不稳定,且随着距离的增加稳定性变差,而当BN收到RN的RSSI值中30%为0或者255,就会启动重传流程。如式(2)所示,N的增大会直接导致W的增大。同时,如对节点电池电量不加以控制,当W增大到一定程度后,RSSI震荡加剧导致重传启动也会增大N,进而引起W的加速增大,从而进入一个恶性循环,导致电池快速耗尽。

综上所述,控制节点能耗的主要思路为:降低N、T和α(α表示芯片RF模块功耗在整芯片功耗的所占比例),将RSSI_VAL维持在一个平稳水平,并降低出现0或255的概率,以减少重传次数。该方法在达到降低W目标的同时,可进一步减少电池损耗重传的次数,最终实现节点电能的优化。

3 优化节点硬件设计

考虑SN节点功耗主要来源于MCU,除RF模块外,还有MCU其他模块的影响因素:

因此,为尽可能降低功耗且考虑节点功能,其他耗电模块如DMA、ADC基本处于禁止状态,故节能设计的重点在RF模块。

考虑解决节点RSSI不稳定问题,为CC2430增加了PA调节芯片,但这必将增大节点的功耗,因此继而从分级控制RF增益和MCU休眠-工作切换角度降低节点电池功耗。

比较了两种CC2430外围扩展PA的方案。开发测试中发现:UP2202属通用PA器件,使用过多中间器件而不能与CC2430的无缝连接,会引进杂波干扰、电流干扰等。同时,在调试过程中发现UP2202自身的附属接地焊盘有时会有PA失效的情况发生。相比之下, CC2591集成了PA和LNA,扩展了定位网络范围,此外还集成了开关、RF匹配、电感器以及不平衡转换器等,实现了与CC2430的无缝连接,提高了节点抗干扰能力,但成本较UP2202稍高。网络节点硬件优化设计如图3所示,图中引脚RF_N、RF_P、TXRX_SWITCH、RREG_OUT来自CC2430,无需任何中间器件。

由于CC2591集成了可调增益的LNA,因此可进一步提高RSSI质量,增大了节点间距,但需要对其功耗进行进一步控制。

图3 网络节点硬件优化设计Fig.3 Optimization of the hardware of network node

4 节点硬件能耗控制策略

CC2430的RF模块是节点主要耗能硬件部分,因此合理优化RF模块工作时间和PA强度是降低节点能耗的最佳途径。多次重发和RF模块长期工作都会引起电池能量快速下降,本文基于GTS管理思路设计了节点硬件能耗控制策略NECS。

4.1 节点MAC层GTS管理机制

系统节点采用IEEE 802.15.4协议,支持超帧结构和GTS[3]。其中,BI为信标间间隔;BO为信标序数;SD为超帧持续时间;SO为超帧序数;CAP为竞争访问阶段;GTS为保证时隙,构成无竞争阶段CFP,一个GTS由多个slot组成;aBaseUint为超帧持续时间基本单位。

超帧将网络活动时间分为活动(ACT)时段和非活动(INA)时段。在ACT时段,网络节点间传递数据,而在INA时段,处于低功耗的睡眠模式[3]。以CC2430为例,芯片在发送状态下损耗24.7 mA的电流,而休眠状态下仅为296 μA[2]。利用INA特点进行节点休眠控制可有效降低节点能耗。

根据IEEE 802.15.4,对需要可靠、快速或大量数据传输的节点,且不能确保该节点在CAP内完成数据传输,则该节点可向网络协调器申请GTS时段的信道使用权限进行数据传输(免竞争机制)。协调器会根据GTS申请数目、剩余时槽数目等网络当前条件,向申请节点分配一定的GTS[3,5]信道资源。可利用GTS的特点进行重传次数的优化和调整无CFP接入信道权节点的RF模块增益,从而达到控制节点能耗的目的。

4.2 NECS策略设计

近年来,一些文献[5-7]对GTS管理做了理论研究,但结合节点硬件控制的方法并不多见。本文针对感知层节点硬件设计了NECS策略,按照节点数据优先级和重传次数进行GTS授权。BLOSMS各节点采集的数据分为三类,如表1所示。

表1 BLOSMS采集的三类数据Tab.1 Three categories of data collected by BLOSMS

当网络负荷较大,容易发生碰撞时,应确保Ⅰ类数据具有最高的优先级且尽量减少重传。为了节省电能,Ⅱ、Ⅲ类数据应尽量避免多次重传,可考虑暂时缓存,待网络负荷缓解后再传输。

IEEE 802.15.4中的GTS分配算法使用先来先服务(first come first service,FCFS)[7]。当有多个设备请求GTS时,因协调器在同一超帧内最多分配7个GTS,部分节点将无法获得GTS,因此NECS采用了优先级队列的方法管理GTS分配。在当前超帧CAP中没有成功发送的或因碰撞需重传的I类数据会被节点标记,此外已多次重传的Ⅱ、Ⅲ类数据也被节点标记,协调器根据节点申请GTS所附带的信息进行优先级排队。优先级计算公式如下。

式中:K根据上述节点标记位取值,需重传I类数据的K取值最大,需在CFP中传输的I类数据的K值次之,已多次重传Ⅱ、Ⅲ类数据的K值最小,已获得过GTS服务的节点的K值为负数;Q为节点申请的GTS宽度;α和β为相应权值,若出现相同K值且GTS资源不够时,可进行优先级细分;P值越大的节点会得到GTS使用授权,其可进行优先级排序,最终在协调器广播Beacon中会发布获得GTS的节点分布地址列表。

采取GTS优先级队列时,协调器优先给优先级高即优先级为1～7的节点分配GTS,而FCFS只可以按照节点请求时序进行GTS授权。这一过程可利用OPNET软件[8]进行仿真。

取得GTS授权的节点可以在下一个超帧的CFP传输数据,避免了碰撞重传的能耗,而没有取得GTS授权的节点会降低自身RF模块的增益以减少功耗。这可通过设置CC2591和CC2430芯片的相关寄存器的GAIN模式[9]来实现。

根据协调器广播的超帧Beacon中的占空比分配[10-12],即BO和SO值,节点在CAP和CFP过后进入INA阶段,此时可利用CC2430的电源管理模式[2]进入PM1或PM2,切换节点MCU晶振,从而有效减少电池能耗。具体方法是:在CC2430系统中建立两个反向计数器,根据SO和BO-SO的值进行计数,从而控制MCU在工作模式和省电模式(晶振)间切换。

4.3 NECS的RSSI测试和网络仿真

利用Sniffer工具及分析软件对利用NECS优化后的节点进行信号探测和分析,节点RSSI的实测值如图4所示。

图4 NECS优化后的节点RSSI测试曲线Fig.4 RSSI test curves of node after NECS optimization

对比图2可见,信道质量明显提高,说明电池电能并没有因为节点添加CC2591芯片而严重下降(电能下降必会引起RSSI曲线发生震荡)。

为了从网络整体角度验证NECS的节点能耗优化能力,本文利用OPNET对BLOSMS进行了场景建立和NECS仿真。其中,节点层建模的属性根据CC2430的芯片手册[2]设置,场景层建模参数设置为:仿真起止时间2.0～1 500.0 s;10节点星型拓扑,分布半径3～5 m;传输速率250 kbit/s;(SO,BO)=(2,8);以Exponent(1.0)分布产生数据包;MSDU容量为100 bits。

本文采用了OPNET14.5统计模型[8],分别对网络的能耗接入和退避时延/吞吐量等性能参数进行NECS仿真,结果如图5所示。

图5 NECS的OPNET仿真结果Fig.5 OPNET Simulation Results of NECS

由图5可以看出,针对原有网络特性ORG,网络能耗得到较明显的优化,这和图4所示实际测试结果是吻合的。能耗曲线并不是线性的,其微观放大如图6所示,这是由于OPNET离散采样和统计模型的原因。

图6 能耗曲线(微观)Fig.6 Energy consumption curve(micro)

网络在CAP的退时延避和在CSMA/CA的接入时延都比原有网络ORG小,但差别并不是很大,原因是NECS对GTS管理计算需要一定的时间。本文采用CC2430的MAC定时器T2,单位slot长约20 μs[2],调整slot可进一步减小时延性能降低程度。

在吞吐量方面,NECS比ORG性能降低了约10%～13%,这是因为NECS为了节省能耗,部分节点将需重传的Ⅱ、Ⅲ类数据缓存在本地,没有进行GTS授权传送,但由于这部分数据的实时性不高,因此并不影响BLOSMS的运行效果。

综上,NECS在利用CC2591确保信道质量的基础上,根据数据类型通过合理选择进行CFP传送,从而对节点进行分类控制RF增益以及INA休眠,达到降低功耗的目的。可见,NECS以部分吞吐量为代价,实现了在提高能耗性能的同时不损失时延性能,数据的实时性和重要性决定该方案是可行的。

5 结束语

针对桥载设备运行安全监控系统(BLOSMS)在试用过程中出现的感知层节点能耗问题,提出了节点硬件能耗控制策略(NECS)。其主要思想是:利用PA芯片增强信道LQI,减少距离和重传引发电池消耗恶性循环的发生;再进一步利用GTS实现避免重传和节点分类增益控制,同时通过休眠机制切换MCU晶振,最终降低MCU和PA芯片的节点硬件功耗。通过测试和OPNET仿真发现,虽然看似增加PA会加大节点功耗,但由于重传次数的减少、节点增益和休眠的控制、部分数据传输的限制(一定程度降低吞吐量),节点能耗反而降低。

从信息论角度以及参考文献[13]～[14]和仿真过程分析,能耗、吞吐量和时延等网络参数的优化不能兼顾。因此,合理地选择网络性能优化角度和方法是十分重要的。经验证,NECS可以有效降低节点能耗,尤其适用于节点间距离有一定要求的场合,同时对物联网感知层的MAC优化有一定参考价值。

[1] Li Zongshuai,Chen Weixing,Zhang Jihong,et al.The design of smart meter for civil airports covered bridge equipment based on ATT7022A [C]//2012 International Conference on Mechatronics and Control Engineering,ICMCE 2012,Applied Mechanics and Materials,2012: 1011-1014.

[2] 李文仲,段朝玉.ZigBee无线网络技术入门与实战[M].北京:北京航空航天大学出版社,2007:4-14.

[3] IEEE TG 15.4,Pant 15.4:Wireless medium access control(MAC) and physical layer(PHY)specifications for low-rate wirelss personal area networks(WPANs)[S].IEEE Std,New York,2006.

[4] Shrestha B,Hossain E,Camorlinga S,et al.An optimization-based GTS allocation scheme for IEEE 802.15.4 MAC with application to wireless body-area sensor networks[C]//Communications(ICC), 2010 IEEE International Conference on,2010:23-27.

[5] 谢琦,王磊,胡俊.基于IEEE802.15.4的GTS调度算法优化[J].计算机工程与设计,2011(11):3642-3645.

[6] 熊伟丽,唐蒙娜,徐保国.基于OPNET的无线传感器网络MAC协议研究[J].传感技术学报,2010,23(1):139-143.

[7] Na C,Yang Yaling,Mishra A.An optimal GTS scheduling algorithm for time sensitive transactions in IEEE 802.15.4 networks[J]. Computer Networks,2008,52(13):2543-2557.

[8] 陈敏.OPNET教程(最新版)[EB/OL].[2011-03-12].http://down.51cto.com/data/174480.

[9] Seem C,Kallerud T.Using CC2591 front end with CC2430[S]. Texas Instruments AN063,USA,2008.

[10] Chen Shantao,Almeida L,Wang Zhi.A dynamic dual-rate beacon scheduling method of ZigBee/IEEE 802.15.4 for target tracking[C]// Mobile Ad-hoc and Sensor Networks(MSN),2010 Sixth International Conference,Hangzhou,2010:103-109.

[11] 陈维兴,林聪,孙毅刚.民航机场特种车辆监控网络MAC层节能设计[J].计算机工程与设计,2013,34(2):405-411.

[12] Casilari E,Campos-Garrido G,Cano-Garciía J M.Characterization of battery consumption in 802.15.4/ZigBee sensor notes[C]// Industrial Electronics(ISIE),2010 IEEE International Symposium, Bari,2010:3471-3476.

[13] Park T R,Kim T H,Choi J Y,et al.Throughput and energy consumption analysis of IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA[J].Electronic Letter,2006, 42(19):1127-1128.

[14] 陈维兴,李雯清,孙毅刚.基于ZigBee技术的机坪移动目标监控网络能量优化方法研究[J].传感技术学报,2012,25(8):1146-1152.

Optimal Design of the Monitoring Network Node of Airport Bridge and Ground-borne Equipment for Reducing Energy Consumption

Focusing on the problems of excessive node battery consumption which causes data loss or errors in the field tests of safety monitoring system for airport bridge and ground-borne equipment,the node hardware is designed optimally based on operation environment of the system and in accordance with the characteristic relationship between channel RSSI and battery.In addition,based on network superframe and GTS management mechanism;the optimal method for controlling RF gain and sleep policy of the node is proposed according to the data classification management.The optimized node is tested and OPNET simulation is conducted,the results show that this method effectively reduces energy consumption of the node,and the other performance of the system is not adversely affected.

Internet of things GTS Airport equipment supervisory Low power consumption RSSI OPNET

TP393

A

中国民航总局科技基金资助项目(编号:MHRD0609);

中央高校基本科研业务中国民航大学专项基金资助项目(编号: 3122013C015);

中央高校基本科研业务民航节能减排专项基金资助项目(编号: ZXH2012G005)。

修改稿收到日期:2014-01-26。

陈维兴(1981-),男,2007年毕业于东北大学自动化仪表专业,获硕士学位,讲师;主要从事智能仪表技术、嵌入式系统和工业网络技术的研究。