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基于功耗模型的无线传感器网络节点生存模式评估*

2014-09-20韩江洪魏振春

传感器与微系统 2014年11期
关键词:功耗射频能耗

周 尧, 韩江洪,2, 卫 星,2, 魏振春,2

(1.合肥工业大学 计算机与信息学院,安徽 合肥 230009;2.安全关键工业测控技术教育部工程研究中心,安徽 合肥 230009)

0 引 言

沙漠、森林、峡谷等大规模监测场景下,无线传感器网络节点往往采用便携式电源供电;当电能耗尽时,如果不及时更换电源或给电池充电,传感器节点就会失效。节点能耗是影响无线传感器网络寿命的关键因素之一,其评估方法具有重要的研究意义[1]。

典型的无线传感器网络节点结构上主要由供电单元、传感器单元、微控制器单元和射频单元组成[2]。国内外学者提出了一系列无线传感器节点能量评估方法:文献[3]提出了一种WBSN节点能耗模型,涵盖了构成节点的一般模块,但参数较多且实际操作中难以确定;文献[4]将Petri网引入无线传感器网络节点能量模型中,并与马尔科夫模型进行了对比,最后在iMote2节点上进行了模型验证,但该模型并未考虑到由模型生成的节点生存模式对能耗的影响。

在功耗状态模型的基础上,本文提出一种无线传感器网络节点生存模式评估方法,并以典型的节点生存模式作为案例进行评估,最后在无线传感器网络节点物理实验平台上进行了测试与验证。

1 节点能耗与工作模式分析

1.1 节点能耗分析

如图1所示的典型节点,其能耗分析如下:

1)传感器单元:将用于感知各类物理信号的传感器及其变送、调理、转换电路统一定义为传感器单元,一般为低功耗数字传感器,具有标准的数字通信接口,其能耗由以下三部分组成

Esensor=Eact+Eslp+Esamp.

(1)

其中,Eact,Eslp和Esamp分别为传感器处于工作状态、休眠以及采样产生的能耗,为方便测量式(1)可以写为

(2)

图1 典型无线传感器网络节点结构框图

2)微控制器单元:通常具有活动状态和低功耗状态(实际中低功耗也存在多个等级,此处简化),则其能耗为

EμC=Erun+Elp+Etrans.

(3)

其中,Erun为活动状态功耗,Elp为低功耗状态功耗,Etrans为状态切换能耗,可进一步写为

(4)

3)射频单元:射频单元是无线传感器节点无线通信接口,其能耗由以下4个部分组成

ERF=Est+Etx+Erx+Esd.

(5)

其中,Est,Etx,Erx和Esd分别为射频单元处于启动状态、发送状态、接收状态以及关闭状态时能耗。射频单元处于发送和接收状态时能耗与无线传输数据量(m字节)有如下关系

Etx=[PLO+PPA]×ttx(m)=[PLO+PPA]×

8(OMAC+m)/r,

(6)

Erx=[PLO+PRX}×trx(m)=[PLO+PRX]×

8(OMAC+m)/r.

(7)

其中,PLO为无线单元中频率合成器、压控振荡器等部件的功耗。PPA为功率放大器的功耗,PRX为在接收的过程中由低噪声放大器、混合器和解调器等器件功耗。ttx(m),trx(m)分别为发送、接收m字节所需要的时间,OMAC为无线传输数据帧中前导码、帧控制信息等开销,r为无线波特率。

1.2 节点工作模式分析

在满足系统功能需求的前提下,如图2所示,无线传感器网络节点工作过程一般由3个阶段组成:空闲阶段(sⅠ)、数据处理阶段(sⅡ)、无线通信阶段(sⅢ)。

无线传感器网络节点的通用工作过程节点在没有数据采集或者无线通信任务处于空闲阶段,当检测到有数据采集任务时,节点进入数据处理阶段,微控制器单元通过传感器单元进行数据采集并处理,进而判断是否需要无线发送,如果需要,则进入无线通信阶段(sⅢ);否则,返回空闲阶段(sⅠ)。

图2 无线传感器网络节点工作过程

2 节点生存模式评估模型

根据前述分析可知,构成节点的传感器单元、微控制器单元以及射频单元通常具有多种状态,根据节点的工作过程,在满足采集需求情况下尽量切换到低耗能状态,从而降低节点的平均功耗。

设节点由K个功能单元(包括上述三大类)组成,其中功能单元l有Mi个状态,那么,节点的功耗状态数为

(8)

在实际中,很大部分功能单元状态组合是不存在的,例如:当微控制单元进入低功耗状态时射频单元不会处于发送(或接收)状态[5]。由于受到嵌入式系统在计算资源、体积和电池容量的限制,K,Mi值较小。

设节点在ts时刻进入Si状态,那么,其在Si状态下能耗可以计算为

(9)

设节点在ttr时刻离开Si状态,那么,其从状态Si转换到Sj状态的能耗可以计算为

(10)

在一段时间内节点状态转换的有向序列为[S1→S2→…→Sm],那么,这段时间内的能量消耗可表示为

(11)

图3 基于功耗状态机的节点功耗模型

将上述过程中产生的节点工作状态有向序列定义为节点生存期间的工作模式,简称为生存模式。生存模式确定后可建立此生存模式下的节点功耗状态模型,从而对节点能耗进行评估。至此,可以得到无线传感器网络节点生存模式评估方法:

1) 划分节点的三类功能(传感器、微控制器和射频)单元,依据功能确定各单元的状态集合;

2) 测量出各单元在不同状态下的功耗和不同状态之间的转移时间与转移功耗;

3) 将功能单元的状态组合成节点的工作状态集合S,依据式(1)~式(7)计算出节点功耗集合P与转移时间集合T;

4) 建立节点功耗状态模型公式,结合式(9)~式(11)计算出节点的状态能耗、状态转移能耗以及整体能耗情况通过分析得到影响总能耗的重要因素,该因素需要在生存模式设计和节能优化时重点考虑。

3 模型验证

本节以实际广泛使用的节点生存模式——基于查询—休眠模式,建立功耗状态机模型,然后借助振动检测物理实验平台研究模型的有效性和正确性。

3.1 节点生存模式用例

基于查询—休眠的生存模式中微控制器单元向传感器单元发送启动或者采样后直接进入休眠,下一次唤醒周期到时进入下一操作。图4建立了生存模式下的功耗状态模型,图中所示的节点工作状态(S1~S10)定义如表1所示。

3.2 实验环境与参数设定

本文使用振动检测实验平台进行模型验证与分析,节点使用CC2430芯片作为微控制器和射频单元,传感器单元则采用Freescale公司MMA8451Q三轴加速度传感器芯片。

图4 节点生存模式功耗状态模型

表1 节点工作状态

将数字电源调节至合适的供电电压,通过测量采样电阻器(10 Ω)两端电压即可得到实验节点消耗的电流值,在已知供电电压的情况下,可进一步计算出节点在一定时间内的能耗。

分别对实验节点中传感器单元、微控制器单元以及射频单元相关参数进行测量,参数表如表2所示。

表2 节点测量参数

将表2中相关参数分别带入节点功耗模型中,可计算出基于查询—休眠的生存模式下功耗集合P与转移时间集合T(表中未列举的状态功耗与时间均为0),如表3所示。

表3 节点功耗模型计算参数表

3.3 数据分析与结果

根据文献[4]提出的Petri网络建模理论建立本实验节点开放系统模型,假设任务间隔为0.1次/s,分别统计30 min内在不同的低功耗阈值下Petri网模型能耗、功耗状态模型能耗以及实测能耗,如图5所示。从图中可以看出:与Petri网模型相比,本文提出的功耗状态模型与真实能耗更为接近。

根据表3计算出节点在各个时间内能耗情况,并将其与节点实测能耗值进行统计对比,如图6所示。由于受节点电路元件参数分布性和测量工具精度的影响,计算能耗与实测能耗存在一定误差,误差率基本维持在6 %以下。

将传感器单元、微控制器单元以及射频单元在各个时间内能耗值进行统计,如图7所示。由图7得出结论:各个单元能耗同时取决于功耗与持续时间2个因素,功耗较大同时持续时间较长的状态是此生存模式下较为耗能的状态(如S5状态,功耗15 mW,持续时间500 ms,能耗7 500 μJ,占总体能耗58 %)。

图5 本文模型与Petri网模型计算能耗与实测能耗对比

图6 节点在不同时间的能耗

图7 各单元在不同时间的能耗

4 结 论

针对无线传感器网络能耗评估问题,本文提出一种节点生存模式评估方法,并在振动检测实验平台上进行实验分析验证,本方法评估效果优于Petri网络模型,在各个状态下与实际测量比较均能维持较低的误差率,因此,该方法更适用于一般无线传感器网络节点能耗评估,同时也为生存模式选择与设计提供可靠的依据。

参考文献:

[1] Patel M,Wang J.Applications,challenges,and prospective in emerging body area networking technologies[J].Wireless Communications,IEEE,2010,17(1):80-88.

[2] Vicaire P,He T,Cao Q,et al.Achieving long-term surveillance in vigilnet[J].ACM Transactions on Sensor Networks(TOSN),2009,5(1): 9.

[3] Beretta I,Rincon F,Khaled N,et al.Model-based design for wireless body sensor network nodes[C]∥2012 13th Latin American Test Workshop(LATW), IEEE,2012:1-6.

[4] Shareef A,Zhu Y.Energy modeling of wireless sensor nodes based on Petri nets[C]∥2010 39th International Conference on Parallel Processing(ICPP),IEEE,2010:101-110.

[5] 刘 伟,罗 嵘,杨华中.一种新的无线传感器节点的连续参数功耗模型[J].电子与信息学报,2010,32(8): 1968-1974.

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