嵌入式无线传感器低功耗控制方法设计

曲鸣飞，王刘菲

北京电子科技职业学院 航空工程学院，北京 100176

0 引言

随着科技的发展，无线传感器网络技术的应用在许多领域越来越广泛[1]，各种各样的无线传感器也随之产生。对嵌入式无线传感器进行低功耗控制，不仅能延长传感器节点寿命[2]，还能提高无线传感器网络的性能。在嵌入式无线传感器系统中，内部功耗变化主要受传感器节点的无线通信模块和微处理器影响[3]。其中，无线通信模块的功耗主要取决于传输速率、信号频率和发射功率，而微处理器的功耗则取决于工作负载、时钟频率以及电流泄漏[4]。因此，为了降低整个传感器的功耗，需要从以上这些方面入手，设计一种有效的嵌入式无线传感器低功耗控制方法。

事实上，硬件设计和配置是影响嵌入式无线传感器功耗的重要因素之一。为了降低传感器的功耗，需要选择低功耗、低成本的元件和模块，并进行优化设计。例如，选用具有低功耗特性的微处理器和无线通信模块，采用适当的信号调理电路和传感器接口，优化电路板布局和信号线设计等。不仅如此，信号调制和处理也是影响传感器功耗的重要因素，可以采用低功耗的信号调制方式，如通过采用扩频、跳频、QPSK等调制方式来降低发射功耗。在信号处理方面，可以采用数字信号处理和嵌入式算法来降低处理功耗。例如，采用数字滤波和数据压缩等技术来减少数据处理量和处理时间。相关研究人员针对无线传感器低功耗控制特点设计了几种常规的低功耗控制方法，包括星型拓扑结构无线传感器的低功耗控制方法[5]、基于嵌入系统的无线传感器低功耗控制方法[6]，以及考虑网络周期性的嵌入式无线传感器低功耗控制方法[7]。但大多数控制方法易受邻近节点遍历作用影响，导致控制功耗较高。为了解决上述问题，本文设计了一种全新的无线传感器低功耗控制方法。

1 嵌入式无线传感器低功耗控制方法设计

1.1 分析嵌入式无线传感器节点功耗

嵌入式无线传感器工作过程中涉及较多网络节点，不同节点的传输状态不同，原始数据来源也不同。无线传感器的具体数量及传输要求由相关的应用中心决定，因此，要想提高无线传感器的控制效果，必须分析各个节点的传输功耗[8]。嵌入式无线传感器的网络节点主要由4 个部分组成，如图1 所示。其中，微控制器模块属于中心模块，与无线通信模块和传感器模块相连，三者均需要电源模块支持。

无线传感器各个节点的控制能耗与选取的芯片有关[9]。无线通信模块的控制能耗主要来自于睡眠、空闲、发送、接收4 个工作状态，其中，发送状态的控制能耗最高。

微控制器模块的控制能耗与其内部的各个控制单元有关，其静态CMOS 能耗计算式P如式（1）所示：

式中，f表示微控制器的时钟频率；v表示微控制器的电源电压；c表示负载电容。根据上述能耗计算式可知[10]，降低微控制器的控制能耗需要利用自动调节法更新其工作状态，降低功耗差。

传感器模块包含多个高精度模数转换模块，且不同应用的传感器模块控制功耗差距较大，因此，在低功耗控制的过程中，可以根据传感器的数据读取时间调整启动电流，降低传感器启动功耗[11]。嵌入式无线传感器的电源模块主要采用电池供电，因此，电源转换芯片的性能越好，其运行负载越小，启动功耗越低。根据上述分析的嵌入式无线传感器节点功耗产生来源及主要控制方向可以生成后续的低功耗控制通信协议。

1.2 生成嵌入式传感器低功耗控制通信协议

在嵌入式传感器工作过程中，各个节点具有较强的轮询功能。轮询也是无线传感器网络的重要运行过程，其主要通过节点汇聚或基站反馈进行综合询问，判断不同传感节点的运行状态，接收各个传感节点反馈的环境数据信息[12-13]。本文设计的无线传感器低功耗控制方法根据节点的轮询状态生成了低功耗控制通信协议。首先，需要计算传感器网络的睡眠周期K，如式（2）所示：

式中，Hn表示无线传感器的终端节点运行时间；Rn表示无线传感器终端节点的睡眠时间。无线传感器受睡眠周期变化影响存在随机延长问题，此时的随机延长时间Kmndom如式（3）所示：

式中，Rn-1表示路由节点的睡眠时间。无线传感器的通信功耗与发送能量和接收能量呈正相关，基于此，可以构建无线传感器通信能耗发送函数E(N)，如式（4）所示：

式中，Pstart、Tstart分别表示传感器起始功率和延时时间；N表示发送比特数；R表示数据比特率；Pbs表示传感器发送功率；α、β分别表示功率放大器首、末端损耗系数；Prevd表示接收功率；Pm表示信号衰减；dn表示功率放大效率。此时的无线传感器通信能耗接收函数E(J)如式（5）所示：

式中，Edecbit表示比特译码能量。对上述的能耗函数进行整合，此时生成的低功耗控制函数Ecommunication如式（6）所示。

根据上述生成的低功耗控制函数可以确定不同控制节点的同步状态，根据终端节点的实际运行模式调整无线传感器的运行状态。若此时存在控制需求，可以快速进行判断，开启有效的控制周期，使无线传感器的信道满足大量通信数据的传输需求，避免信道堵塞造成的无线传感器运行功耗增加问题。本文设计的方法根据分组节点的唯一编码原则设置了各个传感节点的条数，此时生成的嵌入式无线传感器低功耗控制通信协议如图2 所示。

由图2 可知，使用上述的低功耗控制通信协议可以快速建立传感周期流程，满足无线传感器网络的运行要求，并可以规范传感器节点之间的通信方式和数据传输频率，从而减少通信功耗。为进一步提升低功耗控制效果，基于生成嵌入式传感器低功耗控制通信协议，设计无线传感器智能低功耗控制放大器，从而确保放大器和传感器节点能够协同工作，降低无线传感器控制功耗，实现最佳的低功耗控制效果。

1.3 设计无线传感器智能低功耗控制放大器

为了提高无线传感器节点的运行效率，降低无线传感器控制功耗，本文对无线传感器智能低功耗控制放大器进行了优化设计，选取最佳的偏置条件、外围电路，确定有效的设计指标。本文使用谐波控制技术，确定了无线传感器运行MSK 包络信号。晶体管是低功耗控制放大器的核心部件，直接影响低功耗控制放大器的综合性能。对比多个晶体管的主要性能及优劣，本文选取ATF501P8 作为低功耗控制放大器晶体管，该晶体管属于PHEMT 类晶体管，使用1 mm 厚度的环氧玻璃压板作为介质基板。无线传感器智能低功耗控制放大器端口外围电路如图3 所示。

由图3 可知，上述端口外围电路可以快速改变无线传感器的开路、短路状态，避免三次谐波对无线传感器控制造成的影响。除此之外，该端口外围电路使用了TL10 终端短路微带线，起到了良好的偏置作用。在控制过程中，需要始终保证对基波的开路状态，最大程度上降低基波阻抗，提高嵌入式无线传感器的低功耗控制效果。综上，利用无线传感器智能低功耗控制放大器，可根据传感器的需求和操作条件动态调整放大器的增益和偏置，以实现不同条件下无线传感器的低功耗控制。

2 实验

为了验证设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法的控制效果，本文配置了基础实验平台，将其与文献[6]、文献[7]两种嵌入式无线传感器低功耗控制方法进行了对比实验。

2.1 实验准备

根据嵌入式无线传感器低功耗控制要求，本文选取LAR Syste LAR Embedded Workbench 作为实验平台。该实验平台属于CC2430 无线传感器网络开发平台，利用C++语言进行了实验编程，通过调试器进行开发辅助。除此之外，该实验平台的兼容性较强，能精准模拟嵌入式无线传感器的传输状态，模拟中断等问题。在实验开始前，需要安装Workbench V7.20H 程序，利用Chipcon 进行编程操作，部分实验编程界面如图4所示。

由图4 可知，待实验编程完毕后，需要下载标准实验界面，进行Debug 调整，再利用寄存器存储基础实验数据。在实验过程中，无线传感器的串口可能会发生并行改变，影响最终的实验结果。针对该问题，本实验利用了串口调试助手进行了调试处理，利用CC2430 仿真器连接IAR 开发实验环境，在线调试实验参数。在实验过程中，为了更简单地获取低功耗控制结果，本文使用ComTools2.0 优化了实验界面。

本实验主要使用短数据包通信机制进行通信，调整不同方法的工作模式，生成符合实验要求的时隙表。在实验数据传输阶段，不同的实验节点会统一进行调度，按照数据发送时序关系判断无线传感器各个节点的数据发送与节点休眠关系。若此时各个节点的状态满足实验网络更新要求，则可以生成有效的时隙调度表，反之需要报告当前的状态，重新对实验环境进行调整，实验时隙表建立流程如图5 所示。

由图5 可知，按照上述的实验时隙表建立流程可以预设8种不同的实验条件，根据无线传感器的常规传输状态规划实验条件中的传输距离、传输速率、信号频率、发射功率、数据格式等参数，作为后续实验的基础。

为了满足不同实验节点的均衡性关系，在实验过程中，还需要额外设置SINK 节点进行实验调节，按照控制功耗采集准确的实验数据。除此之外，本实验使用TDMA 技术作为实验支持，利用时槽保障机制确定不同间隙无线传感器的数据传输状态，模拟时分复用。实验过程中产生的时隙大小可以忽略，按照实验预设的固定时槽进行分配即可。待上述的实验准备完毕后，即可输出后续的嵌入式无线传感器低功耗控制实验结果。

2.2 实验结果与讨论

根据上述实验准备，即可进行嵌入式无线传感器低功耗控制实验。分别使用本文设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法、文献[6]的基于嵌入系统的无线传感器低功耗控制方法，以及文献[7]的考虑网络周期性的嵌入式无线传感器低功耗控制方法进行控制，记录不同条件下3 种方法的控制功耗，实验结果如表1 所示。

表1 实验结果

由表1 可知，本文设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法在不同实验条件下（传输距离、传输速率、信号频率、发射功率、数据格式）的控制功耗较低，文献[6]的基于嵌入系统的无线传感器低功耗控制方法以及文献[7]的考虑网络周期性的嵌入式无线传感器低功耗控制方法在不同实验条件下的控制功耗相对较高。上述实验结果证明，本文设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法的控制效果较好，具有可靠性，有一定的应用价值。

为进一步验证本文设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法的效果，分别选择能耗稳定性和自适应性为指标来分别对本文设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法、文献[6]的基于嵌入系统的无线传感器低功耗控制方法以及文献[7]的考虑网络周期性的嵌入式无线传感器低功耗控制方法进行测试。

针对能耗稳定性指标，通过用完成特定任务时所消耗的能量来衡量，将测试结果与设定标准消耗能量进行比对，来说明采用上述3 种方法进行无线传感器低功耗控制时其能耗的稳定性。3 种方法的测试结果如图6 所示。

由图6 可知，本文设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法在完成特定任务时所消耗的能量基本符合设定标准消耗能量，其上下波动较小。而文献[6]的基于嵌入系统的无线传感器低功耗控制方法以及文献[7]的考虑网络周期性的嵌入式无线传感器低功耗控制方法在完成特定任务时所消耗的能量与设定标准消耗能量具有较大的差距，波动较大。对比上述3 种方法所得测试结果可知，本文设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法具有较好的能耗稳定性，控制效果较佳。

针对自适应性指标，用熵值来评估低功耗控制方法在不同数据收集频率下自动调整能耗策略的能力。比较不同条件下熵值大小，较大的熵值表示更高的自适应性，说明方法在不同条件下具有更大的灵活性和适应能力。3 种方法的测试结果如图7 所示。

由图7 可知，本文设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法在不同数据收集频率下均具有较高的熵值，其熵值结果在0.9 以上。而文献[6]的基于嵌入系统的无线传感器低功耗控制方法以及文献[7]的考虑网络周期性的嵌入式无线传感器低功耗控制方法在不同数据收集频率下，其熵值变化较大，可维持在0.6 以上，但与本文设计的方法相比，其熵值仍较低。由此说明，本文设计的嵌入式无线传感器低功耗控制方法自适应性更高，具有更高的灵活性和适应能力。

3 结束语

综上所述，随着科技的不断进步，无线传感器网络越来越普及，被广泛应用于环境监测、智能家居、智能城市、医疗健康等领域。无线传感器网络是由一组低功耗、微型、集成了无线通信模块和传感器节点组成的网络，通过自组织的方式进行组网，以无线的方式将环境中的各种信息进行采集、传输和处理。嵌入式无线传感器低功耗控制是无线传感器网络的重要研究方向之一。常规的无线传感器低功耗控制方法无法实现精细化控制，易受外部因素影响，出现较高的控制干扰。因此，本文设计了一种全新的嵌入式传感器低功耗控制方法。实验结果表明，本文设计方法的控制效果较好，控制功耗较低，可满足不同控制条件下的要求，具有可靠性，有一定的应用价值，为解决复杂条件下的无线网络传感问题作出了一定的贡献。