低功耗网络环境

低功耗网络环境（共7篇）

低功耗网络环境 篇1

一、引言

在现有的无线传感器网络中节点设计方案中, 节点都是使用电池供电, 因此其能源是受限制的。并且由于无线传感器网络的应用领域中, 网络大多工作在人迹罕至的区域或者高风险的恶劣环境中, 更换电源几乎是不可能的事, 这就要求网络在工作时功耗要小, 以延长网络和节点的寿命, 尽最大可能地节省电能的消耗。

二、无线传感器网络低功耗专利的研究趋势分析

2.1节能方法申请量分析

对无线传感器网络进行节能的方法多种多样, 可以从多个角度来对能耗进行优化。其中对路由算法的改进, 对MAC协议的改进, 以及数据传输的改进, 是使用比较多的方法。对路由算法的改进, 主要是通过对分簇网络结构进行优化, 将分簇网络与IPv6网络结合, 对簇内节点路由路径进行优化等。对MAC层协议的改进, 主要是对S-MAC层协议的改进。而对硬件的改进, 也是业界用来对能耗进行优化的主要方法。由于无线传感器网络的方方面面都会影响到能耗, 所以可有多种细化的方法来实现节能优化。图1为节能方法的申请量比例图。

2.2对MAC层协议的改进方法的发展历程分析

1、对MAC协议的改进最初是由叶伟提出, 它最早由参考文献“An Energy-Efficient MAC Protocol for WirelessSensor Networks” (W.Ye, J.Heidemann, and D.Estrin, IEEEINFOCOM, June 2002) 提出。

2、2008年5月20日, 浙江大学提出了一种低负荷无线传感器网络MAC层监听休眠方法, 通过全网节点使用同步睡眠唤醒机制、短前导包、伪前导域机制和二段信道载波监听, 使得节点的空闲时间减少, 睡眠时间大为增加, 同时调度表只记载本节点的剩余时间域, 从而大大提高了节能率, 达到了超低功耗的设计目标。

3、2011年3月7日, 杭州电子科技大学提出了一种无线传感网络的相对时间同步的低能耗休眠侦听方法。在新节点建立相对同步表阶段, 新节点首先广播请求加入网络包, 获取邻居节点的同步信息;然后估算时钟偏移, 并对邻居节点的多组同步信息进行线性拟合, 估算时钟漂移;最后将邻居节点的休眠周期和估算的时钟偏移、时钟漂移保存在相对同步表中。

4、2012年04月18日, 东南大学提出了一种无线传感器网络的突发流量负载传输方法, 使用两种不用的调度时间表, 发送节点数据发送调度表和接收节点通信询问调度表, 完成无线传感器网络突发流量负载应用的数据低功耗快速传输, 利用发送节点数据发送调度表, 实现无碰撞的通信环境, 降低能耗。

三、结束语

无线传感器网络的节能研究最近一直处于热门状态, 无线传感器网络节能相关的专利申请量也是逐年递增, 对无线传感器网络的节能的方法也是从各个角度着手, 未来无线传感器网络的能耗势必越来越低。

参考文献

[1]张大踪, 杨涛, 魏东梅.“无线传感器网络低功耗设计综述”.传感器与微系统, 第25卷, 第5期, 2006.

[2]Peng, Y.G., Li, Y.L., Lu, Z.C&J.S.Yu, “Method for saving energy in Zigbee network”, Wireless Communications, pp.24-26, September 2009.

低功耗网络环境 篇2

1 总体电路结构及工作原理

1.1 总体电路结构

无线环境监测器主要由一个监控终端和多个监测节点组成,如图1所示。通过使用由大量分布式的微型监测节点组成的传感网络,用户可以对感兴趣的环境进行不间断的高精度数据采集与监控。监测节点是其基本单元,监控终端是其核心控制端,其稳定运行是整个系统可靠性的基本保证。

系统总体电路结构框图如图2所示,包括两个部分:监测节点控制系统和监控终端控制系统[2]。

1.2 工作原理

监测节点和监控终端[3]。监控终端控制整个系统的运行,通过无线模块发送控制命令,监测节点收到控制命令并进行处理分析,然后通过温度传感器和光照传感器采集温度和光照的有无信息,接着通过无线模块把采集到的有用数据打包发送给监控终端,监控终端收到节点发送来的数据进行分析和处理,然后通过液晶显示器进行节点温度和有无光照等内容的显示。监控终端还可以通过实时时钟同步环境监测信息,保证采集信息的实时性和有效性,并通过键盘设置单个节点的配置信息,如设置报警温度阈值等。如果检测到节点的温度超过设定值,则启动报警电路工作,并在液晶显示器上显示报警信息。

2 系统的硬件设计

2.1 监测节点电路设计与选择

监测节点电路原理图如图3所示。

2.1.1 处理器模块

考虑到产品的性价比、处理器的速度以及供电方式等因素,选择ATMEL公司的AVR系列单片机ATmega8L[3,4]。ATmega8L是一款采用低功耗CMOS工艺生产的基于AVR RISC(精简指令集)结构的8 bit单片机。其大部分指令的执行时间仅为一个时钟周期,运行速度约1 MIPS/MHz,比普通单片机高出10倍。

为了便于程序的调试和以后产品的升级,保留监测节点的ISP单片机程序下载接口,如图3所示。其中LED发光二极管D2有两个作用:(1)下载指示。(2)当监测节点正常工作时,发光二极管作为工作状态指示(低亮度闪烁);当节点温度过高时,发光二极管保持高亮度闪烁,用单片机自带的PWM实现LED的亮度可调。

监测节点的物理地址设置使用8位拨码开关,其接口电路如图3所示。由于ATmega8L单片机I/O口内部自带上拉电阻,故可以省去大量外部上拉电阻。

2.1.2 传感器模块

根据系统要求,需要检测温度和光照两种环境信息。温度传感器的种类分为模拟和数字两大类。如温度传感器AD590,采集到的是模拟量,需要使用AD转换,成本较高。而美信公司的单线数字温度传感器DS18B20,不但简单好用,而且测量温度范围宽、精度高。

光照有无的检测很简单,常用的方法是使用模拟器件,如光敏电阻或者光电三极管。通过三极管实现检测信号的放大与处理,得到与光照有无相应的高低电平。因为光电三极管内部自带信号放大电路,故本监测器选择光电三极管作为光照有无的监测,然后通过单片机自带的12 bit AD监测光照,不仅简单、成本低、体积小,而且还可以实现光照强度的简单检测。

2.1.3 无线通信模块

无线通信模块种类繁多,最基本的有315/433 MHz射频模块、红外通信、蓝牙模块、GSM模块、2.4 GHz无线通信模块等。315/433 MHz的射频模块不利于调试,需要手动编解码实现无线数据通信,且数据很不稳定;红外通信具有方向性且通信距离有限;蓝牙模块通信距离在10 m左右且通信数据复杂难以编程;GSM模块虽然通信距离远但是价格昴贵;2.4 GHz无线通信模块种类较多且距离远,通信数据稳定可靠,价格也适中,最常用的是nRF24L01[5],其功能强大、性价比高,故本监测器选用nRF24L01。

nRF24L01使用2.4 GHz全球开放ISM频段[6],最高工作速率为2 Mb/s,高效GFSK调制(抗干扰能力强、特别适合工业控制场合),且设立了126个频道,可以满足多点通信和跳频通信的需要;并内置硬件CRC检错和点对多点通信地址控制,可以保证无线数据传输的稳定可靠,其功耗低(在1.9 V~3.6 V工作状态下,待机模式电流为22μA,掉电模式下仅为900 nA);而且内置2.4 GHz天线,体积小巧。另外,NRF24L01模块可软件设置地址,只有收到本机地址时才会输出数据(提供中断指示),可直接与各种单片机连接使用,软件编程也非常方便。

2.2 监控终端电路设计与选择

监控终端整体电路原理图如图4所示。

2.2.1 处理器模块

因为监测终端的外部设备接口较多,如果使用AT-mega8来控制,I/O端口不够用。因此,监测终端电路的单片机选用ATmega16[3],相对于ATmega8L其ROM容量多了一倍(为16 KB),可以容纳更多的程序代码和数据的存储,便于液晶显示的字符库的存放,且I/O口为4组共计32个,且其JTAG还支持扩展的片内调试功能。

2.2.2 无线通信模块

监控终端无线通信模块与监控节点模块都选用nRF24L01,唯一不同只是模块与单片机的接口不一样。因为监控终端系统供电电压为5 V,而nRF24L01模块的最大工作电压仅为3.6 V,所以数据接口之间使用了电阻降压,以免单片机电压过高烧坏无线模块。降压电阻的阻值大小由nRF24L01器件手册计算得出为2 kΩ即可满足设计要求[6]。

2.2.3 实时时钟模块

为保证检测到的信息的实时性,要求有实时时钟模块,而时钟芯片是最好的解决方案。时钟芯片的种类繁多,典型的芯片主要有DS1302、PCF8563和DS12CR887等。其中DS1302是三线SPI接口,时序简单;PCF8563为两线I2C接口,时序较复杂;DS12CR887功能强大,但体积大、价格昂贵,且为8 bit总线接口。故本文选用DS1302芯片。

2.2.4 按键设置模块

按键主要用来设置节点的相关配置信息和查询相关记录等信息。由于按键数目较少,所以使用独立按键接口,分别为向上、向下、取消、确认4个功能按键。此按键是低电平有效,当有按键按下时,与其相连接的单片机引脚检测到按键信号,进行相应的处理后再输出。

2.2.5 报警模块

报警模块主要负责节点过温报警等功能。ATmega16单片机的I/O驱动电流很大,足以驱动无源蜂鸣器和有源蜂鸣器,但是驱动音效还不够大,所以本监测器使用一个PNP型的三极管8550驱动无源蜂鸣器。因有源蜂鸣器虽编程简单、频率固定,但不容易改变其音效。而无源蜂鸣器的频率可以随意设置,可以达到各种不同的音效。

2.2.6 显示模块

由于监控终端需要显示的内容较多,所以选择比较常用的点阵图形式液晶显示模块LCD12864,其与单片机的接口电路如图4中所示。其中可变电阻R13为精密可调电位器,用来调节液晶显示的对比度。液晶的背光常亮,在没有光照的情况下,用户也能够正常查看显示信息等。

2.2.7 串口通信模块

串口通信接口电路一般用来与上位机通信,实现数据交换和控制等信息。最常用的串口通信接口芯片为美信公司的MAX232。MAX232不但价格适中,外围电路也简单,但如果利用分立元件实现RS232与TTL电平之间的简单转换(如图5中与CON1相连电路)替代MAX232,其电路更加简单且成本低,经实践能高速且稳定地与单片机串口通信,所以采用该接口电路可以作为监控终端的扩展电路实现以后系统产品功能的升级。

2.2.8 电源模块

监控终端采用5 V/1 A的便携式开关电源供电。由于无线模块nRF24L01的低电压工作特点,所以需要一个DC-DC转换模块,本监测器采用AMS1117-3.3稳压芯片,实现3.3 V电压输出供电给nRF24L01。

3 系统的软件设计

软件设计分为两部分:监控终端的程序设计和监测节点的程序设计,分别如图5、图6所示。监控终端的程序使用模块化设计,包括:nRF24L01驱动模块、按键操作模块、DS1302驱动模块以及LCD12864液晶显示驱动模块。监测节点的程序设计相对简单,主要包括:nRF24L01驱动模块、DS18B20驱动模块和AD采集三个模块。整个系统的程序代码编写以及编译均在软件ICCAVR V6.31A集成开发环境下完成。

本文针对当前环境监测中面临的网络布线困难、成本高及实时性差等问题,提出了一种低功耗、低成本的无线环境监测器的设计。重点讨论了无线环境监测器的硬件电路的设计与器件的选择。

本设计中采用无线传输芯片简化了系统,可配置多种传感器,提高了通用性,具有较好的便携性和组网的灵活性。选用了低功耗性价比高的器件,整个系统具有实用性强、可靠性高、测量精度高、体积小、低功耗和低成本等特点,体现了无线环境监测系统数字化、智能化、无线化的优点。同时该系统也具备一定的通用性,可广泛应用于工业、医疗卫生和日常生活等环境监测。

摘要：结合低功耗、低成本电路的设计方法,提出一种基于AVR单片机和无线通信模块nRF24L01的无线环境监测器的设计方案。实现了对环境温度、光照度等参数的实时在线监测。

关键词：环境监测,低功耗,单片机,无线通信,温度传感器

参考文献

[1]李忠成.无线环境监测系统设计及关键技术分析[J].电信快报,2008,3:3-5.

[2]许亮,刁修睦,周辉军,等.基于MSP430F149的无线环境监测传感器系统设计[J].国外电子元器件,2006(12):4-7.

[3]马潮,詹卫前,耿德根.ATmega8原理及应用手册[M].北京:清华大学出版社,2003.

[4]杨正忠,耿德根.AVR单片机应用开发指南及实例精解[M].北京:中国电力出版社,2008.

[5]曾勇,杨涛,冯月晖.基于nRF24L01的超低功耗无线传感器网络节点设计[J].电子技术应用,2008,7:45-48.

低功耗网络环境 篇3

关键词：低功耗,射频唤醒,无线传感器

利用众多的传感节点架构起来, 对接受的能量受限于网络程式的, 就是通常所说的无线传感器网络。通常情况下, 无线传感器节点需要依赖电池进行电力供应, 且其本身安置的位置多为无人区域, 用于资料的反馈和信息的收集与通讯。而现在, 作为研究重点的低功耗型无线传感器网络程式, 受到了广泛关注。

通过通信板块、电源板块、计算板块以及传感器板块四方面来构成一个完整的无线传感器节点。而关于这4点的接受程式、信息的掌控了解、运算能耗的产生等因由, 人们作了相当的关联性实验, 而详细的实验成果如图1所示。作为资源的通信节点, 通信板块的能耗是其中占据资源损耗最大的, 为了更好地调控好能源的损耗问题, 人们可以利用无线传感器的休眠与唤醒程式来管制。当节点没有感知到相关信息时, 休眠程式自动会让主频进入睡眠。进而抑制后续可能产生的无谓工序, 对于调控传感器节点的能量消耗有着很大的作用力。

1 低功耗的射频唤醒体系

1.1 波束形式的供电技术

依照James Clerk Maxwell的电磁场理念:不断变化的电场会形成同样变化的磁场, 而在变化的磁场周边也相应会出现变化中的电场, 最终让能量经由相互变换的电磁场辐射扩散。接受线路可以从变动中的电磁场当中获取到工作时需要的能量, 也就是利用波束进行供电运行, 对射频能量的转化可以直接变换成直流电用作内在电路的运作。纤细的供电波束远离如图2所示。通过天线接获电感及电容值C1上出现的震电流因, 此后, 电流流经二极管道的后半部分, 再通过电容的C2达成电量存储, 并为芯片提供充足的电流以促成工作。

1.2 避免无效唤醒和误唤醒抑制

相比起有线信道的干扰而言, 无线信道的干扰状态要更为严峻一些。和一般的唤醒技术一样, 当射频唤醒节点在接收到和载波波频相当的噪声甚至是别的输送源的信号干扰时, 一样会令射频本身的接受线路出现电流感应, 而当这个时候, 唤醒机构就会触及到核心与射频通信板块, 但是由于这种情况下的唤醒并不存在数据的流通, 因此人们将这种现象称作误唤醒现象。一般来说, 误唤醒会出现过多无谓资源的能量损耗问题, 为了更好地处理这个问题, 经过认真的构思和深入的实验后, 将导频计数程式安装在射频唤醒机构内, 只有当射频元件接受到一定数量的数据之后, 方可带动唤醒节点的启动, 从而就能最大限度地降低能量的损耗以及无谓的工序浪费了。

另一方面, 节点获取到的不是针对自身唤醒出现的导频信号, 但也同样依照常规发展被唤醒机构唤醒而收集信息的情况称为无效的唤醒, 当这种情况出现时, 其收集到的资料通常不会是节点上需要获取的资源, 所以其接收的资源也是无效的。因为无效唤醒状况同样会为传感器系统带来大量的能量浪费, 所以为了更好地处理这个情况, 人们采取了新的手法进行改革, 利用加载地标信息来区分领域接受情况, 当换新信号中融合了地址信息后, 就可以更直接地隔绝不是唤醒对象的信息。一旦唤醒机构内接收到唤醒波频, 节点通过程式的唤醒, 将射频反馈到机构核心中, 从而辨别出其中有效的地址信息, 假如不是在范畴内的地址, 唤醒射频就可以不进行唤醒步骤, 且拒绝接收所感应到的非指定地数据资源。通过这种方式, 可以降低能量的无效唤醒带来的损耗。

2 低功耗无线网络射频唤醒传感器节点

2.1 硬件的总体架构

绝大多数情况下, 对于无线传感器的网络协议规条当中的设定, 都没有硬性要求传感器内部的全部组件节点都需要利用电池维持供电。比方说TEEI804.14.3/Zigbea协议, 该协议从功用的角度将网络设施划分成2个板块, 分别是功能的简化设施以及全功能形式的设施 (简化设施简称为RFD, 全功能设施简称为FFD) 。作用于整个网络的协调稳定运作的功能协调仪器与路由功用的路由器都是依赖全功能设备来满足供电需求的, 所以其对功能损耗相对没有太多的要求, 并能经常打开视频机构进行资源的收集传输, 以确保信息的实时性与准效性。而为了了解和探索低功用耗能的射频唤醒网络节点传感器技术的节点硬件构造, 本文从能源的损耗角度出发, 将节点特质大致划分成2个类型:一个是电能受限制设备 (简称为PLD) , 通常用于需要严格遏制电能耗能方面的, 常常指代的是电池供电设施;而另一个则是不受限制的电能设备 (简称为PUD) , 因为其作用于可以维持长期供电电源的构件上, 并不会造成过大损耗, 所以不需要严苛的限制。

2.2 分析功耗和实时性

因为不受限的电能设备其节点对损耗没有严苛的划分, 从而可以体现出网络无线传感器节点性能特点的主要集中在受限的电能设备节点上, 对于日常机构运作与生产发展都有着广泛的涉猎。接下来本文将对构想的低功耗网络无线传感器受限节点和传统的休眠或唤醒机构设置的受限电能设备进行节点的功耗与实时性分析。

现在可以假设某个地区的单位一项任务的时间点为T (例如10分钟) 之内会发生一次, 不过一般出现都是随意的, 为了可以稳定在相对时效内, 对受限的电能节点可以通过休眠或唤醒机构来达成过程, 就需要在受限的电能节点的不同位置上设置好相应的时间唤醒次数 (标记为N) , 此外还需要利用询问的手法对城市提取自身需要的资料, CD1002在423MHz当中的频率段节的最大数值的速率达到了20.1每秒, 从而可以得知一条储存容量为126的消息数据需要用时49ms完成, 而为了避免侦听和载波处理时长, 其对唤醒机构的设置保持侦听的时长约为任务时间T=100ms。基于利用视频唤醒机构来达成受限节点调控的设备, 其在没有任务时, 内部射频接收模块和中心机构是处于休眠程式的, 只有当出现唤醒信号时, 才会触动射频板块和核心, 进而对信息进行处理。射频受限的调控和实时反馈是对功耗的最大效益体现。

3 结语

本文通过一系列的方案和构想阐述了低功耗无线网络射频传感器的设计想法, 利用相关专业技术辅以创新的构思, 达成一个更为优质的传感器程式的设定, 对于提出的利用无线网络节点来运行的传感器系统, 其能够依照独立的射频唤醒单元技术达成传感器载体的适应, 从而将各种载波进行资源传输, 进而反馈到信号网络程式当中, 将核心机制唤醒, 最终达成射频单元的数据流通和收集。比起传统模式下运作的周期性唤醒机制, 新的传感器无线程式的节点设计要更为准确、实时。其运用的低能耗模式射频技术对于现实社会发展来说更具作用力和发展力。广义的社会发展过程中, 人们不断发掘新的机制, 对于资源的重视也越发看重, 为了更贴合生产需求和日常使用, 本文提出的唤醒机制从根本上改革了传统高耗能高频率的传感器体系, 至于能耗的降低而言, 有着重大而必然的意义。

传感器唤醒技术的提升对于日后在多个领域当中的应用都有众多优势。无线传感器网络通讯协议之于人们的生活, 和环保节能的状况都有着重大的促进性, 现时低功耗实时性无线传感技术已经被多方人员纳入研究的重点行列。

参考文献

[1]肖文洋.适用于无线传感器网络的低功耗射频唤醒技术研究[D].成都:电子科技大学, 2014.

[2]吴晨健.无线传感网低功耗射频发射关键技术研究与芯片设计[D].南京:东南大学, 2013.

[3]曾军.无线传感网射频芯片中低功耗压控振荡器的研究与实现[D].南京:东南大学, 2011.

低功耗网络环境 篇4

现代温室是设施农业的生产车间, 环境监测在温室生产中具有极其重要的地位, 温室环境信息的监测系统是实现其生产自动化、高效化最为关键的环节。其主要作用是及时准确地检测、反馈现场作物的生长环境状况, 从而指导用户依据作物生长的要求对现场环境条件进行调节, 以保证合理的温室环境, 提高作物产量和品质, 实现温室农业的智能化[1]。传统方式下, 大部分温室环境监测系统采用有线通讯布网方式和人工测量的方法, 温室普遍布线困难、组网复杂、测量误差大、作业效率低, 使用的线缆成本很高且对电力电缆的依赖性很强, 不利于设备安装与拆移升级;且系统不易维护、功耗较大面积、远距离场合难以实现有效监测[2]。为此, 设计了一种新型的低功耗无线温室环境监测系统, 首先利用终端传感节点对温室环境多参数进行采集, 然后基于Zig Bee技术构建的无线传感网络实现采集信息的单跳或多跳方式结合传输, 最后由USB实现与Lab VIEW编写的上位机软件的通信, 并对数据进行处理。其上位机界面友好, 能够实时监测温室多环境参数。本文系统构成和主要贡献总结如下:

1) 低功耗系统实现, 主要体现在以下3 方面: 低功耗硬件设计, 节点切换休眠并延长休眠时间, 改进无线传感网络数据函数。

2) 终端传感节点部分采用超低功耗MSP430 单片机采集多环境参数与CC2520 芯片数据始发的分工处理并相互通信, 有效地解决了单芯片工作易发热、高能耗、数据不稳定的问题。现场布置显示器和报警装置, 以便现场作业人员及时发现温室环境变化。

3) 利用Zig Bee技术建立的无线传感网络, 协议简单、自组织、体积小、节点功耗低、成本低、传输速率稳定, 非常适用于温室无线传感网络环境监测系统的组网协议[3]。通过合理的路由节点设置, 采用小范围近距离星型和较远距离大范围树形的混合拓扑结构, 满足较大面积、较远距离的环境监测, 且依据后台服务器设置数据共享化。

4) 基于Lab VIEW软件来编写系统的上位机软件, 将采集到的数据通过USB上传至PC机, 便于工作人员动态监测温室各节点范围环境数据的变化。同时, 通过设置预警值实现越限报警, 建立历史数据库, 还可将数据自动生成报表, 实现信息共享, 便于数据分析。

实验结果表明, 系统具有低功耗、低成本、数据传输稳定、实时性强及界面友好等特点, 并可进一步用作后期温室作业及环境控制依据。

1 系统整体结构设计

本文设计的系统基于Zigbee技术和Lab View编程软件实现。Zig Bee是基于IEEE 802. 15. 4 标准的低功耗局域网协议, 具有近距离、低功耗、低成本、低数据速率、低成本等特点, 支持全球统一无需申请的2. 4GHz频段, 具有3 种拓扑结构—星形、树形、网状形, 每种拓扑结构都有各自的特点, 用户可按需求进行选择[4]。本文采用近距离范围星型和较远距离范围树形的混合拓扑结构, 利用该技术构建无线智能传感网络, 十分适合温室环境信息的监测。系统主要包括:电源模块、终端传感节点、路由节点、中心节点和上位机5 部分, 总体结构如图1 所示。

首先布置硬件网络, 将需要的终端传感器节点和路由节点布置到监测温室现场, 然后通过USB连接中心节点与上位PC机, 实现整个系统间的通信。系统工作时, 首先对中心节点上电, 初始化无线网络并等待其它终端传感节点和路由节点的上电加入。本文的终端传感节点本身也能担任路由角色, 这些终端传感节点和路由节点加入无线网络后, 会迅速发送网络地址和MAC地址等网络信息给上位PC机。无线传感器网络组建完毕, 终端传感节点进入休眠状态以降低功耗, 根据实际要求系统进行周期性采集和即时采集方式相结合的多环境信息采集; 基于单跳和多跳方式环境信息可在路由节点中逐步转发至中心节点, 最后由中心节点经USB通信方式, 将数据传输至上位机; 在上位机中显示各节点环境数据曲线和实时数据信息, 并对越限状态报警, 还可以建立历史数据库, 并将数据自动生成报表, 以便信息共享, 从而实现无线温室环境信息监测和数据处理。

2 系统硬件设计

整个系统采用上下位机结构。系统硬件主要体现于下位机部分, 包括系统的电源模块、终端传感节点、路由节点和中心节点几部分。电源模块化管理以便实现真正的低功耗设计; 终端传感节点采集所需各类环境信息, 并对采集信息进行信号调理后用作数据始发点; 路由节点依据实际监测范围需求, 实现环境信息单跳或多跳传输; 中心节点建立初始化无线网络并汇集所有节点的采集信息传给上位机处理。

硬件设计时需注意一些事项: 1系统为达到真正低功耗设计, 设置了电源模块化方式供电, 应注意各电源间的抗干扰设计; 且对于CC2520 这些敏感芯片更要注意, 需在电源输入选择合适的滤波电容, 设置合理的电源滤波电路, 从而保证电源信号的稳定。2无线收发节点两端注意天线设置应能满足阻抗匹配要求, 降低干扰。3PCB电路设计中, 应注意隔器件的封装、布局。这些都很有可能对整个系统性能产生很大的影响, 特别是终端传感节点的电路制作。

2. 1 电源模块

针对低功耗硬件选择, 设计对应的电源模块。超低功耗MSP430 单片机采用1. 8 ~ 3. 6V供电电压。在1MHz的时钟条件下运行时, 芯片电流约200 ~400μA, 而时钟关断模式下最低功耗仅有0. 1μA。其独特的时钟系统设计, 可在指令的控制下打开和关闭时钟, 实现对总体功耗的控制。在等待方式下, 耗电为0. 7μA; 在节电方式下, 最低可达0. 1μA。

终端传感节点在停止采集时与微控制器均处于休眠模式, 关闭显示背光, 以最大限度地降低系统功耗, 故可使用3. 3V锂电池供电。中心节点需维护整个网络, 监听节点加入或退出及数据传输。路由节点用于数据转发, 增大通信范围, 采用外部12V线性电源供电。采用及时切换至休眠模式的电源管理程序, 可以降低其功耗。电源模块结构如图2 所示。

2. 2 终端传感节点

终端传感节点部分采用超低功耗单片机进行多环境参数采集与CC2520 芯片数据始发的分工处理并相互通信的方式, 结构如图3 所示。其有效地解决了单芯片易发热、高能耗、数据不稳定的问题。MSP430 拥有方便高效的开发环境, 其处理能力强、运算速度快和超低功耗的特点满足本系统设计要求, 特别是超低功耗的特点增强了整个系统节能性。本系统设计终端传感节点还在现场布置了实时显示器和报警装置, 以便于现场工作人员作业效率。

基于所需采集的环境信息选择合适的传感器。为了降低传感器的功耗并减小节点体积, 在满足数据精度的前提下, 尽量选用低功耗的传感器: 利用LM399比较器自制土壤湿度检测模块, 可通过电位器调节检测范围, 工作电压3. 3 ~ 5V, 数字量输出0 和1 判别是否超出湿度阀值; 光照强度传感器选择TSL2561T芯片, 是一种高速、低功耗可编程内置A /D转换器的芯片, 抗干扰能力比同类芯片强; 温湿度传感器选择SHT11 数字芯片, 具有精度高、成本低、体积小等特点; CO2浓度传感器选择红外气体传感器C20, 其性能稳定、寿命长、功耗低。

2. 3 无线传感网络

本文无线传感器网络建立采用自由Zig Bee技术, 具有节点规模大、功耗低、成本低、自组网和体积小等特点, 主要由终端传感节点、路由节点、中心节点组成, 结构如图4 所示。终端传感节点可用作整个系统信息采集终端, 还能起到路由作用, 路由节点可实现信息中转、扩大网络通信范围。中心节点处于网络的核心位置实现网络初始化, 为各节点分配网络地址, 汇集各节点信息, 并将环境信息反馈给上位机处理。

3 系统软件设计

3. 1 终端传感节点

图5 所示为系统终端传感节点软件设计。其功能为布置系统硬件网络, 将所需终端传感器节点和路由节点布置到监测温室现场; 通过USB连接网络中心节点与上位PC机, 实现整个系统间的通信; 当节点未收到采集指令则立即自动进入休眠模式, 以降低功耗。

3. 2 中心节点网络

在整个无线传感网络中, 首先应对中心节点上电, 初始化无线网络并等待其它终端传感节点和路由节点的上电加入; 终端传感节点和路由节点加入无线网络后, 中心节点为各节点分配网络地址和MAC地址等网络信息并反馈给上位PC机[5]; 直接按照地址信息接收对应节点发送过来的环境信息, 然后驱动USB传送至上位机处理, 从而使网络传输简化、传输速度提升、降低系统功耗。上位机中环境信息可提供给远程工作人员对现场工作人员指导, 并就这些环境数据分析总结以寻找更好的温室环境控制方法。系统中心节点软件设计, 如图6 所示。

4 上位机软件及实验结果

上位软件利用NI公司的Lab VIEW进行编写。Lab VIEW采用图形化的语言进行编程, 易学易懂。同时, 其自带的大量函数与控件使其编程节省大量时间, 界面十分友好, 易于操作[6], 如图7、图8、图9 所示。由各节点汇总至中心节点的环境信息数据经USB通信方式传输至上位机, 在上位机中显示各节点环境数据曲线和实时数据信息, 并对越限状态报警建立历史数据库, 将数据自动生成报表, 以便依据后台服务器使信息共享, 实现无线温室环境信息监测和数据处理。2013 年8 月29 日00: 00: 00 - 17: 05: 58于南京信息工程大学3 号学科楼实验室对距离200m外的应用气象学院温室农作物栽培实验室环境进行了监测实验。

5 结束语

提出一种新型低功耗无线温室环境监测系统, 从低功耗硬件选择、节点切换休眠并延长休眠时间及改进无线传感网络数据函数3 方面降低系统功耗; 通过布置在温室中的无线传感器网络获取多环境信息。实验数据表明, 系统能够准确实时监测到温室的环境参数, 并于上位机显示和处理, 达到了系统设计的目的, 具有很强的节能性。同时, 为进一步温室作业及其环境控制的重要依据。

目前, 已有一些硬件控制方法, 即设置开窗、通风、加湿、加温设备的开关控制[7]; 但这些方式, 未能达到真正的智能控制效果。为实现更有效智能控制, 基于温室空间范围大小, 合理布置节点, 进行局部和全局结合方式, 分析考虑各温室环境信息间相互影响规律, 结合软件算法控制等, 可以达到更好的控制效果。这也将是下一步工作的重点。

参考文献

[1]周建民, 尹洪妍, 徐冬冬.基于ZigBee技术的温室环境监测系统[J].仪表技术与传感器, 2011 (9) :50-52.

[2]李建飞, 靖文.基于ZigBee和LabVIEW的智能农业大棚温湿度监测系统设计[J].现代农业科技, 2013 (5) :205-209.

[3]李俊斌, 胡永忠.基于CC2530的ZigBee通信网络的应用设计[J].电子设计工程, 2011 (16) :108-111.

[4]高守玮, 吴灿阳.ZigBee技术实践教程[M].北京:北京航空航天大学出版社, 2009.

[5]刘毅力, 崔尚斌.基于CC2530无线传感网络系统的设计[J].现代电子技术, 2013 (3) :43-46.

[6]沈勇.基于Zigbee和Labview的高校宿舍火灾无线报警系统[J].电子技术, 2012 (7) :50-56.

[7]吴小伟, 史志中, 钟志堂, 等.国内温室环境在线控制系统的研究进展[J].农机化研究, 2013, 35 (4) :1-7.

[8]Kim Y, Evans R G, Iversen W M, Pierce F J.Instrumentation and control for wireless sensor net-work for automated irrigation[C]//M2006 ASABE Annual International Meeting, Portland, 2006.

低功耗网络环境 篇5

无线传感器网络 (WSN) 由部署在监测区域内的大量小型传感器节点组成, 通过无线通讯方式形成一个多跳的自组织的网络系统, 其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息, 并发送给观察者[1]。同普通的无线传感器网络相比较, 在工业环境下, 无线传感器网络节点的电源管理面临着更多的挑战。工业环境通常是很严酷的, 面临的危险包括强烈的机械振动、高温、有噪电环境甚至是爆炸气体, 在这些环境 (从石油钻塔到炼油厂等等) 中更换网络节点既困难又昂贵, 而在这些环境中, 无线传感器网络节点可能只有依靠能量有限的电池来供电。因此, 这些应用便成了低功率无线传感器网络的主要目标。同时, 能量管理也就成了工业无线传感器网络的关键问题之一。合理分配设备消耗的能量, 尽可能地延长网络的使用寿命, 成为无线传感器网络能否在工业环境中成功应用的一个关键技术问题。能量管理包含了传感器网络的各个层面, 从供电电源的选择, 传感器信号的采集、处理到最后的无线传输等各个方面。

2 无线传感器网络能量管理技术

无线传感器网络能量消耗主要在信号的采集、处理部分和数据的传输部分。因此, 能量管理技术也可以分别从这两部分来进行。在数据的采集、处理部分, 可以从硬件设计和软件设计两个方面来划分。在硬件设计上, 采用低电压的、支持不同工作模式的MCU和低功耗的外围电路器件。这部分电路的功耗可以用下式表示:

P=CL·f·V2 (1)

式中:CL——负载电容;f——系统工作频率;V——工作电压。

降低系统工作电压是最能有效降低系统功耗的方式。在软件设计上, 主要是按照系统运行的任务, 选择合适的预测算法进行任务的调度, 在任务进程截止时使系统进入休眠状态, 避免系统运行无谓的空闲任务。在数据的无线传输方面, 影响功耗的主要因素有:调制方式、通讯距离、发射功率和数据流量等。选择较短的通讯距离, 降低发射功率以及选择合适的网络拓扑控制, 简单的路由协议可以有效地降低系统在无线数据传输方面的功耗[2]。

3 低功耗工业无线传感器网络硬件设计

我们选择的无线传感器节点的CPU为MSP430F1612, 它是一款具有精简指令集的16位超低功耗混合型单片机。它包含冯诺依曼结构寻址方式 (MAB) 和数据存储方式 (MDB) 的灵活时钟系统, 内置55 K+256 B的FLASH Memory和5 KB RAM。超低能耗的体系结构大大延长了电池寿命, 在全速工作状态下, 其消耗电流仅仅0.6 mA, 而在休眠状态, 其电流仅仅0.5 μA, 工业级的工作温度范围, 可以方便地设置工作频率, 非常适合于在低功耗的无线传感器网络中用作数据的采集和处理。

无线通讯芯片选用Chipcon CC2420, 它是一款工作在ISM波段 (2.4 GHz) 的支持IEEE802.15.4协议的单芯片、低电压、低功耗无线通讯芯片, 接收灵敏度为-94 dbm, 发射功率8级 (0～-24 dbm) 编程可调, 适合于在低功耗的无线传感器网络中使用。

4 低功耗工业无线传感器网络软件节能算法

无线信号的发射和接收消耗了传感器节点能量的主要部分, 因此, 一个好的路由协议可以减少数据包转发的次数, 降低节点的能耗。在节能型无线路由协议的设计上, 有很多新颖的方法[3]。下面先对现有的一些算法进行分析。

4.1 MTTPR算法

MTTPR (Minimum Total Transmission Power Routing) 算法的基本思想是选择消耗能量值最小的路径传送数据。令R=n0, n1, …, nd表示从源节点n0到目的节点nd的路径 (无线传感器网络中nd为Sink节点) , E (ni, nj) 为节点ni将数据传给nj所要消耗的能量, 则路径Rd能量总消耗值计算公式为:

${\rm P}(R{}_d)=\underset{i=1}{\overset{d-1}{{\displaystyle \text{Σ}}}}E(n{}_i‚n{}_{i+1})(2)$

MTTPR算法选择的路径RMTPR满足:$R{}_{\text{Μ}\text{Τ}\text{Ρ}\text{R}}=\underset{R{}_j\in R{}_{*}}{{\displaystyle \min }}{\rm P}(R{}_j)$。MTTPR算法虽然选择消耗能量值之和最小的路径, 但是有可能该路径中的某个节点剩余能量值已经很小, 造成该节点过度使用。

4.2 MMBCR算法

MMBCR (Minimum Max Battery Cost Routing) 算法能够避开剩余能量值小的节点, 用Pi (t) 表示在t时刻节点i的剩余能量, 则对于路径Rd定义权值:

${\rm P}(R{}_d)=\underset{\forall n{}_i\in R{}_d}{{\displaystyle \min }}{\rm P}(R{}_j)(3)$

MMBCR算法选择路径RMMBCR满足:

${\rm P}(R{}_{\text{Μ}\text{Μ}\text{B}\text{C}\text{R}})=\underset{R{}_j\in R{}_{*}}{{\displaystyle \max }}{\rm P}(R{}_j)(4)$

MMBCR算法能够避开能量值很小的节点, 增加了网络的公平性, 但是该算法却不能保证每次传输数据消耗的能量最少, 而有可能会增加网络的能量消耗, 从而导致网络的生存周期缩短。

4.3 CMMBCR算法

CMMBCR (Conditional MMBCR) 综合了以上两种算法, 其思想如下:节点x向Sink节点发送数据时, 搜索所有能够达到Sink节点的路径, 若路径上节点的剩余能量都很充足, 则按照MTTPR算法选择消耗能量值之和最小的路径。而如果路径上节点的剩余能量值都较小, 就按照MMBCR算法选择路径。这一过程可以通过为网络节点增设阈值来实现, 如果某一节点的剩余能量小于该阈值, 则在选择路由时尽量避开该节点, 来延长整个网络的生存周期。该算法既考虑了总的传输能量又考虑到了网络中节点的剩余能量。

但是, 上述算法都很难在大规模无线传感器网络中实现, 主要问题在于节点发送数据之前先确定数据要沿哪条路径进行转发, 而节点在搜索转发路径时, 需要知道整个网络的拓扑结构, 以及每个节点的剩余能量值, 而网络中每个节点的能量都在不断变化, 要得到每个节点确切的剩余能量值是很困难的。当然节点可以向其它节点广播自己的剩余能量值, 但这种方式会增加大量的控制消息, 而且网络规模越大, 控制消息越多, 同样会缩短网络的生存周期。因此, 针对大规模无线传感器网络, 提出了一种基于分簇的能量控制路由算法CECRA (Cluster-based Energy Control Routing Algorithm) 。同CMMBCR算法比较, CECRA算法在存储和控制消息上的开销少得多。

4.4 CECRA算法

CECRA算法分两部分, 第一部分是网络拓扑即网络内部簇和簇头的形成部分, 第二部分是簇内的功率控制方法。

(1) 簇的分类方法以及簇头的产生方法。

簇的形成以及簇头的产生采用TopDisc (topology discovery) 算法中的三色算法[4], 它利用颜色区分节点状态, 较好地解决了网络拓扑形成问题。在三色算法中, 节点处于三种状态, 分别用白、黑和灰三种颜色表示。白色代表未被发现的节点;黑色代表成为簇头的节点;灰色代表TopDisc算法所确定的普通节点, 即簇内节点。在网络拓扑形成之前, 所有的节点都被标记为白色, 由一个初始节点发起TopDisc三色算法, 算法执行完毕, 所有节点被标记为黑色或者白色。具体过程如下:

a.初始节点将自己标记为黑色, 并广播查询消息;

b.白色节点收到黑色节点的查询消息时变为灰色, 灰色节点等待一段时间, 再广播查询消息, 等待时间的长度与它和黑色节点之间的距离成反比;

c.当白色节点收到一个灰色节点的查询消息时, 先等待一段时间, 时间的长度与该白色节点到向它发出查询消息的灰色节点的距离成反比;如果在等待时间内, 又收到来自黑色节点的查询消息, 节点立即变成灰色节点, 否则节点变为黑色节点;

d.当节点变为黑色或者灰色后, 它将忽略其它节点的查询消息。

e.通过反向查找查询信息的传播路径形成网络, 黑色节点成为簇头, 灰色节点成为簇内节点。每个节点都在本地储存簇内成员列表。其过程如图1和图2所示。

由于灰色节点等待的时间与它和黑色节点的距离成反比, 即可以保证网络形成簇之后簇内成员的稳定通讯。超过一定距离的节点将形成新的簇。由于无线通讯的距离与系统发射的功率有如下关系:

p=dn (1<n<4) (5)

式中:d——通讯节点的距离。

因此, 这样的分簇方法可以保证节点的发射功率得到有效的控制, 提高了能量的使用效率。

(2) 簇内功率控制算法。

CECRA算法使用了一个有效的簇内路由协议来避免由简单的泛洪算法导致的广播风暴问题。我们在数据包头使用标志位Rs来区分一个数据包是来自簇内部 (Rs=0) 还是簇外部 (Rs=1) , 使用标志位Rd来标记数据包的目的地是在簇内部 (Rd=0) 还是簇外部 (Rd=1) 。另外, 在包头部加入一个16位的传输控制计数器 (TCC) 来限制数据包在网络内部传输次数, 这是个可以跳变的计数器。

簇内协议的行为比较简单。假设一个A簇内节点需要向B簇内节点发送数据, 它首先发送一个数据包到它的簇头, 数据包内包含Rs=0, Rd=1。由于节能路由算法大部分时间强制其它节点进入睡眠状态, 用户数据通常由簇头发送。另外, 由于每个节点都通过簇内成员列表知道簇内的其它成员, Rs和Rd可以容易得到。特别地做如下说明, 为了控制节点的能量消耗, 如果其它节点接收到目的地在本簇外的数据包, 它们会将数据包马上丢弃。簇头更新Rs至1并广播出去。当其它簇头收到Rs和Rd均为1的包时, 该簇头检查包内的TCC, 当该值超过最大允许发送次数时, 将该包丢弃。否则, 该簇头检查目的地是否在本簇内部, 如果是, 则将Rs和Rd修改为0, 将该包放置在自己的数据缓冲区或者使用节能算法直接发送到目的节点。如果目的地不是本簇, 该包将在TCC加1后重新发送出去。

簇内功率控制算法描述如下:

发送:需要发送数据的节点根据节点列表获取Rs、Rd, 将带Rs、Rd以及TCC标志的数据包发送;

簇头更新Rs=1, 将其广播出去;

簇内其它节点, 根据Rd的值启动数据处理程序或者将收到的数据包丢弃。

接收:其它簇头收到数据包之后, 处理过程如图3所示。

5 低功耗工业无线传感器网络能量消耗验证

传输一个数据包p所消耗的能量表达式如下:

E (p) =i·v·tp (6)

式中:i——电流消耗;v——工作电压;tp——传输这个包所需要的时间。

我们这里使用支持IEEE802.15.4协议的CC2420射频芯片构成的无线传输模块, 其工作电压为v=3.3 V,

$t{}_{\text{p}}=\left(\frac{p{}_{\text{d}}+p{}_{\text{h}}}{250\times 10{}^3}\right)\text{s}(7)$

式中:ph, pd——包头和有效数据位。

我们分别使用如下公式计算发送和接收一个数据包p所消耗的能量:

Etx (p) =txcurrent·v·tp (8)

Erx (p) =rxcurrent·v·tp (9)

在发送和接收数据包的间隙, 电路处于空闲状态, 用如下公式计算该状态下消耗的能量:

Eidle (t) =idlecurrent·v·t (10)

式中:t——空闲的时间长度[5]。

在本文中, 使用如下参数值:

txcurrent=17.4 mA, rxcurrent=19.7 mA, idlecurrent=426 μA

对于睡眠状态, 考虑2个参数, 唤醒时间trecovery=0.3 ms和睡眠状态电流消耗sleepcurrent=20 μA, 睡眠期间的能量消耗为:

Esleep (t) =sleepcurrent·v·tsleep+rxcurrent·v·trecovery (11)

本设计中, 我们使用MSP430F1612混合信号处理器, 设其一直处于active状态, 则可以认为处理器模块所消耗的功率Pmcu为一个固定的值, 根据其数据手册可以计算在电压v=3.3 V的工况下, 系统的平均功率为0.130 88 mW。使用2 300 MAH的电池可以连续工作700天。根据设备使用的场合不同, 如果占空比为50%, 系统空闲时进入休眠状态, 则系统的寿命还可以得到极大的延长。

6 结束语

本设计中没有计算到信号的前端采集所消耗的能量, 实际上, 这也是应用中必须考虑的一个问题。对于本设计采用的硬件, 可以根据使用场合的不同分别设置工作的模式以达到最佳的节能效果。本设计可以在工业仪表如温度、压力、流量等测量仪表使用, 构成无线的工业测量系统。

摘要：根据低功耗系统的设计原则, 用硬件和软件相结合的方法设计出一种适用于工业现场的无线传感器网络的节能路由方法。首先, 该方法使用超低能耗的硬件产品:CPU MSP430F1612和无线通讯芯片ChipconCC2420;其次, 通过对几种节能路由算法的耗能分析, 选用合适的节能算法。理论分析和实验数据采集后的计算验证了该方法的有效性。

关键词：无线传感器网络,节能路由,能量管理,现场仪表,CC2420,MSP430

参考文献

[1]孙黎敏, 李建中, 陈渝, 等.无线传感器网络[M].北京:清华大学出版社, 2005.

[2]TIWARI V, MALIK S, WOLFE A.Power Analysis of EmbeddedSoftware:a First Step Towards Software Power Minimization[J].IEEE Transactions on VLSI Systems, 1994, 2 (4) :437-445.

[3]DEB B, BHATNAGAR S, NATHB.ATopology Discovery Algo-rithm for Sensor Networks with Applications to Network Man-agement[R]//DCS Technical Report DCS-TR-411.Rutgers U-niversity, 2001.

[4]CANO J C, MANZONI P.A Low-complexity Routing Algorithmwith Power Control for Self-organizing Short-range Wireless Net-works[J].Wireless Personal Communications, 2007, 41:407-425.

低功耗网络环境 篇6

节能是无线传感器网络传感节点管理的核心设计要求之一, 节能的技术手段主要是使节点尽可能长地处于低功耗状态或者使用尽量低的发射功率。节点休眠/唤醒调度机制大致可以分为2类[1]:节点确定性休眠和节点随机休眠。这两种节点休眠/唤醒调度机制的原则是保持无线传感器网络的连通性, 适用于较大规模的传感器网络。针对单个传感器节点, 可以使用动态功率管理和动态电压调节算法, 其基本思想是避免把功率浪费在任何处在未使用状态的电路上[2,3]。

智能车辆检测仪传感网络由地磁传感节点、中转节点组成, 其中地磁传感节点采用电池供电, 与中转节点采用无线方式进行数据传输, 中转节点采用有线电源供电, 因此地磁传感节点的使用寿命是整个检测网络的关键, 研究地磁传感节点的低功耗实现方法对延长车辆检测仪网络的使用寿命、提高交通道路监测系统的智能水平具有重要的理论和实践意义。

智能车辆检测仪网络概述

智能车辆检测仪网络结构

智能车辆检测仪网络安装在各交通干支上, 中转节点根据地磁传感节点获得的信息进行车流量统计、车速计算、道路占有率计算等。网络结构如图1所示, 在每个车道上安装地磁传感节点, 将中转节点安装在路旁的路灯杆上。地磁传感节点采用地磁传感器作为敏感元件, 对车辆经过传感节点引起的地磁场变化进行采集记录, 并通过无线方式将采集到的数据传给中转节点, 各个地磁传感节点仅与中转节点进行通信, 相互之间不进行通信。中转节点对地磁节点传来的数据进行分析处理后经过有线方式传给地面综合控制中心。

地磁传感网络节点功能结构

地磁传感节点功能组成如图2所示, 由地磁传感器电桥、信号处理电路、各模块电源管理单元、微处理器单元、射频模块组成, 微处理器单元自身含有10位AD转换电路, 将采集到的信号进行AD转换后通过无线传输单元发送给中转节点。

地磁传感节点低功耗设计

传感节点采用ATmega128L作为微处理器, 采用Chipcon公司 (编者注:2008年被TI公司收购) 的CC2420作为射频发送模块, 采用HMC1001磁阻电桥作为地磁传感元件, CC2420发送时的电流为25mA, 接收时的电流为28mA, 电流消耗主要在CC2420、磁阻电桥、信号处理电路上, 要减小传感节点功耗, 需要在下列方向上进行努力:

(1) 通过减少磁阻电桥的供电时间和供电电压来减少磁阻电桥消耗的功率。

(2) 通过缩短射频工作模块的工作时间、特别是射频模块的接收工作时间来减小CC2420上消耗的功率。

电桥电压动态控制

本文研制的车辆检测仪为磁阻电桥, 电桥的电压直接影响着电桥的功耗。为减小电桥的功耗, 电桥采用PWM进行供电, 采样电路同时对电桥不平衡电压和电桥电压进行采样并进行AD转换, 转换后的输出电压Dout可以表示为:

式中:UB—电桥电压, 单位伏特 (V) ;

Kb—电桥不平衡系数;

KA—放大器增益;

UA0—放大器零点偏移电压, 单位为伏特 (V) ;

ST—灵敏度, 单位m V/V/Gauss;

H—被测磁场, 单位Gauss;

, 为AD转换系数, 单位1/V;

Fs—AD转换器的满量程读数;

VREF—AD转换器的参考电压。

电桥电压经过分压器分压后进入AD转换进行采样, 采样得到的读数DB:

式中:KD—分压器增益。

由式 (1) 和式 (2) 联合, 得:

式中, ST, Kb, UA0, KA, KD为与温度有关的常数, 事先通过传感器标定确定各个参数的数值。被测磁场H可以由下式进行计算。

为减少微处理器的运算量, 降低功耗, 将式 (4) 中的常数项与温度以二维表格的形式存储在ROM中, 供微处理器在计算过程中查表使用。

数据采样控制

本文设计的车辆检测仪的最高检测车辆速度v最快允许120km/h, 车长l约4m, 因此, 一辆车经过传感器的最短时间约为0.12s。

采样频率过快, 相同时间内采集到的数据量大, 数据的处理和存贮就占用大量的存储空间和处理器资源, 导致处理器的功耗增加;采样频率太慢, 导致采集到的波形信号不完整, 无法恢复出正确的波形。在车辆检测仪中经过试验发现, 采样频率在100Hz即可以有效的采集到完整的车辆信号波形, 电桥电压与采样点控制如图3所示。

节点传输控制

CC2420小于射频模块接收时的电流, 因此, 在传感节点与中心节点的传输协议中, 尽量减少射频模块的工作时间, 特别是减少射频模块的接收时间。为了进一步降低功耗, 在传感节点中省略了温度传感器, 将温度传感器设置在中心节点中, 当温度改变达到阈值ΔT时, 由中心节点将温度值传送给传感节点, 传感节点根据中心节点传来的温度值进行查表计算。传感节点与中心节点的传输帧制定如表1。

中心节点与传感节点间共有4种传输帧, 中心节点发送的传输帧是通知帧和接收应答帧, 传感节点发送的是通知帧应答帧和上传数据帧。

传感节点工作状态

传感节点采用状态机机制, 共有5种工作状态, 各种工作状态及转换条件如图4所示。在初始化状态, 微处理器完成各功能模块的初始化, 并完成环境磁场的自学习过程, 设定采样定时器各项参数后进入休眠状态, 在休眠状态下, 有2种状态可由系统唤醒, 一种是采样定时器定时中断, 一种是接收到了中心节点发来的通知帧。传感节点在“接收发送通知帧”后, 根据通知帧中的“下次传送时间”设置发送定时器。发送定时器定时中断产生后由休眠状态进入上传数据状态。在上传数据状态, 采用重传机制, 直到“发送时隙时间到”后回到休眠状态。在休眠状态, “接收发送通知帧”状态和“上传数据状态”不可能同时发生, 但二者均有可能与“采样状态”同时发生。同时发生时, 采样定时器中断优先级最高, 在采样状态进行时, 发送定时器继续计时, 从而保证各个传感节点按照中心节点分配的时隙进行数据上传, 避免了各传感节点间的数据冲突, 减少了数据冲突引起的重传, 从而降低了功耗。

低功耗实验对比

为对车辆检测仪传感节点的低功耗设计方法进行验证, 进行了2组对比实验, 在每组实验中, 安排4个传感节点, 1个中心节点, 传感器节点采用7.2V直流电源进行供电, 电桥电压、射频单元、放大电路均采用3.0V电压进行供电。2组传感节点均采用中心节点分配时隙的方式进行数据传输, 采样频率150Hz, 传感节点每次传输时间设为1S, 在第一组实验中, 电桥电压为恒定电压供电, 将图4中的休眠状态变为空闲状态。第二组实验中电桥电压为PWM供电, 采用图4中的状态转换方案。

对比发现:每组传感器中各个传感节点之间的功耗无明显差别, 但第二组实验中的传感节点的功耗为第一组实验中的3%, 功耗显著降低。结果表明:本文研究的低功耗设计方法是有效可行的。

结语

采用动态电压管理的方法减少地磁传感节点各部分电路的功耗, 同时根据射频收发芯片接收功耗大于发送功耗的特点, 制定基于时分传输的无线传输协议, 提高无线传输单元的传输效率, 尽量减少无线传输单元的接收时间来降低地磁传感节点进行数据传输时的功耗。对比实验表明, 本文设计的地磁传感节点功耗降低了80%, 电池寿命可达到2年, 研究的低功耗技术有效降低了传感网络节点的功耗。

参考文献

[1]石高涛, 廖明宏.大规模传感器网络随机睡眠调度节能机制[J].计算机研究与发展.2006, 43 (4) :579-585

[2]Sinha A, Chandrakasan A, Mic C.Dynamic Power Management in wireless sensor networks[J], IEEE Design&Test of computers, 2001, 18 (2) :62-74

[3]Pering T, Burd T, Brodersen R, dynamic voltage scaling and the design of a low-power microprocessor system[C].in proceeding of power driven microarchitecture workshop aat ISCA98, Barcelona, Spain, 1998

[4]胡四泉, 王俊峰.无线传感器网络的智能低功耗侦听协议[J].通信学报, 2009, 30 (9) :95-101.

低功耗网络环境 篇7

能耗效率很大程度上制约着无线传感网络的性能[1]。无线传感器的分布结构十分松散,其电源能量有限,通常很难对其进行充电,甚至不能充电。在大范围内实施一套完整的WSNs方案,众多的节点都必须采用电池供电,并且要保证每个节点能连续工作至少三年以上。因此,整个网络设计中,有效的协议和算法是WSNs的核心问题。

为了提高能耗效率,在协议设计时,通常会牺牲部分网络的带宽利用率、数据包延时和服务质量,而算法的改进可以十分显著地降低能耗。因此,改进算法提高能耗已经成为无线传感器网络的研究热点。

1位图辅助式低功耗算法

1.1 BALPA,TDMA和E-TDMA比较

无线网络的MAC层协议一般分为2种[2]:基于竞争机制和免竞争机制。基于竞争机制的MAC层协议需要节点始终处于活跃状态以便于随时接收数据包,在空闲模式下所消耗的能量相当于接收模式下的50%—100%,所以空闲时能量浪费严重;免竞争机制基于放置算法,在部署防碰撞信道时首先侦听周围邻居节点。

时分多址(Time division multiple access,TD-MA)是一种基于免竞争机制的算法。TDMA把时间分割成周期性的帧,每一帧再分割成若干个时隙向基站发送信号,在满足定时和同步的条件下,基站分别在各时隙中接收各移动终端的信号而不产生混扰[3]。在空闲状态下,TDMA将节点射频单元关闭达到节省能量的目的[4,5,6]。低功耗自适应集簇分层型协议[7](Low energy adaptive clustering hierarchy,LEACH)是一种适用于TDMA网络的树簇状算法。整个网络划分成若干个非重叠的树簇,在每个树簇中有一个随机分配的簇头。LEACH假设所有节点都一直有数据传送给簇头。在这种假设下,TDMA机制的带宽得到有效利用,但是这在事件驱动的应用中不常见。当节点没有数据传输时,TD-MA不会在其预留时隙内关闭射频节点。低功耗TDMA(E-TDMA)在空闲模式下的能耗对TDMA进行了优化,当前节点无数据传输时,关闭此射频节点[8]。虽然节点在空闲时隙内被关闭,但是簇头在这段时间内仍旧需要打开。所以,在空闲时隙下簇头即使没有数据包需要接收,仍处于活跃状态,消耗能量。

位图辅助式低功耗算法基于事件驱动,仅当事件被侦听时候,传感器节点才把数据发送到簇头,其主要特点是[9]:复杂度低,网状结构随传感器网络的变化而动态改变。本文在低功耗算法的基础上,提出了一种高能效、结构健壮的MAC层能量算法,并且建立模型对三种算法进行仿真。在保证低延迟率的前提下,此算法大大降低了空闲模式下系统的能量消耗。

1.2 BALPA简介

BALPA的主要目的是在保证低延迟率的前提下减少能量消耗[7],算法分成2个阶段:树簇建立阶段和稳态阶段,如图1所示。

在树簇建立阶段,网络根据能量级别选定一个树簇头。簇头节点通过非持续型载波侦听多路访问机制,广播信息告知其它节点自己是新的树簇头,剩下的非簇头节点会与簇头进行网络关联。一旦树簇建立完毕,整个系统即进入稳态阶段。稳定阶段被划分成K个事先约定好的时段。每一个时段由3部分组成:竞争阶段、数据传输阶段和空闲阶段。假定一个树簇网络中由N个竞争时隙组成,虽然数据传输时隙是可变的,但是在每一个时段中数据时隙加上空闲时隙是一个固定的常量。在竞争阶段,所有节点射频单元打开。竞争阶段所采用机制是:当有数据传输需要时,每个节点都分配一个特定时隙并且在预定时段中传输一个比特的控制信息。竞争阶段结束后,簇头确定所有需要数据传输的节点,簇头就为所有源节点创建并广播一个传输计划,之后系统进入数据传输阶段。在数据传输开始阶段,每个源节点打开其射频单元把数据发送到簇头,然后射频部分就立即关闭以降低能耗。所有的非源节点在数据传输阶段都处于关闭状态。若所有的非簇头节点没有数据传输,系统直接进入空闲阶段,所有源节点和非源节点都关闭射频收发单元。

BALPA的优点是在竞争阶段结束后,簇头已经完全确定网络中的源节点,在数据传输阶段,非源节点自动关闭其射频单元。如果在某个时段内整个网络中都没有数据传输请求,系统即刻转入空闲模式,所有节点的射频单元关闭等待下一次时段中信道的扫描。BALPA存在的改进之处是它只适用于树簇状结构的网络拓扑,而在无线自组网结构(Mesh)中需要进一步的探讨和研究。

1.3 基于BALPA改进的能量算法

在低功耗算法的基础上,每一个时段中数据时隙的数量由需要传输的数据量决定。假定一个包含N个非簇头节点的树簇网络已经建立完毕,如图2所示,其中UDP是用户数据包协议。

一个循环块中包含了k个帧,在第i帧中有ni个源节点。一个节点是否有数据传输可以看成一个伯努力事件,假设一个节点有数据需要传输的概率为p,因此,ni是一个二项随机数,如式(1)所示。

因为每一个帧之间源节点的数目是相互独立的,所以一个循环中所有源节点的数学期望如式(2)所示。

undefined

当源节点收发控制数据包时,射频单元开启。因为所有的通信事件中数据包的能量消耗主要来自于数据包的传输,所以忽略了开启射频部件而消耗的能量。文章设计了一种能量仿真模型,用来评估BALPA、TDMA和E-TDMA的性能。在传输模式、接收模式和空闲模式的能量消耗分别定义为:Pt,Pr,Pi。一个源节点用T/s传送或接收一个数据包,消耗的能量如式(3,4)所示。

在T/s的空闲模式下所消耗的能量如式(5)所示。

在处理时间上,假定收发数据包的时间定义为Td,收发控制包的时间定义为Tc,BALPA树簇头传送一个控制包所需的时间定义为Tdh。在竞争阶段所有节点的射频单元打开,每一个源节点会在分配时隙内传送一个控制包,在N-1个时隙内处于空闲状态。从簇头处接收到传输计划后,每个源节点在指定时隙内将数据包传送到簇头。因此,在一个时段内一个源节点所消耗的能量可以表示为

Esn=PtTc+(N-1)PiTc+PrTch+PtTd (6)

每一个非源节点在竞争阶段处于空闲模式,在数据传输时射频器件关闭。所以能量的消耗如式(7)。

在第i个时段的竞争时期,树簇头接收ni片段控制包,剩下(N-ni)竞争时期属于空闲状态。在随后的传输时间中,它收到ni片段数据包。因此,在一个时段内树簇头消耗的能量如式(8)。

因此,在第i个时段中系统中每一个树簇所消耗的总能量是

每一个循环块由m个时段组成,因此系统在一个循环中的总耗能是

undefined

在每一个循环块中系统平均耗能可以通过数序期望算出

undefined

数据包平均延时定义为:一个数据包从被源节点产生到被簇头接收所花费的平均时间。在BALPA机制下,数据包平均延时可以用式(12)表示。

undefined

2 仿真结果

文中算法和TDMA和E-TDMA进行了能量消耗的评估。仿真的软件为ns-2,采用WINS能量节点模型,传输功率432 mW,接收功率316 mW,空闲状态下功率300 mW。对于TDMA和E-TDMA来说,设置β的值为0.815。每次仿真设置节点自身有100 J的能耗,数据的传输采用基于用户协议格式的数据包,数据包最大为3 KB,所有节点都配置了全向天线和采用二径传播模型随机分布在一个100 m×100 m的空间内。数据传输速率为2 Mbps,数据包大小为1 452 bytes,包含了一个52 bytes的报头。对于BALPA模型而言,从源节点发送至簇头节点的控制包大小为72 bytes,包括了一个20 bytes载荷和52 bytes的报头,其他控制包的大小设置为152 bytes(100 bytes的载荷和52 bytes的报头)。仿真结果如图3所示。

图3(a)中,p为一个节点有数据传输的概率。以p为横轴,比较在单个过程中3种MAC层算法的能量消耗。假定一共有N=20个非簇头节点,每个循环中有4个帧或时段。当p≤0.5时,BALPA的能量消耗明显小于E-TDMA和TDMA。因为在BALPA的空闲模式下射频单元关闭,极大地降低能耗。图3(b)中,k为每一个循环中帧的个数。以k为横轴,对3种机制的能耗进行了仿真。假定N=30,p=0.3。从图中可以很明显看出在k<5时,BALPA的能耗低于E-TDMA和TDMA。同样在图3(c)中,以非簇头节点N作为横轴,假定p=0.3,k=4。当N≤30时,BALPA的性能优于E-TDMA和TDMA。图3(d)说明了数据包大小对整个系统能耗的影响。在这种情况下,假定N=20,k=4且p=0.3。当数据包≥1000 Byte时,系统在BALPA下的能耗小于E-TDMA和TDMA。图3(e)中,比较了3种MAC层机制的平均数据包时延。当p越大时,3种机制的平均数据包时延都很小,但是当p越来越逼近0时,TDMA和E-TDMA的平均数据包时延呈现指数增长,而BALPA仍旧保持着相对低的平均数据包时延。

文中对其能量算法改进,把一个组网过程划分为2个阶段,稳态阶段帧被划分k个时段,空闲模式下关闭节点射频单元以降低功耗。从仿真模型中可以得出:1) BALPA、TDMA、E-TDMA三种机制的能量消耗与节点是否有数据传输的概率p、非簇头节点数目N、数据包的大小、一个循环中帧的数目k有着直接的关系;2) 当00.6时,三种机制的数据延迟都很小,但当p逼近0时,另外两种MAC层机制的延迟呈指数增长,而BALPA依旧保持着低延时。

3 结束语

BALPA算法只在触发事件的情况下,节点传送数据,降低能耗,因此它是一种节能的、健壮的、低延迟的树簇状MAC层机制,适用于WSNs网络。在相同参数下,改进的BALPA算法最多能减少35%的能耗。因此,该算法可以应用于大范围布置无线传感器节点且对低功耗有很高要求的场合。

摘要：针对无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)的能耗问题,在保证低延迟率的前提下,通过降低空闲模式下的能量消耗,提出一种适用于大型树簇状无线传感器网络结构的位图辅助式低功耗算法(Bit-map assisted low power algorithm,BALPA),建立了能量模型。仿真结果表明:此算法和传统TDMA、低功耗TDMA(E-TDMA)算法相比,在相同参数下,最多能减少35%的能耗,显著降低能量开销和数据包延迟速度,延长系统的使用寿命。

关键词：无线传感器网络,低功耗,位图辅助式低功耗算法

参考文献

[1] Akyildiz I F,Sankarasubramaniam Y,Cayirci E.Wireless sensor networks:a survey[J].Computer networks,2002,38(4):393-422.

[2] Pawel P.Czapski.A survey:MAC protocols for applications of wireless sensor networks[C]//Tencon 2006 IEEE region 10 conference.Hong Kong,China,2006:1-4.

[3]Cionca V,Newe T,Dadarlat V.TDMA protocol require-ments for wireless sensor networks[J].Sensor technologiesand applications,2008,25(31):30-35.

[4]Abraham O F.TDMA scheduling with optimized energy ef-ficiency and minimum delay in clustered wireless sensornetworks[J].Mobile computing,2010,9(7):927-940.

[5]Pei G,Chien C.Low power TDMA in large wireless sensornetworks[C]//Military communications conference.Wash-ington,USA,2001:347-351.

[6]Hanzlek Z,Jurcík P.Energy efficient scheduling for clus-ter-tree wireless sensor networks with time-bounded dataflows:application to IEEE 802.15.4/ZigBee[J].IEEE in-dustrial informatics,2010,6(3):438-450.

[7] Heinzelman W R,Chandrakasan A P,Balakrishnan H.An application-specific protocol architecture for wireless micro sensor networks [J].Wireless communications, 2002,1(4):660-670.

[8]Rango F D,Perrotta A,Ombres S.An energy evaluation ofE-TDMA vs.IEEE 802.11in wireless ad hoc networks[J].Performance evaluation of computer and telecommuni-cation systems,2010,11(14):273-279.