周 堯, 韓江洪,2, 衛 星,2, 魏振春,2
(1.合肥工業大學 計算機與信息學院,安徽 合肥 230009;2.安全關鍵工業測控技術教育部工程研究中心,安徽 合肥 230009)
沙漠、森林、峽谷等大規模監測場景下,無線傳感器網絡節點往往采用便攜式電源供電;當電能耗盡時,如果不及時更換電源或給電池充電,傳感器節點就會失效。節點能耗是影響無線傳感器網絡壽命的關鍵因素之一,其評估方法具有重要的研究意義[1]。
典型的無線傳感器網絡節點結構上主要由供電單元、傳感器單元、微控制器單元和射頻單元組成[2]。國內外學者提出了一系列無線傳感器節點能量評估方法:文獻[3]提出了一種WBSN節點能耗模型,涵蓋了構成節點的一般模塊,但參數較多且實際操作中難以確定;文獻[4]將Petri網引入無線傳感器網絡節點能量模型中,并與馬爾科夫模型進行了對比,最后在iMote2節點上進行了模型驗證,但該模型并未考慮到由模型生成的節點生存模式對能耗的影響。
在功耗狀態模型的基礎上,本文提出一種無線傳感器網絡節點生存模式評估方法,并以典型的節點生存模式作為案例進行評估,最后在無線傳感器網絡節點物理實驗平臺上進行了測試與驗證。
如圖1所示的典型節點,其能耗分析如下:
1)傳感器單元:將用于感知各類物理信號的傳感器及其變送、調理、轉換電路統一定義為傳感器單元,一般為低功耗數字傳感器,具有標準的數字通信接口,其能耗由以下三部分組成
Esensor=Eact+Eslp+Esamp.
(1)
其中,Eact,Eslp和Esamp分別為傳感器處于工作狀態、休眠以及采樣產生的能耗,為方便測量式(1)可以寫為


(2)

圖1 典型無線傳感器網絡節點結構框圖
2)微控制器單元:通常具有活動狀態和低功耗狀態(實際中低功耗也存在多個等級,此處簡化),則其能耗為
EμC=Erun+Elp+Etrans.
(3)
其中,Erun為活動狀態功耗,Elp為低功耗狀態功耗,Etrans為狀態切換能耗,可進一步寫為


(4)
3)射頻單元:射頻單元是無線傳感器節點無線通信接口,其能耗由以下4個部分組成
ERF=Est+Etx+Erx+Esd.
(5)
其中,Est,Etx,Erx和Esd分別為射頻單元處于啟動狀態、發送狀態、接收狀態以及關閉狀態時能耗。射頻單元處于發送和接收狀態時能耗與無線傳輸數據量(m字節)有如下關系
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為無線單元中頻率合成器、壓控振蕩器等部件的功耗。PPA為功率放大器的功耗,PRX為在接收的過程中由低噪聲放大器、混合器和解調器等器件功耗。ttx(m),trx(m)分別為發送、接收m字節所需要的時間,OMAC為無線傳輸數據幀中前導碼、幀控制信息等開銷,r為無線波特率。
在滿足系統功能需求的前提下,如圖2所示,無線傳感器網絡節點工作過程一般由3個階段組成:空閑階段(sⅠ)、數據處理階段(sⅡ)、無線通信階段(sⅢ)。
無線傳感器網絡節點的通用工作過程節點在沒有數據采集或者無線通信任務處于空閑階段,當檢測到有數據采集任務時,節點進入數據處理階段,微控制器單元通過傳感器單元進行數據采集并處理,進而判斷是否需要無線發送,如果需要,則進入無線通信階段(sⅢ);否則,返回空閑階段(sⅠ)。

圖2 無線傳感器網絡節點工作過程
根據前述分析可知,構成節點的傳感器單元、微控制器單元以及射頻單元通常具有多種狀態,根據節點的工作過程,在滿足采集需求情況下盡量切換到低耗能狀態,從而降低節點的平均功耗。
設節點由K個功能單元(包括上述三大類)組成,其中功能單元l有Mi個狀態,那么,節點的功耗狀態數為
(8)
在實際中,很大部分功能單元狀態組合是不存在的,例如:當微控制單元進入低功耗狀態時射頻單元不會處于發送(或接收)狀態[5]。由于受到嵌入式系統在計算資源、體積和電池容量的限制,K,Mi值較小。

設節點在ts時刻進入Si狀態,那么,其在Si狀態下能耗可以計算為
(9)
設節點在ttr時刻離開Si狀態,那么,其從狀態Si轉換到Sj狀態的能耗可以計算為
(10)
在一段時間內節點狀態轉換的有向序列為[S1→S2→…→Sm],那么,這段時間內的能量消耗可表示為
(11)

圖3 基于功耗狀態機的節點功耗模型
將上述過程中產生的節點工作狀態有向序列定義為節點生存期間的工作模式,簡稱為生存模式。生存模式確定后可建立此生存模式下的節點功耗狀態模型,從而對節點能耗進行評估。至此,可以得到無線傳感器網絡節點生存模式評估方法:
1) 劃分節點的三類功能(傳感器、微控制器和射頻)單元,依據功能確定各單元的狀態集合;
2) 測量出各單元在不同狀態下的功耗和不同狀態之間的轉移時間與轉移功耗;
3) 將功能單元的狀態組合成節點的工作狀態集合S,依據式(1)~式(7)計算出節點功耗集合P與轉移時間集合T;
4) 建立節點功耗狀態模型公式,結合式(9)~式(11)計算出節點的狀態能耗、狀態轉移能耗以及整體能耗情況通過分析得到影響總能耗的重要因素,該因素需要在生存模式設計和節能優化時重點考慮。
本節以實際廣泛使用的節點生存模式——基于查詢—休眠模式,建立功耗狀態機模型,然后借助振動檢測物理實驗平臺研究模型的有效性和正確性。
基于查詢—休眠的生存模式中微控制器單元向傳感器單元發送啟動或者采樣后直接進入休眠,下一次喚醒周期到時進入下一操作。圖4建立了生存模式下的功耗狀態模型,圖中所示的節點工作狀態(S1~S10)定義如表1所示。
本文使用振動檢測實驗平臺進行模型驗證與分析,節點使用CC2430芯片作為微控制器和射頻單元,傳感器單元則采用Freescale公司MMA8451Q三軸加速度傳感器芯片。

圖4 節點生存模式功耗狀態模型

表1 節點工作狀態
將數字電源調節至合適的供電電壓,通過測量采樣電阻器(10 Ω)兩端電壓即可得到實驗節點消耗的電流值,在已知供電電壓的情況下,可進一步計算出節點在一定時間內的能耗。
分別對實驗節點中傳感器單元、微控制器單元以及射頻單元相關參數進行測量,參數表如表2所示。

表2 節點測量參數
將表2中相關參數分別帶入節點功耗模型中,可計算出基于查詢—休眠的生存模式下功耗集合P與轉移時間集合T(表中未列舉的狀態功耗與時間均為0),如表3所示。

表3 節點功耗模型計算參數表
根據文獻[4]提出的Petri網絡建模理論建立本實驗節點開放系統模型,假設任務間隔為0.1次/s,分別統計30 min內在不同的低功耗閾值下Petri網模型能耗、功耗狀態模型能耗以及實測能耗,如圖5所示。從圖中可以看出:與Petri網模型相比,本文提出的功耗狀態模型與真實能耗更為接近。
根據表3計算出節點在各個時間內能耗情況,并將其與節點實測能耗值進行統計對比,如圖6所示。由于受節點電路元件參數分布性和測量工具精度的影響,計算能耗與實測能耗存在一定誤差,誤差率基本維持在6 %以下。
將傳感器單元、微控制器單元以及射頻單元在各個時間內能耗值進行統計,如圖7所示。由圖7得出結論:各個單元能耗同時取決于功耗與持續時間2個因素,功耗較大同時持續時間較長的狀態是此生存模式下較為耗能的狀態(如S5狀態,功耗15 mW,持續時間500 ms,能耗7 500 μJ,占總體能耗58 %)。

圖5 本文模型與Petri網模型計算能耗與實測能耗對比

圖6 節點在不同時間的能耗

圖7 各單元在不同時間的能耗
針對無線傳感器網絡能耗評估問題,本文提出一種節點生存模式評估方法,并在振動檢測實驗平臺上進行實驗分析驗證,本方法評估效果優于Petri網絡模型,在各個狀態下與實際測量比較均能維持較低的誤差率,因此,該方法更適用于一般無線傳感器網絡節點能耗評估,同時也為生存模式選擇與設計提供可靠的依據。
參考文獻:
[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] 劉 偉,羅 嶸,楊華中.一種新的無線傳感器節點的連續參數功耗模型[J].電子與信息學報,2010,32(8): 1968-1974.