论文研究-基于NB-IoT硬件系统的低功耗算法研究 .pdf

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基于NB-IoT硬件系统的低功耗算法研究,顾铁钥,李永华,硬件系统是广域物联网相关技术中重要组成部分,其整体功耗是评价其性能的重要指标。DPM和DVS是硬件系统低功耗算法中的两种应用广泛
山国武技论文在线 )的 模组依‖附着到网络中,终端设各的上卜文仍然保存在核心网中;但 关闭终端射频,下行信令不可达,通过关闭外设接口和不必要的时钟信号,通过使终端 长时间处于深度睡眠模式达到降低功耗的目的。实验结果表明,尽管不同品牌的 模组存在一定差别,但处于模式的 终端的功耗为普通工作状态的 ()成本低,模组成本有望降至美元以内。同时随着技术发展将进一步降低。 低成本的优势是由上文提到的低速率、窄带宽、低功耗等技术优势带来的有益效果。 低速率意味着不需要大容量的缓存;窄带宽意味着不需要复杂的均衡算法,减小最大传 输快,简化调制解调编码方式;功耗低则意味着降低对射频设计的要求 ()通信方式适用 由于是专为物联网设计,故其通信方式特点就是每次 信息量小,但通信频繁稳定 凭借其技术优势,可以很好地改善传统技术在岢刻环境下数据回传方面的不足之 处。同时,封装成型的 模组凭借其多种不同的工作状态和数据重传机制,可以更好 地发挥其低功耗和广覆盖特性。本实验选用的 模组有三种工作状态 ()主动模式 处于主动模式下,所有的功能模块是可用的,内部处理器也是可以工作的。射频发射 和接攻均可执行。要转换到待机模式和深度睡眠模式只能在主动模式下进行 ()待机模式 当处理器执行 ()指令时进入待机模式。默认情况下,如果 之内没有数据交互, 模组直接进入待机模式。处于待机模式的 模组的功 耗可以降低到主动模式下顶峰发送功耗的左右,达到左右。 ()深度睡眠模式 在深度睡眠模式下,内邰处理器和所有外设接口全部关闭,只有 工作 中断或其他外部中断可以将终端从该模式唤隰。通过处理器设置 位然后 执行指令可以进入深度睡眠模式。默认情况下,之内没有数据交互的 模 组终端会进入深度睡眠模式,深度睡眠模式的功耗可以降低至待模式下功耗的 达到级 的选取 选取 系列的 单片机,其内核为 使能时,⊥作电压为 上电)或 (断电) ;不使能吋,工作电 压为 。⊥作电压会影响内核的工作频率,因此会影响终端设备的功耗。该 包含内置的,可由软件配置的变压器,通过该变压器可以在不同的工作模式中选择不同的供 电电压,适合本文要用到的低功耗算法。同时拥有丰富的外设接口,支持包括申口通 通信技术,接口以及通信技术在内的各种外设传感器。该也 在硬件上加入了基本的低功耗解决方案。 系列在低功耗模式下提供多种功能选择以降低功耗,包括:动态电压调节,白 动关闭外设时钟,关闭供电,关闭内部电压以及关闭 该有种低功耗模 式 ()低功耗运行模式 ()睡眠模式 山国武技论文在线 ()低功耗睡眠模式 ()停止模式 ()待机模式 低功耗算法基础 本论文从软件低功耗方面着手,在硬件低功耗的基础上应用 (基于状态的低功耗 算法)方法和(基于性能的低功耗算法)方法,再结合 模组和 的不同工作模式,对工作模式和工作线程进行合理的调度,通过改进的低功耗算法降低数据 采集终端的功耗,延长电池系统的使用寿命,提高终端的工作性能。 低功耗算法可以广泛地分为基于状态的低玏耗算法和基于性能的低功耗算法。 基于状态的低功耗算法又被称为功耗管理(, )算法, 如上所述,可以为每个芯片或模组增加多种休眠状态。一旦芯片进入休眠状态,关闭尽可能 的冗余功能,功耗极小。而且休眠状态越深,需要的唤酲时间越长。在对实时性要求不高的 场景中可以选择使用该算法。 基于性能的低功耗算法又被称为动态调压( )算法, 该算法的原理是利用 电路的功耗特性,牺牲的部分性能以降低功耗。当 的工作频率保持在允许的上限时,动态功耗和的立方成正比。在大多数单片机 系统中,是固定不变的,但可以单独调节的供电电压。合理的动态调压算法既可 以生成完整的线程调度方案,又可以降低系统功耗。同时,由于需要改变工作频率,该算法 会导致时间参数问趣和硬件开销问题。 基于性能的低功耗算法还可以细分为离线算法和在线算法。在离线算 法中,进程集是确定的,每个进程的截止时间及工作量都是确定的。根据凵有的进程集确定 进程调度方案。因此,离线算法可以取得很好的降功耗效果,因为关于进程的具体 信息是提前确定的:同时,离线算法的缺点也正在与它对进程集的依赖性,一旦进程 集发生变化,需要重新确定低功耗调度方案。 在线算法不需要提前知道进程集以及进程的到达时间、截止期和工作量ε在线 算法的调度方案是根据进程集的变化实时变化的。在实际应用中,会有很多不确定因素,因 此利用在线算法寻找最优进稈调度方案是完全问题,低功耗调度方案只能尽量 达到最优。 基于 算法的低功耗状态 硬件系统基础 根据实际应用过稈中的数据传输目标,同时尽量降低系统的耦合性,本实验将硬件前端 分为四个模块:供电模块,控制模块,通信模块 模组,以及传感器等探测模 块。模块划分简图如图所示 山国武技论文在线 Power Port MCU RF 图硬件系统模块划分简图 如图所示, 模块为供电模块,木实验中选用供电电压为的电池及稳压模块。 是控制模块,本实验中选用 并预留了 以及等通信 接凵,用于同前端传感器进行数据交互。模块为通信模块,本实验选用 模 组。模块为探测模块,为了验证进程调度方案的可行性,该模块共包括四类采用不同通 信方式的传感器:温度传感器 三轴加速度传感器 ,温度及压力变送器以 及 热量表 上述四种传感器采用四种不同的数据传输方式。其中, 采用最基本的串口传 输,与主通过和管脚进行通信,作为时钟输出管脚,作为数据管 脚 采用四线制通信方式,与主 通过 管进行通 信 作为时钟输出管脚,作为 管脚,作为 管脚,做为片选 管脚。温度及压力变送器采用方式,共有和两个管脚。热量衣采用 通信方式,与主通过 和 管脚进行通信,管脚为管脚 为管肜。 模组通过 和管脚同进行通信,和分别为数 据下行传输及上行传输管脚 除此之外,还预留了 以及 共个管脚作为可能会用到的外部中 断输入管脚。 在上述硬件系统中,共包含个进程: 进程:温度釆集进程,该进程任务由传感器 完成,该进程每分 钟执行一次,比较木次采集到的温度数据和上一次历史数据的差值。该差值若大于 启动通信进程;若小于℃,不启动通信进程,更新历史数据。除此之外,每 隔小时发送温度数据,以确认连接 进程:异常震动采集进程,该进程任务由传感器 完成,数据的采集 及寄存器的读写通过通信方式完成,采用该传感器的中断输出功能,判定震动异常 时,输出高电平中断信号。与其他进程不同,该进程一直执行,当管脚收到 中断信号时,启动通信进程。 进程: 数据采集进稈,该进程任务由压力温度变送器完成,正常情况 每隔小时,由 唤醒相应变送器,启动该进程,采集到数据之后,由 山国武技论文在线 将其转换为有实际意乂的压力温度数据,启动通信进程以发送数据。 进程:热力数据采集进程,该进程任务由 热量表完成,热力数据包 含数据较多,包括:入口温度,出口温度,入口压力,出凵压力,入凵热量,出口热量 等,数据采集通过通信方式亢成。正常情况下,每隔小时,由 唤醒热量表, 启动该进程,采集到一组热量数据之后,启动通信进程发送该组数据。 进程:通信进程,该进程仟务由 模组完成。数据采集进程在采 集到数据之后,都会通过调用该进程完成发送任务。同时,在异常震动采集进程 中会存在长时间不发送数据的情况,为了确认前端硬件系统的正常运行, 也会每 隔小时调用通信进程,以发送连接确认数据 进程:守护进程,该进程为整体系统的后台进程,从系统上电吋廾始执行, 由完成该进程仼务。该进程完成系统上电时的各个模组初始化任务,完成唤醒不 同进程的任务,也需要完成整体系统不同工作状态的维持与切换。 整体硬件系统的进程调度过程如图所示。 进程1处」运行状态 冉隔15mn,进程1集 温度数据 各个硬件樸块完 成初始化流程 进程2处」运行状态 走程2检測到异常震动 √CU处」低功耗睡抿模式 NB-oT模组处于待机模式 进稈6处于运行状态 进程3处于运行状态 回隔hour,进程3集 ADC数据 进程4处于运行状态 间隔仙hour,进程4采集热 力数据 是 调用进程5发送不同 发送成功 进程的数据到指定 唤醒NB+T模组到 主动模式 否 图系统进程调度图 由图可知,硬件系统整体完成初始化流程,进入待机模式后,进程即进入运行状态, 作为后台进程维护整体使件系统的运行。之后进程也进入运行状态完成监测相关数据的 工作,并在必要的时间调用进程,完成发送数据到制定平台的工作。 进程模型 综上所述,可以建立以下模型,集合 表示系统中存在的 个进程。其中,每个进程有四个参数:到达时间,截止时间,周期,功耗,∈。 其中,指进程进入就绪状态,淮备开始执行的时间;进程需要在之前执行完成;进 山国武技论文在线 程两次执行问隔为;其中进程完整执行过程的功耗为 在该模型中,各个进程的周期如表所示: 表进程周期表 进程 周期 备注 进程 温度数据采集每分钟进行一次,因比最小周期为 进程 无 该进程一直运行,不过此时系统处于低功耗状态 进稈 数据采集每小时进行一次,因止此周期为 进程 热力数据集每小时进行一次,因此周期为 进程 不确定 通信走程由调用,由于进程数据的不确定性,所 以周期不定,但最大周期为小时 进程 无 该进程为后台进程,一直运行 低功耗状态 经过实际沨量,以异常震动采集进程为例,该进程以及其相关进程功耗电流如表 所示 表异常震动采集进程功耗电流表 工作状态 电流 持续时间 备注 配置阶段 此阶段一个进程只需要 经历一次就可以一直工 作 检测到异常震动并发送 检测到井盖异常震动, 数据 唤醒及模块, 调用通信进程发送数据 发送完毕后进入 发送完毕之内,通 低功耗 进入 信进程处于状态。 模式 全部进入低功耗 全部休眠 上述低功耗处理方法属于基于状态的低功耗算法,实现基础是基于各个模组的不 同状态的实际功耗的差别 算法改进 进程依赖关系 第二章已经实现的基于状态的低功耗算法的实现前提是各个进程之间是独立的,没有依 赖关系的。实际上,上述的六个进程之间是存在直接或间接的依赖关系的。 如上所述,进程间的依赖关系分为直接依赖和间接依赖,举例说明如下: 直接依赖关系:在系统整体运行过程中,两个进程如生产消费模型一样,存在 山国武技论文在线 明显的上卜游关系,进程的运行起点以进程的运行结束为标志。如上述的进 程的运行与否就依赖于进程的运行结果,进程每隔分钟采集一次温度数 据,如果两次的差值超过摄氏度才会启动进程通过通信模组发送温度数据。 在进程采集温度数据之前,进程处于阻塞状态,是不可能独立运行的。这样的 两个进程:进程和进程之间即存在直接依赖关系。 间接依赖关系:在本系统中由于不同功能模组的高度模垬化,因此不存在有间接依 赖关系的进程。如果存在一个需要完成多种功能的前端硬件系统,有多类传感器釆 集多种不同的数据,但只存在一个 通信模组,此时就会存在由于竞争公共 资源的间接依赖的进程而造成进程阻塞现象。如果进程为温度顶警进程,进程 为压力预警进程;当进程词用通信模组时,进程也想要调用通信模组;此时, 进程需要等待进程释放通信模组资源后,才能继续运行。这是·种更加复杂 的进程依赖关系。 在实际的系统中,一个进程的运行会受到其他运行进程的制约,此处用表示这 种依赖关系,表示进程依赖于进程,也含有以下两种意义: 进程处于阻塞状态; 进稈能否脱离阳塞状态取决于进稈能否执行完或进稈能否释放占用资源。 本系统进程间的依赖关系如佟所示。 进程2 进程1 进程6 进程5 进程4 进程3 图进程依賴关系图 依赖关系使算法失效 进程间存仨依赖关系的系统是不适合直接使用算法进行工作进程调度的,下面举 例说明。 如果某个硬件系统存在三个进程:进程,进程和进程。进程需要在内执行 条指令,同时和进程存在直接依赖关系,在执行完条指令之后需要等待进程 执行完之后才能执行之后的条指令;进程需要在内执行条指令;进程需 要在内执行条指令。 通过未优化的 算法生成的进程调度方案为: 山国武技论文在线 首先川始以的频率执行进程。经过之后,进程需要调用进程 生 此时进程处于阻塞状态。 重新生成的进程调度方案为 ,之后开始以 的 频率执行进程。再经过之后,进程还未执行完,但此时已到进程的截止期,也就 影响了进程的实时性。 此时,如果进稈和进程的仟务量较小,可以在进稈到达截止期之前执行完进程 和进程,采取号外一种更为激进的进程调度方案,需要以较高的工作频率执行进程, 但此种调度方案势必会极大地增加系统功耗, 优化算法 由以上进程调度方案可知,可以从以下方冋对现有算法进行优化:确定合理的进程执行 次序。 由于在本实验环境中,以及在所有操作系统级的硬件环境中,进程集是确定的。上述使 得算法失效的根本原因是进程集的依颧关系是在执行到进程调用点才暴露的。所以对 算法作如下更新: 系统调度浙增某个进程时,上动去发现诖程间的依赖关系,如果存在依赖关系 则说明需要先执行进程,即使进程的优先级高于进程。 为了能够眀确进程执行顺序,采用树和队列的数据结枃作为底层文持优化该算法。进程 按照优化后的执行次序存入队列,从队列中取待执行的进程。由于树结构中的父子节 点之间的依赖关系,可以用树结构来确定线程闩的依赖关系。萃例说明如卜,有 共个进程,进程优先级由低到高,其依赖关系树如图所示,可以看出, 进程间的依赖关系为: 对应的队列中的进程 执行次序如图所示,依次为 P1 P2 P3 P4 P5 P6 图进程依赖关系树 山国武技论文在线 P1 P3 P5P4P2 图队列中进稈次序图 结论 本文以广域物联网环境下新兴的 等底层通信技术作为出发点,以进步降低物 联网硬件系统功耗为目标,在硬件低功耗的基础上,深λ硏究了两种主要的软件低功耗算法 基于状态的低功耗算法()和基于性能的低功耗算法()。为了更好地硏究两种 低功耗算法,根据前端硬件系统的特性,抽象岀系统进程模型,在该进程模型中,每个进程 有四个特征值:到达时间,截止时间,周期和功耗。在提供的前端硬件系统中将所有系统仼 务划分为个可控进程,实现的适用于 模组和特定的算法,根据不同 进程的枫行冑期和任务量调节各个馊件模块的工作状态,同应用该算法之前相比,可以极大 降低系统功耗 在基」状态的低功耗算法基础之上,如硬件糸件允许,基于性能的低功耗算法更加适用, 但同时在上述进程模型中可以发堄由于进程之闩的依赖性导致算法失效的现象,经分 析之后发现造成该现象的根本原因是进程间的依赖关系暴露过晚,从以下三个出发点解决该 问题 用树形结构存储已知进程间的依赖关系,方便系统在进程调用点即可搜索到该进程 涉及的所有依赖关系。 用队列结构存储所有进程的执行次序,以方便确定进稈的优先级和拟行次序。 更改 算法确定进程优先级的方法,针对存在依赖关系的进程,被依赖的进程 优先级高于依赖进程。 上述优化后的基于性能的低功耗算法可以在更加复杂及灵活的系统中得到应用。 参考文献

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