Исследование методологий проектирования для датчиков IoT следующего поколения

Рафаэль Мена (Rafael Mena)

Парадигма «больших данных» берёт начало из всё более насыщенного коммуникациями мира вследствие увеличения числа общественных средств передачи информации и деловых операций. Всплеск «Интернета вещей» (IoT) будет продолжать напрягать ресурсы Интернета конвергенцией сетей беспроводных датчиков, порождающих громадные объёмы данных. Предсказывают, что к 2020 году к Интернету будет подключено 20 миллиардов устройств, а каждый из нас будет иметь в среднем по 6,58 подключённого устройства.

Ожидается, что комплект датчиков будет все в большей степени контролировать систему IoT в режиме реального времени. Это справедливо для решений сетей датчиков IoT, контролирующих части человеческого организма, решения для охраны и обеспечения безопасности, промышленные решения автоматизации заводов и технологических процессов, а также решения автоматизации зданий, — и это только некоторые из них. Всё это и порождает новую парадигму, связанную с данными, собираемыми подключёнными устройствами, что мы и называем «восприятием больших данных».

Восприятие больших данных влечёт за собой переосмысление способа обращения с этими данными. Концепция периферийных вычислений пытается решить эти проблемы путём обработки данных в той точке, где подключённое устройство загружает данные в сеть. Это позволило бы не рассматривать систему в целом, где вдобавок к минимизации объёма данных в сети нужно минимизировать общее энергопотребление сети беспроводных датчиков, чтобы поддерживать приемлемый срок службы батареи. Например, в промышленных решениях IoT ожидается, что типовой срок службы батареи подключённого устройства составит 10 лет. Требование того, чтобы подключённое устройство направляло поток данных в сеть в режиме реального времени, перегружает ресурсы конечного узла, что сокращает срок службы батареи этого устройства.

Более эффективным подходом была бы обработка данных в точке их сбора. Здесь датчик IoT должен будет действовать автономно от шлюза, инициировать сбор данных по статистически значимым событиям, работать с минимальным потреблением энергии, применять эффективные средства извлечения данных и инициировать передачу данных только в предположительно статистически значимых случаях. Сведение к минимуму передач данных в шлюз сокращает объем требуемых сетью ресурсов и приводит к наиболее эффективному решению. В данной статье мы рассматриваем решение по датчикам IoT в целом и обсуждаем методологии проектирования, которые отвечают требованиям системы и её составных частей, что позволяет подключённому устройству работать автономно с наименьшим потреблением энергии с целью мониторинга проверяемого объекта в режиме реального времени.

Эффективность потребления энергии подключённым устройством

Начнём с анализа эффективности использования энергии типовым подключённым устройством, используемым для промышленного применения. Устройство беспроводным способом отслеживает расход жидкости в некоем типовом контроллере производственного процесса. Показанная на рисунке 1 блок-схема состоит из микроконтроллера небольшой мощности для обработки данных и управления ресурсами, радиочастотного приёмопередатчика, регистратора данных, измерительного модуля и ЖК-дисплея.

Блок-схема промышленного расходомера

Рисунок 1. Блок-схема промышленного расходомера

С использованием модели потребления энергии подсистемой, суммарная потребляемая подключённым устройством энергия задаётся уравнением:

Формула

где EMCU total представляет собой полную энергию, потребляемую микроконтроллером в режимах активности и сна, Esensor представляет собой энергию, потребляемую во время измерения, а ELCD — это энергия, потребляемая ЖК-дисплеем. Общее потребление энергии во время обмена данными по радио является суммой энергии, требуемой во время передачи (Et), энергии, требуемой для получения данных от шлюза или соседних узлов (Er), энергии переключения, исходящей от состояний простоя и активности (Eswitch), энергии прослушивания и энергии, требуемой для разрешения конфликтов во время передачи (Elisten). Уровни MAC (управление доступом к среде) и PHY (протокол физического уровня) стандарта IEEE 802.15.4требуют стандартной процедуры CSMA (множественный доступ с контролем несущей, МДКН) для разрешения конфликтов. Для этого анализа мы рассматриваем потребление только радиочастотной энергии, связанной с уровнями MAC и PHY, и не учитываем дополнительные непроизводительные затраты, исходящие от верхних уровней протокола радиосвязи модели OSI. Кроме того, мы не учитываем сигнальные события, вызываемые на MAC-уровне.

Энергия передачи требуется для передачи по радио пакета данных вместе с соответствующей служебной (управляющей) информацией. Служебная информация обеспечивает надлежащее квитирование между передающим и получающим объектами. В этом случае мы считаем, что служебные данные составляют 16 байт. Потребление энергии при передаче выражается как

Формула

где Psent — число отправленных пакетов, Plength — длина пакета в байтах, It — потребление тока для радио во время передачи, TB — время передачи 1 байта данных, а V — рабочее напряжение системы. Значения EMCU total, Esensor, Elisten, Et, Er , Esleep, ELCD определяются потреблением тока для каждого соответствующего модуля и количеством времени, потраченного на каждую операцию. Значение Eswitch определяется количеством времени, которое потребовалось приёмопередатчику для перехода из состояния сна в активное состояние.

Характеристики системы при низких значениях рабочих радиочастотных циклов

Используя данную модель потребления энергии подсистемой, проведём анализ работы промышленного расходомера, показанного на рисунке 1. Типовые значения параметров для каждого из модулей показаны в таблице 1. Мы видим, что значения тока приёмопередатчика (It, Ir) на порядки больше по сравнению со значениями токов микроконтроллера (Iactive, Iidle), поэтому именно минимизация радиочастотной передачи данных приводит к эффективному решению по минимизации общей мощности. Это показано на рисунке 2, где мы рассчитываем срок службы батареи подключённого устройства как функцию от скважности радиочастотной активности.

Таблица 1. Параметры моделирования,
используемые в анализе системы

Параметр Значение
It 18 мА
Ir 17 мА
Ilisten 1 мА
Isleep 0,6 мкА
TB 33,3 мкс
Trf switch 2,3 мс
TCH 1,8 мс
CK 10 с
V 3,3 В
Iactive (MCU1) 120 мкА/МГц
Iidle (MCU1) 390 нА
Iactive (MCU2) 235 мкА/МГц
Iidle (MCU2) 900 нА
tMCU switch 6 мкс


 Смоделированный срок службы батареи как функция от рабочего радиочастотного цикла

Рисунок 2. Смоделированный срок службы батареи как функция от рабочего радиочастотного цикла

Срок службы батареи рассчитывается следующим уравнением:

Формула

где Cbatt — ёмкость батареи, используемой в системе. В этом анализе мы предполагаем угольно-цинковую батарею с приблизительной ёмкостью, равной 650 мА·ч.

В том случае, когда скважность имеет более высокие значения, радиочастотный компонент системы является ведущим в общем энергопотреблении системы, при более низких значениях скважности другие компоненты системы играют более заметную роль. Это показано на рисунке 2 (выше) путём сравнения срока службы батареи МК1 (MCU1) с МК2 (MCU2). В этом случае МК1 работает при меньшем токе режима активности и сна, чем МК2, и смещается к значительному увеличению срока службы батареи системы при самых низких уровнях радиочастотной скважности. Таким образом, следует обратить особое внимание на выбор микроконтроллера с наименьшими токами активного режима и режима простоя.

Автономная работа подключённого устройства

Теперь рассмотрим случай, когда собираемые датчиком данные хранятся в энергонезависимой памяти, делая возможным независимое поведение подключённого устройства. Мы рассмотрим возможности новой технологии энергонезависимой памяти, которая значительно снижает требования к энергии, нужной для регистрации собираемых датчиком данных.

Технология энергонезависимого ферроэлектрического ОЗУ (FRAM) приводит к переосмыслению рассмотренной ранее конфигурации системы IoT вследствие использования возможностей такой памяти, её высокой ёмкости и энергетической эффективности. Эта технология позволяет локально хранить больший объем данных датчика перед их передачей в шлюз. Благодаря преимуществу агрегатирования большого количества данных, общая энергоэффективность системы дополнительно оптимизируется за счёт создания возможности для сокращения длительности радиочастотного цикла.

В то время как программирование Flash-памяти происходит благодаря механизму туннелирования, программирование ферроэлектрического ОЗУ (FRAM) основано на ферро-электрическом эффекте, который вызывает поляризацию в биполярной молекуле. Ферроэлектрический эффект возникает благодаря электрическому диполю, образуемому атомами циркония (Zr) и кислорода (O) в кристалле керамики цирконата-титаната свинца (PZT) в ячейке FRAM. Электрическое поле вызывает эффект гистерезиса поляризации, по мере того, как оно перемещает атом цинка в кристалле PZT с увеличивающейся напряжённостью поля. Это означает, что при каждой операции с такой памятью происходит значительно меньший износ ячейки, если он вообще происходит, чем при работе с flash-памятью. Кроме того, FRAM не требуется цикл предварительного стирания, и молекулы поляризуются за одну-две наносекунды, поэтому операция записи происходит примерно в 1000 раз быстрее, чем в ранее упомянутых энергонезависимых аналогах.

Скорость ферроэлектрического ОЗУ эквивалентна скорости статического ОЗУ, имеющегося во многих микроконтроллерах, и обеспечивает динамическую доступность и энергонезависимость; она обычно называется «универсальной памятью». Это означает, что она может функционировать как память данных или память программы в любой момент времени в течение своего срока службы. Это даёт разработчикам свободу создавать встроенное программное обеспечение, которое, в основном, занимается сбором и обработкой данных, а не обслуживанием специфических требований самого контроллера, связанных с его ограниченными возможностями. Никакая другая встроенная память не может похвастаться такой особенностью.

Заключение

Более низкие затраты на энергию, связанные с записью данных по технологии FRAM, позволяют использовать внутрисетевое хранение для снижения общих коммуникационных требований. В этом случае энергопотребление нужно сравнивать с потребностями в энергии, связанными с радиосвязью. Как было показано ранее, затраты на связь достаточно высоки при более высоких значениях радиочастотных циклов и забирают у системы часть срока службы батареи. Пользуясь преимуществом меньших энергетических затрат, связанных с внутрисетевым хранением и соответствующими вычислительными возможностями FRAM-технологии, можно существенно снизить потребности в энергии для обмена данными.