无线传感器网络的时间同步 无线传感器电池供电时间如何估计？原来要考虑这么多因素
无线传感器电池供电时间如何估计？原来要考虑这么多因素
无线传感器为监测环境状况或工业厂房及机器设备等应用提供了出色的视野。由于它们很容易安装，因此能够部署在各种环境中。未来几年，随着“物联网(IoT)”的广泛部署，无线传感器的应用将呈现爆炸式增长。但是限制无线传感器应用的一个最重要的因素就是它们的续航能力非常有限。当无线传感器的工作完全依赖电池时，一旦电池耗尽电能，传感器就变成了废品。
如果您正在设计由电池供电的无线传感器，要想确保它能够工作一定的时间，需要解决无数的难题。通常的方法是只有在进行必要的活动时才用电，其他时候传感器会进入低功率使用模式。无线传感器的工作可以分为一系列的活动，每个活动均要在一段时间内消耗一定的电能。最常见的活动包括：
●唤醒、测量，以及将数据处理成信息
●对射频功率放大器加电，发送信息，再次对射频功率放大器断电
●在双向传感器(发送和接收)中：唤醒、对接收机加电、接收信号、处理数据，按照信息行动，并再次断电
显而易见，有很多操作都会消耗电池的电能。
延长电池供电时间，最简单的做法是使用更大的电池，具有更大容量的电池。不过，您的客户可能希望传感器体积小、性能高(以便它们能够发送大量数据，并在本地拥有智能 / 数据处理能力)。显然，客户的预期与解决电池供电时间短这个问题的最简单方法完全背道而驰。
图 1：无线传感器在三种主要状态下的电流电平。
工程师如何估计电池的供电时间呢？
作为一名设计工程师，您需要从全局考虑，找到电池体积与无线传感器功能之间的平衡点，以便让小电池既能发挥最佳性能，又能持续足够长的时间。优化过程首先需要了解能量需求。收集有关能量使用的数据是表征器件性能的第一步。
电池有一个预定义数量的能量(瓦时(Wh))和容量(安时(Ah))。如果您知道器件工作需要多大的功率，就能计算出电池的供电时间。
电池供电时间(小时) = 电池容量(Wh) / 平均放电功率(W)
电池的能量也是其额定电压(V)与容量(Ah)的乘积。额定电压是凭借经验确定的电池放电曲线的中点值，可以正确关联电池的能量与容量。基于这个定义，电池的供电时间也可以用这个公式来确定：
电池供电时间(小时) = 电池容量(Ah) / 平均放电电流(A)
图 2：Keysight N6781A SMU 能够跨动态电流电平进行精确测量。
不过，当设备进行实际工作时，电池供电时间通常短于您计算的结果。我们最常听到的意见是：“这电池的质量太差了！”一些大电池品牌通常会提供详细的技术指标，并解释说在同一类型的电池之间，容量通常也会有 5% 到 10% 的差异。但是即使按照保守估计的电池容量，电池供电时间也往往达不到标准。器件工作的时间长度比我们预计的短。为什么会这样？我们估计的电量使用情况正确吗？可能不正确。让我们探索一下这个问题。
测量动态电流消耗的复杂性
在无线传感器等电池供电器件中，为了省电，器件的子电路仅在需要时才激活。工程师将器件设计为大多数时间都处于消耗电量最小的睡眠模式。在睡眠模式下，只有实时时钟运行。器件会定期唤醒以执行测量。然后将采集的数据发送至接收节点。
不同的工作模式会导致电流消耗跨越从亚 uA 到 100mA 很宽的动态范围，其比值达到了 1:1,000,000。
传统的测量技术及其局限性
要测量电流，众所周知的方法便是使用万用表的安培计功能。使用现代的数字万用表好像可以获得很好的电流测量精度，但其技术指标是根据固定范围和相对静态的信号电平来确定的，由于无线传感器具有动态的电流消耗，并不是非常适合使用万用表来测量。
图 3：数据记录器：所有样本均统一到连续的采样周期中。无样本丢失。对于每个采样周期，还可提供最小值和最大值。
数字万用表串联在电池与器件之间来测量电流。由于传感器的激活周期或发送模式的影响，我们会不时看到不稳定的读数。我们知道数字万用表拥有多个量程，采用自动量程能够选择最恰当的量程，并能提供最佳精度。不过，数字万用表也不是全是优点。自动量程需要时间来改变量程和稳定测量结果。自动量程时间通常为 10ms 至 100ms，长于传输或激活模式的时间。因此，用户需要禁用自动量程功能，手动选择最恰当的量程。
数字万用表的测量原理是通过在电路中插入一个分路器，然后测量这个分路器上的压降。通常，要测量小电流，您可使用高电阻分路器并选择低量程；要测量大电流，则使用低电阻分路器并选择高量程。这个压降也称为负载电压。由于这个压降，并非所有电池电压均能到达无线传感器。低量程最精确，可以测量睡眠电流，但在电流峰值期间会承受一定的电压，而这甚至可能造成器件重置。实际上，我们最终做出了妥协，使用大电流量程以确保器件在电流峰值时可以正常工作。这一妥协使我们可以处理峰值电流，也能测量睡眠电流，但代价也很大。由于偏置误差是基于量程的满标度来规定的，它会严重影响低电流电平的测量结果。这个误差可能是 100mA 量程的 0.005%，也就是 5μA，但对于 10μA 来说就是 50%，对于 1μA 电流就是 500%。器件在大多数时间都处于这个电流电平，因此这个误差对于电池供电时间的估计有着巨大影响。
在测量完传感器在睡眠模式下的低电流电平后，我们还必须测量激活脉冲和传输脉冲，包括电流电平，以及传感器处于该电平上的时间。示波器是测量信号随时间变化的卓越工具。不过，我们需要测量几十 mA 级的电平电流，电流探头由于灵敏度有限和漂移问题，无法胜任这一任务。良好的钳形探头拥有 2.5mArms 的噪声，常常需要重复执行零位补偿程序。电流探头测量线路的电场，因此提高灵敏度的秘诀就是多次通过同一线路，从而将磁场增加好几倍——进而电流读数也增加好几倍，使我们可以更好一点测量电流。采用这种方法，我们可以捕获激活时间和传输时间的电流脉冲。即使在激活和传输时间内，电流也会改变电平：它就像一列由高低电平组成的脉冲串。为了正确计算平均电流，这个波形需要导出，所有测量点需要整合以获得平均值。
图 4：200 多秒运行时间的电流消耗记录为观察器件的动态电流消耗提供了新视野。
示波器能够很好地捕获单个猝发。不过，如果想要验证传感器在一段时间内激活了多少次，多长时间发射一次 TX 猝发，测量将会更加复杂。示波器可在短时间内轻松和出色地完成测量，但是传感器拥有数分钟或数小时的运行周期，捕获和测量起来更加复杂。
测量创新
用于电池耗电分析的 Keysight N6781A 电源 / 测量单元(SMU)通过两大创新，克服了传统测量方法的局限性：无缝电流量程和长期无间隔数据记录。这个 SMU 模块可与 Keysight N6700 小型模块化电源系统或 N6705 直流电源分析仪结合使用。
无缝电流量程是一项专利技术，它可使 SMU 改变测量量程，同时输出电压保持稳定，不会因为量程改变造成压降。该特性使您能够使用高电流量程来测量峰值，使用 1mA FS 量程(具有 100nA 偏置误差)测量睡眠电流。这个低偏置误差(100nA 偏置误差对于 1μA 为 10%，对于 10μA 为 1%)，数量级优于传统的数字万用表。
无缝电流量程与两个数字化仪相结合，能够以 200kSa/s(5us 时间分辨率)同步采样率测量电压和电流。采用全时分辨率，可以捕获和显示 2 秒钟以上的数字化测量结果，分辨率越低，时间成比例增加。不过，在进行长期测量时，Keysight N6705B 模块化直流电源分析仪的内置数据记录器会在用户规定的积分周期(20us 至 60 秒)内积分 200kSa/s 测量结果，而且不会丢失积分周期之间的任何样本。
由于数据记录器是无间隔的，所有样本都会归入某个积分周期或下一个积分周期 ------ 不会丢失任何样本。通过数据记录器，工程师们现在可以测量无线传感器在长达 1000 小时运行时间内的电流和能量消耗性能。
测量睡眠电流，只需要放置游标，即可直接读出测量读数。图 4 是单次采集一个长周期得到的测量结果；我们可以获得完整的电流消耗图，并精确测量出睡眠电流为 599nA。
通过平移和缩放功能，我们能够看到电流电平和每个功率电平的保持时间。使用传统测量工具无法看到的细节现在能够一览无遗并进行测量。图 4 中使用“？？？”确定的后沿脉冲便是一个明显示例。软件揭开了这个令人意外的秘密：对于 3.3μA 的平均电流，器件在大约 90μA 峰值处消耗脉冲能量，持续时间为 500ms。将这个电流消耗与 599nA 睡眠电流相加，结果达到了 730nA，这比我们预期的电流高 22%。这种意外可能是造成我们低估能量要求，使电池供电时间短于预期的原因之一。
在优化无线传感器功耗时，了解这些详细信息对于工程师非常有帮助。当追求用户体验与电池消耗之间的平衡，以及回答诸如“我应该每秒、每 5 秒还是每 10 秒发送一次信息？”等问题时，了解发送一个信息包需要消耗多少能量非常重要。工程师们可以精确估计电池消耗对任何固化软件变化的影响，并在合理时间内通过实际测量进行验证。
轻松进行焦耳测量
焦耳在估计电池供电时间时非常有用，因为每个活动都会消耗一定量的能量。我们也可以使用焦耳 / 发送比特来比较器件的性能。但是工程师们很少使用焦耳，因为需要使用电压、电流和时间来计算它们。
利用 Keysight 14585A 控制和分析软件，可以直接测量焦耳单位的能量。例如，您可以测量发射一个在触发测量中捕获的数据包需要消耗多少能量。这个优势来自于利用两个数字化仪同时采样电压和电流，实现逐点功率测量。焦耳可以作为游标之间的一个值轻松读出，设计师甚至可以进一步定义焦耳 / 发射比特。
无线传感网基础支撑技术：时间同步
传感器网络是任务型的网络，每一种传感器网络都有其具体的使用目的，作为网络终端节点的功能归根到低就是传感、探测、感知，用来收集用户需求的数据，而为了实现用户的需求，除了设计通信和组网技术外，还需要一些基础性的支撑技术。这几天主要就总结这些技术，有些不足的地方还请各位多多指教。
一：时间同步技术
分布式无线网络传感器网络中，每个节点都有自己的本地时钟，因此不同的节点之间会存在时间偏差，有因为传感器单个节点能力有限，所以整个系统功能的实现需要所有节点相互配合来共同完成。 分布式系统中需要一个表示整个系统时间的全局时间，可以是物理时间（真实世界的时间）也可以是逻辑时间（事件发生的先后顺序）。
在传感网中因在能量、价格和体积等方面的约束，使得传统网络中的NTP、GPS等现有的时间同步机制不适用于传感网。因此需要专门的时间同步协议：RBS（基于参考广播的时间同步协议）、TPSN（WSN时间同步协议）、TINY/MINI—SYNC（TINY/MINI同步协议）。
RBS（基于参考广播的时间同步协议） ：
多个节点接收同一个同步信号，然后多个收到同步信号的节点之间进行同步。该算法消除了同步信号发送一方的时间不确定性。
优点：时间同步与MAC层协议分离，实现不受限于应用层是否可以获得MAC层时戳，协议的互操作性较好。
缺点：协议开销大。
Tiny／Mini-Sync
简单的轻量级时间同步机制，算法假设结点的时钟漂移遵循线性变化，两个结点之间的时间偏移也是线性的；通过交换时标分组来估计两个结点间的最优匹配偏移量； 为降低算法的复杂度，通过约束条件丢弃冗余分组。
在这里主要总结下TPSN时间同步协议
TPSN的目的是提供传感器网络全网范围内所有节点的时间同步，采用层次结构实现节点之间时间同步。其中网络中有一个根节点它是一个可以与外界通信的获取外部时间的节点，根节点是整个网络的时钟源。网络中的其他节点按照层次结构进行分级，然后每个节点遇上一级的一个节点进行时间同步，最终所有节点都与根节点的时间同步，节点之间的时间同步基于发送者—接收着的时间同步机制。
TPSN的操作过程：
前提条件 ：1）假设每个传感器结点都有唯一的标识号ID； 2）节点间的无线通信链路是双向的。
TPSN包括两个阶无线通信链路是双向的，通过双向的消息交换实现结点间的时间同步段：
第一个阶段层次发现阶段:每个节点赋予一个级别，根节点赋予最高级别第0级，第i级的节点至少能够与一个第（i－1）级的节点通信；
第二个阶段同步阶段：第1级节点同步到根节点，第i级的节点同步到第（i－1）级的一个节点，最终所有节点都同步到根节点，实现整个网络的时间同步。
下面具体介绍这两个阶段：
第一个阶段：层次发现阶段
网络部署后，根节点广播“级别发现”分组，启动层次发现阶段，级别发现分组包含发送结点的ID和级别；
根节点的邻居结点收到根结点发送的分组后，将自己的级别设置为分组中的级别加1，即为第1级，然后广播新的级别发现分组，其中包含的级别为1；
结点收到第i级节点+1)，广播级别设置为(i+1)的分组；
过程持续进行，直到网络的广播分组后，记录发送这个广播分组的结点ID，设置自身级别为(i内的每个结点都赋予一个级别；
结点一旦建立自己的级别，就忽略任何其他级别的发现分组，以防止网络产生洪泛拥塞。
第二阶段：同步阶段
层次结构建立后，根结点通过广播时间同步分组启动同步阶段；
第1级节点收到该分组后，各分别等待一段随机时间，与根节点交换消息同步到根节点；
第2级节点侦听到第1级节点的交换消息后，后退和等待一段随机时间，并与在层次发现阶段记录的第1个级别的节点交换消息进行同步；
最后每个节点与层次结构中最靠近的上一级节点进行同步，从而所有节点都同步到根节点。
相邻节点间的同步机制：
相邻的两个节点通过消息交换达到时间同步。如图1所示
图1：相邻两个结点之间时间同步的消息交换
其中：
结点S属第i级节点，R属于第(i-1)级节点；
T1和T4：S本地时钟在不同时刻测量的时间；
T2和T3：R本地时钟在不同时刻测量的时间；
△：两个节点之间的时间偏差；
D：消息的传播时延，假设往返延迟相同。
S在T1时间发送同步请求分组给节点R，分组中包含S的级别和T1时间。 R在T2时间收到分组，T2=(T1+d+△)，然后在T3时间发送应答分组给节点S，分组中包含节点R的级别和T1、T2和T3信息。节点S在T4时间收到应答，T4=(T3+d-△) 。从而可以推出
△ =(（T2-T1）-（T4-T3）)/2 ; d = (（T2-T1）+（T4-T3）)/2 节点S在计算时间偏差之后，将它的时间同步到节点R.
对TPSN时间同步协议的总结：
TPSN同步协议在MAC层消息发送到无线信道时才给消息添加时标，避免了分组到达MAC层后获取信道发送权的时间，主要取决于共享信道的竞争当前的负载，从而可以消除访问时间带来的时间同步误差。
考虑到传播时间和接收时间，利用双向消息交换计算消息的平均时延，从而提高了时间同步的精度。
但TPSN没有考虑根节点失效和新节点的加入问题，因此导致了算法鲁棒性的降低。
今天主要总结了时间同步技术，下期将要讨论的是在无线传感器网络中的定位技术。
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