高霞,袁明波,饶頔,李勇
1.山东电子职业技术学院,山东济南250200
2.中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083
3.山东鲁能智能技术有限公司,山东济南250101
农用无线传感器网络低功耗休眠算法应用研究
高霞1,袁明波1,饶頔2,李勇3
1.山东电子职业技术学院,山东济南250200
2.中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083
3.山东鲁能智能技术有限公司,山东济南250101
无线传感器网络技术在农业上得到广泛应用,传感器节点能量有限,但是农业环境对无线传感器网络的能耗要求更高。如何最大限度地利用有限的能量,延长网络节点电池的供电时长成为了研究农业无线传感器网络的关键问题之一。本文从优化无线传感器网络拓扑结构及优化节点同步/休眠机制入手,研究在不影响网络通讯质量的前提下,实现网络同步及休眠,降低传感器节点能耗。选择了一种树形网络拓扑结构,提出了一种逐级休眠唤醒同步的节点时间同步、休眠方式,在JENIC5139平台进行了试验。结果表明,该网络拓扑结构及休眠方式,进一步降低功耗,大大延长了农用无线传感器网络电池的供电时间,从而提高网络的生存期。
无线传感器网络;休眠;时间同步
近年来,无线传感器网络在农业上的应用越来越广泛。传感器节点大多由能量有限的电池供电,且长期在无人值守的状态下工作。由于农业环境传感器网络中节点个数多、分布区域广、所处环境复杂,通过更换电池的方式来补充能源是不现实的,必须对WSN(wireless sensor network)进行能量管理,采用有效的节能策略降低节点的能耗,延长无线网络及节点电池的供电时长,从而延长WSN在不更换电池条件下的生存期[1,2]。
最常用的节能策略是采用休眠机制,即把没有传感任务的传感器节点的计算和通信模块关掉或者调到更低能耗的状态,从而达到节省能量的目的。基于无线传感器网络的应用大部分都需要网络中节点的时钟保持同步。准确的时间同步是实现传感器网络自身协议的运行、数据融合、TDMA调度、协同睡眠、定位等的基础。然而在传感器网络中,不同的节点都有自己的本地时钟,由于不同节点的晶体振荡频率存在偏差,以及周围环境温度的变化或者电磁波干扰等,使在某个时间已经同步的节点,它们的时间逐渐出现偏差[3-10]。因此,如何实现时间同步,同时实现传感器节点的休眠,成为了降低传感器网络能耗的焦点问题。本研究为降低农业无线传感器网络能耗,设计了一种时间同步及休眠算法。
1.1 路由算法选择
路由协议负责将数据分组从源节点通过网络转发到目的节点,它主要包括两个方面的功能:寻找源节点和目的节点间的优化路径以及将数据分组沿着优化路径正确转发。与Ad Hoc不同的是,能耗是无线传感器网络路由协议的重点。
农业环境有复杂多变的特点,同时,无线传感网节点大都在野外环境,因此对能耗要求更是高。树形网络拓扑结构与星型拓扑相比不仅有很好的扩展性,比起mesh网络更简单,能耗以及路由管理更简单。针对农业环境的特点,以及本研究的同步及休眠算法,选择树形拓扑,集中式路由方式。集中式路由是由协议帧发起网络节点(通常是PAN网络的干节点),指定全过程的路由线路,路由设备只要根据协议的地址内容,遵照执行即可,这样大大降低路由开销,如图1所示。协调器节点处于0级,终端节点处于末级,中间各级均为汇聚/路由节点。集中式路由方式是一种分层式路由协议,分层路由协议的特点使其适合应用于大规模部署的传感器网络,具有较好的可扩展性[7]。
1.2 休眠算法及同步实现
本研究的休眠算法及同步实现是基于IEEE802.15.4。该标准是针对低速无线个人区域网络(low-rate wireless personal area network,LR-WPAN)制定的标准,该标准把低能量消耗、低速率传输、低成本作为重点目标,旨在为个人或者家庭范围内不同设备之音的低速互连提供统一标准。IEEE 802.15.4支持的星型拓扑及点对点结构可以方便地使我们能够扩展使用构成树形的拓扑结构。同时,CSMA-CA技术不仅能够提高无线数据传输的可靠性减少数据冲突,还可以减少无线传输的能耗。
图1 网络拓扑Fig.1Topology of network
图2 节点运转状态转换Fig.2Transitionstateofnode operation
协调器节点首先建立根网络,然后扫描信道,等待子节点加入网络。子节点汇聚节点/路由节点或者终端节点成功入网,与协调器节点时钟同步,同步成功后进入同步休眠。
当终端节点进入工作时间,首先进行查询是否有采集等工作任务,如果没有任务,异步休眠定时器启动,节点进入异步休眠,终端节点会定时异步休眠唤醒,进行任务查询,有工作任务则执行,没有则继续异步休眠。当一个同步休眠周期结束,全网又同时进入同步休眠,如此反复,周期运行。整个PAN一个时间周期内的同步休眠及终端节点的异步休眠算法流程如图3。同一级的终端节点在同步休眠算法中由于同步休眠唤醒时间相同,会导致同步休眠唤醒时,同时醒来与父节点进行通讯,可能导致信道拥挤,由于CSMA/CA机制从而引发多余的空闲侦听,增加能耗,为了避免这一情况,采取在同一级终端节点异步休眠周期中加入随机延时,从而可以有效避免同一级节点休眠唤醒时的通信碰撞。
图3 时间同步及休眠算法实现流程Fig.3 Time synchronization and dormancy algorithm process
实验采用jenic5139 R1模块作为本实验节点的核心芯片。簇头协调器节点与PC相连,通过串口与PC进行信息交互。汇聚节点/路由节点由4.2 V蓄电池提供电源,并进行太阳能自动充电。终端节点由于能耗最低,可采用2节5号电池供电。终端节点正常工作时,接一个溶解氧传感器进行周期性数据采集。实验针对终端节点的能耗进行分析。
由于无法直接测量终端传感器节点的能耗,运用一个简单的1 Ω电阻(实际使用电阻为1.6 Ω)串联终端节点,忽略在小电阻上的能耗,相当于短路导线,利用示波器观测电阻两端的电压,记录波形,即可计算出终端节点的能耗。串联电路如图4所示。
所要分析的终端节点运行状态分为两种,工作状态和休眠状态。设Iw是节点的工作电流,Tw是工作时间,Pw是工作消耗,则可根据公式计算:
设Ts是休眠时间,则平均工作电流Iwa可算得:
第一次全国水利普查是一项重要的国情国力调查,是国家资源环境调查的重要组成部分,地下水取水井普查是水利普查的专项普查之一。通过对地下水取水井的普查,查清地下水取水井的数量、分布及取水量等基本信息,建立地下水取水工程基础信息平台,将为强化地下水取水井及地下水水源地的监督与管理,合理开发、有效利用、积极保护地下水资源,实施最严格的水资源管理制度提供基础支撑和保障。
同理,平均休眠电流Iws可算得:
那么,传感器终端节点的平均电流Iav可算得:
根据算出的平均电流Iav,其单位为毫安(mA),则可得出传感器节点每小时的能耗为L=E/Iav×1h,单位为毫安时(mAh)。
(以上红色段落部分,因单倍行距公式或字母的下标被遮挡,请重新调整公式大小)
设电池容量为E,则可以算出电池寿命
下面分析三种情况传感器终端节点的能耗。
情况一,终端节点不休眠,接一个溶解氧智能传感器进行周期性数据采集,采集周期为5 min,溶解氧传感器供电时长为3 min。
图5为溶解氧供电能耗图,图中电压峰值为8.5 mV,图中每500 ms的尖峰脉冲为软件程序中的看门狗喂狗,能耗相较之下可以忽略,根据公式可计算出传感器节点休眠时,仅溶解氧传感器耗电,工作电流为5.3 mA。图6为传感器节点按本算法异步休眠的能耗,图中持续200 ms的方波即为传感器节点工作时的耗电量,峰值为90 mV,根据公式可计算出工作电流为56.25 mA。
情况二,终端节点采取异步休眠算法,异步休眠周期为5 s,接一个溶解氧智能传感器进行周期性数据采集,采集周期为5 min,溶解氧传感器供电时长为3 min。
溶解氧传感器工作的平均电流同情况一一样,为5.3 mA。由于传感器节点进行5 s周期性的异步休眠,工作电流如图所示,工作电流同情况一一样,为56.25 mA。传感器节点每5 s工作时间为200 ms。进行采集任务时,工作800 ms。
情况三,终端节点采取同步休眠异步休眠算法,异步休眠周期为5 s,同步休眠周期1 min,其中工作时间20 s,休眠时间40 s。
溶解氧传感器工作情况同前两种情况,此时传感器节点工作电流为5.3 mA。传感器正常工作时的工作电流同样为56.25 mA。
当传感器节点如情况二仅进行异步休眠,一个周期内实际工作时长为12.8 s。当进行同步休眠异步休眠时,一个周期内实际工作时长可算得为4 s。
图4 实验电路及实物图Fig.4 The experiment circuit and the real materials
图5 传感器供电工作电流示波器Fig.5 The working current of sensor power supply
图6 终端采集数据时工作电流Fig.6 The working current when data terminal was working
图7 异步休眠工作电流Fig.7The working currentof asynchronous dormancy
根据三种情况的平均工作电流,以标准2000 mAh的蓄电池为例,根据公式(5)可以得出三种情况的传感器节点的供电时长,分别为33.7 h,358.4 h,508.9 h。
表1 实验参数及结果汇总Table 1 Summary of experimental parameters and results
将实验参数、实验结构列表进行对比,可以发现,进行同步休眠异步休眠传感器节点寿命最长,达到了508.9 h,仅异步休眠传感器节点寿命稍微短了些,但也达到358.4 h,完全不休眠一直工作时传感器节点仅能工作33.7 h。实验结果显示,本算法大大降低了传感器节点的功耗,延长了传感器节点的寿命。
无线传感器网络的能源是有限的,对于大部分应用,特别是农用来说,休眠是必须的,所以一种有效的节点休眠同步算法对于延长农用无线传感器网络生命是极为重要的。本文农用无线传感器网络能耗优化策略建立在集中式路由的基础上,实现了汇聚节点/路由节点和终端节点的同步休眠,同时终端节点还进行异步休眠,进一步降低了终端节点的能耗。
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Research on the Application of the Low-power Sleeping Algorithm for Agricultural Wireless Sensor Network
GAO Xia1,YUAN Ming-bo1,RAO Di2,LI Yong3
1.ShandongCollegeof Electronic Technology,Jinan 250200,China
2.Collegeof Information and Electrical Engineering,ChinaAgricultural University,Beijing 100083,China
3.Shandong Longneng Smart Technique Co.Ltd.,Jinan 250101,China
Wireless sensor network technology is widely applied in agriculture,sensor node energy is limited,but the energy consumption of agricultural environment on wireless sensor network is high.How to maximize the use of limited energy,prolong the network nodes in the life cycle of a wireless sensor network become the key problem of agricultural wireless sensor network.This paper,from side of the optimization of wireless sensor network topology structure and optimizing node synchronous/dormancy mechanism,studied how to make no impact on the network communication and the respect of the quality of the network synchronization and dormancy.A network topology structure and node time synchronization,dormancy way was put forward,and tested on JENIC5139 platform.The results showed that the network topology structure and dormancy way,greatly extend the wireless sensor network life cycle.
Sensor network;dormancy;time synchronization
S126
A
1000-2324(2015)01-0101-05
2012-11-20
2013-01-12
山东省高等学校优秀教师国内访问学者经费资助
高霞(1975-),女,讲师,主要研究农业无线传感器网络.