基于OMAP的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)節點(diǎn)處理器的設計與實(shí)現

　　各工作狀態(tài)耗費電流如表1。

　　由式(8)知，主導處理器模塊功耗為MDSP，所以減小MDSP是減少節點(diǎn)處理器部分功耗最直接的方式。

　　降低無(wú)線(xiàn)收發(fā)模塊的功耗，需要在信源階段對數據進(jìn)行模式識別或壓縮，降低數據量以降低數據的傳輸時(shí)間;在選擇調制解調方案時(shí)，應選擇可獲得較高數據速率并且所需解調的Eb/N0相對較低的方案。

　　在進(jìn)行算法選擇時(shí)應在完成功能的基礎上，選擇可以降低功耗的算法。下面針對本節點(diǎn)對算法選擇進(jìn)行分析，先討論三類(lèi)算法在節約功耗條件下的復雜度。

　　模式識別可以處理傳感器采集到的信號，給出一個(gè)對信號的判斷結果，在無(wú)線(xiàn)收發(fā)時(shí)只需要傳送這個(gè)結果。

　　經(jīng)過(guò)一次模式識別，數據量可從1K個(gè)8位采樣點(diǎn)降到1個(gè)16位的word。當設發(fā)送數據速率為20kbps時(shí)，采用BPSK，(2，1，5)卷積編碼的方案，發(fā)射傳輸時(shí)間由160ms降低到0.8ms。由于實(shí)際發(fā)送時(shí)需要對數據進(jìn)行組幀，所以傳輸時(shí)間大概為5ms。若以節省功耗為標準，則：

　　即只要選擇的算法低于12M個(gè)指令周期就可以節省能量。

　　模式識別的計算量主要集中在特征值的提取上，比較有代表性的算法的算法。兩種算法的運算量與在DSP內處理的時(shí)間如表2。

　　由于在傳感網(wǎng)節點(diǎn)中對功耗的要求更為嚴格，所以選擇基于功率譜分析的算法。在實(shí)現時(shí)利用55核的硬件特性，可降至22K個(gè)周期數，1毫秒就可處理完畢。

　　節點(diǎn)傳輸圖像時(shí)必須進(jìn)行圖像壓縮，一幅320×240的BMP圖像約1.8Mbit，在基本不損失信息的情況下可壓縮至95Kbit。Mcompression約為135 290M條指令周期，而對其壓縮后，在算法未優(yōu)化的情況下計算量約為120K條指令周期，遠遠小于Mcompression。這同時(shí)也說(shuō)明，在傳感網(wǎng)節點(diǎn)中傳遞圖像時(shí)，主要能耗集中在無(wú)線(xiàn)收發(fā)模塊。此時(shí)提高數據速率是必須的，因為提高速率并不會(huì )使無(wú)線(xiàn)收發(fā)模塊的功耗上升，卻可以減少發(fā)送時(shí)間以節約能量。

　　故模式識別與圖像壓縮是無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)節點(diǎn)內必不可少的，算法選擇時(shí)壓縮比是比復雜度更重要的選擇依據。

　　為了在一定的誤碼率下達到低功率傳輸，需要采用FEC編碼減少差錯概率。卷積編碼是目前應用最廣泛的編碼方式，表3為對1Kbit數據采用不同參數的卷積編碼時(shí)的譯碼運算量與編碼后長(cháng)度的比較。

　　分析圖4可知，(2，1，7)比(2，1，3)的卷積編碼性能提升了2dB以上，而(2，1，9)相比(2，1，7)卻只提高了不到1dB。在處理時(shí)間上，(2，1，9)即使在程序經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的處理時(shí)間為75毫秒，占處理器模塊中DSP核處理時(shí)間的90%以上。所以選擇性能接近但運算量卻低很多的(2，1，7)的卷積編碼。

　　傳感網(wǎng)的信號經(jīng)過(guò)無(wú)線(xiàn)信道時(shí)一般不采用高階調制。在QPSK和BPSK的選擇上，由于QPSK可以同時(shí)在IQ兩路傳輸數據，使無(wú)線(xiàn)收發(fā)模塊的Tworking減少1/2，從而減少功耗。這樣數據的傳輸速率為40kbps。

　　各算法耗費時(shí)間如表4。

　　由此可得進(jìn)行1000次的上述處理所需要的時(shí)間及消耗的電流如表5。

　　通過(guò)對比可以看出，本節點(diǎn)處理器模塊在處理相同計算量的運算時(shí)，所耗費的時(shí)間遠小于現有的節點(diǎn)，而所消耗的電流也在現有節點(diǎn)中較小。因此證明本節點(diǎn)處理器模塊在現有節點(diǎn)中是最適合大數據量處理的。