无线传感器网络动态功率管理方法

为了最大限度节约能源的使用,使无线传感器网络使用寿命延长,提出了利用小波和Kalm an滤波的一种动态功率管理方法。该方法通过使用小波、Kalm an和AR对下一事件到达时间的预测来决定传感器进入何种的功率状态,使得在尽可能低的事件丢失率下减少传感器总体能量损耗。仿真实验结果表明:这种方法是有效的。

基于流预测的无线传感器网络动态功率管理

为了最大限度地节约能量的使用,延长无线传感器网络使用寿命,提出了一种利用小波和自回归的动态功率管理(DPM)方法.该方法利用收发器(sink)节点上的历史数据流预测未来值,在后续周期内,若传感器节点的观测值不超过给定阈值则不向sink节点发送数据,sink节点将预测值作为观测结果,通过减少传感器节点工作时间,降低网络数据传输量来减少传感器网络的总体能量消耗.理论分析和试验结果表明,该方法是有效的.

基于MSP430的无线传感器节点动态功率管理研究

针对无线传感器网络节点低功耗设计问题,介绍无线传感器节点组成及其能耗,分析动态功率管理原理及其算法,研究混合自动控制并对其进行改进。改进的混合自动控制算法通过对环境变量的变化值划分来控制无线收发模块的收发频率,能减少收发次数,降低系统功耗。最后介绍了在MSP430,nRF905和SCA3000组成的无线加速度传感器系统中对倾斜角测量时改进的混合自动控制算法的应用。

基于灰色模型的动态功率管理空闲预测算法

为提高空闲预测的准确性,提出基于灰色模型的空闲预测算法.该算法对预测样本的数量和分布特征没有苛刻要求,仅使用少量样本数据就能够进行预测.预测过程可以动态调整预测参数,实现自适应预测,提高预测的准确性.实验结果表明,使用该算法进行预测得到的预测值接近真实值,准确性高于指数平均预测算法.

无线传感器网络中节点动态功率管理方法分析

在无线传感器网络中,节点携带的电池能量十分有限,针对如何高效地利用能量、最大化网络的生存周期,提出了一种以时间序列分析中的自回归(AR)模型和滑动平均(MA)模型理论为基础的动态功率管理(DPM)方法。通过给节点设置相应状态切换的时间阈值,让节点对事件发生的时间间隔与时间阈值进行比较,来决定自身的工作状态。实验结果表明,此方法是有效的。

动态功率管理技术研究

随着工艺技术的缩减,功耗问题日益严重,低功耗优化技术成了当前研究的一大重点.对处理器的功耗优化可以从设计过程、运行过程和空闲状态来考虑.本文重点研究了处理器在运行时的功率管理技术,即动态功率管理技术.它主要包括动态电压缩减DVS(Dynamic Voltage Scaling)和动态阈值电压缩减DVTS(Dynamic VTH Scaling)的方法,其中DVTS又是通过对衬底偏压的调整来实现阈值电压的调制的.本文重点研究了这两种技术的原理和实现结构,并分析了它们目前的研究和应用。

基于嵌入式处理器的系统级低功耗管理研究

针对嵌入式系统低功耗设计问题,分析了动态功率管理DPM和动态电压/频率调节DVFS两种嵌入式功耗管理策略,并提出了系统级低功耗控制框架。讨论了基于嵌入式处理器i.MX1硬件平台实现系统级功耗控制方案,并给出了具体的设计方法。实际应用表明,该设计方案可有效降低系统能耗。

基于DPM和DVS的双效节能调度算法

对于电池供电系统,如何降低功耗已成为系统设计中的一个关键问题。通过对系统功耗组成及任务调度策略进行深入分析,提出一种动态电压调节(DVS)和动态功率管理(DPM)相结合的双效节能调节算法DVS-PM。DPM动态管理处理器及外围模块在工作模式和低功耗模式之间切换,DVS在保证系统实时性前提下,实现系统运行在功耗最低的最佳工作点,达到更好的节能效果。实验结果表明,该节能调度算法能大幅减少系统能量消耗,与不采用节能算法相比,节能55.4%。

无线传感器网络节点低功耗的研究

为了最大限度地延长传感节点的生存时间,电路、结构、算法和协议必须满足能量有效性。就单个传感节点角度来看,可以节省能耗的方法有很多,其中动态功率管理和动态电压调节都可以节省的能耗。动态电压调节的基本工作原理是在处理器上通过对处理速率作动态优化来尽可能地节省能量。在三星的测试板上做实验,改变处理器的频率,验证了功耗和频率成线性关系。得出针对于不同的工作负载,降低处理器频率可以节省能耗,实现无线传感节点的低功耗。

智能车辆检测仪网络地磁传感节点低功耗设计

为对地磁传感节点进行低功耗设计,采用动态功率管理的方法减少地磁传感节点各部分电路的功耗,另一方面,尽量减少无线传输单元的接收时间来降低地磁传感节点进行数据传输时的功耗。对这两种降低功耗的方法进行了实验对比验证,实验表明,本文设计的地磁传感节点功耗降低了80%,有效降低了传感网络节点的功耗。

无线传感器网络的低功耗研究

在野外等一些环境下的无线数据采集系统中,由于地理环境恶劣、节点数量多等原因很难更换电源电池,因此有效地降低系统各层的功耗、提高系统的生命周期尤为重要。文中在论述传感器节点结构的基础上,分析如何对传感器节点的动态电压调度、MCU能量消耗控制、动态功率管理、收发模块节能等硬件电路以及对MAC层、网络层的软件协议降低系统耗能。

一种面向多媒体SOC的微状态低功耗设计方法

针对目前移动多媒体SOC设计中日益突出的功耗问题,结合传统的动态功率管理和动态频率调整中的负载预测和反馈控制两种方法,同时利用系统中各类IP和设计模块的可配置特性,提出了一种基于微状态的面向多媒体应用SOC的系统级低功耗设计方法。该方法以F-ARIMA过程作为负载预测模型,以最后期限缺失率作为反馈控制信号来实现系统实时动态在微状态之间进行切换,从而尽可能使得负载能均匀分布于运行期间。该方法在保证多媒体服务质量(QOS)的同时,有效降低了系统功耗。

无线传感器网络应用于深空探测的一些关键技术

本文首先介绍无线传感器网络的基本概念，对无线传感器网络应用于深空探测所必须解决的一些关键技术做出较详细的分析，并从理论上给出了能量问题的解决方案。

矿山高压输电电缆接头温度巡测系统

通过分析现有的几种电缆温度监测系统的利弊，有针对性地提出一种采用无线通信 方式及动态功率管理技术的新型矿山高压输电电缆接头温度巡测系统，主要介绍系统的组成、特 点及主要性能指标。

无线传感器网络节点芯片的软/硬件协同低功耗设计技术

文章在深入研究了传感器节点芯片软硬件体系架构后,分析了CMOS工艺下集成电路的功耗来源和设计传感器节点芯片的功耗要求,研究了三种降低功耗的硬件电路设计方法,并推导了相应的公式:电源调节模块改进了传统的LDO电路结构,实现了双环路动态补偿方法,对芯片内部电路进行多等级电源供电;把芯片电路划分为四个工作状态,在不同的工作状态,各电路模块按照不同的活动级别被激活或者被关断耗;对影响功耗很大的时钟网络进行优化,采用多级时钟网络并根据不同电路模块选择不同的时钟频率。这些研究,将对后续的传感器节点芯片设计工作,具有重要的意义。

低功耗嵌入式系统的结构设计

针对嵌入式系统应用的特点,讨论了嵌入式系统的低功耗设计问题和方法,并在此基础上介绍了与一般系统中采用的不一样节电模式的策略框架,说明了该方案在嵌入式系统低功耗结构设计中的可行性和有效性。

Pearson＇s Correlation Coefficient： A More Realistic Threshold for Applications on Autonomous Robotics

Many applications for control of autonomous platform are being developed and one important aspect is the excess of information, frequently redundant, that imposes a great computational cost in data processing. Taking into account the temporal coherence between consecutive frames, the PCC （Pearson＇s Correlation Coefficient） was proposed and applied as： discarding criteria methodology, dynamic power management solution, environment observer method which selects automatically only the regions-of-interest; and taking place in the obstacle avoidance context, as a method for collision risk estimation for vehicles in dynamic and unknown environments. Even if the PCC is a great tool to help the autonomous or semi-autonomous navigation, distortions in the imaging system, pixel noise, slight variations in the object＇s position relative to the camera, and other factors produce a false PCC threshold. Whereas there are homogeneous regions in the image, in order to obtain a more realistic Pearson＇s correlation, we propose to use some prior known environment information.