1 引言
 
　　微小的、資源非常有限的無線傳感器網絡節點是無傳感器網絡的基本功能單元，擔負著信息采集、數據處理、信息傳輸等重任。

　　隨著MEMS技術、微電子技術、網絡技術和計算機技術的進步，逐漸使得無線傳感器網絡成為現實。研究人員利用嵌入式技術開發出了小型化板級無線傳感器網絡節點，而這在30年前還僅是一種構想；單片無線傳感器網絡節點也已經問世，但距離實用仍有相當一段路要走。為了研究無線傳感器網絡的組網技術和能量管理技術我們采用基于ARM7核的SOC單片機LPC2138開發了一種傳感器網絡節點(如圖1)。

　　2 節點設計概述

　　相對于處理器運算速度和功耗提高的幅度而言，電池性能的提高則緩慢許多，使得能量管理成為了無線傳感器網絡最大的挑戰。為了節能無線傳感器網絡要求節點具有動態電源管理(DPM)功能，在節點空閑時應進入低功耗狀態以節省能量。實現DPM功能需要微控制器的支持，由于ARM技術在無線通信領域有著無可比擬的優勢，己有超過85％的無線通信設備采用了ARM技術。我們選擇了菲利浦公司生產的ARM基高性能、低功耗微控制器LPC2138構建處理單元。

　　LPC2138提供了完善的DPM支持：具有休眠和掉電兩種低功耗狀態，可通過外部中斷將其喚醒；振蕩模式下支持1～30 MHz外部晶體，通過鎖相環可使CPU獲得高達60 MHz的工作頻率，為了節能采用8 MHz晶體；片內外設除了可通過外設功率控制寄存器開啟、關閉外，其工作頻率亦可通過分頻器調整為處理器時鐘頻率的1／2或1／4。另外，存儲加速功能可極大地加快程序的運行速度，提高能量效率。這些使得LPC2138適合應用到具有相當處理能力的低功耗系統中。

　　為了使節點可用兩節AA電池供電，采用升壓型DC-DC MAX756構建供電單元。除了升壓外MAX756還具有電源監控的功能，當Vin(可通過R1和R3調整)低于1.25 V時，LBO引腳輸出低電平、灌電流(如圖2)。這雖不能準確給出電池荷電狀態(SOC)的多少，卻可讓傳感器節點了解其電池的荷電狀態下降到了某種程度，節點不再適合擔任較繁重的工作了。由此改變節點的工作狀態、降低節點的功耗，達到延長節點使用時間的目的。

　　數據收發單元采用由Chipcon公司推出的符合ZigBee標準的射頻收發芯片構建；傳感單元由溫度傳感器DS1722和光亮度傳感器TSL2561組成。通過三級管放大MCU的GPIO驅動能力，實現對它們供電的動態管理。
　　3 能量管理

　　無線傳感器網絡的拓撲結構造成了節點之間能量使用的不平衡性，因此無線傳感器網絡需要知道各節點電[FS:PAGE]量的使用情況，取得電池的荷電狀態并由此轉換節點的角色，動態地改變網絡的拓撲結構以抵消這種不平衡。因此對于無線傳感器網絡而言，不考慮電池的狀態只是簡單地通過DPM技術使節點進入低功耗狀態不能使網絡范圍內能量的使用達到最優，最大程度地延長網絡的使用壽命。

　　3.1 電池模型

　　電池的荷電狀態通常表示為其當前可用容量與額定容量的比，它并不是放電時間和放電電流的線性函數，受到電池固有屬性“額定容量效應”和“恢復效應”的影響，為進行電池設計、系統評估、優化電池使用策略，研究人員分別從不同層面提出了多種電池模型。本文采用文獻[7]基于馬爾可夫過程的電池模型進行研究，該模型通過引入最小可用電荷單元將電池的荷電狀態表示為一種離散的瞬態隨機過程(如圖3)。圖中圓圈中的N，N-1，…，1，0表示某一時刻電池的名義容量；qi表示在某個時間段內消耗i個電荷單元的概率。如果起始時電池有N個電荷單元，在某段時間內消耗了3個電荷單元，那么將發生這個事件的概率表示為q3，電池的剩余電荷單元為N-3。

　　為了描述電池的“恢復效應”該模型根據電池在放電間歇恢復能力的強弱，把電池的恢復能力分為f(f=0，1，…，fmax)個階段。一個時間步內，電池處于狀態j(j=1，2，…，N-1)和f階段時恢復一個電荷單元的概率為：

 

　　式中，gN和gC與電池的恢復能力有關，q0是電池處于閑置狀態的概率。給出了恢復概率后，電池在某閑置時間內處于f階段保持電荷狀態不變的概率，可表示為

　　這種模型相對于偏微分方程描述的電池模型而言，計算量大為減少并且結果也很準確，可快速評估嵌入式系統結構設計對電池狀態的影響。但將其用于實時評估無線傳感器網絡節點荷電狀態開銷仍過大，因此有必要進一步探索電池建模方面的問題。

　　3.2 節點功率

　　具體應用中節點工作電流是評估電池荷電狀態的外在依據。由于無傳感器節點是由若干離散器件組成，因此其功率可由這些離散器件有效功耗狀態的組合求得。

　　4 結 論

　　無線傳感器網絡有著十分廣闊的應用前景，是一種革命性的信息獲取技術。目前無線傳感器網絡仍有諸多技術難題沒有解決，其中尤以能量管理、大規模組網等問題比較突出。無線傳感器網絡能量的重要性需要研究人員發現代價更小的方法去準確預測電池的荷電狀態以平衡網絡節點壽命，優化網絡內能量消耗，這是亟待解決的重要課題。

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