Autonomie énergétique des objets communicants · 2015-10-10 · Autonomie énergétique des objets communicants Olivier Berder Université de Rennes I IRISA/ENSSAT [email protected]

Autonomie énergétique des objets communicants

Olivier Berder

Université de Rennes I

IRISA/ENSSAT

[email protected]

Avec des contributions de:

Olivier Sentieys, Duc Nguyen, Vinh Tran, Mahtab Alam,

Arnaud Carer, Romain Fontaine, Samuel Mouget

mailto:[email protected]

Energ&TIC², Lannion, mars 2012 2

Réseau de capteurs sans fil (WSN)

Petits noeuds captant l’information environnante et communicant par radio • Capteurs, actuateurs • Traitement, stockage • communication, relayage

o Réseau ad hoc

Autonomie importante

Station de base station

Relais

Capteur et relais

Réseau de capteurs sans fil

Faible consommation d’énergie


Projets CAPTIV et TRANSECT

Systèmes de transport intelligent


Surveillance de bâtiments

Réseaux de capteurs sans fil - Intervention du

14/03/2012 Diapositive n°4

Projet européen GEODES


Pourquoi la RF dans le bâtiment?

Solution modulaire et évolutive pour la gestion terminale des équipements avec des avantages notables: • Coût d’installation réduit d’au moins 30 % • Modularité => Coût réduit de maintenance de 80% • Evolutivité => Ajout progressif de fonctionnalités sans

modification de l’installation

Multifonctionnalité: Sous condition d’interopérabilté, un capteur / actionneur peut agir sur plusieurs fonctions (éclairage, CVC, contrôle d’accès,…)

Exemple de Torre Cristal • 4000 modules sans fil installés • 33 km de câbles en moins • 40% sur les coûts d’éclairage


Domotique sans fil

Interrrupteur autonome sans fil pour contrôler la luminosité de la pièce

Télécommande autonome

Capteur de présence pour ajuster la température et éteindre les lumières en cas pièce inoccupée

Capteurs de température pour une consommation d’énergie minimale

Capteurs de position pour désactiver chauffage et climatisation si la fenêtre est ouverte

Contrôle central sur tablette tactile ou PC

Commande à distance par un mobile ou l’Internet

1

2

3

4

6

2

2

5


Agenda

Introduction et contexte applicatif

Architecture générique d’un noeud de capteurs • Standards radio

Techniques de récupération d’énergie • Photovoltaïque, thermique, piézoélectrique… • Gestionnaire de puissance

Optimisation énergétique • Contrôle de puissance, coopération (couche PHY) • Minimisation de l’activité radio (couche MAC) • Optimisations architecturales (power gating, co-

processing, etc.)


Architecture générique d’un noeud sans fil

• Système embarqué par excellence • Principaux éléments : capteur, traitement, stockage,

communication, gestionnaire d’énergie

Générateur Batterie Conv

DC/DC

Processeur Coprocesseur

RAM Flash

Capteur A/N Radio


PowWow Plate-forme matérielle

Architecture Open source développée à l’IRISA/INRIA • Carte Mère avec MSP430 • Cartes filles pour

o V1: CC2420, Capteurs o V2: FPGA, DVFS o V3: Récupération d’énergie

FPGA pour l’accélération matérielle Adaptation dynamique de fréquence et de tension Gestionnaire de conso (veille, wake-up)

PowWow: power optimized hardware/software framework for wireless motes

http://powwow.gforge.inria.fr

PWNode V3

http://powwow.gforge.inria.fr


Standards radio


Agenda


Architecture générique d’un noeud de capteurs • Standards radio

Techniques de récupération d’énergie • Photovoltaïque, thermique, piézoélectrique…

Optimisation énergétique • Contrôle de puissance • Stratégies de coopération (couche PHY) • Optimisations architecturales (power gating, co-

processing, etc.)


Récupération d’énergie

STMicroelectronics • Thermogénérateur, batterie

couche mince, • Transceiver 2.4 GHz

IMEC • Energie vibratoire par

MEMS piézoélectriques

TI/Cymbet • Récupération d’énergie solaire ou

indoor par panneaux photovoltaïques (PV), batterie rechargeable couche mince

Infineon • Energie vibratoire pour

monitoring de pression des pneus


Source

énergétique Caractéristiques Efficacité

Puissance

récupérée

Lumière Extérieure

Intérieure 10~24%

100 mW/cm2

100 µW/cm2

Chaleur Humaine

Industrielle

~0.1%

~3%

60 µW/cm2

~1-10 mW/cm2

Vibration

~Hz–humaine

~kHz–machines 25~50%

~4 µW/cm3

~800 µW/cm3

RF GSM 900 MHz

WiFi ~50%

0.1 µW/cm2

0.001 µW/cm2

Sources de récupération d’énergie


Agenda


Architecture générique d’un noeud de capteurs • Gestionnaire de puissance • Standards radio

Techniques de récupération d’énergie • Photovoltaïque, thermique, piézoélectrique…

Optimisation énergétique • Contrôle de puissance • Stratégies de coopération (couche PHY) • Optimisations architecturales (power gating, co-

processing, etc.)


Budget énergétique type

Quelles sont les principales causes de consommation? • Radio: 30-70mW • Processeur: 5-10mW

Sensor Low-

Power

MCU

Power Supply

Tx

Rx

Sensor

Subsystem

Computation

Subsystem

Power Subsystem

Communication

Subsystem

Tx

Rx

uP


Objectifs pour réduire la consommation

Comment concevoir une plate-forme matérielle et logicielle pour efficace en énergie pour les réseaux de capteurs?

(1) Réduire la puissance d’émission (Tx) • Traitement du signal efficace • Détection et correction d’erreur

(2) Optimiser l’activité radio (couche MAC) • Ajustement de l’intervalle de réveil

(3) Optimiser l’architecture matérielle • Co-processeur, DVS, power-gating, etc.

Tx

Rx

uP


Consommation totale • Tx: PT(d) pour une transmission à une distance d • Rx: PR

Transceiver radio CC2420 • PT(PTx)

Modèle énergétique d’une transmission

d

~50% réduction


Contrôle d’erreur / ARQ

Energie par bit transmis avec succès • fonction de la distance et la puissance TX • Avec ou sans codage

En

erg

ie p

ar

bit

tra

ns

mis

ave

c s

uc

cè

s [

J]

Puissance d’émission (PTx) [dBm]

D=10 m, Pbruit=-90 dBm, 53 octets/paquet

[Min et al., 2002, Sentieys et al., 2007]

d


ARQ/FEC Error Control

Energie par bit transmis avec succès • fonction de la distance et la puissance TX • Avec ou sans codage

[Min et al., 2002, Sentieys et al., 2007]

d

Adaptation dynamique de la

puissance d’émission radio en

fonction de la distance et des

conditions du canal, etc.

Puissance reçue (RSSI)

comme métrique de qualité


Techniques coopératives

Diversité spatio-temporelle avec antennes distribuées • Stratégies coopératives entre noeuds sans fil

Techniques • MIMO coopératif (ou MIMO virtuel)

o Codage spatio-temporel

• Relais

o Diversité temporelle

S D Transmission MIMO

dm<<d

dm = 1..10 m

d

dm

Nt

Nr


Protocoles MAC

Protocole à échantillonnage de préambule • Schéma de RDV asynchrone initié par le récepteur:

RICER (Receiver-Initiated CyclEd Receiver)

Noeud k

(récepteur)

Trames de réveil

Intervalle de réveil (T)

Attente du récepteur

Transmission de données

Acquittement

Noeud j

(émetteur)

Transceiver radio en mode réception/écoute

Transceiver radio en mode émission

Attente

[Lin, ICC, 2005]


Rendez-vous avec collision

Enorme gaspillage d’énergie


Influence de l’intervalle de réveil

Tx

Tx

Tx

Rx

Rx

Rx

0,2 s

19,45 mW

19,3 jours

1,6 s

5,64 mW

66,5 jours

8,0 s

12,17 mW

30,8 jours

Optimisation de la couche MAC

T

T

T

R

R

R

WUP court

WUP optimal

WUP long

Mode TX

Mode RX

Plus de collisions

RDV inutiles

Gaspillage RX


Influence de l’intervalle de réveil • Dépendant de l’application

Optimisation de la couche MAC

T

T

T

R

R

R

WUP court

WUP optimal

WUP long

Mode TX

Mode RX

Plus de collisions

RDV inutiles

Gaspillage RX


PowWow Optimisation matérielle

Co-processeur FPGA

Gestion des modes de veille (PMM)

Adaptation dynamique tension/fréquence (DVFS)

Power-gating

CC2420 Igloo FPGA

Px

MSP430

Co-processing mode

Réveil

Contrôle

Données

Capteurs

DC/DC Ajustement Vdd

Chien de garde

Block B Block CBlock A

VG

VDD

VVDDVVDD VVDD


Optimisation du transceiver radio

Chip LetiBee (CEA LETI) • Consommation attendue (2nd release)

o Tx 13.5 mW @ -2 dBm

o Rx 8.5 mW @ -85 dBm

Tendances • Wake-up radio, Ultra-Wide Band

Function RX (mA) TX

RF 0.5 2.73

LO 4 7

PLL 0.35 0.35

Analog 0.2 0.4

Digital 0.5 0.25

Biasing 1.5 0.5

[Bernier, ESSIRC, 2008]


Résumé

Optimisation énergétique des objets communicants • Problème inter-couches complexe • Modèles conjoints performance/énergie

Réduction de la puissance TX • Traitement de signal, codage, coopération

Réduction de l’activité radio • MAC, routage, wake-up radio…

Optimisation matérielles des plate-formes hétérogènes • Gestionnaire de conso, matériel dédié, power gating, etc.

Optimisation des parties analogiques et radio


Un challenge pour les systèmes embarqués

Informatique Traitement du signal Contrôle

Communications Microélectronique

WSN

Vérification Algorithmique distribuée Logiciel embarqué Middleware Systèmes d’exploitation …

Systèmes hybrides Contrôle du réseau Codage de source

Numérique Analogique RF …

Micro-architecture Outils de CAO

Modulation MAC Routage…

Codage de canal MIMO, relais


Références [Alam10] M. Alam, O. Berder, D. Menard, T. Anger, O. Sentieys, A Hybrid Model for Accurate Energy Analysisfor WSN, Technical Report

INRIA, 2010. [Min02] R. Min et al., Power-aware Wireless Microsensor Networks, in Power-aware Design Methodologies, 2002. [Bac10] A. Bachir, M. Dohler, T. Watteyne, and K. K. Leung, MAC Essentials for Wireless Sensor Networks, IEEE. Communication

surveys &Tutorials, vol. 12, no. 2, pp. 222-248, 2010.

[Cui04] S. Cui, A. Goldsmith, Energy_efficiency of MIMO and cooperative MIMO Techniques in Sensor Networks, IEEE JSAC, 2004.

[Cartron 2006] M. Cartron, Vers une plate-forme efficace en énergie pour les réseaux de capteurs sans fil, PhD Thesis, University of Rennes 1, 2006.

[Li07] Y. Li, B. Bakkaloglu and C. Chakrabarti, A System Level Energy Model and Energy-Quality Evaluation for Integrated Transceiver Front-Ends, IEEE Trans. on VLSI, 2007.

[Nguyen07] Tuan-Duc Nguyen, Olivier Berder and Olivier Sentieys, Cooperative MIMO schemes optimal selection for wireless sensor networks, IEEE VTC-Spring, 2007.

[Sentieys07] O. Sentieys, O. Berder, P. Quemerais and M. Cartron, Wake-up Interval Optimization for Sensor Networks with Rendez-vous Schemes, Workshop on Design and Architectures for Signal and Image Processing (DASIP), 2007.

[Wang06] Q. Wang, M. Hempstead and W. Yang, A Realistic Power Consumption Model for Wireless Sensor Network Devices, IEEE SECON, 2006.

[Pasha09] M. A. Pasha, S. Derrien, and O. Sentieys. Ultra low-power fsm for control oriented applications. IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2009, pages 1577 – 1580, Taipei, Taiwan, May 2009.

[Pasha10] M. A. Pasha, S. Derrien and O. Sentieys, A Complete Design-Flow for the Generation of Ultra Low-Power WSN Node Architectures Based on Micro-Tasking, Proc. of the IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC) Anaheim, CA, USA, June 2010.

[Nguyen08a] T. Nguyen, O. Berder, and O. Sentieys, Impact of transmission synchronization error and cooperative reception techniques on the performance of cooperative MIMO systems, IEEE ICC, 2008.

[Lin05] E.Y Lin, J. Rabaey, S. Wiethoelter, and A. Wolitz. Receiver Initiated Rendez-vous Schemes for Sensor Networks. In Proc. of IEEE Globecom, 2005.

[Lin04] E.Y. Lin, J. M. Rabaey, and A. Wolisz. Power-Efficient Rendez-vous Schemes for Dense Wireless Sensor Networks. In IEEE International Conference on Communications ICC, 2004.

Questions ?

Merci pour leur contribution à:

Olivier Sentieys,

Romain Fontaine, Arnaud Carer,

Duc Nguyen, Vinh Tran,

Vivek T.D., Mahtab Alam, Nhan Le Trong

et autres

Documents

Autonomie énergétique des objets communicants · 2015-10-10 · Autonomie énergétique des objets communicants Olivier Berder Université de Rennes I IRISA/ENSSAT [email protected]