Sensors 2014, 14, 15573-15592; doi:10.3390/s140815573
OPEN ACCESS
sensors
ISSN 1424-8220
www.mdpi.com/journal/sensors
Article
Energy-Efficient ZigBee-Based Wireless Sensor Network for Track Bicycle Performance Monitoring
Sadik K. Gharghan *, Rosdiadee Nordin dagger; and Mahamod Ismail dagger;
Department of Electrical, Electronic and System Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM Bangi, 43600 Selangor, Malaysia; E-Mails: adee@eng.ukm.my (R.N.); mahamod@eng.ukm.my (M.I.)
- These authors contributed equally to this work.
- Author to whom correspondence should be addressed; E-Mail: sadiq@siswa.ukm.edu.my;
Tel.: 60-17-2320-776.
Received: 12 July 2014; in revised form: 11 August 2014 / Accepted: 13 August 2014 /
Published: 22 August 2014
Abstract: In a wireless sensor network (WSN), saving power is a vital requirement. In this paper, a simple point-to-point bike WSN was considered. The data of bike parameters, speed and cadence, were monitored and transmitted via a wireless communication based on the ZigBee protocol. Since the bike parameters are monitored and transmitted on every bike wheel rotation, this means the sensor node does not sleep for a long time, causing power consumption to rise. Therefore, a newly proposed algorithm, known as the Redundancy and Converged Data (RCD) algorithm, was implemented for this application to put the sensor node into sleep mode while maintaining the performance measurements. This is achieved by minimizing the data packets transmitted as much as possible and fusing the data of speed and cadence by utilizing the correlation measurements between them to minimize the number of sensor nodes in the network to one node, which results in reduced power consumption, cost, and size, in addition to simpler hardware implementation. Execution of the proposed RCD algorithm shows that this approach can reduce the current consumption to 1.69 mA, and save 95% of the sensor node energy. Also, the comparison results with different wireless standard technologies demonstrate minimal current consumption in the sensor node.
Keywords: cycling; power consumption; wireless sensor network; ZigBee
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Sensors 2014, 14 |
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1. Introduction
Wireless sensor networks (WSNs) have many uses in tracking and monitoring [1], where they have attracted more attention in recent years. The applications of WSN can be classified into industrial, biomedical [2], environmental, military, agricultural [3], domestic, and commercial fields [4]. In the last few years, WSNs have received considerable attention in sports applications for monitoring athletesrsquo; performance during training sessions as well as in international competitions [5–8]. Cycling is one of the sports that has recently attracted significant attention in this respect, and WSNs are widely used for monitoring the physiological and biomechanical parameters of the athlete and bike, respectively, in order to assess cycling performance. Cycling performance can be monitored by using unobtrusive sensor nodes; these nodes comprise different components such as a sensor, data processor, transceiver module, and power unit.
The radio transmission in a WSN is considered the main power consumer and uses considerable power [9]. Prolonging the battery lifetime of the sensor node is accomplished by minimizing the data transmission and reception. The sensor node is battery powered, which is a major drawback which limits the lifetime of the entire WSN [10]. The battery often requires recharging or replacement from time to time due to its finite power capacity. One of the important issues for enhancing the performance of WSNs is improving the performance of the sensor node. Therefore, reducing power consumption in the sensor node is an urgent demand for WSNs.
Many researchers have looked at how to reduce the power consumption of WSNs based on various factors that affect energy management. An energy-efficient WSN based on a CC1101 RF communication module and MSP430F149 microcontroller platform [11] was assembled to minimize energy consumption at two levels; the network level through adaptive network topology configuration and at the sensor node level by using adaptive transmission power according to the distance between two nodes, and a sleep/wake-up scheme. The application of that platform was prompted by greenhouse temperature management, in which the temperature is measured by the sensor nodes. The temperature varies slowly, so not all the sensor nodes are required to stay awake. The sensor node spends most of the time in sleep mode [11]. Energy saving was introduced in [12] by adopting two mechanisms, namely RF communication power control and node sleep scheduling. The sensor nodes constantly sense and sends data about the ambient temperature to the sink node. The energy saving was improved based on a test bed network to 60% and 16.7% by applying a suitable sleep/wake-up mechanism and power control scheme, respectively. In another research [13] all ZigBee nodes in the network used a proposed sleeping technique at the application layer. The network was divided into smaller groups to reduce packet collision and latency. The proposed sleeping technique resulted in about 90% energy savings for a WSN consisting of 20 nodes per group. These strategies used in previous research are not useful in bike sensor nodes because the speed and cadence data are updated every second or every wheel rotation on the one
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基于ZigBee的高能效无线传感器网络，用于履带车辆性能监测
摘要：在无线传感器网络（WSN）中，节能是一项至关重要的要求。在本文中，考虑了一个简单的点对点自行车WSN。通过基于ZigBee协议的无线通信对自行车参数，速度和节奏数据进行监控和传输。由于自行车参数在每次自行车车轮旋转时都受到监控和传输，这意味着传感器节点不会长时间休眠，导致功耗上升。因此，为此应用实施了一种新提出的算法，称为冗余和融合数据（RCD）算法，以使传感器节点进入睡眠模式，同时保持性能测量。这是通过尽可能地减少传输的数据包并通过利用它们之间的相关性测量来融合速度和节奏的数据以使网络中传感器节点到一个节点的数量最小化来实现的，这导致功耗降低，成本和尺寸，以及更简单的硬件实现。建议的RCD算法的执行表明，这种方法可以将电流消耗降低到1.69 mA，并节省95％的传感器节点能量。此外，使用不同无线标准技术的比较结果表明传感器节点中的电流消耗最低。
关键词：单车;能量消耗;无线传感器网络; ZigBee
1.介绍
无线传感器网络（WSNs）在跟踪和监测[1]中有许多用途，近年来它们已引起更多关注。无线传感器网络的应用可分为工业，生物医学[2]，环境，军事，农业[3]，家庭和商业领域[4]。在过去的几年中，无线传感器网络在体育应用中受到了相当的关注，以监测运动员在训练和国际比赛中的表现[5-8]。骑行是最近在这方面引起重大关注的运动之一，并且WSN被广泛用于分别监测运动员和自行车的生理和生物力学参数，以评估骑行表现。骑行性能可以通过使用不显眼的传感器节点来监控;这些节点包含不同的组件，例如传感器，数据处理器，收发器模块和电源单元。
无线传感器网络中的无线电传输被认为是主要的功率消费者，并且使用相当大的功率[9]。延长传感器节点的电池寿命是通过最小化数据传输和接收来完成的。传感器节点由电池供电，这是一个主要的缺点，它会限制整个WSN的寿命[10]。由于其有限的功率容量，电池通常需要不时地进行充电或更换。提高无线传感器网络性能的重要问题之一是提高传感器节点的性能。因此，降低传感器节点的功耗是无线传感器网络的迫切需求。
许多研究人员已经研究了如何根据影响能源管理的各种因素来减少无线传感器网络的功耗。一个基于CC1101射频通信模块和MSP430F149微控制器平台[11]的高能效WSN进行了组装，以最大限度地降低两个级别的能耗;网络级通过自适应网络拓扑配置和传感器节点级通过使用根据两个节点之间的距离的自适应传输功率以及睡眠/唤醒方案。该平台的应用受温室温度管理的影响，温度由传感器节点测量。温度变化缓慢，因此并非所有传感器节点都需要保持清醒。传感器节点大部分时间都处于睡眠模式[11]。 [12]通过采用两种机制引入节能，即RF通信功率控制和节点睡眠调度。传感器节点不断感应并将有关环境温度的数据发送给汇聚节点。通过分别应用适当的睡眠/唤醒机制和功率控制方案，基于测试床网络的节能改善了60％和16.7％。在另一项研究[13]中，网络中的所有ZigBee节点都在应用层使用了一种建议的睡眠技术。网络被分成较小的组，以减少数据包冲突和延迟。所提议的睡眠技术使得每组由20个节点组成的WSN节约约90％的能量。由于速度和节奏数据每秒更新一次或在一方面和另一方面每个车轮转动在以前的研究中使用这些策略不是在自行车的传感器节点是有用的，自行车速度和节奏传感器节点和协调器节点之间的距离是恒定的。
已经开展了一些工作，涉及利用环境和机械源通过供应来收集能量或者对传感器节点进行充电以延长WSN寿命。这些环境来源有许多形式，包括热能，电磁波和太阳光[14,15]，而传感器节点受到某种机械变形或运动并通过几种方法（包括基于压电转换的电磁，静电和振动）修改为电能时会产生机械能源[16,17]。上述两种能量源可以为传感器节点提供几乎无限的使用寿命，并且可以产生高达几十毫瓦的功率[18,19]，具体取决于传感器的尺寸和类型。然而，这些替代能源不能用于轨道车辆传感器节点，因为它会增加空气动力学和滚动阻力，例如当使用自行车发电机作为能量收集的机械源时。这些因素导致自行车速度降低，增加自行车的重量并且在骑车期间引起运动员的疲劳，这在竞赛中是关键的。
无线传感器节点在自行车性能监测中的应用与WSN的其他应用有所不同，例如温度监测，其中传感器节点大部分时间处于睡眠状态。在后一种情况下，收集的数据在短时间内通过无线链路被传感器节点快速传输，并且当传输完成时，传感器节点返回睡眠模式。然而，在自行车无线传感器网络中，自行车参数的数据至少在每个自行车车轮旋转[20]或每秒或半秒内直接从传感器节点传输到中央节点，因此自行车WSN中的传感器节点不能保持在睡眠模式很长一段时间。在这种情况下，必须采用新的方法来降低传感器节点的功耗而不影响测量参数的性能。为延长无线传感器电池的使用寿命，建议使用强大的冗余和融合数据（RCD）算法。该算法专门设计用于最大限度地减少数据传输量，并在自行车速度和节奏数据冗余或收敛时将传感器节点置于睡眠模式。 RCD算法旨在通过以下方式为自行车传感器节点中的功耗问题提供解决方案：（i）基于特定策略将数据包传输最小化; （ii）基于测量相关性，自行车网络中的传感器节点可减少到一个; （iii）节奏的数学计算可以基于速度和节奏之间的自然相关性在中央（协调器）节点中完成，以减少传感器节点中的数据处理时间。
本文其余部分的排序如下：第2节将以数学方式对自行车速度和节奏进行建模。第3节将解释整个框架的实施。研究假设将在第4节中介绍，框架将在第5节中演示基于XCT-U软件的设置.RCD算法将在第6节中描述，而传感器节点的功耗和寿命将分别在第7节和第8节进行估算和计算，结果与标准的无线技术和第9节的以前的工作相比较。最后，将在第10节中得出结论。
2.自行车速度和节奏模块
由于已知的物理定律，可以测量自行车的速度和节奏。自行车角速度可以测量如下：
轨道自行车车轮半径以米为单位，3.6是每秒钟米到每小时公里的单位转换。
车轮角速度通过齿轮比F / R与踏板角速度omega;（每分钟转数（RPM）的节奏CAD）相关。 它可以用等式（3）[21]来模拟：其中F是前链轮上的齿数（44个齿），R是后链轮上的齿数（对于轨道自行车类型为16个齿），2pi;/ 60是RPM每秒弧度的单位转换。
结合和重新排列等式（2）和（3），以RPM为单位的节奏踏板脚踏车（omega;）可以根据线性自行车速度制定如下：其中F，R和r是轨道车的恒定值。
因此，使用等式（2）和（4），可以通过使用由磁传感器，微控制器，ZigBee模块和功率单元组成的一个传感器节点来测量轨道脚踏车速度和节奏。这将降低功耗，成本，尺寸和硬件复杂性。相反，SRM [22]，POLAR [23]和一些其他制造商使用两个独立的传感器节点进行速度和节奏测量。
3.框架实施
整个自行车速度和节奏数据测量和传输框架由两个节点构成;传感器节点和协调器节点。传感器节点有四个基本组件：带有小型永磁体的磁性传感器，作为准系统的ATmega 328P微控制器，ZigBee模块（XBee系列2）以及电源单元（LiPo可充电电池3.7 v / 1000 mAh）。该协调器还有四个组件：基于Mega 2560微控制器，液晶显示器（LCD），ZigBee模块（XBee系列2）和电源单元（LiPo可充电电池7.4 V / 1000 mAh）的Arduino Mega板。整个框架显示在图1的方框图和图2的快照中。对于未来的工作，自行车参数将无线传输到教练的笔记本电脑，以监测自行车的速度和节奏。在高性能运动中不鼓励使用智能手机，这包括由于减轻体重而进行的跟踪自行车赛（通常在赛车场内举行）以及避免不必要的分心给运动员。在本文中，将考虑传感器节点的功耗降低。以下小节将对所有组件进行更详细的介绍。
图1.自行车速度和节奏测量的整个框架框图
- （b）
图2.完整框架的快照：（a）传感器节点，其部件安装在自行车的链条架上;（b）协调器节点，其部件安装在驾驶员座椅（鞍座）下方的座椅支柱上。
3.1磁性传感器
采用磁性传感器将数字信号传递给ATmega328P微控制器。这些信号代表车轮旋转的时间间隔。磁性传感器（簧片开关）和永磁体构成框架的传感部分。磁性传感器安装在后轮的后叉上，永磁体固定在车轮的一个轮辐上。当自行车车轮开始旋转时，永磁体通过磁性传感器并且簧片开关闭合。一个车轮旋转所耗费的时间可以由微控制器根据第2节公式（1）中的数学表达式来测量。因此，自行车的线速度可以以公里/小时（km / h）或英里/小时（mph）基于第2节中的方程式（2），其中对于在该实验中适用的轨道车模型，车轮半径等于0.3683m。因此，通过应用第2节中的方程式（4），可以在传感器节点的微控制器中或协调器节点中以RPM计算出自行车节奏。在本研究中，速度和节奏都是在传感器节点，因为重点在于传感器节点功耗的评估。此外，用于比较目的的SRM系统[22]还分别测量和发送节奏和速度数据。极地系统[23]以及市场上的其他商用自行车功率计也同样如此。预计协调节点的节奏计算可以进一步改善节能，这是当前工作的潜在延伸。
3.2微控制器
基于ATmega328P平台的传感器节点中的微控制器用于自行车速度和节奏参数的数据采集。这款微控制器体积小，针对低功耗应用[24,25]，因此它非常适合作为传感器节点的核心应用。微控制器采用C语言进行编程[26]，并在该微控制器内部构建RCD算法。 RCD算法将在后面的章节中详细介绍。作为此任务的一部分，RCD算法在传感器触发的情况下从磁性传感器获取数字信号。它处理这个信号并将其转换成代表自行车速度的数据。这些数据作为数据帧通过微控制器串行协议以115,200bps（对于由10位构成的一帧为86.6微秒）的最大波特率传输到ZigBee。为了减少帧传输时间，选择了115,200bps的高波特率，从而降低了微控制器的功耗，这将在后面的章节中看到。
3.3 ZigBee无线模块
ZigBee是一个独立的模块;它是一种具有成本效益的组件，它使用2.4 GHz射频（RF）[27]，数据吞吐量高达250 kbps [28]，用于在ZigBee模块之间传输数据。 ZigBee使用被称为低速无线个人区域网络（LR-WPAN）的IEEE 802.15.4协议。该协议实现媒体访问控制，寻址，错误检测，确认和重试，以确保数据的完整性和交付[29]。 ZigBee模块体积小，可以包含在不同的传感器节点中。此外，它的设计基于睡眠模式的独特配置，以低功耗运行，并在WSN节点之间快速传输数据，以用于控制系统和监控[27,29]。
虽然ZigBee没有微控制器，但它具有有限的自我处理能力，可以用来控制自身，例如延长电池寿命的睡眠模式[27]。因此，在本文中，它与外部小型微控制器一起使用，以执行特定算法来解释或执行一些ZigBee无法单独执行的数学计算。该框架的无线连接由两个ZigBee节点组成（XBee系列2）：一个用作传感器节点来传输自行车速度和节奏的数据，而另一个充当协调节点来接收这些数据。 DIGI国际公司的X-CTU软件用于配置传感器节点与微控制器和协调器节点，以建立两个ZigBee节点之间的通信协议。
4.研究假设
传感器节点不需要大规模的数据存储，因为数据通过少量的自行车数字数据实时传输，速度和节奏数据大约为20位，每个样本10位，5 Kbyte用于单片机程序。在没有应用RCD算法的情况下，数据每秒传输一次。由于数据不断更新，在数据包丢失的情况下不会重传数据。之前和之后的数据速度之间的差异在于，为了准确性目的，它被限制为1km / h（即，plusmn;5％到plusmn;10％，对应于20到10km / h）。假设速度和节奏参数的初始条件是随机的。为了清楚说明结果，本实验将考虑320 s的时间窗口。这比在真正的赛道比赛中完成16圈所需的时间要多，每圈的平均时间为15秒，即在16圈内共240秒[31]。
5.实验设置
该系统的网络由简单的点对点网络组成，并且使用两个ZigBee（XBee系列2）节点。一个模块作为一个传感器节点，并安装在自行车车架上以传输自行车速度和节奏数据。另一个节点是协调器节点，该节点一方面基于X-CTU软件连接到笔记本电脑以实时显示接收到的数据，另一方面将接收到的数据显示在LCD上供骑自行车者查看。表1显示了基于X-CTU软件的传感器和协调器节点的配置。为确保网络中两个ZigBee模块之间的通信，网络ID，操作通道（CH）和波特率（BD）应该相同。传感器节点的序列号高（SH）必须与协调器节点的目标地址高（DH）相同，反之亦然，并且传感器节点的序列号低（SL）必须与目标相同协调器节点的地址低（DL），反之亦然。传输的功率被配置为低RF功率设置（即，-10dBm）以便降低传感器网络中的功耗。此外，传感器节点和协调器节点之间的距离非常短（asymp;1 m），因此不需要以更高的RF功率进行传输。
表1.基于X-CTU软件的传感器和协调器节点的配置
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参数 |
价值和单位 |
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工作频道（CH） |
2.415 GHz |
|
波特率（BD）bps |
115,200 bps |
|
数据位 |
8 |
|
停止位 |
1 |
|
平价 |
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