Оптимизация энергопотребления вычислительных устройств интернета вещей с использованием адаптивных методов обработки данных

Abstract

Автономные вычислительные узлы интернета вещей питаются от первичных химических источников ограниченной ёмкости, и доминирующей статьёй расходования заряда остаётся радиоканал. Периодический сбор данных с фиксированным шагом порождает избыточный по информативности трафик при жёстко ограниченном ресурсе элемента питания. Цель работы – количественно оценить выигрыш по среднему току и календарному ресурсу узла от переноса обработки данных на сам узел через адаптивные механизмы: выборку по значимому приращению, сжатие полезной нагрузки и локальную агрегацию событий. Построена авторская энергетическая модель узла на базе приёмопередатчика LoRa и микроконтроллера низкого энергопотребления; для четырёх сценариев рассчитан суточный баланс заряда по подсистемам и ресурс при питании от элемента Li-SOCl2 ёмкостью 2600 мА·ч. Средний ток снижается со 141,5 до 40,6 мкА, что соответствует сокращению энергопотребления на 71,3% и продлению ресурса с 1,94 до 6,75 года. Основной вклад вносит сокращение числа и длительности передач, а не сжатие; после устранения избыточного трафика радиоканал удерживает около 88% суточного заряда. Autonomous computing nodes of the Internet of Things are powered by primary chemical cells of limited capacity, and the radio channel remains the dominant item of charge expenditure. Periodic data collection with a fixed step generates information-redundant traffic under a strictly limited battery resource. The aim is to quantitatively assess the gain in average current and calendar service life of a node obtained by moving data processing to the node through adaptive mechanisms: send-on-delta sampling, payload compression, and local aggregation of events. An author energy model of the node is built on a LoRa transceiver and a low-power microcontroller; for four scenarios the daily charge balance by subsystem and the service life are calculated for a Li-SOCl2 cell of 2600 mAh. The average current decreases from 141.5 to 40.6 uA, which corresponds to a 71,3% reduction of energy consumption and an extension of the service life from 1,94 to 6,75 years. The main contribution comes from reducing the number and duration of transmissions rather than from compression, after which the radio channel still holds about 88% of the daily charge.