超省电型应用设备中的电源管理设计

长期以来，在所有的业界和市场中，我们一直都能看到对于能够长期运作的高能效、电池供电型设备的需求；随着物联网（IoT）的兴起，嵌入式设计人员正把大量精力放在关注「超省电」设备的电源管理。

当考虑到需要某种形式无线连接的电池供电型设备时，无论在简单的点对点无线网络配置，或是更复杂的星型或网状网络中，这都尤为真切。 有许多被认为非常适合超省电设备类型的应用，其中一个典型的例子是无线传感器节点，从功能上看，它是一个需要长期运行（在某些情况下长达几年）同时采用电池供电的相对简单设备。

要为这类应用建构成功的产品，开发人员必须考虑整个设计的诸多方面。 这些设计考虑不仅包括微控制器（MCU）和它的能效等级，而且也包括系统中的其他元素，例如无线接口（不仅仅是物理实现，也包括使用的无线协议）、系统级电源管理（例如，整合到MCU中的低压差调节器或者专用电源管理IC）、传感器、以及需要收集和处理传感器数据的模拟功能。

图1显示了无线传感器节点的关键组成部分。 让我们首先从MCU开始讨论，这是设计的核心。 对于电池供电的无线传感器节点来说，MCU必须具备超高的能效。 RF协议和数据处理的需求（可能用于讯号调节和数字讯号处理）将可能决定32位或者8位MCU的选择，尽管如此，无论MCU如何选择，许多低能耗需求依然是必要的。

图1 典型的无线传感器节点架构

例如把MCU从超低功耗模式唤醒到全速运行模式的时间长度（例如2微秒），将对节省电池电量产生显著差异；在这种情形下，MCU唤醒时间越短越好。 在MCU进行功耗模式转换期间，它不能做任何有意义的事情。

其他两个也对系统级能耗具备显著影响的参数是：低功耗模式下的能耗（应当小于1微安培）和工作模式期间的能耗（这取决于使用的MCU核心以及MCU自身的制程技术，通常应当在150微安培/MHz或以下）。 也有其他因素影响能效，但是这三种因素（计算需求、低功耗模式时的能耗和工作模式时的能耗）是最基本的架构考虑因素，将大幅影响应用中MCU的选择。

系统设计人员也应仔细考虑所选择的MCU有多少能力是不仰赖CPU核心本身的。 例如，透过传感器接口的自主处理能力能够显著节省能耗。 自主型传感器接口透过MCU为传感器提供触发讯号（或者电源），能够读回和解释结果，直到获得「有用」数据以后才唤醒MCU，这对于延长系统电池寿命大有帮助。

例如图2所示，Silicon Labs的EFM32 MCU架构结合了自主型低能耗传感器接口（又称为LESENSE）和电路板上的比较器，能够从周边传感器收集数据并且仅仅在有正确或者有用数据后才唤醒CPU，实现所有功能所需的超低功耗预算仅仅1.5微安培。

图2 32位的EFM32 MCU中的低能耗传感器接口（LESENSE）技术

虽然还有其他的MCU节能措施需要在超省电型应用中加以考虑，以我们的简单无线传感器应用范例来说，仍有很多除了MCU以外需要考虑的地方。 现在让我们转到无线连接组成部分，我们能够考虑几种显著不同的选项；无线拓扑（如图3所示）和协议选择（如图4所示）都将影响需要维持无线链路的功耗预算。

图3 网络拓扑范例

在某些情形下，采用私有sub-GHz协议的简单点对点连接可能看起来是合适的选择，因为它可能仅需要消耗最少的电池电量。 然而，这种简单的无线配置限制了传感器发挥作用的部署位置和范围。

建构在2.4GHz或者sub-GHz技术上的星状配置增加了传感器部署的灵活性，这意味着能够在同一网络中部署更多的传感器，但是这也可能增加用于传输数据的协议之复杂性，因而增加RF传输量，并且导致消耗更多电池电量。

第三个值得考虑的选项是基于协议堆栈（例如ZigBee）的网状网络配置。 虽然网状网络消耗最大的传感器节点电池电量，但是它也提供了任意节点间皆可相互传输的最大部署灵活性。 藉由无线协议堆栈（例如ZigBee），网状网络也能够提供具备自修复能力网络的最可靠部署选项（也就是说如果网络中的一个节点发生了故障，被发送的讯息仍然能够找到另一条路径而到达目的地）。

与网络配置选择密切相关的是必须传输的数据量，包括从节点到节点或者从节点到收集器。 在传感器节点，在无线链路上传输的数据量应当相对小（尤其是如果一些数据能够在节点的MCU上处理，那么仅仅需发送相关信息，而不是传输所有收集的数据）。

因此，ZigBee提供了最佳的网状网络解决方案；Bluetooth Smart是基于标准的、功耗敏感型点对点配置的最佳选择；专有型的sub-GHz解决方案在星型或者点对点配置中为网络大小、带宽和数据负载提供了最大的灵活性。 表1汇整了IoT应用中领先的RF技术的多种关键特性和好处。

表1 RF协议之间的主要不同点

考虑采用长距离（long-range）技术和平台（例如LoRa和Sigfox）也是有帮助的，它们支持高节点数量网络连接，具备最大数十公里传输距离并且仍然支持低功耗系统。 使用这些长距离无线技术，能够在极广的区域部署节能型传感器节点。

对于无线连接来说，另一个考虑因素是用来保护传输数据的加密设计；如何处理加密对超省电型设备产生很大影响。 例如，ZigBee加密内建在协议堆栈中，但是如果用于执行协议堆栈的MCU （或者处理器核心）没有适当的加密硬件，那么它将不得不采用软件方法，花费更多周期来执行算法。

举例来说，在一个具备AES硬件加速器的ARM Cortex-M0+处理器上执行128位的AES加密逻辑花费54个周期，而在没有硬件加速器的ARM Cortex-M0+处理器上，执行同样的加密逻辑将花费4，000个周期，大约是具备硬件加密支持MCU的80倍；当传感器节点在无线链路上接收或者发送数据时，这将对整体功耗产生显著的影响。

在IoT市场中，无线链路上的安全传输需求正在增加。 随着更加复杂的加密需求出现在无线网络中，这种超省电型设备中因加密功能而带来的电源管理考虑正变得日益重要，并且对于开发人员进行硬件选择带来显著的影响。

就节点范例中的传感器而言，有许多可以选择，从光、环境、到运动传感器。 传感器的选择最终是由你要测量什么而决定。 在我们的例子中将选择环境光强度测量；有几个选择可以用于测量环境光，以分离式感测组件开始，它们可以被设计实现非常低的功耗，但是这种方法把讯号的调节和处理负担放到MCU上。

其结果是MCU将需要在更长的时间周期内处于工作模式；更多外围将保持工作状态，例如模拟数字转换器（ADC）等，而整体系统功耗将会上升。 另一种选择是使用内建智能型环境光传感器，如图4所示。

图4 具备内建讯号调节功能的环境光传感器

把讯号调节内建到传感器中提供一些显著优势；被发送到MCU的数据将是可被应用快速且容易解释的相关数据，这意味着MCU能够尽可能长的保持休眠状态。 有预调节过的数据发送到数字接口，例如SPI或者I2C，也意味着MCU能够比使用自身ADC更有效的收集数据。 虽然这个范例中指定了环境光感测，但是许多其他传感器有类似的实现方式，包括内建的智能且能提供数据给主机MCU，这些都能实时实现降低整体系统功耗的目标。

省电型设备应用中最后的设计考虑是简化系统本身供电。 取决于应用中使用的电池类型，如果需要比电池所提供更多的电压或电流，通常需要升压转换器或者升压开关调节器。 例如，如果你正在使用1.5V单节钮扣电池，但是需要为MCU产生3.3V供电，那么当考虑整体设备电源管理时，你需要考虑支持这个功能。

因此在这里的慎重选择可能再次对系统的整体功耗产生重要影响；大多数可用的升压转换器消耗大约5~7微安培电流，但是如果设备大多数时间处于休眠模式，那么这将是一项沉重的负担。 现在已经有具备1微安培功耗甚至低至150nA的升压转换器（同时维持高升压效率）供选择。

对于更复杂的系统，考虑采用电源管理芯片（PMIC）更精确地控制整个系统是值得的；从单一电源，你能够产生多个电压以驱动嵌入式系统中的不同组成部分，调谐每一电压能够提供恰好的应用所需，而没有任何能源浪费。

例如，你能够单独为系统中的无线部分提供电源，这意味着无线部分能够在不使用时完全的关闭（如果协议支持这种能力）；或者，如果你有支持I/O和核心分别供电的MCU，你能够透过使用PMIC再次获得最佳MCU能耗，并且也能够为应用中使用的传感器提供单独的电源。

高质量的PMIC也将为一般系统控制提供额外的功能，例如看门狗定时器（watchdog timer）和回复能力。 PMIC不适合所有的应用，部分原因是由于额外的成本，但是在可承受额外成本的应用中，PMIC方式代表了超省电型应用中整体系统能耗管理的极佳途径。

总之，在开发电池供电的超省电型应用中，有多种不同的系统设计方面涉及其中。 不仅仅是半导体组件选择和软件整体设计，还包括无线协议堆栈、加密和数据处理等，都是重要的考虑因素。 每一种设计都能够显著影响系统的总体功耗预算，帮助你建构具备最大化电池有效使用寿命的超省电型设备，这正是良好的IoT系统设计的关键所在。