在支持連續(xù)觀測（采樣、處理、通信）的應用中，系統(tǒng)架構(gòu)師常常不得不解決噪聲與功耗相互對立的關(guān)系，因為噪聲最低的解決方案很少正好也是功耗最低的解決方案（就特定功能類別的器件而言）。例如，MEMS加速度計常常用作遠程傾斜測量系統(tǒng)的核心傳感器。表1顯示了兩款不同產(chǎn)品的重要特性，它們提供目前在業(yè)界領(lǐng)先的噪聲或功耗性能：ADXL355（低噪聲）和ADXL362（低功耗）。

 

表1. MEMS加速度計比較

 

表1包括四行，其中三行對應ADXL362的可選工作模式，剩下的一行給出了ADXL355的主要指標。從這一權(quán)衡空間的關(guān)鍵邊界開始，ADXL355的噪聲比最低功耗模式的ADXL362要低幾乎27倍，但前者的功耗要高得多。性能要求更具挑戰(zhàn)性的應用可能需要考慮ADXL362的最高性能模式，此時ADXL355的噪聲要低9倍，但ADXL362的功耗要低13倍。

 

在不需要連續(xù)觀測的應用中，平均功耗與噪聲的關(guān)系變得更有意義?；蛟S令人難以置信，但噪聲和功耗的關(guān)系甚至可能變成互補式。這對開發(fā)人員來說無疑是個好消息。因為在之前的設(shè)計中，開發(fā)人員可能因難以確定該讓功耗還是性能主導其設(shè)計而延誤了時機。而現(xiàn)在，無需等待其他人在這一權(quán)衡中做出決定，智能傳感器架構(gòu)師可自行對權(quán)衡范圍內(nèi)的相關(guān)選項進行量化；這一做法將重新定義架構(gòu)師的工作。

 

 

為了量化特定應用的相關(guān)選項，首先需要對信號鏈做一些假設(shè)，因此可以從概念架構(gòu)開始。圖1是智能傳感器架構(gòu)的一般例子，其中包含了最常見的功能。

 

圖1. 智能傳感器架構(gòu)

 

 

智能傳感器節(jié)點中的信號鏈從核心傳感器功能開始。最基本形式的核心傳感器也稱為變換器，其將物理條件或?qū)傩赞D(zhuǎn)換成代表性的電信號。傳感器的比例因子描述其電響應與其監(jiān)控的物理屬性或條件的線性關(guān)系。例如，提供模擬輸出的溫度傳感器（如AD590）的比例因子單位為mV/°C；數(shù)字加速度計（如ADXL355）的比例因子用LSB/g或碼數(shù)/g來表示。

 

 

信號鏈（圖1）的下一個功能模塊是濾波器。這一級的作用是降低核心傳感器可能支持，但與應用無關(guān)的頻段中的噪聲。在振動監(jiān)控應用中，這可能是一個帶通濾波器，它將隨機振動與可能指示機器壽命減損的特定頻譜特征分離開來。在傾斜傳感器中，這可能是一個簡單的低通濾波器，例如移動平均濾波器。這種情況下，時長是建立時間與濾波器輸出殘余噪聲之間的一個重要權(quán)衡因素。圖2顯示了ADXL355艾倫方差曲線的例子，它表示相對于產(chǎn)生測量的均值時間，測量的不確定性（噪聲）。

 

圖2. 艾倫方差曲線：ADXL355和ADXL362

 

 

校準功能的作用是通過應用校正公式來提高測量精度。在要求極高的應用中，通常是在嚴格受控條件下進行測量，通過直接觀測傳感器響應來獲得此類校正公式。例如在傾斜傳感器應用中，校準過程涉及到觀測MEMS加速度計在多個不同方向上相對于重力的輸出。這種觀測的一般目標是觀測傳感器對足夠多取向的響應，從而求解如下關(guān)系式（參見方程1）中所有12個校正系數(shù)（m11、m12、m13、m21、m22、m23、m31、m32、m33、bx、by、bz）：

 

 

方程1中的校正系數(shù)用于處理偏置、靈敏度和對準誤差。此公式還可以擴展以包括更高階傳感器特性（非線性）或環(huán)境相關(guān)性（溫度、電源電平）。

 

 

數(shù)據(jù)處理功能用于將校準且濾波的傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適當?shù)臏y量結(jié)果以對應用提供最佳支持。在振動監(jiān)控系統(tǒng)中，這可能是簡單的RMS-DC轉(zhuǎn)換或帶頻譜報警的快速傅里葉變換(FFT)（參見ADIS16228）。在傾斜檢測應用中，智能傳感器會利用方程2、方程3或方程4將傳感器對重力的加速度響應轉(zhuǎn)換成方位角估計值。

 

 

這三個關(guān)系式分別代表使用一個、兩個和三個加速度計測量結(jié)果的傾斜估計，假設(shè)各加速度計完全正交。

 

 

通信/存儲功能支持所有物聯(lián)網(wǎng)云服務的數(shù)據(jù)分級和連接（加密/安全、存儲和分析）。

 

 

電源管理(PM)功能對典型智能傳感器有三個作用。第一個作用是管理信號鏈中所有器件的上電時序要求。第二個作用是將電源供應轉(zhuǎn)換成適當?shù)碾妷簛碇С中盘栨溨兴衅骷淖顑?yōu)運行。最后一個作用是在以一定時間間隔進行測量的系統(tǒng)中，提供排程信號來觸發(fā)每次測量事件。

 

周期供電是識別智能傳感器節(jié)點中此類斷續(xù)操作的常見方法。在兩次測量事件之間，智能傳感器處于低功耗（或零功耗）狀態(tài)，這種技術(shù)有助于節(jié)能。圖3顯示了一個采用此技術(shù)的智能傳感器在一個完整測量周期上的瞬時功耗。

 

圖3. 基本周期供電圖

 

方程5提供了一個利用圖3所示運行特性來估算平均功耗(PAV)的簡單關(guān)系式。

 

 

PON是智能傳感器節(jié)點執(zhí)行采樣并處理數(shù)據(jù)以產(chǎn)生和傳輸相關(guān)測量結(jié)果的平均功耗。
 

POFF是智能傳感器節(jié)點支持低功耗睡眠模式所需的平均功耗。
 

tON是智能傳感器開啟、產(chǎn)生測量結(jié)果、將該結(jié)果傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)云、然后關(guān)閉所需的時間。
 

tOFF是智能傳感器處于靜止狀態(tài)（睡眠模式或完全關(guān)斷）的時間。
 

T為平均測量周期時間。

 

 

在其開啟時間(tON)內(nèi)，智能傳感器通常會經(jīng)歷多個不同運行狀態(tài)。圖4和方程6顯示了一個示例序列，其將開啟時間分為四段：初始化、建立、處理和通信。

 

圖4. 智能傳感器測量周期序列

 

 

tI是初始化時間，代表從施加電源(VSP)到信號鏈中的各器件準備好支持數(shù)據(jù)采樣和處理的時間。

 

tS是建立時間，代表從第一個數(shù)據(jù)樣本到濾波器輸出(VSM)建立于足夠高的精度水平的時間。

 

tP是處理時間，代表從濾波器建立到產(chǎn)生測量結(jié)果所需的時間。這可能包括應用校準公式、專門的信號處理以及根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)安全協(xié)議進行數(shù)據(jù)加密的時間。

 

tC是通信時間，代表連接云服務、發(fā)送加密數(shù)據(jù)以及支持差錯校驗或身份驗證服務所需的時間。

 

 

根據(jù)測量周期的階段劃分（圖4），很明顯，在濾波器建立時間這一段中，噪聲可能會影響周期供電的智能傳感器節(jié)點的功耗。一般而言，來自均值操作的噪聲幅度的降低量與均值時間的平方根成比例，而能耗的增加量與均值時間是直接比例關(guān)系。因此，噪聲幅度降低10倍會引起能耗（濾波建立期間）增加100倍！這種不成比例的權(quán)衡關(guān)系很快會對只需最少濾波（最低噪聲）的傳感器有利。

 

 

考慮圖5所示的微波天線平臺，其?？吭谝粋€塔式平臺上。在此類通信系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)鏈路的可靠性取決于指向角的精度。為了維持指向角，可能需要手動調(diào)整，特別是地震或其他原因擾動了天線所?？康钠脚_之后。此類遠程維護的成本高昂，而且不能及時響應，因此，作為維護響應策略的一部分，一家天線運營商正研究利用MEMS加速度計監(jiān)控天線方向變化的可行性。

 

圖5. 微波天線平臺

 

系統(tǒng)架構(gòu)師根據(jù)最基本的功能要求開始了此次調(diào)研：維持各天線平臺的可靠通信。該系統(tǒng)中，可靠的數(shù)據(jù)通信要求天線指向角始終位于天線的半功率波束寬度（HPBW，參見圖5）以內(nèi)。因此，他們決定：如果天線在短時間內(nèi)的方向變化達到天線HPBW的25%，那么就觸發(fā)一次實地維護需求。

 

在支持此目標的誤差預算內(nèi)，架構(gòu)師允許傾斜測量的峰值噪聲為測量目標（HPBW的25%）的10%。為簡明起見，架構(gòu)師還指定噪聲峰值等于噪聲均方根(rms)值的3倍。方程7反映了所有這些限定條件，并將其簡化為一個關(guān)系式，即傾斜測量中的噪聲必須小于HPBW/120。

 

 

方程8是該角度噪聲要求與MEMS加速度計的相同性能指標的關(guān)系式，它是通過如下方式得來：將方程7的結(jié)果代入方程2中的加速度和傾斜角基本公式。

 

 

因此，若天線的HPBW為0.7°，則加速度計的噪聲必須小于100 μg才能達到現(xiàn)有標準。

 

 

為使測量實現(xiàn)100 μg的不確定度，可以利用這一結(jié)果作為指標來確定各候選傳感器（表1）所需的均值時間量?；仡檲D2可知，ADXL355將需要約0.01秒（tS355 = 0.01，參見方程10）的均值時間才能達到要求。

 

對于ADXL362，可以做簡單的近似計算：因為其噪聲是ADXL355的9倍，所以為了達到相同的目標，需要的均值時間將是ADXL355的81倍（tS362 = 81 x tS355，參見方程11）。方程10反映了來源于ADXL355建立時間的能耗，方程11反映了來源于ADXL362建立時間的能耗（參見表1）。

 

 

出乎意料的是，對于該噪聲性能水平，最低能耗來自最低噪聲的加速度計，而不是來自最低功耗的加速度計。方程12將方程10和方程11中各傳感器的能耗估計值除以測量間隔（T = 10秒），得到建立時間對功耗的估計貢獻。

 

 

 

本文揭示了一種特殊情況，即最低功耗解決方案是由噪聲最低的核心傳感器實現(xiàn)的，而不是由功耗最低的傳感器實現(xiàn)的。新興物聯(lián)網(wǎng)應用對性能要求嚴苛，而可用能源則很有限；對于那些為此類應用開發(fā)智能傳感器方案的人士來說，這種解決途徑可能是一個重要的啟示。事實上，愿意了解并挑戰(zhàn)哪怕是最根本的范式的人士，可能會獲得更巧妙的解決方案。有時候，同一傳感器既能提供最高性能，又具有最低功耗。

 

作者簡介

 

Mark Looney [mark.looney@analog.com]ADI公司（美國北卡羅來納州格林斯博羅）的iSensor®應用工程師。自1998年加入ADI公司以來，他在傳感器信號處理、高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器和DC-DC電源轉(zhuǎn)換領(lǐng)域積累了豐富的工作經(jīng)驗。他擁有內(nèi)華達州大學雷諾分校電氣工程專業(yè)學士（1994年）和碩士（1995年）學位，并發(fā)表過數(shù)篇文章。加入ADI公司之前，他曾協(xié)助創(chuàng)立汽車電子和交通解決方案公司IMATS，還擔任過Interpoint公司的設(shè)計工程師。

 

本文轉(zhuǎn)載自ADI電機控制中文技術(shù)社區(qū)。