מהם מעבדי DSP ורשתות חיישן אלחוטיות?

(FLT:0) תהליכי אותות דיגיטליים (DSPs)BuildFLT) 1 הם מיקרובקרים מיוחדים אופטימיזציה עבור פעולות מתמטיות בזמן אמת כגון סינון, אבולוציה, ושינויים מהירים ארבעהier. בניגוד CPUs, DSPs תכונה מכפיל לחות מבוזרת, הוראות חד-מטווח יחיד, ארכיטקטורות זיכרון ייעודיות המאפשרות לעבדים באופן קבוע של נתונים אלחוטיים או סטנדרטיים אחרים, ללא כל אחד, בדרך כלל, ללא מגבלות חשמליות, או חומרים חשמליים, או סטנדרטיים, או סטנדרטיים, או רשתות אבטחה אלחוטיות, או סטנדרטיות, או סטנדרטיות, כולל חיישנים חשמליים, באופן קבועות, או סטנדרטיות, כגון:

הסינרגיה בין שתי טכנולוגיות אלה היא טבעית.חיישנים מייצרים אותות אנלוגיים גולמיים הדורשים מיזוג, סינון, והמרות לפני שניתן להוציא מידע משמעותי.מעבדי DSP מצטיינים בדיוק במשימות אלה.כאשר הם מסודרים יחד, DSPs להתמודד עם העומס חישובי הכבד המקומי ב-The חיישן node או בשער, בעוד WSN מספק קישוריות גמישה, נמוכה על פני שטח רחב זה, שילוב של תבניות חישוביות חכמות, וסביבות חכמות, שיכול לפעול על גבי מערכתיות, על פני סביבתם, על בסיס חכם, ובאופן עצמאי.

למה אינטגרציה חשובה: יתרונות הליבה

יכולת ההרחבה של ההרחבה ישירות לתוך WSN Nodes - או בקצה הרשת - מבלי להסיר כמה יתרונות טרנספורמטיביים החיוניים לסביבות חכמות בעולם האמיתי.

זמן אמת, עיבוד נמוך-לא-עוצמה

ביישומים כמו תיאום רכב אוטונומי או סגירת בטיחות תעשייתית, אפילו מילימטרים של עיכוב יכולים להיות קטסטרופליים.על ידי עיבוד נתונים על החיישן עצמו, DSPs לחסל את הזמן העגול לשרת מרכזי.אדריכלות זו מעבד קצה מבטיח כי החלטות - כגון זיהוי דליפת גז או הכרה באלגוריתם של צללית אנושית - מאושר בתוך חלון הנדרש:0Sampn-of-of-of-of-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-in-in-in-in-in-in-up-up-in-in-up-up-in-in-in-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-up-in-in-up-in-in

אנרגיה באמצעות ניכוי נתונים

שידור אלחוטי צורכת הרבה יותר כוח מאשר חישוב מקומי.A טיפוסי WSN node עשוי להוציא 80% מאנרגיה הסוללה שלה על תקשורת רדיו.DSP מעבדים מאפשרים FLT:0on-node מיצוי FLT:1; במקום זרמת גלפורות גולמי, הצומת משדר רק חבילה קטנה המכילה תוצאה של זיהוי, תווית או מדד נגזר, לדוגמה, חיישן מופעל על ידי הפעלת רשת פשוטה יותר של כדור הארץ יכול להפוך את הדם של ארבעה קטינה.

איכות אותות מוגברת וכלכלה

אותות חיישן Raw כמעט תמיד מזוהמים על ידי רעש, הפרעה וחפצים סביבתיים.DSP כגון סינון אדפטי, Kalman סינון, ו גלט דהנוינג יכול לשחזר אותות נקיים בזמן אמת. במערכת ניטור אקוסטית של בניין חכם, למשל, ניתוח DSP יכול להבחין בין צליל חלון פורץ לבין רעמים, דיכוי אזעקה תוך שמירה על רגישות גבוהה.

סקלאלה ומודולריות

מכיוון ש-DSP-enabled nodes מטפלות בעיבוד מקומי, הענן המרכזי או השרת משוחרר מעומס נתונים גולמי ועיבוד מראש.זה הופך אותו פשוט לקנה מידה של סביבה חכמה מעשרות עד אלפי צללים מבלי לטעון יתר על המידה את עמוד השדרה של הרשת.Integrators יכולים לערבב ולתאים סוגי חיישן - tempture, לחץ, מצלמה, מיקרופון - כל אחד עם קושחה משלה, ומצטבר רק באירועים משמעותיים ברמה זו.

אדריכלות טכנית של אינטגרציה DSP-WSN

כמה דפוסים אדריכליים הופיעו כדי לשלב מעבדי DSP עם רשתות חיישן אלחוטיות.הבחירה תלויה בעקביות של היישום, כוח, ומגבלות עלות.

DSP-on-Node (Edge Processing)

כאן, שבב DSP ייעודי או מיקרובקר עם סט הוראות DSP ממוקם ישירות על החיישן node.זוהי הגישה הנפוצה ביותר עבור יישומים בזמן אמת.DSP מדגימה את האות האנלוגי באמצעות ADC משולב, מבצע סינון וניתוח, ולאחר מכן עובר תוצאה דלת-נתונים נמוכה עבור רדיו Node עבור מפיצים כגון LTF:0exir:2Fexive עם מערכת קודמו-Flasti-pive עם פתרון 1P2pive.

DSP ב- Gateway (Fog Processing)

עבור יישומים הדורשים יותר כוח חישובי מאשר צומת זעיר יכול לספק - כגון ניתוח וידאו או multi-ערוצי אודיו beamforming - נתונים של Rew עשוי להיות זרם אל שער סמוך.שער זה, לעתים קרובות פלטפורמה מוטבעת יותר חזק כמו NVIDIA Jetson או Raspberry Pi עם DSP האצה, תהליכים אותות ממספר רבדים לפני שליחת סיכומים לענן.

DSP (שלב עיבוד)

בסביבה חכמה מתקדמת, מספר צניפים עשויים לתאם לפתרון בעיה באופן קולקטיבי.לדוגמה, למקם מקור קול במשרד חכם, כמה מיקרופון כל צומת זמן - של הקצאת זמן באמצעות DSP המקומי שלהם, ולאחר מכן להחליף את ההערכות הללו על WSN כדי לבודד את המיקום של פולטטר.

יישומים מרכזיים בסביבה חכמה

השילוב של DSP ו-WSN כבר מעצימים מגוון רחב של פריסות בעולם האמיתי. להלן הם חלק מהתחומים המשפיעים ביותר.

בתים חכמים: נוחות, ביטחון, וחיסכון באנרגיה

בהגדרות מגורים, DSP-enhanced WSNs מאפשר בקרת אקלים הסתגלות.רשת של חיישנים טמפרטורה ולחות, כל אחד עם מסנן DSP מקומי, יכול בממוצע לקרוא ולדח את הבירות לפני שליחת התאמה נקודתית לחיישנים תרמוסטטיים חכמים. Motion עם DSP- אינפרא אדום פנימי מקומי (PIR) זיהוי יכול להבחין בין חיית מחמד יקרה לאדם intru, צמצום חיישנים כוזבים של אודיו נמוך וזיהוי של מים.

ערים חכמות: תנועה, זיהום ובטיחות ציבורית

סביבות עירוניות צפופות בנתונים של חיישן:0 (מערכות ניהול הנדסת חשמל) 1 (FLT:1) להשתמש DSP-eexe מאובזר מגנטימטרים וחיישנים מוטמעים אקוסטיים בכבישים לספור כלי רכב, לסווג אותם (מכונית, משאית, אופנוע), והערכה מהירות - כל זאת בזמן אמת - נתונים מעובדים מתואמים את תחנות ניטור איכות האוויר כי דגימות גזים יכולים ליישם כמה שניות של מיקרופון מבוסס DS.

אוטומציה תעשייתית ותחזוקה חיזוי

התעשייה 4.0 מסתמכת במידה רבה על ניטור המצב. רצפת מפעל מצוידת בתנודות ברשת אלחוטית, טמפרטורה וחיישנים נוכחית - כל אחד עם DSP מוטבע - יכול לזהות סימנים מוקדמים של ללבוש, חוסר איזון, או אי-השמדה.הDSP מפעיל אלגוריתמים ספקטרליים (למשל, ניתוח מעטפה) כדי לזהות תדרי עכבות של מערכת תחזוקה, כאשר דפוס מבסיס, לא משדר התראה לתחזוקה מוקדמת, לעתים קרובות, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, בדיקות אופטיקה של שיטות תחזוקה של 1FDFDF מתוכנן מראש, מנקה, מנטרטציה, מנקה, מדגמים, ממכשירים של שיטות תחזוקה, מנטראקטיביות של תכונות אלה ממכשירים של תכונות אלה מנטרט.

בריאות: מעקב מרחוק

צגים בריאים ללבוש - כולל ECG כתמים, הדופק oximeters, ו לפקחי גלוקוז רציף - ליצור כמויות עצומות של נתונים. מטבוליזם עיבוד DSP בתוך המכשיר לביש מאפשר זיהוי בזמן אמת, הסרת חפצים, ודחיסת נתונים לפני שידור לסמארטפון או מדבקת ענן.זה מפחית את הנטל על הקישור האלחוטי (לעתים קרובות אנרגיה נמוכה) משמר חיים עבור סוללות, לחץ דם נדיר, וחיישנים DSP יכול לזהות באופן אוטומטי או ממריצים.

החקלאות החכמה

חקלאות Precision משתמשת ב- WSN כדי לפקח על לחות הקרקע, עלות רטובות, ותנאים מיקרו-קלידיים. מעבדי DSP יכולים לנתח קוראי חיישן גולמי כדי לחדד מודלים של evatranspiration על הצומת, מה שגורם השקיה רק כאשר הכרחי. חיישנים אקוסטיים עם DSP יכולים לספור מכשולים חרקים כדי להעריך אוכלוסיות מזיקים.

אתגרים לOvercome

למרות הבטחתו, שילוב מעבדי DSP עם רשתות חיישן אלחוטי אינו ללא היורדים. מהנדסים חייבים לנווט כמה אתגרים טכניים וכלכליים.

צריכת חשמל לעומת ביצועים

אלגוריתמים DSP בעלי ביצועים גבוהים דורשים מחזורי שעונים נוספים ולכן יותר אנרגיה.בעוד ש-DSPs כוח נמוך קיים, פועל מודלים מורכבים למידת מכונה או FFTs ברזולוציה גבוהה יכול לנקז במהירות סוללה קטנה.מעצבים חייבים לאזן במהירות מורכבות אלגוריתמית עם תקציבי חשמל, לעתים קרובות להעסיק רכיבה על אופניים חובה - חתירה DSP רק כאשר מתרחשים אירועים משמעותיים.FLT:0Research באדריכלות DSP, אך עדיין נמשך ל-R.

עלויות חומרה ומיניטוריזציה

הוספת שבב DSP לכל חיישן Node מגביר את עלויות החוק ואת שטח לוח.עבור WSN רגישים בעלות מאות או אלפי צמתים, זה יכול להיות אסרטיבי. Integrated SoCs המשלבים רגיש, DSP ורדיו על שבב אחד מטפל זה, אבל העלות היחידה שלהם עדיין גבוהה יותר ממיקרו-בקר פשוט.

אבטחה ופרטיות נתונים

WSNs משודרים מטבעם, מה שהופך אותם פגיעים ל-Eavesdropping ו- spoofing. כאשר DSP nodes מעבד נתונים רגישים - כגון הקלטות אודיו או חיוני רפואי - את השלמות והסודיות של הנתונים המעובדים חייב להיות מוגן. מוצפן ופרוטוקולים אימותים חייב להיות קל מספיק כדי לרוץ על נקודות מחוספס משאבים ללא הקרבה של ביצועים בזמן אמת, אם הם אלגוריתמים ועדכונים על קושחיקה קריטיים, הופכים להיות אלגוריתמים, להיות אלגוריתמים קריטיים.

אפשרויות וסטנדרטים

הנוף WSN מופץ על פני פרוטוקולים אלחוטיים: Zigbee, Z-Wave, Bluetooth Mesh, Messenger, Wi-Fi HaLow, ורדיוי תת-GHz קנייניים. DSP מבוססי nodes חייב להתערב עם תשתיות קיימות ופלטפורמות ענן.חוסר סטנדרטיזציה בפורמטים וממשקי עיבוד יכולים להוביל לתקני מנעול וכאבי ראש פתוח כמו 1451 חכמים (טר) לממשק זה, אך ניסיון לא סטנדרטי לאימוץ זה, אבל הוא ניסיון.

כיוונים עתידיים

מסלול האינטגרציה של DSP-WSN מצביע על אינטליגנציה גדולה יותר, כוח נמוך יותר, וניתוק חזק יותר עם טכנולוגיות מתפתחות.

AI ב- Edge עם TinyML

מודלים של למידת מכונות, לאחר התחום הבלעדי של שרתי ענן, הם עכשיו דחוסים ומופצים על מיקרובקרים DSP-enabled - שדה המכונה FLT:0TinyMLirFLT:1 . ASP coprocessor יכול להאיץ רשת עצבית הקצאה עבור משימות כמו מילת מפתח, מחווה, זיהוי, וזיהוי אנומלי (TensorFlow Lite מיקרו, CIS) לא מצפה חיים חמים יותר.

5G ו-Masive IoT

הגלגול של רשתות 5G, עם יכולת תקשורת מסוג המכונה מסיבית שלה (mMTC), יתמוך בגנות חסרות תקדים של צמתים חיישן משולב עם נקודות מחשוב קצה הכוללות מערך DSP רב עוצמה, 5G יאפשר תיאום בעל עוצמה נמוכה על פני מחוזות עיר חכמה או גידול קמפוסים תעשייתיים.

אנרגיה קצירת אנרגיה ועצמות עצמית

התקדמות בקצירת אנרגיה - מקרינת השמש, תרמית, רטט או מקורות RF - הופכת את חידת חיישן מופעלת עצמית למציאות. כמו מעבדי DSP להיות יעילים יותר, הם יכולים לפעול לסירוגין על אנרגיה מקצרת, לאחסן אותו ב capacitors ולבצע עיבוד פורץ כאשר מספיק אנרגיה זמין.זה יבטל תחזוקה סוללות במתקני מרוחקים או קשים לגישה, להרחיב באופן דרמטי את הפריסה לסביבות חכמות.

עיבוד אותות גמישים והתאמה

אלגוריתמים עתידיים של DSP יתאימו בזמן אמת לשינוי התנאים הסביבתיים.לדוגמה, מנגנוני סינון מסנן של צומת יכולים להסתגל בהתבסס על רמות רעש מזוהות, או קצב הדגימה יכול להשתנות באופן דינמי כדי ללכוד אירועים טרנספורמטיביים תוך שמירה על כוח במהלך תקופות שקטות. למידת מכונה תאפשר התנהגות הסתגלות כזו ללא תכנות מחדש מפורש, מה שהופך סביבות חכמות יותר אוטונומיות וחזקות.

מסקנה

השילוב של מעבדי DSP עם רשתות חיישן אלחוטי מייצג גוש בנייה בסיסי לסביבות חכמות.על ידי מתן אפשרות בזמן אמת, יעילות אנרגיה, עיבוד נתונים מדויק בקצה, טכנולוגיות אלה יכולות יישומים שהיו פעם חומר מדע בדיוני - מבניינים רגולטוריים עצמיים ועד מעקב אקוסטי רחב העיר, בעוד אתגרים מעובדים בכוח, עלות, ביטחון, ובינלאומיות להישאר חידושים מתמשכת בסיליקון נמוך, זעירים, 5Git פועלים ביעילות על פני מערכות בקרה חכמות, והופכים ל-לפיתוח חומרים אלה אינם מסוגלים חישוביים.