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Redes de sensores WiFi de bajo consumo. Resumen Las redes de sensores inalámbricas o WSN, por sus siglas en inglés, demandan metodologías de diseño de baja potencia que puedan manejar efectivamente la cantidad de energía provista para prologar la longevidad de los sistemas tanto como sea posible. Nodos alimentados por baterías son poco adecuadas en algunos casos, puesto que el mantenimiento, reemplazo y otros factores podrían hacerlo inviable, lo cual presenta la oportunidad del uso de energy harvesting como una opción factible. Las comunicaciones se presentan como un área de diseño crucial en las WSN, ya que estas se presentan como el bloque más demandante energéticamente. Es común encontrar diseños que adoptan estándares basados en el 802.15.4, como lo es ZigBee, los cuales fueron desarrollados con el afán de satisfacer la demanda de dispositivos electrónicos de bajo consumo. Debido a esto, es difícil pensar que un protocolo como WiFi, que tiene una demanda alta de energía, pueda ser una implementación viable para un sistema de este tipo. Sin embargo, con los últimos progresos en los estándares de este protocolo, así como estrategias y dispositivos de bajo consumo, es posible lograr diseños que permiten utilizar la ya tan conocida y propagada red de WiFi para WSN. En el presente trabajo se realizará un análisis a fondo sobre las particularidades de WiFi, enfocándose en el consumo energético y los escenarios en los que presenta beneficios a las WSN. Para esto se concretará un modelo de nodo sensor, donde se definirán los procesos necesarios para un sensado y transmisión de datos, tomando en cuenta los tiempos requeridos para dichas actividades. Posteriormente se describirá el hardware utilizado para la validación, medición y comparación de los protocolos WiFi y ZigBee, éste último siendo punto de referencia/comparación para redes de sensores inalámbricos. Ambos protocolos serán estudiados para conocer sus límites de implementación y en el caso de WiFi, como optimizarlo para prolongar su longevidad. Adicionalmente se realizará una simulación de un circuito de energy harvesting termoeléctrico el cual alimentará el nodo sensor con el afán de definir la viabilidad de este tipo de fuentes de alimentación en WSN, específicamente con comunicaciones WiFi. Índice Agradecimientos ........................................................................................................................... 2 Glosario de términos ..................................................................................................................... 3 1. Introducción ......................................................................................................................... 4 2. Objetivos ............................................................................................................................... 5 2.1 Organización de la memoria ................................................................................................. 6 3 Antecedentes ....................................................................................................................... 6 3.1 Definición de un Sensor ........................................................................................................ 6 3.2 Energy Harvesting ................................................................................................................. 7 3.3 Comunicaciones WiFi ......................................................................................................... 12 4 Caracterización del nodo WiFi ............................................................................................ 13 4.1 Máquina de Estados Finita ................................................................................................. 13 4.2 Análisis teórico de consumo energético............................................................................. 14 4.3 Descripción del hardware ................................................................................................... 17 4.4 Pruebas y análisis de variables ........................................................................................... 18 4.4.1 Caracterización de la carga ................................................................................................ 19 4.4.2 Escenarios de transmisión .................................................................................................. 21 4.5 Comparación de WiFi vs ZigBee.......................................................................................... 23 4.5.1 Descripción del módulo ZigBee .......................................................................................... 23 4.5.2 Mediciones ......................................................................................................................... 24 5 Caracterización del módulo de energy harvesting ............................................................. 27 5.1 Modelado del transductor .................................................................................................. 30 5.2 Cálculos para el acondicionamiento de energía ................................................................. 31 6 Conclusiones ....................................................................................................................... 34 7 Bibliografía.......................................................................................................................... 34 8 Anexo 1 ............................................................................................................................... 37 9 Anexo 2 ............................................................................................................................... 42 10 Anexo 3 ............................................................................................................................... 45 11 Anexo 4 ............................................................................................................................... 48 12 Anexo 5 ............................................................................................................................... 51 13 Anexo 6 ............................................................................................................................... 54 14 Anexo 7 ............................................................................................................................... 57 2 Agradecimientos Primero que nada, quisiera agradecer a mi esposa por su apoyo incondicional, paciencia y su manera de siempre poder mejorar mi estado de ánimo, sin ella la conclusión de esta etapa y el principio de la siguiente sería imposible. A mi director Roberto y todo el grupo de HOWLab, en particular a Ángel y Rubén, les agradezco haberme brindado su sabiduría en momentos difíciles, confianza y excelente compañerismo. De la misma manera a mis padres y hermanos quienes siempre daban las palabras de aliento necesarias y nunca dejaron de creer en mí. También agradecer al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) y al Consejo Sudcaliforniano de Ciencia y Tecnologia (COSCYT) por el apoyo económico que me brindaron. 3 Glosario de términos AC.- Corriente alterna (Alternate current). ACK.- Acuse de recibido (Acknowledgment). AD.- Analógico-digital (Analog-digital). AP.- Punto de acceso (Access point). DC.- Corriente directa (Direct current). FSM.- Máquina de estados finitos (Finite state machine). H2M.- Humano-máquina (Human to machine). IC.- Circuito integrado (Integrated circuit). IP.- Protocolo de internet (Internet protocol). LAN.- Red de área local (Local area network). LDO.- Regulador de baja caída de tensión (Low-dropout regulator). M2M.- Máquina-máquina (Machine to machine). MIC.- Código de integridad de mensaje (Message integrity code). MIMO.- Múltiples entrando – múltiples saliendo (Multiple in-multiple out). MR.- Modulo de radio. OFDM.- Multiplexación por división de frecuencias ortogonales (Orthogonal frequency división multiplexing). PS.- Ahorro energético (Power save). PSK.- Llave pre-compartida (Pre-shared key). RF.- Radio frecuencia. RTCC.- Contador de reloj en tiempo real (Real time clock counter). Rx.- Recepción. SoB.- Sistema en placa (System on Board). TCP.- Protocolo de control de transmisión (Transmission control protocol). TEG.- Generador termoeléctrico (Thermoelectric generator). TKIP.- Protocolo de integridad temporal de llave (Temporal key integrity protocol). Tx.- Transmisión. UDP.- Protocolo de datagramas de usuario (User datagram protocol). WEP.- Privacidad equivalente a cableado (Wired equivalent privacy). WPA.- Acceso WiFi protegido (WiFi protected access). WSN.- Redes de sensores inalámbricos (Wireless sensor networks). 4 1. Introducción Las redes de sensores inalámbricas, o WSN, proveen información vital del entorno para ayudar a mejorar el estilo de vida de usuarios, sin la necesidad de interacción humana o reduciéndola a lo más mínimo [1][2]. Es común encontrar estos sistemas siendo utilizados para monitorizar variables de condiciones ambientales [3], de estados médicos[4][5] o de salud estructural[6], entre otros. Usualmente tienden a depender de una fuente de energía como pueden ser baterías primarias o baterías secundarias (recargables), que tienen un ciclo de vida finito relativamente corto, teniendo que ser reemplazadas/recargadas. En algunos casos esto presenta un inconveniente mayor, ya que los nodos de una red pueden estar desplegados en zonas de difícil acceso[7] o áreas de ambientes extremos[9], haciendo que la sustitución de la fuente de energía sea algo poco viable. Una alternativa a estas fuentes de energía, es el uso de energías de origen ambiental provenientes del sol, vibraciones, radiaciones térmicas o señales de radio frecuencia mediante transductores[10]. Sin embargo, éstas tienden a proveer energía de manera intermitente y con una potencia relativamente baja [11]. Debido a esto, es necesario contar con metodologías y estrategias de diseño de bajo consumo para mejorar la administración de energía a través de los dispositivos, con el objeto de incrementar la vida útil al máximo [12], tanto en el caso de que ésta provenga de una fuente electroquímica o ambiental. En un nodo de WSN se pueden identificar cuatro bloques básicos con los cuales se pueden describir cualquier elemento de este tipo de manera general: fuente de alimentación, gestión de energía, captación y procesamiento de datos y radio comunicaciones (Figura 1). FUENTE DE ALIMENTACIÓN GESTIÖN DE ENERGÍA CAPTACIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS RADIO COMUNICACIONES Figura 1 – Bloques fundamentales de un nodo WSN Dentro de estos bloques, las comunicaciones inalámbricas representan uno de los sectores de mayor consumo energético que puede presentar un dispositivo. Es común el uso de protocolos como Zigbee, Bluetooth[13], 6LowPan u otros de tipo propietarios en las WSN [14], teniendo cada uno sus ventajas en distintos escenarios. Estos se presentan como soluciones altamente eficientes para nodos autónomos, puesto que su consumo energético se encuentra dentro de los más bajos. Sin embargo los protocolos basados en el 802.15 presentan un problema en despliegues sobre áreas metropolitanas, esto es que exhiben poca o ninguna infraestructura. Por otro lado protocolos basados en el 802.11, como lo es WiFi, tienen una red ampliamente desplegada en este tipo de zonas (Figura 2) y, actualmente, se encuentra utilizada en una gran cantidad de dispositivos. No obstante, no es común que estos protocolos sean usados en aplicaciones de sensores autónomos. 5 Figura 2 – Redes WiFi gratuitas en Zaragoza[15] La idea de que WiFi es un protocolo de alto consumo energético y que usualmente se utiliza para aplicaciones que requieren una tasa de transmisión de datos alta, son algunas de las razones por las que se piensa que no es viable una implementación de WSN con este tipo de comunicaciones [16]. Aunque esto es parcialmente cierto, actualmente presenta capacidades que podrían ser aplicadas a actividades de sensado. Las recientes mejoras de estos protocolos, fusionados con estrategias de ahorro energético y dispositivos electrónicos de bajo consumo pueden habilitar WSN con WiFi en ambientes de ciudades inteligentes [17]. 2 Objetivos El objetivo de este trabajo es comprobar la viabilidad ventajas e inconvenientes de un nodo para redes de sensores inalámbricas utilizando WiFi como protocolo de comunicaciones en áreas metropolitanas, domicilios, entornos de trabajo tipo ofcina/laboratorio o despliegues en la industria, puesto que son zonas donde habitualmente se utiliza el protocolo que mencionado La validación de esto podrá agregar otro tipo de posibilidades a los comúnmente implementados. Para ello se estudiará y caracterizará electrónicamente un sensor WiFi, medirá el consumo y comparará con un nodo sensor ZigBee. Adicionalmente se realizará un estudio entre el uso de una fuente de energía estática y otra de origen ambiental, para identificar el rango de escenarios donde resulten benéficos para la implementación deseada. En este sentido se analiza un elemento Seebeck, y propone un circuito 6 de acondicionamiento que permita la alimentación del citado nodo WiFi. Además se diseña una etapa intermedia que conmutará la carga cuando exista suficiente energía para iniciar operación, reduciendo consumos indeseados. Como nota adicional, se informa que parte de este trabajo ha sido enviado al 11th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices y al momento se encuentra en proceso de revisión (Anexo 1). 2.1 Organización de la memoria El presente documento se organiza en un capítulo de antecedentes, donde se le proporciona al lector información necesaria para el entendimiento del desarrollo expuesto en el trabajo. Posteriormente se estudia las actividades realizadas en una transmisión WiFi como validación teórica, de cara a definir un hardware para integración en una red de sensores. Dentro del mismo capítulo, se lleva al lector a una comparación entre WiFi, con TCP/UDP, y ZigBee, descubriendo las problemáticas y beneficios de cada uno. Para finalizar, se analiza la posibilidad del uso de una fuente de energy harvesting para alimentar al nodo sensor. Eso se lleva a cabo modelando el comportamiento de un elemento Seebeck y simulando una etapa de acondicionamiento de energía para la carga WiFi. 3 Antecedentes 3.1 Definición de un Sensor Una red de sensores puede tener una gran cantidad de nodos, los cuales pueden actuar de diversas maneras. De acuerdo con la relación con su entorno, se pueden clasificar como sensores, actuadores, interfaces, gateway y enrutador. Algunos de estos pueden presentar una o más de estas características (Figura 3). Sensor Actuador Interfaz Internet Figura 3 – Nodos en una red de sensores Una gran cantidad de sistemas WSN se enfocan primordialmente en aplicaciones de medición de variables en un entorno. Esto significa que un dispositivo extraerá la información requerida y la envíe a un sistema de mayor jerarquía, sin interactuar con otros nodos de la misma red. Tomando esto en cuenta, se pueden considerar ciertas estrategias de operación básicas: 7 · Sensado y transmisión temporizado.- Los nodos tomarán lectura de datos y los transmitirán a intervalos definidos. La cantidad de mediciones y envíos pueden variar, en algunos casos puede ser preferible agrupar una cantidad de medidas para su transmisión eventual en un solo paquete. · Análisis de evento.- Las mediciones se realizan a través de interrupciones o a intervalos definidos y las transmisiones solo se efectúan cuando se ha cumplido una condición dada; por ejemplo en caso de detección emanaciones de calor excesivas. · Disponibilidad en tiempo real.- El nodo permanecerá siempre en modo “escucha”, esperando instrucciones del sistema para medir y transmitir cuando se le requiera. Las primeras dos estrategias pueden satisfacer la mayor parte de las aplicaciones que requieran capacidades de sensado. En estos casos es posible mantener al módulo de comunicaciones en un estado de dormido la mayor parte del tiempo, donde deberá consumir una cantidad mínima de energía puesto que la información solo se enviará cuando ciertas condiciones se hayan cumplido. En un caso de disponibilidad en tiempo real, no es posible mantener el nodo en condiciones de consumo mínimo o apagado, ya que el sensor inalámbrico podría ser requerido en cualquier momento para la realización de una actividad. Dicho esto, en una gran cantidad de casos, una WSN puede ser considerada como una serie de dispositivos sensores que reportan información a un sistema. Esta definición se adapta a un escenario de un sistema WiFi, asociado a un AP central en modo infraestructura, donde el módulo de comunicaciones permanece inactivo la mayor parte del tiempo [18]. 3.2 Energy Harvesting Energy harvesting se puede describir como el proceso de recolectar energía de diversas fuentes ambientales para ser empleado en un arreglo electrónico, como podría ser un dispositivo móvil o una red de sensores. Aunque esta definición podría englobar a sistemas a gran escala como turbinas eólicas o generadores hidroeléctricos, el término de energy harvesting es comúnmente acuñado en el empleo de fuentes de energía renovable a micro escala. Existen diversas clasificaciones para los distintos tipos de energías (Figura 4) que se pueden extraer del entorno, en este trabajo se ha optado por una división similar a la propuesta por Penella y Gasulla [19] la cual abarca un espectro amplio de fuentes. 14 En el estándar IEEE1451[37] se define una interfaz inalámbrica para sensores, microprocesadores o sistemas de instrumentación, y se especifican los protocolos de radio para estas mismas interfaces. Dentro del mismo se define una máquina de estados finita para describir la funcionalidad de un nodo sensor, donde se definen tres estados básicos de operación. Este tipo de modelo no es específico a ninguna tecnología de comunicaciones, como se puede apreciar en el trabajo de Asensio et al. [38], así que es posible utilizar este concepto para la adecuación a un nodo sensor con WiFi (Figura 9). SENSAR DATOS DORMIR UNIRSE A RED REPORTAR DATOS ARRANQUE DE SISTEMA ¿FALTAN DATOS? NO SI ACTIVO INICIALIZACIÓN BAJO CONSUMO Figura 9 – Máquina de estados finitos WiFi 1. Estado inicial: Se inicializa el hardware relativo al microcontrolador (arranque de osciladores, periféricos, RTCC, etc.). 2. Estado activo: Se definen las actividades de sensado y transmisión en esta etapa. Mientras se estén tomando medidas, el nodo deberá tener habilitado el conversor AD para la adquisición de datos y una vez concluido esto se pasará a deshabilitar. En el caso de transferencia de mensajes, el módulo de radio WiFi deberá inicializarse para unirse a una red, reportar los datos y cerrar la conexión para reducir el consumo energético. 3. Estado de bajo consumo: El módulo de radio deberá estar apagado o en un estado de consumo mínimo, el microcontrolador se mantendrá en modo dormir y todos los periféricos se deshabilitarán para reducir la posibilidad de fugas. 4.2 Análisis teórico de consumo energético Continuando con la propuesta de Asensio et al. [38], se hará un análisis teórico para cuantificar la cantidad de energía consumida en las distintas etapas de la máquina de estados. Para lo cual se definen estados de consumo, donde se identificarán los estados energéticos en los que se 15 encontrarán el microcontrolador y el módulo de radio, siendo estos las cargas principales del nodo (Tabla 2). Tabla 2 – Estados de consumo para uC y MR Modo Energético 0 (ME 0 ) Modo Energético 1 (ME 1 ) Modo Energético 2 (ME2) Modo Energético 3 (ME3) uC Durmiendo profundamente (oscilador de bajo consumo, RTCC activo) Alta potencia (oscilador rápido ) Alta potencia (oscilador rápido) Alta potencia (oscilador rápido) MR Durmiendo profundamente o apagado Durmiendo profundamente o apagado Rx on Tx on Estos estados de consumo pueden llegar a variar dependiendo de las prestaciones que pueda presentar el microcontrolador. Es posible que se cuente con características como un arranque de sistema a dos pasos, donde se emplea un oscilador de baja velocidad para las tareas sencillas y se utiliza el oscilador rápido cuando se requiere un mayor desempeño. Ya definidos estos estados, se procede a la división de los tres estados de la FSM en sus cinco actividades primarias: inicialización, sensado de datos, unión a la red, reporte de datos y dormir; con sus respectivas sub-actividades. Para cada una de las sub-actividades se identifican los estados de consumo y se formulan ecuaciones, con las variables pertinentes, para tener una metodología generalizada adaptable a distintas configuraciones de hardware y poder calcular la carga utilizada en cada paso. Todos los datos utilizados en estos cálculos pueden ser extraídos de hojas de especificaciones y notas de aplicación (Tabla 3). Tabla 3 – Ecuaciones de carga por cada sub-estado para un ciclo de operación ACTIVIDADES SUB-ACTIVIDADES MODOS ENERGÉTICOS ECUACIONES Inicialización Inicialización de variables ME 1 ܫ௎஼ భൈ ݐூேூ ൅ ܳ௎஼಺ಿ಺ Inicialización del RTCC ME 1 Arranque de la alarma del RTCC ME 1 Cambiar modo energético ME 1→0 ܳ௎஼భ՜బ Sensado de datos Cambiar modo energético ME 0→1 ܳ௎஼బ՜భ 16 Activar sensor y puert o del perif érico ME 1 ܫ௎஼భൈ ݐௌாேௌைோ Adquirir datos ME 1 ሺܫ௎஼భ൅ ܫௌாேௌைோሻ ൈ ݐ஺஽ொ Unirse a la red Cambiar modo energético ME 1→2 ܫ௎஼భൈݐெோబ՜మ ൅ ܳெோబ՜మ Conectarse a la red disponible ME 2 ሺܫ௎஼భ൅ ܫெோమሻ ൈݐ஼ைே Reportar datos Cambiar modo energético ME 2→3 ܫ௎஼భൈݐெோమ՜య ൅ ܳெோమ՜య Transmitir datos ME 2 ሺܫ௎஼భ൅ ܫெோయሻ ൈ ݐ்௑ Cambiar modo energético ME 3→2 ܫ௎஼భൈݐெோయ՜మ ൅ ܳெோయ՜మ Recibir ACK (opc ional) ME 2 ሺܫ௎஼భ൅ ܫெோమሻ ൈ ݐ஺஼௄ Desconectarse del servidor y cerrar conexión ME 2 ሺܫ௎஼భ൅ ܫெோమሻ ൈ ݐ஼ாோோ஺ோ Dormir Cambiar modo energético ME 2→0 ܳ௎஼భ՜బ ൅ ܳெோమ՜బ Dormir ME 0 ܫ௎஼బൈ ݐ஽ைோெூோ Donde: ܫ௎஼ǡெோబǡభǡమǡయ: Corriente consuma por el uC y MR en los estados 0,1,2 y 3 respectivamente. ܳ௎஼ǡெோబǡభǡమǡయ՜బǡభǡమǡయCarga drenada por el uC y MR en las transiciones correspondientes a los modos energéticos. ܳ௎஼಺ಿ಺: Carga drenada por el uC en la inicialización. ݐௌாேௌைோ: Tiempo que requiere el sensor para captar datos. ܫௌாேௌைோ: Corriente del sensor mientras se adquieren los datos. ݐூேூ: Tiempo que necesita el uC para la inicialización. ݐ஺஽ொ: Tiempo que necesita el uC para la adquisición de datos de las entidades de sensado, e.j. convertidor A/D. ݐ஼ைே: Tiempo que requiere el MP para conectarse al AP central. ݐ்௑ǡ: Tiempo que se requiere para transmitir los datos del MR al AP central. ݐ஺஼௄ǡ: Tiempo que se requiere para recibir el mensaje de acuse de recibido del MR por el AP central. ݐ஼ாோோ஺ோǡ: Tiempo que se requiere para cerrar las comunicaciones entre el MR y el AP central. ݐ஽ைோெூோ: Tiempo en que el nodo está dormido. En un ciclo normal de vida, la etapa de inicialización solo ocurrirá una vez o muy pocas veces, considerando el peor de los escenarios donde el nodo se reinicie de manera forzosa. Con esta conjetura es posible inferir que el paso de inicialización puede ser obviado, pues representa una 17 porción insignificante de la carga utilizada. Dado esto, el total de carga consumida por ciclo puede ser simplificada de la siguiente manera: ܳ஼ூ஼௅ை ൌ ܳௌாேௌ஺஽ை ൅ ܳ௎ேூைே ൅ ܳோா௉ைோ்ா ൅ ܳ஽ைோெூோ 4.3 Descripción del hardware Para el diseño y comprobación del modelo anterior, se seleccionaron los siguientes componentes y herramientas de análisis: · Microcontrolador PIC24FJ256GA106 (Anexo 2). · Transceptor WiFi 802.11b MRF24WB0MA (Anexo 3). · Sensor de temperatura MCP9700A (Anexo 4). · Real ICE monitor de energía (Anexo 5). · Osciloscopio digital Picoscope 3206. La carga se encuentra conformada por un microcontrolador y transceptor que fueron seleccionados debido a sus modos de operación de bajo consumo y relativamente rápidos tiempos de transición. El PIC24FJ256GA106 y MRF24WB0MA pueden operar desde una fuente de 2.7 V a 5.0 V, lo cual afectará directamente a la cantidad de corriente consumida y a las perdidas por fugas. Para las pruebas que se realizaron, se usó como base la alimentación con un voltaje de 3.3V, el cual es común entre sistemas de este tipo. Aunque estos dispositivos no son los mejores en su clase, representan una media en dispositivos de bajo consumo y, consecuentemente, presentan un escenario no-óptimo para la base de este trabajo lo cual dará idea sobre las expectativas con dispositivos de mejores características. Ambos se encuentran integrados a manera de SoB en una misma placa llamada Flyport (Anexo 6), de OpenPicus, que fue seleccionada por sus características de plataforma abierta (Figura 11). Figura 10 – Nodo WiFi. El sensor de temperatura se seleccionó debido a su baja corriente de operación, la cual oscila en los 6uA. Opera con voltajes de 2.3V a 5.5V, tiene una precisión de ±2°C y se encuentra optimizado para convertidores ADC, lo que evita el uso de circuitos externos para el acondicionamiento de señal que pudieran consumir corriente adicional. Para las mediciones de tiempo y corriente del nodo se emplea el monitor de energía Real ICE. Este módulo puede medir corrientes desde 1uA hasta 1A con una precisión de una muestra por 18 microsegundo. Sin embargo estas mediciones tienen que realizarse en dos etapas, una donde se miden corrientes de 1uA hasta 9mA y otra que utiliza el rango de 1mA a 1A, que no puede ser modificado en tiempo de ejecución de código. En los casos que se requiera mayor resolución, se hará uso del osciloscopio digital. 4.4 Pruebas y análisis de variables Con el hardware anteriormente descrito y los datos técnicos recolectados de las hojas de especificaciones, se cuantifican la corriente consumida, así como los tiempos en cada fase y transiciones (Tabla 4). Estos resultados serán el primer indicio sobre la viabilidad de los componentes seleccionados como carga del sistema. Tabla 4 – Corrientes y tiempos teóricos CONSUMO ENERGÉTICO uC MR I0 10 µA 100nA I1 24 mA 100nA I2 --- 89 mA I3 --- 154 mA ISENSOR 6 µA --- ୙େ౅ొ౅ 769.16 µC --- Q 0→1 2.13 µC --- Q 0→2 --- 13.35 mC Q 2→3 --- 1.21 µC Q 3→2 --- 1.21 µC Q 2→0 --- 8.9 µC Q 1→0 2.13 µC --- ୍୒୍ 64.07 ms --- t0→1 178 µs --- t0→2 --- 300.2 ms t3→2 --- 10 µs t2→0 --- 200 µs t1→0 178 µs --- tSENSOR 225 ns --- tAD Q 975 ns --- tCON --- 1 s tTX --- 4 ms tACK --- 128 µs tCERRAR --- 10 ms Estos valores recolectados son empleados en las fórmulas especificadas en la tabla 3 para deducir si el despliegue actual presenta condiciones adecuadas para su implementación. Dichos resultados se presentan en la tabla 5. 19 Tabla 5 – Carga teórica de las actividades primarias ACTIVIDADES Carga Inicialización 2.32mC Sensado de datos 2.15uC Unirse a red 133.5mC Reportar datos y dormir 1.85mC Estos cálculos proveen un entendimiento de las actividades donde existe un consumo mayor y es deseable optimizar, si es que es posible. Con los resultados obtenidos, se puede evaluar a priori que el hardware seleccionado es adecuado para el sistema. 4.4.1 Caracterización de la carga Con los análisis teóricos previos realizados al microcontrolador y transceptor de radio, se obtuvo una estimación de la conducta que tendrá el nodo, sin embargo existen variables externas que afectan estos cálculos y que no son cuantificables con esa metodología. La propia ejecución del firmware cargado en el nodo representa alguno de esos factores, los análisis de Tozlu et al. demuestran que el incremento en el peso del código cargado aumenta el tiempo de despertar que puede tener el nodo y, por ende, la energía consumida. Debido a lo anterior se busca caracterizar el comportamiento real de la carga en distintos ambientes, logrando un claro entendimiento de que otros factores son claves en el diseño del módulo. Para esto se han realizados múltiples mediciones para el cálculo de la media estadística en cada los estados de dormir, transmitir y sensar. En estos últimos dos, se consideran los tiempos de despertar de los dispositivos, la conexión a la red en el caso de la transmisión y sus respectivos estados de transición. Las mediciones del estado de transmisión se aplicaron a envíos de datos utilizando los protocolos de transporte TCP y UDP. Previo a la realización de estos ejercicios, el módulo de Flyport fue optimizado a nivel hardware y software. Se buscó eliminar los dispositivos del montaje que produjeran consumos adicionales y que resultaran innecesarios para el funcionamiento deseado, tales como diodos o reguladores de voltaje. A nivel de software se optimizaron o agregaron funciones para la capa de conexión a la red, transmisión/recepción de datos, sensado de valores y el estado de dormir. Además, se mejoraron los tiempos de transición entre actividades que presentaba el Flyport por defecto. Al realizar las mediciones y extraer las medias de consumo de los estados, se logró obtener las siguientes corrientes de consumo: · Dormir - 79µA. Esta corriente se presenta como mayor a la expuesta teóricamente, esto probablemente se deba a procesos que no se han optimizado a nivel hardware y software. · Transmisión TCP – 67mA. En este estado se contempla el tiempo que le cuesta al micro despertarse, la inicialización del transceptor, la conexión a la red, la transmisión de datos, la recepción del ACK, la desconexión de la red y el tiempo para dormirse. 20 · Transmisión UDP – 72mA. En este estado se contempla el tiempo que le cuesta al micro despertarse, la inicialización del transceptor, la conexión a la red, la transmisión de datos, la desconexión de la red y el tiempo para dormirse. Es importante notar la diferencia que se tiene entre lo medido y los cálculos teóricos, sobre todo en la corriente de dormir pues esta es casi ocho veces mayor del supuesto teórico. En el caso de las transmisiones TCP y UDP, la diferencia que hay entre la corriente media de estos dos, es debido a que el ciclo de transmisión de UDP es más tardado. Con estos valores y los tiempos medidos, se calcula la carga en la transmisión/sensado por protocolo. (Tabla 6). Tabla 6 – Carga de sensado y transmisión de 1 byte. Carga por protocolo Protocolo Sensado Transmisión UDP 238uC 125mC TCP 238uC 93mC Obtenido esto se analiza la transmisión de distintos volúmenes de datos, pues se desea conocer la influencia que tiene en el estado activo (Tabla 7). Cabe mencionar que previo a la realización de estos experimentos, hubo un análisis previo de la red para tener conocimiento del canal más apropiado para vincular el nodo con el enrutador. Tabla 7 – Tiempos de transmisión de datos Tiempo de transmisión de datos (ms) Protocolo 1 byte 10 bytes 50 bytes 100 bytes 1000 bytes 10000 bytes UDP 4.2 4.37 4.505 6.365 10.318 148.7 TCP 10.75 11.223 12.376 13.414 17.73 2230.5 Comparando las tablas 6 y 7 se puede ver que aun cuando el protocolo UDP transmite de manera más rápida, existe un factor que agrega mayor peso en su consumo en envíos pequeños. Para entender el porqué de esta conducta, se decidió hacer un análisis más a fondo entre ambos, haciendo un seguimiento de cada una de las actividades del ciclo por medio de señales auxiliares. Esto llevo a entender que la razón por la que UDP se comporta de esta manera en el diseño propuesto, se debe al tiempo que le toma al Flyport crear un socket UDP. Este proceso tarda aproximadamente 300ms, mientras que en TCP el socket se crea en 3-5ms. Obtenidos los datos de transmisión, ambos protocolos se vuelven a comparar, pero ahora analizando el ciclo completo del estado activo cuando se efectúa una transmisión, esto con el afán de conocer el tiempo que le toma al módulo acceder al medio. En este ciclo se encuentran contemplados el tiempo de despertar del microcontrolador y transceptor, el tiempo de conexión al medio, la creación del socket, la transmisión de datos, la desconexión del socket y el tiempo necesario para regresar a modo dormir. Ambos protocolos serán probados en dos ambientes con enrutadores tipo “N” de distinto fabricante; en este caso en particular un Broadcom BCM63281 y Ralink RT2880F. Adicionalmente para cada uno se estudiará el impacto de distintas 21 opciones de encriptación de datos (WEP 64, WEP 128 y WPA2 PSK) y la ausencia de ello. (Figura 12). Figura 11 - Comparación de ciclos TCP y UDP Los resultados mostrados en este apartado llevan a la conclusión de que los métodos de encriptación pueden afectar al consumo energético en una transmisión WiFi. Los tiempos relativos a una red con cifrado WEP 64, WEP 128 y o una red abierta son prácticamente los mismos. En cambio WPA2 PSK incrementa de manera notoria el tiempo de ciclo. Estos datos concuerdan con la teoría, WPA2 aumenta el tiempo de transmisión porque requiere un tiempo adicional para la negociación y tiene un método de cifrado de datos complejo. En cambio WEP 64/128 presentan una encriptación básica que, aunque es mejor que no tener comunicación abierta, es fácilmente quebrantable. La segunda conclusión es que sí existe una relación entre el desempeño del dispositivo WiFi y la tecnología del AP. En las pruebas de encriptación WEP y de red abierta, no parece haber diferencia alguna. No obstante los resultados con WPA2 son claros y muestran la importancia de la selección de este hardware, que no debe ser tomado a la ligera si se cuenta con una fuente de alimentación con energía muy limitada. 4.4.2 Escenarios de transmisión En este apartado se evaluarán la influencia de las variaciones en el ciclo de trabajo del nodo para los protocolos UDP y TCP en una transmisión de 1 byte. Con esto se busca cuantificar la energía necesaria para cumplir los requerimientos que se podrían desear en despliegues reales y la dimensión del almacenamiento energético requerido. Debido a sus características y su uso recurrente en WSN, se hace la comparativa con condensadores y baterías de película delgada como almacenamiento de energía. Para calcular esto será necesario utilizar los consumos medios en los tiempos de sensado, transmisión y dormir. Los escenarios a valorados se representan en la tabla 8 y 9, junto el tamaño de los almacenamientos (expresados como capacidad de un condensador y de una batería) que se requerirán para poder realizar el ciclo propuesto en dichas tablas 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Red abierta WEP 64 WEP 128 WPA2 - AES Tiempo (ms) Encriptación de red TCP BCM63281 TCP RT2880F UDP BCM63281 UDP RT2880F 22 Tabla 8 – Escenarios de transmisión y sensado de datos para un ciclo de operación de 1 hora Escenario Tiempo entre sensado Tiempo entre transmisiones Carga Condensador Película delgada TCP UDP TCP UDP TCP UDP 1 10s 1h 463mC 495mC 140mF 150mF 128µAh 137µAh 2 60s 1h 392mC 424mC 118mF 128mF 108µAh 117µAh 3 600s 1h 379mC 411mC 115mF 125mF 106µAh 114µAh 4 1h 1h 378mC 410mC 114mF 124mF 105µAh 113µAh Tabla 9 - Escenarios de transmisión y sensado de datos para un ciclo de operación de 24 horas Escenario Tiempo entre sensado Tiempo entre transmisiones Carga Condensador Película delgada TCP UDP TCP UDP TCP UDP A 600s 600s 20.2C 24.8C 6.13F 7.53F 5.61mAh 6.9mAh B 10s 600s 22.2C 26.8C 6.74F 8.14F 6.17mAh 7.46mAh C 600s 24h 6.96C 7C 2.11F 2.12F 1.93mAh 1.94mAh D 60s 4h 7.74C 7.93C 2.34F 2.4F 2.15mAh 2.2mAh E 600s 3h 7.61C 7.87C 2.3F 2.38F 2.11mAh 2.18mAh Este análisis de la variación de ciclo de trabajo, en la valoración de distintos escenarios de sensado y transmisión, nos muestra de manera directa el almacenamiento requerido para el funcionamiento del nodo en un ciclo de operación dado. Adicionalmente aporta información sobre los pesos que tienen los estados de transmisión, sensado y dormir. En el ciclo de operación de 1 hora, se apreciar la baja contribución que tiene el sensado en el consumo general de todos los casos. En el caso del estado de transmisión, aun cuando este tiene el consumo más alto del nodo, solo en los escenarios A y B del ciclo de operación de 24 horas es posible notar un cambio significativo en el consumo. Esto significa que el estado de dormir consume la mayor parte de la energía en todos los escenarios expuestos. Esto es congruente, dado que más de un 90% del tiempo el nodo WiFi se encuentra en este estado. 23 Tomando en cuenta esto y los consumos de corriente medios obtenidos previamente, es posible deducir que la corriente del estado de dormir está influenciada en mayor parte por la corriente que gasta el microcontrolador en esta fase. La reducción de este corriente es un factor decisivo en el gasto energético del nodo, más allá de la encriptación y los protocolos de transporte utilizados. El otro factor clave también puede ser inferido del mismo análisis mencionado en el párrafo anterior, este es ciclo de trabajo. La reducción del tiempo en que el nodo se encuentra en modo dormir, provocará que exista una mayor influencia por parte de los estados de mayor consumo de corriente, particularmente por el de transmisión. Es preferible optar por múltiples sensados y pocas transmisiones, aunque los paquetes de datos sean relativamente grandes, puesto que se puede aprovechar el ratio de transferencia alto que presenta WiFi. La selección de un reservorio de energía es un elemento a considerar si el nodo operará por largos periodos de tiempo. Los supercondensadores tienen la problemática de su porcentaje de auto-descarga; en ciclos cortos como los de una hora, esta característica no es significativa, sin embargo en un periodo de 24 horas es posible perder un 20% de la energía almacenada. En situaciones de ejecución extendida las baterías de película delgada resultan mejor opción. 4.5 Comparación de WiFi vs ZigBee Para poder definir los escenarios en los que es posible emplear WiFi y los beneficios reales que puede presentar en una red de sensores, es necesario conocer los protocolos que comúnmente son utilizados en este tipo de aplicaciones. Por esto se ha seleccionado un nodo con comunicaciones ZigBee para realizar la comparativa. ZigBee es un protocolo basado en el estándar 802.15.4, al igual que Bluetooth y 6LowPan, que fue diseñado específicamente para aplicaciones de bajo coste y consumo energético, ya que su principal enfoque son las aplicaciones de sensado y/o control de dispositivos. Debido a esto la tasa de transmisión de datos es estrecha, alrededor de los 250Kb, ya que los volúmenes usualmente manejados en estas actividades son reducidos. El estándar presenta dos modos de operación únicos: activo (transmitir/recibir) y dormido. Además en este tipo de redes es posible implementar topologías de malla donde los nodos finales se comunican entre ellos o con el coordinador. En una red ZigBee pueden existir nodos de tipo coordinador, enrutador o dispositivo final[39]. 4.5.1 Descripción del módulo ZigBee En los análisis a seguir se empleará el módulo de radio ETRX357, el cual será controlado por un microcontrolador PIC18F26J11. Las características de consumo de corriente de ambos componentes serán tomados en cuenta para la estimación de la energía empleada en distintos escenarios, esta información será extraída de las hojas de especificaciones provistas por los fabricantes (Tabla 10). Tabla 10 – Consumos del nodo ZigBee Corriente por estado (mA) Estado PIC18F26J11 ETRX357 Total 30 Otra diferencia clave es que en este trabajo se realiza un estudio exhaustivo del comportamiento de la carga, refiriéndose por carga a la mencionada en el modelo de harvesting (Figura 5), ya que se cree que es de vital importancia para cualquier diseño relativo a bajo consumo pues permite tener una visión realista de las expectativas de longevidad del nodo de acuerdo al ciclo de trabajo empleado y factores adicionales. 5.1 Modelado del transductor Esta prueba se realiza para validar los datos de operación descritos en la hoja de especificaciones del TEG, puesto que es posible encontrar variaciones. El experimento se realizó en condiciones de temperatura ambiente, 27°C aproximadamente, en un área aislada y con disipación pasiva (Figura 20). Los valores de diferencia de temperatura se extrajeron de la diferencia de temperatura entre la superficie del radiador y la temperatura ambiente. Figura 20 – Voltaje y corriente de salida a distintas cargas Haciendo énfasis en el tipo de disipación usado, se entiende que en el supuesto de tener algún agente externo que pudiera ayudar a la disipación de calor sería posible extraer energía adicional del TEG. Con los resultados obtenidos es posible encontrar la impedancia a la cual se puede extraer la mayor potencia y poder diseñar la etapa siguiente de la manera más eficiente (Figura 21). A pesar de lo descrito en la hoja de especificaciones del TEG, el punto de operación óptimo realmente se encuentra cerca de los 4.7Ω, aunque es posible seleccionar una carga mayor o menor, sin desviarse demasiado, y seguir obteniendo resultados aceptables. 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 1 2.2 4.7 10 22 33 47 Iout(mA) Vout(mV) Carga (Ohms) V-∆T 48° V-∆T 70° V-∆T 76° I-T∆ 48° I-T∆ 70° I-∆T 76° 31 Figura 21 – Potencia de salida a diferentes cargas 5.2 Cálculos para el acondicionamiento de energía Debido a que el integrado LTC3108 incluye la etapa de acondicionamiento previo y posterior al almacenaje, las pérdidas por acoplamiento entre etapas son minimizadas y los cálculos que se presentan son más sencillos (Figura 22). Sin embargo por la disposición del microcontrolador y radio transmisor, así como los ajustes que se requirieron para acoplar esta carga al integrado de acondicionamiento, es necesario hacer modificaciones a las formulas presentadas en la hoja de datos del dispositivo. Figura 22 – Ejemplo de uso del IC LTC3108 (Anexo 4) 0 2 4 6 8 10 12 1 2.2 4.7 10 22 33 47 Potencia (mW) Carga (Ohms) P-∆T 48° P-T∆ 70° P-∆T 76° 32 La principal desventaja de tener un módulo SoB en comparación de un sistema de arquitectura dual, es que al integrarlo con la etapa de acondicionamiento seleccionada, una misma salida debe de poder soportar a distintos patrones de consumo (pulsado, continuo, etc.). En el caso particular de este trabajo, habrá intervalos de sensado y transmisión con distintas demandas de consumo temporal/eléctrico. Esto plantea un problema de funcionamiento en el arranque debido a que las tensiones mínimas de funcionamiento de microcontrolador y módulo WiFi son diferentes: 2,2 V y 2,7 V respectivamente. Si se utiliza el módulo de acondicionamiento tal cual propone el fabricante, una vez que la tensión de salida fuera superior a 2,2 el sistema empezaría a consumir corriente pero no podría funcionar adecuadamente y ponerse en modo de dormido. Esto provocaría un consumo de potencia mayor que la potencia generada y por consiguiente el sistema no podría arrancar. Para resolver este problema se ha añadido un circuito de temporización y se aprovecha la salida PGD del módulo que se eleva a 2.2V cuando el voltaje de ܸ ௌ஺௅ llega a un 93% de la tensión nominal seleccionada. Si el voltaje de ܸ ௌ஺௅ se llegará a bajar de un 90%, el pin PGD pasa a cero voltios. Así el circuito propuesto activa la compuerta el MOSFET cuando se supera el umbral del 93% de carga y la mantiene activa gracias al condensador (C8) durante un tiempo más allá si bajara del 90% de carga. En la figura 23 se puede ver la disposición del MOSFET y los valores de los condensadores seleccionados. Figura 23 – Modelo de simulación del LTC3108 Para el escenario actual es necesario calcular el capacitor de salida (ܥௌ஺௅), el capacitor de almacenaje (ܥ஺௅ெ), la corriente requerida por la carga (ܫ஼஺ோீ஺), el tiempo de carga del capacitor de la salida LDO (ݐ௅஽ை) y el tiempo que tardará Vsalida en llegar al voltaje seleccionado de 3.3V (ݐௌ஺௅). ܥௌ஺௅ ൒ ሺܫ்௑ כ ݐ்௑ሻ൅ ሺܫௌாேௌ כ ݐௌாேௌሻ ܸ஼஺ூ஽஺ 33 ܥ஺௅ெ ൒͸Ɋܣ ൅ ܫ஽ைோெூோ ൅ ܫ௅஽ை೏೚ೝ೘೔ೝ ൅ ሺܫ்௑ כ ݐ்௑ כ ்݂௑ሻ ൅ ሺܫௌாேௌ כ ݐௌாேௌ כ ݂ ௌாேௌሻ ܸெ஺௑ െ ܸ ௌ஺௅ ܶ ܫ஼஺ோீ஺ ൒  ܫ஽ைோெூோ ሺܫ்௑ כ ݐ்௑ሻ ்ܶ௑ ൅ሺܫௌாேௌ כ ݐௌாேௌሻ ܶௌாேௌ ݐ௅஽ை ൌ ʹǤʹܸ כ ʹǤʹɊܨ ܫ௏ௌ஺௅ െ ܫ௅஽ை೏೚ೝ೘೔ೝ ݐௌ஺௅ ൌ ܸ ௌ஺௅ כ ܥௌ஺௅ ܫௌ஺௅ െ ܫ஼஺ோீ஺ െ ܫ௅஽ை೏೚ೝ೘೔ೝ ൅ ݐ௅஽ை Donde: ܫ்௑ǡௌாேௌ: Corriente media de transmisión/sensado. ܫ஽ைோெூோǡ௏ௌ஺௅: Corriente media de dormir/salida. ܫ௅஽ை೏೚ೝ೘೔ೝ: Corriente media entre pulsos que afectan a la salida LDO. ݐ்௑ǡௌாேௌ: Duración del intervalo transmisión/sensado en segundos. ܶ: Tiempo que se desea alimentar la carga. ்ܶ௑ǡௌாேௌ: Tiempo entre intervalos de transmisión/sensado en segundos. ்݂௑ǡௌாேௌ: Frecuencia del intervalo de transmisión/sensado. El condensador ܥௌ஺௅ será el que controle el comportamiento a pulsos de la carga y ܥ஺௅ெ almacenará la energía sobrante del condensador de salida, a diferencia de otras implementaciones donde se tiene un único supercondensador que controla esta conducta impulsiva. La variable ܶ definirá el tiempo que el condensador ܥ஺௅ெ podrá proveer energía a la ܸ ௌ஺௅ en caso de que el TEG deje de proveer. Además, sobre estos cálculos habrá que tomar en cuenta la adición del transistor N-MOSFET mencionado en el apartado 4.3. Para la ratificación de la etapa de corte de carga se realiza una simulación en el entorno LTSpice IV, donde se encuentra un modelo preciso del integrado LTC3108. La validación del funcionamiento se muestra con un gráfico extraido de la simulación (Figura 24). Figura 24 – Comportamiento de la etapa de ACR 34 Con el presente modelado del elemento Seebeck, es posible visualizar las expectativas de energía que se puede generar. Con esto es se puede realizar el diseño de los elementos que compondrán cualquier etapa de ACR. Para este trabajo se propuso la implementación de un integrado que realizara esta función y se calcularon los dispositivos requeridos para alimentar la carga. El incluir una etapa de corte se presenta como un elemento adicional y resulta benéfico para una carga con una configuración SoB con una sola entrada de alimentación. El corte de la carga por parte del MOSFET permite que se carguen más eficientemente los condensadores y resulta en un aprovechamiento óptimo de la energía proporcionada por el TEG. La simulación comprueba la validez del diseño para alimentar una carga WiFi. 6 Conclusiones En este trabajo se evaluó el consumo energético de un sensor inalámbrico de bajo consumo WiFi en diferentes modos de operación, con el propósito de comprobar la viabilidad de un sistema de este tipo. Parte de este trabajo está basado en modelos de publicaciones que analizan otros protocolos de comunicación para WSN. En este mismo trabajo se analiza un protocolo ZigBee para buscar los escenarios en que prevalece WiFi. La validación del funcionamiento de un nodo con comunicaciones inalámbricas WiFi fue logrado con resultados favorables. Es posible sustentar el consumo de un mote WiFi para escenarios donde los paquetes de transmisión son elevados, haciéndolo inviable para protocolos como ZigBee. En casos donde el tamaño de paquete de transmisión es de unos cuantos bytes, WiFi resulta útil para implementaciones donde ya existe una red desplegada. Es posible reducir los consumos de y obtener resultados mejores que los desplegados en este trabajo, si se optimiza el microcontrolador de la carga para consumir la menor corriente posible. Este factor resulta crucial, mas alla de la importancia del consumo del transceptor. La simulación del circuito de harvesting y la etapa de ACR, certificó la viabilidad del uso fuentes de captación ambiental para nodos sensores WiFi. La etapa de corte de carga representa una gran ventaja al diseño propuesto en la hoja de esqumáticos del IC LT3108, pues favorece la carga de los condensadores a un nivel mucho mayor y, a su vez, evita que haya caídas de tensión cuando la carga aún no está activa. Como líneas futuras de trabajo, sería interesante comparar una carga con arquitectura dual. Esto posiblemente permitiría una mejor identificación de consumos adicionales, los cuales, si fueran reducidos expandirían las posibilidades del nodo WiFi expuestas en este escrito. También la comprobación de la longevidad lograda por el modelo hibrido para almacenamiento de energía sería interesante. 7 Bibliografía [1] I.F. Akyildiz, W. Su*, Y. Sankarasubramaniam, E. Cayirci, “Wireless sensor networks: a survey”, Computer Networks, vol. 38, pp. 393-422, 2002. [2] S. Roundy, D. 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A final comparison is made with a common battery module to give an idea of the longevity obtainable. Index Terms— Wifi, energy consumption, smart city, sensor, WSN. I. I NTRODUCTION Wireless Sensor Networks (WSN) provide key information that help improve the way of life without the need of human interaction [1, 2]. These deployments demand low power design methodologies and strategies that can effectively manage the amount of energy provided to expand the lifespan of systems as much as possible [3]. Wireless communications are one of the greatest, if not the highest, energy consuming sections a sensor node can present. Due to this it is common, in WSN, the usage of low power protocols like Zigbee, Bluetooth and proprietary protocols, amongst others [4]. These present the most energy efficient solutions commonly known, although they are not usual amongst non-technical users and have little to no existing infrastructure overlaid in metropolitan areas. On the other hand, 802.11 based protocols have a very widespread network with a high market penetration, which enables users to easily receive and transmit information from almost any handheld device or its own computer, yet it is not commonly utilized in sensing applications. One of the primary reasons why this is thought is due to the idea that WiFi is a very power hungry protocol that can be used for high data streaming exclusively [5]. While this is partially true, it also presents new developments that may be applied to sensing activities. Current protocols advancements, merged with power saving strategies and low power electronics is thought to enable WiFi WSN in smart city environments [6]. The analysis of this hypothesis will be the key focus of this paper and will be discussed in the following sections. II. S ENSOR DEFINITION A sensor network may have a vast amount of nodes, which will behave in different ways. According to the relationship with its environment, they can be classified in sensors, actuators, interfaces, gateways and routers. Some nodes may present one or more of these capabilities. A vast amount of the WSN systems are focused mainly on sensing only. This means that the device will extract the required information and transmit to a higher system without interaction with other nodes. Taking this in account, there are some basic operation strategies can be considered: • On-time measurement and transmission. The rate for measurement and transmission may be the same or several measurements can be clustered and then sent as a whole. • Threshold analysis. Measurements are done by interruption triggered events or on-time scheduling and transmission only if user defined conditions are met. • Real-time sensor availability. The node will always “hear” the needs of the system, thus measuring and transmitting when required. The first two options can satisfy the majority of applications that have the need for sensing capabilities. It is possible to opt for a state of “sleep” for the communication node most of time, as messages will be sent only on predefined conditions. In the last scenario, it is not possible to satisfy this condition as the wireless sensor may be called at any time for its contribution. Said this, in most cases, a WSN can be considered as a series of sensor devices that report information to a system. This definition adapts to a scenario of a WiFi system, associated to a central Access Point (AP) in infrastructure mode, in which the communication system is inactive the majority of time [7]. III. W IFI COMMUNICATIONS The general idea of WiFi is that it is not suitable for standalone sensing applications, due to initial Wifi standards which were oriented to high data streaming on PC environments (Human-Machine interaction) where power consumption was not a factor. With the arrival of concepts such as “Internet of Things” came new necessities to fulfill [8], where interaction would deviate from the original H2M scenario to a more M2M (Machine-Machine) schema and energy management would play a key role. Seeing as the primary focus of WiFi was not low power operation, new transceivers were developed with sleep and hibernate modes, as well as faster transition timings between active and inactive states [9], which allow WiFi nodes to be able to operate for long periods of time with a strict energy budget. IEEE 802.11 standards, such as 802.11g, can invoke a Power Save (PS) mode where an Access Point (AP) buffers data destined to a node, keeping the wireless station in sleep mode the majority of time until needed. Also new protocols to such as 802.11n are introduced, utilizing dual-band (2.4 GHz and 5 GHz) channels with 20 MHz or 40 MHz bandwidth and multiple-in multiple-out (MIMO) capabilities [5]. This allows an array of up to four antennas that enable spatial multiplexing or beam forming, for an increased data rate performance and a wider network range. Although 802.11n can be understood as a super high capacity streaming protocol, it is not exclusive and features like high data rate transfer can be employed on low power systems vastly reducing the transmission time [10]. IV. F INITE S TATE M ACHINE With the previously stated, a model that represents the main activities from a more general perspective is sought out. For this, the on-time measurement and transmission (OTMT) strategy will be used to define the systems operating functionality. Based on the work of Asensio, Blasco, Marco and Casas [11], a Finite State Machine (FSM, Figure 1) is proposed to describe the Wifi sensing node. The same three basic states are maintained, as from the original work, but modifications are made to better suit the current scenario. 1. Initialization state: Hardware start-up (oscillator warm up, peripheral initialization, etc.). 2. Active state: Sensing tasks are defined in this section as well as data transmission. Sensing tasks are defined in this section as well as data transmission. While sensing, the node will be required to enable the sensor peripheral AD converter for the data acquisition and disable it once the task is concluded. In the case of message broadcasting, the radio module will need to join the network, report the data and close the connection to avoid energy consumption. 3. Low power state: Radio module will be turned off, microcontroller will be maintained in sleep mode and all peripherals will be disabled or turned to the lowest consumption state. SENSE DATA SLEEP JOIN NETWORK REPORT DATA START-UP ENOUGH DATA? YES NO ACTIVE INITIALIZATION LOW POWER Figure 1WiFi Finite State Machine node V. T HEORETICAL POWER CONSUMPTION ANALYSIS Continuing with the proposal of Asensio, Blasco, Marco and Casas [11], a theoretical analysis is used to quantify the amount of energy consumed in different stages. Consumption states are defined and divided in substates so as to clearly depict each fundamental activity and how it affects the overall performance (Table 1). Also, for each sub-state, equations are formulated to have a generalized methodology for different hardware setups and swiftly calculate the amount of charge used on each step. All the data utilized in these calculations can be extracted from datasheets and application notes (Table 2). In a normal node life cycle the initialization step will only run once or a few times, considering a worst case scenario where hard resets are applied. With this assumption it is possible to infer that the initialization step can be overlooked, as it represents a negligible portion of the utilized charge. Thus, the total consumed charge per cycle can be simplified as follows: (1) Table 1-Power modes for uC and RM Power mode 0 (PM 0 ) Power mode 1 (PM 1 ) Power mode 2 (PM 2 ) Power mode 3 (PM 3 ) uC Deep sleep (low power RTCC running) High power (fast oscillator) Not applicable Not applicable RM Deep sleep or powered off Not applicable Rx on Tx on Table 2Charge consumption by sub-state for an operating cycle* STATES SUB-STATES CALCULATION Initialization Disable peripherals Initialize variables RTCC initializ ation RTCC alarm startup Change power mode Sense data Change power mode Activate sensor and peripheral port Acquire data Join network Change power mode Transmit connection message Wait for acknowledgment from the AP Report data Change power mode Transmit data Change power mode Receive ACK (optional) Detach from server and close connection Sleep Change power mode Sleep * Where: : Current consumed by uC and RM in power modes 0,1,2 and 3 respectively. : Charge drained by uC and RM in transitions between corresponding power modes. : Charge drained by uC in initialization. : Time needed by the sensor to startup operations. : Current drawn by the sensor while obtaining data. : Time needed by the uC for data acquisition from the sensing entities, e.g. A/D conversion. : Time needed by the RM to transmit a connection message to the central AP. : Time needed by the RM to receive an acknowledgment message from the central AP. : Time needed to transmit data from the RM the central AP. : Time needed to receive the acquisition message between RM and central AP. : Time needed to close communications between RM and central AP : Time in sleep mode. To have a full view of the capabilities of a Wifi sensor node, a comparison between different transmission protocols will be made. For each, there will be an analysis of time and current consumption for different package sizes. In addition, various sensing and data delivery situations will be assessed, so as to view the variations in power expenditure (Appendix A). VI. D ESCRIPTION OF THE AUTONOMOUS SENSOR For the validation of the previous hypothesis, an analysis of a wireless sensor node will be used. For such a setup, the following components have been selected. • PIC24FJ256GA106 microcontroller. • MRF24WB0MA 802.11b Wifi transceiver. • Real ICE power monitor and Tektronix oscilloscope • LM35 temperature sensor • Belkin 802.11n wireless router. The microcontroller and transceiver were selected due to their low power operation modes and relative fast transition times. The PIC24FJ256GA106 and MRF24WB0MA can operate from a 2.7 V to a 5.0 V power source, which will alter the amount of current drawn, including leakage losses. Although not the best in class, these devices depict a mean for low power electronics and, consequently, provide a nonoptimal scenario as a basis for this paper. Microchip’s Real ICE power monitor will be utilized to quantify the amount of current employed and to measure the period of time in which the node is in active state. This module can measure currents from 1mA to 1A with a precision of one sample per microsecond. For greater resolution analysis, the Tektronix oscilloscope will be put to use. VII. T EST SETUP AND VARIABLE ANALYSIS A real time comparison between TCP and UDP transmission protocols will be made. For each, there will be a time measurement analysis for different package sizes. From this data a statistical mean will be calculated to represent the effort of the wireless node to deliver data to the network. In addition, various sensing and transmission scenarios will be assessed, so as to view the variations in power expenditure (Table 3). VIII. R ESULTS With the prior setup and technical data provided by the manufacturers, the current consumed as well as the time in each transition or phase have been quantified (Table 4). This will provide a good estimation for the calculations of different scenarios with various timelines, so as to find the appropriate context where this type of deployment is viable. The results thrown by the theoretical analysis displayed adequate conditions to proceed with the development of the wireless node. To visualize and capture the actual node conTable 3-Sensing and transmission scenarios Scenario # Sensing Time Transmission Time 1 10s 1h 2 60s 1h 3 600s 1h 4 1h 1h 5 600s 600s 6 10s 600s 7 600s 24h 8 60s 4h 9 600s 3h DS70632A-page 2 Preliminary ¤ 2010 Microchip Technology Inc. Information contained in this publication regarding device applications and the like is provided only for your convenience and may be superseded by updates. It is your responsibility to ensure that your application meets with your specifications. MICROCHIP MAKES NO REPRESENTATIONS OR WARRANTIES OF ANY KIND WHETHER EXPRESS OR IMPLIED, WRITTEN OR ORAL, STATUTORY OR OTHERWISE, RELATED TO THE INFORMATION, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO ITS CONDITION, QUALITY, PERFORMANCE, MERCHANTABILITY OR FITNESS FOR PURPOSE. Microchip disclaims all liability arising from this information and its use. Use of Microchip devices in life support and/or safety applications is entirely at the buyer’s risk, and the buyer agrees to defend, indemnify and hold harmless Microchip from any and all damages, claims, suits, or expenses resulting from such use. No licenses are conveyed, implicitly or otherwise, under any Microchip intellectual property rights. Trademarks The Microchip name and logo, the Microchip logo, dsPIC, KEELOQ, KEELOQ logo, MPLAB, PIC, PICmicro, PICSTART, PIC32 logo, rfPIC and UNI/O are registered trademarks of Microchip Technology Incorporated in the U.S.A. and other countries. FilterLab, Hampshire, HI-TECH C, Linear Active Thermistor, MXDEV, MXLAB, SEEVAL and The Embedded Control Solutions Company are registered trademarks of Microchip Technology Incorporated in the U.S.A. Analog-for-the-Digital Age, Application Maestro, CodeGuard, dsPICDEM, dsPICDEM.net, dsPICworks, dsSPEAK, ECAN, ECONOMONITOR, FanSense, HI-TIDE, In-Circuit Serial Programming, ICSP, Mindi, MiWi, MPASM, MPLAB Certified logo, MPLIB, MPLINK, mTouch, Octopus, Omniscient Code Generation, PICC, PICC-18, PICDEM, PICDEM.net, PICkit, PICtail, REAL ICE, rfLAB, Select Mode, Total Endurance, TSHARC, UniWinDriver, WiperLock and ZENA are trademarks of Microchip Technology Incorporated in the U.S.A. and other countries. SQTP is a service mark of Microchip Technology Incorporated in the U.S.A. All other trademarks mentioned herein are property of their respective companies. © 2010, Microchip Technology Incorporated, Printed in the U.S.A., All Rights Reserved. Printed on recycled paper. ISBN: 978-1-60932-155-0 Note the following details of the code protection feature on Microchip devices: • Microchip products meet the specification contained in their particular Microchip Data Sheet. • Microchip believes that its family of products is one of the most secure families of its kind on the market today, when used in the intended manner and under normal conditions. • There are dishonest and possibly illegal methods used to breach the code protection feature. All of these methods, to our knowledge, require using the Microchip products in a manner outside the operating specifications contained in Microchip’s Data Sheets. Most likely, the person doing so is engaged in theft of intellectual property. • Microchip is willing to work with the customer who is concerned about the integrity of their code. • Neither Microchip nor any other semiconductor manufacturer can guarantee the security of their code. Code protection does not mean that we are guaranteeing the product as “unbreakable.” Code protection is constantly evolving. We at Microchip are committed to continuously improving the code protection features of our products. Attempts to break Microchip’s code protection feature may be a violation of the Digital Millennium Copyright Act. If such acts allow unauthorized access to your software or other copyrighted work, you may have a right to sue for relief under that Act. Microchip received ISO/TS-16949:2002 certification for its worldwide headquarters, design and wafer fabrication facilities in Chandler and Tempe, Arizona; Gresham, Oregon and design centers in California and India. The Company’s quality system processes and procedures are for its PIC® MCUs and dsPIC® DSCs, KEELOQ® code hopping devices, Serial EEPROMs, microperipherals, nonvolatile memory and analog products. In addition, Microchip’s quality system for the design and manufacture of development systems is ISO 9001:2000 certified. ¤ 2010 Microchip Technology Inc. Preliminary DS70632A-page 3 MRF24WB0MA/MRF24WB0MB Features: • IEEE Std. 802.11-compliant RF Transceiver • Serialized unique MAC address • Data Rate: 1 and 2 Mbps • IEEE Std. 802.11b/g/n compatible • Small size: 21mm x 31mm 36-pin Surface Mount Module • Integrated PCB antenna (MRF24WB0MA) • External antenna option (MRF24WB0MB) with ultra miniature coaxial (U.FL) connector • Range: up to 400m (1300 ft.) • Easy integration into final product – accelerates product development, provides quicker time to market • Radio regulation certification for United States (FCC), Canada (IC), Europe (ETSI) and Japan (ARIB) • Wi-Fi® certified (WFA ID: WFA7150) • Designed for use with Microchip microcontroller families (PIC18, PIC24, dsPIC33, and PIC32) with downloadable Microchip TCP/IP Stack Operational: • Single operating voltage: 2.7V-3.6V (3.3V typical) • Temperature Range: 0° C to +70° C Commercial • Simple, four-wire SPI interface with interrupt • Low-current consumption: - RX mode – 85 mA (typical) - TX mode – 154 mA (+10 dBm typical) - Sleep – 250 µA (typical) - Hibernate – <0.1 µA (typical) RF/Analog Features: • ISM Band 2.400-2.483.5 GHz operation • 14 Channels selectable individually or domainrestricted • DSSS Modulation • Data Rate – 1000 kbps • -91 dBm Typical sensitivity at 1 Mbps • +10 dBm Typical output power with control • Integrated low phase noise VCO, RF frequency synthesizer, PLL loop filter and PA • Digital VCO and filter calibration • Integrated RSSI ADC and I/Q DACs, RSSI readings available to host • Balanced receiver and transmitter characteristics for low power consumption MAC/Baseband Features: • Hardware CSMA/CA access control, automatic ACK, and FCS creation and checking • Automatic MAC packet retransmit • Hardware Security Engine for AES and RC4-based ciphers • Supports 802.1x, 802.1i security: WEP, WPA-PSK, and WPA-2-PSK. Applications: • Utility and Smart Energy - Thermostats - Smart Meters - White Goods - HVAC • Consumer Electronics - Remote Control - Internet Radio - Home Security - Toys • Industrial Controls - Chemical Sensors - HVAC - Security Systems - M2M Communication • Remote Device Management - Location and Asset Tracking - Automotive - Code Update • Retail - POS Terminals - Wireless Price Tags - Digital Remote • Medical, Fitness, and Healthcare - Glucose Meters - Fitness Equipment - Patient Asset Tracking MRF24WB0MA/MRF24WB0MB Data Sheet 2.4 GHz IEEE Std. 802.11b™ ¤ 2009 Microchip Technology Inc. DS21942E-page 1 MCP9700/9700A MCP9701/9701A Features • Tiny Analog Temperature Sensor • Available Packages: - SC70-5, SOT-23-5, TO-92-3 • Wide Temperature Measurement Range: - -40°C to +125°C (Extended Temperature) - -40°C to +150°C (High Temperature) (MCP9700/9700A) • Accuracy: - ±2°C (max.), 0°C to +70°C (MCP9700A/9701A) - ±4°C (max.), 0°C to +70°C (MCP9700/9701) • Optimized for Analog-to-Digital Converters (ADCs): - 10.0 mV/°C (typical) MCP9700/9700A - 19.5 mV/°C (typical) MCP9701/9701A • Wide Operating Voltage Range: - VDD = 2.3V to 5.5V MCP9700/9700A - VDD = 3.1V to 5.5V MCP9701/9701A • Low Operating Current: 6 µA (typical) • Optimized to Drive Large Capacitive Loads Typical Applications • Hard Disk Drives and Other PC Peripherals • Entertainment Systems • Home Appliance • Office Equipment • Battery Packs and Portable Equipment • General Purpose Temperature Monitoring Description The MCP9700/9700A and MCP9701/9701A family of Linear Active Thermistor™ Intergrated Circuit (IC) is an analog temperature sensor that converts temperature to analog voltage. It’s a low-cost, low-power sensor with an accuracy of ±2°C from 0°C to +70°C (MCP9700A/9701A) ±4°C from 0°C to +70°C (MCP9700/9701) while consuming 6 µA (typical) of operating current. Unlike resistive sensors (such as thermistors), the Linear Active Thermistor IC does not require an additional signal-conditioning circuit. Therefore, the biasing circuit development overhead for thermistor solutions can be avoided by implementing this low-cost device. The voltage output pin (VOUT) can be directly connected to the ADC input of a microcontroller. The MCP9700/9700A and MCP9701/9701A temperature coefficients are scaled to provide a 1°C/bit resolution for an 8-bit ADC with a reference voltage of 2.5V and 5V, respectively. The MCP9700/9700A and MCP9701/9701A provide a low-cost solution for applications that require measurement of a relative change of temperature. When measuring relative change in temperature from +25°C, an accuracy of ±1°C (typical) can be realized from 0°C to +70°C. This accuracy can also be achieved by applying system calibration at +25°C. In addition, this family is immune to the effects of parasitic capacitance and can drive large capacitive loads. This provides Printed Circuit Board (PCB) layout design flexibility by enabling the device to be remotely located from the microcontroller. Adding some capacitance at the output also helps the output transient response by reducing overshoots or undershoots. However, capacitive load is not required for sensor output stability. Package Type 3-Pin SOT-23 MCP9700/9700A MCP9701/9701A 3-Pin TO-92 1 2 3 GNDVOUT VDD Bottom View MCP9700/9701 Only 1 GND VDD VOUT NC 4 1 2 3 5 5-Pin SC70 NC MCP9700/9700A MCP9701/9701A GND VDD VOUT 3 1 2 Low-Power Linear Active Thermistor™ ICs MCP9700/9700A and MCP9701/9701A DS21942E-page 2 ¤ 2009 Microchip Technology Inc. NOTES: ¤ 2009 Microchip Technology Inc. DS21942E-page 3 MCP9700/9700A and MCP9701/9701A 1.0 ELECTRICAL CHARACTERISTICS Absolute Maximum Ratings † VDD:...................................................................... 6.0V Storage temperature: ........................ -65°C to +150°C Ambient Temp. with Power Applied:.. -40°C to +150°C Output Current .................................................±30 mA Junction Temperature (TJ): ................................ 150°C ESD Protection On All Pins (HBM:MM): ....(4 kV:200V) Latch-Up Current at Each Pin: ...................... ±200 mA †Notice: Stresses above those listed under “Maximum Ratings” may cause permanent damage to the device. This is a stress rating only and functional operation of the device at those or any other conditions above those indicated in the operational listings of this specification is not implied. Exposure to maximum rating conditions for extended periods may affect device reliability. DC ELECTRICAL CHARACTERISTICS Electrical Specifications: Unless otherwise indicated: MCP9700/9700A: VDD = 2.3V to 5.5V, GND = Ground, TA = -40°C to +125°C and No load. MCP9701/9701A: VDD = 3.1V to 5.5V, GND = Ground, TA = -10°C to +125°C and No load. Parameter Sym Min Typ Max Unit Conditions Power Supply Operating Voltage Range VDD VDD 2.3 3.1 — — 5.5 5.5 V V MCP9700/9700A MCP9701/9701A Operating Current IDD — 6 12 µA Power Supply Rejection '°C/'VDD — 0.1 — °C/V Sensor Accuracy (Notes 1, 2) TA = +25°C TACY — ±1 — °C TA = 0°C to +70°C TACY -2.0 ±1 +2.0 °C MCP9700A/9701A TA = -40°C to +125°C TACY -2.0 ±1 +4.0 °C MCP9700A TA = -10°C to +125°C TACY -2.0 ±1 +4.0 °C MCP9701A TA = 0°C to +70°C TACY -4.0 ±2 +4.0 °C MCP9700/9701 TA = -40°C to +125°C TACY -4.0 ±2 +6.0 °C MCP9700 TA = -10°C to +125°C TACY -4.0 ±2 +6.0 °C MCP9701 TA = -40°C to +150°C TACY -4.0 ±2 +6.0 °C High Temperature, MCP9700 only Sensor Output Output Voltage, TA = 0°C V0°C — 500 — mV MCP9700/9700A Output Voltage, TA = 0°C V0°C — 400 — mV MCP9701/9701A Temperature Coefficient TC— 10.0 — mV/°C MCP9700/9700A TC— 19.5 — mV/°C MCP9701/9701A Output Non-linearity VONL — ±0.5 — °C TA = 0°C to +70°C (Note 2) Output Current IOUT — — 100 µA Output Impedance ZOUT — 20 — :IOUT = 100 µA, f = 500 Hz Output Load Regulation 'VOUT/ 'IOUT — 1 — :TA = 0°C to +70°C, IOUT = 100 µA Turn-on Time tON — 800 — µs Note 1: The MCP9700/9700A family accuracy is tested with VDD = 3.3V, while the MCP9701/9701A accuracy is tested with VDD = 5.0V. 2: The MCP9700/9700A and MCP9701/9701A family is characterized using the first-order or linear equation, as shown in Equation 4-2. Also refer to Figure 2-16. 3: SC70-5 package thermal response with 1x1 inch, dual-sided copper clad, TO-92-3 package thermal response without PCB (leaded).    •  •  •  •  •     •   !"#"  • $%&"'(#)   • $%!*#$ $+#(!,$- +$ &-#  • &"'./#"0  • /,  • ! '&/1 .0&/1 /2& /$&  • 343 56  • +''  •    • 0"   • -"  • .(.-+  • /&"  • "'  • 357(7589    • !*# • !*# • "% • !*#  • : • "   !"#$%"&'(  #!*#   !*#* %;<  %%% %% %%-&',%  %%% ;"<*"4 4+ % 4 %4#*   #!#&"'./41 %&"'./"0 4* % ),& &"'(#=5)45)>#%4)>+4)$?3$%@     !*#$+#(!,$, &/  56343640 "+' 34A)>%@B@ 0"   4+ -"  (4-0'46C4(6 ' (.-+4/&"4"' '  )445(% 0  35D(D54  #E&+!*#&"'./%#E&+!*#%5)>#%)* $%%%!/1%%%% %8D9%8D%&"' %% 4#&9  -F /&"4"'4.-++1 " F&!$  &F ' 'GG12D %H  D4                   ! "#$% &'()*% +, ( "*!- %!&'(!, ./-01%2/(1 3( , )% &'$% 4, 53 6"!- 5&! 3( , ""%4 &'!&'(,  7'0 #7      (2 #*8)9  0!++:!5  ,;!/,;25/,!<%0/-, ' =>)="   ?+! %/'@ %$"*,  !"#$%"&'(        7            !"#"$0.  !!"#$!   ++%' #;*>)    !"#$ #74A   %&"#$ #$B)C4A    D;     ' &  ' '  E1' 8(08; 052 :%02 5/ /# '/E/2%&/1:25 %1%&(E/1:25 '/E/2%&(:2:25%1'7  !"#$%"&'(  % % LTC3108 1 3108fc For more information www.linear.com/LTC3108 TYPICAL APPLICATION DESCRIPTION Ultralow Voltage Step-Up Converter and Power Manager The LTC ® 3108 is a highly integrated DC/DC converter ideal for harvesting and managing surplus energy from extremely low input voltage sources such as TEGs (thermoelectric generators), thermopiles and small solar cells. The step-up topology operates from input voltages as low as 20mV. The LTC3108 is functionally equivalent to the LTC3108-1 except for its unique fixed VOUT options. Using a small step-up transformer, the LTC3108 provides a complete power management solution for wireless sensing and data acquisition. The 2.2V LDO powers an external microprocessor, while the main output is programmed to one of four fixed voltages to power a wireless transmitter or sensors. The power good indicator signals that the main output voltage is within regulation. A second output can be enabled by the host. A storage capacitor provides power when the input voltage source is unavailable. Extremely low quiescent current and high efficiency design ensure the fastest possible charge times of the output reservoir capacitor. The LTC3108 is available in a small, thermally enhanced 12-lead (3mm w 4mm) DFN package and a 16-lead SSOP package. Wireless Remote Sensor Application Powered From a Peltier Cell FEATURES APPLICATIONS n Operates from Inputs of 20mV n Complete Energy Harvesting Power Management System - Selectable VOUT of 2.35V, 3.3V, 4.1V or 5V - LDO: 2.2V at 3mA - Logic Controlled Output - Reserve Energy Output n Power Good Indicator n Uses Compact Step-Up Transformers n Small 12-Lead (3mm w 4mm) DFN or 16-Lead SSOP Packages n Remote Sensors and Radio Power n Surplus Heat Energy Harvesting n HVAC Systems n Industrial Wireless Sensing n Automatic Metering n Building Automation n Predictive Maintenance 3108 TA01a C1 20mV TO 500mV C2 SW VS2 VS1 VOUT2 PGOOD 2.2V 470µF PGD VLDO VSTORE + VOUT VOUT2_EN LTC3108 VAUX GND 0.1F 6.3V 5V 3.3V 1µF 1nF 220µF 1:100 330pF SENSORS RF LINK µP 2.2µF + + + THERMOELECTRIC GENERATOR VOUT Charge Time L, LT, LTC, LTM, Linear Technology and the Linear logo are registered trademarks of Linear Technology Corporation. All other trademarks are the property of their respective owners. VIN (mV) TIME (sec) 10 1 100 1000 0 3108 TA01b 0100 150 250 50 200 300 350 400 VOUT = 3.3V COUT = 470µF 1:100 Ratio 1:50 Ratio 1:20 Ratio