建议的示例

　　PIC12LF1840T48A器件上的RF发送器提供了最高为200 kHz的频率偏差。这可实现最大为100 Kbps的比特率。如果我们使用由一个16位前导码、一个16位同步模式和一个32位有效负载组成的小数据包，只需要640 μs即可发送一个完整的数据包。已知能量的度量单位称为焦耳（J），并且：

　　1J = 1W * 1s = 1V * 1A * 1s

　　我们可以使用以下公式轻松计算发送一个数据包所消耗的能量：

　　E = 10.5 mA * 640 μs à 10.5 mA * 3.0v * 640 μs = 31.5 mW * 640 μs = 20.16 μJ

　　对于我们的PIC12LF1840T48A设计示例，我们知道晶振起振时间典型值为650 μs，并且晶振起振时消耗的电流约为5 mA。因此起振功耗为：

　　E1 = 5 mA * 3.0v * 650 μs = 9.75 μJ

　　我们的示例中使用的实际数据传输包含16位前导符（101010....）、16位同步模式和32位数据。如果选择100 Kbps的比特率，则传输周期为640 μs。对于868 MHz FSK调制下的+0 dB RF传输，消耗的电流为12 mA。

　　E2 = 12 mA * 3v * 640 μs = 23.04 μJ

　　如果我们使用简单的10 Kbps传输，那么所用能量为：

　　E2 = 7.5 mA * 3v * 6.40 ms = 144 μJ

　　这种对比只是为了说明使用高数据速率的重要性。

　　发送最后一个数据位后，PIC12F1840T48A发送器将自动超时并恢复至低功耗关断状态。此超时周期的最小值为2 ms。增加的能耗为：

　　E3 = 12 mA * 3v * 2 ms = 72 μJ

　　因此，发送一个数据包的总能耗为：

　　E = E1 + E2 + E3 = 9.75 μJ + 23.04 μJ + 72 μJ =104.79 μJ

　　不过，电流输出为4.5 μA/3V的微型太阳能电池需要工作多少秒才能获得仅够一次数据发送的能量。例如，使用可产生3V/6 mA（最佳情况为3V/40 μA）的低成本太阳能电池，产生的功率仅为：

　　3v * 40 μA = 140 μW

　　现在我们可以计算出采集到足够进行一次数据发送的能量所需的时间：

　　T = 104.79 μJ/ 140 μW = 0.74s

　　这意味着，传感器单元在连续的两次数据发送之间必须等待不到一秒的时间。此外，还必须注意，上述计算公式适用于太阳能电池无限拥有持续光源的情况。当然，这在大多数情况下是不可能实现的，因为主要能量来源是白天才有的自然光。在这种情况下，必须对计算进行扩展，以考虑到能量采集系统需要在白天存储能量供没有自然光的夜晚使用。此外，本示例中未计算实际传感器测量所需的能量。

　　可能的实现选项

　　根据实际的系统要求，实现能量采集功能时有多种能量存储方案可选。其中包括：

　　- 将能量采集到超级电容中。

　　- 可充电电池。镍氢可充电电池可直接通过太阳能电池进行涓流充电。无需任何充电稳压器。另外，镍氢可充电电池的成本非常低。

　　- 直接由能量采集器供电。在主要的能量来源（如光或热）连续可用并且生成的能量足以为无线传感器电路供电的情况下，无需将能量存储到单独的设备中。当然，此选项的适用性非常有限。

　　为什么使用能量采集

　　当开发低功耗无线传感器节点时，使用能量采集解决方案的主要好处不是节省无线解决方案的单位成本，而是节省无线传感器系统的部署和维护成本。您曾经有多少次需要在凌晨1点爬梯子更换烟雾探测器的电池？监视和更换无线传感器网络电池的维护成本大大高于设备本身的成本，尤其是无线传感器系统安装在远端或难以触及的区域时。当需要定期维护服务时，无线系统的规模（传感器数）也会成为一个较大因素。借助能量采集技术，我们可以采集“免费的”能量并存储该能量以供确实需要时使用，而无需对无线系统的功耗施加明显的限制即可确保5年以上的电池寿命，这样客户便不再需要更换电池。

　　结　论
　　
　　现在能够以更具竞争力的价格点设计能量采集无线传感器节点，尤其是业务上不需要支持某些更复杂的无线网络标准（例如ZigBee或Wi-Fi?）时。大多数新无线传感器设计甚至不需要电池，而是可以从不同的主要能量来源（如光、无线电波、机械能和热能）采集能量。更多类型的能量采集源每天都在开发中（例如基于血糖的采集源）。

　　在正常情况下，低功耗能量采集无线传感器几乎可无限期工作，并且从不需要任何人工干预。这会是一个巨大的优势，并且可以节省大量维护成本，尤其是传感器位于难以或者无法触及的位置时。通过更加细心地选择通信协议和数据传输速率，并更好地利用新型RF器件（如新的PIC12F1840T48A）上的功耗管理功能，我们可以显着降低总功率需求，从而减少无线传感器解决方案的成本。

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