《電子技術應用》
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基于壓縮感知的低能耗圖像傳感器節點研究
2014年電子技術應用第12期
俞 嘯1,2,張 立3,楊 靜3,趙 強1
(1.徐州醫學院 醫學信息學院,江蘇 徐州221000; 2.徐州醫學院 現代教育技術中心,江蘇 徐州221000; 3.徐州醫學院 醫學影像學院,江蘇 徐州221000)
摘要: 在無線多媒體傳感器網絡中,多媒體傳感器節點的能耗問題是限制其應用和發展的重要因素。從圖像編碼復雜度和編碼壓縮率方面對節點的能耗進行分析,研究基于壓縮感知(CS)的圖像編碼理論和節點的能耗模型。然后結合能耗模型,通過實驗仿真分析DCT-CS圖像編碼方案和JEPG圖像編碼方案的圖像編碼和傳輸總能耗。實驗結果表明,相比于JPEG方案,DCT-CS方案能夠降低節點的總能耗。最后,在STM32F103和CC2530硬件平臺上完成基于DCT-CS編碼的圖像傳感器節點軟、硬件設計,以達到降低節點能耗的目的。
中圖分類號: TN919.8;TP391
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2014)12-0089-03
Research of low energy consumption image sensor node based on compressed sensing
Yu Xiao1,2,Zhang Li3,Yang Jing3,Zhao Qiang1
1.School of Medical Information,Xuzhou Medical College,Xuzhou 221000,China;2.Modern Educational Technology Center,Xuzhou Medical College,Xuzhou 221000,China;3.School of Medicine Imaging,Xuzhou Medical College,Xuzhou 221000,China
Abstract: It is necessary to improve energy efficiency of WMSN node to maximize prolong the life cycle of the networks, since WMSN′ energy is limited and media information processing needs large energy consumption. This paper focuses on how to reduce the node data processing and transmission energy consumption with the image coding research. It compares the energy consumption of JPEG coding scheme and the DCT-CS scheme through simulation to analyze the data processing and transmission energy consumption of these two schemes. The results show that the DCT-CS scheme can effectively reduce the energy consumption of the image sensor node. At last, it realizes the DVC theory-based encoding scheme on the image sensor node based on STM32F103 and CC2530 hardware platform to reduce energy consumption.
Key words : compressed sensing;WMSNs;energy consumption;image coding

0 引言

  無線多媒體傳感器網絡WMSNs(Wireless Multimedia Sensor Networks)應用前景廣闊,但圖像視頻信號的數據量大,不管直接傳輸還是進行編碼后傳輸,都需要消耗大量的能量[1-2]。而傳統的圖像或視頻編碼復雜度高,亟需一種滿足較高的壓縮效率同時又降低計算復雜度的算法。近些年,由DONOHO D、CANDES E等人提出壓縮感知CS(Compressed Sensing)理論[3-4],這一理論為圖像信號的壓縮編碼提供了新的思路。本文從降低圖像處理算法復雜度的角度出發,首先對CS理論和圖像傳感器節點能耗模型進行分析,然后通過仿真比較基于CS理論的圖像壓縮算法與JPEG圖像編碼算法的節點能耗,最后基于CC2530硬件平臺完成圖像傳感節點設計。

1 相關基礎理論

  1.1 壓縮感知編碼


001.jpg

  基于壓縮感知理論的CS-DCT圖像編碼[5-6]框架如圖1所示,在編碼端,首先對圖像信號X進行宏塊劃分、DCT變換,生成觀測矩陣,與DCT變換后矩陣的線性相乘,得到觀測信號Y,并對其進行量化和哈夫曼編碼,得到壓縮傳輸的圖像D,通過對的設置,可以調整對圖像信號DCT系數矩陣的采樣率。在解碼端,將壓縮后的圖像D進行哈夫曼解碼和反量化,得到測量信號Y′;生成稀疏基?追,求得恢復矩陣S;利用恢復矩陣S和觀測信號Y′進行非線性共軛梯度算法重構,得到重構信號,最后對重構信號進行IDCT變換,可以得到解碼后的圖像信號。

  1.2 圖像傳感器節點能耗模型

  多媒體節點數據處理和傳輸會消耗很大一部分的能量,圖像傳感器節點是一種具有代表意義的多媒體節點。本設計主要研究CPU處理能耗和數據傳輸能耗,所以在這里將傳感器節點的消耗模型簡化為:

  EST=Eact+ETx(1)

  無線通信系統中,發射功率隨信號傳輸距離的增加呈指數衰減。根據信道自由空間(Free Space)模型和信道多徑衰減(Multi-path Fading)模型對圖像傳感器節點進行建模[7]。當信號傳送距離為d時,k位數據的發送消耗的能量可用式(2)表示。發送能耗:

  UUT5[)$87_9JU]GFOPUWUXK.png

  其中,Eelec是收發器線路的能量消耗;在可接受的容錯率下,放大器部分的能耗?著fs·d2和?著mp·d4取決于信號的傳輸距離;一般Eelec=50 nJ/bit,fs=10 pJ/bit/m2,mp=0.001 3 pJ/bit/m4,d0=87 m。

  CPU的處理能耗可以近似地表示為:

  L5H%4LO4UMY3A)8)3RKB5DN.png

  其中,為電路開關活動因子,CL為負載電容,Vdd為處理器的工作電壓,f為處理器的時鐘頻率,N為完成任務需要的CPU時鐘周期數。

2 圖像節點編碼性能仿真分析

  選擇JPEG圖像編碼算法與基于CS的圖像編碼算法進行對比,圖像源選用大小為256×256的標準灰度圖像Cameraman進行仿真分析。在Intel雙核2.0 GHz、2 GB內存的Windows XP系統平臺上,利用MATLAB運行兩種編碼算法,分別對上述圖像進行JPEG編碼方案和DCT-CS方案的壓縮編碼,統計JPEG方案和DCT-CS方案的PSNR、輸出碼率和編碼時間。圖像傳感器節點能耗分布的特殊,數據的處理和傳輸都需要消耗大部分的能量,需要對“信號處理”和“無線傳輸”問題進行折中,這里取處理器能耗和通信傳輸能耗的總和作為編碼方案性能評估標準,將實驗數據代入式(3),這里Vdd=1.8 V,CL=0.67 nF,=0.6,可得到不同PSNR下節點編碼和傳輸總能耗,處理器和傳輸總能耗對比如圖2所示。從圖中可以看出同JPEG方案相比,采用DCT-CS方案可以降低圖像傳感器節點數據處理和數據傳輸的總能耗。

002.jpg

3 圖像傳感器節點設計

  3.1 節點硬件設計

  圖像傳感器節點需要能夠對圖像數據進行采集、編碼和傳輸,這就對節點硬件的計算能力提出了一定的要求。同時,節點本身能量有限,又需要盡可能地降低節點的能耗。這里選用ARM Cortex-M3核心的STM32F103作為節點的主處理器,STM32F103是具備低成本、低功耗、高性能等特點的微處理器解決方案,具有豐富的資源配置和多種標準的通信接口,其工作頻率高達72 MHz,支持多種省電模式[8]。CMOS圖像傳感器模塊具有低功耗、高集成度的優點,選擇CMOS攝像頭模塊可以滿足一般圖像采集應用的需求,這里選用OmmiVision公司的OV7650 CMOS圖像傳感器。選擇支持ZigBee的CC2530[9]作為無線傳輸模塊解決方案。CC2530與STM32F103之間通過SPI總線通信,節點硬件框架如圖3所示。

003.jpg

  3.2 節點軟件設計

  選擇?滋C/OS-II操作系統作為節點的軟件系統平臺,首先進行系統軟件平臺的搭建,根據節點的硬件選型和需要的通信總線,完成?滋C/OS-II操作系統和硬件驅動程序的移植工作。在系統軟件的基礎之上進行應用軟件設計,完成圖像數據的采集,基于DCT-CS編碼的軟件設計,通過SPI總線接口將編碼夠后的數據傳輸到CC2530。圖像采集和編碼程序基本流程如圖4所示,首先系統完成CPU硬件資源的初始化,配置相應的控制器和端口,初始化攝像頭驅動程序,通過I2C總線接口完成攝像頭的基本配置工作,設置圖像采集窗口大小、圖像輸出格式等。然后初始化系統緩存,用于圖像的采集和編碼數據的存儲,初始化C/OS-II系統任務并啟動操作系統,系統中主要任務有圖像采集任務、圖像編碼任務和圖像轉發任務。

004.jpg

4 結論

  文章首先提出多媒體傳感器節點的能耗問題,然后對節點能耗模型和基于CS的圖像編碼方案方案進行基礎理論分析。用實驗仿真的方法對比JPEG方案和CS方案的編碼性能,實驗結果表明,CS方案確實可以節省節點能耗。根據以上理論研究和實驗仿真結果,結合實際應用場景的分析,分析圖像傳感器節點硬件平臺的計算能力、節點能耗及傳輸帶寬需求,圍繞這幾點對節點進行軟、硬件設計。下一步將對多節點協作的圖像編碼算法進行研究,綜合考慮圖像采集節點和中繼節點的能耗問題,提高整個網絡的生存周期。

參考文獻

  [1] 沙超,孫力娟,王汝傳,等.無線多媒體傳感器網絡中能量高效的采樣與傳輸方法[J].通信學報,2011(2):1-10.

  [2] 熊哲源,樊曉平,劉少強,等.面向無線多媒體傳感器網絡的JPEG 2000圖像編碼算法[J].傳感器與微系統,2012(1):55-58.

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  [4] DONOHO D,TSAIG Y.Extensions of compressed  sensing[J].Signal Processing,2006,86(3):533-548.

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  [7] 高妍.無線傳感器網絡節點能耗建模與仿真[D].哈爾濱:哈爾濱工業大學,2010.

  [8] 孫順遠,秦會斌,崔佳冬,等.?滋COS-Ⅱ在CortexM3內核上的移植及優化[J].計算機系統應用,2010(4):208-211.

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