Comment identifier les états IoT à forte consommation d'énergie

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Établir une corrélation entre les événements de radiofréquence (RF) et la consommation de courant

Pour identifier les états de fonctionnement des appareils IoT à forte consommation, il est nécessaire de comprendre comment la consommation de courant évolue au fur et à mesure que l'appareil passe par les différentes phases de son cycle d'activité normal. Les appareils à faible consommation alternent souvent entre les modes « sommeil profond », « veille », « traitement actif », « émission », « réception » et « fonctionnement des périphériques ». Si les mesures de courant moyen permettent d'évaluer la consommation globale de la batterie, elles ne permettent pas toujours d'identifier les événements ou sous-systèmes spécifiques responsables de la plus forte consommation.

Les ingénieurs doivent identifier les états de fonctionnement qui consomment le plus d'énergie et distinguer les comportements à forte consommation des modes de fonctionnement normaux à faible consommation. Cela leur permet de comprendre comment les paramètres du micrologiciel, l'activité radio, les capteurs, les voyants et autres fonctions périphériques influent sur la consommation totale de courant, afin que les efforts d'optimisation puissent se concentrer sur les activités ayant le plus grand impact sur l'autonomie de la batterie.

Solution d'analyse de l'état des appareils IoT à forte consommation

Pour identifier les états de fonctionnement à forte consommation, il est nécessaire de mesurer la consommation de courant lorsque l'appareil passe par différents modes d'activité réalistes. Cette solution combine la mesure du courant, la capture d'événements et l'analyse de la consommation basée sur les événements afin de faire correspondre le comportement de l'appareil à la forme d'onde du courant mesurée. Les ingénieurs peuvent isoler les états de veille, d'inactivité, d'émission, de réception et d'activité périphérique, puis calculer la part de la consommation de chaque état. Le profil ainsi obtenu indique quels états de fonctionnement ou sous-systèmes consomment le plus de courant lors d'une utilisation typique d'un appareil IoT.
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