Return to search

Battery Lifetime Modelling and Validation of Wireless Building Automation Devices in Thread

The need for energy efficiency in wireless communication is prevalent in all areas, but to an even greater extent in low-power and lossy networks that rely on resource-constrained devices. This degree project seeks to address the problem of modelling the battery lifetime of a duty-cycled node, participating in a wireless sensor network that is typically used in smart home and building applications. Modelling in MATLAB combined with experimentation are employed to predict the life expectancy and to validate using a hardware implementation. Various scenarios including sleepy end devices in a wireless sensor network are modelled and validated; these range from variable wake-up frequency and packet payload transmission to increasing network contention with the addition of network load. A comprehensive analysis of the main factors contributing to wasteful energy usage is provided in this thesis project, and it can be concluded that the model can estimate the battery lifetime under different testing scenarios with an error less than 5 %. / Det finns ett stort behov av energieffektivitet inom trådlös kommunikation, särskilt inom nätverk med bortfall och låg strömförbrukning där resursbegränsade enheter nyttjas. Det här examensarbetet eftersträvar att lösa problemet med att modellera batterilivslängden hos en sensoranordning med en låg driftcykel, som en del av ett trådlöst sensornätverk avsett för att tillämpas i smarta hus och byggnader. Modellering i MATLAB kombinerat med experimentering används för att förutsäga den förväntade livslängden samt för att validera en hårdvaruimplementering. Flertalet scenarier med sovande noder modelleras och valideras, med allt från variabel uppvakningsfrekvens och paketöverföring till ökande resurskonflikter med ytterligare belastning på nätverket. I detta examensprojekt inkluderas en heltäckande analys av huvudorsakerna till energislöseriet hos enheterna och slutsatsen kan dras att modellen kan beräkna batterilivslängden för olika testscenarier med mindre än 5 % fel.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-199957
Date January 2016
CreatorsAzoidou, Eva
PublisherKTH, Kommunikationsnät
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0019 seconds