A Novel Approach for Ultra Low-Power WSN Node Generation

International audienceWireless Sensor Network (WSN) technology is now emerging with appli- cations in various domains of human life e.g. medicine, environmental monitoring and military surveillance etc. WSN systems consist of low-cost and low-power sensor nodes that communicate efficiently over short distances. It has been shown that power con- sumption is the biggest design constraint for such systems. Currently, WSN nodes are being designed using low-power microcontrollers. However, their power dissipation is still orders of magnitude too high and limits the wide-spreading of WSN technology. In this paper, we propose an alternative approach that uses hardware specialization and power-gating to generate distributed hardware micro-tasks. We target control-oriented tasks running on WSN nodes and present, as a case study, a lamp-switching applica- tion. Our approach is validated experimentally and shows prominent power gains over software implementation on a low-power microcontroller such as the MSP430

HEAL-WEAR: an Ultra-Low Power Heterogeneous System for Bio-Signal Analysis

Personalized healthcare devices enable low-cost, unobtrusive and long-term acquisition of clinically-relevant biosignals. These appliances, termed Wireless Body Sensor Nodes (WBSNs), are fostering a revolution in health monitoring for patients affected by chronic ailments. Nowadays, WBSNs often embed complex digital processing routines, which must be performed within an extremely tight energy budget. Addressing this challenge, in this paper we introduce a novel computing architecture devoted to the ultra-low power analysis of biosignals. Its heterogeneous structure comprises multiple processors interfaced with a shared acceleration resource, implemented as a Coarse Grained Reconfigurable Array (CGRA). The CGRA mesh effectively supports the execution of the intensive loops that characterize bio-signal analysis applications, while requiring a low reconfiguration overhead. Moreover, both the processors and the reconfigurable fabric feature Single-Instruction / Multiple- Data (SIMD) execution modes, which increase efficiency when multiple data streams are concurrently processed. The run-time behavior on the system is orchestrated by a light-weight hardware mechanism, which concurrently synchronizes processors for SIMD execution and regulates access to the reconfigurable accelerator. By jointly leveraging run-time reconfiguration and SIMD execution, the illustrated heterogeneous system achieves, when executing complex bio-signal analysis applications, speedups of up to 11.3x on the considered kernels and up to 37.2% overall energy savings, with respect to an ultra-low power multicore platform which does not feature CGRA acceleration

TamaRISC-CS: An Ultra-Low-Power Application-Specific Processor for Compressed Sensing

Compressed sensing (CS) is a universal technique for the compression of sparse signals. CS has been widely used in sensing platforms where portable, autonomous devices have to operate for long periods of time with limited energy resources. Therefore, an ultra-low-power (ULP) CS implementation is vital for these kind of energy-limited systems. Sub-threshold (sub-VT ) operation is commonly used for ULP computing, and can also be combined with CS. However, most established CS implementations can achieve either no or very limited benefit from sub-VT operation. Therefore, we propose a sub-VT application-specific instruction-set processor (ASIP), exploiting the specific operations of CS. Our results show that the proposed ASIP accomplishes 62x speed-up and 11.6x power savings with respect to an established CS implementation running on the baseline low-power processor

Design techniques for smart and energy-efficient wireless body sensor networks

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, leída el 26/10/2012Las redes inalámbricas de sensores corporales (en inglés: "wireless body sensor networks" o WBSNs) para monitorización, diagnóstico y detección de emergencias, están ganando popularidad y están llamadas a cambiar profundamente la asistencia sanitaria en los próximos años. El uso de estas redes permite una supervisión continua, contribuyendo a la prevención y el diagnóstico precoz de enfermedades, al tiempo que mejora la autonomía del paciente con respecto a otros sistemas de monitorización actuales. Valiéndose de esta tecnología, esta tesis propone el desarrollo de un sistema de monitorización de electrocardiograma (ECG), que no sólo muestre continuamente el ECG del paciente, sino que además lo analice en tiempo real y sea capaz de dar información sobre el estado del corazón a través de un dispositivo móvil. Esta información también puede ser enviada al personal médico en tiempo real. Si ocurre un evento peligroso, el sistema lo detectará automáticamente e informará de inmediato al paciente y al personal médico, posibilitando una rápida reacción en caso de emergencia. Para conseguir la implementación de dicho sistema, se desarrollan y optimizan distintos algoritmos de procesamiento de ECG en tiempo real, que incluyen filtrado, detección de puntos característicos y clasificación de arritmias. Esta tesis también aborda la mejora de la eficiencia energética de la red de sensores, cumpliendo con los requisitos de fidelidad y rendimiento de la aplicación. Para ello se proponen técnicas de diseño para reducir el consumo de energía, que permitan buscar un compromiso óptimo entre el tamaño de la batería y su tiempo de vida. Si el consumo de energía puede reducirse lo suficiente, sería posible desarrollar una red que funcione permanentemente. Por lo tanto, el muestreo, procesamiento, almacenamiento y transmisión inalámbrica tienen que hacerse de manera que se suministren todos los datos relevantes, pero con el menor consumo posible de energía, minimizando así el tamaño de la batería (que condiciona el tamaño total del nodo) y la frecuencia de recarga de la batería (otro factor clave para su usabilidad). Por lo tanto, para lograr una mejora en la eficiencia energética del sistema de monitorización y análisis de ECG propuesto en esta tesis, se estudian varias soluciones a nivel de control de acceso al medio y sistema operativo.Depto. de Arquitectura de Computadores y AutomáticaFac. de InformáticaTRUEunpu