小型化功率分析仪设计

面向低功耗物联网设备的可扩展小型化功率分析仪设计及其信号平均噪声抑制

摘要

针对物联网设备的功率分析对于降低功耗和实现安全通信至关重要。本文提出了一种用于低功耗物联网设备的可扩展的小型电源分析仪，该分析仪采用信号平均降噪技术。所提出的功率分析仪利用信号平均法有效降低了宽频率范围噪声，并仅集成在一块2cm×3cm的电路板上，是目前面向物联网设备的最小尺寸功率分析仪。该分析仪还具有以下优势：(a) 采用两级放大器，能够根据电流信号的幅值自适应地放大信号，从而在保持最小可读电流足够小的同时，提高最大可读电流；(b) 当需要进行长时间分析时，可将分析过程划分为多个分析段。该功率分析仪利用少量数据存储器即可测量每个分析段的电流和电压，随后通过定时器模块合并这些分析段，获得完整的长时间分析结果。我们对物联网设备上AES分组密码加密过程的功耗和能耗进行了分析，实验结果表明，与高精度示波器相比，所提出的功率分析仪测量误差仅为1.8%。

一、引言

物联网是一种利用网络技术控制数千台设备的系统，预计将在广泛领域中得到应用。物联网设备的节能对于将其应用于更广泛的领域至关重要，同时它们还应具备强大的安全性以保护自身免受各种攻击。然而，大多数物联网设备在严苛条件下运行，且物联网设备上的安全措施必须满足功耗限制。因此，对物联网设备进行功率分析显得尤为必要。

通常，物联网设备消耗的功率较小，因此难以轻松地分离信号和噪声。影响功率分析的噪声包含宽频率范围的信号，因此在物联网设备的功率分析中需要降低这些宽频率范围噪声。此外，功率分析仪的尺寸受其安装位置容量的限制，必须尽可能小。综上所述，用于物联网设备的功率分析仪需要满足以下两个条件：（1）必须能够降低宽频率范围噪声；（2）尺寸必须足够小。目前已有多项研究针对物联网设备的功率分析仪展开[4],[7],[9]，但尚未有任何研究能同时满足上述两个要求。

我们提出了一种用于低功耗物联网设备的小型化降噪功率分析仪[8]，同时满足要求(1)和(2)。然而，它仍面临两个挑战。(挑战A) 由于可读最大电流不够大，难以分析高功率物联网设备。(挑战B) 当需要电流和电压测量的高分辨率时，无法实现长时间分析。

本文提出了一种可扩展的小型电源分析仪，采用信号平均降噪技术，适用于低功耗物联网设备，称为SSPA。通过应用信号平均法，SSPA能够降低宽频率范围的噪声。SSPA可实现于一块2cm×3cm的电路板上，是目前其他物联网设备功率分析仪中最小的尺寸。SSPA同时满足上述要求（1）和（2）。

SSPA通过以下方式解决了（挑战A）和（挑战B）：（a）SSPA具有一个两级放大器，能够根据电流信号的幅值自适应地放大电流信号；（b）如果需要长时间分析，可以通过定时器模块生成的时间戳将其划分为多个分析段。SSPA可以利用少量的数据存储器测量每个分析段的电流和电压。之后，通过合并这些分析段，我们能够获得长时间分析的结果。

我们分析了物联网设备上AES分组密码的功耗，其结果表明，与高精度示波器相比，SSPA在能量测量中的误差仅为1.8%。

II. 物联网设备与功率分析

安全性是物联网[2],[10]中最大的问题之一。物联网设备之间的安全通信需要对数据进行加密，且其加密过程必须尽可能轻量。此外，大多数物联网设备无法获得稳定且无限的电源，因此必须有一定的功耗限制。通过分析现场物联网设备功耗可以防止硬件安全风险，这对物联网设备而言至关重要。

如[6]所述，大多数物联网设备由传感器、通信模块和控制模块组成。根据其用途，物联网设备会集成多种传感器。在通信模块方面，可以使用以太网、USB和RS‐232C等有线通信方式，和/或Wi‐Fi、ZigBee和蓝牙等无线通信方式。物联网设备需要具备低成本更新自身软件或电路的能力。微控制器和/或FPGA芯片等可重构设备通常被用作物联网设备的控制模块。

为了降低信号中的噪声，通常使用滤波电路[11]。它们根据截止频率限制输出信号的带宽，而不区分信号和噪声。尽管这些电路易于实现，但当信号包含宽频率范围噪声时，很难从信号中提取噪声。根据第一节中描述的要求(1)，这些滤波电路不适用于物联网设备的功率分析仪。

一种信号平均法也常被用于[12]降低信号中的噪声。该方法可同时降低宽频率范围噪声，且无需特殊电路或程序即可应用于目标物联网设备。对于物联网设备的功率分析仪而言，使用信号平均法更为合适。图1展示了采用信号平均法进行噪声抑制的情况。图1中，黑线表示经噪声抑制后的信号，灰线表示包含噪声的信号。通常，测量结果包含信号和噪声。如果我们能同步地重复启动测量过程和目标物联网设备的操作，信号必定始终相同，而噪声必定是随机的。信号平均法利用这一特性，通过多次平均测量结果，我们可以仅提取出信号，如图1所示。

A. 物联网设备的功率分析仪

多项研究已针对低功耗设备的功率分析仪展开。Bucci等人提出了微电功率测量系统[4]，该系统能够降低宽频率范围噪声，并测量微型设备的功耗。然而，该系统包含大型复杂电路和功能，满足要求(1)，但不满足第一节中描述的要求(2)。江等人提出了用于无线传感器网络设备的微功率计[7]，所提出的微功率计足够小型化且必须具有低成本。然而，它仅使用RC低通滤波器来实现小型微功率计，因此无法同时降低宽频率范围噪声，满足要求(2)，但不满足要求(1)。SASEBO可用于分析对低功耗设备或智能卡的功率分析攻击[9]。然而，为了在SASEBO上执行功率分析，我们需要外部功率分析仪（如通用示波器）。SASEBO本身不足以分析物联网设备的功耗。

我们提出了一种用于低功耗物联网设备的小型化降噪功率分析仪[8]。如上所述，信号平均法不需要复杂电路和/或软件，但实现它的关键问题在于如何在功率分析仪与目标物联网设备之间实现同步过程。[8]中的功率分析仪利用了synchronization signal line，并成功实现了信号平均法。其尺寸足够小。[8]中的功率分析仪同时成功满足了要求(1)和(2)。

B. 我们先前提出的功率分析仪的挑战

[8]中的功率分析仪仍然面临两个挑战：
(挑战A) 最大可读电流不够大，因此无法分析高功率物联网设备。物联网设备的功耗是基于通信模块、控制模块和传感器的总功耗计算得出的。当我们构建一个物联网设备时，[1],[5]，其总电流最大可达320毫安，即使不考虑传感器的功耗。由于[8]中功率分析仪的最大可读电流仅为57.2毫安[8]，不足以测量320毫安的最大电流。
(挑战B) 当电流测量分辨率较高时，长时间分析无法实现。模数转换结果应临时存储在功率测量电路板的内存中，因为功率测量电路板与个人计算机上的功率分析软件之间的传输速度太慢。受模数转换器的转换速度影响，最大可测时间受限于数据内存大小。当我们分析长时间的目标进程时，必须将电流测量分辨率设置得较低。如何解决这一问题则是另一项挑战。

III. 可扩展的小型化功率分析仪

我们提出的可扩展的小型电源分析仪利用同步信号线（如[8]中所示），实现了用于噪声抑制的信号平均，并解决了如下所述的（挑战A）和（挑战B）：
我们提出的功率分析仪[8]采用单级放大器来获取电流值。有必要降低其增益以解决（挑战A）。然而，如果仅仅降低增益，当输入小电流时，电流测量分辨率也会变低。为了解决这一问题，我们提出在功率分析仪上实现（a）带有两级放大器的自适应增益选择器。（a）的思路是根据电流大小自适应地切换放大器的增益，即使输入小电流也能保持较高的电流测量分辨率。通过使用额外的放大器和自适应选择合适增益的过程，功率分析仪可以实现该功能。运算放大器常用于放大器，且大多数包含多个放大器电路。即使我们在功率分析仪上实现两级放大器，功率分析仪的尺寸也不应比我们之前的更大。此外，自适应选择增益的过程可以通过比较操作来实现。

在控制模块中扩展内存大小并不是解决（挑战B）的最佳方案，因为大容量数据存储器的成本非常高。相反，我们提出在功率分析仪上实现（b）时分测量。图2展示了使用时分测量时的测量过程。（b）的思想是将目标测量过程划分为多个分析段。之后，在每个分析段中测量电压和电流，执行信号平均降噪，并将功率分析结果传输到外部PC。外部PC合并所有分析段中的结果，得到最终的功率分析结果。我们只需要在SSPA中配置小型化的数据存储器，因此这必然是解决（挑战B）的更好方案。

总之，我们可以设计一种功率分析仪，同时满足要求（1）和（2），并通过引入思想(a)和(b)来应对(挑战A)和(挑战B)。基于这一讨论，本文在本节提出一种用于低功耗物联网设备的可扩展且小型化的功率分析仪（SSPA）。

A. 可扩展小型功率分析仪的架构

SSPA架构如图3所示。它由电压测量电路、电流测量电路和作为控制模块的微控制器组成。目标物联网设备通过SSPA从电池获得电源供电。

电压信号和电流信号通过电压测量电路和电流测量电路输入至微控制器中的模数转换器，微控制器利用这两个值计算功耗。模数转换器的分辨率为10位。

目标物联网设备通过两条同步信号线连接到SSPA。其中一条将SSPA的同步信号传送到目标物联网设备，以通知测量的开始；另一条则在相反方向上传送同步信号，以通知目标物联网设备中目标进程运行的结束。SSPA通过串行通信线将每个分析段的功率分析结果传输到外部PC。如图4所示，SSPA的尺寸仅为2厘米×3厘米。Bucci的功率分析仪尺寸为6.3厘米×8.8厘米，Jiang的功率分析仪尺寸为2.5厘米×3.4厘米，而[8]中的功率分析仪尺寸为5厘米×5厘米。SSPA是其中最小的。

电压测量电路由一个电阻分压器组成，该分压器将输入信号宽度转换为模数转换器的输入范围。当其输入电压为VI时，输出变为VI/2。由于所用模数转换器的输入范围为0V至3.3V，因此它可以读取0V至6.6V范围内的电压信号。

电流测量电路由一个1Ω分流电阻和一个两级放大器组成。该分流电阻具有较小的阻值，插入在目标物联网设备与地之间。当电流流过分流电阻时，在其两个端子上会产生电位差。由于该电位差过小，模数转换器难以直接读取。因此，两级放大器将其放大至模数转换器可读取的幅值。该两级放大器由第一级放大器和第二级放大器组成。第一级放大器的增益为10，第二级放大器的增益为5.1。第一级/第二级放大器的输出分别独立连接到模数转换器。微控制器在测量开始时根据电流大小自适应地切换所使用的放大器级别。如果电流小于64.7mA，则使用两级放大器；如果电流大于64.7mA，则仅使用第一级放大器。

作为控制模块，我们使用PIC24FJ64GB004微控制器。在微控制器上实现的程序包括测量功能、通信功能和信号平均降噪功能。测量功能生成同步信号，并通过微控制器上的模数转换器获取电压和电流值。通信功能负责SSPA与外部PC之间的数据收发。信号平均降噪功能则对模数转换器获取的电压和电流值进行处理，得到降噪后结果。

B. 测量过程

控制模块上的定时器模块生成一个时间戳 Tstamp。Tstamp 初始值设为0，并以恒定时间间隔递增1。我们将该恒定时间间隔设置为单个分析段的长度，因此 Tstamp 在每个分析段结束时递增。每个分析段具有从测量过程开始时分配的序列号 i。

我们使用时分的测量过程如下：

步骤0（初始化）： 最初，我们设置 i = 0，即测量第0个分析段的电流/电压值。
步骤1（输出同步信号）： SSPA上的微控制器通过同步信号线向目标物联网设备输出同步信号。
步骤2（启动目标物联网设备操作）： 当目标物联网设备检测到同步信号线的状态变化时，便启动其操作。
步骤3（获取 i-th 分析段的电流/电压数据）： 当 Tstamp 达到 i 时，SSPA上的微控制器启动测量过程。它在每个 t[µs]间隔内获取10位电压和电流数据。总共获取 m 对 10位电压和电流数据，并将其存储到微控制器的内存中。我们重复上述测量步骤（步骤1–步骤3），直到重复次数达到 n，以实现信号平均。
步骤4（信号平均降噪）： 我们使用 n 个测量结果计算出测量功率值。之后，对这些功率值应用信号平均法，从而获得经过噪声抑制的功率数据。
步骤5（传输测量结果）： 微控制器将第 i 个分析段中的噪声抑制后的功率数据传输到外部PC。我们设定 i ← i + 1 并重复上述测量步骤（步骤1–步骤5），直到获取所有分析段的噪声抑制后的功率/能量数据。

C. 可扩展的小型电源分析仪的性能

表I显示了[8]与所提出的SSPA在最大可读电流和最大可测时间方面的比较。表I中的结果是在我们将模数转换器的转换速度设置为500ksps、数据存储器大小设置为8K字节时得到的。SSPA的最大可读电流达到330mA，因此足以分析第一节中讨论的物联网设备。这些结果表明，SSPA成功解决了（挑战A）和（挑战B）。

IV. 高级加密标准分组密码的功耗分析

我们分析了作为目标物联网设备的AES分组密码加密过程的功耗。该目标物联网设备在Arduino Pro Mini 328 5V 16 MHz上执行AES加密操作，并包含一个45Ω的虚拟电阻，用于模拟传感器和通信模块。AES分组密码的程序采用AESLib库，并使用Arduino开发环境中的编译器进行编译。我们将AES分组密码的密钥长度设置为128位，明文长度设置为16字节。我们设置了 t = 2.47µs、m = 64 和 n = 1024。AES分组密码的加密过程耗时 288µs。每个分析段的长度为 t × m = 158µs，我们使用了2个分析段。为了对比，采用了配备1147A电流探头的 MSO-X 3104A示波器。目标物联网设备通过SSPA从PC获取5V电源。图5显示了由SSPA测得的功耗。图6显示了由MSO-X 3104A测得的电流波形，其中从上数第一个波形为电流波形。由于供给目标物联网设备的电源电压波形恒定，因此功耗波形应与电流波形几乎相同。实际上，图6的波形与图5的波形非常相似，尽管图5存在一定程度的噪声。

在MSO-X 3104A中，AES分组密码的功耗为654.0毫瓦，其能量为188.35µJ。在SSPA中，AES分组密码的功耗为665.96毫瓦，其能量为191.80µJ，与MSO-X 3104A示波器相比包含约1.8%误差。该功率分析仪[8]与MSO-X 3104A示波器相比有5%测量误差，因此所提出的SSPA相较于我们之前的版本提高了测量精度。在我们的SSPA中，即使微控制器的数据存储器容量较小，由于采用了时分测量方法，采样周期 t 也可以足够小。这是我们的SSPA能够提高测量精度的主要原因。

V. 结论

本文提出了一种用于低功耗物联网设备的可扩展的小型功耗分析仪，该分析仪采用信号平均降噪技术。它包含（a）带有两级放大器的自适应增益选择器和（b）时分测量。成功实现了最大可读电流的扩展并解决了我们之前提出的功率分析仪的主要问题。我们分析了物联网设备上AES分组密码加密过程的功耗，结果与高精度示波器相比仅有1.8%的测量误差。

通过将所有电路组件集成到单个芯片上，所提出的SSPA的尺寸可以大大减小。这是一项重要的未来工作。