CN103534954B - 降低无线装置的能耗 - Google Patents

Abstract

提供了用于降低无线通信装置的功耗的技术。在空闲监听时期期间，降低装置中的接收机的时钟速率。然后，以降低后的时钟速率对接收机接收到的数据分组进行采样。确定数据分组是否是计划给该装置的。当数据分组是计划给该装置时，将时钟速率恢复为全时钟速率。另一方面，当数据分组不是计划给该装置时，接收机继续以降低后的时钟速率进行操作。

Description

降低无线装置的能耗

政府条款

本发明是以国家自然基金授予的许可号为CNS0905143的政府支持而做出的。政府对本发明有特权。

对相关申请的交叉引用

该申请要求2012年4月5日提交的美国实用申请第13/439,900号的优先权和2011年4月8日提交的美国临时申请第61/473,356号的权益。以上申请的全部公开内容通过引用而合并于此。

技术领域

本公开涉及降低无线装置的能耗。

背景技术

物理层技术的持续发展已使得WiFi能够以低成本支持高数据速率，因此变得广泛运用在联网基础设施和移动装置（诸如膝上型电脑、智能电话、上网本和平板PC）中。虽然其具有高性能和廉价的可用性，但是WiFi的能效仍是有挑战性的问题。例如，WiFi在当前膝上型电脑中占了多于10%的能耗。甚至在没有分组传输的情况下，其也可能将GSM蜂窝电话的功耗提升14倍。

WiFi的低能效源自于其固有的CSMA机制，即无线电设备必须持续执行空闲监听（IL）以便检测不可预测地到达的分组或者评估纯信道（clear channel）。不幸的是，IL的功耗与有效传送/接收的功耗相当。更糟的是，WiFi客户端由于MAC级竞争和网络级延迟而易于在IL方面花费大部分时间。因此，使得IL的能耗最小化对WiFi的能效至关重要。

降低IL的能量成本的自然方式是休眠调度。在WiFi的节电模式（PSM）及其变型中，客户端可以自适应地休眠，并且仅当其打算传送分组或者期望接收分组时才醒来。AP对下行链路分组进行缓存并且仅在客户端醒来之后才进行传送。PSM通过聚集下行链路分组而在本质上对流量（traffic）进行整形，从而减少由网络级潜伏时间而引起的接收机等待时间。然而，其无法减少与载波侦听和竞争相关联的IL时间。通过对实际WiFi网络的深入的基于轨迹的分析，发现即使在启用PSM的情况下IL也仍然主要占据了客户端的能耗：在繁忙网络中其占了客户端多于80%的能耗以及在相对空闲的网络中占了60%。

因为由于WiFi的CSMA而无法进一步减少IL时间，因此开发了另外的方面（降低IL功耗）以便使得其能量成本最小化。理想地，如果知道确切的空闲时期，则无线电设备可以在IL期间被切断或者被置于休眠，并且在需要时醒来并对分组进行处理。然而，由于CSMA的分布式和异步的性质，分组之间的空闲时间大范围地且不可预测地变化。空闲间隔的过低估计将浪费移动装置的能量，而过高估计使得无线电设备在休眠期间漏掉所有进入分组。

因此，期望降低在空闲监听时期期间的功耗从而降低无线移动装置的功耗。该部分提供了与本公开相关的背景信息，其不一定是现有技术。

发明内容

提出了用于降低无线通信装置的功耗的计算机实现方法。该方法包括：在装置的空闲监听时期期间降低时钟的时钟速率；以降低后的时钟速率检测新分组的存在；基于在数据分组之前的定制前同步码而确定数据分组是否是计划给该装置的；以及当数据分组是计划给该装置的时将时钟速率恢复为全时钟速率。相反，当数据分组不是计划给该装置时，继续以降低后的时钟速率运行时钟。

该部分提供了本公开的一般概述，并且不是其完全范围或其全部特征的全面公开。另外的可应用领域将从这里所提供的描述而变得明显。该发明内容中的描述和具体示例旨在仅用于说明目的而不旨在限制本公开的范围。

附图说明

图1是示出典型WiFi接收机的架构的图；

图2是提供所提出的用于降低无线通信装置的功耗的方法的概况的流程图；

图3A和图3B是分别示出根据所提出的方法的、当接收和传送数据分组时的操作流程的图；

图4是示出与802.11数据分组结合的示例性M前同步码结构的图；

图5是示出使用采样率不变检测算法来检测M前同步码的曲线图；

图6是示出地址共享方案的性能的曲线图；

图7是示出集成了所提出的用于降低功耗的方法的WiFi接收机的架构的图；

图8是集成了所提出的用于降低功耗的方法的示例性状态机的图；

图9A和图9B是示出采样率不变检测（SRID）算法的性能的曲线图；

图10是示出与唯一地址的数量有关的检测性能的曲线图；

图11是用于评估SRID算法的示例性网络拓扑的图；

图12A和图12B是示出根据节点位置的SRID性能的图表；

图13A和图13B是示出对于所提出的用于降低功耗的方法的能量节约的曲线图；

图14A和图14B是示出具有不同历史大小的、所提出的用于降低功耗的方法的性能的曲线图；

图15A和图15B是示出网络浏览会话的性能的曲线图；

图16A和图16B是示出使用文件传输协议下载文件的性能的曲线图；以及

图17A和图17B是示出当数据速率变化时下载文件的性能的曲线图。

这里所描述的附图仅用于所选实施例的说明性目的并且不是所有可能的实现，而且不旨在限制本公开的范围。相应的附图标记在附图的多个视图中表示相应的部分。

具体实施方式

直观地，当无线电设备没有在有效地对分组进行解码或传送时，其应当消耗较少的功率，但是商用WiFi和其它载波侦听无线装置（例如，ZigBee）的空闲监听（IL）功率与其传送和接收功率是相当的。通过剖析无线电硬件，理解了关于此的原因。

图1示出了典型WiFi接收机10的架构（例如，基于Atheros802.11芯片）。进入信号首先通过RF和模拟电路，被放大并且由混频器12从RF（例如，2.4GHz）转换为基带。模数转换器（ADC）13对模拟基带信号进行采样，并且所得到的离散样本被传递到CPU（基带和MAC处理器）14，CPU14对信号进行解码并且恢复数据帧中的原始位。整个无线电设备由向两条路径馈电的40MHz晶振15来驱动。第一路径是生成用于RF和模拟混频器12的中心频率的频率合成器16。另一路径是生成用于数字电路的计时信号的时钟发生电路17（例如，锁相环（PLL））：用于ADC的采样时钟以及用于CPU的主时钟。

现有的研究已表明ADC和CPU是接收机的最耗电的部件。在Atheros5001X芯片集中，例如，它们占了整个接收机功率预算的55.3%。ADC和CPU功耗也是类似的（1.04:1）。在IL期间，模拟电路和ADC均如在接收模式下一样以满工作负荷进行操作。另外，减轻了CPU的解码负荷，但是无法被置于休眠，即，其需要以全时钟速率进行操作以便执行载波侦听和分组检测。这是IL功耗与接收分组的功耗相当的原因。

类似的推理路线适用于诸如软件无线电的其它无线收发机。在软件无线电中，ADC将离散样本馈送到FPGA，FPGA可进一步对样本进行抽取（下采样），然后将其发送到用作基带CPU的通用处理器。硬件部件的相似性暗示了软件无线电很可能关于IL遭受同样的问题。考虑到软件无线电逐渐被集成到移动平台中以降低面积成本的趋势，需要并入用于降低其IL功率的机制。

为了降低IL功率，本公开提出了减慢驱动无线电设备中的数字电路的时钟。现代的数字电路当在逻辑电平之间进行切换时消耗功率，并且其功耗遵循其中，V_dd是供电电压，以及f是时钟速率。因此，可以通过降低时钟速率来实现线性功率降低。实际上，由于模拟外围设备，实际降低比理想的小。例如，在Atheros WiFi芯片所使用的ADC中，使采样时钟速率减半导致31.4%的功率降低。这里，使用具体测量结果，验证对于WiFi NIC（网络接口卡）和USRP软件无线电两者降低时钟速率的实际效果。

根据IEEE802.11-2007，除了默认的全时钟20MHz操作之外，基于OFDM的PHY支持具有10MHZ（半时钟）和5MHZ（四分之一时钟）采样率的2种降频（downclock）操作。这两种模式是在支持5GHz频带的8个半时钟信道和18个四分之一时钟信道的、具有Madwifi的开发版本（trunk-r4132）的LinkSys WPC55ag nic（版本1.3，Atheros5414芯片集）上测试的。降频模式可以通过激活NIC上的“具有1/2宽度信道和1/4宽度信道的USA”管制域来实现的。

关于WiFi的功耗的测量，其方式与Atheros Communications（创锐讯）的“Power Consumption and Energy Efficiency of WLAN Products（WLAN产品的功耗和能效）”中的方式类似。NIC附接到以外部AC适配器供电的膝上型电脑（例如，戴尔5410），并且使用无源电流探针（例如，HP1146A）和电压探针（例如，HP1160）以及1Gsps示波器（例如，Agilent（安捷伦）54815A）来测量功率损耗。实际的功耗是在不同的无线电模式下所测量的功率水平与在移除了NIC的情况下的基本水平之间的差。在测量期间，将WiFi调谐到周围网络未使用的信道。当NIC被激活但是没有传送/接收分组时测量IL功率。当WiFi正以最大速率（每秒100个分组）发送/接收单向查验（ping）广播分组时测量TX/RX功率。不同的时钟模式被配置成使用相同的位率（6Mbps）和分组大小（1KB）。以下表1示出了测量结果（以瓦特示出的功耗）。

	速率=1	速率=1/2	速率=1/4
				空闲	1.22	0.78	0.64
RX	1.66	1.44	0.98
				TX	1.71	1.46	1.21

可以看出，功耗随着时钟速率而单调地降低。特别地，与全时钟无线电相比，对于半时钟模式和四分之一时钟模式，IL功率分别降低了36%和47.5%。发现绝对降低与现有测量研究中所报告的绝对降低不同。该差异结果可能是由在实验中使用不同的WiFi卡（即，Atheros5212）而引起的。不同的NIC在不同的时钟速率下具有大大不同的功率分布。为了确认功耗与时钟速率的关系不限于WiFi无线电，还以USRP软件无线电进行了实验。

原始的USRP由ADC和FPGA两者使用的内部64MHz时钟来驱动。外部计时特征通过遵照来自“通用软件无线电外设（USRP）”中的EttusResearch LLC的指令重新结合（resolder）主时钟电路来实现。USRP E100用作外部时钟源，其作为产生低于64MHz的基准时钟的可编程时钟发生器（AD9522）。由于USRP E100无法被调谐到低于32MHz的信号，因此信号发生器用于产生具有与E100产生的时钟信号相同的配置的低于32MHz的时钟信号。

XCVR2450子板安装在USRP上，该USRP然后连接到PC主机（例如，戴尔E5410膝上型电脑）。如以下将进一步描述的，IL模式运行标准的802.11a/g载波侦听和分组检测算法。TX模式发送前置有802.11前同步码的连续样本流。由于完整的802.11解码模块不可用，因此仅测量IL功率和TX功率。USPR功率直接用示波器和电流/电压探针来测量，然后与外部时钟的功耗（其是0.55W并且不随时钟速率而变化）相加。注意，USRP的正常时钟速率是64MHz，而由于FPGA对信号进行下采样（抽取），因此发送到PC的最大信号带宽是4MHz。在降低时钟速率的同时，通过调整抽取率将信号带宽降低了相同比率。

以下表2示出了测量结果。

	速率=1	速率=1/2	速率=1/4	速率=1/8	速率=1/16
						IL	10.27	7.96	7.07	6.54	5.88
TX	6.36	5.69	5.18	4.7	4.47

与WiFi无线电类似，USRP功耗随着时钟速率而单调地降低。对于降频因子2（8），实现了为22.5%（36.3%）的功率降低。在4MHz的时钟速率（降频因子16），USRP不再可以被调谐到2.4GHz的中心频率，但是ADC仍可以被正确地调谐到4MHz采样率，并且功耗进一步降低。

由于当对4MHz信号进行处理时PC主机消耗可忽略的功率量，因此从表2省略了其功耗。未来的移动软件无线电系统可并入专用处理器以对基带信号进行处理。通过与ADC和FPGA并行地降低处理器的时钟速率，整个软件无线电平台可以实现较高的能效。尽管主要参考WiFi和USRP，但是容易理解，本公开中所提出的概念可延伸到其它类型的无线通信协议和装置（诸如ZigBee）。

图2提供了所提出的用于降低这样的无线通信装置的功耗的方法的概况。在空闲监听时期期间，如以21所表示的，降低装置中的接收机的时钟速率。然后，在22，以降低后的时钟速率对接收机所接收的数据分组进行采样。在24，确定数据分组是否是计划给该装置的。在25，当数据分组是计划给该装置时，将时钟速率恢复为全时钟速率。另一方面，在26，当数据分组不是计划给该装置时，接收机继续以降低后的时钟速率进行操作。因此，以细粒度的每个分组为基础来控制时钟速率，以便降低IL的能耗。在IL期间以机会性方式对无线电进行降频，然后在传送之前或者在检测到分组之后将其恢复为全时钟速率。

图3A和图3B分别示出了当接收和传送数据分组时的核心操作的流程。这里称为M前同步码的附加前同步码被前置于每个802.11分组。在其IL时期期间，降频的接收机使用以下进一步描述的采样率不变检测（SRID）算法来连续侦听信道并且查找M前同步码。在检测到M前同步码时，接收机立即切换回到全时钟速率，并且调用传统的802.11解码器恢复分组。接收机利用（leverage）SRID中的隐含PHY层寻址机制以过滤计划给其它节点的M前同步码，从而防止时钟速率的不必要切换。

传送操作遵照传统802.11MAC，除了通过SRID来进行载波侦听之外。如果在载波侦听和退避期间对无线电进行降频，则需要在实际传送之前恢复全时钟速率。准确的恢复时间由本公开的另一部件来安排（称为机会性降频（ODoc））。

在完成RX或TX操作之后，无线电不能过度地降频。如实验上验证的，对于典型的WiFi无线电，切换时钟速率花费9.5至151μs。在切换期间，时钟是不稳定的，并且即使利用SRID也无法检测分组。为了降低分组丢失的风险，使用机会性降频以利用简单的停歇预测（outage-prediction）算法来进行降频判定，该简单的停歇预测算法估计在时钟速率切换期间分组是否可能到达。

另外，在发送M前同步码之后，发送机在接收机的切换时期期间不能安静地等待，否则其可能丢失介质访问并且被其它发送机抢先。为了补偿切换间隙，发送机在M前同步码与802.11分组之间插入空位序列。空位覆盖最大切换时期以使得信道被连续占用。注意，发送机始终以全时钟速率发送M前同步码、空位和802.11分组。其不需要知道接收机的当前时钟速率。

当多个客户端共存时，分配广播地址以及每个均具有唯一特征的多个单播地址。该特征嵌入M前同步码中并且仅可由所计划的接收机检测。为了降低M前同步码的开销，所提出的功耗方法并入了允许多个客户端以最小成本共享地址的优化构架。总之，功耗方法总是以全时钟速率运行以对分组进行传送或解码，但是每当可能时都在IL期间对无线电进行降频以检测隐含寻址的分组。

为了实现所提出的功耗方法，分组检测算法必须克服以下挑战：（i）必须能对采样时钟速率的改变有弹性；（ii）必须能够直接以低采样率对地址信息进行解码；以及（iii）由于不可预测的信道条件和节点移动性，其判定规则不应该在运行时调谐，因此必须对SNR的变化有弹性能力。

M前同步码被构造成有利于鲁棒的采样率不变分组检测，同时隐含地传递地址信息。M前同步码包括伪随机序列的C（C≥2）个重复版本，如图4所示（其中C=3）。在M前同步码持续时间内，信道保持相对稳定，因此发送机发送的重复序列在接收机处保持强相似性。因此，即使接收机对M前同步码进行下采样，其也可以利用C个类似序列之间的强自相关。

为了增强对噪声的弹性，M前同步码中的随机序列必须具有强自相关特性，即，其应该仅在与自身相关时才产生最佳的相关性输出。在示例性实施例中，Gold序列满足该要求。其仅对于完全对准的自相关才输出峰值幅值，并且与其自身的任意变换版本相关联导致低界限的幅值。对于长度L=2^l-1（l是整数）的Gold序列，自相关峰值与次峰值的幅值之间的比率至少为原始的Gold序列是二进制。在替选实施例中，使用复合Gold序列。为了使其对于WiFi收发机能经受检验，构造了复合Gold序列（CGS），其中，实部和虚部是通过标准方法生成的同一Gold序列的变换版本。尽管参考了Gold序列，但是容易理解，其它类型的随机序列（诸如PN序列）落入本公开的范围内。

另外，随机序列的长度用于隐含地传达地址信息。在示例性实施例中，地址是整数n，并且对应于CGS的长度（T_B+nD_m），其中，D_m是无线电硬件的最大降频因子。T_B是用于前同步码的CGS的最小长度，也称为基本长度。为了检测其自身的地址（例如，n），在每个采样点t，客户端仅对偏移了nD_m的最新的T_B个样本进行自相关。当以因子D对客户端进行降频时，相应地将基本长度缩减到T_BD^-1并且将偏移缩减到nD_mD^-1。nD_m值保证了即使以最大因子D_m对CGS进行下采样，不同的地址也偏移了至少1个样本。

与Gold序列相关的一个挑战是其仅允许长度L=2^l-1。因此，（T_B+nD_m）个样本不能全部都与整个Gold序列精确匹配。该问题通过首先生成长CGS、然后将长度为（T_B+nD_m）的子序列分配给第n个地址来解决。

清楚的是，为了满足其设计目标，用于M前同步码的理想随机序列应该即使在对其进行下采样和截短（因为仅T_B+nD_m个样本中的T_B个样本用于执行自相关）之后也具有强自相关性。可推测不存在这样的序列，除非序列长度非常大并且下采样因子小。在本公开中，以经验验证了具有合理长度的CGS足以实现实际SNR范围内的高检测精确度。

检测算法是通过对接收机如何对M前同步码进行下采样并经由自相关来识别进行建模而在形式上得到的。令T=C(T_B+nD_m)为M前同步码的总长度（图5），并且x(t),t∈[0,T)为与M前同步码对应的传送样本。对于全时钟接收机，接收信号是：

y_o(t)=e^2πΔfth(t)x(t)+n(t),t∈[0,T).   (1)

其中，n(t)是噪声，h(t)是信道衰减（表示幅度和相位失真的复标量），以及Δf是发送机与接收机之间的频率偏移。当接收机以1/D（即，降频因子为D）的时钟速率进行操作时，接收信号变为：

因此，D必须是CGS的基本长度T_B的整数约数，即，为了检测每个采样点k处的M前同步码，具有地址n的接收机在最新的T₁个样本与偏移了nD_mD^-1的先前的T₁个样本之间执行自相关，得到：

$\begin{array}{c}R\left(k\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=k}^{k+T_1-1}z\left(i\right)z^{*}(i-T_1-{\mathrm{nD}}_m{D}^{-1})\\ \≈{\mathrm{\Σ}}_{i=k}^{k+T_1-1}{e}^{2\mathrm{\π\ΔfiD}}h\left(\mathrm{iD}\right)x\left(\mathrm{iD}\right)[e^{2\mathrm{\π\Δf}(\mathrm{iD}-T_B-n{D}_m)}\end{array}---\left(2\right)$

${h(\mathrm{iD}-T_B-n{D}_m)x(\mathrm{iD}-T_B-n{D}_m)]}^{*}---\left(3\right)$

$\≈e^{T_B+{\mathrm{nD}}_m}{\left|h\left(\mathrm{kD}\right)\right|}^2{\mathrm{\Σ}}_{i=k}^{k+T_1-1}{\left|x\left(\mathrm{iD}\right)\right|}^2---\left(4\right)$

其中，()^*表示复共轭算子。

等式（3）是基于信号电平通常比噪声高得多的事实而得到的。等式（4）是基于如下事实而得到的：（i）随机序列x(t)即使被下采样也保留与其前导序列的相似性；以及（ii）信道在其相干时间内保持相对稳定，相干时间比前同步码持续时间长的多。要明白这一点，应注意，相干时间可以被测量为其中，λ和v表示信号的波长和发送机与接收机之间的相对速度。在1m/s的步行速度下，T₀等于28.8毫秒，而M前同步码持续时间持续几十微秒。

同时，T₁个样本的能量水平被计算为：

$E\left(k\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=k}^{k+T_1-1}{\left|z\left(i\right)\right|}^2\≈{\left|h\left(\mathrm{kD}\right)\right|}^2{\mathrm{\Σ}}_{i=k}^{k+T_1-1}{\left|x\left(\mathrm{iD}\right)\right|}^2.---\left(5\right)$

根据等式（4）和（5），|R(t)|≈E(t)。相反，如果不存在M前同步码或者传送具有不同地址a的M前同步码，则自相关产生：

$\left|R\left(k\right)\right|\≈{\left|h\left(\mathrm{kD}\right)\right|}^2\left|\underset{i=k}{\overset{k+T_1-1}{\mathrm{\Σ}}}x\left(\mathrm{iD}\right)x{(\mathrm{iD}-T_B-a{D}_m)}^{*}\right|\≈0$

这是由于序列x(iD)，i∈[k，k十T₁-1]为截短的CGS并且仅与其本身具有强相关性。

图5示出了当接收前置有M前同步码的分组时|R(t)|和E(t)的快照。虽然接收机被降频，但是在M前同步码中|R(t)|几乎与E(t)完全对准。相反，如果存在噪声或不相关的信号，则|R(t)|与E(t)显著不同。

基于以上发现，SRID使用以下基本判定规则来确定M前同步码的存在：

H＜|R(k)·[E(k)]^-1|＜H^-1     (6)

其中，H是使得的阈值。该判定规则具有若干个重要优点。首先，其利用能量水平对自相关性进行归一化，因此不需要根据信号强度改变H。以下将以实验示出固定值H=0.9在SNR的宽范围内是鲁棒的。其次，不需要估计信道参数或者校准频率偏移，因此可以用在具有用户流失和移动性的动态WLAN中。

为了进一步增强对噪声的复原能力，注意，可能要在从第二个CGS到第C个CGS（图4）的所有采样点满足判定规则（6）。在降频因子为D时，存在个这样的点，其可以在有噪声或衰减的环境中提供高多样性。为了利用这样的优点，在每个采样点k，SRID将对于过去的T₂个样本的判定存储在FIFO队列中，然后应用以下增强规则：对于k－T₂＜i≤k，满足等式（6）的采样点的数量≥H₁T₂，其中，H₁是容限阈值并且H₁∈(0，1]。

另外，在不存在信号的时期期间，自相关性和能量水平均可接近0并且接近彼此，因此，可能错误地触发判定规则（6）。为了防止这样的误报警，添加了SNR静噪，对于等于T₁的窗口大小，SNR静噪维持进入信号的能量水平的移动平均值：

$E_a\left(k\right)=T_1^{-1}E\left(k\right)+(1-T_1^{-1})E_a(k-1)---\left(7\right)$

SNR静噪仅在SNR超过与最小可检测SNR（对于SRID，被设置为4dB）对应的阈值H_S时才将采样点传递至自相关器。由于空闲时期（固有噪声水平（noise floor））通常由于MAC层竞争而在M前同步码（长度为TD^-1）之前，因此，可以将SNR水平估计为：

$\mathrm{SNR}=10{\log }_{10}\frac{E_a\left(t\right)}{E_a(t-T)}---\left(8\right)$

对于采样率不变检测（SRID）算法的示例性实施例的伪代码如下：

输入：采样点k+T₁-1处的新样本z(k+T₁-1)

输出：采样点k处的分组检测判定

/*更新过去的T₁个样本的能量水平*/

E(k)←E(k-1)|z(k+T₁-1|²-|z(k-1)|²

/*更新平均能量水平*/

$E_a\left(k\right)\←T_1^{-1}E\left(k\right)+(1-T_1^{-1})E_a(k-1)$

/*更新与处理器序列的自相关性*/

R(k)←R(k-1)+z(k+T₁-1)z(k-nD_mD^-1-1)^*

-z(k-1)z(k-1-T₁-nD_mD^-1)^*

/*应用SNR静噪和自相关性判定*/

对于每个时间戳（采样点），等式（2）中的自相关性和等式（5）中的能量水平均可以通过单步操作来计算，其以进入信号更新度量值并且减去废弃信号。因此，该算法针对样本数量具有线性复杂度，并且很适合于在实际基带信号处理器上的实现。本公开也预期了该算法的变型。

由于M前同步码使用序列长度来传达地址信息，因此寻址开销随着网络规模而线性增加。对于具有N个节点的网络，M前同步码具有最大长度C(T_B+ND_m)。在示例性实施例中，基本长度是T_B=64，并且CTS重复C=3。对于中型网络（例如，N=5）和最大降频因子D_m=4，整个M前同步码的长度将为252。当以20MHz采样率传送时，M前同步码的长度将为252。当以20MHz采样率传送时，M前同步码仅占用信道时间，这与802.11a/g前同步码的16μs的开销相当。然而，对于大型网络，例如，N=50，M前同步码开销增加到69.6μs，这可能过度大，尤其对于短分组来说。

为了降低寻址开销，多个客户端可共享有限数量的地址。然而，地址共享引入了负面影响：客户端可能不必要地彼此触发，从而引起额外的能耗。所提出的功耗方法通过根据客户端的相对信道使用率（即，每个客户端的TX和RX时间与WLAN的总TX和RX时间的比率）细致分配地址来进行折衷。这之后的直观效果是，更频繁地传送/接收分组的客户端应该与较少数量的其它客户端共享其地址，以便最小化共享成本。

该直观效果以优化构架来形式化。假定客户端数量为N以及最大地址为K_m，则寻求使得方法的开销最小化的最优地址分配，如下：

$\min {\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{K_m}{L}_k\left[\left({\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{p}_i{u}_{\mathrm{ik}}\right){\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{u}_{\mathrm{ik}}\right]---\left(9\right)$

$s.t.{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{K_m}{u}_{\mathrm{ik}}=1,\∀i\∈[1,N].---\left(10\right)$

$u_{\mathrm{ik}}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀i\∈[1,N],\∀k\∈[1,K_m]---\left(11\right)$

其中，L_k是当使用地址k时的开销。p_i是客户端i的相对信道使用率，以及u_ik是表示客户端i是否使用地址k的二进制变量。直观地，目标函数表示以共享该地址的所有客户端的信道使用率的和加权并且进一步乘以这样的客户端的数量的、每个地址的开销之和。乘法是必须的，这是由于具有地址k的分组触发具有地址k的所有客户端。等式（10）强加了每个客户端仅使用一个地址的约束。

该优化问题是一般为NP（非确定性多项式）困难的非线性整数规划。在实际实现中，解决方案通过如下方式来近似：将整数约束放宽至0≤u_ik≤1，求解所得到的二次优化规划，然后将所得到的u_ik取整回其整数值。为了实现地址共享算法，AP需要周期性地（例如，每隔1分钟）计算相对信道使用率p_i，然后向所有客户端广播新的分配。

为了测试近似的有效性，地址共享算法在SIGCOMM’08轨迹上（假设K_m=15且L_k=kD_m）运行，并且所提出的功耗方法的总地址开销在图6中绘出。观察到基于整数取整的解决方案紧密地近似了在0≤u_ik≤1内由二次优化加强的下限。平均而言，近似解决方案超过下限仅1.8%。图6还示出了为每个客户端随机分配地址的算法的平均开销（误差条示出了20次运行中的标准偏差）。观察到与随机分配相比，近似算法可以节约多于50%的开销。

除了为每个节点设计的地址之外，所提出的功耗方法分配接入点（AP）和所有客户端已知的广播地址。其对应于具有地址n=0的M前同步码。因此，除了具有其自身地址的自相关器之外，每个节点需要维持具有偏移nD_m=0的自相关器。

为了载波侦听的目的，节点还需要识别来自其它发送机的分组的存在。与原始802.11类似，SRID可以执行能量感测和前同步码检测。能量感测通过以下等式（7）来实现。当以因子D降频时，与全时钟接收机相比，节点仅可以感测能量的D^-1。因此，将能量检测阈值减小到原始值的D^-1。当需要基于前同步码的载波侦听时，可以通过前置附加的广播前同步码来实现。当检测到该第一前同步码时，节点确定信道繁忙，并且继续跟踪整个分组的能量水平。然而，仅当节点检测到第二前同步码时节点才恢复全时钟速率，该第二前同步码被寻址到该节点或者是另一广播前同步码。

甚至在前同步码检测模式下，所提出的功耗方法也可以与802.11a/g客户端共存。802.11a/g协议采用自相关来检测短前同步码，该短前同步码与频域中的随机序列和时域中的周期性序列（周期16，具有10次重复）相对应。可以认为是SRID的子集，其中基本长度T_B=16，序列重复C=10，节点地址为0且没有降频，因此可以由实现了所提出的功耗方法的客户端容易地检测到。另一方面，通过以802.11前同步码替换第一前同步码，这些客户端也可以由传统802.11来检测。

提出了机会性降频，其对降频进行调度以平衡其开销以及维持与现有的MAC和休眠调度协议的兼容性。当切换到新时钟速率时，无线电设备需要在传送/接收信号之前稳定。由于频率合成器和模拟电路的中心频率保持不变，因此时间成本主要来自于稳定数字PLL（驱动ADC和CPU）。这在现有技术的WiFi无线电中仅为几微秒。例如，在MAXIM2831中，PLL花费少于8μs来稳定自身，并且ADC和CPU仅需要1.5μs来进行重置，因此总切换时间低于9.5μs。

还测量Atheros5414NIC的切换延迟。修改可以直接访问硬件寄存器并重置时钟速率的ath5k驱动器。在改变时钟速率寄存器之后，重复检查基带测试功能直到返回1（在ath5k中验证ADC和基带处理器是否已准备好接收分组的传统方式），然后记录该过程的持续时间。

根据实验结果，时钟速率1与1/4之间的切换花费139μs至151μs，而1与1/2之间的切换花费120μs至128μs。注意，这是实际切换延迟的保守估计。为了切换至新速率，Atheros NIC不仅需要重置PLL而且还需要重置CPU中用于OFDM解码和MAC块的所有寄存器，以使得整个接收机链可以运行有效802.11模式。相反，所提出的功耗方法仅需要重置PLL，同时保持CPU中的寄存器不变。另外，由基带测试功能以及其接入PC主机所引入的潜伏时间是未知的，但是包括在以上测量结果的切换延迟中。

因此，9.5μs的切换延迟对于MAXIM2831芯片用作下限，并且对于Atheros5414的测量结果用作上限，但是机会性降频不限于这些界限。

图7示出了用于将所提出的功耗技术集成到无线装置的接收机70中的示例性实施例。如上所述，模拟基带信号由模数转换器（ADC）13来采样，ADC13将离散样本传递至处理器14。处理器14又实现包括解码器71、休眠调度器72和降频模块73的各种功能。应理解，关于图7仅讨论了处理器14的相关功能，但是可能需要其它功能来控制和管理接收机的总体操作。功能可通过一个或多个处理器执行的一个或多个计算机程序来实现。计算机程序包括存储在非暂态有形计算机可读介质上的处理器可执行指令。计算机程序还可包括所存储的数据。非暂态有形计算机可读介质的非限制性示例是非易失性存储器、磁存储装置和光学存储装置。

解码器71根据从时钟发生电路（即，PLL）17接收的时钟信号而进行操作。当时钟信号被设置为全时钟速率时，解码器71从ADC接收离散样本并且以传统方式将离散样本解码成数据位。当时钟信号被设置为降低后的时钟速率时，解码器71从ADC接收离散样本并且应用上述检测算法（SRID）。替代修改解码器，可想到由接收机的单独部件来实现检测算法。

检测算法（SRID）使用简单接口与WiFi MAC/PHY交互。一方面，WiFi调用检测算法（SRID）来评估信道可用性。另一方面，检测算法从WiFi MAC和休眠调度器获得无线电设备的状态机。每当无线电设备转变至空闲监听模式时，检测算法就调用降频模块73来确定是否以及何时切换时钟速率。降频模块73通过实现以下进一步描述并且这里也称为ODoc模块的机会性降频方案来确定何时切换时钟速率。降频模块73还与时钟发生电路17接口，以根据该确定来设置时钟信号。

图8示出了将所提出的功耗技术集成到接收机中的示例性状态机。在示例性实施例中，无线电设备连续在降频IL（dIL）模式下运行检测算法（SRID），并且在检测到M前同步码时立即切换到全时钟RX模式。当存在要传送的分组时，通过SRID来执行载波侦听，但是MAC调度严格遵照802.11CSMA/CA算法。ODoc连续查询802.11退避计数器，并且当退避计数器的倒计数值小于TC+SIFS时将无线电恢复到全时钟速率，其中，T_C是最大切换延迟，并且SIFS是在802.11中定义的短帧间间隔。ODoc在切换到全时钟速率之后命令无线电在该SIFS间隔内执行载波侦听，以便保证在切换之后信道保持空闲。否则，需要继续根据802.11的载波侦听和退避。

状态转变和根据802.11或由休眠调度器实现的其它休眠调度协议来管理。每当TX或RX完成并且无线电没有被置于休眠时，ODoc判定是否切换至dIL模式或正常IL模式。ODoc使用以下进一步描述的停歇预测方案来进行该判定。

ODoc的停歇预测机制判定在无线电稳定达到新时钟速率之前下一分组是否可能到达（称为停歇事件）。其首先检查是否将存在确定性操作，即，先前操作的立即响应。例如，CTS、DATA和ACK分组都是RTS之后的确定性操作。这样的分组仅由SIFS来分隔，SIFS通常比切换时间短或与切换时间相当，因此无线电设备必须在其之间保持全速率。

当一系列确定性操作结束时，ODoc检查近来是否发生停歇。ODoc保持对每个非确定性分组到达的二进制历史，其中“1”表示分组间间隔比T_c短，并且“0”表示相反含义。如果近来历史包含“1”，则确认可能发生停歇并且保持全时钟速率。关键的直观效果在于WiFi流量的突发性，其中短间隔暗示正进行特定数据的传送，并且可能持续多个短间隔直到传送完成。

ODoc中的重要参数是历史的大小。大的历史大小可预测当不发生时的停歇，从而错过通过降频而节能的机会。另一方面，小的历史大小导致在T_C内到达的分组的频繁漏检（mis-detection）。幸运的是，漏检仅引起再一次重传，这是由于当接收机已经稳定时，漏掉的分组将在其下一次重传时被检测。因此，当能效具有高优先级时，小的历史大小总是优选的。如我们的实验研究所表明的，1与10之间的历史大小足以平衡错误预测与漏检之间的折衷。其它类型的停歇预测机制可与本公开的教导相结合。

接下来，提出了所提出的功耗方法的详细实验评估。实验以两个问题为中心：（1）所提出的方法可以在实际无线环境中以及以不同的降频速率检测分组的精确程度。（2）对于现实世界的WiFi装置而言所提出的方法可以节约多少能量以及成本。

为了回答这些问题，如下在软件无线电和网络级模拟器上实现所提出的功耗方法。在GNURadio平台上实现包括M前同步码构造和检测的SRID算法并且在USRP试验台上进行验证。作为性能基准，还实现了802.11OFDM前同步码编码/检测算法。能效取决于IL的相对时间，而IL的相对时间又取决于网络延迟和竞争，因此，再次利用真实的WiFi轨迹以评估所提出的方法的能效。通过扩展基于轨迹的模拟器、然后综合来自SRID实验的结果来实现ODoc构架和地址分配算法。在ns-2.34中实现ODoc，ns-2.34可以用于独立地利用合成流量模式（例如，HTTP和FTP）验证所提出的方法的性能。

在不同的SNR水平和降频因子下测试SRID的检测性能。SNR被估计为其中，E_S是当存在分组时进入样本的平均能量水平，并且E_N是固有噪声水平，二者均是在窗口大小等于M前同步码的长度的情况下使用移动平均值来平滑的。注意，由于解码模块将噪声水平提高了大约3.5dB，因此该SNR值过高估计了解码器所经历的实际SNR。假设802.11需要至少9.7dB SNR来对分组进行解码，则SRID必须能够准确地检测高于9.7dB SNR的分组。

SRID的CGS的基本长度被设置为T_B=64，并且最大降频因子D_m=16。自相关性阈值被固定在H=0.9，并且容限阈值H₁=0.6。这些阈值表现为对不同的实验设置是鲁棒的。

首先，在包括视线（LOS）内的两个USRP节点的单链路上测试SRID。接收机以不同的因子降频，并且通过调整传送功率和链路长度/距离来改变链路的SNR。由于当外部时钟被降频至1/16时USRP不能工作，因此其FPGA抽取率被设置为16，这相当于以因子16对信号进行下采样。在每个SNR/时钟速率设置下，发送机在恒定的到达间隔时间（inter-arrivaltime）内以全时钟速率发送10⁶个分组。根据期望分组到达但是未能检测到分组的时间戳的分数来计算漏检概率（P_m），并且对于误报警概率（P_f）则反过来。

图9示出了作为链路的时间平均SNR（取整到整数值）的函数的P_m和P_f。P_m随着SNR增加而急剧下降，并且在SNR增长超过8dB时接近0。P_m在高降频因子下趋向于较高，这主要是因为可获得较少的满足判定规则（6）的采样点，因此，SRID易受噪声影响。当SNR=4dB并且D=16时，P_m增长到6%。然而，在实际SNR范围下（高于9.7dB），对于所有时钟速率，P_m始终低于1%。另外，SRID展示了与802.11相当的检测性能。实际上，当降频因子D低于6时，SRID可具有较低的P_m。这是因为SRID使用比802.11长的自相关序列（64相对于16），这增加了其对噪声的鲁棒性。图9(b)中的误报警概率P_f示出了与P_m类似的趋势。

再调用SRID使用重复的CGS之间的间距nD_m来传达地址n。自然的问题是：n可以多大以保证高检测精确度。图10绘出了随着n增大的检测性能。对于固定链路，P_m和P_f保持相对稳定。这是因为甚至对于地址n=100，两个自相关序列由在USRP的4MHz信号带宽下与400μs对应的1600个样本分隔，这远低于信道的相干时间。对于移动客户端（通过以行走速度在发送机周围移动USRP接收机来创建），检测性能仅略微受到地址长度的影响，这是由于低移动性引起SNR变化但是没有显著改变相干时间。

接下来，在包括布置在具有金属/木架和玻璃墙的实验室环境中的9个USRP2节点（1个AP和8个客户端）的测试台上评估SRID。图11示出了节点位置的地图。节点D正以行走速度在点D与点E之间移动，并且所有其它节点都静止。该测试台实现了在受到多路径衰减、移动性和NLOS阻碍影响的真实无线环境中的SRID的评估。更重要的是，其允许测试由于不同节点地址之间的互相关性而导致的误报警率。

由于有限数量的外部时钟，通过改变USRP2的抽取率来产生降频的效果，以使得接收机的采样率变为发送机的采样率的1至1/16。允许AP按顺序将10⁶个分组发送到每个客户端。图12(a)示出了根据节点位置，P_m变化很大。一般地，距离AP较远的节点（例如，H）或被墙挡住的节点（例如，F）具有较高的P_m。与距AP较远但是静止的节点（例如，节点E）相比，移动节点D可具有较高的P_m。与单链路实验一致，降频因子4导致与802.11相当的P_m。

图12(b)示出了由于互相关而导致的误报警概率，即，客户端检测到被寻址到其它客户端的分组的概率。根据位置和移动性，对于不同客户端的相对的P_f示出了与P_m相似的趋势。与单链路情况不同，P_f趋向于比P_m大，这是因为与单纯的D=16相比，序列之间的互相关性对P_f具有较强影响，P_f低于0.04，这暗示了由于错误触发而导致的可忽略的能量成本。注意，对于802.11，必须从分组对地址字段解码，因此这里P_f对其是无意义的。

根据以上实验，观察到SRID在实际的SNR范围下以及在降频速率高达16的情况下具有接近100%的检测精确度（并且与802.11相当）。因此，其可以用于在实际无线网络中实现所提出的功耗方法。

然后，通过基于轨迹的仿真来评估能效。WiFi和USRP功耗统计信息是根据实际测量结果获得的。假设时钟切换期间的功耗与全时钟模式下的功耗相同，Atheros AR5414NIC的151μs的切换时间用作切换延迟的最坏情况估计。如所阐明的，由于切换延迟而导致的停歇以小于4.2%的概率发生，因此认为停歇事件除了引起一次重传之外不会影响WiFi轨迹。另外，采用8dB时的P_m值和P_f值作为对由SRID引起的分组丢失或误报警的保守估计。除非另有说明，否则在所有客户端之间分配和共享15个地址，并且在ODoc中使用为5的历史大小。

图13(a)示出了假设客户端正使用最大降频因子为4的WiFi装置的情况下所提出的功耗方法的能量节约。对于大型网络（SIGCOMM’08轨迹），能量节约的范围从41%至47.3%。其CDF对于大约92%的客户端是密集集中的，能量节约的范围在44%与47.2%之间，当客户端在降频IL模式下时接近47.5%的能量节约。在具有较少竞争的小型网络中（PDX-Powell轨迹），IL引入较少能量成本，因此所提出的方法的能量节约比率相对低。然而，由于IL时间仍然占主要，因此中间节约保持为大约44%，并且最小为37.2%。图13(b)绘出了假设客户端的功耗与最大降频因子为8的USRP装置相同的情况下的结果。再者，能量节约集中在36.3%附近，36.3%是纯IL模式下的节约。

这些实验揭示了所提出的功耗方法可以利用大部分IL间隔来执行降频。其能量节约比率可以大致估计为η=η_cP_IL，其中，η_c是使用最大降频因子的纯IL模式下的能量节约比率，以及P_IL是在无线电设备的寿命期间的空闲监听能量的百分比。由于对于大部分客户端而言P_IL接近1，因此η接近η_c。

所提出的功耗方法的开销来源于由于在切换时间之间到达的分组而导致的漏检（和重传）。这样的事件可以通过ODoc的基于历史的停歇预测机制来缓解。在另一实验中，评估这样的停歇的成本和ODoc在缓解该停歇方面的有效性。图14(a)示出了当历史大小等于1时，对于一些客户端可能需要重传4.2%的分组。在历史大小为10的情况下，对于90%的客户端，重传被降低至低于0.8%。历史大小进一步增加到100仅示出了微小的改进。另一方面，图14(b)示出了小的历史大小导致较高的能效，从而暗示来自过分降频的能量节约使得由于重传而导致的浪费减少。因此，如果能效具有高优先级，则对于ODoc而言小的历史大小是优选的。

为了进一步理解在可控网络条件下的益处和成本，在ns-2.34中实现并测试所提出的功耗方法。将传统WiFi（包括CAM和PSM两者）和所提出的方法（称为CAM+E-MiLi）的性能进行比较。将ns2的PHY/MAC参数修改为与802.11g中的PHY/MAC参数一致，并且将数据速率固定为6Mbps。基于802.11实现ODoc，并且以与轨迹驱动的模拟器类似的方式对其进行配置。PSM模块构建在扩展到ns-2的802.11PSM上，并且功耗统计遵照AR5414的测量。

评估两个示例性应用：网络浏览和FTP。在ns-2中使用PackMIMEhttp流量发生器来模拟网络浏览应用，该生成器提供了HTTP流的真实随机模型。网络包括经由ADSL2链路连接到WLAN AP的一个HTTP服务器，其中下行链路（上行链路）带宽为1.5Mbps（0.5Mbps）并且平均值为15ms的延迟呈指数分布。AP服务一个HTTP客户端（其中平均页面请求间隔为30s）和多个后台客户端。通过在AP与后台客户端之间运行固定速率（200Kbps，分组大小为512字节）UDP文件传输来学习后台流量的影响。

图15(a)示出了5分钟的网络浏览会话的能量使用量。PSM示出了与CAM相比大约18%的能量节约。CAM+E-Mili与CAM相比节约了39.8%的能量而没有后台流量，并且当后台客户端的数量增长到10时节约了47.1%的能量。由于PSM优化了客户端的休眠调度，因此与CAM相比，IL时间的比率较小，从而PSM+E-MiLi实现了比CAM+E-MiLi少的能量节约（33%至37.1%）。另外，注意，所提出的方法对于后台流量是相对不敏感的，这是由于甚至在低时钟速率下也可以加强地址过滤。

图15(b)示出了网络浏览会话期间的平均每页延迟。显然，当集成到传统WiFi中时，所提出的方法引起可忽略的延迟。尽管M前同步码和时钟切换占用了信道时间，但是比网络和竞争延迟短得多。值得注意地，PSM由于其休眠调度机制而引起比CAM长的延迟，而CAM+E-MiLi具有较短的延迟，另外能效比PSM高。

其次，假设客户端直接从AP下载20MB的文件（具有分组大小1KB），在ns-2中使用FTP流量发生器来评估所提出的功耗方法。与固定持续时间网络浏览相比，FTP的能量使用对后台流量更敏感（图16(a)），这是因为通过MAC层竞争而延长了下载持续时间。发现由于PSM相比于CAM可导致较高的每位能量的事实，因此PSM比CAM多消耗36.8%至39.4%的能量。另外，尽管所提出的方法实现了与网络浏览时类似的能量节约水平，但是在不存在后台流量的情况下其可将FTP吞吐量降低高达4.4%（图16(b)）。这主要是由于其开销导致的，即，切换延迟、M前同步码的额外信道时间以及引起MAC层重传的有缺陷的检测器和停歇预测器。另外，应注意，假设没有端到端延迟并且吞吐量仅取决于于MAC竞争，这缩小了来自所提出的方法的开销。

一个声明是M前同步码和切换延迟的开销是固定的，而用于传送有用数据的信道时间随着数据速率增大而减少。因此，所提出的方法的开销将在高数据速率下被放大。该效果通过在竞争客户端的数量固定为6的情况下改变用于文件传输（使用FTP）的PHY层数据速率来说明。图17示出了随着数据速率增大，CAM+E-MiLi导致CAM的吞吐量下降得更多，并且能量节约量由于传输数据的时间较长而降低。当数据速率达到54Mbps时，CAM+E-MiLi将CAM的吞吐量降低17.6%，同时节约23.1%的能量。然而，当利用近来WiFi芯片集的短切换延迟（例如，在MAXIM2831中为9.5μs）时，吞吐量下降是可忽略的，并且能量节约比率对于所有数据速率始终为大约40%。另外，当与PSM集成时，E-MiLi没有发现吞吐量下降，并且所得到的能量节约保持为大约30%。

应注意，前同步码开销固定的影响是高数据速率的802.11协议的固有问题，并且可以通过诸如802.11n中的分组聚合的标准解决方案来解决。此外，所提出的方法的开销的影响在繁忙网络中变得不太严重，其中在繁忙网络中，竞争较高并且前同步码和切换开销所消耗的信道时间与竞争延迟相比变得可忽略。另外，吞吐量仅对于如FTP的速率密集型应用是关键度量值。移动无线装置更可能受诸如VoIP和HTTP的弹性流量支配。这样的流量模式易于引起相当大量的空闲监听时间，并且如在我们的网络浏览实验中已例示的，其可以通过使用所提出的方法而实现显著的能量节约。

所提出的功耗方法的开销即使在NIC配备有MIMO收发器时也是固定的。所提出的方法的开销主要源于前同步码和时钟切换延迟。对于诸如802.11n的MIMO系统，接收机的所有RF链检测嵌入每个分组中的单个前同步码，然后使用不同的前同步码来进行信道估计。类似地，当使用所提出的方法时，可以共享同一M前同步码来进行分组检测。另外，时钟切换延迟取决于每个RF链的PLL建立时间。现代的MIMO收发器可允许RF链共享同一PLL，或者为每个RF链配备单独的PLL。在前一种情况下，切换延迟是固定的并且在所有RF链之间共享。在后一种情况下，所有RF链的建立时间是类似的并且可以彼此重叠。

总之，前同步码开销或切换延迟均不会随着MIMO RF链的数量而增加。因此，与SISO NIC的情况不同，所提出的功耗方法用于现代MIMONIC而不会引入任何额外的开销。

接收机采用SRID来检测计划给自身的分组，并且能够经由能量检测对其它分组进行载波侦听。然而，仅能量感测可能不足以解决不合理情况，即，隐藏的终端问题。在IEEE802.11中，虚拟载波侦听是可选的解决方案，其需要在实际数据传输之前进行RTS/CTS握手。RTS/CTS分组捎带确认（piggy-back）即将到来的数据分组的持续时间。相邻的发送机偷听到RTS/CTS并且将信道的繁忙时间延长了相应的持续时间。

在所提出的方法中，可以如下简单地实现虚拟载波侦听。发送机/接收机为RTS/CTS前置广播前同步码，以使得所有相邻节点可以检测到该RTS/CTS，恢复全时钟速率并且使用传统802.11解码器对持续时间字段进行解码。然后，如在802.11虚拟载波侦听机制中，如果即将到来的数据分组不是计划给节点的，则该节点将进入休眠模式并且在整个分组持续时间期间保持不变。由于数据分组的持续时间通常比RTS/CTS长得多，因此对RTS/CTS解码时的能耗受休眠情况下的能量节约来支配，并且IL能量节约保持不变。因此，利用该简单机制，所提出的方法将保留其相对于实现虚拟载波侦听的传统方法的优点。

当所提出的方法与传统WiFi共存时，AP需要区分它们并且仅对于目的地是可应用客户端的分组前置M前同步码。当新加入的客户端向AP通知其能力以及随后AP运行地址分配算法以为该客户端分配地址（以及可能地使用地址分配算法为现有的客户端重新分配地址）时，该区分应该在关联处理期间被初始化。

能效长期以来已成为对于便携式WiFi装置的极为重要的关注点。已提出了许多MAC级调度协议来减少IL浪费的能量。所提出的功耗方法可以通过将降频IL模式添加到其状态机中而与这些和其它MAC级节能解决方案集成。所提出的方法也可以在CAM中起作用，从而克服在PSM型协议中通常看到的过度延迟。

降低IL的成本的替选方式是根据需要唤醒接收机。无线唤醒（wake-on-wireless）方案增加了用于分组检测的辅助低功率无线电，并且仅在新分组到达时才触发主接收机。所提出的方法还采用按需分组处理的方式。按需分组处理的能量节约可能小于无线唤醒，这是因为其需要在IL中保持模拟电路有效。按需分组处理的优点在于不需要额外的无线电。实际上，其仅需要改变固件来支持M前同步码的构造和检测以及时钟速率的调整。所提出的方法也可以与无线唤醒一起使用以优化辅助无线电的功耗。

在传感器网络中，通用的MAC层节能机制是由S-MAC、B-MAC和许多衍生方案使用的低功率监听（LPL）。由于传感器网络通常运行低速、占空比小的应用，因此LPL将更多的功耗转移到发送机侧，从而减少了空闲监听时所花费的时间。具体地，接收机周期性地醒来以检测来自发送机的分组，并且发送机使用跨越该周期的长前同步码来保证可检测性。与WiFi的PSM类似，LPL是减少IL时间的休眠调度机制，并且可以通过与所提出的功耗方法结合来增强。例如，由于所提出的方法降低了IL功率，因此其可以缩短接收机的唤醒周期，从而缩短发送机的前同步码长度以及降低其功耗。

基于相关性的分组检测的总体思想不是新的。如上所述，802.11OFDM PHY并入了允许基于自相关的检测的前同步码。其变型也已用在其它软件无线电实现中。在所提出的方法中，提出了即使在下采样时也保留自相关特性的新前同步码机制。基于互相关的分组检测（即，将进入信号与已知序列相关）是检测分组的替选方式，但是不能检测下采样信号并且更易受频率偏移的影响。

动态电压频率调整（DVFS）是用在微处理器设计中的成熟技术。其利用处理器负荷的变化，从而在新任务挂起时降低电压和时钟速率并且在处理器负荷重时提高电压和时钟速率。还提出了用于千兆比特有线链路以及用于音频信号处理。关键思想在于观察进入的工作负荷的峰值频率、然后将处理器的时钟速率限制到该水平。DVFS尚未用于改善无线电设备的能效，这主要是由于公知的悖论：无线电设备应该仅在检测到分组之后才被激活，但是为了检测分组，无线电设备必须始终在其全采样率下为有效的。该悖论通过分离分组检测和解码以及以不同的速率执行分组检测和解码来克服。一种方法部分地基于Chandra等人的实验，他们发现了WiFiNIC的功耗与采样带宽成线性比例并且提出了采样算法以根据流量负荷来调整带宽。所提出的采样算法使用相同时钟速率来进行检测和解码，并且仅可以以粗粒度级别调整时钟速率，这是因为发送机和接收机必须在分组传送之前对相同时钟速率达成一致。

所提出的方法对于无线设计具有比本文中所研究的含意更宽的含意。其简单的MAC/PHY接口利于与其它基于载波侦听的无线网络（诸如ZigBee传感器网络）的集成。另外，通过伴随时钟速率改变电压，可以实现另外的能量节约。

如这里所使用的，术语“模块”可以是指专用集成电路（ASIC）、电子电路、组合逻辑电话、现场可编程门阵列（FPGA）、执行代码的处理器（共享、专用或组）、提供所述功能的其它适当硬件部件或者上述的一些或全部的组合（诸如在片上系统中），是上述的一部分，或者包括上述。术语“模块”可包括存储处理器执行的代码的存储器（共享、专用或组）。如以上所使用的，术语“代码”可包括软件、固件和/或微代码，并且可以是指程序、例程、函数、类和/或对象。如以上所使用的，术语“共享”表明可使用单个（共享）处理器来执行来自多个模块的部分或全部代码。另外，来自多个模块的部分或全部代码可由单个（共享）存储器存储。如以上所使用的，术语“组”表明可使用一组处理器来执行来自单个模块的部分或全部代码。另外，可使用一组存储器来存储来自单个模块的部分或全部代码。

为了说明和描述的目的而提供了以上实施例的描述。其不旨在为详尽的或者限制本公开。即使没有具体示出或描述，特定实施例的各个元素或特征一般也不限于该特定实施例，而是在适用的情况下是可交换的，并且可以用在所选实施例中。特定实施例的各个元素或特征还可以以多种方式变化。这样的变化不应认为背离本公开，并且所有这样的修改都包括在本公开的范围内。

Claims (14)

1.一种用于降低无线通信装置的功耗的方法，包括：

由所述装置中的接收机在所述装置的空闲监听期间降低时钟的时钟速率，降低后的时钟速率小于全时钟速率并且所述时钟操作所述装置的接收机；

由所述接收机以降低后的时钟速率对数据分组的数据进行采样，所述数据分组是所述接收机在所述空闲监听期间接收到的；

由所述接收机确定所述数据分组的前同步码中的数据之间的相关性，其中，所述前同步码包括重复两次以上的数据位的随机序列，并且所述随机序列之间的间隔表示所述装置的地址；

当所述数据位之间的相关性超过阈值时，由所述接收机将所述时钟的时钟速率恢复为所述全时钟速率；以及

当数据位之间的相关性没有超过所述阈值时，继续以降低后的时钟速率运行所述时钟。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述数据分组的前同步码中的数据位之间的相关性进一步包括：计算表示来自所述前同步码中的一个随机序列的采样数据与来自所述前同步码中的另一随机序列的采样数据之间的相似性的度量值，并且当所述度量值超过阈值时将所述时钟的时钟速率恢复为所述全时钟速率。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：计算来自所述一个随机序列的采样数据的平均能量水平，并且使用所述采样数据的平均能量水平对所述度量值进行归一化。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述随机序列之间的间隔是表示所述装置的地址的整数和用于对所述时钟速率降频的最大因子的函数。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述随机序列是从Gold序列得到的。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：在降低所述时钟的时钟速率的步骤之前确定在将所述时钟从全时钟速率转变为降低后的时钟速率时数据分组将到达所述装置的可能性，并且当所述可能性超过阈值时继续以所述全时钟速率运行所述时钟。

7.一种用于无线通信装置的接收机，包括：

时钟电路，用于生成为全时钟速率和降低后的时钟速率之一的时钟信号，其中，所述降低后的时钟速率小于所述全时钟速率；

与时钟发生器接口的降频模块，用于在空闲监听期间将所述时钟信号设置为所述降低后的时钟速率；以及

解码器，被配置成接收数据分组的数据位并对所述数据位进行解码，其中，所述解码器根据从所述时钟发生器接收到的时钟信号进行操作，其中，所述解码器确定所述数据分组的前同步码中的数据位之间的相关性，其中，所述前同步码包括重复两次以上的数据位的随机序列，并且所述随机序列之间的间隔表示所述装置的地址。

8.根据权利要求7所述的接收机，还包括：模数转换器，其被配置成接收数据信号并根据来自所述时钟发生器的时钟信号对所述数据信号进行采样。

9.根据权利要求7所述的接收机，其中，所述解码器用于在所述数据位之间的相关性超过阈值时将所述时钟信号设置为所述全时钟速率，而在所述数据位之间的相关性没有超过所述阈值时将所述时钟信号设置为所述降低后的时钟速率。

10.根据权利要求7所述的接收机，其中，所述解码器用于计算表示来自所述前同步码中的一个随机序列的数据位与来自所述前同步码中的另一随机序列的采样数据位之间的相似性的度量值，并且在所述度量值超过阈值时将所述时钟信号设置为所述全时钟速率。

11.根据权利要求10所述的接收机，其中，所述解码器计算来自所述一个随机序列的数据位的平均能量水平，并且使用所述数据位的平均能量水平对所述度量值进行归一化。

12.根据权利要求7所述的接收机，其中，所述随机序列的长度是表示所述装置的地址的整数和用于对所述时钟速率进行降频的最大因子的函数。

13.根据权利要求7所述的接收机，其中，所述随机序列是从Gold序列得到的。

14.根据权利要求7所述的接收机，其中，所述解码器确定在将所述时钟信号从全时钟速率转变为所述降低后的时钟速率之前数据分组将到达所述装置的可能性，并且在所述可能性超过阈值时继续以所述全时钟速率运行所述时钟。