Chi-Kin Chau, Member, IEEE, Fei Qin, Samir Sayed, Muhammad

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1 Chi-Kin Chau, Member, IEEE, Fei Qin, Samir Sayed, Muhammad
IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, VOL. 28, NO. 7, SEPTEMBER 2010 Harnessing Battery Recovery Effect in Wireless Sensor Networks: Experiments and Analysis Chi-Kin Chau, Member, IEEE, Fei Qin, Samir Sayed, Muhammad

2 I. INTRODUCTION Examine the gain of battery runtime of sensor devices due to battery recovery effect, Observe a saturation threshold, beyond which more idle time will contribute only little to battery recovery. Propose a Markov chain model to capture battery recovery considering saturation threshold Devise a simple distributed duty cycle scheme to take advantage of battery recovery using pseudo- random sequences Battery recovery effect을 이용합니다. Saturation threshold를 이용합니다. 뒤에서도 알아보겠지만 이것은 간단히 말씀드리면 idle time이 saturation threshold 이상으로 길어지면 배터리회복에 영향이 적다는 것입니다. 그리고 이를 markov chain model로 알아보고 Pseudo-random sequence 을 이용하는 battery recover의 장점을 이용한 duty cycle scheme을 제안합니다.

3 I. INTRODUCTION Battery recovery effect refers to the process that the active chemical substances in a battery can be self- replenished if left idling for a sufficient period of time. Saturation threshold, beyond which more consecutive idle time will contribute only little to battery recovery. 이 논문에서는 배터리 리코버리 이펙트가 연구의 동기가 되어 에너지 이용 효율을 최대화 하는 것입니다. 베터리 리코버리 이펙트는 배터리가 쉬고있을때 스스로 재충전할수 있는 프로세스를 뜻합니다. 또한 하나의 현상은 세츄레이션 뜨레숄드입니다. 이 현상을 때문에 세츄레이션 뜨레숄드를 넘지 않도록 배터리가 쉬는 시간을 조정해야 합니다. 적절한 뜨레숄드는 네트워크 지연에 악영향을 미치지 않고 효율을 증가시키기 때문입니다.

4 II. BACKGROUND AND RELATED WORK
Kinetic battery models model the detailed chemical reactions and process between the electrode and electrolyte in a battery through a set of partial differential equations. These models aim to fully capture the non- linear dynamics in a battery. Stochastic battery models that capture the battery dynamics using randomised Markovian models. This paper present a more analysable Markov chain model that simplifies the stochastic battery models and uses deterministic battery recovery. Battery Models 배터리모델로서 첫번째로 키네틱 모델은 전극과 전해사이의 화학적 reaction과 확산을 모델링했습니다. 하지만 키네틱 모델은 다루기가 어렵고 다양한 배터리 요소들이 정확도에 크게 영향을 미치는 단점이 있습니다. 두번째로는 스토케스틱 모델입니다. 이는 마르코브 모델로 배터리를 분석했습니다. 하지만 Idle time에 대한 고려가 없었습니다. 따라서 이 논문에서는 결정적인 특성을 지니지만 실제 배터리와 비슷한 성격을 가지도록 모델링하려고 했습니다. 예를 들어 배터리리코버리의 제한점이라던가 idle time의 기간같은 배터리 특성입니다.

5 III. EXPERIMENTAL RESULTS
TelosB allows more energy-saving settings with low energy consumption. we used an analogue-digital conversion(ADC) interface card and software LabVIEW to measure and record the discharge profiles of communicating sensors. powered by standard AAA NiMH 600 mAh batteries. When the supply voltage of the battery is lower than a certain threshold (called stop voltage), the device can no longer operate is considered as completely discharged. 그에 앞서 실험을 통해서 recovery effect에 대해서 알아보았습니다. 실험장비로는 에너지세이빙세팅이 가능한 telosB를 이용하였습니다. 그리고 아날로그디지털컨버전 인터페이스 카드와 Labview를 이용하여 방전 프로파일을 측정하였습니다. 만약 공급 전압이 stop volatage보다 작아질때 , 디바이스는 더 이상 작동하지 않습니다.

6 III. EXPERIMENTAL RESULTS
Set different duty cycle rate on the sensors by putting the radio transceiver in active and sleep modes periodically, and measure the induced battery runtime. Duty cycle rate is defined as the fraction of active time periods. normalised battery runtime is the measured battery runtime multiplied by the duty cycle rate. 각자 다른 duty cycle rate를 넣었습니다.

7 III. EXPERIMENTAL RESULTS
The effect of sleep time period is non-linear. It appears that sleep time period more than a certain threshold will contribute much less to battery recovery, which we call a saturation threshold. 그래프는 같은 엑티브 시간에 sleep 시간을 조절하여서 실험한 것 입니다. 이로서 sleep time이 길어질수록 Battery runtime이 증가하는것을 통해 recovery effect가 있음을 알수있습니다. 하지만! Saturation threshol에 의해 어느정도 이상의 sleeptime에서는 크게 증가하지 않는것을 볼 수 있습니다.

8 III. EXPERIMENTAL RESULTS
The effect of active time period is also non-linear. Very small active time period appears to have large gain of normalised battery runtime (up to 45% in TelosB for active/sleep time as 3 sec/5 sec). 두번째그래프는 같은 sleep시간에 active 시간을 조절하여서 실험한 것 입니다. 역시 non-linear 한 성격을 보이며 보라색 그래프의 경우 가장큰 이득을 보임니다.

9 III. EXPERIMENTAL RESULTS
the gain of randomised duty cycle schedules We used the same pseudo-random sequence to generate the random duty cycle schedules for both transmitter and receiver. The randomised duty cycle schedules can have a comparable gain as the deterministic duty cycle schedules. 이번에는 수도렌덤시퀀스를 사용하여서 트랜스미터와 리시버에 임의의 듀티사이클 스케줄을 생성합니다. 이경우 그래프에서 처럼 5초로 slot이 바뀌는 경우에 0,5보다 더 긴 battery runtime을 얻을 수 있습니다. 또한 deterministic한 경우보다 random한 경우가 더 많은 이득을 가진다고 합니다.

10 IV. MODEL OF BATTERY RECOVERY
The state of a battery is characterised by a tuple (n, c, t), where n, c, t are non-negative integers. c is the theoretical capacity determined by the amount of chemicals in the electrode and electrolyte, n is the nominal capacity determined by the amount of available active chemicals for chemical reactions in the battery, t is the number of idle slots since last discharging. Saturation threshold tsat ; more consecutive idle slots t > tsat will not contribute more recovery. 그래서 방전프로세스가 시작되면 N과 c는 감소하게 됩니다. 따라서 recovery effect에 따라 n이 증가하게 되며, 항상 n은 c보다 작게 됩니다. 또 세츄레이션 threshol가 존재해서 t가 아무리 증가하여도 더 이상 recovery를 할수 없게 됩니다.

11 IV. MODEL OF BATTERY RECOVERY
A. Always-active Case without Duty Cycling a) Discharging:〈n, c, t) → 〈n-k, c-k, 0) transition probability : b) Completely Discharged:〈n, c, t) → 〈0, c-n, 0) c) Idling with Recovering : <n, c, t> →<n+1, c, t+1> transition probability: d) Idling without Recovering: <n, c, t> → <n, c, t+1> Expected battery runtime Idling without recovering 같은 경우는 t가 saturation threshold 보다 크거나 theoretical capacity가 nominal capacity보다 작은 경우입니다.

12 IV. MODEL OF BATTERY RECOVERY
Duty cycling case with buffering; simple strategy that the sensor will sleep for bbuf slots <n,c,b> ; battery has been in buffered state for b slots. a)Idling B) Buffering Expected battery runtime

13 IV. MODEL OF BATTERY RECOVERY
N : nominal capacity. B. Duty Cycling Case with Buffering starting at state <n, n+m, b> Always-active Case without Duty Cycling Starting at state <n, n+m, t>

14 VIII. CONCLUSION They will consider interference in wireless communication later. They provide analytical results. Duty cycle and buffing is good for battery efficiency.