張 興，黃 宇，王文博

（北京郵電大學泛網(wǎng)無線通信教育部重點實驗室無線信號處理與網(wǎng)絡實驗室（WSPN）北京 100876）

1 前言

物聯(lián)網(wǎng)近年得到政產(chǎn)學研用社會各界的極大關注，美國權威咨詢機構Forrester預測[1]，到2020年，全球物物互聯(lián)的業(yè)務跟人與人通信的業(yè)務相比，將達到30∶1，因此物聯(lián)網(wǎng)被稱為下一個萬億級的通信業(yè)務。自1999年美國移動計算和網(wǎng)絡國際會議提出物聯(lián)網(wǎng)的概念以來，物聯(lián)網(wǎng)的研究已經(jīng)經(jīng)過了十幾個年頭。2009年8月7日，國務院總理溫家寶在視察中國科學研究院嘉興無線傳感網(wǎng)絡工程中心無錫研發(fā)分中心時，提出“在傳感網(wǎng)發(fā)展中，要早一點謀劃未來，早一點攻破核心技術”，并且明確要求盡快建立我國的傳感信息中心，稱為“感知中國”。在關注物聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展的同時注意到，整個物聯(lián)網(wǎng)的能耗問題日益突出，綠色物聯(lián)網(wǎng)的需求越來越迫切。為了避免以往“先發(fā)展，后治理”的錯誤行業(yè)誤區(qū)，適應“綠色通信”的發(fā)展趨勢，減小通信行業(yè)發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的壓力，在大力發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)的同時，提前做好綠色物聯(lián)網(wǎng)的相關研究工作，對我國物聯(lián)網(wǎng)未來的健康發(fā)展具有重要的指導意義。

綠色物聯(lián)網(wǎng)，一般指節(jié)能減排，減少環(huán)境污染、資源浪費以及對人體和環(huán)境有危害的新一代物聯(lián)網(wǎng)設計理念，通過對網(wǎng)絡設備進行改造、優(yōu)化并引入新技術，以達到降低能耗的目的，最終實現(xiàn)人與自然的和諧相處，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

2 物聯(lián)網(wǎng)的綠色發(fā)展需求

作為最大的發(fā)展中國家以及第二大能源消費國，并且從目前情況來看，通信行業(yè)已經(jīng)成為耗電大戶，排在全國各行業(yè)的第12位[2]。巨額的用電成本不僅阻礙了行業(yè)的發(fā)展，也意味著碳排放量的大幅度升高。

物聯(lián)網(wǎng)作為一種全新的網(wǎng)絡形態(tài)，除包括無線傳感器網(wǎng)絡之外，還包括無線/有線接入網(wǎng)、IP核心網(wǎng)以及大型計算處理管理平臺，幾乎包含ICT產(chǎn)業(yè)的各個領域，龐大的網(wǎng)絡規(guī)模所帶來的電力消耗使其成為限制ICT產(chǎn)業(yè)節(jié)能減排的最大瓶頸；同時受到物聯(lián)網(wǎng)自身特點的限制，其發(fā)展也非常依賴低功耗、高能效的綠色技術的研究與應用。所以做好物聯(lián)網(wǎng)“綠化”工作，既是經(jīng)濟社會發(fā)展的要求，也是自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需要。

近年來信息產(chǎn)業(yè)與工業(yè)應用領域進一步結合，估計在不遠的未來，物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務需求將有大幅度的增長，物聯(lián)網(wǎng)建設規(guī)模將持續(xù)擴大。按照現(xiàn)有模式，業(yè)務的快速增長將進一步帶動能耗的指數(shù)式增加，從而給我國的節(jié)能減排工作帶來嚴峻的挑戰(zhàn)，綠色物聯(lián)網(wǎng)勢在必行。因此，需要以低能耗、高能效技術為主導建設全新的綠色物聯(lián)網(wǎng)，使得物聯(lián)網(wǎng)能夠沿著高能效、低排放的趨勢發(fā)展。

3 綠色物聯(lián)網(wǎng)的必要性

從部署來看，龐大的網(wǎng)絡規(guī)模要求物聯(lián)網(wǎng)的建設一定要從“重建”過渡到“重構”上來，即最大限度地利用現(xiàn)有網(wǎng)絡基礎設施，盡量避免重復建設；從運營成本來看，除了網(wǎng)絡維護開銷外，巨額的耗電量對物聯(lián)網(wǎng)的運營來說也是一個亟待解決的問題；從物聯(lián)網(wǎng)自身特點來看，開展綠色技術研究不僅可以延長傳感器網(wǎng)絡的使用壽命，同時可以擴展物聯(lián)網(wǎng)的應用范圍。

物聯(lián)網(wǎng)涉及ICT產(chǎn)業(yè)的多個領域，從底層的傳感器網(wǎng)絡到接入網(wǎng)和核心網(wǎng)，再到計算管理平臺，網(wǎng)絡規(guī)模龐大，包括基站、服務器等在內的基礎設施眾多，如果完全按照物聯(lián)網(wǎng)相關標準進行網(wǎng)絡基礎設施建設，除了需要巨額的資金成本，也會造成大量的資源浪費。另一方面，已有網(wǎng)絡設施利用率相對較低，還有很大的利用空間，以中國移動的基站利用率為例，其蜂窩移動網(wǎng)絡的工作日典型基站流量分布如圖1所示[3]，在某些特定的時段，基站利用率很低，還有很大的挖掘空間。所以如何充分利用現(xiàn)有網(wǎng)絡設施，并在此基礎上采用新的管理方式使其符合物聯(lián)網(wǎng)的應用需求是關系到產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要問題。網(wǎng)絡建設的“綠色化”將極大地推動物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

除了基本的維護成本外，對于網(wǎng)絡運營來說，很重要的一項運維開支就是電力支出。以中國移動的電力支出為例，其電力支出增長趨勢如圖2所示，電力成本呈指數(shù)形式增長，這不僅意味著需要巨大的運行成本，也帶來了大量的碳排放。據(jù)權威機構預測，物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務量將是現(xiàn)有業(yè)務量的數(shù)十倍，按照現(xiàn)在的趨勢，接入網(wǎng)這一部分的耗電量和所帶來的碳排放量都將是難以承受的，再結合有線接入網(wǎng)、核心承載網(wǎng)絡、無線傳感網(wǎng)絡以及計算處理過程的耗電量，物聯(lián)網(wǎng)將成為用電和碳排放的“無底洞”。

巨額的電力支出將嚴重制約物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模商用，也必將制約物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈的良性發(fā)展，所以研究物聯(lián)網(wǎng)綠色理論以減小網(wǎng)絡運行的能量消耗，進而減小運營成本，將使物聯(lián)網(wǎng)更具應用和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

圖1 蜂窩移動網(wǎng)絡的工作日典型基站流量分布

圖2 中國移動電力支出增長趨勢

4 現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)中的能耗來源

解決物聯(lián)網(wǎng)的整體能耗問題，需要從物聯(lián)網(wǎng)的架構出發(fā)，找到物聯(lián)網(wǎng)中無效功耗的來源，從而有針對性地展開物聯(lián)網(wǎng)的相關研究，推進物聯(lián)網(wǎng)健康發(fā)展。按照功能可將物聯(lián)網(wǎng)分為3層:感知傳感層、網(wǎng)絡接入與承載層、計算管理與服務應用層。

4.1 感知傳感層

感知傳感層是物聯(lián)網(wǎng)的基礎，包含大量的信息生成設備，是物聯(lián)網(wǎng)中耗能最多的部分。根據(jù)信息的流動方向，可以分為信息生成和信息匯聚兩個過程。

在信息生成過程中，能量損失主要來自3個模塊:傳感器模塊、處理器模塊和無線通信模塊。隨著集成電路工藝的進步，處理器和傳感器模塊的功耗變得很低，絕大部分能量消耗在無線通信模塊上。圖3為Deborah Estrin在ACM MobiCom 2002會議的特邀報告[4]中所述傳感器節(jié)點各部分的能量消耗情況。

圖3 傳感器節(jié)點各模塊的能量消耗情況

傳感信息匯聚的過程是將感知信息由信息生成節(jié)點匯聚到網(wǎng)關的過程。無效功耗主要來自不合理的網(wǎng)絡拓撲結構和低效的路由算法。網(wǎng)絡拓撲結構和路由算法對通信網(wǎng)絡來說具有非常重要的作用，它們從邏輯上構建整體網(wǎng)絡的框架，使數(shù)據(jù)分組在源節(jié)點與目的節(jié)點之間實現(xiàn)多跳傳輸。無線傳感網(wǎng)絡的獨有特點使其有別于傳統(tǒng)的有線和無線網(wǎng)絡:無線鏈路的隨機特性嚴重影響了通信的可靠性，單一節(jié)點有限的計算能力和能源支持使得合理的網(wǎng)絡拓撲結構和低能耗、高能效的路由算法顯得尤為重要。

4.2 網(wǎng)絡接入與承載層

本層連接感知傳感層和計算管理與服務應用層，負責傳遞上下層數(shù)據(jù)。按照信息的流向，本層可以分為泛在接入和核心承載兩部分。其中，泛在接入網(wǎng)主要包括無線廣域網(wǎng)、無線城域網(wǎng)、無線局域網(wǎng)和無線個網(wǎng)以及有線接入網(wǎng)等，是連接傳感器網(wǎng)關節(jié)點與核心傳輸網(wǎng)的通道；核心承載網(wǎng)包括IP核心傳輸網(wǎng)部分，負責傳感信息的遠距離傳輸。

泛在接入涉及的技術眾多，能耗分布也相對分散，從整體上可以分為兩類:無線接入網(wǎng)和有線接入網(wǎng)。從目前的研究[5]來看，無線接入網(wǎng)的能耗主要來自種類繁多的基站，包括宏小區(qū)基站、微小區(qū)基站、皮小區(qū)基站和家庭基站等，在整體網(wǎng)絡能耗中，基站能耗占80%，比較固定的功率放大器和配套設備部分占70%左右。也就是說，即使沒有任何業(yè)務需求，基站也會消耗大量能量，是無線接入網(wǎng)能耗的主要部分。在有線接入網(wǎng)中，能耗主要來自數(shù)量眾多的接入設備，包括交換機和集線器等。雖然單個接入設備的能耗較低，但由于接入設備數(shù)目眾多，因此在整個有線網(wǎng)絡的能耗中，接入設備的能耗占70%。與無線接入網(wǎng)類似，這部分的無效能耗也主要來自設備的空轉，即為維持實時接入特性，在業(yè)務量需求相對較低的情況下，為保持設備的正常運行，造成了大量的能量浪費。

傳輸承載是指通過IP核心網(wǎng)部分進行數(shù)據(jù)傳輸，其能耗主要來自數(shù)量眾多的硬件設備，具體來說，主要包括數(shù)據(jù)、控制以及輔助3個平面。其中，數(shù)據(jù)平面涉及數(shù)據(jù)分組的處理以及經(jīng)過網(wǎng)絡接口的轉發(fā)；控制平面指數(shù)據(jù)管理、網(wǎng)絡配置等；而輔助平面則指空調、電力供應等配套設備。各平面的能耗分布如圖4所示，可以看出，數(shù)據(jù)平面是傳輸承載部分的主要能耗來源，輔助平面也占了相當大的比例。

圖4 無線通信系統(tǒng)IP核心網(wǎng)各平面的能耗分布

4.3 計算管理與服務應用層

本層位于網(wǎng)絡接入與承載層之上，總體來說可以分為計算平面和管理平面。計算平面包括數(shù)據(jù)的存儲、檢索和處理，管理平面包括網(wǎng)絡管理（互聯(lián)網(wǎng)、接入網(wǎng)、無線傳感網(wǎng)）和應用管理。管理平面的能耗相對較低，多為軟件應用；而計算平面由于服務器等硬件設備眾多，產(chǎn)生大量電力支出，本文重點分析計算平面的能耗來源。

本層能耗主要來源于計算平面。這主要是因為計算平面包含大量的服務器等硬件設備，海量的數(shù)據(jù)信息需要大量數(shù)據(jù)中心、計算中心進行存儲和處理。以中國電信為例，截至2011年12月，國內擁有近300個數(shù)據(jù)中心、5個海外數(shù)據(jù)中心以及4個全國核心云數(shù)據(jù)中心。除了數(shù)量眾多之外，單一數(shù)據(jù)中心的耗電量也相當驚人，有數(shù)據(jù)顯示一個典型的數(shù)據(jù)中心的能耗等于30000個家庭基站能耗的總和。

數(shù)據(jù)中心的能耗分布如圖5所示?？梢钥闯?，IT設備約占30%；空氣處理設備約占45%；配電傳輸和轉換設備約占24%；還有1%用于照明、維修和辦公設備等。除了IT設備必要的用電量之外，空氣處理設備和配電傳輸轉換設備消耗了數(shù)據(jù)中心近70%的能量，即實際的電能使用率只有3%左右。這也是目前數(shù)據(jù)中心面臨的一個主要問題，即能量消耗巨大但電能效率卻較低。

圖5 數(shù)據(jù)中心的能耗分布

5 產(chǎn)業(yè)界與學術界的推動

（1）國內運營商

截至2009年，中國移動的M2M終端數(shù)量已達到300萬，年均增長率超過80%。在電力行業(yè)的節(jié)能減排應用方面，中國移動與廣東省的南方電網(wǎng)、北京和重慶的電力公司合作，安裝了104萬臺無線電表的遠程抄表設備。江西全省范圍內的20000臺配電變壓器都安裝了中國移動的監(jiān)測設備，實現(xiàn)了運行狀態(tài)的實時監(jiān)測，并且提供用電檢查、電能質量監(jiān)測、負荷管理、線損管理、需求側管理的一體化服務，一年內總共節(jié)省電能1.2億千瓦時[6]。

（2）第三代合作伙伴計劃

在第三代合作伙伴計劃（3GPP）中，與物聯(lián)網(wǎng)相關的主要是“機器到機器（machine to machine）”的標準化工作，目標是實現(xiàn)無線傳感網(wǎng)絡與蜂窩網(wǎng)絡的融合，根據(jù)M2M通信的特點，對現(xiàn)有GSM網(wǎng)絡以及未來的第三代移動通信系統(tǒng)（3G）和第四代（4G）網(wǎng)絡進行優(yōu)化。

從Release 8（R8）開始，3GPP開始對M2M展開標準化工作。R8主要是在概念上對M2M加以描述并提出了M2M通信的具體要求以及應用場景，為以后的標準化工作提供了良好的鋪墊，但是對能效問題并沒有明確說明。根據(jù) R8中提出的 M2M通信要求，3GPP從 Release 9（R9）版本開始對M2M中的具體問題進行標準化工作。R9中重點解決通信的安全性和遠程控制問題，沒有特別關注能效問題。

3GPP真正開始對能效問題進行標準化工作是從Release 10（R10）版本開始，并將能效作為一個主要的優(yōu)化目標。實際上，R10重點關注的是M2M的核心網(wǎng)絡問題，對能效問題的優(yōu)化也是從核心網(wǎng)入手，研究工作已經(jīng)凍結。在之后的 Release 11（R11）和 Release 12（R12）版本中，能效問題依然是3GPP解決的重點，其中R11是從接入網(wǎng)入手考慮能效問題，目前研究工作仍在進行中。另外，在自組織網(wǎng)絡（self-organized network，SON）的研究[7]中，也涉及能量節(jié)省方面的研究。

（3）Internet工程任務組

Internet工程任務組（IETF）重點關注無線傳感網(wǎng)絡的路由問題，共成立了3個工作組進行低功耗IPv6網(wǎng)絡方面的研究。其中，6LowPan（IPv6 over low power and lossy network）工作組主要討論如何把IPv6協(xié)議適配到IEEE 802.15.4（ZigBee）的MAC層和 PHY層協(xié)議棧上；RoLL（routing over low power and lossy network）工作組主要討論低功耗網(wǎng)絡中的路由協(xié)議，制訂了各個場景的路由需求以及 傳 感 器 網(wǎng) 絡 的 RPL （routing protocol for LLN）；CoRE（constrained restful environment）工作組由 6LowApp 興趣小組發(fā)展而來，主要討論資源受限網(wǎng)絡環(huán)境下的信息讀取操控問題，旨在制訂輕量級的應用層協(xié)議（constrained application protocol，CoAP）。

（4）其他標準化組織

目前，各大主流標準化組織對物聯(lián)網(wǎng)的關注偏重應用與網(wǎng)絡建設，對能效部分的關注并不多，但是由于物聯(lián)網(wǎng)的底層傳感器節(jié)點能耗有限，標準化組織也均按照要求進行定義，但還沒有具體的標準化工作。只有個別組織的個別工作組有一些在研究的項目，如我國CCSA TC10的WG4（感知延伸組）研究的適用于低功耗松散網(wǎng)絡（LLN）環(huán)境下的輕量級IPv6協(xié)議。

6 綠色物聯(lián)網(wǎng)分層關鍵技術

為解決物聯(lián)網(wǎng)的整體能耗問題，需要從物聯(lián)網(wǎng)的架構出發(fā)，根據(jù)每一層的能耗構成，有針對性地研究每一層相應的節(jié)能技術，提高物聯(lián)網(wǎng)的能效水平。按照功能將物聯(lián)網(wǎng)分為3層:感知傳感層、網(wǎng)絡接入與承載層、計算管理與服務應用層，下面分別對這3層的節(jié)能關鍵技術進行具體的介紹，如圖6所示。

感知傳感層主要負責信息的采集工作。傳感器節(jié)點的使用非常廣泛，因其數(shù)量巨大而消耗了大部分能量，為此傳感器網(wǎng)絡的節(jié)能技術尤為重要，在信息采集過程中的節(jié)能技術，包括低功耗通信技術和低功耗處理器技術。在信息匯聚的過程中，涉及多次節(jié)點之間的短距離數(shù)據(jù)傳輸，考慮到感知傳感層中大多數(shù)節(jié)點都是采用電池供電，因此傳輸能耗也是不可忽略的。由此可見，提高感知傳感層的傳輸能效尤為關鍵，在信息匯聚過程中的關鍵節(jié)能技術是高效能路由協(xié)議技術。

網(wǎng)絡接入與承載層由泛在接入子層和核心承載子層組成，該層收集的數(shù)據(jù)經(jīng)初步處理后匯聚到感知層網(wǎng)關，感知層網(wǎng)關通過區(qū)域內的泛在接入子層 （3G、4G、Wi-Fi無線網(wǎng)絡）把數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶诵某休d子層，核心承載子層再把來自不同感知層網(wǎng)關的數(shù)據(jù)長距離傳輸?shù)綉脤拥臄?shù)據(jù)處理中心進行處理。泛在接入子層的主要能耗在無線網(wǎng)絡中的基站端，其節(jié)能技術包括高能效功率放大器技術、動態(tài)覆蓋調整技術以及服務傳輸模式自適應技術；核心承載子層的節(jié)能技術包括動態(tài)自適應技術和深度睡眠/喚醒技術。

感知傳感層收集到的數(shù)據(jù)最終傳輸?shù)接嬎愎芾砼c服務應用層，這為計算管理與服務應用層的數(shù)據(jù)中心帶來了更高的要求，數(shù)據(jù)中心的能耗及所產(chǎn)生的環(huán)境問題也日益受到關注。如何做到綠色物聯(lián)網(wǎng)，在計算管理與服務應用層主要表現(xiàn)為如何更加綠色地對數(shù)據(jù)進行處理，主要的節(jié)能技術包括虛擬化的云計算技術、硬件設備和基礎設施的低功耗技術。

6.1 感知傳感層的高能效設計

感知傳感層的主要能耗集中在傳感器節(jié)點和匯聚節(jié)點，即信息的采集和匯聚過程，其節(jié)能技術為低功耗的信息采集技術以及高能效的信息匯聚技術。

6.1.1 低功耗的信息采集技術

作為物聯(lián)網(wǎng)的基礎，信息采集主要負責各種環(huán)境信息的搜集，并將得到的信息有效地發(fā)送到傳感信息匯聚節(jié)點。低功耗的信息采集技術需要以低能耗的信息采集設備為依托。信息采集設備總體上可以分為兩大類:無線傳感網(wǎng)絡的傳感器節(jié)點和RFID等移動信息生成設備。無線傳感網(wǎng)絡由于傳感器節(jié)點眾多，與RFID相比網(wǎng)絡規(guī)模更大，能耗節(jié)點更多，需重點關注。

傳感器節(jié)點大致可以分為3個模塊:傳感器模塊、處理器模塊和通信模塊。其中，能量消耗最大的是通信模塊，因為通信過程中涉及復雜的物理層和MAC算法，并且為了保證通信的有效性，需要高能耗的功率放大器的支持。另外，處理器模塊是無線傳感器模塊的核心，幾乎所有的設備控制、任務調度、功能協(xié)調和數(shù)據(jù)處理存儲都在該模塊的支持下進行，因此降低傳感器節(jié)點的功耗主要從通信模塊和傳感器模塊兩方面著手。

圖6 物聯(lián)網(wǎng)各層的關鍵技術

（1）通信模塊的低功耗設計

為降低通信模塊的能耗，需要盡可能地減少通信模塊的工作時間以及每次的發(fā)射功率，可以從減少通信流量和延長睡眠時間兩個方面入手，設計高能效的MAC協(xié)議，在保證網(wǎng)絡工作效率的前提下最大限度地降低感知傳感層的能耗。

通過減少通信模塊發(fā)送和接收的比特數(shù)，能降低通信模塊的能耗。無線傳感器網(wǎng)絡中節(jié)點間通信的內容主要分為兩類:數(shù)據(jù)信息和控制信息。減少數(shù)據(jù)信息的方法有以下5種[8]:本地計算和數(shù)據(jù)融合；減少傳輸碰撞；減少傳輸串擾；增加冗余校驗和糾錯機制；減少額外開銷。對于控制信息，可以通過減少控制數(shù)據(jù)分組的數(shù)量和分組頭長度，使得網(wǎng)絡中的控制信息流量保持較低的水平，從而減少能耗。

（2）處理器模塊的低功耗技術

為實現(xiàn)處理器的低功耗運行，傳感器節(jié)點使用的處理器應該滿足低功率要求，支持睡眠模式，且可通過任務調度和功率分配使得處理器盡可能長地處在睡眠模式。在選擇節(jié)點處理器的時候就要注意選擇那些功耗、工作電壓和運行頻率低的處理器單元，并且還要采取中斷機制使其處在睡眠狀態(tài)。

6.1.2 高能效的信息匯聚技術

在信息匯聚的過程中，路由選擇尤為重要。能效優(yōu)先的路由選取策略能夠最大程度地減少網(wǎng)絡能耗，提高信息匯聚的效率，因此合適的路由選取策略能夠使信息匯聚的過程更加快捷、高效以及節(jié)能。選擇的路由不同，能耗的結果有所不同，能量感知路由能夠盡可能實現(xiàn)能量的高效利用。能效優(yōu)先的路由選擇策略都是基于節(jié)點剩余能量或轉發(fā)能耗的，主要有最長剩余能量路由、最少能量消耗路由、最少跳數(shù)路由、最高剩余能量路由4種[9]。路由協(xié)議的節(jié)能策略主要有[10]:多跳路由、數(shù)據(jù)融合、平衡網(wǎng)絡能耗、減少通信流量，通過上述4個方面能夠顯著減少信息匯聚中的能耗，提高網(wǎng)絡傳輸?shù)慕研浴?/p>

6.2 網(wǎng)絡接入與承載層的節(jié)能技術

無線接入網(wǎng)絡的能耗主要集中在基站，隨著基站數(shù)目的日益增加，龐大的基站數(shù)量導致無線接入網(wǎng)的能耗不斷增加，使得接入網(wǎng)的能量消耗占運營商能量消耗的80%[11]。因此，要降低無線接入網(wǎng)的能耗，首先必須降低基站的能耗。

6.2.1 泛在接入子層的節(jié)能技術

（1）高效率功率放大器

傳統(tǒng)的功率放大器效率很低，因為在放大小信號時，為了實現(xiàn)相對小的信號失真，放大器必須工作在線性工作區(qū)，此時傳統(tǒng)放大器的設計是供電電壓恒定不變，當放大器輸出信號的電壓小于波動時，輸入電壓比輸出電壓高，因此多出來的電壓只能轉化成熱量浪費掉。而高效率的功率放大器的設計思想是使放大器的供電電壓隨著放大信號包絡的變化而變化[12]，稍比放大信號的電壓高一點，這樣只有高出來的電壓會轉化成熱量，因此相比傳統(tǒng)功率放大器會減少很大的能耗。

（2）動態(tài)覆蓋調整技術

物聯(lián)網(wǎng)傳感層檢測的信息可能具有一定的變化規(guī)律，傳感網(wǎng)網(wǎng)關需要上傳的信息可能會隨著時間和空間有規(guī)律地波動。因此有的接入子層基站可能處于較低的負載狀態(tài)，而有的接入子層基站處于較高的負載狀態(tài)，這種負載的不均衡會使得覆蓋大小固定的接入子層基站不能適應負載量的變化。參考文獻[13]提出了一種靈活度更高的“小區(qū)聚焦”技術，采用這種技術，基站不但可以根據(jù)負載水平的高低“縮放”覆蓋范圍，還能夠在周邊小區(qū)都處于輕負載的情況下，進入睡眠狀態(tài)。由于基站進入睡眠狀態(tài)而出現(xiàn)的覆蓋空洞，由中間開啟的基站通過增大發(fā)射功率，擴大覆蓋范圍，把睡眠基站服務的數(shù)據(jù)切換到本小區(qū)進行傳輸，從而達到在低負載情況下減少服務基站的目的。

（3）用戶業(yè)務聚合自適應傳輸技術

在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的傳輸過程中，基站有可能會向大量傳感器傳輸相同的指令或者大量傳感器請求上傳感測到的數(shù)據(jù)，因此傳感器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)可能會呈現(xiàn)出相似的統(tǒng)計特征。傳統(tǒng)的傳輸方案對于多個數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼埱?，無論傳輸數(shù)據(jù)的內容是否相同，都會采用單播傳輸，這樣會造成發(fā)射功率、系統(tǒng)帶寬等網(wǎng)絡資源的浪費。根據(jù)上述傳感器業(yè)務的趨同性分析，可以采用基于用戶業(yè)務聚合的單播、多播、廣播、推送等服務傳輸模式自適應切換技術，若同一數(shù)據(jù)在傳感器網(wǎng)絡中需要大量傳輸，則采用多播方式代替單播傳輸，以提高接入網(wǎng)能效[14]。

蜂窩無線網(wǎng)絡用戶業(yè)務聚合自適應傳輸示意如圖7所示。單播/多播傳輸模式自適應技術的設計思路是利用無線廣播與多播傳輸通道，向多個用戶發(fā)送所需的相同數(shù)據(jù)內容，通過多個用戶分享無線帶寬，降低信息的無線傳輸成本。具體來說，基站首先會設定長度可變的時間窗口，對于每一個時間窗口內申請的數(shù)據(jù)，基站會存儲在緩存中，分析每個業(yè)務內容上的相似性。到了下一個時間窗口，基站把緩存中內容相同的業(yè)務進行多播傳輸，而對于內容不同的業(yè)務則進行單播傳輸。

圖7 蜂窩無線網(wǎng)絡用戶業(yè)務聚合自適應傳輸示意

圖8是所提方案的理論推導和仿真結果對比。可以看出，在用戶業(yè)務的趨同性比例為5%時，單播/多播混合傳輸方案能耗降低8%，能量效率提升10%；而在用戶業(yè)務的趨同性比例為15%時，能耗降低34%，能量效率提升50%，這說明單播/多播混合傳輸技術能夠有效降低系統(tǒng)能耗，提升能量效率。服務模式自適應技術充分發(fā)揮了廣播低功耗、高速率的優(yōu)勢，只需要合理設置時間窗口長度，就能夠通過一次多播傳輸滿足多個數(shù)據(jù)請求，而只增加極少的時延。這不僅節(jié)省了系統(tǒng)帶寬資源，而且降低了物聯(lián)網(wǎng)接入子層每個發(fā)送機、接收機所需的能耗，從而大大降低了通信成本和運營成本。

圖8 用戶業(yè)務聚合自適應傳輸性能

6.2.2 核心承載子層的節(jié)能技術

核心承載子層節(jié)能技術的原理是根據(jù)該層的負載變化情況動態(tài)調整設備的工作狀態(tài)進行節(jié)能，包括動態(tài)自適應技術和深度睡眠/喚醒技術。

（1）動態(tài)自適應技術

動態(tài)適應技術的原理是根據(jù)數(shù)據(jù)分組負載動態(tài)調整網(wǎng)絡設備的硬件資源（如處理能力或者數(shù)據(jù)帶寬），主要包括動態(tài)頻率/電壓調整和動態(tài)關閉邏輯單元兩種技術。動態(tài)頻率/電壓調整技術主要是用過調整期間的電壓或者時鐘頻率達到節(jié)能的效果。當數(shù)據(jù)處于低負載狀態(tài)時，硬件自動降低了工作頻率/電壓，因此比不采用動態(tài)自適應技術的能耗水平低，相比關閉邏輯單元技術，能耗波動起伏比較小，但由于運算能力隨著工作頻率/電壓的降低而下降，因此數(shù)據(jù)分組的處理時間變長。

（2）深度睡眠/喚醒技術

當設備不需要處理任何數(shù)據(jù)的情況下，設備可以進入深度睡眠狀態(tài)，在這種狀態(tài)下，只需要維持內存以及處理器少部分邏輯單元所需要的電力，因此需要極低的能量消耗，相比期間級的喚起時間，設備喚醒時間會長得多。

6.3 計算管理與服務應用層的能耗管理

[15]曾預計，到2015年，我國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)將實現(xiàn)5000多億元的規(guī)模，隨之而來的就是數(shù)據(jù)的迅速膨脹，這就為數(shù)據(jù)中心帶來了更高的要求，而數(shù)據(jù)中心的能耗及所產(chǎn)生的環(huán)境問題也日益受到人們的關注。針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能，本節(jié)主要從基于虛擬化的云計算技術、硬件設備的低功耗技術和基礎設施的低功耗技術3方面進行介紹。

6.3.1 基于虛擬化的云計算技術

云計算[16]是以虛擬化技術為基礎，以互聯(lián)網(wǎng)為載體提供基礎架構、平臺、軟件等服務，整合大規(guī)模可擴展的計算、存儲、數(shù)據(jù)、應用等分布式計算資源進行協(xié)同工作的超級計算模式。物聯(lián)網(wǎng)中引入云計算不僅可以實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的存儲、計算，而且能夠實現(xiàn)對IT基礎設施的虛擬化建設，提高基礎設施利用率，從而減少服務器，達到降低功耗的目的。

基本云計算技術的體系結構如圖9所示?？梢钥闯?，云計算的基礎是資源虛擬化，將網(wǎng)絡中的服務器、存儲和網(wǎng)絡等虛擬成一個資源池，統(tǒng)一靈活調配。如果正確地構建服務器環(huán)境，就可以在提高性能的同時減少物理服務器的數(shù)量，從而節(jié)省電力、冷卻和場地成本；如果采用虛擬存儲，所有的存儲設備將被統(tǒng)一管理，使得內部存儲利用率提高，節(jié)省了存儲成本，減少了能源消耗。

6.3.2 硬件設備的低功耗技術

服務器設備一方面采用低功耗、易管理和空間小的刀片式服務器，另一方面研發(fā)更高效、更低功耗的處理器，低功耗的處理器只需要使用一個正常的服務器處理能量的5%，就可以提供60%的工作性能，并且還有在更高的環(huán)境溫度下運行的優(yōu)勢。從動態(tài)控制能耗出發(fā)，有分級存儲和MAID（massive arrays of idle disks）等技術[17]，分級存儲就是對滿足不同用戶需求的存儲器進行統(tǒng)一的管理，為應用提供一個大容量存儲系統(tǒng)；MAID技術是當磁盤無訪問的時候，關閉耗電量大的磁盤驅動器，從而減少磁盤全負荷的工作時間，節(jié)約電能。

6.3.3 基礎設施的低功耗技術

在供電系統(tǒng)內，采用直流供電方式可以實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的能源節(jié)約。勞倫斯伯克利國家實驗室的研究指出，將來成熟的直流電技術可以使數(shù)據(jù)中心的效率提升10%～20%。另外，可以利用天然資源進行發(fā)電。IBM在印度班加羅爾建設的數(shù)據(jù)中心，利用太陽能電池板供電，減少了約10%的能源消耗。我國新疆15萬平方千米的風能等自然資源可以為綠色物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心服務。

對于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的制冷系統(tǒng)，水冷卻的效果是傳統(tǒng)風冷技術的3500倍。同時，選擇氣候寒冷的地方建址可以直接降低制冷系統(tǒng)的負擔。例如美國雅公司于2010年在紐約州的布法羅地區(qū)建設了“雞舍”式架構數(shù)據(jù)中心[18]，我國也可以在諸如東北、內蒙古等地建設綠色物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心。對于已經(jīng)建成的數(shù)據(jù)中心，則可以通過改變機柜的排列方式來改善散熱狀況。

7 結束語

物聯(lián)網(wǎng)將會成為我國通信行業(yè)未來的發(fā)展重點，在大力發(fā)展的同時，物聯(lián)網(wǎng)的“綠色化”將對我國物聯(lián)網(wǎng)未來的健康發(fā)展具有重要的指導意義。本文首先對我國當前物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需求進行了深入分析，并結合物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀，指出物聯(lián)網(wǎng)在能源問題上面臨重大挑戰(zhàn)，進而得出大力發(fā)展綠色物聯(lián)網(wǎng)的必要性。然后按照物聯(lián)網(wǎng)的3個層次（感知傳感層、網(wǎng)絡接入與承載層、計算管理與服務應用層）對物聯(lián)網(wǎng)的能耗構成進行了詳細分析，并且總結歸納了產(chǎn)業(yè)界和學術界在綠色物聯(lián)網(wǎng)方面的推動工作，為今后提出解決物聯(lián)網(wǎng)能源問題的各種技術提供了研究基礎。本文所描述的大部分綠色節(jié)能技術主要從物聯(lián)網(wǎng)層次結構的角度對能耗的節(jié)省進行了設計和研究，雖然提出了很多節(jié)能技術和方案，但是物聯(lián)網(wǎng)作為一個網(wǎng)絡或系統(tǒng)，研究和關注物聯(lián)網(wǎng)的綠色節(jié)能技術，需要從系統(tǒng)整體和全局網(wǎng)絡優(yōu)化的角度重新審視物聯(lián)網(wǎng)的能耗問題，從而才有可能從根本上提升整個物聯(lián)網(wǎng)的能量使用效率，促進物聯(lián)網(wǎng)的健康良性發(fā)展。

在全球倡導節(jié)能減排的大背景下，建設綠色物聯(lián)網(wǎng)是必然趨勢。高能效的感知技術、傳輸技術、云計算是物聯(lián)網(wǎng)未來的發(fā)展方向，它真正實現(xiàn)了高能效和低耗能的平衡，有效減少資源的浪費、大大降低服務的運行成本。未來通信產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展離不開綠色物聯(lián)網(wǎng)，我國各級政府高度重視節(jié)能減排，為其發(fā)展注入了強大的動力，相信在不久的將來，我國的綠色物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展會更加成熟，更好地為國民經(jīng)濟發(fā)展服務。

圖9 云計算體系結構

參考文獻

1 Forrester M.Pelino the M2M Market is a Blossoming Opportunity,Strategists:Put M2M in Your Road Map,2010

2 中國移動通信研究院.C-RAN—無線接入網(wǎng)綠色演進.2010年綠色通信年會，2010

3 華為公司節(jié)能減排解決方案白皮書.www.huawei.com/cn/file/download.do?f=4744

4 Deborah E.Wireless sensor networks tutorial PARTⅣ:sensor network protocols.Atlanta,Georgia,USA:Westin Peachtree Plaza,2002:23～28

5 Hasan Z,Boostanimehr H,Bhargava V.Green cellular networks:a survey,some research.IEEE Communications Surveys&Tutorials,2011,13(4)

7 楊志強,肖青,于蓉蓉等.中國移動:全方位展開物聯(lián)網(wǎng)應用實踐.世界電信,2009(11)

6 Self-Optimizing Networks-the BenefitsofSON in LTE.4G Americas White Paper,July 2011

8 Bachir A,Dohler M,Watteyne T,et al.MAC essentials for wireless sensors networks.IEEE Communications Surveys&Tutorials,2010,12(2)

9 Heinzelman W R,Chandrakasan A,Balakrishnan H.Energy efficient protocol for wireless microsensor networks.33rd Hawaii International Conferrence System Scicence,Hawaii,2000:1～10

10 Lindsey S,Raghavendra C S.PEGASIS:power-efficient gathering in sensor information systems.Proceedings of IEEE Aerospace Conference,2002

11 Hasan Z,Boostanimehr H,Bhargava V.Green cellular networks:a survey,some research.IEEE Communications Surveys&Tutorials,2011,13(4)

12 Bolla R,Bruschi R,Davoli F,et al.Energy efficiency in the future internet:a survey of existing approaches and trends in energy-aware fixed network infrastructures. IEEE Communications Surveys&Tutorials,2011,13(2)

13 Weng X,Cao D,Niu Z.Energy-efficient cellular network planning under insufficient cell zooming.IEEE VTC’11,2010:1～5

14 Zhang X,Li Q,Huang Y,et al.An energy-efficient opportunistic multicast scheduling based on superposition coding for mixed traffics in wireless networks.EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking，2012(3)

15 2010～2011年中國物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展年度報告.2011中國國際物聯(lián)網(wǎng)大會,2011

16 Report of JTC 1/SWG-P on Possible Future Work on Cloud Computing in JTC 1(N9687),2011

17 （美）舒爾茨著.韓毅剛,李亞娜,王歡譯.綠色虛擬數(shù)據(jù)中心.北京:人民郵電出版社，2010

18 Pawlish M Varde,Varde A S.Free cooling:a paradigm shift in data centers.5th International Conference on Information and Automation for Sustainability(ICIAFs),2010