Energy-Efficient Spectral Analysis Method Using Autoregressive Model-Based Approach for Internet of Things
Energy-Efficient Spectral Analysis Method Using Autoregressive Model-Based Approach for Internet of Things
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使用基于自回归模型的物联网方法的节能频谱分析方法
DOI：
10.1109/tcsi.2019.2922990
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Yoshimoto Masahiko
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yoshida Seiya;Izumi Shintaro;Kajihara Koichi;Yano Yuji;Kawaguchi Hiroshi;Yoshimoto Masahiko
提出了一种适用于物联网（IoT）的节能谱分析方法。本文的目标是降低边缘设备的能耗。该方法采用自回归（AR）模型代替离散傅立叶变换进行谱分析，并考虑数据处理和数据通信的能耗折衷，将计算过程分散到边缘设备和基站。本文采用Yule-Walker方法计算AR系数。Yule-Walker方法的计算过程可以分为两个部分：自相关计算和AR系数计算。在边缘器件中实现了自相关计算，并使用Verilog HDL设计了专用硬件。同时，在基站中计算AR系数，并将其用于频谱分析。根据这种分布式处理方法，与使用快速傅立叶变换（FFT）的传统DFT方法相比，可以减少边缘设备的能量消耗。假设IoT边缘设备具有使用蓝牙低功耗的无线收发器，则评估系统级能耗。评估结果表明，在实际应用中，该方法可以减少79%的边缘设备的能量消耗的频谱分析。
This paper presents an energy-efficient spectral analysis method for the Internet of Things (IoT). The objective of this paper is to reduce the energy consumption of edge devices. The proposed method uses an autoregressive (AR) model for spectral analysis instead of the discrete Fourier transform, and its calculation process is distributed to the edge device and a base station by considering the energy consumption tradeoff of the data processing and the data communication. In this paper, the Yule-Walker method is employed for the AR coefficient calculation. The calculation process of Yule-Walker method can be divided into two parts: an autocorrelation calculation and an AR coefficient calculation. The autocorrelation calculation is implemented in the edge devices, and its dedicated hardware is designed using Verilog HDL. Meanwhile, the AR coefficient is calculated in the base station and is used for the spectral analysis. According to this distributed processing approach, the energy consumption of the edge device can be reduced compared with conventional DFT approaches using the fast Fourier transform (FFT). The system level energy consumption is evaluated assuming the IoT edge device, which has a wireless transceiver using Bluetooth low energy. The evaluation results show that the proposed method can reduce 79% of the edge device energy consumption for spectral analysis in a practical application.
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