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摘要：如今的移动系统必须以最快的速度整合并分析多种数据流。不过，由于基于传感器的“环境感知”子系统永远在线，他们对系统功耗的要求十分惊人。因此，从系统功耗上来看，必须最高效地处理这些任务。莱迪思公司提出了以低功耗FPGA来管理这些高效任务。本文网络版地址：http：//www.eepw.com.cn/article/235416.htm
关键词：环境感知；FPGA；ULD；移动
DOI： 10.3969/j.issn.1005-5517.2014.3.003
纵观最新一代智能手机等移动设备，两个因素正引领着当今的创新趋势。其一是低成本传感器的大量涌现。MEMS制造商们取得的巨大进步正帮助市场降低传感器的成本和尺寸。其二是智能手机设计师们在开发的新的“环境感知”子系统，使得移动设备能够在没有用户干预的情况下进行预先并且有利于任务的决策。可以说这场革新始于领先的手机制造商开始使用嵌入式接近传感器来延长电池寿命，以及使用加速度计、陀螺仪和磁力计来支持基于定位的服务。而现在基于传感器的环境感知子系统的功能相比之前已经大大提升，在许多领域都能模拟人类对所处的环境进行分析。
举一些例子，高清图像传感器和环境光传感器在环境发生改变时能够提升图像清晰度并改善显示屏的显示效果。化学分析器能够模拟人类的嗅觉。压力、温度、化学和红外传感器能够监测智能手机使用者的健康状况以及评估健康风险。更多基于传感器的“环境感知”应用正逐渐成为现实。在不远的将来，当智能手机拥有心脏监测仪和汗水侦测器来跟踪用户的健康状况、兴奋程度和情绪时，千万不要感到惊讶。
快速且低功耗
为了充分利用所有传感器数据并且优化决策过程，如今的移动系统必须以最快的速度整合并分析多种数据流。传感器收集数据并处理为可用信息的速度越快，系统对于实时环境状况做出的反应就更精确。不过，由于基于传感器的“环境感知”子系统永远在线，他们对系统功耗的要求十分惊人。由此可见，从系统功耗上来看，必须最高效地处理这些任务。
有三种设计架构可供移动系统设计师选择来解决这个问题。首先，他们可以使用系统核心应用处理器来管理传感器数据。或者，他们可以使用独立的微控制器（MCU）进行管理，从而分担处理器的任务。再者，他们也可以采用一个超低密度（ULD）现场可编程门阵列（FPGA）构建一个集成的传感器中心，以同样的方式协助应用处理器。
每种方案都有其优势与不足。设计工程师们将每个传感器直接连接至应用处理器，使用经过验证的架构最好地利用现有系统的资源。但是由于传感器的数量持续增加，设计工程师们不可避免地会遇到GPIO资源的瓶颈。长期受此约束，设计工程师们将无法实现许多重要的新功能。同时所有MCU都存在接口限制影响到设计灵活性的问题。每一个传感器都会带来特定的接口要求。有些指定工业标准接口，有些又需要专属的解决方案。只使用单个应用处理器或者MCU来满足今后所有的传感器接口需求将大大增加设计复杂性，甚至延长产品开发周期。
而最严重的问题是，基于典型的中断驱动应用处理器上的多传感器架构带来了更高的功耗需求，特别是考虑到现在的环境感知传感器子系统的永远在线要求。越来越多的传感器连续采集时间敏感的数据迫使应用处理器运行更长时间，在已经十分紧张的移动系统功耗预算上提出了更多的要求。
在许多新兴的永远在线、环境感知应用中，采用为移动应用特别优化的超低密度（ULD）FPGA无疑是更好的选择。不同于传统的大尺寸并且昂贵的FPGA，这种新的低门数器件采用高度紧凑的CSP封装。该类器件提供了支持传感器管理和预处理功能所需的逻辑资源，并可大批量生产以实现规模效益。
对于这些必须永远在线的环境感知应用，这种设计方案特别受到系统工程师的青睐，因为该方案可以减少功耗相对较大的中断驱动应用处理器的运行时间。设计工程师可以使用ULD FPGA以远低于传统应用处理器和MCU的时钟速率，同时实时地收集多个传感器的数据。这些IC的功耗小于1 mW，相比传统方案功耗大大降低，并且以零延迟收集每个传感器的数据，针对不断变化的环境状况提供更精确的系统响应。并且该方案可进一步延长应用处理器处于休眠模式的时间，如果有需要的话，支持周期性地唤醒并在低功耗状态下工作。这个方案将讲求时效的传感器功能交给ULD FPGA，改善了整体功耗以及传感器系统精度。
此外，由于移动设备系统中的传感器数量持续增长，基于ULD FPGA的解决方案在设计尺寸方面的优势正变得越来越有吸引力。分立的解决方案结合了2 mm x 2 mm大小的IR远程控制IC和1个2.5 mm x 2.5 mm大小的RGB LED驱动器。该解决方案总共需要10.25 mm2的面积。设计工程师们也可以使用一块超低密度的iCE40LP FPGA来实现相同功能的子系统，只需1.40 mm x 1.48 mm（大约2 mm2）的面积。可编程的解决方案通过结合IR远程控制模块、条码仿真器、LED驱动和自定义算法提供了更多的功能，减少了大约80%的电路板面积。
处理器与ULD FPGA功耗比较：计步器测试案例
为了测量和量化功耗差异，最近莱迪思公司的工程师使用iCE40LM 4K ULD FPGA搭建了一个计步器传感器管理演示系统。该演示系统包含带有一块智能手机显示屏的高通（Qualcomm）骁龙（Snapdragon）评估板和SDK。为了呈现一个多传感器、电池供电的移动应用，演示系统加入了由莱迪思半导体开发的传感器子卡。图2展示了紧凑、高度集成的子卡。电路板上靠近中心位置的是采用小尺寸25WLCSP封装的iCE40LM 4K ULD FPGA。该FPGA拥有4K逻辑门数、多个嵌入式IP硬核，包括2个SPI主/从，2个I2C主/从、1个PLL、1个kHz工作频率的低功耗选通信号发生器以及1个MHz工作频率的高频选通信号发生器。该FPGA同时带有RGB/LED驱动器。正如图片所展示的紧凑型子卡，它拥有许多传感器，包括湿度、温度、霍尔传感器（Hall Efect）、环境光和接近传感器，以及气压计、加速度计、陀螺仪、指南针、IR接收器和发送器。
需要注意的一点是，环境感知传感器应用必须保持永远在线的状态。
从计步器应用演示可以知道，基于ULD FPGA的传感器管理子系统能够显著地节约功耗。在计步器演示中iCE40LM的最大功耗为0.737 mA×1.2V，即0.88 mW。我们可以很明显地看到处理相同的任务时，iCE40LM大约只消耗了应用处理器功耗（160 mW）的1/180。考虑到环境感知传感器应用永远在线的特性，采用基于ULD FPGA的传感器管理系统的功耗小于1 mW，特别是实现多传感器的应用时可明显提升移动系统电池寿命。
此外，基于iCE40LM的传感器管理系统占用不到1.7 mm x 1.7 mm的面积，节约的电路板面积相比其他设计方案对于设计师的吸引力是巨大的。其次，不像中断驱动的应用处理器或微处理器，其零延迟实时收集传感器数据的能力增强了数据完整性和系统实时性。最后，设计工程师通过可编程解决方案可重新配置I/O和协议，同时优化每个传感器FIFO、寄存器和仲裁器的大小、配置和性能，获得其他设计方案无法提供的设计灵活性。
总结
在移动系统设计中集成各种传感器无疑只是刚刚开始。各类低成本、小尺寸的传感器将把令人兴奋的环境感知应用加入移动系统中，适用于医疗、工业、科研和商业等诸多应用领域。
移动系统设计师想要实现这些新功能，首先面临挑战就是如何才能最高效地处理传感器收集到的数据。凭借低功耗的架构以及创新的封装技术，莱迪思公司的ULD FPGA产品为移动系统设计师提供了更高性价比的方式，通过最小化系统功耗和面积为下一代移动系统注入新的环境感知功能。
关键词：环境感知；FPGA；ULD；移动
DOI： 10.3969/j.issn.1005-5517.2014.3.003
纵观最新一代智能手机等移动设备，两个因素正引领着当今的创新趋势。其一是低成本传感器的大量涌现。MEMS制造商们取得的巨大进步正帮助市场降低传感器的成本和尺寸。其二是智能手机设计师们在开发的新的“环境感知”子系统，使得移动设备能够在没有用户干预的情况下进行预先并且有利于任务的决策。可以说这场革新始于领先的手机制造商开始使用嵌入式接近传感器来延长电池寿命，以及使用加速度计、陀螺仪和磁力计来支持基于定位的服务。而现在基于传感器的环境感知子系统的功能相比之前已经大大提升，在许多领域都能模拟人类对所处的环境进行分析。
举一些例子，高清图像传感器和环境光传感器在环境发生改变时能够提升图像清晰度并改善显示屏的显示效果。化学分析器能够模拟人类的嗅觉。压力、温度、化学和红外传感器能够监测智能手机使用者的健康状况以及评估健康风险。更多基于传感器的“环境感知”应用正逐渐成为现实。在不远的将来，当智能手机拥有心脏监测仪和汗水侦测器来跟踪用户的健康状况、兴奋程度和情绪时，千万不要感到惊讶。
快速且低功耗
为了充分利用所有传感器数据并且优化决策过程，如今的移动系统必须以最快的速度整合并分析多种数据流。传感器收集数据并处理为可用信息的速度越快，系统对于实时环境状况做出的反应就更精确。不过，由于基于传感器的“环境感知”子系统永远在线，他们对系统功耗的要求十分惊人。由此可见，从系统功耗上来看，必须最高效地处理这些任务。
有三种设计架构可供移动系统设计师选择来解决这个问题。首先，他们可以使用系统核心应用处理器来管理传感器数据。或者，他们可以使用独立的微控制器（MCU）进行管理，从而分担处理器的任务。再者，他们也可以采用一个超低密度（ULD）现场可编程门阵列（FPGA）构建一个集成的传感器中心，以同样的方式协助应用处理器。
每种方案都有其优势与不足。设计工程师们将每个传感器直接连接至应用处理器，使用经过验证的架构最好地利用现有系统的资源。但是由于传感器的数量持续增加，设计工程师们不可避免地会遇到GPIO资源的瓶颈。长期受此约束，设计工程师们将无法实现许多重要的新功能。同时所有MCU都存在接口限制影响到设计灵活性的问题。每一个传感器都会带来特定的接口要求。有些指定工业标准接口，有些又需要专属的解决方案。只使用单个应用处理器或者MCU来满足今后所有的传感器接口需求将大大增加设计复杂性，甚至延长产品开发周期。
而最严重的问题是，基于典型的中断驱动应用处理器上的多传感器架构带来了更高的功耗需求，特别是考虑到现在的环境感知传感器子系统的永远在线要求。越来越多的传感器连续采集时间敏感的数据迫使应用处理器运行更长时间，在已经十分紧张的移动系统功耗预算上提出了更多的要求。
在许多新兴的永远在线、环境感知应用中，采用为移动应用特别优化的超低密度（ULD）FPGA无疑是更好的选择。不同于传统的大尺寸并且昂贵的FPGA，这种新的低门数器件采用高度紧凑的CSP封装。该类器件提供了支持传感器管理和预处理功能所需的逻辑资源，并可大批量生产以实现规模效益。
对于这些必须永远在线的环境感知应用，这种设计方案特别受到系统工程师的青睐，因为该方案可以减少功耗相对较大的中断驱动应用处理器的运行时间。设计工程师可以使用ULD FPGA以远低于传统应用处理器和MCU的时钟速率，同时实时地收集多个传感器的数据。这些IC的功耗小于1 mW，相比传统方案功耗大大降低，并且以零延迟收集每个传感器的数据，针对不断变化的环境状况提供更精确的系统响应。并且该方案可进一步延长应用处理器处于休眠模式的时间，如果有需要的话，支持周期性地唤醒并在低功耗状态下工作。这个方案将讲求时效的传感器功能交给ULD FPGA，改善了整体功耗以及传感器系统精度。
此外，由于移动设备系统中的传感器数量持续增长，基于ULD FPGA的解决方案在设计尺寸方面的优势正变得越来越有吸引力。分立的解决方案结合了2 mm x 2 mm大小的IR远程控制IC和1个2.5 mm x 2.5 mm大小的RGB LED驱动器。该解决方案总共需要10.25 mm2的面积。设计工程师们也可以使用一块超低密度的iCE40LP FPGA来实现相同功能的子系统，只需1.40 mm x 1.48 mm（大约2 mm2）的面积。可编程的解决方案通过结合IR远程控制模块、条码仿真器、LED驱动和自定义算法提供了更多的功能，减少了大约80%的电路板面积。
处理器与ULD FPGA功耗比较：计步器测试案例
为了测量和量化功耗差异，最近莱迪思公司的工程师使用iCE40LM 4K ULD FPGA搭建了一个计步器传感器管理演示系统。该演示系统包含带有一块智能手机显示屏的高通（Qualcomm）骁龙（Snapdragon）评估板和SDK。为了呈现一个多传感器、电池供电的移动应用，演示系统加入了由莱迪思半导体开发的传感器子卡。图2展示了紧凑、高度集成的子卡。电路板上靠近中心位置的是采用小尺寸25WLCSP封装的iCE40LM 4K ULD FPGA。该FPGA拥有4K逻辑门数、多个嵌入式IP硬核，包括2个SPI主/从，2个I2C主/从、1个PLL、1个kHz工作频率的低功耗选通信号发生器以及1个MHz工作频率的高频选通信号发生器。该FPGA同时带有RGB/LED驱动器。正如图片所展示的紧凑型子卡，它拥有许多传感器，包括湿度、温度、霍尔传感器（Hall Efect）、环境光和接近传感器，以及气压计、加速度计、陀螺仪、指南针、IR接收器和发送器。
需要注意的一点是，环境感知传感器应用必须保持永远在线的状态。
从计步器应用演示可以知道，基于ULD FPGA的传感器管理子系统能够显著地节约功耗。在计步器演示中iCE40LM的最大功耗为0.737 mA×1.2V，即0.88 mW。我们可以很明显地看到处理相同的任务时，iCE40LM大约只消耗了应用处理器功耗（160 mW）的1/180。考虑到环境感知传感器应用永远在线的特性，采用基于ULD FPGA的传感器管理系统的功耗小于1 mW，特别是实现多传感器的应用时可明显提升移动系统电池寿命。
此外，基于iCE40LM的传感器管理系统占用不到1.7 mm x 1.7 mm的面积，节约的电路板面积相比其他设计方案对于设计师的吸引力是巨大的。其次，不像中断驱动的应用处理器或微处理器，其零延迟实时收集传感器数据的能力增强了数据完整性和系统实时性。最后，设计工程师通过可编程解决方案可重新配置I/O和协议，同时优化每个传感器FIFO、寄存器和仲裁器的大小、配置和性能，获得其他设计方案无法提供的设计灵活性。
总结
在移动系统设计中集成各种传感器无疑只是刚刚开始。各类低成本、小尺寸的传感器将把令人兴奋的环境感知应用加入移动系统中，适用于医疗、工业、科研和商业等诸多应用领域。
移动系统设计师想要实现这些新功能，首先面临挑战就是如何才能最高效地处理传感器收集到的数据。凭借低功耗的架构以及创新的封装技术，莱迪思公司的ULD FPGA产品为移动系统设计师提供了更高性价比的方式，通过最小化系统功耗和面积为下一代移动系统注入新的环境感知功能。