淺談低功耗藍牙技術
低功耗藍牙的研發始於2001年,由Nokia著手進行,其目的是為了發展一套相容於標準藍牙,並且在功耗與製造價格上能進一步優化的標準。
2004年,Nokia發表了低功耗藍牙標準,並進一步與歐盟等合作夥伴共同開發,2006年以Wibree的品牌名稱首度問世。2007年與藍牙技術聯盟Bluetooth SIG達成協議,併入標準藍牙並正式定名為低功耗藍牙。
從市場推廣面來看,藍牙技術聯盟定義了以下的名稱:Bluetooth Smart低功耗藍牙技術;Bluetooth Classic傳統藍牙技術,包含Bluetooth 2.1 EDR,3.9模式;Bluetooth Smart Ready(Dual Mode)同時相容低功耗藍牙與傳統Bluetooth 2.1,3.0模式。由於其技術架構與標準藍牙共用許多基礎結構,大幅降低所謂雙模式(dual mode)藍牙模組的實現難度。
在Apple iPhone 4S的帶動下,自2012年起發表的一系列Smartphone都已將低功耗藍牙列為標準硬體功能。雖然目前Android陣營對低功耗藍牙的支持仍未完全標準化,但產業的趨勢底定,預計Android手機在2013年將有更趨於一致的架構支持。
低功耗特點
為了達成低功耗的目標,低功耗藍牙技術大幅度簡化了link layer設計,以快速建立連結。在收送資料的時間以外,低功耗藍牙晶片大多保持在閒置狀態。而其快速連結的特性,更是讓低功耗藍牙得以在數個ms之內完成資料收送並回到閒置狀態。相較之下,傳統藍牙需要花費數百ms才能完成一個收送的循環。
低功耗藍牙得以大幅降低尖峰(peak)以及閒置(idle)能源消耗。平均來說,大部分晶片都達到了約10個mA的尖峰電流,數十個nA的閒置電流,平均下來只有約數個μA的電流消耗。
低功耗藍牙實現了以下特性:1.可調整的低工作形成(low duty cycle):相較於傳統藍牙的1% duty cycle,低功耗藍牙可以調低到0.1%;2.彈性的訊息長度(message length):依照收送資料長度的需要,低功耗藍牙可以調整訊息長度以減低需要收送訊息的次數,得以減低消耗;3.上下層分工的重新安排:低功耗藍牙架構裡將大部分的資訊與控制責任交到controller下層,只有在真正需要的時候才會喚起host上層,進而大幅簡化運算複雜度高的host層所消耗的能源。
低功耗藍牙成為快速傳輸極小量資料的不二選擇。從喚起到傳輸的時間,一般可以在3~6ms之間達成,對比傳統藍牙技術所需要的100ms要快上十多倍。
無線電波特性
低功耗藍牙的低功耗追求不只是運算架構上的優化,在無線電波特性上也作了許多努力。頻率與調變調解(modulation)模式維持在2.4Ghz的GFSK(Gaussian Frequency Shift Keying),但低功耗藍牙使用的頻道數目從傳統的79個降到40個(2Mhz間隔),而廣播用頻道(用來公布device的存在並尋求連結)也從傳統的32個降到3個。
低功耗藍牙只要花0.6到1.2ms就可以掃描全部3個廣播頻道,而傳統藍牙至少要花上22.5ms才能掃描完32個廣播頻道。透過精心配置的低功耗藍牙掃描頻道配置(2402/2426/2480Mhz),低功耗藍牙所依賴的3個廣播頻道也不致受到其他相近頻道的無線技術(如Wi-Fi)的大幅干擾。
協議層特性(protocol)
低功耗藍牙在與Classic BT共用的底層架構之上(L2CAP/HCI),架構了以attribute為基礎的通訊架構(Attribute Protocol;ATT),將設備間的通訊切割成以request/response為基礎的資料交換。在ATT之上的是GATT(Generic Attribute Profile),定義了基於ATT進行通訊的設備之間的主從關係(Central/Peripheral/Broadcaster/Observer)、服務探索方式以及各種數據讀寫模式等等。這也是開發者所能接觸到的最底層功能。
在GATT上,應用可以依據功能(Feature)將不同的數據群組以服務(Service)的方式發布出去,另外,針對不同需求、應用可以和一個或多個服務進行溝通,形成一個Profile。這部分在Classic BT和低功耗藍牙之間的定義是不同的。BluetoothSIG針對常用的功能已經定義了相當數量的Service/Profile,如心跳計、體溫計等,但開發者依然可以依照自己的需求在GATT之上發揮。
市場前景
低功耗藍牙帶來前所未見的低功耗與低成本方案,成為各類產品與Smartphone以及Internet連結的絕佳選擇。在每年數億銷量的智能行動裝置帶動下,藍牙標準組織評估該技術將從已經成熟的車用與行動裝置應用領域,快速擴散到消費性家電、健康醫療、Smart device週邊、 健身應用與家庭自動化領域。 (本文由曜碩科技提供,周維棻整理)







