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基于ZigBee传感器网络的环境感知智能家居控制系统
1Murad Khan, 2Bhagya Nathali Silva, 3Changsu Jung, 4Kijun Han
庆北国立大学计算机科学与工程学院，韩国大邱
通讯作者： Kijun Han
收到2016年10月13日 2016年12月20日收到修订 2017年1月23日接受；2017年2月28日发布
摘要：无线传感器网络（WSN）的应用逐渐适用于各种智能家居服务，如家庭自动化，智能家居家用电器，智能家居中的受限应用服务等。然而，实现智能家电之间的无缝和无处不在的WSN通信仍然是一项具有挑战性的工作。因此，在本文中，我们提出了一种使用基于执行器的ZigBee网络（AZNET）的智能家居控制系统。提出的系统的工作进一步分为三个阶段，1）采用干扰避免系统来减轻由于基于IEEE 802.11x的无线局域网（WLAN）和WSN的共存而引起的干扰的影响，2）采用基于传感器的智能照明控制系统，利用光源的阳光来满足智能家居的光照需求，和3）一个自主的家庭管理系统用于调节智能家居中电子设备的使用时间。该智能系统在实时环境下进行测试，以便在一天中的不同时间使用带有光源的阳光。类似地，通过使用C＃编程语言的仿真来验证所提出的智能家居的性能。结果和分析显示，提出的智能家居方案中可用的设备的能耗降低的受干扰和效率影响较小。
关键词：ZigBee，IEEE 802.11x，WLAN，智能家居
1 引言
智能设备的出现提升了通过现有网络连接日常物品的概念。 连接设备的急剧增长已经超越了传统网络的边界，导致网络复兴为第三波“物联网（IoT）”。物联网正在快速增长异构设备和对象的网络，这些网络在网络中是唯一可寻址的，并且能够在有或没有人类交互的情况下识别和共享信息。随着嵌入式微型和机器可读标识符（即射频识别（RFID））的日常物品的发展，物联网已成为多样化利益集团中的重要聚光灯。物联网概念在广泛的关注中走向成熟，导致了智能家居，智能交通，智能医疗，智能行业等新兴应用的创新。最初，随着家用智能设备使用的快速增长，智能家居理念创造了更好的管理机制[1]。然而，这个概念已经从开灯到安全系统，加热控制系统，远程可控设备，智能设备管理，增强能耗等方面发生了革命性的变化[2]。
能源消耗的急剧增长加快了需求，导致能源货币价值相对上涨。 因此，实施智能家居应用的重点是将住宅建筑中的能源有效消耗。因此，对能源消费习惯有积极影响，同时创造节能减排，低碳排放现象[3]。与家庭自动化相结合的新连接带来更加现实和节能的智能家居概念。家庭自动化广泛用于照明，暖气，通风和空调设备（HVAC）和安全锁的中央控制。 无论目的如何，智能家居应用广泛依赖于WSN。 在多种技术中，由于带宽更高，覆盖面广，容易扩展等原因，WIFI似乎是有利的[4]。然而，与蓝牙和ZigBee相比，其功耗更高，被广泛接受为资源受限传感器设备的理想通信协议。 实际上，这些技术在相同的ISM频段上工作，即WIFI，ZigBee和蓝牙（2.4GHz），导致WSN中的网络干扰导致大量的数据丢失[5]。解决这个问题是一个引人注目的要求，以提高智能家居应用提供的服务质量（QoS）。
然而，在异构无线传感器网络下实现高效的智能家居控制系统是一项具有挑战性的任务。 这方面的主要挑战之一是物联网的标准化。 因此，以物联网为标准，可以帮助研究人员为智能家居设计提供生产产品和服务的共同平台。 因此，为了克服技术和应用需求，在适应服务请求的动态性的同时进行了多次尝试。 提出了一种资源感知智能家居管理系统，具有管理家庭资源的有效机制，并提出了自主服务的基础架构[1]。类似地，ZigBee与IEEE 802.15.4的集成能够在多个兴趣领域提供有效的解决方案，即能源管理和效率，楼宇自动化，工业设备管理等[6]。例如，内部和安全（DOMOSEC）家庭自动化系统提出了一种新颖的通信协议，该协议通过使用ZigBee技术的UDP连接架构的基于IP的元件[2]。此外，DOMOSEC已经发展到适应于关于背景要求的多个环境，即温室，电子卫生，老年护理和能源效率。 然而，DOMOSEC没有提供任何避免干扰和控制丢包的解决方案，从而最终影响智能家居自动化系统的性能。 类似地，目前的文献中还存在许多其他挑战，例如高能量消耗，由于异质技术的共存而引起的高分组丢失，智能光控系统等。
因此，本文提出了一种基于AZNET的智能家居控制系统，以减轻干扰的影响，降低智能家电的能耗。 所提出的干扰控制系统基于多属性决策建模（MADM），在传感器节点和WIFI用户之间划分无线信道。 类似地，智能照明控制系统用于通过结合自然光来调节房间中的照明水平。管理站旨在控制智能家电的工作时间。仿真结果表明，与继电器和纯WSN智能家居系统相比，提出的与管理站集成的AZNET提供了能量和干扰感知解决方案。
2 相关工作
城市居民的生活质量比农村的好。过去几年来，农村地区人民群众的迁徙率居高不下。这种增长的主要原因是可以得到各种服务，如拥有更好的生活方式的智能社区，永远连接的系统等。因此，研究人员将重点转移到设计家庭和城市的智能服务[7][8][9]。为此开发了几种机制，使智能家庭基于物联网技术自主化并始终连接。例如，已经提出了基于智能WSN基础设施的方案[10]。所提出的机制分为三个层次，即：1）使用智能WSN（S-WSN）层来形成提出的体系结构的基础; 2）智能普及层次被用于为传感器等各种设备提供平台互联网和在智能环境中处理数据，3）最后，云服务平台被设计为便于用户生成的查询。理论上，所提出的架构表现出了所有要求。然而，在测试台上的实时实施仍然需要检查所提出方案的性能。 为智能城市设计一个全新的架构是一项具有挑战性的工作。然而，基于ICT的解决方案可用于利用用户所需的一些基本服务和需求[11]。提出了一种基于在云中部署数百个节点以在物联网环境中提供的方案[12]。所提出的工作通过突出其主要功能等来讨论云辅助遥感服务等几个不同的方面。同样，各种环境感知解决方案在最近的文献中提出，以根据用户提出有效的解决方案[13]。然而，环境感知解决方案主要是基于用户之间的专用服务共享。因此，提出了几种认知方法来有效地解决共享资源的问题[14]。
WSN在智能家居设计中的整合在过去被广泛研究[15][16]。然而，使用WSN与现有技术存在几个挑战。例如，高分组丢失，传感器的部署，传感器的能量消耗等等，WSN和WLAN都在2.4 GHz频带内运行，因此存在这两种技术的大多数问题。因此，已经提出了几种方法来解决WSN和WLAN的共存问题[17][18]。例如，在[17]中，作者提出了分析WLAN和WIFI共存的实验模型。作者根据测试台环境，在各种情况下专门计算丢包。然而，在存在异构和致密传感器的这种情况下，具体情况并不适用。此外，需要实时决策系统来执行决策并提高系统的性能。[18]提出了一种基于测试各种通道选择机制的方案。作者测试了各种通道选择和测试台模拟的比较。 最后，作者提出了现有频道选择算法中最佳的频道选择度量。 提出了几个管理系统来控制智能家居中的家用电器功能[19][20]。然而，这些智能家庭管理系统的功能受到由异构技术发生的分组丢失的显著影响。此外，传感器不以适当的方式操作，因此所需的信息不能到达管理系统。然而，提出了几种方案来处理这种情况。例如，在[21]中，作者介绍了一种用于控制智能家居中丢包的模型。作者表明，数据包故障减慢了智能家居控制系统的工作。因此，在设计智能家居的通信网络时，考虑丢包率是非常重要的。
智能家居系统的主要问题之一是家用电器的能源管理问题。为了解决上述问题，用到的是开发家用电器自主系统。然而，它需要一个智能系统来控制自主系统。因此，它增加了最终消耗高能量的计算和处理时间。[22]提出了一种基于智能管理系统的方案。所提出的系统基于用户的输入来计算用户的舒适程度。然而，该系统主要取决于用户的输入，因此，如果系统的输入不正确，则系统可能执行不良。
3 智能家居架构
本文提出的智能家居控制系统分为三层模型，即1）避免干扰系统（IAS），2）基于传感器的智能灯光控制系统（SSLCS），和3）自治家居管理系统（AHMS）。首先提出了智能家居控制系统的简要概述，接下来提出了三层架构模型。
3.1概述
为了明确阐述所提出的智能家居控制系统的架构，图1中展示了一个场景。提出的智能家居包括四个房间和一个厨房。智能家居场景中的每个设备都与ZigBee传感器连接。 类似地，传感器进一步与协调器相连，并且协调器进一步与AHMS系统连接。此外，每个房间和厨房都放置一个光传感器，以便使用SSLCS来控制灯光的强度。ZigBee协调器使用IAS帮助每个传感器进行通道分配。信道分配显著控制整个智能家庭的干扰水平。此外，AHMS执行各种功能，例如从每个协调器收集信息，将信息存储在数据库中，向传感器发送命令，并生成电器，传感器，气体等的能耗的每日和每月报告。
3.2干扰避免系统
WLAN总是影响WSN的性能，反之亦然，如果两种技术在同一频段（2.4Ghz）上运行。为了减轻由于WLAN和WSN共存引起的干扰，协调器被放置在每个房间和厨房中。基于传感器和WIFI接入点（AP）之间的物理距离，整个智能家居场景中的传感器被分为n个组。第一组（G1）包括所有那些比WIFI接入点更接近的传感器，它们的物理距离小于预先定义的距离阈值（d [Th1]）。类似地，组内的其余部分，即G2 ... Gn分别具有比距离阈值d [Th2] ... d [Thn]更小的距离。由于传感器与WIFI接入点的物理距离较近，第一组中可用的传感器受到较高干扰。
在传统的WSN中，传感器节点直接与管理节点通信，或通过中继节点进行通信。因此，由于干扰导致智能家居设备和传感器的性能降低，分组丢失显著变高。保持物理距离，协调器总是放在干扰机会较小的地方。类似地，协调器减少到目的地的跳数，因为通过使用中继节点或传感器将数据传送到远端目的地存在更大的分组丢失机会。此外，如果ZigBee信道之一被WLAN信号占用，则相邻信道也被占用的可能性很大。为了减少干扰的影响，每组G被分配一组特定的通道。IAS机制的其余部分是双重的，1）将无线信道划分为重叠和非重叠信道，2）第一组G1被分配到非重叠信道，其余信道被分配在MADM技术上。使用四个不同的参数（P）来选择使用MADM技术的频道，即带宽，占用，信号与干扰加噪声比（SINR）和质量。算法1给出了用于对信道进行排序的整个MADM技术。
在计算可用频道的排名后，按升序排列。具有较高等级的频道被分配到距离WIFI接入点距离更近的可用的组，反之亦然。
3.3基于传感器的智能灯光控制系统
为了节省所提出的智能家居的能量，SSLCS分为两部分，即1）向AHMS发送打开和关闭时间，以及2）平衡特定位置的自然光和光源强度。智能家居中的每个电器都需要不同的电能。然而，电能的消耗直接取决于智能家居中的用户活动。因此，SSLCS以半自动模式运行。用户手动打开电子设备，但SSLCS负责根据AHMS的命令将其关闭。每次用户切换设备时，SSLCS都会及时将交换机发送到AHMS。类似地，SSLCS周期性地检查用户在该特定位置的存在。一旦用户离开某个位置，SSLCS会关闭设备并将关闭时间发送到AHMS。在智能家居场景中部署的每个传感器都分配有唯一的标识号，这有助于区分家用电器。AHMS跟踪用户活动，设备和传感器活动时间的记录。 SSLCS还通过考虑室内阳光所覆盖的区域来检查阳光的强度，如图2所示。根据落在房间窗户或其他地方的阳光角度（theta;），确定了四种不同的情况。在所有情况下，SSLCS指示光传感器检查室内的光强度，并使用以下关系调整光源强度（I）。
其中delta;是在不同环境条件下调整光源强度的调谐因子，phi;是单位长度光源的发光亚光强度，其计算如下。
其中FL是光源的总光通量，LM是光源的流明维持率，Rf是灯罩反射系数，Gamma;是光源的长度。
3.4自治家居管理系统
从传感器和协调器收集的数据发送到AHMS进行进一步处理。AHMS由不同的模块组成1）组织数据库中的数据，2）执行必要的操作，3）决策，4）事件生成等。传感器的数据被组织在数据库中，并为每项服务定义阈值（煤气，水，电）。 AHMS定期检查这些服务的消耗。 如果来自任何服务的数据从正常阈值提升，则由AHMS生成事件并发送给智能家庭用户。 智能家庭用户可以通过使用远程访问功能连接到AHMS来执行必要的操作。在接收到来自智能家庭用户的指令时，生成相应的事件并将其发送到传感器。例如，如果电力消耗从正常阈值升高，则事件发送到连接到电子设备的每个传感器。此外，传感器首先检查在该特定位置处的用户的可用性。如果用户可用，则传感器等待直到用户离开。AHMS还管理智能家居中存在的所有服务的消费，并产生每月记录。这个月度记录显示了智能家居中每台家电的消耗。智能家居用户可以使用这些统计信息，并在下个月执行必要的管理。因此，使用AHMS将智能家居的消耗设置为正常水平。根据智能家居用户的经验，设计了人机界面（HMI），用于AHMS的未来调整和自动化。因此，基于用户数据，AHMS被智能化以用于将来的决定或用于当用户忙或不可用时。自动化系统帮助用户调整智能家居中的不同任务，例如冰箱和空调冷却，监控系统即锁定门等。这些功能帮助用户降低设备的能源消耗，并最终有助于低票据等。
4 仿真和结果
所提出的智能家居体系结构如图1所示。图1以C＃编程语言模拟。整个智能家居对所有电子设备进行了6小时的测试。通过将用户活动视为厨房中的燃烧器之间的5至30秒之间的随机变量来计算传感器和设备的能量消
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