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附录A 外文译文
无线电池人体检测传感器网络的照明控制系统
简要：人造照明占总能耗的很大一部分，并具有很大的节能潜力。本文设计了一种基于用户定位的LED灯光控制算法，使用多个无电池二进制人体检测传感器。所提出的照明控制系统着重于减少办公室照明能耗并满足用户的照明要求。目前大多数照明控制系统都使用红外人体检测传感器，但检测概率较低，特别是对于静态用户而言，很难实现舒适有效的照明控制。
为了提高每个传感器的检测概率，我们提出通过使用无电池无线传感器网络尽可能靠近每个用户来定位传感器，其中所有传感器可以自由放置在空间中，具有高能量稳定性。我们还建议使用基于多传感器的用户定位算法来更准确地捕捉用户的位置，并实现即使静态用户也能正常工作的精细照明控制。该系统实际上是在一个试点项目的室内办公环境中实施的。通过测量实际照度和功耗来进行验证实验。性能与设计预期一致。这表明所提出的LED照明控制系统显着降低了能耗，与批量控制方案相比57％，并以100％的概率满足用户的照明要求。
关键词：概念验证，节能，LED灯光控制，无电池无线人体检测传感器网络，多传感器用户定位
1 介绍
由于资源有限以及随之而来的能源成本增加，因此加大能源使用的优化力度已成为一个关键问题。更好的能源使用可以减少能源费用，减少电网负荷，减少对环境的影响。人造照明系统所消耗的能源占总能耗的很大一部分。在日本，年照明能耗达150.6TWh，占全国能耗的16％。所以呢 将为节能做出显着的积极影响，使照明能源的使用更加高效并降低能耗。占用传感器已被用于检测用户的存在与否。在[4] - [6]中，通过根据传感器盖的年龄将空间划分成分区，然后区分单个触发传感器或一组触发传感器，使用红外传感器检测用户占用或位置。在[7]中，多个红外传感器被集成为一个传感器节点，以提高检测能力。超声波传感器[8]，[9]，RFID [10]和监控摄像机[11]也用于获取更准确的用户占用信息。过去的研究不足以应用智能照明控制的三个主要方面。首先，在长期不间断监视中，为避免频繁更换电池，传感器必须位于天花板上或靠近电源的墙上。放置位置有限，远离用户，极大地削弱了检测的准确性。其次，对于基于红外传感器的方案，缺乏对不可避免的检测错误的考虑，特别是对于静态物体，但是在室内环境中，用户很可能停留在某处。
因此，当检测错误发生或用户不在覆盖范围内时，系统会遭受可能不正确的灯光切换操作。第三，对于使用超声波传感器，RFID和监控摄像机的方案，尽管照明控制可以获得更准确的用户占用信息，但其消耗功率和价格相对较高，并且它们更具侵入性且难以安装在现有房间中，与红外传感器。因此，为了应对这些挑战，我们设计了一种用于照明控制的本地化方案，通过使用多个无电池红外传感器来检测用户的占用和位置，并且能耗低，安装简单。由于照明控制的目标是改变LED灯的开/关状态或调光器水平，以便以最小的功耗创建具有方便且高效照明的区域，所以不能单独考虑人造照明和环境照明。适应性地充分利用日光和反射光等环境照明，可以大大降低人工照明的需求。所以，在设计一个时就把它们结合起来照明项目将有效提高能效[6-12]。此外，迄今为止所有的研究都只详细描述了模拟或小型试验台。我们的系统已经在日本大阪大学E3-315的实用室内办公环境中实施和应用[17]。
在本文中，我们设计了一个基于用户位置和环境照度的LED照明控制方案。它主要关注照明系统的功耗和用户照明要求的满足程度。它适用于办公室/家庭自动化，并且可以在几乎任何环境中轻松安装而不受限制。为了解决红外传感器检测概率较低的问题，我们构建了无电池人体检测网络[18] [19]，通过这些网络传感器可以无限制地位于空间的任何位置，以便它们可以靠近每个用户尽可能多地，而不是灵活地嵌入到远离检测对象的墙壁或天花板中。并且部署了一系列覆盖范围重叠的分布式传感器，而不是单个传感器用于一个LED灯和一个区域传统的照明控制系统。 BEMS（Building Energy Management System，建筑能源管理系统）服务器根据多个传感器的感应测量结果和用户的照明需求，通过多传感器用户定位算法来估算用户的位置，并生成控制指令，用于切换ON / OFF或改变调光器级别通过解决每个控制周期内的优化问题，LED点亮。 LED灯由LED控制器设置。并进行验证实验。在实验中，电力消耗由办公室的电力箱中的电力记录器记录，并且测试用户在办公室走动时测量他的位置中的实际照明。实验结果表明，LED照明控制系统可以将功耗降低57％，而不会造成用户满意度的损失。
2 系统描述
LED照明控制系统的整体形象和结构如图1所示。它已经在大阪大学E3-315的门厅环境中实用化。根据BEMS服务器生成的命令，所有LED灯由LED灯控制器通过DALI（数字可寻址照明接口）链路[20] [21]控制。 并捕捉用户的位置并执行基于位置的灯光控制，无需电池无线人体检测传感器网络也在办公室实施[18] [19]。多个无需电池的红外人体检测传感器放置在桌面上，并具有重叠的传感覆盖时间。传感器的传感测量结果通过多跳通信传输到BEMS服务器。本节将介绍系统配置和部署的详细信息。
2.1 LED灯和控制器
LED灯适用于高能效照明控制系统，因为与荧光灯和白炽灯相比，LED灯具有许多优点，包括更快的开关响应时间，更低的能耗，更高的物理稳定性和更长的使用寿命。在目标办公室 这项工作，如图2所示，LED照明系统由大量LED灯块组成，这些LED灯块在空间上分布在照明空间的天花板上。通过调整空间分布的LED灯的发光照明，它可以提供比传统光源更灵活的照明分布和光线渲染。这种可调节的照明分布还可以将照明上消耗的能量节省到实际不需要照明的区域。 的LED灯连接到LED灯控制器。控制器从BEMS接收控制命令。
2.2人体检测传感器网络
与大多数现有的传统照明控制系统一样，在这项工作中采用了二进制红外人体检测传感器，该传感器依赖于检测传感器检测区域中温度模式的变化，因为它的能耗和价格远低于其他类型的人体检测传感器（例如，超声波传感器和微波传感器）。这种工作的传感器在间歇数据传输模式下仅消耗150W。目前可用的红外传感器的主要缺点是它们在检测静态物体和微小运动方面效率低。这使得难以实现舒适和有效的照明控制。为了解决较差的检测概率，我们建议尽可能灵活地将传感器放置在靠近每个用户的位置，而不是将传感器放置在天花板上或墙壁上目标办公室中的无电池无线传感器网络，如图1所示。也就是说，在这项工作中，所有传感器都是无电池的，并由多个无线能量发射器激活，这些无线能量发射器嵌入天花板LED灯，如图3和图4所示。由于无线传感器传输和无线传感数据通信，传感器可以放置在房间的任何地方，而不是像墙壁和天花板这样的固定位置。更多的传感器可以部署在炎热的地区和用户侧，以实现更精确的检测。而且，几乎不需要后续维护，例如充电或更换电池。
2.3多跳通信网络
通信系统是任何智能照明控制系统的核心部件之一。 传感器的有线通信不仅会导致昂贵的重塑和重新布线工作，而且还会导致传感器布置不灵活。在这项工作中，传感器和BEMS服务器以无线方式形成网络，因此传感器可以轻松部署并集成到现有的房间中，而不受安装的限制。它是光控系统的一种易用且经济的解决方案。要注意的是，控制器和灯之间的通信是通过有线DALI链路进行的。
2.4实施成本
LED灯和灯光控制器（DALI）都是常见的零售产品，与我们日常生活中使用的LED或灯光控制系统无关。无线电力传输系统也是一个通用系统，可以通过无线方式连续向各种传感器和设备提供能量。我们预计在未来它将位于天花板上或作为每个房间的标准功能集成到灯光中[19]。因此，唯一专门的这项工作的一部分是无线传感器网络。它包括传感器，无线模块，开发板，USB接口，用于感测数据传输的AP以及用于多跳通信的AP。在这项工作中，他们总共花费约6万日元，如果大规模生产，它们可能会便宜得多。
3 多跳通信网
本工作中的照明控制主要侧重于根据用户的位置和照明偏好，在满足用户照明要求的同时最小化照明功耗。
3.1 LED灯消耗功率
LED灯的功率效率，即消耗功率与发射照明的比率，是许多因素的函数，包括温度，光损耗，工作时间，电和频谱效率等。[30] [31]如果 LED灯不会过热，在室内设施等稳定的环境中，可以将其功率效率控制在恒定水平。
3.1 LED灯消耗功率
LED灯的功率效率，即消耗功率与发射照明的比率，是许多因素的函数，包括温度，光损耗，工作时间，电和频谱效率等。[30] [31]如果 LED灯不会过热，在室内设施等稳定的环境中，可以将其功率效率控制在恒定水平。
3.2照明模型
理论上，来自LED的光线的LOS（视线）传播可以通过广义朗伯源模型来方便地近似，并且hl x; y可以由兰伯特余弦之后的朗伯函数来相应地定义法律[26]。但实际上，各种常见家具和建筑材料（如墙壁和家具表面）都是高效的可见光漫反射镜。与LOS传播相比，在实际房间的复杂环境中，分析模拟不同材料的反射镜产生的多个漫反射效应会更复杂和麻烦。来自反射的照明贡献是不可忽略的并且必须考虑每个照明位置的总照明。例如，典型的室内光滑白墙可以反射几乎90％的光线。如果缺乏这种反射的考虑，系统必须花费额外的能量来满足反射器附近的照明要求，并且这将因此降低系统的节能性能。
3.3 LED灯控制
在办公室中，只有需要照亮的乘客或某些特定物体（例如通知板）上的照明才是必需的。只有当必要的照明高于满意水平时，才能提高生产效率，增加工作效率和人们的健康。因此，我们考虑一个局部照明控制方案。
4 使用者定位
为了实现第二节中介绍的局部照明控制，如图3所示，实现无电池无线人体检测传感器网络来检测用户的位置和移动状态。如第二节所述。 2，在目标房间内分布一系列无电池红外人体检测传感器。二进制感测测量用于估计用户的移动状态。
4.1国家转型模式
在本文中，我们考虑一个4-D状态空间S_R4，状态向量s = [x; Yuml;; vx; vy] T，s 2 S，其中x，y和vx，vy分别表示用户在x轴和y轴上的位置和速度。用户在两种模式下的状态转换规则是不同的。在移动模式下，如图7所示，状态转换遵循可变加速度运动。这里采用正态分布作为变化加速度的模型[27]。另外，为了在时间间隔内对非均匀加速或非直线运动进行建模，分别在x轴和y轴上向用户的位置添加两个正态分布的偏差。另一方面，在静态模式下，用户当前状态应该与概率为PrS（）的最后状态相同，或者以概率1PrS（）转变为移动模式。当然，这种模式应该只包含速度为零的状态。自转换概率PrS（）是用户最后状态的预定义函数。例如，在办公室环境中，在桌子附近的区域，用户更可能以更高的PrS（）维持静态模式。其他国家的转变将遵循移动模型。在实际情况下，移动模型应根据实际环境进行修改。从无效位置到无效位置的转换概率，例如无效区域中的位置，如家具的位置，或位于目标区域边缘之外的位置应该设置为0.当状态转换模型为非线性时，通常存在不是最大似然估计结果的分析表达式，所以过渡过程应该转换为离散形式来搜索所有可能的状态。
4.2传感模型
由于这项工作中的所有传感器都是通过无线电力传输激活的，因此功耗成为选择传感器最重要的决定因素之一。因此，本文使用的传感器是红外定向二进制人体检测传感器。传感器不能直接提供用户位置或移动状态的信息。传感输出仅为二进制。输出1表示传感器在其覆盖范围内检测到用户。输出0代表传感器在其覆盖范围内没有检测到任何用户。而且，红外传感器是所有类型传感器中最便宜的解决方案，可用于本地化，如超声波传感器和微波传感器。与全向传感器的盘形覆盖相比，所采用的传感器是具有扇形感测范围的定向传感器。考虑到红外传感器的工作机理，假设扇形的两个边缘有明显的传感边界。并且我们还假设在有效覆盖半径R内检测概率是均匀的，并且当在有效覆盖范围之外时，其随着距离成指数地减小。图8说明了定向覆盖模型。
5 照明控制实验
LED灯光控制系统在室内办公环境中实施。 为了评估性能，进行了一项实验。 测试用户走在办公室里。同时用户测量并记录手持式照度计在工作表面高度的照度。同时，办公室的实时照明功耗由电力记录器记录，电力记录器安装在电缆盒中并夹在电缆上。照度计和电源记录器如图11所示。
5.1实验环境
实验区是办公室的一部分。控制器的7个LED灯处于ON / OFF控制之下。 无线电力发射器嵌入在所有LED灯中。 将八个无电池人体检测传感器放在桌面上，以检测用户的位置并跟踪用户的动作。通过我们的测量，所使用的传感器的实际虚警概率近似为0，并且对于移动的用户检测概率为大约0.8，而对于静态用户而言仅为0.1，这是相当低的并且几乎不可能有效地检测用户。
5.2实验结果
提出的方案的性能与个人控制，批量控制和完美用户定位的理想情况进行比较。在单独控制中，每个LED灯由单个传感器单独触发，该传感器嵌在天花板上的LED灯旁边，并可覆盖LED灯下方的区域。在当前使用最广泛的基于传感器的照明控制方案的批量控制中，如果任何传感器检测到用户存在，则控制器接通所有LE
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