潘子輝，沈蘇彬，吳振宇

(1.南京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，江蘇 南京 210003；2.南京郵電大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院，江蘇 南京 210003)

0 引 言

隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的普及應(yīng)用，智能家居技術(shù)的應(yīng)用不斷涌現(xiàn)。智能家居的應(yīng)用環(huán)境要求智能家居系統(tǒng)必須能夠分析不同的信息，在任何時(shí)間、不同地點(diǎn)為用戶提供各類服務(wù)[1]。類似“遠(yuǎn)程醫(yī)療”、“電子醫(yī)療”和“能源管理技術(shù)”都涉及到了智能家居技術(shù)[2]。目前，許多文獻(xiàn)中都提出了各自的智能家居系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[1,3-8]，然而，普遍存在以下問題：

(1)許多智能家居系統(tǒng)中，使用網(wǎng)關(guān)作為數(shù)據(jù)從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絺鹘y(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)的途徑。然而，這些網(wǎng)關(guān)僅僅是起到了數(shù)據(jù)在不同網(wǎng)絡(luò)中的傳輸作用，并沒有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理或分析，提供相關(guān)的自動(dòng)服務(wù)；

(2)大量的決策和操作通過人為操作，而較少地提供自動(dòng)服務(wù)，缺少對(duì)于傳感器數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘。

為解決這些問題，進(jìn)一步完善智能家居自動(dòng)服務(wù)應(yīng)用，提出一種基于ZigBee的智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)。研究當(dāng)前智能家居系統(tǒng)中可用的技術(shù)，提出一種充分利用網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)資源、本地和遠(yuǎn)程協(xié)同提供服務(wù)的智能家居系統(tǒng)架構(gòu)和具體設(shè)計(jì)方案，提出一種對(duì)于溫濕度數(shù)據(jù)異常情況判斷的解決方案，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)實(shí)現(xiàn)此智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)。

1 相關(guān)技術(shù)分析

通過分析相關(guān)的智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)整體架構(gòu)和數(shù)據(jù)異常值分析技術(shù)，描述當(dāng)前智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)方法，提出其中的不足與解決方法。同時(shí)，分析當(dāng)前的異常值檢測(cè)技術(shù)特點(diǎn)，描述其在應(yīng)用場(chǎng)景適用性上的問題，并提出相應(yīng)的解決方案。

1.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)

當(dāng)前已提出的智能家居自動(dòng)服務(wù)相關(guān)應(yīng)用一般均采用傳感器網(wǎng)絡(luò)-傳輸控制平臺(tái)-服務(wù)器-客戶端的系統(tǒng)整體架構(gòu)。在這種架構(gòu)中，傳感器數(shù)據(jù)從底層傳感器網(wǎng)絡(luò)經(jīng)由控制傳輸平臺(tái)發(fā)送至服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算，從而提供相應(yīng)服務(wù)。

當(dāng)前提出的智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)在此架構(gòu)的基礎(chǔ)上均提出了各自的方案[1,3-8]，然而使用類似的架構(gòu)會(huì)產(chǎn)生一些問題。一方面，控制傳輸平臺(tái)的硬件設(shè)備沒有得到充分利用，缺少數(shù)據(jù)分析，缺少自動(dòng)服務(wù)的提供。另一方面，當(dāng)前架構(gòu)依賴于客戶端的人為控制，缺少分析數(shù)據(jù)而提供的自動(dòng)服務(wù)。因此，文中在當(dāng)前架構(gòu)中加入智能網(wǎng)關(guān)，提出了一種智能家居自動(dòng)服務(wù)應(yīng)用的整體架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)利用智能網(wǎng)關(guān)提供自動(dòng)服務(wù)。

1.2 數(shù)據(jù)異常值分析

智能家居系統(tǒng)中，通過分析數(shù)據(jù)獲得其中包含的事件，對(duì)于一些環(huán)境事件的自動(dòng)處理是自動(dòng)服務(wù)重要的提供方式。而這些事件在數(shù)據(jù)上往往表現(xiàn)為數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的異常值[9]。因此，對(duì)于數(shù)據(jù)異常值的判斷技術(shù)影響已提供自動(dòng)服務(wù)的質(zhì)量。

在各類異常數(shù)據(jù)中，如紅外報(bào)警等異?？梢灾苯颖粋鞲衅魉兄⒆R(shí)別，而難以識(shí)別的異常情況主要是隱含在數(shù)據(jù)中的異常值。其中比較有代表性的即為溫濕度數(shù)據(jù)。目前，在智能家居應(yīng)用中，通常使用聚類的方式對(duì)異常值進(jìn)行檢測(cè)[10]。在文獻(xiàn)[11]中，提出了一種使用二次曲面擬合的方式對(duì)溫濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。通過二維曲面的擬合，利用溫度與濕度之間的相關(guān)性，可以有效地?cái)M合出溫濕度的合理范圍。而文獻(xiàn)[9]則利用K-means算法進(jìn)行異常值的判斷。K-means算法是典型的基于距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，兩個(gè)對(duì)象的距離越近，其相似度就越大，從而能有效判斷數(shù)據(jù)中的異常值。

然而，無論是使用二次曲面擬合還是K-means聚類，都需要存儲(chǔ)所有數(shù)據(jù)并進(jìn)行高復(fù)雜度的計(jì)算才能進(jìn)行異常值的判斷。而網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源比較缺乏，這些方式都不能滿足網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)環(huán)境下的性能需求。為解決該問題，文中提出一種基于差值的溫濕度異常值檢測(cè)算法。利用該算法，可以在占用較少網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)計(jì)算和存儲(chǔ)資源的情況下，更好地檢測(cè)溫濕度異常值，從而自動(dòng)檢測(cè)異常事件。

2 需求分析與方法設(shè)計(jì)

為了解決網(wǎng)關(guān)資源利用不充分，缺少自動(dòng)服務(wù)的提供等問題，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)，在常用的基本系統(tǒng)架構(gòu)中加入智能網(wǎng)關(guān)。同時(shí)，為解決溫濕度數(shù)據(jù)異常值分析在存儲(chǔ)、計(jì)算資源相對(duì)缺乏的網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)難以工作的問題，提出一種針對(duì)溫濕度的差值聚類算法以檢測(cè)溫濕度異常值。

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

為解決當(dāng)前智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)整體架構(gòu)的問題，提出圖1所示的系統(tǒng)架構(gòu)。在該架構(gòu)中，加入了智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)，其包含了本地服務(wù)器與傳輸控制平臺(tái)。

圖1 智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)整體架構(gòu)

通過該架構(gòu)，一方面，利用智能網(wǎng)關(guān)作為傳輸控制平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)與上層IP網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)交互。服務(wù)器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)行較為復(fù)雜的計(jì)算，提供相關(guān)服務(wù)。另一方面，智能網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行力所能及的計(jì)算，提供及時(shí)的相關(guān)服務(wù)。客戶端則根據(jù)使用環(huán)境，選擇連接遠(yuǎn)程服務(wù)器或智能網(wǎng)關(guān)，實(shí)現(xiàn)了本地與遠(yuǎn)程協(xié)同提供相關(guān)自動(dòng)服務(wù)的能力。

2.2 溫濕度異常值智能分析

對(duì)于溫濕度數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的處理方式在存儲(chǔ)、計(jì)算資源相對(duì)缺乏的網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)難以工作。為解決該問題，文中提出并實(shí)現(xiàn)了一種輕量級(jí)的針對(duì)溫濕度數(shù)據(jù)的異常值判斷算法。由于地表在一天內(nèi)的溫度變化主要受日照的影響，溫度曲線的變化比較小。一般溫度每天零點(diǎn)降低，直到日出后開始提升，午后達(dá)到最高，之后又不斷降低。因此，將溫度數(shù)據(jù)與前后數(shù)據(jù)相比的變化作為數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類。分別根據(jù)日出、日落時(shí)間劃分區(qū)間形成三個(gè)類進(jìn)行聚類。

利用溫度數(shù)據(jù)其本身的特點(diǎn)，制定分類條件避免在K-means算法中K的選取和初始劃分不當(dāng)帶來的分類效果較差的情況。同樣，根據(jù)溫濕度特點(diǎn)，事先制定了合理的簇，因此不需要進(jìn)行多次迭代以確定簇，從而有效地將算法的時(shí)間復(fù)雜度控制在O(n)。而在網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)處，只需存儲(chǔ)最近的少量數(shù)據(jù)和聚類結(jié)果，大大地節(jié)省了節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)資源。算法流程如圖2所示。

圖2 基于差值聚類的溫濕度異常值檢測(cè)算法流程

2.3 消息格式

在機(jī)器間通信系統(tǒng)中，消息格式是使用機(jī)器間通信的系統(tǒng)中保證數(shù)據(jù)完整性、可靠性和控制準(zhǔn)確性的最重要因素[5]。文中制定統(tǒng)一的傳感器數(shù)據(jù)消息格式。

消息格式：“起始位|數(shù)據(jù)類型位|數(shù)據(jù)符號(hào)位|數(shù)據(jù)十位|數(shù)據(jù)個(gè)位|位置位|時(shí)間計(jì)數(shù)位|結(jié)束位”。

起始位："$"為起始位；

數(shù)據(jù)類型位：以一個(gè)字符表示數(shù)據(jù)類型，如“t”表示溫度，“h”表示濕度；

數(shù)據(jù)符號(hào)位：以一個(gè)字符表示數(shù)據(jù)的符號(hào)，如“p”表示數(shù)據(jù)為正，“n”表示為負(fù)；

數(shù)據(jù)十位：所發(fā)送的數(shù)據(jù)的十位數(shù)字；

數(shù)據(jù)個(gè)位：所發(fā)送數(shù)據(jù)的個(gè)位數(shù)字；

位置位：表示收集數(shù)據(jù)的傳感器節(jié)點(diǎn)的物理位置；

時(shí)間計(jì)數(shù)位：時(shí)間計(jì)數(shù)n表示采集間隔*n之前時(shí)間的數(shù)據(jù)；

結(jié)束位：“#”為結(jié)束位。

例如：消息“$tn09a3#”即表示第3個(gè)時(shí)間計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，a地點(diǎn)溫度數(shù)據(jù)零下9度。

利用該消息格式，可以通過對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、事件判斷、時(shí)間分析、位置分析等方式，獲取傳感器數(shù)據(jù)中所包含的信息，針對(duì)各類數(shù)據(jù)或事件進(jìn)行處理。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

根據(jù)上述提出的方法設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了一種基于ZigBee的智能家居系統(tǒng)，分別對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)、智能網(wǎng)關(guān)、服務(wù)器和移動(dòng)客戶端四個(gè)基本模塊進(jìn)行開發(fā)，并實(shí)現(xiàn)各模塊之間的協(xié)同工作。

3.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的架構(gòu)

根據(jù)智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)的需求，智能家居系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具備自動(dòng)分析傳感器數(shù)據(jù)，對(duì)分析結(jié)果對(duì)應(yīng)的事件進(jìn)行響應(yīng)的能力?；谶@些自動(dòng)控制的思想，提出的智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)模塊架構(gòu)如圖3所示。系統(tǒng)分為四個(gè)模塊：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、智能網(wǎng)關(guān)、服務(wù)器和客戶端，主要實(shí)現(xiàn)以下功能：

圖3 智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)模塊架構(gòu)

(1)異常事件自動(dòng)拍攝記錄。在有人進(jìn)入房間觸發(fā)紅外報(bào)警等異常事件或發(fā)生火災(zāi)等意外導(dǎo)致溫濕度出現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)用攝像機(jī)對(duì)事件進(jìn)行拍攝記錄，在智能網(wǎng)關(guān)進(jìn)行保存并同時(shí)上傳至服務(wù)器。用戶可以通過移動(dòng)客戶端查看事件發(fā)生的時(shí)間與拍攝記錄；

(2)溫濕度最新監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提供。傳感器每隔一段時(shí)間會(huì)采集當(dāng)前地點(diǎn)的溫度與濕度并發(fā)送至智能網(wǎng)關(guān)，智能網(wǎng)關(guān)作一定數(shù)據(jù)的緩存并及時(shí)上傳至服務(wù)器。用戶可以通過移動(dòng)客戶端及時(shí)獲取當(dāng)前房間的溫濕度環(huán)境情況。

3.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

當(dāng)前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)受到各界的關(guān)注，紅外、藍(lán)牙等無線通訊技術(shù)也得到了極大的發(fā)展。然而，由于環(huán)境限制或是功耗過高，這些技術(shù)并不適用于智能家居系統(tǒng)。ZigBee[12-14]技術(shù)則解決了其中的一些問題。

ZigBee是一種短距離、低功耗、低速率、低成本的無線接入技術(shù)[15]。目前，ZigBee技術(shù)廣泛應(yīng)用于災(zāi)害管理、智能城市、電子醫(yī)療等眾多領(lǐng)域[16]。在智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)中，傳感器網(wǎng)絡(luò)需要長期布置在家中并采集房間中的相關(guān)數(shù)據(jù)，而ZigBee低功耗、低成本的特點(diǎn)正符合這種長期布置節(jié)點(diǎn)的需求，能夠以較低的制造成本和維護(hù)成本，長時(shí)間有效采集房間中的各類數(shù)據(jù)。因此，文中采用ZigBee技術(shù)作為智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)中傳感器網(wǎng)絡(luò)的載體，利用目前使用較多的德州儀器開發(fā)的Z-stack協(xié)議棧進(jìn)行開發(fā)。通過Z-stack協(xié)議棧提供的串口讀寫、周期發(fā)送等接口,實(shí)現(xiàn)了傳感器數(shù)據(jù)的獲取、傳輸、緩存等一系列功能。

3.3 智能網(wǎng)關(guān)模塊

智能網(wǎng)關(guān)模塊是該系統(tǒng)的核心模塊，該模塊需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、事件觸發(fā)、攝像機(jī)操作、數(shù)據(jù)獲取接口等一系列功能。根據(jù)所需功能，設(shè)計(jì)了圖4所示的類結(jié)構(gòu)。

圖4 智能網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)類圖

為了保證各類數(shù)據(jù)的區(qū)分，系統(tǒng)分別針對(duì)各類數(shù)據(jù)定義了各自的數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)接收組件、數(shù)據(jù)處理組件、事件處理組件和HTTP通信組件。其中數(shù)據(jù)接收組件用于從傳感網(wǎng)絡(luò)接收數(shù)據(jù)并進(jìn)行解析，數(shù)據(jù)處理組件處理解析后的數(shù)據(jù)，事件處理組件通過解析出的事件進(jìn)行相關(guān)操作，而HTTP通信組件用于網(wǎng)關(guān)與傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)的各類通信。

3.4 其他模塊

該系統(tǒng)中的遠(yuǎn)程服務(wù)器使用當(dāng)前在服務(wù)器端較為成熟的JSP技術(shù)[17]實(shí)現(xiàn)。在服務(wù)器端，使用Java Web開發(fā)中常用的bean+DAO+JDBC+Servlet的方式進(jìn)行開發(fā)。使用bean類創(chuàng)建數(shù)據(jù)類型，JDBC連接數(shù)據(jù)庫，通過DAO實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。而遠(yuǎn)程服務(wù)器的數(shù)據(jù)獲取組件與服務(wù)提供組件均使用Servlet技術(shù)實(shí)現(xiàn)，通過服務(wù)器提供HTTP請(qǐng)求接口，智能網(wǎng)關(guān)與客戶端發(fā)送對(duì)應(yīng)HTTP請(qǐng)求的方式，上傳數(shù)據(jù)或獲取服務(wù)。

該系統(tǒng)的客戶端基于iOS移動(dòng)終端開發(fā)實(shí)現(xiàn)，使用良好的圖形化界面，提供自動(dòng)環(huán)境監(jiān)測(cè)、自動(dòng)事件記錄等相關(guān)服務(wù)，主界面如圖5所示。

圖5 客戶端主界面

4 系統(tǒng)測(cè)試與分析

系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境如下：

(1)硬件環(huán)境：各類傳感器若干、ZigBee開發(fā)板若干，臺(tái)式PC機(jī)1臺(tái)，服務(wù)器1臺(tái)，iphone5s智能手機(jī)1臺(tái)。

(2)軟件環(huán)境：Ubuntu 14.04操作系統(tǒng)，Windows 8.1操作系統(tǒng)，JDK 1.8.0_73,apache-tomcat 8.0.33服務(wù)器,MySql 5.7數(shù)據(jù)庫,ios 8.3系統(tǒng)。

在此測(cè)試環(huán)境下，對(duì)提出的基于差值聚類的溫濕度異常值檢測(cè)算法的實(shí)際效果進(jìn)行測(cè)試。采用與傳統(tǒng)的K-means算法比較的方式，以溫濕度數(shù)據(jù)的差值作為數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算在單次迭代下各數(shù)據(jù)點(diǎn)與質(zhì)心距離的平均值，分析數(shù)據(jù)點(diǎn)聚類后的離散程度，判斷聚類效果。經(jīng)過實(shí)際測(cè)試，使用兩種算法的平均質(zhì)心距離如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)點(diǎn)距離質(zhì)心的平均距離

另外，在該測(cè)試環(huán)境下，通過出入房間模擬入侵事件，使用熱水杯提高傳感器節(jié)點(diǎn)的溫度來模擬火災(zāi)，測(cè)試系統(tǒng)對(duì)于紅外事件、溫度異常事件的響應(yīng)能力。測(cè)試結(jié)果顯示，攝像機(jī)自動(dòng)調(diào)整拍攝位置至有人出入的門和發(fā)生溫度異常的傳感器節(jié)點(diǎn)處并進(jìn)行拍攝，拍攝照片在智能網(wǎng)關(guān)端保存并自動(dòng)上傳至服務(wù)器，用戶可以通過移動(dòng)終端及時(shí)地查看到情況。

通過測(cè)試結(jié)果可以看出，在測(cè)試環(huán)境下，基于差值聚類的溫濕度異常值檢測(cè)算法實(shí)際效果良好，數(shù)據(jù)點(diǎn)到質(zhì)心的平均距離小于K-means算法。基于ZigBee的智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)能正常工作。

5 結(jié)束語

針對(duì)當(dāng)前已提出的智能家居系統(tǒng)中沒有充分利用網(wǎng)關(guān)資源，缺乏基于數(shù)據(jù)的自動(dòng)服務(wù)等問題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于ZigBee的智能家居自動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)。利用基于差值聚類的溫濕度異常值檢測(cè)算法在性能較低的節(jié)點(diǎn)處實(shí)現(xiàn)了異常值高效、可靠的檢測(cè)。通過新型的系統(tǒng)整體架構(gòu)與功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，達(dá)到了減少功耗和網(wǎng)絡(luò)資源占用，在本地和遠(yuǎn)程協(xié)同提供相應(yīng)服務(wù)的目的。通過系統(tǒng)測(cè)試，結(jié)果證明了該檢測(cè)算法與系統(tǒng)架構(gòu)的可行性與優(yōu)勢(shì)。

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