CN106899468A - 基于物联网的智能家居系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于物联网的智能家居系统，包括环境监测模块、监控中心、开关控制模块、智能家电，所述环境监测模块、开关控制模块皆与监控中心连接，开关控制模块与智能家电连接；所述监控中心用于接收和分析处理环境监测模块发送的环境监测数据，生成控制命令，所述开关控制模块用于根据所述的控制命令对智能家电进行启动或关闭。本发明根据环境监测数据进行智能家电控制，方便实用，智能化和自动化程度高。

Description

基于物联网的智能家居系统

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，具体涉及基于物联网的智能家居系统。

背景技术

智能家居通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段；与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能，甚至为各种能源费用节约资金。然而，相关技术中的智能家居系统功能单一，自动化程度低，智能度不高，不能实现远程遥控。

发明内容

针对上述问题，本发明提供基于物联网的智能家居系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了基于物联网的智能家居系统，包括环境监测模块、监控中心、开关控制模块、智能家电，所述环境监测模块、开关控制模块皆与监控中心连接，开关控制模块与智能家电连接；所述监控中心用于接收和分析处理环境监测模块发送的环境监测数据，生成控制命令，所述开关控制模块用于根据所述的控制命令对智能家电进行启动或关闭。

本发明的有益效果为：根据环境监测数据进行智能家电控制，方便实用，智能化和自动化程度高。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1本发明的框图示意图；

图2是本发明环境监测模的框图示意图。

附图标记：

环境监测模块1、监控中心2、开关控制模块3、智能家电4、环境监测数据采集单元5、环境监测数据传送单元6。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例提供的基于物联网的智能家居系统，包括环境监测模块1、监控中心2、开关控制模块3、智能家电4，所述环境监测模块1、开关控制模块3皆与监控中心2连接，开关控制模块3与智能家电4连接；所述监控中心2用于接收和分析处理环境监测模块1发送的环境监测数据，将环境监测数据与预先设置的对应数据阈值进行比较，根据比较结果生成控制命令，所述开关控制模块3用于根据所述的控制命令对智能家电4进行启动或关闭。

优选地，所述的环境监测数据包括室内空气温度、空气湿度、二氧化碳浓度、大气压、风量。

优选地，所述智能家电4包括照明单元、通风单元、智能空调和智能热水器；所述的开关控制模块3为继电器开关或可控硅开关。

本发明上述实施例根据环境监测数据进行智能家电4控制，方便实用，智能化和自动化程度高。

优选地，如图2所示，所述的环境监测模块1包括环境监测数据采集单元5和环境监测数据传送单元6，其中环境监测数据采集单元5基于无线传感器网络进行环境监测和数据采集，环境监测数据采集单元5包括数据采集节点和簇头节点，数据采集节点设置在被监测位置，用于采集被监测位置的环境监测数据；所述簇头节点用于收集数据采集节点采集的环境监测数据，并对该环境监测数据进行数据融合处理和数据压缩处理，簇头节点的环境监测数据由环境监测数据传送单元6发送至监测中心。

优选地，所述数据采集节点按照设定的数据采集策略采集环境监测数据：

设置簇头节点在其任期内始终处于活动状态，数据采集节点在每一次采集环境监测数据开始前以随机概率进入活动状态，定义随机概率的计算公式为：

式中，W(v_i)表示数据采集节点v_i的随机概率，H(v_i,v_i′)表示数据采集节点v_i与其所属的分簇中的簇头节点v_i′的感知数据间的曼哈顿距离，g为数据采集节点v_i所属的分簇中所具有的数据采集节点的数目；

其中，

式中，q为感知数据的维度数目，μ_l(v_i)表示数据采集节点v_i的第l维度的感知数据分量，μ_l(v_i′)表示簇头节点v_i′的第l维度的感知数据分量。

本优选实施例设置的数据采集策略使得属于同一个分簇内的数据采集节点能够轮流进行环境监测数据采集，其他数据采集节点则可以进入休眠状态以保存能量，其中，随机概率的计算中引入了曼哈顿距离，利用感知数据间的曼哈顿距离来衡量感知数据间的差异程度，从而计算得到的随机概率倾向于使得与簇头节点的感知状况差异较大的数据采集节点能够进行更多的环境监测数据采集，有利于保障环境监测数据采集的精度，从而保证智能家电4的精确控制。

其中，进行下述的两数据采集节点的感知数据间的曼哈顿距离的计算时，参考数据采集节点v_i与其所属的分簇中的簇头节点v_i′的感知数据间的曼哈顿距离的计算公式进行计算。

优选地，所述簇头节点按照设定的筛选机制从数据采集节点中选出，具体为：

(1)各数据采集节点根据基站的分簇命令，通过调整发射功耗调整自身的通信距离为设定的通信距离阈值，并向通信距离范围内的邻居节点交换自身的剩余能量和最近的感知序列信息，每个数据采集节点接收通信距离范围内邻居节点交换的信息后，根据下列公式计算各数据采集节点的簇头竞争能力：

式中，S(v_i)表示数据采集节点v_i的簇头竞争能力值，E(v_i)表示数据采集节点v_i的剩余能量，E(v_j)表示数据采集节点v_i在通信距离范围内的邻居节点v_j剩余能量，R为数据采集节点v_i在通信距离范围内的邻居节点的数量，R′为数据采集节点v_i在通信距离范围内的相似节点的数量，其中定义所述的相似节点为感知数据与数据采集节点v_i的感知数据的曼哈顿距离小于H′/2的节点，H′为设定的曼哈顿距离阈值，H(v_i,v_j)表示数据采集节点v_i在通信距离范围内的邻居节点v_j的感知数据与数据采集节点v_i的感知数据的曼哈顿距离，ρ₁、ρ₂为设定的权重因子，ΔT为设定的调整阈值，ρ₁+ρ₂＝1，ΔT的取值范围为[0,1]；

(2)将S(v_i)＞0的数据采集节点作为备选簇头节点，形成备选簇头节点集合，对备选簇头节点集合中的备选簇头节点进行过滤处理，将过滤后的备选簇头节点集合中的备选簇头节点作为簇头节点；

(3)对无线传感器网络内的每个数据采集节点，计算该数据采集节点与各簇头节点之间的距离，选出距离最小值对应的簇头节点，将该数据采集节点加入到该选出的簇头节点所在的簇中。

本优选实施例通过计算各个数据采集节点的簇头竞争能力值，选出具有簇头竞争能力的数据采集节点作为簇头节点，再由簇头节点收集和发送簇内数据采集节点的环境监测数据，能够在较小的数据精度损失下使得环境监测数据收集具有更高的能量效率，大大延长智能家居系统中用于环境监测的无线传感器网络的有效工作寿命；其中，簇头竞争能力值的计算公式考虑了数据采集节点的剩余能量值和与邻居节点的数据相似度，使得计算出的结果能够作为判定该数据采集节点能否成为簇头节点的指标，保证了簇头节点选取的科学性，从而能够保障有效的环境监测，实现对智能家电4较为精确的控制。

优选地，对备选簇头节点集合中的备选簇头节点进行过滤处理时，具体执行：

若备选簇头节点集合中存在两备选簇头节点v_i′、v_j′满足：

[H(v_i′,v_j′)-H′/2]＜0，且

则比较两者的簇头竞争能力值，将簇头竞争能力值较低的备选簇头节点从备选簇头节点集合中删除，将备选簇头节点集合中剩余的备选簇头节点作为簇头节点：

式中，H(v_i′,v_j′)表示两备选簇头节点v_i′、v_j′的感知数据间的曼哈顿距离，H′为所述设定的曼哈顿距离阈值，表示备选簇头节点v_i′在通信距离为0.7D范围内的相似节点集合，表示备选簇头节点v_j′在通信距离为0.7D范围内的相似节点集合，其中D为所述的设定的通信距离阈值，示备选簇头节点P_i′的相似节点集合与备选簇头节点P_j′的相似节点集合进行交集运算后得到的相似节点的数目，m′为备选簇头节点v_i′与备选簇头节点v_j′所具有的相似节点总数。

本优选实施例对两个相似度较高的备选簇头节点中选择簇头竞争能力值较大的备选簇头节点作为簇头节点，能够在保障分簇质量的同时相对减少分簇的数量，从而减少了同时工作的数据采集节点的数量，相对节省了智能家居系统中所用无线传感器网络的能量，从而保障本优选实施例的智能家居系统能够长期有效工作。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.基于物联网的智能家居系统，其特征是，包括环境监测模块、监控中心、开关控制模块、智能家电，所述环境监测模块、开关控制模块皆与监控中心连接，开关控制模块与智能家电连接；所述监控中心用于接收和分析处理环境监测模块发送的环境监测数据，生成控制命令，所述开关控制模块用于根据所述的控制命令对智能家电进行启动或关闭。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的智能家居系统，其特征是，所述的环境监测数据包括室内空气温度、空气湿度、二氧化碳浓度、大气压、风量。

3.根据权利要求2所述的基于物联网的智能家居系统，其特征是，所述智能家电包括照明单元、通风单元、智能空调和智能热水器；所述的开关控制模块为继电器开关或可控硅开关。

4.根据权利要求1所述的基于物联网的智能家居系统，其特征是，所述的环境监测模块包括环境监测数据采集单元和环境监测数据传送单元，其中环境监测数据采集单元基于无线传感器网络进行环境监测和数据采集，环境监测数据采集单元包括数据采集节点和簇头节点，数据采集节点设置在被监测位置，用于采集被监测位置的环境监测数据；所述簇头节点用于收集数据采集节点采集的环境监测数据，并对该环境监测数据进行数据融合处理和数据压缩处理，簇头节点的环境监测数据由环境监测数据传送单元发送至监测中心。

5.根据权利要求4所述的基于物联网的智能家居系统，其特征是，所述数据采集节点按照设定的数据采集策略采集环境监测数据：

设置簇头节点在其任期内始终处于活动状态，数据采集节点在每一次采集环境监测数据开始前以随机概率进入活动状态，定义随机概率的计算公式为：

$W\left(v_i\right)=\frac{1}{g}H(v_i,{v_i}^{\′})$

式中，W(v_i)表示数据采集节点v_i的随机概率，H(v_i,v_i′)表示数据采集节点v_i与其所属的分簇中的簇头节点v_i′的感知数据间的曼哈顿距离，g为数据采集节点v_i所属的分簇中所具有的数据采集节点的数目；

其中，

$H(v_i,{v_i}^{\′})=\frac{1}{q}\underset{l=1}{\overset{q}{\Σ}}|{\mathrm{\μ}}_l\left(v_i\right)-{\mathrm{\μ}}_l\left({v_i}^{\′}\right)|$

式中，q为感知数据的维度数目，μ_l(v_i)表示数据采集节点v_i的第l维度的感知数据分量，μ_l(v_i′)表示簇头节点v_i′的第l维度的感知数据分量。

6.根据权利要求5所述的基于物联网的智能家居系统，其特征是，所述簇头节点按照设定的筛选机制从数据采集节点中选出，具体为：

(1)各数据采集节点根据基站的分簇命令，通过调整发射功耗调整自身的通信距离为设定的通信距离阈值，并向通信距离范围内的邻居节点交换自身的剩余能量和最近的感知序列信息，每个数据采集节点接收通信距离范围内邻居节点交换的信息后，根据下列公式计算各数据采集节点的簇头竞争能力：

$S\left(v_i\right)=\[E\left(v_i\right)-\frac{1}{R}\underset{j=1}{\overset{R}{\Σ}}E\left(v_j\right)\]\×\[{\mathrm{\ρ}}_1\frac{R^{\′}}{R}+{\mathrm{\ρ}}_2\frac{\sqrt{|H^{\′2}-{\[{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{R}H(v_i,v_j)\]}^2|}}{H^{\′}}-\mathrm{\Δ}T\]$

式中，S(v_i)表示数据采集节点v_i的簇头竞争能力值，E(v_i)表示数据采集节点v_i的剩余能量，E(v_j)表示数据采集节点v_i在通信距离范围内的邻居节点v_j剩余能量，R为数据采集节点v_i在通信距离范围内的邻居节点的数量，R′为数据采集节点v_i在通信距离范围内的相似节点的数量，其中定义所述的相似节点为感知数据与数据采集节点v_i的感知数据的曼哈顿距离小于H′/2的节点，H′为设定的曼哈顿距离阈值，H(v_i,v_j)表示数据采集节点v_i在通信距离范围内的邻居节点v_j的感知数据与数据采集节点v_i的感知数据的曼哈顿距离，ρ₁、ρ₂为设定的权重因子，ΔT为设定的调整阈值，ρ₁+ρ₂＝1，ΔT的取值范围为[0,1]；

(2)将S(v_i)＞0的数据采集节点作为备选簇头节点，形成备选簇头节点集合，对备选簇头节点集合中的备选簇头节点进行过滤处理，将过滤后的备选簇头节点集合中的备选簇头节点作为簇头节点；

(3)对无线传感器网络内的每个数据采集节点，计算该数据采集节点与各簇头节点之间的距离，选出距离最小值对应的簇头节点，将该数据采集节点加入到该选出的簇头节点所在的簇中。