TWI538547B - 無線節點的關聯性架構及其最佳化方法 - Google Patents

無線節點的關聯性架構及其最佳化方法 Download PDF

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Description

無線節點的關聯性架構及其最佳化方法
本發明涉及無線節點，尤其涉及無線節點的關聯性架構，以及該關聯性架構的最佳化方法。
一般來說，要於一個小區域內進行智能控制，通常需要在該區域中安裝一個區域控制器(Zone Controller,ZC)及多個無線節點。該些無線節點可包括用以偵測該區域室內和室外的環境參數的感測器以及用以控制該區域中的電子設備的設備控制器。
於本技術領域的相關技術中，管理人員可於該區域控制器中設定一關聯性架構資訊，該關聯性架構資訊包含了該區域所需的架構，例如該區域控制器需連接兩個該設備控制器(例如風扇控制器與燈光控制器)、該二設備控制器需分別連接一個該感測器(例如溫度感測器與紅外線感測器)。通過該關聯性架構資訊，該區域控制器可以在通電啟動後，自動搜尋並連接附近的兩個該設備控制器，並命令該二設備控制器分別搜尋並連接附 近的一個該感測器，藉以自動建立所在區域的架構。
然而，於相關技術的技術方案中，該區域控制器無法確定其與該些設備控制器以及該些感測器彼此之間的關聯性高低，因此，其自動建立而成的架構有很高的機率不符合實際需求。
舉例來說，當該區域控制器自動連接了一個風扇控制器，並令該風扇控制器自動連接一個溫度感測器，惟，該風扇控制器用以控制安裝在A位置的風扇，但該溫度感測器則是被安裝在B位置。如此一來，若該風扇控制器依據安裝在B位置的該溫度感測器所感測到的環境參數，控制安裝在A位置的風扇的轉速，將會無法將所在環境調整至最適當的舒適度，進而無法符合使用者的真正需求。
再者，於上述情況之下，管理人員需耗費許多的時間，於該架構被自動建立之後，再以人工來進行微調(fine tune)，實相當不便，並且失去了自動建立的意義。
本發明的主要目的，在於提供一種無線節點的關聯性架構及其最佳化方法，可令區域中的無線節點自動連接以建立符合需求的關聯性架構，並且令同一架構中的多個無線節點彼此具有最高的關聯性。
為了達成上述之目的，本發明首先由區域控制器接收所在區域的關聯性架構資訊，並且對關聯性架構資訊中的多個次 關聯性架構資訊進行分類。區域控制器依照多個次關聯性架構資訊的類別分別進行搜尋與計算，以分別取得各個類別的最佳搜尋結果。區域控制器依照多個最佳搜尋結果實際建立各個類別的次關聯性架構，其中各個次關聯性架構分別包含所在區域中的一或多個無線節點。最後，區域控制器依照建立完成的多個次關聯性架構實際建立所在區域的關聯性架構。
本發明對照現有技術所能達到的功效在於，只要將關聯性架構資訊提供給區域內的多個無線節點，則多個無線節點就可以自動連接，以建立符合該區域需求的關聯性架構。如此一來，管理人員不需要在該些無線節點安裝於區域後，手動對該些無線節點進行連線設定，因此可節省大量的人力與時間成本。
再者，本發明的無線節點在建立連線之前，可自動計算彼此間的關聯性高低，並且在建立連接時，優先考慮關聯性程度最高的無線節點。如此一來，可以有效降低在關聯性架構自動建立完成後，管理人員手動進行微調(fine tune)的次數與所耗費時間。
1‧‧‧關聯性架構
2‧‧‧區域控制器
3‧‧‧風扇控制器
31‧‧‧溫/溼度感測器
4‧‧‧燈光控制器
41‧‧‧熱電紅外線感測器
5‧‧‧遮蔽控制器
51‧‧‧光照感測器
6‧‧‧次關聯性架構
61‧‧‧第一類次關聯性架構
62‧‧‧第二類次關聯性架構
63‧‧‧第三類次關聯性架構
71‧‧‧第一次關聯性架構資訊
72‧‧‧第二次關聯性架構資訊
81、82、83‧‧‧控制器
91、92、93、94、95‧‧‧感測器
S10~S22‧‧‧建立步驟
S160~S168‧‧‧最佳化步驟
圖1為本發明的第一具體實施例的關聯性架構示意圖。
圖2為本發明的第一具體實施例的次關聯性架構示意圖。
圖3為本發明的第一具體實施例的關聯性架構建立流程圖。
圖4為本發明的第一具體實施例的最佳化流程圖。
圖5為本發明的第一具體實施例的次關聯性架構資訊示意圖。
圖6為本發明的第一具體實施例的第一搜尋動作示意圖。
圖7為本發明的第一具體實施例的第二搜尋動作示意圖。
圖8為本發明的第一具體實施例的第三搜尋動作示意圖。
圖9為本發明的第一具體實施例的第四搜尋動作示意圖。
圖10為本發明的第二具體實施例的第一搜尋動作示意圖。
圖11為本發明的第二具體實施例的第二搜尋動作示意圖。
圖12為本發明的第二具體實施例的第三搜尋動作示意圖。
茲就本發明之一較佳實施例，配合圖式，詳細說明如後。
圖1為本發明的第一具體實施例的關聯性架構示意圖。圖1揭示了由複數無線節點所組成的一關聯性架構1，其中該複數無線節點主要皆安裝於同一區域之中。本實施例中，該區 域指房間、會議室、辦公室、大廳或一個樓層等，但不加以限定。
如圖1所示，本發明所指的該關聯性架構1，主要可分為三層(3-tiers)，第一層為該區域的一區域控制器(Zone Controller,ZC)2，第二層為與該區域控制器2連接的多個設備控制器或多個感測器，而第三層則為多個感測器。該些感測器用以感測室內與室外的環境參數；該些設備控制器分別連接該區域內的電子設備，例如風扇、空調、電燈等，並依據該區域控制器2的指令與該些感測器提供的環境參數來控制該些電子設備，以調整該區域內的環境狀態；該區域控制器2依據該區域的實際需求對該些設備控制器與該些感測器下達指令。藉此，可藉由該區域控制器2、該些設備控制器及該些感測器來自動調整該區域的環境舒適度。然而，上述僅為本發明的一個具體實例，該關聯性架構1亦可只有兩層，或是可區分為三層以上，不加以限定。
於圖1所示的實施例中，該關聯性架構1的第一層包括該區域控制器2。該關聯性架構1的第二層包括二風扇控制器(Fan Controller,FC)3、二燈光控制器(Light Controller,LC)4及一遮蔽控制器(Shielding Controller,SC)5。該二風扇控制器3連接並控制該區域內的風扇(圖未標示)，該二燈光控制器4連接並控制該區域內的電燈(圖未標示)，該遮蔽控制器5連接並控制該區域內的百頁窗(圖未標示)。
該關聯性架構1的第三層包括三溫/溼度感測器(T/H sensor)31、三熱電紅外線感測器(Pyroelectric Infrared sensor,PIR sensor)41及一光照感測器(Illumination sensor)51。該三溫/溼度感測器31分別連接該二風扇控制器3，用以感測該區域內的溫/溼度並提供溫/溼度資訊給該二風扇控制器3，令該二風扇控制器3調整風扇的轉速；該三熱電紅外線感測器41分別連接該二燈光控制器4，用以感測該區域內是否有人員進出並提供感測結果給該二燈光控制器4，令該二燈光控制器4開啟/關閉電燈；該光照感測器51連接該遮蔽控制器5，用以感測室外光照強度並提供光照強度資訊給該遮蔽控制器5，令該遮蔽控制器5開啟/關閉百頁窗。
上述僅為一個具體實施例，於其他實施例中，該溫/溼度感測器31、該熱電紅外線感測器41及/或該光照感測器51也可設置於該關聯性架構1的第二層並直接連接該區域控制器2，以直接將感測結果提供給該區域控制器2進行必要之計算與分析，實不以上述實施例為限。
請同時參閱圖2，為本發明的第一具體實施例的次關聯性架構示意圖。該關聯性架構1的第一層僅包括該區域控制器2，因此該區域控制器2可由該關聯性架構1中取出複數的次關聯性架構6。本發明揭露的最佳化方法，係先建立符合需求的多個最佳化的該次關聯性架構6後，再由該區域控制器2將多個最佳化的該次關聯性架構6組成最佳化的該關聯性架構1(容 後詳述)。
本實施例中，該些次關聯性架構6係分別包括至少一設備控制器及至少一感測器，該區域控制器2可依據該些次關聯性架構6所包含的該設備控制器與該感測器的類型，對該些次關聯性架構6進行分類。如圖2所示的實施例中，係將包含該風扇控制器3與該溫/溼度感測器31的兩個次關聯性架構歸類為一第一類次關聯性架構61；將包括該燈光控制器4與該熱電紅外線感測器41的兩個次關聯性架構歸類為一第二類次關聯性架構62；將包括該遮蔽控制器5與該光照感測器51的一個次關聯性架構歸類為一第三類次關聯性架構63。
如上所述，對該些次關聯性架構6進行分類的好處在於，可大幅降低該區域控制器2與該些設備控制器在進行最佳化搜尋時產生的資料流量以及計算負擔，進而大幅縮短搜尋所需的時間。舉例來說，當要尋找該第一類次關聯性架構61的該最佳搜尋結果時，該區域控制器2只需搜尋附近的所有風扇控制器3，但不需搜尋該燈光控制器4與該遮蔽控制器5，也不需計算與該燈光控制器4和該遮蔽控制器5的關聯性程度；同樣地，該風扇控制器3只需搜尋附近的所有溫/溼度感測器31，但不需搜尋該熱電紅外線感測器41與該光照感測器51，也不需計算與該熱電紅外線感測器41和該光照感測器51的關聯性程度。
本發明中，管理人員係依照該區域所需的該關聯性架構1，預先建立一關聯性架構資訊(可為文字資訊或圖形資訊)，並 將該關聯性架構資訊提供給該區域控制器2，藉以該區域控制器2在通電啟動後，可自動尋找並建立符合該關聯性架構資訊的內容的該關聯性架構1。本實施例中，該關聯性架構資訊的內容係包含了該關聯性架構1所包含的該區域控制器2、該設備控制器的類型與數量、該感測器的類型與數量、以及該區域控制器2、該些設備控制器以及該些感測器之間的連接關係(例如圖1所示的該關聯性架構1)。
參閱圖3，為本發明的一第一具體實施例的關聯性架構建立流程圖。當該區域控制器2要自動建立所在區域的該關聯性架構1時，首先接收上述的該關聯性架構資訊(步驟S10)，接著，從該關聯性架構資訊中取出多組次關聯性架構資訊(步驟S12)。換句話說，該關聯性架構資訊的內容包含了該區域控制器2及多組該次關聯性架構資訊。
本實施例中，該多組次關聯性架構資訊的數量對應至該關聯性架構1所包含的該些次關聯性架構6的數量，並且各該次關聯性架構資訊分別包含了對應的該次關聯性架構6所包含的該設備控制器的類型與數量、該感測器的類型與數量、以及該些設備控制器與該些感測器之間的連接關係(例如圖2所示的該些次關聯性架構6)。
接著，該區域控制器2對該些次關聯性架構資訊進行分類(步驟S14)。如上所述，該區域控制器2依據該些次關聯性架構資訊中所包含的該設備控制器與該感測器的類型，對該些次 關聯性架構資訊進行分類。如以圖2的實施例來舉例說明，該區域控制器2會將包含有該風扇控制器3與該溫/溼度感測器31的次關聯性架構資訊歸為同一類；將包含有該燈光控制器4與該熱電紅外線感測器41的次關聯性架構資訊歸為同一類；將包含有該遮蔽控制器5與該光照感測器51的次關聯性架構資訊歸為同一類。換句話說，雖然圖2所示者包含了五組次關聯性架構6(即，五組次關聯性架構資訊)，但該區域控制器2僅會將五組次關聯性架構資訊分成三類。
該步驟S14後，該區域控制器2依照分類結果，分別進行不同類別的該次關聯性架構6的最佳解搜尋程序(步驟S16)。該步驟S16中，該區域控制器2係將該些次關聯性架構資訊分別傳送至同一類別的所有設備控制器。該些設備控制器依照所接收的該次關聯性架構資訊，搜尋同一類別的所有感測器、計算與該些感測器的關聯性程度，並保留關聯性程度最高且符合該次關聯性架構資訊的內容的一或多個該感測器。
該步驟S16後，該區域控制器2可取得各個類別的該次關聯性架構的最佳搜尋結果(步驟S18)，藉以，可依據該些最佳搜尋結果控制該些設備控制器，以建立實際的該些次關聯性架構6(步驟S20)。當所有類別的該次關聯性架構6皆建立完成後，該區域控制器2連接該些建立完成的次關聯性架構6，以建立實際的該關聯性架構1(步驟S22)。
參閱圖4，為本發明的第一具體實施例的最佳化流程 圖。圖4中的各步驟，主要係詳加描述上述該步驟S16的細部技術特徵。
當該區域控制器2要進行一特定類別的該次關聯性架構6的最佳解搜尋程序時，係先搜尋該特定類別中符合一標準值的多個該設備控制器(步驟S160)，並且，將該特定類別的該次關聯性架構資訊傳送給該多個設備控制器(步驟S162)。
具體而言，於該步驟S160中，該區域控制器2主要是搜尋附近的該特定類別的多個該設備控制器，並分別計算與該些設備控制器的關聯性程度(如一第一關聯性程度)後，保留該第一關聯性程度高於該標準值的多個該設備控制器。反之，與該區域控制器2的該第一關聯性程度低於該標準值的多個該設備控制器，該區域控制器2係無視之。
本實施例中，該關聯性程度可設定成越大越好，例如以「1」為最佳，上述該標準值可設定為大於或等於「0.5」，但不加以限定。舉例而言，若該區域控制器2搜尋附近有十個同一類別的設備控制器，其中三個與該區域控制器2的該第一關聯性程度大於0.5，另外七個與該區域控制器2的該第一關聯性程度小於0.5，則該區域控制器2僅會保留該第一關聯性程度大於0.5的三個設備控制器(例如圖6所示者)，並將該次關聯性架構資訊傳送給該三個設備控制器。
於其他實施例中，該關聯性程度亦可設定成越小越好，例如以「0」為最佳，上述該標準值可設定為小於或等於「0.5」。 於此實施例中，該區域控制器2在搜尋了附近的該特定類別的多個該設備控制器，並分別計算與該些設備控制器的該第一關聯性程度後，可保留該第一關聯性程度小於或等於該標準值的多個該設備控制器。反之，該區域控制器2捨棄該第一關聯性程度高於該標準值的多個該設備控制器。於下述實施例中，主要將以該關聯性程度越高越好的設定方式，進行說明。
本發明中，該第一關聯性程度可依據該區域控制器2與該些設備控制器之間的距離、訊號強度等參數來進行計算，當該區控制器2與該些設備控制器的距離越近，或是訊號強度越強時，則該第一關聯性程度越高。其中，該距離、訊號強度的資訊可通過定位技術(localization)來得到，於此不再贅述。再者，通過上述定位技術，該區域控制器2可判斷搜尋所得的該些設備控制器是否位於同一區域中(可配合查詢所在建築物的平面圖)。例如，若該區域控制器2與一設備控制器A的關聯性程度很高，但該設備控制器A位於另一個區域，則該區域控制器2同樣會無視該設備控制器A。
該步驟S162後，該多個設備控制器依據所接收的該次關聯性架構資訊，搜尋同一類別的多個該感測器，分別計算與該多個感測器的關聯性程度(如一第二關聯性程度)，並保留該第二關聯性程度符合該標準值的多個該感測器(步驟S164)。本實施例中，該多個設備控制器同樣可依據該標準值的設定，保留該第二關聯性程度大於或等於該標準值的多個該感測器(即，該 關聯性程度設定為越大越好)，或是保留該第二關聯性程度小於或等於該標準值的多個該感測器(即，該關聯性程度設定為越小越好)，不加以限定。
接著，該些設備控制器分別計算與該區域控制器2的該第一關聯性程度以及與該多個感測器的該第二關聯性程度之一統計值(步驟S166)，並且，以該統計值最佳的方案作為該特定類別的該最佳搜尋結果(步驟S168)。最後，再將該最佳搜尋結果提供給該區域控制器2。本實施例中，該統計值可為該第一關聯性程度及該第二關聯性程度的乘積值，或是兩個關聯性程度的加總值，並且可以乘積值或加總值最大(於採用關聯性程度越大越好的實施方式)或最小(於採用關聯性程度越小越好的實施方式)的方案作為該最佳搜尋結果，不加以限定。
值得一提的是，若該關聯性架構1包含多個同類別的該次關聯性架構6，則該多個設備控制器會同時收到多個該次關聯性架構資訊。於此情況下，該多個設備控制器係分別計算多組該統計值最高的方案，其中各組方案分別對應至不同的該次關聯性架構資訊的內容。而當上述搜尋動作完成後，該區域控制器2將會得到多組該類別的該最佳搜尋結果，進而可實際建立多組該類別的該次關聯性架構6。
參閱圖5，為本發明的第一具體實施例的次關聯性架構資訊示意圖。圖5揭露了一第一次關聯性架構資訊71與一第二次關聯性架構資訊72，其中該二次關聯性架構資訊71、72屬於 同一個類別。該第一次關聯性架構資訊71包含了一控制器及與該控制器連接的一感測器；該第二次關聯性架構資訊72包含了另一控制器及與該另一控制器連接的二感測器。於下述說明中，將以該二關聯性架構資訊71、72為例，進行該搜尋動作的說明。
請同時參閱圖6至圖9，分別為本發明的第一具體實施例的第一搜尋動作示意圖至第四搜尋動作示意圖。首先於圖6的實施例中，該區域控制器2依據該二次關聯性架構資訊71、72的類別，搜尋附近同一類別的多個控制器，並且分別計算與該多個控制器的關聯性程度，最後得到符合需求(關聯性程度大於該標準值)的三個控制器81-83。於本實施例中，該區域控制器2與該控制器81的關聯性程度為0.9、與該控制器82的關聯性程度為0.85、與該控制器83的關聯性程度為0.8。
值得一提的是，該些控制器81-83可具有標籤功能(tag)，當該些控制器81-83已被其他的區域控制器所連接時，該區域控制器2無法將已被標籤的控制器列入搜尋結果中。舉例來說，即使有一控制器A與該區域控制器2的關聯性程度高達0.99(距離很近及/或訊號很強)，但該控制器A已被設定標籤(例如已被隔壁的區域控制器所連接)，則該區域控制器2的搜尋結果將會排除已被設定標籤的該控制器A。
當該區域控制器2搜尋完畢後，即將上述該二關聯性架構資訊71、72分別傳送給該三控制器81-83。該三控制器81-83 接收了該二關聯性架構資訊71、72後，即可依據該二關聯性架構資訊71、72的內容，搜尋附近同一類別的多個感測器，並分別計算與該多個感測器的關聯性程度，最後分別得到與自身關聯性程度大於該標準值的一或多個感測器。
如圖6所述，本實施例中，該控制器81可搜尋到三個感測器91-93，並且該控制器81與該三個感測器91-93的關聯性程度分別為0.9、0.7與0.5；該控制器82可搜尋到三個感測器92-94，並且該控制器82與該三個感測器92-94的關聯性程度分別為0.8、0.8與0.5；該控制器83可搜尋到三個感測器93-95，並且該控制器83與該三個感測器93-95的關聯性程度分別為0.95、0.9與0.7。
值得一提的是，該些感測器91-95與該些控制器81-83相同，可具有標籤功能。當該些感測器91-95已被連接時，會被設定標籤，藉此該些控制器81-83的搜尋結果將會排除已被設定標籤的該些感測器91-95。如此一來，不但可縮短搜尋時間以及關聯性程度的計算時間，也可有效避免該區域控制器2與該些控制器81-83連接到關聯性程度很高，但位於不同區域(例如隔壁房間或辦公室)的無線節點。
接著如圖7所示，該控制器81依據該第一次關聯性架構資訊71進行搜尋與計算後，可得出與該感測器91連接時的方案為最佳。具體而言，若該統計值為一乘積值，則該控制器81與該區域控制器2的關聯性程度為0.9，與該感測器91的關 聯性程度為0.9，其乘積值為(0.9 * 0.9)=0.81，為所有無線節點組合中最高的。因此，該控制器81會保留此一搜尋結果，並作為符合該第一次關聯性架構資訊71的內容的該最佳搜尋結果。
接著如圖8所示，該控制器81暫定為符合該第一次關聯性架構資訊71的內容的該最佳搜尋結果的提供者，故該控制器82係直接依據該第二次關聯性架構資訊72進行搜尋與計算。於本實施例中，該控制器82可在經過搜尋與計算後，得出與該二感測器92、93連接時的方案為最佳。具體而言，該控制器82與該區域控制器2的關聯性程度為0.85，與該二感測器92、93的關聯性程度為0.8(即，(0.8+0.8)/2)，其乘積值為(0.85 * 0.8)=0.68。該控制器82會先保留此一搜尋結果。
接著如圖9所示，該控制器83同樣直接依據該第二次關聯性架構資訊72進行搜尋與計算，並得出與該二感測器93、94連接時的方案為最佳。具體而言，該控制器83與該區域控制器2的關聯性程度為0.8，與該二感測器93、94的關聯性程度為0.925(即，(0.95+0.9)/2)，其乘積值為(0.8 * 0.925)=0.74。於本實施例中，由於該控制器83的搜尋結果的該乘積值比該控制器82的搜尋結果的該乘積值來得高，因此，會捨棄該控制器82的搜尋結果，並將該控制器83的搜尋結果作為符合該第二關聯性架構資訊72的內容的該最佳搜尋結果。
本發明中，圖7-圖9所示的搜尋動作將會同步執行，藉由同步執行來縮短搜尋時間。而該些控制器81-83在進行搜尋 動作時，僅會搜尋關聯性程度最高的一或多個感測器，藉此也可有效縮短搜尋時間。以該控制器81為例，若所接收的次關聯性架構資訊中僅包含了一個感測器，則該控制器81只會保留關聯性程度為0.9的該感測器91；若所接收的次關聯性架構資訊中包含了兩個感測器，則該控制器81會保留關聯性程度為0.9的該感測器91以及關聯性程度為0.7的該感測器92。換句話說，雖然關聯性程度高於該標準值的所有感測器都會被保留下來，但不一定會被列入該最佳搜尋結果的考慮範圍。
於圖6至圖9的實施例中，係先由控制器81來搜尋與計算符合該第一次關聯性架構資訊71的內容(包含一個感測器)的該最佳搜尋結果，並由控制器82、83分別搜尋與計算符合該第二次關聯性架構資訊72的內容(包含兩個感測器)的最佳搜尋結果。惟，於其他實施例中，該些控制器81-83係會依據所有可能的組合進行搜尋，以確保得到最佳的結果。
除上述圖6-圖9所述的實施例外，還有其他可能的組合例如：由控制器82搜尋與計算符合該第一次關聯性架構資訊71的內容的該最佳搜尋結果，並由控制器81、83分別搜尋與計算符合該第二次關聯性架構資訊72的內容的最佳搜尋結果；由控制器83搜尋與計算符合該第一次關聯性架構資訊71的內容的該最佳搜尋結果，並由控制器81、82分別搜尋與計算符合該第二次關聯性架構資訊72的內容的最佳搜尋結果；由控制器81搜尋與計算符合該第二次關聯性架構資訊72的內容的該最 佳搜尋結果，並由控制器82、83分別搜尋與計算符合該第一次關聯性架構資訊71的內容的最佳搜尋結果等等，不加以限定。
例如，在圖6-圖9的搜尋動作結束後，該區域控制器2可得到一組可能的最佳搜尋結果。接著，該些控制器81-83可再依據其他可能的組合進行搜尋。
參閱圖10、圖11及圖12，分別為本發明的第二具體實施例的第一搜尋動作示意圖、第二搜尋動作示意圖及第三搜尋動作示意圖。首先如圖10所示，於本實施例中，該控制器81先依據該第二次關聯性架構資訊72進行搜尋與計算，並可得出與該二感測器91、92連接時的方案為最佳。具體而言，則該控制器81與該區域控制器2的關聯性程度為0.9，與該二感測器91、92的關聯性程度為0.8(即，(0.9+0.7)/2)，其乘積值為(0.9 * 0.8)=0.72。該控制器81先保留此一搜尋結果，並作為符合該第二次關聯性架構資訊72的內容的該最佳搜尋結果。
接著如圖11所示，該控制器81暫定為符合該第二次關聯性架構資訊72的內容的最佳搜尋結果的提供者，故該控制器82係依據該第一次關聯性架構資訊71進行搜尋與計算。於本實施例中，該控制器81可在經過搜尋與計算後，得出與該感測器92或93連接時的方案為最佳(本實施例中以該感測器92為例)。具體而言，該控制器82與該區域控制器2的關聯性程度為0.85，與該感測器92的關聯性程度為0.8，其乘積值為(0.85 * 0.8)=0.68。該控制器82會先保留此一搜尋結果。
接著如圖12所示，該控制器83同樣依據該第一次關聯性架構資訊71進行搜尋與計算，並得出與該感測器93連接時的方案為最佳。具體而言，該控制器83與該區域控制器2的關聯性程度為0.8，與該感測器93的關聯性程度為0.95，其乘積值為(0.8*0.95)=0.76。於本實施例中，由於該控制器83的搜尋結果的該乘積值比該控制器82的搜尋結果的該乘積值來得高，因此，會捨棄該控制器82的搜尋結果，並將該控制器83的搜尋結果作為符合該第一關聯性架構資訊71的內容的該最佳搜尋結果。
如上所述，當所有可能的組合皆搜尋並計算完畢後，該區域控制器2可得到該控制器81與該控制器83的該最佳搜尋結果，並令該控制器81實際連接該感測器91以建立符合該第一次關聯性架構資訊71的內容的次關聯性架構，並令該控制器83實際連接該二感測器93、94以建立符合該第二次關聯性架構資訊72的內容的次關聯性架構。最後，由該區域控制器2連接該二控制器81、83，以將該二次關聯性架構建立成所在區域所需的關聯性架構。
值得一提的是，於上述實施例中，係將符合該次關聯性架構資訊的內容且關聯性程度最大的方案作為該最佳搜尋結果，但並不以此為限。於其他實施例中，亦可將該關聯性程度設定成越小越好，並以符合該次關聯性架構資訊的內容且關聯性程度最小的方案作為該最佳搜尋結果。
如上所述，若以關聯性程度最小的方案作為該最佳搜尋結果，則還可有效加速搜尋作業的完成。舉例來說，若該控制器81與該區域控制器2的關聯性程度以及與該感測器91的關聯性程度的加總值為0.5，而該控制器82與該區域控制器2的關聯性程度為0.6，則該控制器82可以不必再搜尋與計算與感測器之間的關聯性程度，因為無論該控制器82與該些感測器92、93、94的關聯性程度為何，其加總值皆會高於0.5，不會是最佳搜尋結果。通過上述方式，即可有效減少該些控制器81、82、83的搜尋次數，進而該最佳搜尋結果的搜尋速度。
以上所述僅為本發明之較佳具體實例，非因此即侷限本發明之專利範圍，故舉凡運用本發明內容所為之等效變化，均同理皆包含於本發明之範圍內，合予陳明。
S10~S22‧‧‧建立步驟

Claims (20)

  1. 一種關聯性架構的最佳化方法，該最佳化方法包括：a)於一區域控制器中設定一關聯性架構資訊，其中該關聯性架構資訊包含由該區域控制器及多組次關聯性架構組成的一關聯性架構；b)由該關聯性架構資訊中取出多組次關聯性架構資訊；c)對該多組次關聯性架構資訊進行分類並產生一分類結果，其中該多組次關聯性架構資訊分別包含對應的該次關聯性架構包含的多個無線節點的類型、數量與連接關係；d)依照該分類結果分別執行各類別的該次關聯性架構的一最佳解搜尋程序；e)分別取得各類別的該次關聯性架構的一最佳搜尋結果；f)依據該些最佳搜尋結果建立各類別的該次關聯性架構；及g)連接該些次關聯性架構以建立該關聯性架構。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的最佳化方法，其中該多組次關聯性架構資訊分別包含了對應的該次關聯性架構所包含的一設備控制器的類型與數量、一感測器的類型與數量、以及該設備控制器與該感測器之間的連接關係。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的最佳化方法，其中該區域控制器、該設備控制器與該感測器設置於同一區域中。
  4. 如申請專利範圍第2項所述的最佳化方法，其中該步驟c係依據該多組次關聯性架構資訊中包含的該設備控制器與該感測器的類型，對該多組次關聯性架構資訊進行分類。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的最佳化方法，其中該設備控制器為風扇控制器、燈光控制器或遮蔽控制器，該感測器為溫/溼度感測器、熱電紅外線感測器或光照感測器。
  6. 如申請專利範圍第5項所述的最佳化方法，其中包含了該風扇控制器與該溫/溼度感測器的一或多組該次關聯性架構資訊被歸為同一類、包含了該燈光控制器與該熱電紅外線感測器的一或多組該次關聯性架構資訊被歸為同一類、包含了該遮蔽控制器與該光照感測器的一或多組該次關聯性架構資訊被歸為同一類。
  7. 如申請專利範圍第4項所述的最佳化方法，其中該步驟d包含下列步驟：d1)依照該次關聯性架構資訊的類別，搜尋附近同一類別的多個該設備控制器；d2)傳送該次關聯性架構資訊至該些設備控制器；d3)該些設備控制器分別依據接收的該次關聯性架構資訊，搜尋附近同一類別的多個該感測器；d4)該些設備控制器分別計算與該區域控制器的一第一關聯性程度以及與該些感測器的一第二關聯性程度之一統計值；d5)保留該統計值最高且符合該次關聯性架構資訊的內容的方案作為該類別的該最佳搜尋結果。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的最佳化方法，其中該統計值為該第一關聯性程度與該第二關聯性程度的一乘積值。
  9. 如申請專利範圍第7項所述的最佳化方法，其中該統計值為該 第一關聯性程度與該第二關聯性程度的一加總值。
  10. 如申請專利範圍第7項所述的最佳化方法，其中該步驟d1中，該區域控制器係依照該次關聯性架構資訊的類別，搜尋附近同一類別的多個該設備控制器，分別計算與該些設備控制器的該第一關聯性程度，並保留該第一關聯性程度高於一標準值的一或多個該設備控制器。
  11. 如申請專利範圍第10項所述的最佳化方法，其中該步驟d3中，該些設備控制器係依照該次關聯性架構資訊的類別，分別搜尋附近同一類別的多個該感測器，分別計算與該些感測器的該第二關聯性程度，並保留該第二關聯性程度高於該標準值的一或多個該感測器。
  12. 如申請專利範圍第11項所述的最佳化方法，其中該第一關聯性程度係依據該區域控制器與該些設備控制器之間的距離與訊號強度進行計算，該第二關聯性程度係依據該些設備控制器與該些感測器之間的距離與訊號強度進行計算。
  13. 如申請專利範圍第12項所述的最佳化方法，其中該區域控制器與該些設備控制器之間的距離與訊號強度，以及該些設備控制器與該些感測器之間的距離與訊號強度係通過一定位技術來計算。
  14. 如申請專利範圍第7項所述的最佳化方法，其中該步驟d1中，該區域控制器的搜尋結果係排除已被設定標籤的一或多個該設備控制器；該些設備控制器的搜尋結果係分別排除已被設定標籤的一或多個該感測器。
  15. 一種無線節點的關聯性架構，設置於一區域中，包括： 一區域控制器，具有一關聯性架構資訊，該區域控制器由該關聯性架構資訊中取出多組次關聯性架構資訊並產生一分類結果；複數設備控制器，連接並控制該區域中的電子裝置；及複數感測器，感測該區域的環境參數；其中，該多組次關聯性架構資訊分別包含對應的一次關聯性架構包含的該些設備控制器的類型與數量、該些感測器的類型與數量、以及該些設備控制器與該些感測器之間的連接關係；其中，該區域控制器依照該分類結果分別執行各類別的該次關聯性架構的一最佳解搜尋程序並分別取得各類別的該次關聯性架構的一最佳搜尋結果，該區域控制器依據該些最佳搜尋結果控制該些設備控制器建立各類別的該次關聯性架構並連接該些次關聯性架構以建立一關聯性架構。
  16. 如申請專利範圍第15項的關聯性架構，其中該區域控制器係依據該多組次關聯性架構資訊中包含的該些設備控制器與該些感測器的類型，對該多組次關聯性架構資訊進行分類，其中該些設備控制器為風扇控制器、燈光控制器或遮蔽控制器，該些感測器為溫/溼度感測器、熱電紅外線感測器或光照感測器，並且包含了該風扇控制器與該溫/溼度感測器的一或多組該次關聯性架構資訊被歸為同一類、包含了該燈光控制器與該熱電紅外線感測器的一或多組該次關聯性架構資訊被歸為同一類、包含了該遮蔽控制器與該光照感測器的一或多組該次關聯性架構資訊被歸為同一類。
  17. 如申請專利範圍第16項的關聯性架構，其中該區域控制器 執行該最佳解搜尋程序時，係依照該次關聯性架構資訊的類別，搜尋附近同一類別的多個該設備控制器，並傳送該次關聯性架構資訊至該些設備控制器，該些設備控制器分別依據接收的該次關聯性架構資訊，搜尋附近同一類別的多個該感測器，並分別計算與該區域控制器的一第一關聯性程度以及與該些感測器的一第二關聯性程度之一統計值，並且保留該統計值最高且符合該次關聯性架構資訊的內容的方案作為該類別的該最佳搜尋結果。
  18. 如申請專利範圍第17項的關聯性架構，其中該統計值為該第一關聯性程度與該第二關聯性程度的一乘積值或一加總值。
  19. 如申請專利範圍第17項的關聯性架構，其中該第一關聯性程度係依據該區域控制器與該些設備控制器之間的距離與訊號強度進行計算，該第二關聯性程度係依據該些設備控制器與該些感測器之間的距離與訊號強度進行計算。
  20. 如申請專利範圍第17項的關聯性架構，其中該些設備控制器與該些感測器分別具有標籤功能，該區域控制器的搜尋結果係排除已被設定標籤的一或多個該設備控制器，該些設備控制器的搜尋結果係排除已被設定標籤的一或多個該感測器。
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