基于WIFI定位高校實驗樓宇的智能照明優化設計

潘有順 彭天昊 康萬杰

(茅臺學院釀酒工程自動化系，貴州 遵義564500)

目前大部分高校實驗樓宇照明系統控制基本上都還是手動操作。自然光線不足時，需要實驗人員手動開啟照明設備；光照良好時，也有亮燈情況；人員離開之后時常發生常明燈現象。這些都造成高校電力資源的浪費。在倡導低碳經濟背景下，如何節約照明用電日益受到相關學者的關注。近年來網絡通信、傳感器和微控制器等技術因具有智能化、系統化、網絡化、連接方便、組網靈活、功耗小、成本低等特點，獲得了迅猛發展，在技術上支持了對建筑物照明控制系統的優化設計。研究者們據此提出了大量的智能照明控制系統的設計方案。文獻利用Zigbee技術設計出應用于不同的建筑物的智能照明控制系統。文獻為實現建筑物照明節能，利用WIFI技術設計出一種室內智能照明控制系統。文獻利用紅外線技術設計出一種智能照明系統，實現了室內照明設備的遠程控制。文獻利用有線網絡通信技術設計出高校智能控制照明系統。文獻利用傳感器技術設計出適合不同應用領域的照明智能系統。文獻利用微控制器技術提出了照明智能系統的方案。上述研究增加了整個建筑照明系統的自動控制功能，但沒有細化為更小的照明區域并進行相關控制功能研究。當前，移動智能終端技術和移動互聯網技術獲得了很多可喜的成果，在此基礎上，進行基于移動對象的位置服務已經廣泛應用于諸多領域。隨著WIFI技術的成熟與普及，學者們已經開始研究WIFI定位及其應用領域。在建筑物照明控制系統設計中，利用WIFI定位技術對室內照明分區控制設計的分析研究目前基本處于空白。文章基于WIFI定位技術和改進RSSI測距技術方法，利用改進的三邊加權質心的定位算法，圍繞高校實驗樓宇，在室內分區基礎上，提出了一種室內智能照明系統控制優化設計。具有實時計算定位室內人員位置，動態控制室內照明區域設備，遠程控制照明等功能，實現了高校實驗樓宇的照明系統的智能控制和照明節能的剛性要求。

1 系統整體方案

文中實驗樓宇智能照明系統是一套由感知層、通信層和管理層構成、基于WIFI定位技術的智能控制系統。感知層是整個智能照明系統實現對WIFI站點定位數據的采集與系統照明控制命令的執行終端。由待定位的WIFI站點和照明區域終端組成。待定位的WIFI站點是室內人員的WIFI功能的手機；照明區域終端可以采集WIFI站點發射的RSSI信號強度并上傳給通信層，同時執行照明管理服務器下發的照明控制命令，啟閉室內指定區域的照明設備。通信層是管理層與感知層的數據通道，為整個智能照明控制系統上行發送數據和下行接收數據提供了保障。主要由無線網、有線網、交換路由設備和AP控制器組成。AP控制器負責對實驗樓宇中全部AP站點進行控制管理。管理層是實驗樓宇照明控制系統的數據處理中心和管理控制中心，由照明管理服務器與管理終端組成，實現對WIFI站點的實時定位、追蹤、監控和管理等，負責對各區域的上行距離數據按照預設的定位技術與算法進行定位運算處理，下發照明控制命令對感知層的照明區域終端進行遠程實時控制。同時，管理員可以實時監控整個智能照明控制系統的工作狀態，對突發照明事件做到及時人工優先干預控制。實驗樓宇智能照明整體方案如圖1所示。

圖1 實驗樓宇智能照明整體方案圖示

2 AP布局與室內照明分區

高校實驗樓宇智能照明控制系統中AP站點的布局，由實驗室內照明區域來確定。實驗室一般約面積大小為60m。將實驗室劃分為6個照明區域，大空間實驗室可以劃分更多個照明區域。每個照明區域中設置一個分區AP站點和一定數量的照明設備。分區AP站點要求沿著實驗室的角落與邊緣布置且分布均勻，同時在實驗室橫向中線上增加兩個獨立AP站點。根據幾何優化定位算法要求，每三個AP站點就可以實現對移動設備定位，因此，在室內AP站點布局時盡可能確保任意三個AP站點之間組成一個三角形。這樣，帶有WIFI功能的人員在實驗室中活動時，其活動范圍總是落在某三個AP站點的內部，便于精確定位。在實驗室外走道頂部安裝有專用AP站點，與室內分區AP站點組成無線局域網，負責進行數據通信。具體實驗室AP布局與照明分區圖示如圖2所示。

圖2 室內AP布局與室內照明分區圖示

3 軟件架構設計

3.1 改進RSSI測距方法

RSSI是最簡單最基礎的測距方法之一，RSSI測距技術是將信號強度的衰減轉化為信號的傳播距離。其具有強抗多徑衰落與強抗干擾能力強的特點，對系統硬件的要求不高，在定位領域中受到廣泛的應用。在RSSI的測距計算模型中，基于固定的WIFI站點發射信號強度值，對室內AP站點所接收的信號強度值進行運算處理，計算出信號的傳播損耗，利用RSSI的測距技術計算模型，把信號傳播損耗數據轉換成距離數據。信號傳播路徑損耗計算模型為式(1)。

RSSI=P+G-P(d0)-10φlg(d/d0)

(1)

式中P是WIFI站點信號發射的功率，G是WIFI站點天線的增益，d是AP站點與WIFI站點之間的距離；p(d0)為功率經過距離d0后的路徑損耗；φ為信道衰減指數，該值是由實際試驗測量得到;d0為參考距離，一般取值為 1 m；

由于環境的影響，RSSI值容易受到周圍噪聲的干擾，從而導致定位精度產生誤差。為提高定位的精度，在運用定位算法前，需要對RSSI值進行優化處理。其優化過程如下: 將多個AP站點收到的n個信號強度RSSI值放入相應的隊列中，采用gauss模型概率密度分布函數對多個RSSI值進行符合N(m, δ^2)高斯分布的數據處理。對RSSI的值優化處理方法如式( 2) ～( 4)：

(2)

(3)

(4)

式中：RSSIi為第i個RSSI信號強度值；m為樣本均值；δ為樣本方差；本算法中通過高斯模型，根據實際經驗設置函數F(x)閾值范圍為[0.65,1]。當F(x)的值超過閾值范圍時，表示測得該RSSI值誤差較大，應舍棄；反之，則寫入隊列中。用q表示計入的個數。最后由根據式(5)，取其均值表示得到比較精確的RSSI值。

(5)

3.2 改進的三邊質心定位算法

傳統三邊測量定位算法是一種易理解易實現的算法，即通過3個AP站點的位置數據，使用定位算法計算出待定位站點的位置。同時，它也是一種理想型的定位算法，要求以3個AP站點與WIFI站點之間的距離為半徑的三個圓相交于一點，這個共同交點即為待定位節點的位置。由于環境與計算誤差的影響，在實際工程中，3個AP站點WIFI站點之間的距離為半徑三個圓往往有6個交點，且沒有共同的交點，通過數學方法從圖中的6個交點中選出最為理想3個的交點，形成的三角圖形。3個AP站點與WIFI站點之間的距離為半徑的三個圓相交情況如圖3 中所示。

圖3 三邊質心定位圖

設3個AP站點A、B、C的位置坐標為( x,y)、( x,y)、( x,y)，通過公式(1)計算得到的AP站點與WIFI站點之間的距離，分別為d、d、d。最終形成3個最為理想的交點D、E、F。P點則是待定位WIFI站點。通過歐式距離數學公式得出它們的公共區的三個交點坐標D(x，y)、E( x，y)、F(x,y)。坐標的計算方法如式( 6) ～( 8)。

(6)

(7)

(8)

由式(6)～( 8) 可以計算出D、E、F的坐標為(x,y)、(x,y)、(x,y)，通過D、E、F所組成的三角形求其質心的坐標P，其質心的坐標公式表示如式(9) ～(10)，將此代替待定位WIFI站點位置。

(9)

(10)

由于三邊質心定位算法計算過程比較容易，定位計算易產生較大誤差。本文采取為每個坐標增加權值，形成三邊加權質心定位算法。此算法中為公共區中的3個頂點坐標設置不同的權值系數。相關研究已經證明了“當3個頂點構成等邊三角形時，產生的定位誤差是最小的”，據此研究，把三角形的最大角倒數的冪值作為三角形頂點坐標的權值，如式(11)：

(11)

式(11)中，ρ表示每個符合條件的三角形所對應的最大角，其取值范圍是π/3<ρ<π； θ為權值修正系數，可以微調每個頂點權值修正的程度。由此得到新的質心坐標公式如(12) ～(13)。

(12)

(13)

改進的三邊質心定位方法，通過設置加權因子，能有效解決RSSI在測量過程中易受干擾、穩定性差的問題，提高了文中照明控制系統對WIFI站點的定位精度，減少誤差。

3.3 智能照明控制系統的工作過程

文中設計的智能照明控制系統在系統初始化成功后，等待WIFI模塊啟動，WIFI模塊啟動后整個照明系統開始處于工作狀態。當用戶手機進入實驗室時，光敏傳感器首先檢測區域內光照強度，并將結果發送給單片機。若光照強度大于單片機中設定閾值(300lx)，則單片機不會啟動照明驅動模塊；反之，實驗室內所有的照明區域終端中的WIFI模塊檢測室內的用戶手機發射的RSSI值，將其發送給各區域的單片機處理成距離數據，所有單片機將這些距離數據通過通信網絡上傳到照明系統中的照明管理服務器。服務器利用改進的三邊質心定位算法對用戶手機位置進行定位運算，并將定位結果處理成照明控制指令，并通過網絡下發給指定的照明區域終端中單片機，最后由此區域終端中單片機啟動照明驅動模塊，照明驅動模塊根據區域內的實時光照強度值開啟并調整其中的照明設備功率值，以滿足指定區域的光照要求。智能照明系統中的管理終端具有優先管理控制權，可以遠程手動控制實驗樓宇中室內區域LED照明設備的工作狀態，工作流程如圖4所示：

圖4 智能照明控制系統流程圖

4 實驗驗證

為了驗證文中基于WIFI定位設計的高校實驗樓宇的智能照明系統的功能，將智能照明控制系統應用于某高校實驗樓內部，進行了系統定位精準性與節能性測試。

定位精準性試驗：將實驗樓中一間實驗室分成6個照明分區，且按照前述AP布局要求將8個WIFI模塊設置在指定位置，使用了10個用戶智能手機在室內指位置。手機分布位置如圖5，并啟動。平面內對用戶智能手機進行定位精度測試，系統最終的試驗結果，兩者的誤差如圖6所示。其中最小誤差為0.05M，最大誤差為0.34M，平均誤差為0.13M。

圖5 智能手機位置分布圖

圖6 算法定位與實際位置誤差圖

系統節能性試驗：用另一間具有相同數量和功率的照明設備普通實驗室與上述智能照明實驗室進行為期一個月的試驗運行比較。其自動控制開燈率(開燈率=亮燈數/總燈數)見表1。由表中數據比較分析得出，本文基本WIFI定位設計智能照明系統的白天開燈率較普通照明系統開燈率降低了9.42%，晚上開燈率降低了25.82%。

表1 兩類照明系統開燈率對比表

5 結語

鑒于當前高校實驗樓宇照明系統的控制現狀，本文利用WIFI定位技術設計了實驗樓宇智能照明控制系統。該照明系統采用改進了的RSSI測距方法，提高了RSSI的準確度，利用改進了的三邊質心定位算法，提升了WIFI定位的精確度，減少了環境與計算誤差的影響。經實驗驗證，本文設計的智能照明控制系統具有實時人員定位，自動控制照明設備，手動遠程控制照明設備等功能，實現了高校實驗樓宇的照明系統的智能控制和照明節能的要求，為其他建筑物室內照明系統的控制設計提供一個新思路。