基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)和UWB技術(shù)的鐵路數(shù)據(jù)中心智能定位系統(tǒng)

樂(lè)建煒

（中國(guó)鐵路信息科技集團(tuán)有限公司，北京 100844）

鐵路各級(jí)數(shù)據(jù)中心是推動(dòng)我國(guó)鐵路信息化進(jìn)程的重要技術(shù)支撐，是實(shí)現(xiàn)鐵路信息化總體規(guī)劃、推動(dòng)鐵路智能化發(fā)展的關(guān)鍵抓手。基于人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的數(shù)據(jù)中心智能運(yùn)營(yíng)維護(hù)（簡(jiǎn)稱：運(yùn)維）體系，作為重要的技術(shù)安全防護(hù)手段，可為鐵路數(shù)據(jù)中心日常運(yùn)營(yíng)提供安全保障。

近年來(lái)，使用室內(nèi)定位技術(shù)來(lái)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心機(jī)房?jī)?nèi)人員和設(shè)備實(shí)時(shí)位置及狀態(tài)的需求俞發(fā)迫切，主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面。（1）數(shù)據(jù)中心運(yùn)維工作的需求：出于安全考慮，多數(shù)鐵路數(shù)據(jù)中心機(jī)房?jī)?nèi)不允許架設(shè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，甚至須屏蔽移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)，造成運(yùn)維人員進(jìn)入機(jī)房后處于“失聯(lián)”狀態(tài)，無(wú)法確定其在機(jī)房的位置，也無(wú)法進(jìn)行無(wú)線通信，給運(yùn)維工作造成不便，影響突發(fā)事件處置效率，增加了未來(lái)數(shù)據(jù)中心安裝巡檢機(jī)器人等自動(dòng)化運(yùn)維設(shè)備的實(shí)施難度；（2）數(shù)據(jù)中心外來(lái)人員管理與監(jiān)控的需求：鐵路數(shù)據(jù)中心對(duì)外來(lái)人員大多仍采用人工登記管理的方式，效率低，不便于統(tǒng)計(jì)分析，無(wú)法實(shí)時(shí)掌握外來(lái)人員的位置和狀態(tài)，使數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)存在安全隱患。

我國(guó)關(guān)于室內(nèi)定位技術(shù)的研究已取得多項(xiàng)成果，蔣頌等人[1]設(shè)計(jì)了基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的室內(nèi)地圖系統(tǒng)；孫瑜等人[2]提出了基于誤差多級(jí)處理的數(shù)據(jù)融合定位方法；趙銳等人[3]指出了室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展方向；阮陵等人[4]將國(guó)內(nèi)外室內(nèi)定位技術(shù)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析總結(jié)；李威等人[5]設(shè)計(jì)了超寬帶（UWB，Ultra Wideband）智能定位系統(tǒng)基站標(biāo)簽一體化嵌入式硬件平臺(tái)；杜超等人[6]分析了各類國(guó)際前沿的室內(nèi)定位技術(shù)所用的定位算法和數(shù)據(jù)樣本類型，總結(jié)出不同定位算法的優(yōu)勢(shì)與局限性；張媛等人[7]分析適合用于室內(nèi)定位的基于UWB 測(cè)距技術(shù)的算法；李明等人[8]提出利用UWB 技術(shù)和到達(dá)時(shí)間差（TDOA，Time Differences of Arrival）定位算法來(lái)實(shí)現(xiàn)人員和物體在室內(nèi)空間的高精度位置監(jiān)控。

基于上述研究，本文設(shè)計(jì)了基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)和UWB 技術(shù)的智能定位系統(tǒng)，對(duì)進(jìn)入數(shù)據(jù)中心的人員和移動(dòng)裝備實(shí)時(shí)定位，并在監(jiān)控平臺(tái)實(shí)時(shí)展示。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)中心內(nèi)人員和設(shè)備實(shí)時(shí)位置的全面掌握，在應(yīng)對(duì)突發(fā)事件時(shí)，監(jiān)控中心可及時(shí)引領(lǐng)相關(guān)人員到達(dá)指定地點(diǎn)，提升數(shù)據(jù)中心運(yùn)維作業(yè)安全水平和應(yīng)急響應(yīng)速度，保障數(shù)據(jù)中心運(yùn)維工作安全、高效推進(jìn)，確保鐵路關(guān)鍵信息系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

1 基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中心模型

Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)是基于圖論實(shí)現(xiàn)的新型NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，其數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)的查詢方式都以圖論為基礎(chǔ)，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中。圖論中圖的基本元素為節(jié)點(diǎn)和邊，在圖數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的就是節(jié)點(diǎn)和關(guān)系。

數(shù)據(jù)中心中的每個(gè)實(shí)體與周圍的其他實(shí)體都相互關(guān)聯(lián)，這些關(guān)系中包含大量的潛在信息。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)更加注重實(shí)體內(nèi)部的屬性，實(shí)體間的關(guān)系主要通過(guò)外鍵來(lái)實(shí)現(xiàn)，執(zhí)行大規(guī)模查詢操作時(shí)比較耗時(shí)。隨著數(shù)據(jù)中心設(shè)備的不斷擴(kuò)充，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量急劇增加，大量表操作帶來(lái)的復(fù)雜運(yùn)算，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸難以滿足查詢海量數(shù)據(jù)深層次關(guān)系的需求。

圖數(shù)據(jù)庫(kù)使用圖、點(diǎn)、邊來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，圖是一組點(diǎn)和邊的集合，點(diǎn)表示實(shí)體，邊表示實(shí)體間的關(guān)系，這種特殊的結(jié)構(gòu)，在處理網(wǎng)格狀信息方面有著優(yōu)秀的表現(xiàn)，可為數(shù)據(jù)中心的建模工作提供充分的支持。與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，圖數(shù)據(jù)庫(kù)更重視實(shí)體間關(guān)系的展現(xiàn)，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和基于圖的算法，在圖遍歷、復(fù)雜數(shù)據(jù)模型的關(guān)系查詢方面有著天然的優(yōu)勢(shì)。本文基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)鐵路數(shù)據(jù)中心的樓層、機(jī)房、機(jī)柜、設(shè)備等進(jìn)行了建模，將各類對(duì)象屬性存儲(chǔ)在節(jié)點(diǎn)里，對(duì)象間的關(guān)系存儲(chǔ)在邊里，基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中心模型示例如圖1所示。圖中，不同顏色代表了不同類型的對(duì)象，黃色為樓層、綠色為機(jī)房、淺藍(lán)色為機(jī)柜、深藍(lán)色為設(shè)備。

圖1 基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中心模型示例

1.1 場(chǎng)景對(duì)象建模

場(chǎng)景對(duì)象是數(shù)據(jù)中心的各類場(chǎng)景（如園區(qū)、樓層、機(jī)房、機(jī)柜等），場(chǎng)景對(duì)象在Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)中存儲(chǔ)的內(nèi)容包括：場(chǎng)景對(duì)象的基本屬性（如場(chǎng)景名、時(shí)間信息、空間范圍等），場(chǎng)景對(duì)象的基本描述和場(chǎng)景類型（如樓層、機(jī)房、靜態(tài)、動(dòng)態(tài)等）。

1.2 實(shí)體對(duì)象建模

實(shí)體對(duì)象是指數(shù)據(jù)中心中包含的各種實(shí)體元素（如服務(wù)器、交換機(jī)、路由器、防火墻等）。它們?cè)贜eo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)中節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的內(nèi)容包括實(shí)體對(duì)象的名稱、描述、類型和其他屬性。

1.3 事件對(duì)象建模

事件對(duì)象包括數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)流程名稱（巡檢、預(yù)警、報(bào)警）和狀態(tài)（起火、透水、溫度超標(biāo)等）。事件對(duì)象還包含嵌套結(jié)構(gòu)，一個(gè)父事件可能由若干個(gè)子事件組成，各個(gè)子事件對(duì)其父事件有一定的影響。事件也受其他事件的影響，事件對(duì)象的發(fā)生一般需要實(shí)體對(duì)象的參與。綜上，事件對(duì)象在Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)中存儲(chǔ)的內(nèi)容包括事件屬性、描述、事件類型、參與實(shí)體集和參與事件集。

2 最優(yōu)路徑計(jì)算

相比通過(guò)表結(jié)構(gòu)和外鍵來(lái)存儲(chǔ)關(guān)系的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)擁有獨(dú)立的關(guān)系的概念，可以由實(shí)體節(jié)點(diǎn)通過(guò)關(guān)系直接到達(dá)其他端點(diǎn)，在計(jì)算數(shù)據(jù)中心大門到某機(jī)房、某機(jī)柜、某臺(tái)設(shè)備的最優(yōu)路徑這類問(wèn)題時(shí)，操作性能更高，建模的復(fù)雜度更低。本文基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)和A*算法計(jì)算數(shù)據(jù)中心最優(yōu)路徑。

A*算法是一種在靜態(tài)路網(wǎng)中求解最優(yōu)路徑的直接搜索方法，使用函數(shù)f(n)=g(n)+h(n)來(lái)進(jìn)行路徑選擇。其中，f(n)是節(jié)點(diǎn)n的估價(jià)函數(shù)；g(n)是實(shí)際狀態(tài)空間中從初始節(jié)點(diǎn)到n節(jié)點(diǎn)的實(shí)際代價(jià)；h(n)是從n節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)最佳路徑的估計(jì)代價(jià)。用A*算法計(jì)算數(shù)據(jù)中心大門到指定機(jī)柜的步驟如下。

（1）設(shè)定一個(gè)open list 和close list 用來(lái)存放節(jié)點(diǎn)。

（2）把起始節(jié)點(diǎn)加入open list，同時(shí)，將起始節(jié)點(diǎn)可達(dá)的節(jié)點(diǎn)也放入open list。

（3）遍歷open list ，查找f值最小的節(jié)點(diǎn)s，把它作為當(dāng)前要處理的節(jié)點(diǎn)，將其移至close list。

（4）對(duì)于s的相鄰節(jié)點(diǎn)，若不可通行或已經(jīng)在close list 中，則忽略；若可以通行，且不在open list中，則添加至open list 中，并把s作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)，重新計(jì)算它的g和f值；若s的相鄰節(jié)點(diǎn)已經(jīng)在open list 中，計(jì)算從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到該相鄰節(jié)點(diǎn)是否能使其得到更小的g值，如果能，則把該相鄰節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)重設(shè)為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，并更新其g和f值。

（5）重復(fù)操作直至把終點(diǎn)加入open list，此時(shí)已找到最優(yōu)路徑；如果查找終點(diǎn)失敗，并且open list是空的，此時(shí)沒(méi)有路徑。

（6）保存路徑，從終點(diǎn)開始，每個(gè)節(jié)點(diǎn)沿著父節(jié)點(diǎn)移動(dòng)直至起點(diǎn)，便是找到的路徑。

本文在中國(guó)鐵路主數(shù)據(jù)中心搭建了測(cè)試環(huán)境，使用A*算法計(jì)算從數(shù)據(jù)中心大門到某機(jī)房C01-02 機(jī)柜的最優(yōu)路徑，具體實(shí)現(xiàn)方法為

match p=shortestpath（（m:Park{name:'數(shù)據(jù)中心'}）-[*]-＞（n:Device{name:'C01-02'}））return p

該方法在進(jìn)行海量節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑計(jì)算中有明顯的效率優(yōu)勢(shì)，計(jì)算出的最優(yōu)路徑如圖2紅色路徑所示。

圖2 基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中心最優(yōu)路徑

3 室內(nèi)定位方法

3.1 基于到達(dá)時(shí)間的測(cè)距算法

基于到達(dá)時(shí)間（TOA ，Time of Arrival）的測(cè)距算法的原理是：測(cè)量信號(hào)在基站和定位標(biāo)簽間的TOA，并用測(cè)距方程將TOA 轉(zhuǎn)換為距離，從而得到定位標(biāo)簽與基站間的相對(duì)定位。

TOA 測(cè)距算法在二維坐標(biāo)上至少需要3 個(gè)基站才能計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)的位置，如圖3所示。假設(shè)3 個(gè)基站與目標(biāo)點(diǎn)的距離分別為r1、r2、r3，以各自基站為圓心、測(cè)量距離為半徑，繪制3 個(gè)圓，其交點(diǎn)即為目標(biāo)點(diǎn)的位置。

圖3 TOA 測(cè)距算法示意

3.2 基于最小二乘法的定位算法

當(dāng)圖3中的3 個(gè)基站都是視距（LOS，Line of Sight）基站時(shí)，根據(jù)最小二乘（LS，Least Squares）定位算法可進(jìn)一步計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)的精確位置。假設(shè)目標(biāo)點(diǎn)的位置坐標(biāo)為 (x,y) ，第i個(gè)基站的位置坐標(biāo)為(xi,yi) ，則它們之間滿足的關(guān)系為

(xi-x)2+(y-yi)2=r2i(i=1,2,···,N)

其中，N代表基站數(shù)量。將公式展開，化簡(jiǎn)得到

x2i+y2i+x2+y2-2xix-2yiy=r2i

令Ki=x2i+y2i,R=x2+y2，則有

r2i-Ki=-2xix-2yiy+R

按照矢量表示形式的方程組為

這個(gè)方程組的矩陣表示形式是：Y = AX

利用LS 法，可得目標(biāo)點(diǎn)的位置坐標(biāo)矩陣X，即X=（ATA）-1ATY。

3.3 基于LS 算法的UWB 室內(nèi)無(wú)線定位技術(shù)

目前，常見的室內(nèi)無(wú)線定位技術(shù)包括Wi-Fi、藍(lán)牙、紅外線、UWB、射頻識(shí)別（RFID，Radio Frequency Identification）、ZigBee、超聲波等。在眾多定位技術(shù)中，UWB 定位技術(shù)具有明顯的優(yōu)勢(shì)，它采用納秒級(jí)的窄脈沖進(jìn)行通信，不需要載波信號(hào)進(jìn)行調(diào)制，這種獨(dú)特的通信機(jī)制，使得其定位精度可達(dá)到厘米級(jí)，該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)包括：（1）傳輸速率高、信道容量大；（2）多徑分辨力強(qiáng)，定位精度高；（3）系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、功耗低、成本低；（4）抗干擾能力強(qiáng)、傳輸速率高；（5）安全性高、穿透能力和抗干擾能力強(qiáng)。

本系統(tǒng)采用UWB 技術(shù)，使用TOA 測(cè)距算法和LS 算法，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心的室內(nèi)高精度定位。

4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

4.1 系統(tǒng)架構(gòu)

智能定位系統(tǒng)架構(gòu)如圖4所示，由硬件層、傳輸層、應(yīng)用層3 部分組成。

圖4 智能定位系統(tǒng)架構(gòu)

（1）硬件層：由定位基站、定位標(biāo)簽組成，定位標(biāo)簽包括資產(chǎn)標(biāo)簽、人員標(biāo)簽和設(shè)備標(biāo)簽。系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，定位標(biāo)簽與定位基站間采用非對(duì)稱雙邊雙向測(cè)距。主基站收集各從基站的測(cè)距信息，完成位置解算，計(jì)算出定位標(biāo)簽的位置。

（2）傳輸層：由POE （Power Over Ethernet）交換機(jī)和匯聚交換機(jī)組成。定位基站將定位信息通過(guò)有線網(wǎng)上傳至每個(gè)機(jī)房?jī)?nèi)的POE 交換機(jī)，進(jìn)而匯聚到每層機(jī)房的匯聚交換機(jī)。

（3）應(yīng)用層：由服務(wù)器、終端機(jī)和顯示設(shè)備（大屏幕）組成。定位標(biāo)簽的定位信息經(jīng)匯聚交換機(jī)傳輸?shù)讲渴鹪诒O(jiān)控中心的服務(wù)器。智能定位系統(tǒng)軟件部署在服務(wù)器上，通過(guò)終端機(jī)和大屏幕向用戶提供智能定位服務(wù)。

4.2 系統(tǒng)功能與實(shí)現(xiàn)

智能定位系統(tǒng)功能架構(gòu)如圖5所示。

圖5 智能定位系統(tǒng)功能架構(gòu)

4.2.1 實(shí)時(shí)定位

該功能將人員位置實(shí)時(shí)顯示在地圖上，掌握人員實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分布情況。通過(guò)可調(diào)的刷新速率，確保位置實(shí)時(shí)更新，并可在后臺(tái)電子地圖中全局化顯示和查詢區(qū)域內(nèi)所有目標(biāo)位置；接收定位標(biāo)簽發(fā)送的實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)，并將其分別顯示在二維地圖和三維模型上。二維展示和三維展示的功能界面如圖6所示。

圖6 實(shí)時(shí)定位功能展示

4.2.2 軌跡回放

該功能可記錄定位人員的運(yùn)動(dòng)軌跡。用戶可根據(jù)標(biāo)簽編號(hào)和時(shí)間查詢定位標(biāo)簽在歷史時(shí)刻或某時(shí)間段內(nèi)的位置、軌跡、停留時(shí)間等信息。二維展示和三維展示的功能界面如圖7所示。

圖7 軌跡回放功能展示

4.2.3 分類追蹤

該功能可對(duì)不同類型、職務(wù)或工種的人員使用不同的圖標(biāo)在地圖上顯示，并實(shí)現(xiàn)對(duì)地圖內(nèi)容和圖標(biāo)屬性的編輯。

4.2.4 電子圍欄

用戶可在二維或三維的地圖上選擇某個(gè)區(qū)域，將其指定為電子圍欄，以此來(lái)劃分人員可活動(dòng)的范圍，當(dāng)人員的定位標(biāo)簽進(jìn)入電子圍欄內(nèi)時(shí)，系統(tǒng)立即發(fā)出報(bào)警提示。該系統(tǒng)支持繪制圓形和矩形的電子圍欄，同時(shí)，支持對(duì)圍欄的參數(shù)進(jìn)行修改，如圖8所示。

圖8 電子圍欄功能示意

4.2.5 一鍵求救

人員佩戴的定位標(biāo)簽具有SOS 報(bào)警功能，通過(guò)一鍵報(bào)警，可將求救人員位置信息呈現(xiàn)在地圖上。

4.2.6 靜止報(bào)警

如果人員進(jìn)入機(jī)房后靜止達(dá)一定時(shí)長(zhǎng)（默認(rèn)設(shè)置為持續(xù)1 h），將會(huì)觸發(fā)長(zhǎng)時(shí)間靜止報(bào)警，人員可能暈倒或者發(fā)生事故，須及時(shí)查明。

4.2.7 自動(dòng)考勤

自動(dòng)考勤功能可自動(dòng)記錄人員進(jìn)出機(jī)房或樓層的時(shí)間，統(tǒng)計(jì)人員在工作中停留的時(shí)長(zhǎng)并產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)報(bào)表。

4.2.8 智能分析

系統(tǒng)將通過(guò)智能算法計(jì)算的最優(yōu)路徑與人員（或機(jī)器人）行走的實(shí)際路徑進(jìn)行比對(duì)，對(duì)人工巡檢路線提出建議，對(duì)機(jī)器人自動(dòng)巡檢路線進(jìn)行優(yōu)化。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文分析了鐵路數(shù)據(jù)中心運(yùn)維工作對(duì)室內(nèi)定位功能的需求，研究基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)和UWB 技術(shù)的智能定位系統(tǒng)。使用Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行建模，通過(guò)UWB 技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心室內(nèi)高精度定位，以及最優(yōu)路徑與實(shí)際路徑的智能對(duì)比。系統(tǒng)具有智能化路徑分析、定位精度高、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)，能夠全面掌握和跟蹤各類人員的實(shí)時(shí)位置和狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)中心安全區(qū)域和人員的監(jiān)控，在應(yīng)對(duì)突發(fā)事件時(shí)，可及時(shí)引領(lǐng)有關(guān)人員到達(dá)作業(yè)地點(diǎn)協(xié)同作業(yè)，提升機(jī)房作業(yè)效率和應(yīng)急響應(yīng)速度。