本發(fā)明涉及智能家居技術領域，具體涉及一種基于無線傳感器網(wǎng)絡定位的智能家居控制系統(tǒng)。

背景技術：

相關技術中，智能家居設備的啟動或關閉都要求用戶對手機端做主動操作，無論這種操作是要對智能家居設備即時啟閉或定時啟閉，手機端觸發(fā)后通過網(wǎng)絡發(fā)送命令給服務器端，然后由服務器端通過網(wǎng)絡遠程啟動或關閉智能家居設備。這種完全依賴用戶主動操作才能遠程操控智能家居設備的控制方法過于死板不夠靈活，一旦用戶忘記操作觸發(fā)手機，就會帶來諸多不便，造成智能家居設備不能根據(jù)用戶需求工作，大大降低了用戶對于智能家居設備的體驗感。

技術實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明提供一種基于無線傳感器網(wǎng)絡定位的智能家居控制系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術方案來實現(xiàn)：

提供了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡定位的智能家居控制系統(tǒng)，包括定位模塊、通信模塊和服務器；所述的定位模塊通過通信模塊連接服務器，定位模塊用于實時獲取用戶位置信息并間隔上報用戶位置信息至服務器；所述的服務器通過通信模塊接收間隔上報的用戶位置信息，并根據(jù)用戶位置信息遠程操控智能家居設備。

本發(fā)明的有益效果為：能夠分別對家居的各部分情況進行監(jiān)控，并通過服務器發(fā)送給家電控制模塊，進行家電的控制，優(yōu)化了居住環(huán)境，實現(xiàn)了智能家居的遠程控制與監(jiān)測。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發(fā)明的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1本發(fā)明的框圖示意圖；

圖2是本發(fā)明服務器的框圖示意圖。

附圖標記：

定位模塊1、通信模塊2、服務器3、用戶位置信息接收模塊10、距離計算處理模塊20、指令發(fā)送模塊30。

具體實施方式

結合以下實施例對本發(fā)明作進一步描述。

參見圖1、圖2，本實施例提供的一種基于無線傳感器網(wǎng)絡定位的智能家居控制系統(tǒng)，包括定位模塊1、通信模塊2和服務器3；所述的定位模塊1通過通信模塊2連接服務器3，定位模塊1用于實時獲取用戶位置信息并間隔上報用戶位置信息至服務器3；所述的服務器3通過通信模塊2接收間隔上報的用戶位置信息，并根據(jù)用戶位置信息遠程操控智能家居設備。

優(yōu)選地，所述的根據(jù)用戶位置信息遠程操控智能家居設備，具體包括：服務器3對每次接收的用戶位置和智能家居設備所處位置結合地圖進行比較，判斷用戶是接近智能家居設備的回家趨勢還是遠離智能家居設備的離家趨勢，并計算出兩者之間的道路距離，當用戶在離家趨勢且道路距離大于用戶設定閾值時發(fā)出關閉智能家居設備的指令，當用戶在回家趨勢且道路距離小于用戶設定閾值時發(fā)出啟動智能家居設備的指令。

優(yōu)選地，所述的服務器3包括依次連接的用戶位置信息接收模塊10、距離計算處理模塊20和指令發(fā)送模塊30，所述定位模塊1輸出連接用戶位置信息接收模塊10。

本發(fā)明上述實施例可以通過采集用戶位置信息做智能化判斷分析，服務器3遠程自動啟動或關閉智能家居設備，使用靈活可靠，并且明顯提升使用者的體驗感。

優(yōu)選地，所述定位模塊1包括佩戴在用戶身上的目標節(jié)點和用于輔助定位的信標節(jié)點，所述的信標節(jié)點是位置坐標已知的目標節(jié)點，所述的目標節(jié)點基于改進的人工蜂群算法進行定位，具體為：

(1)初始化種群規(guī)模，生成目標節(jié)點的m個初始蜜源(即m個初始坐標)以及最大循環(huán)次數(shù)；

(2)采蜜蜂搜索新蜜源，對于第l步的采蜜蜂，設蜜蜂總數(shù)為n，采蜜蜂種群規(guī)模為m，采蜜蜂搜索新蜜源的空間維度為d，在當前蜜源附近鄰域進行搜索新的蜜源，具體包括：

1)將當前蜜源所在維度的空間按照下列公式劃分為h個區(qū)間：

式中，表示劃分得到的第h個區(qū)間點，表示在第j維度空間生成的第i個當前蜜源，表示在第j維度空間生成的第k個當前蜜源，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,d，k＝1,2,…,m，且k≠i；

2)對于每個區(qū)間按照下列公式將區(qū)間進一步劃分為z個子區(qū)間：

式中，表示對區(qū)間進行劃分得到的第z個子區(qū)間點，rand(0,1)表示0到1之間均勻分布的隨機值，表示劃分得到的第h+1個區(qū)間點；

3)計算各子區(qū)間點的適應度函數(shù)值，選擇其中適應度值最大的子區(qū)間點作為對應區(qū)間的代表蜜源；

4)計算各代表蜜源與的適應度值之間的差：

式中，wi^j表示各代表蜜源與的適應度值之間的最小差，表示區(qū)間的代表蜜源的適應度值，表示的適應度值；

5)選取wi^j對應的代表蜜源，作為搜索到的新蜜源；

(3)計算新蜜源和當前蜜源的適應度值，對新蜜源和當前蜜源進行適應度值比較，淘汰適應度值較小的蜜源；

(4)跟隨蜂按照選擇概率選擇采蜜蜂，根據(jù)選擇的采蜜蜂對應的蜜源進行自身蜜源更新，并在當前蜜源附近鄰域進行搜索新的蜜源；

(5)重復(2)和(3)的操作，記錄適應度值最大的蜜源，當前循環(huán)次數(shù)加1；

(6)達到最大循環(huán)次數(shù)后，將得到的適應度最大的蜜源坐標作為目標節(jié)點的最優(yōu)坐標。

傳統(tǒng)的人工蜂群算法在當前蜜源附近鄰域搜索新的蜜源時，搜索具有較大的隨機性，更新不穩(wěn)定，基于該問題，本優(yōu)選實施例改進了傳統(tǒng)的人工蜂群算法，將當前蜜源所在維度的空間分成多個區(qū)間進行搜索，提高了搜索的效率以及蜜源更新的穩(wěn)定性，從而能夠實現(xiàn)更高效率的目標節(jié)點定位，保障智能家居控制系統(tǒng)中用戶定位的實時性和準確度。

優(yōu)選地，所述的生成目標節(jié)點的m個初始蜜源，具體包括：

(1)采用下述公式隨機生成n個初始蜜源：

式中，表示在第j維度空間生成的第i個初始蜜源，表示在第j維度空間生成的第i個初始蜜源中的最小值，表示在第j維度空間生成的第i個初始蜜源中的最大值，rand(0,1)表示0到1之間均勻分布的隨機值；

(2)對每個初始蜜源計算相對應的反向蜜源：

式中，表示在第j維度空間生成的第i個初始蜜源的反向蜜源；

(3)計算所有初始蜜源和反向蜜源的適應度值，對產生的所有初始蜜源和反向蜜源按照適應度值由大到小的順序進行排序，形成蜜源集合，在蜜源集合中將適應度值較優(yōu)的前m個蜜源篩選出來，作為目標節(jié)點的m個初始蜜源。

相對于傳統(tǒng)人工蜂群算法在開始階段直接隨機生成初始蜜源的方式，本優(yōu)選實施例上述生成初始化蜜源的方式能夠提高初始蜜源的質量和求解效率，使得初始化蜜源盡可能均勻分布，從而從整體上能夠提高目標節(jié)點定位的穩(wěn)定性和速度，保障目標節(jié)點能夠較快較好地得到自身的位置屬性信息，為智能家居控制系統(tǒng)能夠實時、準確地遠程操控智能家居設備奠定良好的基礎。

優(yōu)選地，設蜜源x的位置坐標為(a,b)，定義適應度值的計算公式為：

式中，f(x)表示蜜源x的適應度值，(xi,i)表示第i個信標節(jié)點的位置坐標，表示蜜源x接收到的第一個信標節(jié)點發(fā)送的平均跳距，λxi表示蜜源x與第i個信標節(jié)點之間的跳數(shù)，φ為設置的信標節(jié)點的數(shù)量。

本優(yōu)選實施例定義了適應度值的計算公式，按照上述公式參與基于改進的人工蜂群算法的目標節(jié)點定位，能夠較好的提高對目標節(jié)點定位的精度，降低定位誤差，平衡傳感節(jié)點的通信任務，提高了對目標節(jié)點定位的速度，從而有利于實現(xiàn)對智能家居準確有效的遠程控制與監(jiān)測。

最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發(fā)明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術方案的實質和范圍。