基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署方法及装置与流程

1.本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署方法及装置。


背景技术：

2.智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。
3.智能家居一般是通过无线物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，智能家居设备所部署的空间位置处的无线信号强度，决定了该智能家居设备能否保障稳定、高速地接入无线物联网，进而实现数据和指令的上下行可靠传输。因此，获得无线物联网信号强度的分布情况，是设计智能家居各类设备空间部署中的一个关键环节。
4.目前，在设计智能家居空间部署过程中，获得所部署空间位置的无线信号强度的主要手段为：1、进行大量实地测量；该手段智能适用于已经完成实际建筑结构设计和信号源安装的情况，对于建筑结构尚处于建模设计阶段的智能家居空间部署则无法采用；2、在已知环境的条件下，依据现有的无线传播模型，对空间内的wifi信号强度进行仿真计算，但是现有技术中本手段均只考虑了无线局域信号在传播过程中能量的衰减，并未考虑到无线局域信号在遇到墙体，特指承重墙时，墙体会反射无线局域网的信号，使其反射后的无线局域信号能量增强。


技术实现要素：

5.（一）发明目的鉴于上述问题，本发明的目的是提出一种基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署方法及装置，利用引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，根据户型模型和信号源预设位置，预测计算建筑物内各位置的信号强度，使其计算的理论值更接近实际值，从而可准确、高效的确定建筑物内无线网络信号强度的分布情况，以及减少实际空间信号强度分布的误差，从而为建筑物内智能家居设备的空间部署提供可靠依据，本发明公开了以下技术方案。
6.（二）技术方案作为本发明的第一方面，本发明公开了基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署方法，包括：获取建筑物的户型模型，解析所述户型模型获得建筑物承重墙的空间分布；预设所述户型模型内的信号源的位置及信号源的信号强度；利用引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，计算得到所述户型模型各空间位置的预测信号强度；
基于所述户型模型各空间位置的预测信号强度，获得所述户型模型内的智能家居设备的空间部署方案。
7.在一种可能的实施方式中，所述预设所述户型模型内的信号源位置及所述信号源的信号强度，包括：通过解析所述户型模型中的光纤布线和/或接口面板位置，预设作为无线网络接入点的信号源位置；根据预计采用的信号源的发射功率参数预设所述信号源的信号强度。
8.在一种可能的实施方式中，所述计算得到所述户型模型中各空间位置的预测信号强度，之前，包括：获取所述户型模型中至少一个目标点的空间位置信息，其中，所述目标点与目标承重墙之间的距离在预设范围内。
9.在一种可能的实施方式中，所述利用引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，计算得到所述户型模型各空间位置的预测信号强度，具体包括：当时：当时：其中，=，表示与目标点的同一房间内，在连接信号源与目标点二者的直线方向上第一承重墙到目标点之间的距离，所述第一承重墙是与目标点的同一房间内最靠近信号源的承重墙；表示在连接信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与所述第一承重墙相对的第二承重墙之间的距离；表示为路径的损耗；d表示信号源与目标点之间的距离；表示测试中参考点距离信号源的距离，通常取1；n表示路径损耗指数；表示信号源发射信号穿过的承重墙总数；表示承重墙的墙体穿透损耗；x表示信号源的信号衰减因子；z表示补偿信号强度变量。
10.在一种可能的实施方式中，所述补偿信号强度变量为：其中，z表示补偿信号强度变量；
f表示测试信号的频率，单位为mhz；表示在连接室内信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的第二承重墙之间的距离，所述第一承重墙是与目标点的同一房间内最靠近信号源的承重墙，所述第二承重墙是在连接信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的承重墙；表示反射补偿系数。
11.在一种可能的实施方式中，所述基于所述户型模型各空间位置的预测信号强度，获得所述户型模型内的智能家居设备的空间部署方案，具体包括：在所述户型模型内选定预计部署智能家居设备的目标点；根据所述智能家居设备的品牌和型号信息，从智能家居数据库中调取所述智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求；判断所述目标点空间位置的预测信号强度是否满足所述智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求；如果不满足所述信号强度最低要求，则在所述户型模型的目标点处显示信号强度不达标的反馈图形标志。
12.在一种可能的实施方式中，所述基于所述户型模型各空间位置的预测信号强度，获得所述户型模型内的智能家居设备的空间部署方案，具体包括：根据所述智能家居设备的品牌和型号信息，从智能家居数据库中调取所述智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求；在所述户型模型内按照预定的空间间隔选取一定数量的目标点；判断选取的各个目标点空间位置的预测信号强度是否满足该智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求；将满足所述信号强度最低要求的目标点，在所述户型模型内标识为可用于部署智能家居设备的备选位置。
13.作为本发明的第二方面，本发明还公开一种基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署装置，包括：获取模块，用于获取建筑物的户型模型，解析所述户型模型获得建筑物承重墙的空间分布；预设模块，用于预设所述户型模型内的信号源位置及所述信号源的信号强度；计算模块，用于利用引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，计算得到所述户型模型中各空间位置的预测信号强度；部署模块，用于基于所述户型模型各空间位置的预测信号强度，获得所述户型模型内的智能家居设备的空间部署方案。
14.在一种可能的实施方式中，所述计算模块，利用引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，计算得到所述户型模型各空间位置的预测信号强度，具体包括：当时：
当时：其中，=，表示与目标点的同一房间内，在连接信号源与目标点二者的直线方向上第一承重墙到目标点之间的距离，所述第一承重墙是与目标点的同一房间内最靠近信号源的承重墙；表示在连接信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与所述第一承重墙相对的第二承重墙之间的距离；表示为路径的损耗；d表示信号源与目标点之间的距离；表示测试中参考点距离信号源的距离，通常取1；n表示路径损耗指数；表示信号源发射信号穿过的承重墙总数；表示承重墙的墙体穿透损耗；x表示信号源的信号衰减因子；z表示补偿信号强度变量。
15.在一种可能的实施方式中，所述补偿信号强度变量为：其中，z表示补偿信号强度变量；f表示测试信号的频率，单位为mhz；表示在连接室内信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的第二承重墙之间的距离，所述第一承重墙是与目标点的同一房间内最靠近信号源的承重墙，所述第二承重墙是在连接信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的承重墙；表示反射补偿系数。（三）有益效果本发明公开的一种基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署方法及装置，具有如下有益效果：通过利用引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，根据户型模型和信号源预设位置，预测计算建筑物内各位置的信号强度，使其计算的理论值更接近实际值，从而可准确、高效的确定建筑物内无线网络信号强度的分布情况，以及减少实际空间信号强度分布的误差，从而为建筑物内智能家居设备的空间部署提供可靠依据。
附图说明
16.以下参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释和说明本发明，而不能理解为对本发明的保护范围的限制。
17.图1是本发明公开的一种基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署方法的流程示意图；图2是本发明公开的目标点与信号源处于同一房间的位置示意图；图3是本发明公开的目标点与信号源不处于同一房间的位置示意图；图4是本发明公开的信号源2.4ghz在室内的信号强度示意图；图5是本发明公开的信号源5ghz在室内的信号强度示意图；图6是本发明公开的信号源2.4ghz的拟合曲线示意图；图7是本发明公开的信号源5ghz的拟合曲线示意图；图8是本发明公开的基于户型模型各空间位置的预测信号强度，获得户型模型内的智能家居设备的空间部署方案的流程示意图之一；图9是本发明公开的基于户型模型各空间位置的预测信号强度，获得户型模型内的智能家居设备的空间部署方案的流程示意图之二；图10是本发明公开的一种基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署装置的结构示意图。
具体实施方式
18.为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。
19.需要说明的是：在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
20.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
21.下面参考图1-9详细描述本发明公开的一种基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署方法的第一实施例。
22.如图1所示，本实施例主要包括以下步骤：s100、获取建筑物的户型模型，解析户型模型获得建筑物承重墙的空间分布。
23.在步骤s100中，首先，获取当前建筑物的户型模型，该户型模型中主要包括钢筋混泥土、承重墙、门、家具等物体，其次，通过解析户型模型中的物体，获得建筑物中所有承重墙的位置。
24.进一步，户型模型可以是三维模型也可以是二维图纸，可从户型模型中直观的确
定物体的具体位置、坐标以及户型模型中的尺寸比例等信息。
25.s200、预设户型模型内的信号源的位置及信号源的信号强度。
26.在步骤s200中，通过解析户型模型中的光纤布线和/或接口面板位置，预设作为无线网络接入点的信号源位置，根据预计采用的信号源的发射功率参数预设信号源的信号强度。
27.进一步，信号源可采用2.4ghz频段或5ghz频段等。
28.s300、利用引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，计算得到户型模型各空间位置的预测信号强度。
29.在步骤s300中，计算得到户型模型各空间位置的预测信号强度之前，还包括：获取户型模型中至少一个目标点的空间位置信息，其中，目标点与目标承重墙之间的距离在预设范围内。
30.进一步，在建筑物的户型模型中，也就是在建筑物室内，选取若干个目标点的位置信息，通过测量各个目标点的信号强度，从而可以确定室内无线信号强度的分布情况。
31.进一步，目标点与目标承重墙之间的距离在预设范围内，其中预设范围最佳值为，其中=。
32.如图2所示，当信号源c与目标点d位于同一房间，且信号源c位于室内第一承重墙墙体附近，第一承重墙是与信号源c距离最近的承重墙，信号源c到目标点d之间的直线距离为d，且在连接信号源c与目标点d二者的直线方向上第一承重墙到目标点d的距离为，由于信号源c与第一承重墙足够接近，可以认为，进而，在连接信号源c与目标点d二者的直线方向上该目标点d到与第一承重墙相对的第二承重墙的距离为。
33.如图3所示，当信号源c与目标点d位于两个相邻房间，且信号源c位于第一房间内室内第三承重墙墙体附近，第三承重墙是第一房间内与信号源c距离最近的承重墙，目标点d位于第二房间内时，信号源c到目标点d的直线距离为d，且在连接信号源c与目标点d二者的直线方向上目标点d到第二房间的第一承重墙之间的直线距离为，第一承重墙为第二房间中最靠近信号源c的承重墙，且，在连接信号源c与目标点d二者的直线方向上目标点d到与第二房房间的第一承重墙相对的第二承重墙之间的直线距离。
34.在步骤300中，计算得到户型模型各空间位置的预测信号强度时，由于信号源也就是无线信号在室内传输时，将遇到室内的物体，被该物体反射，生成反射信号，无线信号在遇到这些障碍物时将发生一定程度的反射，同时无线信号的幅度也发生一定程度的衰减，由于无线信号在遇到不同物体时信号衰减的程度不同，因而对应的信号衰减值不同，可先进行测量，得到预设衰减表，以及还需要室内信号源在不同环境下的衰减，如下表所示：名称厚度/mm2.4ghz衰减值/db5ghz衰减值/db砖墙12047砖墙2401015木门4034玻璃窗5047有色玻璃5047
混凝土2401520金属83035在无线信号遇到物体时将发生一定程度的反射，生成反射信号，在反射情况发生时伴随一定程度的信号衰减，此时可利用无线信号在当前场景下的信号衰减值计算生成的反射信号的信号参数。将直射信号与至少一个反射信号进行叠加，得到目标点的信号强度。
35.优选的，在步骤s300中，利用引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，具体为：是对国际电信联盟提出的位置通用路径损耗模型进行优化，其模型在计算信号强度的时候，不仅需要考虑具体路径和位置信息，同时还需要考虑室内因素带来的衰减影响，其模型公式具体如下：其中，表示为路径的损耗；d表示信号源与便携设备之间的距离；f表示测试信号的频率；n表示路径损耗指数；表示墙体衰减因子。
36.对其进行了优化，从而获得更加接近理论值的引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，其模型公式具体如下：当时：当时：其中，=，表示与目标点的同一房间内，在连接信号源与目标点二者的直线方向上第一承重墙到目标点之间的距离，第一承重墙是与目标点的同一房间内最靠近信号源的承重墙；表示在连接信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的第二承重墙之间的距离；表示为路径的损耗；d表示室内信号源与目标点之间的距离；表示测试中参考点距离室内信号源的距离，通常取1；n表示路径损耗指数；表示室内信号源发射信号穿过的承重墙总数；表示承重墙的墙体穿透损耗；x表示室内信号源的信号衰减因子；
z表示补偿信号强度变量。
37.由于在模型中引入补偿信号强度变量z，对于混凝体承重墙而言，当大约为时，承重墙对无线信号的反射补偿远大于无线信号传输过程中的衰减。
38.优选的，在步骤s300中，补偿信号强度变量为：其中，z表示补偿信号强度变量；f表示测试信号的频率，单位为mhz；表示在连接室内信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的第二承重墙之间的距离，第一承重墙是与目标点的同一房间内最靠近信号源的承重墙，第二承重墙是在连接信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的承重墙；表示反射补偿系数。
39.通过引入补偿信号强度变量，也就是把至少一个反射信号与直射信号进行叠加，获得目标点信号强度值，从而通过模型计算的某一点的理论信号强度值更加接近实际信号强度值。
40.进一步地，该补偿信号强度变量的方式，通过以下步骤获得：选取若干个实际测试点，并测试实际测试点的实际信号强度；利用预设的拟合算法，将若干个实际测试点进行拟合，获得拟合曲线；根据拟合曲线，获得补偿信号强度变量。
41.如图4和图5所示，具体的，具体的，首先，将室内信号源放置于室内承重墙b墙体附近的a处，且该承重墙为第一承重墙，第一承重墙与室内信号源距离最近的承重墙，然后沿着室内信号源发射的方向，在室内选取若干个实际测试点，该实际测试点位于室内信号源发射的方向上，并利用工具，对选取的实际测试点一一进行测试，获得每个实际测试点的实际信号强度。
42.如图6和图7所示，将位于同一信号传输路径上的若干个实际测试点的实际信号强度，利用预设的拟合算法，进行拟合，从而获得拟合结果。
43.优选的，采用matlab进行线性拟合，获得拟合曲线。
44.s400、基于户型模型各空间位置的预测信号强度，获得户型模型内的智能家居设备的空间部署方案。
45.如图8所示，在步骤s400中，基于户型模型各空间位置的预测信号强度，获得户型模型内的智能家居设备的空间部署方案，包括：s410、在户型模型内选定预计部署智能家居设备的目标点；s420、根据智能家居设备的品牌和型号信息，从智能家居数据库中调取该智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求；s430、判断目标点空间位置的预测信号强度是否满足该智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求；s440、如果不满足该信号强度最低要求，则在户型模型的目标点处显示信号强度不达标的反馈图形标志。
46.具体的，首先，在户型模型的空间内，选定一个预计要部署智能家居设备的目标点，例如将冰箱放置于厨房内，且靠近于厨房门口，该冰箱的预设位置可作为目标点，其次，根据该冰箱的品牌和型号信息，从智能家居数据库中调取该冰箱无线网络接入的信号强度，并选取最低的信号强度要求；随后，判断该冰箱的预设位置的预测信号强度为多少，是否满足该冰箱的信号强度最低要求；最后，在目标点不满足该设备的最低信号强度要求时，在目标点的位置标记不达标的反馈图形标志。
47.进一步，该反馈图形标志可标记为“x”或其它图形。
48.进一步，智能家居设备包括智能电视、智能音箱、智能洗衣机等，该设备的属性均包括接入信号的强度的范围、使用要求等基本性能。
49.如图9所示，作为另一种实现形式，在步骤s400中，基于户型模型各空间位置的预测信号强度，获得户型模型内的智能家居设备的空间部署方案，包括：s401、根据智能家居设备的品牌和型号信息，从智能家居数据库中调取该智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求；s402、在户型模型内按照预定的空间间隔选取一定数量的目标点；s403、判断选取的各个目标点空间位置的预测信号强度是否满足该智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求；s404、将满足该信号强度最低要求的目标点，在户型模型内标识为可用于部署智能家居设备的备选位置。
50.具体的，首先，根据要部署的智能家居设备的品牌和型号信息，利用智能家居库中调取该智能家居的无线网络接入的信号强度，并确认该信号的最低要求，例如，需要部署的智能家居为洗衣机，根据该洗衣机的品牌和信号信息，确定该洗衣机的无线网络接入的最低要求；其次在户型模型内按照预定的空间间隔选取若干个目标点，该目标点即为安置洗衣机的位置；然后判断选取的若干个目标点的预测信号是否满足智能家居设备，也就是洗衣机的无线网络信号最低要求；最后，在满足该智能家居设备的无线信号最低要求的目标点上标记可部署智能家居的图标，从而形成多个部署智能家居设备的备选位置。
51.进一步，该图标可标记为“√”或者显示绿色图标。
52.下面对本发明提供的一种基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署装置进行描述，下文描述的基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署装置与上文描述的基于无线信号强度分布预测智能家居空间部署方法可相对对应参照。
53.如图10所示，本实施例主要包括：获取模块100、预设模块200、计算模块300和部署模块400。
54.其中，获取模块100用于获取建筑物的户型模型，解析户型模型获得建筑物承重墙的空间分布；预设模块200用于预设户型模型内的信号源位置及信号源的信号强度；计算模块300用于利用引入补偿信号强度变量的路径损耗模型，计算得到户型模型中各空间位置的预测信号强度；部署模块400用于基于户型模型各空间位置的预测信号强度，获得户型模型内的智能家居设备的空间部署方案。
55.在一种可能的实施方式中，计算模块300利用引入补偿信号强度变量的路径损耗
模型，计算得到户型模型各空间位置的预测信号强度，具体包括：当时：当时：其中，=，表示与目标点的同一房间内，在连接信号源与目标点二者的直线方向上第一承重墙到目标点之间的距离，第一承重墙是与目标点的同一房间内最靠近信号源的承重墙；表示在连接信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的第二承重墙之间的距离；表示为路径的损耗；d表示信号源与目标点之间的距离；表示测试中参考点距离信号源的距离，通常取1；n表示路径损耗指数；表示信号源发射信号穿过的承重墙总数；表示承重墙的墙体穿透损耗；x表示信号源的信号衰减因子；z表示补偿信号强度变量。
56.在一种可能的实施方式中，补偿信号强度变量为：其中，z表示补偿信号强度变量；f表示测试信号的频率，单位为mhz；表示在连接室内信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的第二承重墙之间的距离，第一承重墙是与目标点的同一房间内最靠近信号源的承重墙，第二承重墙是在连接信号源与目标点二者的直线方向上目标点到与第一承重墙相对的承重墙；表示反射补偿系数。
57.在一种可能的实施方式中，部署模块400在户型模型内选定预计部署智能家居设备的目标点，根据智能家居设备的品牌和型号信息，从智能家居数据库中调取该智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求，判断目标点空间位置的预测信号强度是否满足该智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求，如果不满足该信号强度最低要求，则在户型模型的目标点处显示信号强度不达标的反馈图形标志。
58.在一种可能的实施方式中，部署模块400还根据智能家居设备的品牌和型号信息，
从智能家居数据库中调取该智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求，在户型模型内按照预定的空间间隔选取一定数量的目标点，判断选取的各个目标点空间位置的预测信号强度是否满足该智能家居设备无线网络接入的信号强度最低要求，将满足该信号强度最低要求的目标点，在户型模型内标识为可用于部署智能家居设备的备选位置。
59.以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。