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附录A 译文
WinLight：基于WiFi技术的占用感应驱动的智能建筑照明控制系统
Han Zoua, Yuxun Zhoua, Hao Jiangc, Szu-Cheng Chiend, Lihua Xieb, Costas J.Spanosa
摘 要
人工照明占建筑环境能源消耗的很大比例（19％）。这一巨大占比要求创建节能照明控制方案。在本文中，我们将介绍WinLight，这是一种新颖的占用感应驱动的照明控制系统，旨在降低能耗，同时保持居住者的照明舒适度。通过以非侵入的方式利用现有WiFi基础设施估计的细粒度占用信息，WinLight基于新颖的照明控制算法为每个灯计算适当的调光命令。集中照明控制系统将这些命令分配给区域网关，通过集成在每个灯内的本地控制器启动亮度调节，从而实现入住感应驱动的照明控制。此外，WinLight应用程序旨在让居住者能够定制他们的亮度偏好，并使用他们的移动设备来控制附近的灯具。我们在新加坡一个1500平方米的多功能办公室实施了WinLight系统，并在24周内进行了一项实验。实验结果表明，与静态调度照明控制方案和基于PIR传感器的照明控制方案相比，WinLight能够节省93.09％和80.27％的能源，同时保证每个居住者的个性化照明舒适度。
关键词 智能照明控制；基于WiFi技术的占用感应；节能
1、介绍
建筑环境是我们日常生活的重要组成部分，因为人们平均每天在建筑物内呆20小时[1]。但是，建筑物所需的能源和资源量非常高。建筑物消耗了三分之一以上的能源，全球电力的一半，其碳排放占总碳排放的三分之一[2]。因此，我们需要能有效降低建筑物能耗的技术[3,4]。在建筑物中，照明系统占能源消耗的很大比例。电力照明消耗全球总发电量的19％[5]。2015年，全美国建筑物中人造照明消耗的电力为4040亿千瓦时，约占美国电力消费总量的10％[6]。照明消耗占英国商业建筑中使用能源的21％[7]和瑞士总电力消耗的12％[8]。因此，建立新的策略来减少照明的能源需求并同时保持居住者的照明舒适度是至关重要的。
各种研究表明，入住信息可以在减少建筑物照明系统的能源消耗方面发挥重要作用[6-16]。当目标室内环境被占用或空闲时，基础的占用感应驱动的灯光控制系统会自动打开和关闭灯光。以前的研究声称这些系统可以减少24％的照明能耗[10]。根据住户的个人喜好调节灯的亮度水平可以产生进一步的节能[12]。除了节能外，保持良好的照明条件也是住户舒适度不可或缺的一部分。照明满意度与居住者的情绪和生产力之间存在很强的相关性[17]。各种占用感应技术已被提出用于智能照明控制[18]。被动红外（PIR）传感器是占用检测中最常用的传感器[19]。尽管价格低廉，但PIR传感器仅提供粗略的二进制信息（占用或不占用），并且无法检测到静止不动的住户。虽然相机能够精确跟踪使用者[20]，但由于隐私问题它们很难被安装。包括PIR传感器和基于Z波协议的座椅传感器的无线传感器网络也可以提供入住信息[17]。但是，它引入了额外的基础设施和维护成本。因此，占用感应驱动的灯光控制系统应该是可靠的，有效的和非侵入式的。
在本文中，我们提出了WinLight，这是一种新颖的智能照明控制系统，可根据实时占用信息自动控制和调整灯泡的亮度。入住信息包括住户是否在家和住户的具体位置由我们在[21]中提出的基于WiFi的非侵入式占用感应系统（WinOSS）提供。该系统利用现有的WiFi基础设施提供细粒度的入住信息，而不会打扰居住者。利用这个占用数据，我们的WinLight服务器根据新颖的照明控制算法计算每个灯的适当调光命令，该算法旨在最小化能量消耗，同时满足每个住户的照明舒适性。调整命令被转发到中央照明控制系统。控制系统将命令分配给区域网关以在每个区域中驱动。本地控制器集成在每个灯内以启动亮度调节。此外，我们开发了个性化的智能照明控制应用程序WinLight App，使住户可以使用移动设备（MD）直接调整附近灯具的亮度。住户可以随时随地在每个区域定制他们的照明偏好。当住户进入某个区域时，他们的偏好会被各个灯具自动反映，以确保个性化的照明舒适度。我们在真实世界的环境中实施了WinLight，并进行了为期24周且涉及多位参与者的实验性研究，以评估其在占用率检测精度，效率和节能方面的表现。实验结果表明，WinLight是可降低建筑物照明能耗并同时保持居住者的照明舒适度的一种有效策略。
2、相关工作
2.1 照明控制方法
现有照明控制系统的系统架构可以分为三类：集中式，分散式和分布式。 在集中式照明控制系统中，所有传感器的传感器测量结果都发送到中央控制器，在中央控制器中确定所有灯具的输入数据并将其传输到灯具[22-24]。 对于分散式照明控制系统，每个灯具都有自己的传感模块和控制器，以及自己的光源。 因此，分散式照明控制系统根据其自己的传感器读数对光源的输入数据进行本地估计[25-27]。 在分布式照明控制系统中，每个灯具都可以与附近的灯具进行通信，无需中央控制器即可传输和接收数据[26,28,29]。
2.2 智能照明控制的占用感应技术
近几十年来，无数的传感技术已经被应用于占用感应，例如无源红外（PIR）传感器[18]，相机[30]，惯性测量单元（IMU）传感器[31]，射频识别（RFID）[32]，超声波[ 33]，智能仪表[34]，蓝牙[35]，环境传感器[36,37]，WiFi [38-40]以及多个传感器[41-43]的共同应用。另外，一些技术已被用于基于占用感应的照明控制系统。 PIR传感器是最常用的占用检测装置[19]。它基于检测范围内的温度模式变化来推断占用状态。尽管PIR传感器易于实施并且价格低廉，但它们的检测精度是粗粒度的，并且无法检测到静止的居住者。虚假检测会引起错误发生，即使该区域被占用，也会导致灯光关闭。超声波传感器也被提议用于占用检测[44]。他们将发射的超声波信号与基于多普勒效应的反射信号进行比较，以检测移动的住户。但是，与PIR传感器类似，它们无法检测静止的居住者并且检测范围有限。此外，PIR和超声波传感器无法区分居住者进行个性化照明控制。一些先前的方案试图利用二氧化碳传感器来推断空间是否被占用[45]。 CO2传感器响应的较大延迟使其不适用于实时应用。其他环境传感器，包括温度，湿度和声学传感器也被用于占用检测[46]。相机是另一种流行的人体检测传感方式[47]。然而，基于视觉的方法需要视线监视，图像处理算法通常会引入高计算开销，并且使用相机进行连续监视会引发隐私问题。
各种射频技术，如RFID [48,49]，蓝牙[50,51,35]和WiFi [52-55]被提出用于占用感应。 RFID和蓝牙传感器可以识别特定的住户并检测他们的存在[56,57,42]。尽管如此，他们要求居住者随时携带“标签”，这会带来额外的基础设施成本。另一方面，WiFi在占用感知应用上具有某些独特的优点，如商业建筑中WiFi基础设施的广泛普及以及支持WiFi的移动设备的普及[58-60]。近几十年来已提出几种可用于占用感应的基于WiFi的室内定位系统（IPS）[61-64]。雷达是使用WiFi进行室内定位的开创之举[61]。通过利用基于指纹的定位算法，有50％的概率精确度可以达到2-3米。基于指纹的定位算法由两个阶段组成：离线训练和在线定位。在离线训练阶段涉及现场调查过程中，来自每个校准点（CP）处的各个无线访问接入点（AP）的RSS（简易信息聚合）和其物理坐标形成存储在RSS数据库（又名离线无线电测绘）中的指纹。在线定位阶段，通过将观察到的RSS读数与离线RSS指纹数据库进行匹配来估计移动设备的位置。 Horus [62]将每个无线访问接入点的RSSI（接收信号的强度指示）分布存储在指纹数据库中，并利用概率模型进行室内定位。 文献[65]提出了一种新颖的算法，能够一直以高定位精度定位住户携带的移动设备。虽然指纹识别方法是基于WiFi的室内定位系统的最流行的方法，因为它可以在复杂的室内环境中捕获奇数RSS分布[64]，但它仍然存在一个主要问题：环境动态的脆弱性，由于温度，湿度，占用分布和多路径效应的变化，在线定位阶段收集的实时RSS读数可能与存储在RSS数据库中的RSS读数有偏差。如果RSS数据库没有相应地更新，将会引入严重的本地化错误。
由于基于WiFi的室内定位系统具有令人满意的本地化性能，一些研究人员已经提出将它们用于占用感应[66,53]。例如，文献[66]中提出了一种可以实现区域级精度的基于WiFi的占用检测和计数系统。 文献[67]中介绍了一种将WiFi信号与用户日程表相结合的系统。但是，这些系统要求居住者在他们的移动设备上安装专用的应用程序以进行RSS数据采集，这肯定会在用户端引入额外的工作量和高电量消耗。此外，由于移动设备的硬件限制，数据采集的采样率通常较低。此外，这些基于WiFi的占用感应系统无法检测到携带基于iOS系统的移动设备的用户，因为Apple Inc.最近暂停了任何用于活动AP扫描的RSS开放API（应用程序编程接口）。另一方面，文献[53]利用来自WiFi无线访问接入点的认证、授权和计费（AAA）WiFi日志来推断是否占用。有了这些数据，作者声称HVAC（采暖、通风与空调）系统的能耗可以节省17.8％。一些商业系统如Meshlium [68]和LBASense [69]部署了专用的WiFi设备来扫描附近用户携带的移动设备的WiFi信号，并使用MAC地址作为标识来统计室内环境中的用户数量。
3、系统设计
3.1 系统总览
WinLight的设计目标是实现占用驱动的照明控制，以节省能源，为每位乘客提供个性化的舒适照明。由于用户的实时位置是WinLight的重要信息，因此我们使用基于WiFi的非侵入式占用感应系统（WinOSS），它是我们以前的作品中提出的基于WiFi的智能无线系统[21,70]。 WinOSS精确地估计用户的位置，而不会对用户造成干扰（例如，在用户的移动设备上安装专用应用程序）。通过WinOSS提供的占用信息，我们设计了一个占用感应驱动的集中照明控制系统WinLight，该系统可以根据居住者的位置和他们的个人喜好自动调节灯的亮度，并使他们能够通过移动设备远程控制附近的灯。以下部分将介绍WinOSS和WinLight的设计，以实现占用感应驱动的照明控制和个性化照明控制。
3.2 WinOSS
如第2.2节介绍的那样，现有的占用感应系统在基于占用感应的照明控制应用上存在许多缺点，例如额外的硬件，高昂的维护成本，高时间延迟，对用户隐私的侵犯以及不可靠的占用推断性能，这些缺点限制了它们的实用性和大规模实施。为了解决这些问题，我们提出了WinOSS，它能够以非侵入的方式精确有效地使用现有的WiFi基础设施来估算每个用户的位置。
图1展示了WinOSS的系统架构，其中包括商用（COTS）WiFi接入点，后端服务器和拥有移动设备的用户。它可以在大多数支持OpenWrt的COTS WiFi路由器上实现[71]。 WinOSS中的所有AP执行以下主要任务：捕获网络中的802.11n数据包，从数据包中提取相关信息，以特定格式排列信息并将信息转发给后端服务器。我们使用OpenWrt升级AP的固件，并添加基于Libpcap的设计软件[72]来嗅探现有的WiFi流量并捕获和分析数据包。与通过具有有限采样率的移动设备的传统活动RSS扫描不同，无线访问接入点能够以非侵入方式以每秒大约100个数据包的最大速率监听到移动设备上各种现有应用产生的连续数据包，例如来自观看视频的数据流，推送通知服务和定期的电子邮件提取。另外，由于WinSMS有可能从现有的WiFi流量中捕获数据包，所以它不会给移动设备的电池寿命带来额外的负担。通常一个人不可能在一秒钟内移动很远距离，并且在如此短的时间内RSS值不会发生显著变化，因此作为预过滤步骤，在1秒内收到的RSS值将被平均出。这样，WinOSS收集的RSS值比主动扫描方法收集的值更平滑。最弱的信号强度设置为-95 dBm。如果只有一个AP接收到一个特定的数据包，我们将其他接收到的值设置为-95 dBm，这意味着该设备超出了该AP
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