智能家居系统中ZigBee网络布局与数据传输效率优化策略

关键词：智能家居；ZigBee 网络；网络布局；数据传输效率；优化策略

引言

随着物联网技术的广泛应用，智能家居系统的使用也越来越普及。利用ZigBee 的低功耗、低成本、自组织的特点能实现智能家居系统之间的互联。然而，ZigBee 网络在实际应用过程中，ZigBee 网络面临着诸多挑战。主要是由于受到墙壁、桌子等家具影响会造成ZigBee 信号的损耗，节点之间的不合理布局会造成部分地方出现信号盲区、节点间通信不稳定；同时家居设备频繁上传大量数据，在设备全部开启状态下也将会产生严重拥堵现象、甚至发生信道冲突、路由阻塞现象，降低了数据的传输效率，智能家居系统的应答能力以及稳定性变差。因此，研究智能家居系统中ZigBee 网络布局及数据传输效率优化方案有重要的意义。

1ZigBee 网络的技术特性

基于 IEEE 802.15.4 标准的 ZigBee 工作于 2.4GHz 和 868/915MHz 频段。其中以 2.4GHz 频段使用最为广泛。具有低功耗、低成本、大网络容量等特性，在低功耗方面 ZigBee 节点可以处于休眠状态，并只在需要发送信息的时候才唤醒；在网络容量方面单个ZigBee 网络最多能容纳 65535 个节点；另外 ZigBee 也支持星型、树型、网状等多种网络拓扑，可以根据不同的家居环境选择组网方式[1]。

2 现存问题分析

目前，智能家居ZigBee 网络存在以下缺陷：一方面，网络布局方面采用固定的布网方式，无法根据家居的实际情况进行相应的调整。一些角落以及墙壁遮挡区域的信号弱，达不到理想的智能状态；在多层住宅中，下层设备由于楼层间有墙体遮挡，通信的信号被遮挡严重，经常会出现设备断联的情况。另一方面，在数据传输层面上，现在的路由协议虽然有着一定的路径选择性，但是没有考虑过多的网络负载及链路质量等因素，导致某些节点的数据流量过大。

3 智能家居系统中 ZigBee 网络布局优化策略

3.1 基于环境感知的动态布局规划

构建环境感知模型，运用传感器实时获取家居环境中各类障碍物的分布、各类信号的强度等信息；针对各种家居环境和家居电器的应用场景，建立三维空间模型，并在模型中体现信号在该场景中的传播路径和衰减情况；为普通阻挡物设置不同信号衰减值，标记强干扰源并确定其影响范围。运用模型建立过程中的启发式算法进行动态节点布局的优化，优先将路由器节点布局于信号传输的关键路径之上，同时尽量避免出现信号盲区的情况发生，以增加网络覆盖的均匀性。

3.2 基于路径损耗模型的节点部署优化

在家居ZigBee 网络中采用对数距离路径损耗模型可以很好的实现节点部署优化。该模型采用的公式是： PL（d）=PL（d0）+10nlog10（d0d）+Xσ ，式中 PL（d）为在距离d 处的路径损耗，d 为节点间的距离，d0 为参考距离，Xσ为衰落因子。根据此模型可以精确得到各个节点的信号强度和链路质量，实际布点时，对于客厅这种空旷的空间要按照计算结果扩大节点之间的距离，适当减少节点数目，而对于卧室、厨房这些有墙壁、家具多的地方易造成信号遮挡的位置则减小节点之间的距离，并且可以根据实际情况调节节点的高度，使节点越过遮挡物，进而保障信号全方位有效覆盖，进一步提高网络性能。

3.3 节点功能和布局协同优化

基于智能设备的功能及数据传输需求，为智能设备匹配适宜的角色。如数据传输频率高且要求较高的设备（智能摄像机、紧急报警器等），应靠近路由器部署路由器节点，以减低数据传输跳数；而传输量小且对时间的要求不高的设备（温湿度传感器），可以连接在终端节点下接入网络。此外，还需考虑各节点间能耗是否平衡，防止出现有部分路由器节点能量过早耗尽，导致整个网络处于不稳定状态[2]。

3 智能家居系统中 ZigBee 网络数据传输效率优化策略

3.1 路由协议改进

智能家居ZigBee 网络中的传统路由协议采用单一的择优标准选择传输路径，无法应对智能家居中变化繁杂的网络环境。如家庭聚会等场景下，众多设备之间互相发送大量数据，如果此时仍然遵从传统协议的固定传输规则，将会出现部分节点所承载的负荷过大而出现网络拥塞，导致灯光调节指令不能及时地得到执行，安防报警等指令无法传递给指定设备。

新式路由协议从多个角度考虑路径质量。路由发现时，源节点在广播RREQ消息时将携带周围各节点的信号强度、工作状态等各种参数。候选节点接收到该RREQ 消息时，根据目前接收链路的质量状况、自身的剩余电量以及当前网络中的负载情况来计算出每条路由上的得分。若一条路径跳数少，途中存在大量电量较低的节点，则可以认为该路径得分低；如果一条路径的长度长，链路比较稳定，节点的能量也较足，则可认为这条路径的得分高。源节点收到反馈之后，选择得分最高的一条路由去建立连接，保证数据先通过最稳定和最高效的通道 [3]。

3.2 数据处理技术革新

运行着智能家居产品的房间会采集很多数据信息，如摄像头拍摄下来的视频流、各种传感器所监测到的数据等，如果将数据信息不经处理就直接传送到后台服务器的话会占用大量的网络带宽。数据融合就是基于数据的时空相关性来开展工作，比如对于客厅来说，相邻时间段内采集到的温湿度传感器数据、光照传感器数据都具有的空间和时间相关性，可以利用时空融合算法来将这些数据融合为一个整体来进行处理，使数据信息更加简明扼要、含金量更高，在同样的数据量下所具有的意义更大。

不过，对于不同类型的文件数据，需采取针对性的处理方式，做到“对症下药”。例如，智能音箱的语音指令、智能开关的控制信号等属于文字类数据，可采用无损压缩算法 LZ77，在确保不丢失任何信息的前提下，对数据大小进行压缩；而智能摄像头拍摄的视频画面，则采用有损压缩算法 H.264，直接舍弃一些人眼难以察觉的画面细节，在保证画面基本清晰度的同时，使传输数据量缩减至原来的几分之一甚至几百分之一，从而极大地提高了网络传输速度。

3.3 介质访问控制（MAC）层优化

在智能家居网络中，多个设备同时抢占信道传输数据，致使网络效率低下。传统的 CSMA/CA 机制退避窗口固定，无法根据网络负载的变化进行动态调整。而在优化后的 MAC 层，系统能够感知网络负载的变化情况。例如，在早晨、深夜等设备使用较少的时段，网络负载较轻，系统会自动缩小退避窗口。如此一来，设备无需等待过长时间就能抢占信道传输数据，像智能窗帘的开启或关闭这类即时性要求高的指令，便能优先发送出去。而到了晚上，一家人都在使用智能家居产品时，网络负载加重，退避窗口会相应增大，传输报文的过程也会变慢。这降低了设备同时发送数据的概率，进一步减少了数据包碰撞冲突的可能性。此外，系统不仅依据标签级别对数据进行区分，还会按照数据的重要性对标签数据进行进一步划分。家庭中最重要的安防报警信息优先级最高，一旦接收到相关报警信号，系统会直接将其从等待队列中移除，优先发送至控制中心；而像智能灯泡调光指令这类普通数据，优先级相对较低，会在信道空闲时才进行发送。由此可见，智能家居系统的合理性在于，既能快速传送重要数据信息，又能避免对普通数据传输造成严重影响。

4 结语

针对智能家居系统中存在的ZigBee 网络布局不合理及数据传输效率低等问题，提出了相应的优化方案，在此基础上通过基于环境感知的动态布局规划和路由协议优化，有效解决了智能家居系统的网络布局不合理以及传输效率低的问题，未来可进一步将人工智能技术引入到 ZigBee 网络中，进行自适应优化，并尝试与其他通信技术融合。

参考文献：

[1]孙卫华，凡明春，张臻.基于 ZigBee 的智能家居照明系统搭建[J].光源与照明，2022，（05）：71-73.

[2]胡安国.基于 ZigBee 的智能家居环境检测系统设计[J].家庭影院技术，2024，（12）：15-18.

[3]熊宇.智能家居系统中的电子传感与控制技术分析[J].集成电路应用，2024，41（10）：36-37.