智慧家庭中基于物联网技术的个性化搜索服务设计

2015-03-12张普钊胡燕飞

中国新技术新产品 2015年20期

文学张普钊胡燕飞

（1.中国移动通信集团重庆有限公司，重庆 400062；2.中国电信股份有限公司重庆网络监控维护中心，重庆 400062）

1 引言

智慧家庭市场是最具潜力的新兴信息消费市场。智慧家庭服务系统中涉及的业务领域广泛、服务参与者和角色众多、交互过程复杂、多方协作要求高，在使用方式、交互模式、系统架构等方面均有其特殊性，因而对业务系统的流程分析、过程建模、系统设计和实现技术等方面提出了新的要求。

物联网的出现为家庭网络的新型个性化服务启发了新的思路。物联网是以感知客观物理世界为目的，实现“物物互联、感知世界”的综合信息系统，它被称为是继计算机、互联网、移动通信网之后信息技术革命的第三次浪潮，是信息产业发展的又一重大里程碑。物联网的本质是通过可获取物理实体状态信息的嵌入式传感器件进行状态信息的采集，通过可融合各种异构网络的泛在网进行信息的可靠传输，通过可处理海量数据的信息处理系统进行信息智能加工及决策。研究表明，到2017年物联网的machine-to-machine的市场需求将达到2900亿美元，而物联网技术与智慧家庭的有机融合，将家中的电视、计算机、移动设备、电表、照明灯具、家电、电源插座和传感器以及外部的服务“连接”在一起，必将会为中国的经济带来新的增长点，并极大地便利用户的日常生活。

目前，越来越多的具有联网功能的智能硬件设备应用到人们的家庭中。如基于Web技术的业务pachube.com， Xively，及微软的 SenseWeb，通过提供应用程序接口的方式将如空调、热水器的温度、室内空气的湿度、植株生长状态等结构化的传感器数据发布到了物联网中。联网智能设备的广泛普及极大地推动了家庭个性化搜索服务的发展，在未来的家庭生活中，用户将可通过运营商的移动通信网络，在户外搜索查询满足需求的家庭网络内部智能设备的状态。

图1 新型个性化家庭网络架构

然而，目前的网络构建为传统的互联网解决方案，其搜索对象仅为文本、图片、视频、音频等静态或缓变的非结构化数据，尚未出现针对家庭网络个性化搜索服务的网络构建方案。因此，本文提出了基于物联网技术的新型家庭网络的构建方案，并设计了适用于家庭用户个性化搜索服务的流程，为家庭网络个性化搜索业务的发展提供了理论基础。

2 基于物联网技术的新型家庭网络构建方案

传统互联网搜索方式需要对网络中所有对象依次进行遍历访问，并将对象的反馈结果与用户搜索的内容进行匹配。传统的搜索方式与网络形态的通信开销将随着网络规模的增大呈现出几何倍增长。因此，有必要结合家庭网络的特征，设计适用于家庭用户个性化搜索的网络架构。

新型个性化家庭网络架构如图1所示。它由客户端、上层网关、家庭网关、预测模型数据库、家用传感器群五部分构成。用户通过客户端发出个性化搜索请求；上层网关为层次化结构，负责搜索请求的下发及家用传感器上报数据的收集；预测模型数据库用于存储传感器上报的历史数据与预测模型；家用传感器嵌入在家用设备中，用于采集电视、冰箱等家电状态或水表、电表等能源消耗数据。

上层网关分布在Internet中，每个上层网关负责一个或多个小区的家庭网络。家庭网关负责管理家庭网络中的智能硬件的组网，实现服务发现功能。预测模型数据库存储传感器发布的预测模型。家庭网关与预测模型数据库关联，并周期性地爬取传感器发布的web页面来获取传感器当前的读数或预测模型。

图2 基于新型家庭网络的智能设备搜索流程

图3 不同搜索次数下的搜索流程通信开销对比

图4 不同运行时间下的搜索流程通信开销对比

用户可通过客户端在户外查询家庭网络中冰箱、空调、窗帘等智能设备的状态，并可下发指令至对应的硬件平台。客户端通过GUI界面发起搜索请求，用户请求首先由上层网关进行处理，按照地理位置等具有区分度的信息进行分类，并下发到家庭网关进行搜索。

未来的智慧家庭中具有短距无线通信与组网能力的智能硬件将日益普及，与传统互联网中搜索对象为静态或伪静态数据不同，智慧家庭中的搜索对象为海量的状态动态变化的家用设备，为保证家庭用户个性化搜索的时效性与可靠性，使得搜索过程快速收敛，区别与传统的家庭网络构建方式，本文为每个智能化的家用设备构建了可反应其状态变化趋势的预测模块，从而估计家用智能设备匹配用户搜索的概率，以提高搜索引擎的搜索效率。

3 个性化搜索服务流程设计

如前所述，由于面向海量智能家用设备，因此适用于搜索服务的家庭网络架构的设计有其特殊性。本部分将提出适用的智能设备搜索方案，以降低家庭网络的能耗与通信开销。设计流程如图2所示。

步骤1：首先，家用设备需构建可估计其状态变化的预测模型，并在上报周期内采用无线通信技术（如ZigBee、蓝牙等）上传至家庭网关。

步骤2：其次，家庭网关在周期性地收集传感器上报的预测模型后，将之存入预测模型数据库中，以备后续快速定位满足用户需求的家用设备。

步骤3：然后，用户可在户外通过客户端经移动通信网络发起全局搜索请求，也可在家庭内部通过直接与家庭网络通信的方式进行局部搜索。

步骤4：上层网关负责响应用户发起的搜索请求，并按照地理位置等具有区分度的信息将搜索请求下发到对应的家庭网关进行设备的进一步搜索。

步骤5：家庭网关在接收到上层网关下发的搜索命令后，将访问本地的预测模型数据库，搜索满足用户搜索要求的家庭设备，并估计家庭设备匹配用户搜索内容的概率，进而，将匹配设备按照概率降序上报至上层网关。

步骤6：上层网关将接收到的搜索结果进行汇聚，并依据匹配概率再次进行融合排序，按找顺序向家庭网关发起验证命令，进行智能设备的进一步状态验证。

步骤7：家庭网关按照上层网关的命令对选中的家庭设备进行匹配验证，并将验证结果反馈给上层网关。

步骤8：最后，由上层网关将将验证后的搜索结果返回给用户。

4 验证

本文采用Intel Berkeley实验室实测的54个传感器，验证所提新型智慧家庭网络结构与搜索流程（Smart search）的有效性，并与典型方法（Random search）进行了性能对比。性能指标为家庭网络搜索的通信开销。计算机仿真软件环境为Matlab R2014a，仿真结果均为运行20次后的平均值。

如图3所示，在不同搜索次数条件下，所提Smart search方法较随机搜索Random search方法在通信开销方面减少了约21%。图4中，在不同运行时间下，Smart search较Random search在通信开销方面平均减少了19%，可大大降低智慧家庭网络的功耗，延长家庭网络硬件设备的工作寿命。这是由于Smart search方法建立了对智慧化的家用设备的状态预测机制，可快速、准确定位用户所需家庭设备，并反馈设备的当前状态。因此，Smart search可大大降低家庭网络的通信开销。