摘 要：上海于2017年开始城域LoRa物联专网建设，以期解决公共管理、公共安全、公共服务等多场景应用中的网络覆盖问题。智慧消防是该专网建设的主要内容之一，而烟感报警器是智慧消防建设中必需的传感器。传统的烟感安装需要布线，这对于绝大多数已完工的建筑体而言，线路改造成本高、施工阻力大，且不具有远程功能的独立式烟感，仅支持本地声光报警。同时，烟感会随着自身硬件器件老化、环境温度变化及灰尘堆积等原因出现误报问题，浪费人力和通信资源。针对这一现状，文章提出了一种支持城域LoRa物联专网的烟感报警器设计方案，旨在消除传统烟感安装的繁琐及应用场景的局限，结合边缘计算和LoRa双向数传技术，实现烟感检测阈值和基线的本地自适应和远端协同感知等功能，工程应用实践表明该设计方案有效提升了烟感报警器的综合性能。

关键词：城域LoRa物联专网;智慧消防;烟感报警器;LoRaWAN;通信;边缘检测

中图分类号：TP39;TN919.5 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2020）07-00-04

0 引 言

火灾是社会生活中最常见的灾害之一，会对人类的生命、财产、公共安全造成威胁，国家各级政府将消防工作作为保障民生安全的重要内容之一[1]。目前建筑体内的消防子系统存在监测手段单一、数据交互封闭、应用场景局限等问题，严重制约了智慧消防的发展[2]。国家公安部、民政局、住房城乡建设部已于2015年11月联合出台公消[2015]289号《关于积极推动发挥独立式感烟火灾探测报警器火灾防控作用的指导意见》，明确指出：养老院、福利院、幼儿园、社区居民活动场所、老旧居民住宅、宿舍、小旅馆等场所需安装感烟报警器[3]。而我国很多老旧建筑由于先前设计的局限，消防设施存在缺失或者陈旧落后等问题，为了确保人民生命财产安全，需要进行现代化改造，以便及时将火灾信息上传至报警中心。

煙感报警器作为消防报警系统中的核心感知设备之一，成本低廉的优势使其具备了大规模应用部署的经济基础，是老旧建筑实现火灾感知和预警的最佳监测手段。传统的独立式烟感存在布线困难、误报率高等缺点，为该类传感器的大规模推广应用带来一定的限制[4-5]。物联网技术的发展为智慧消防的发展带来了新的契机，物联网技术和边缘计算技术的发展为烟感报警器的研制提供了新的思路[6]。通过物联网技术，可以快速灵活搭建无线局域网网络，实现数据远程双向传输，确保在无人值守场所实现24小时的火灾监测功能，把火灾消灭在萌芽状态[7]。边缘技术在烟感报警器中的植入，可以快速实现该类报警器的火情检测阈值和基准自适应计算，消除因为电子元器件老化、温度和灰尘等因素引起的基线漂移现象，降低该类传感器的误报率[8-10]。

本文将从上海联数物联网有限公司城域LoRa物联专网网络架构出发，利用中国科学院上海微系统与信息技术研究所在物联网领域多年的技术积累，结合独立式烟感报警器的数据结构和功耗特征，设计一套均衡数据响应时效和功耗最优的双向传输机制，在第一时间将火警状况向消防指控中心进行汇报，提高火灾感知的及时性和准确性。引入边缘计算机制，自适应调整烟感报警器的感知门限及背景阈值，降低环境影响因素导致的误报率，提高LoRa无线通信信道资源的利用率及消防部门的科学决策能力。

1 系统架构及硬件组成

1.1 烟感报警系统架构

支持城域LoRa物联专网的烟感报警系统主要由4大部分组成，即负责前端火灾感知的烟感报警器、负责数据转发的LoRa网关、负责LoRa网络管理的城域LoRa物联专网云平台及负责数据展示和控制各类用户应用的终端软件。系统总体架构如图1所示。

由于独立式烟感报警器采用电池供电，能量受限。为了尽可能拓展其使用寿命，本文所设计的烟感报警器将工作于LoRa Class A模式。Class A是一种异步通信机制，其基本通信机制如图2所示。工作在该模式下的烟感报警器仅在需要向外传输火情信息或用于设备维护心跳数据包时，报警器才会主动发起数据通信，并以无线收发器数据发送成功的中断信号为起点，在RxDelay1之后的时刻开启同频接收窗口，等待来自NS服务器的用户数据。如果烟感报警器在RX1接收窗口内未接收到来自NS服务器的信息，烟感报警器将在RxDelay2时刻开启固定频点的RX2接收窗口，继续等待下行数据。该机制与同步通信机制相比，可以省去侦听唤醒的能耗，延长烟感报警器使用时间[11-12]。

1.2 烟感报警器的硬件组成

作为感烟报警系统中核心感知设备的烟感报警器，需要满足功耗低、精度高、安装方便、使用容易、成本低廉等特征，这就限制该类设备硬件的电子元器件选型和设计规则需要满足低功耗低成本的特征。为了克服传统烟感报警器布线繁琐的困难，基于LoRa低功耗远距离的无线通信技术可以有效提升安装维护的便捷性。由于边缘计算需要丰富的数据特征满足其时效性、多样性以及关联性数据处理需求，因此烟雾传感器需要丰富信号量输出。烟感报警器硬件组成主要包括低功耗主控芯片STM32L052、具有模拟量输出的烟感报警器MQ-2和支持LoRa的远距离低功耗无线收发器SX1278。硬件系统设计方案如图3所示。

一般来说，烟感报警器各功能子模块的功耗由工作平均电流、供电电压和持续时间来决定，如式（1）所示。由于硬件模块定型后，其工作电流和供电电压均固定，因此只有减少相关模块工作持续时间，才能降低烟感报警器的总体功耗。

由于烟雾传感器的能耗在总能耗中占比最大，对于能量受限的烟感报警器来说，烟雾传感器的总工作持续时间决定了烟感报警器的服务年限。在实际应用场合中，只需对烟雾传感器的输出信号按特定采样率进行量化和分析即可实现火情信息的精准捕获，而两次采样之间的时间间隔内完全可以让烟雾传感器进入休眠模式，以降低该传感器的平均能耗。因此，本文所设计的硬件结构中，在烟雾传感器的电源输入端增加PMOS控制电路，通过主控制器的GPIO实现该传感器电源开关控制，使烟雾传感器工作于间歇式模式，从而降低烟感报警器的整体平均功耗，延长该类设备的工作年限。

2 边缘检测算法设计与实现

为了实现火情信息的精准捕获，主控制器的ADC将会定期采集和分析烟感传感器输出的反应烟雾浓度的模拟量信号，通过植入在主控制器中的智能算法给出当前采集时刻的火灾探测结果。如果探测结果发生改变，相关数据经主控制器中运行的LoRaWAN协议封装后通过SX1278发送到网络中，同时接收来自城域LoRa物联专网云平台的相关下行数据。反之，主控制器将会关闭所有外围模块，同时使其进入休眠模式直至下一个采样周期到来。

2.1 探测算法的设计

阈值等同于算法系统中边界条件，是多种人工智能算法实现的基础。基于阈值比较的算法具有算法复杂度低、可靠性高、实现容易、资源占用少等优势，通常被应用于低功耗物联网产品中，烟感报警器通常也采用阈值检测算法来实现火灾状态信息的感知。其算法原理如下所示：

式中：A（i）为烟雾传感器输出模拟量的量化数据;B（n）为烟雾传感器当前的背景基准值;T（n）为当前火灾感知的阈值;F（n）为当前检测结果;TRUE表示有火情发生，FALSE表示当前无火情信息;n和i为采样序列;W为连续检测窗口中的采样点个数。为了增强火情检测算法的鲁棒性，该算法中引入了连续检测窗口W。只有烟雾传感器输出的连续W烟雾浓度偏移量大于特定的阈值，当前状态才会被识别成有火情发生，反之亦然。

2.2 自适应基线算法

从式（2）可以看出，基准值B（n）是烟感报警器性能优劣的决定性因素之一。由于烟雾传感器及其外围电路会因自身物理特性、电子特性和长期使用后的电气性能发生改变，导致各类监测参数发生变化，在特定状况下会引发烟感报警器产生误报信息。同时，由于建筑内的烟感长时间无人维护清理，大量灰尘沉降在烟雾传感器内，导致设备基准背景值发生漂移。环境的变化也会增加烟感报警器误报概率，如夏季空调出风口附近安装的烟感报警器容易受气流和温度的影響。通风气流进入烟感报警器后会形成气流旋，将停留或吸附在探测器保护遮罩网上的粉尘扬起，达到报警门限值，从而造成误警。

为了提高烟感报警器性能，基准背景值应能根据环境的变化自适应调整，确保烟感报警器能够在各类场合中取得较好的适应性。在实际应用中，权重适配性算法可以有效解决基线漂移问题：

式中：α为权重值，该值默认可设置为0.01;B（n-1）和B（n）分别为上一时刻点与当前时刻点的基准值。在实际应用中，该值可以通过LoRa的下行通道进行自适应匹配。从式（3）中可以看出，当烟感报警器在没有检测到火警信息时，基准背景将会按权重进行自适应调整，有效克服了因为环境影响而导致基线漂移的问题。在火情发生时，基准背景值保持不变，确保基线不被错误改变。

2.3 自适应阈值算法

从式（2）可以看出，阈值T（n）是决定烟感报警器性能优劣的另一个重要因素。与基线自适应算法相似，也可采用权重方式进行自适应调整。

式中：β为权重值，该值默认可以设置为0.99;T（n-1）和T（n）分别为上一时刻点与当前时刻点的检测阈值。该值也可以通过LoRa的数据下行通道进行远程更新。

2.4 协同感知算法

在实际应用中，建筑内的一定区域都会安装多个烟感报警器，一旦发生火灾，多个传感器能同时报警。但由于烟感报警器单体性能不一致及安装场合的差异，导致某些安装点位的烟感报警器出现误报。长时间的误报会增加无线通信的频次，造成无线信道资源浪费和能量损失。同时，误报时蜂鸣器的鸣叫声会为用户带来一定困扰，导致用户体验下降，容易引发民众对该类产品产生抵触。

因此，针对上述单体误报所产生的问题和烟感报警器监测对象的普遍特征，通过区域内多烟感报警器协同感知算法，针对容易误报的烟感报警器设定特定参数。充分利用LoRa数据上下行通道，对烟感报警器中的α和β两个参数根据实际状况进行远程配置。该方案可以降低个体烟感报警器的误报概率与无线发送的频次，延长烟感报警器中电池的续航时间。

3 系统测试

上海联数物联网有限公司作为上海市城域LoRa物联专网的主体建设单位，中国科学院上海微系统与信息技术研究所作为主要协作单位，在上海市政府指导下，依据上海市经济和信息化委员发布的《新型城域物联专网建设导则（2018版）》[13]，2017年底前在上海市多区建设并完成了城域LoRa物联专网网络覆盖，并在上海市虹口区凉城街道完成了基于城域LoRa物联专网的智慧消防应用落地与示范。

本文设计的独立式烟感报警器在上海市虹口区凉城街道安装部署了2 000余台，所有烟感报警器均采用ABP（Activation by Personalization）入网模式，且工作于LoRa CLASS A模式，采用型号为ER14505M的锂亚电池为其提供日常工作的能量。所有报警器与网关间均为双向通信，开启自适应数据速率功能（Adaptive Data Rate，ADR），支持

8路上行信道和1路下行通道，所有报警器与网关间的通信在不同无线频率和数据传输速率基础上进行。该方式可以在传输距离和消息时延间取得较好的折衷，具体测试结果如图4所示。

经过长达2年测试的结果表明，本文所设计的基于LoRa独立式烟感报警器具有稳定性高、功耗低、维护方便等特征。部署的烟感报警系统进一步加强了凉城街道的消防设施建设，为火灾防控工作提供了科学指引，奠定了消防防控对象精细化管理的数据基础，改善了该区域内消防安全环境，为该区域的公共安全及居民人身安全提供了有力保障。

4 结 语

本文根据LoRa技术低功耗远距离特征，针对老旧建筑体消防系统智能化需求，给出了基于物联网和边缘计算技术的独立式烟感报警器设计方案，详细阐述了该类产品的总体结构、硬件框架及嵌入式软件算法实现原理。为满足烟感报警器现场应用场合的复杂性和多变性，本文提出了自适应基线及阈值调整算法，并对多传感器协调感知算法原理做了系统性阐述。经过在现场长时间测试，设计的支持城域LoRa物联专网的独立式感烟传感器具有功耗低、可靠性高和安装方便等优点，满足了智慧消防应用场景，具有较好的市场前景。

参考文献

[1]常剑，杨晶，袁博文，等.基于LoRa技术的智慧消防报警系统设计[J].物联网技术，2019，9（1）：46-47.

[2]金恩曼，侯顺祥，汪婵婵，等.基于NB-IoT的智能烟感系统设计

[J].信息与电脑（理论版），2019（7）：71-74.

[3]佚名.關于积极推动发挥独立式感烟火灾探测报警器火灾防控作用的指导意见[J].消防界（电子版），2015（4）：50.

[4]李响.工业消防报警系统在选煤厂中的应用[J].山东工业技术，2018（15）：199.

[5]王家春，曹旭艳.烟感功能的拓展[J].电子世界，2017（14）：82.

[6]曹媛，曹林君.以物联网为载体的社区智慧消防管理系统研究[J].内蒙古科技与经济，2019（10）：75.

[7]周天元，李远新，彭瑶，等.基于物联网的校园消防远程控制系统设计[J].辽宁科技学院学报，2019，21（2）：6-7.

[8]楚俊生，张博山，林兆骥.边缘计算在物联网领域的应用及展望

[J].信息通信技术，2018，12（5）：31-39.

[9]赵雷.浅析地下商场的烟感探测器误报原因[J].黑龙江科技信息，2011（28）：92.

[10]武鹏.智慧城市消防技术的管理应用研究[J]. 住宅与房地产，2016（12）：200

[11]张丽，李达，刘辉席，等.减小LoRa技术在实验室监测系统中报警延迟的方法研究[J].电子技术应用，2019，45（6）：135-140.

[12]张元凯，张樵丹，陈博，等.一种基于LoRa低功耗无线广域网的设计[J].电子世界，2019（6）：199-200.

[13]上海市经济和信息化委员.新型城域物联专网建设导则（2018版）[M].上海：上海市经济和信息化委员，2018.

作者简介：汤奇峰（1968—），男，上海人，硕士学历（博士在读），CEO，研究方向为政企数据交换研究、云平台与安全研究、共享标准研究、数据确权和数据估值建模技术研究和大数据行业数据合规流通、多元融合、高效应用等有效解决方案研究。