了感应定位系统中智能家居框架，综合红外传感器收集信息实现定位识别算法。此外，本文提出了住户检测发放。最后，对进行了性能评估。根据各种条件下多次实验，我们可以证实，该法可以相当准确估计出住户位置。此外，由于该系统定位精度小于米，不需要任何定位识别终端，因此非常实用。而且，通过增加传感器数量，或排列传感器使它们感应范围相等，或对外部传感器中心进行补偿，可以提高它定位精度。由于该系统定位精度根据传感器不同排列方法有所不同，我们需要找到最优排列方法以提供最准确定位精度。为了提高定位精度，还需要对红外传感器处理方法应用更先进技术，比如概率理论和软计算。最后，建议系统应该扩展到处理个房间中多人定位。,,,,‟,,‟,‟,‟,‟‟,,,,,‟,‟,‟,‟,,,,,,,,缓解这问题，我们认为处于房间边缘传感器稍微向内补偿，结果就如图。图中心点外部传感器补偿效果住户运动路线外部传感器补偿之前外部传感器补偿之后Ⅲ性能评估使用热释电红外传感器住户检测法结合来自同单元内所有传感器输出并判断是否是单传感器是或来确定住户位置，这直接影响定位精度。总来说，由于值是通过预先设定阈值和从红外传感器模拟信号中抽样获得数字输出信号相比较来确定，故选择个合适信号电平作为阈值是很有必要。例如，使用非终端方式，因为当住户站在点不动时，他重量通过压力传感器输出是个恒定电压，故比较阈值和传感器输出值可以准确确定住户位置。但是，红外传感器测量是人体移动产生红外线信号变化，它输出是模拟信号，如图所示。也就是说，当住户进入个红外感应区，住户发出红外辐射逐渐增强，红外传感器输出个增大电压信号。相反，当住户离开感应区，电压信号变小。如果住户站在感应区不动，红外辐射不变，输出电压为。因此，当住户直停留在感应区内，只用红外传感器电压或电流阈值是很难判断。图热释电红外传感器输出信号为了保证定位精度，住户检测法必须满足下面几个要求。首先，如果感应区内没有住户，传感器不能输出信号。也就是说，传感器不能被如移动宠物温度变化阳光等干扰而误报。其次，它应该能精确确定住户进入和离开感应区时时间点。那么根据传感器变化特征住户速度和高度应该能完全确定时间点。最后，因为住户在感应区内没有移动时，红外传感器输出电压不能超过阈值电压，故判定住户是否停留在感应区内是很有必要。为了满足这些要求，下面介绍基于热释电红外传感器住户检测法来实现。第，使用菲涅尔透镜以消除由于宠物或温度变化引起传感器误报。菲涅尔透镜安装在热释电红外传感器前部，它只允许人体红外线波长通过而阻止其他波长红外线。第二，当传感器输出电压超过正阈值电压且保持数个采样周期，那么认为住户进入了感应区。这种方法中阈值必须有足够能力区别人体红外线变化和宠物或者温度变化引起环境红外信号。此外，当传感器输出电压低于负阈值电压且保持数个采样周期，则认为住户离开了感应区。最后，当输出电压处于正负阈值电压之间，例如住户站在感应区内不移动，此区域红外传感器输出就从变为。在这段时间内，如果安装在它附近其它传感器不输出信号，此法认为住户保持在此区域。使用实验测试平台进行性能评估为了验证法可行性，使用实验测试平台进行测试。智能家居中基于位置智能服务不要求有很高定位精度，我们设计系统定位精度为米。图显示是房间中实验测试平台测量米宽长高范围。此实验中，个传感器如图排列在天花板上。用美国公司单片机处理信号并判断，用日本陶瓷公司型热释电红外传感器和型菲涅尔透镜。特别注意，每个红外传感器套上个圆环，只允许直径米感应范围。图显示是带圆环实验结果。在图中，当住户通过感应圆时型传感器输出信号如所示，而当住户在感应圆区域内移动时输出不规则信号，如所示。最后，当住户走出感应圆，没有信号输出，如所示。根据这些测试结果，证明热释电红外传感器只能感应到在感应区内住户。此外，为了判断信号是还是，并考虑到外部环境干扰，有必要为传感器设置个阈值。最初几次实验用于确定阈值，确定时要考虑是由空调或电热器或其他干扰比如风或阳光引起内部温度变化。基于这些实验结果，当传感器阈值设为时，外部温度变化不影响其感应住户性能。此外，我们还验证了在同样阈值下，宠物也不会对感应性能造成影响。图实验测试平台图保证在边角有准确感应距离总结和结论本文提出了种以热释电红外传感器为基础室内感应定位系统，此系统可以为智能家居中基于位置智能服务估计出住户位置。本文介绍