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出版者:

作者:严加强 编

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2010-6

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787115221520

丛书系列:

图书标签:

• 通信维修
• 用户终端
• 实训
• 移动通信
• 故障诊断
• 设备维护
• 通信工程
• 实践教学
• 电子技术
• 5G

现代智能家居系统设计与实现 书籍简介 本书深入探讨了构建和部署现代智能家居系统的全过程，从底层硬件选型到高层软件架构，再到底层网络通信协议的优化，为读者提供一套完整、实用的技术蓝图。我们旨在超越简单的设备连接，聚焦于系统层面的集成、数据处理、用户体验优化以及系统的安全防护，使读者能够独立完成复杂、可靠的智能家居项目。 第一部分：智能家居系统基础架构与核心技术 本部分为理解现代智能家居系统的基石。我们首先界定了智能家居的范畴，并详细分析了当前市场主流的系统架构模式，包括中心化、去中心化（边缘计算）以及混合架构的优缺点和适用场景。 1.1 智能家居标准与协议解析： 深入剖析了Matter（连接标准）、Zigbee 3.0、Z-Wave、Wi-Fi HaLow、Thread以及蓝牙Mesh等关键通信协议的工作原理、速率、功耗特性及互操作性挑战。重点讲解了不同协议在传感器网络、控制指令传输中的具体应用案例。此外，我们探讨了如何利用开源协议如MQTT和CoAP进行高效的消息传递和资源受限设备的管理。 1.2 传感器与执行器技术： 系统性地介绍了各类环境感知传感器（温湿度、光照、空气质量、人体存在检测）和执行器（智能开关、调光模块、电机控制单元）的内部工作机制、精度校准方法以及在实际环境中部署的最佳实践。特别关注了MEMS技术在微型传感器中的应用及其对功耗的影响。 1.3 低功耗广域网（LPWAN）在智能家居中的部署： 探讨了LoRaWAN和NB-IoT技术在电池供电设备（如智能水表、远程安防监控）中的集成方案，分析了其覆盖范围、延迟特性与现有Wi-Fi/Zigbee网络的协同工作模式。 第二部分：边缘计算与本地控制平台构建 本部分侧重于提升系统的响应速度、稳定性和隐私保护能力，强调本地化数据处理的重要性。 2.1 嵌入式系统选型与开发环境： 详细对比了树莓派（Raspberry Pi）、ESP32系列、以及NVIDIA Jetson等主流边缘计算平台在智能家居中的适用性。涵盖了Linux（如Debian、Buildroot）和RTOS（如FreeRTOS）的操作系统选择、驱动程序编写与系统固件的OTA（空中下载）更新机制设计。 2.2 本地控制中枢的搭建与优化： 以Home Assistant、OpenHAB等流行开源平台为例，讲解了如何进行深度定制和二次开发。内容包括：使用Docker或Kubernetes部署容器化服务、数据库选型（SQLite、InfluxDB）以实现高效的时序数据存储与查询，以及编写自定义集成（Integration）以接入非标设备。 2.3 实时数据处理与本地自动化逻辑： 阐述了如何利用Node-RED或Python脚本构建复杂的本地自动化流程，处理时间序列数据，实现基于机器学习模型的本地预测控制（如根据历史用电习惯预测峰值负荷）。重点讨论了事件驱动架构（EDA）在确保系统快速响应方面的优势。 第三部分：云服务集成、数据安全与隐私保护 现代智能家居系统离不开云端的支持，本部分聚焦于安全、可靠的云端连接与数据管理。 3.1 云平台对接与数据同步策略： 详细介绍了主流公有云（AWS IoT Core, Azure IoT Hub, 阿里云IoT）的连接认证流程（X.509证书、Token机制）。讨论了数据上传的策略，包括离线缓存机制、数据压缩技术以及保证数据一致性的消息队列设计。 3.2 网络安全防护体系构建： 从设备层到网络层的全面安全加固。内容涵盖：固件加密、安全启动（Secure Boot）、TLS/SSL证书管理、以及入侵检测系统（IDS）在边缘网关上的部署。着重分析了常见的攻击向量（如中间人攻击、拒绝服务攻击），并提供了应对策略，确保用户敏感数据的隔离与加密传输。 3.3 数据合规性与隐私设计： 探讨了GDPR、CCPA等数据保护法规对智能家居系统的影响。讲解了数据最小化采集原则、匿名化处理技术，以及如何设计用户明确授权的数据使用界面，以实现“设计即隐私”的理念。 第四部分：用户体验（UX）设计与高级应用场景 本部分将技术落地到实际应用，关注用户交互的流畅性和系统的智能化程度。 4.1 人机交互界面（HMI）设计： 探讨了移动应用（iOS/Android）、Web界面以及语音助手的集成设计原则。内容涉及：响应式界面设计、用户反馈机制的优化、以及如何通过直观的图形化界面展示复杂的系统状态和能源消耗数据。 4.2 能源管理与优化： 深入讲解了如何通过对家电的用电模型进行精确识别（非侵入式负载监测NILM），实现精细化的能源消耗分析和自动节能调度。包括光伏逆变器、储能系统与智能家居控制系统的集成案例。 4.3 场景联动与情境感知： 超越简单的“如果-那么”逻辑，讲解了如何利用多模态传感器数据（如环境光、声音、运动轨迹）构建更复杂的情境模型。例如，根据用户的作息习惯、室外天气变化和室内活动，自动调节照明色温和新风系统，实现真正的环境自适应。 总结： 本书提供了从理论基础到工程实践的完整路线图，特别强调了系统集成、安全性和高性能本地处理能力。它适合有一定电子电路或软件基础，希望深入理解并构建下一代高可靠性、高隐私性智能家居系统的工程师、高级技术爱好者和研究人员参考使用。通过本书的学习，读者将能够驾驭复杂的异构设备网络，搭建出健壮、智能化的家居生态系统。

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