RFID中間件數(shù)據(jù)處理研究與開(kāi)發(fā).pdf

1、隨著RFID應(yīng)用不斷深入，RFID應(yīng)用越來(lái)越龐大，企業(yè)應(yīng)用程序?qū)FID中間件要求也越來(lái)越高。由于RFID讀寫(xiě)器的特性，導(dǎo)致RFID數(shù)據(jù)流中必然存在漏讀、多讀、臟讀的數(shù)據(jù)，中間件需要對(duì)這些不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，向企業(yè)應(yīng)用程序提供可靠的數(shù)據(jù)。由于RFID應(yīng)用場(chǎng)景變得越來(lái)越復(fù)雜，通過(guò)定制組件的方式也不足以應(yīng)付各種復(fù)雜的情況，這就要求中間件提供更加靈活的方式來(lái)生成含有邏輯的復(fù)雜事件。因此RFID數(shù)據(jù)清理和復(fù)雜事件的檢測(cè)是RFID技術(shù)中亟需解決

2、的關(guān)鍵技術(shù)。 本文對(duì)RFID數(shù)據(jù)清理和事件檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了深入的分析和研究，針對(duì)RFID數(shù)據(jù)中存在的問(wèn)題，提出一個(gè)的RFID數(shù)據(jù)清洗模型PDC（Pipelined Data Cleaning），該模型一共分為五個(gè)層次：Verification、Smooth、Unique、Merge、Semantic，每個(gè)層次分別針對(duì)數(shù)據(jù)的正確性、漏讀、多讀、臟讀和語(yǔ)義分析進(jìn)行處理，并且在每個(gè)層次提出多個(gè)具有不同復(fù)雜度和準(zhǔn)確度的清洗算法，以適應(yīng)不同

3、情況下的應(yīng)用。對(duì)于事件檢測(cè)，本文對(duì)第一個(gè)面向RFID事件的復(fù)雜事件處理系統(tǒng)SASE進(jìn)行了深入的分析和研究，提出對(duì)該系統(tǒng)的優(yōu)化策略，針對(duì)時(shí)間戳亂序的問(wèn)題對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)，擴(kuò)展了該系統(tǒng)，增加了聚合謂詞、分組子句、返回子句。最后在可重構(gòu)RFID中間件的架構(gòu)中，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)出一個(gè)用于RFID數(shù)據(jù)處理體系架構(gòu)。采用組件化設(shè)計(jì)的方法，將基于擴(kuò)展的SASE復(fù)雜事件處理器作為核心組件，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)清理模型PDC中的所有的數(shù)據(jù)處理器，以及對(duì)數(shù)據(jù)處理器的