RFID中間件數據處理研究與開發(fā).pdf

1、隨著RFID應用不斷深入，RFID應用越來越龐大，企業(yè)應用程序對RFID中間件要求也越來越高。由于RFID讀寫器的特性，導致RFID數據流中必然存在漏讀、多讀、臟讀的數據，中間件需要對這些不準確的數據進行清洗，向企業(yè)應用程序提供可靠的數據。由于RFID應用場景變得越來越復雜，通過定制組件的方式也不足以應付各種復雜的情況，這就要求中間件提供更加靈活的方式來生成含有邏輯的復雜事件。因此RFID數據清理和復雜事件的檢測是RFID技術中亟需解決

2、的關鍵技術。 本文對RFID數據清理和事件檢測技術進行了深入的分析和研究，針對RFID數據中存在的問題，提出一個的RFID數據清洗模型PDC（Pipelined Data Cleaning），該模型一共分為五個層次：Verification、Smooth、Unique、Merge、Semantic，每個層次分別針對數據的正確性、漏讀、多讀、臟讀和語義分析進行處理，并且在每個層次提出多個具有不同復雜度和準確度的清洗算法，以適應不同

3、情況下的應用。對于事件檢測，本文對第一個面向RFID事件的復雜事件處理系統(tǒng)SASE進行了深入的分析和研究，提出對該系統(tǒng)的優(yōu)化策略，針對時間戳亂序的問題對系統(tǒng)進行了改進，擴展了該系統(tǒng)，增加了聚合謂詞、分組子句、返回子句。最后在可重構RFID中間件的架構中，設計并實現出一個用于RFID數據處理體系架構。采用組件化設計的方法，將基于擴展的SASE復雜事件處理器作為核心組件，設計和實現了數據清理模型PDC中的所有的數據處理器，以及對數據處理器的