RFID中间件数据过滤方法研究

【目的】探讨对RFID数据冗余、脏读以及漏读数据进行过滤,整理出上层应用所需要的有效事件的方法。【方法】运用基于时间和次数阀值、数据校验、TDS数据解析以及基于伯努利概率的动态时间窗等方法进行研究设计。【结果】提出3种数据过滤器:冗余过滤器用于处理多读数据,平滑过滤器用于处理脏读数据,基于伯努利的动态自适应平滑算法的漏读数据处理器处理漏读数据,将这3种过滤器依次组合,组成数据过滤模型,最终构成数据过滤方法。【结论】运用这3种过滤器组成的数据过滤模型,能够很好的对RFID原始数据进行过滤,获得上层应用所需要的有效事件。     

基于MBF的船联网RFID数据流清洗算法

针对船联网RFID数据流因存在冗余数据而影响工作效率的问题,在传统布隆过滤器数据清洗算法的基础上构建了矩阵型布隆过滤器模型,提出了一种改进的布隆过滤器RFID冗余数据清洗算法.实验结果表明,数据流越大,算法的数据清洗效果越明显.     

一种有效的多阅读器RFID冗余数据清洗算法

原始RFID阅读数据通常质量不高,可能包含许多异常。提出一种多阅读器RFID冗余数据的清洗方法,设计了3-态识别模型,并证明了该模型下系统的性能最佳。通过贝叶斯原理从观测的条件似然以及未知参数的先验分布获取待估计参数的后验概率分布,设计了带有位置约束的Metropolis-Hastings抽样器(MH-LC);该抽样器通过合并相关约束参数进行高效和精确地清洗RFID原始数据。各种典型干扰条件下的仿真试验表明了方法的有效性。     

一种改进的射频识别数据自适应清洗算法

根据射频识别(RFID)数据特性,对RFID数据自适应清洗算法SMURF进行改进,使其能够更加高效率地处理RFID漏读数据.实验证明,改进后算法较原算法性能更加优越,准确率和稳定性有了进一步提高.     

一种RFID数据中位置参数的Bayes估计方法

RFID设备固有的限制和环境噪声的影响,造成RFID原始数据的不确定性。为了估计RFID冗余数据中位置参数,提出了利用多阅读器观测到的冗余数据反演目标符号位置参数的Bayes方法。该方法以3-态识别模型为基础建立了Bayes推论模型,通过融合监测区域中的先验知识和约束条件,采用Markov Chain Monte Carlo(MCMC)的方法求解Bayes联合概率分布,进而得到符号位置参数的后验概率分布。模拟实验结果表明,符号位置参数的估计方法可以获得较好的效率和准确性。     

基于时序关系的RFID不确定数据清洗算法

RFID原始数据具有海量性和不确定性的特点.通过对不确定数据时序关系的分析,提出了针对不同清洗节点的清洗算法.该类算法打破了传统的基于标签回应次数的方法,在综合考虑RFID数据时间特性的基础上,将RFID数据看成一系列时间序列数据,挖掘数据间的潜在规律.实验表明,该类算法具有很好的可扩展性,有效地提高了数据清洗的准确率.     

基于滑动窗口的RFID数据流多标签清洗算法

RFID数据流清洗技术主要关注的是数据的实时性、完整性和动态性.传统的适应性清洗机制针对的只是单标签的情况,且在调整窗口以保证动态性的情况下丧失了完整性.为此,首先在二项分布模型的基础上提出了一种新的单标签清洗算法,改进和完善了传统的单标签清洗算法;之后提出了基于防碰撞模型的多标签清洗算法,从而形成了一套完整的数据流清洗算法.此外,进行了大量实验,验证了算法的有效性.     

基于FPGA的RFID阅读器

针对现有的RFID阅读器具有体积大和不容易升级的缺点,依据FPGA具有开发简单、静态可重复编程和动态在系统编程的特点,研究了基于FPGA的RFID阅读器,该种阅读器具有结构灵活、体积小、升级容易和方便实现不同的外设接口等优点,阅读器以FGPA芯片为核心,实现了RFID阅读器的各种设备接口,采用串口中断服务程序接收标签的数据信息,LCD显示标签的数据信息.在FPGA集成开发环境中编译、调试和综合,使用专用下载线将程序下载到FPGA芯片中实现其功能.实验结果表明:FPGA可以有效的实现RFID阅读器.该方法不仅缩小了体积,而且降低了功耗,具有广泛的使用价值.     

分布式环境下约束性关联规则的快速更新

研究分布式环境下约束性关联规则更新问题,包括数据库中事务增加和删除2种情况.引入向导集的概念,提出基于全局局部模式的约束性关联规则增量式更新算法DUCAR,其中包括局部约束性频繁项目集更新算法ULFC和全局约束性频繁项目集更新算法UGFC.该算法充分利用原先的挖掘结果提高更新效率,首先从最高维的频繁n项目集进行更新,在更新过程中考虑约束条件,结合剪枝算法,生成较少数量的满足约束条件的候选项目集.将该算法用Java加以实现,采用多组数据对此算法的性能进行测试,并与其他算法作对比实验,实验结果表明,该算法是高效可行的.     

基于布鲁姆过滤器的RFID中间件数据过滤算法设计

RFID（Radio Frequency Identification,RFID）中间件在RFID系统中起着承上启下的作用,数据过滤作为RFID中间件的核心功能,对其算法的研究一直是RFID领域研究的热点与重点。通过对现有过滤算法的分析,提出基于布鲁姆过滤器的数据过滤算法,鲁姆过滤器在空间和时间上有着更低的复杂度,并通过对布鲁姆过滤器算法的分析和仿真,选择了最优的布鲁姆参数,降低了算法的假阳性误判率。     

基于语义的XML数据清洗框架

在XML数据清洗中,模式约束语言提供的信息不能满足准确数据清洗过程对于领域知识的需要;同时,传统的树编辑算法在对XML实例数据进行清洗时,由于缺乏对XML结构信息的语义描述,造成了大量的数据匹配错误.基于此,引入参考本体和领域本体分别对上述问题进行解决,给出了模式约束的度量指标和一个XML结构感知算法,并构建了一个基于语义的XML数据清洗框架.     

“克己复礼为仁”思想研究：概念、关系及路径选择

为解决智慧制造车间工件异常情况的实时监测问题,以及追踪工件加工过程的轨迹,提出基于RFID与复杂事件处理的实时监测方法.基于信息物理融合系统理念构建智慧制造车间的感知环境和定义各类事件模型,采用基于SMURF的综合方法清洗RFID数据,应用复杂事件处理技术监听工件的异常情况,并形成工件实时状态矩阵.仿真实验证明,该系统可以实现预期功能,为智慧制造车间的主动调度提供依据.     

RFID中间件技术研究及应用

RFID中间件是RFID的关键共性技术,屏蔽了RFID设备的多样性和复杂性。研究了RFID中间件技术中的数据过滤、数据聚合和信息传递等关键问题,结合JMX和JMS技术,构建RFID中间件,将RFID中间件技术应用到渔船管理系统中,为解决渔船管理中的套牌问题提供了一套解决方案。介绍的渔船身份识别及系统中数据流的管理系统,可以提高渔船相关部门的管理效率。     

数据清洗技术研究

概括介绍了各种文献中对数据清洗技术-的描述和定义，并简要介绍了几种能自动识别数据集中潜在错误的异常检测的方法，给出了在现实数据集中进行实验的结果，讨论了数据清洗问题未来的研究方向。     

基于改进Rete算法的RFID复合事件检测方法

针对现有RFID复合事件检测方法将复合事件的规则表达式和相应的处理代码绑定在一起,不利于应用系统扩展的弊端,提出了能将二者分离的基于规则引擎的RFID复合事件检测方法.针对传统的规则引擎算法——Rete算法会缓存大量的部分匹配结果,而RFID事件通常具有时间约束的特点,提出一种基于部分匹配过期的过期数据回收机制,及时删除过期的部分匹配结果,减小计算过程中缓存的压力.仿真测试结果表明,改进的Rete算法有效地缓解了Rete规则网络中缓存的压力,更适用于RFID复合事件检测.