RFID复杂事件处理关键技术的研究与改进

RFID复杂事件处理是一个新兴的技术领域,它用来处理大量的简单事件,并从中整理出有价值的事件。RFID事件和传统的事件相比较具有海量性、空间性和时间性、数据不准确性等特征。文中在分析RFID数据特点的基础上,对RFID复杂事件处理的关键技术进行研究和改进,主要介绍RFID数据的清洗和事件检测技术。对于RFID数据清洗部分,提出了多层次过滤的方法使得到的数据更接近真实情况,而事件检测方面则提出了局部检测和全局检测相结合的方法对相关数据进行检测以得到更有意义的数据供上层应用使用。最后,对RFID复杂事件处理的发展趋势做出展望。     

面向制造业的RFID复杂事件处理

在自动数据采集中,如何维持无线射频识别(RFID)技术对海量数据的处理效率极为重要。针对RFID数据的特点以及目前RFID数据处理方法的不足,提出一种基于复杂事件处理的RFID数据处理模型,并提供相关的定义,阐述其功能模块及解决方案。该模型实现了从大量的RFID原始数据中提取出对应用程序有意义的事件。最后以面向制造业的RFID应用为例对基于复杂事件处理技术的RFID数据处理模型进行了研究并说明了其应用优势。     

基于CEP的RFID数据处理模型研究

RFID数据处理技术是近年来射频识别技术应用研究的热点。本文针对RFID数据的特点以及目前RFID数据处理技术的不足,探讨了将复杂事件处理（CEP）技术应用于RFID数据处理的具体技术问题,提出一种基于CEP的RFID数据处理模型,重点对高速缓存cache、事件滤波器以及复杂事件构建器等关键技术进行了研究,对该处理模型的应用进行了讨论。     

分布式RFID复杂事件处理技术的研究

目前RFID复杂事件处理技术的研究主要针对集中式的处理。集中式RFID复杂事件处理技术对于海量RFID数据的处理具有很多局限性,主要表现为网络通讯代价高和处理效率低。针对集中式RFID复杂事件处理存在的问题,本文研究了分布式环境下RFID复杂事件处理的关键算法,采用一种Pull(抽取)类型的数据通讯模型来降低通讯代价,在此基础上提出了两种分布式的RFID复杂事件处理算法。实验结果表明,本文提出的分布式RFID复杂事件处理算法比集中式复杂事件处理算法更有效。     

复杂事件处理技术在RFID中间件中的研究

事件处理是RFID中间件的核心功能之一.本文介绍了利用分层设计思想,并结合RFID中间件的数据特征,将复杂事件处理技术引入REID中间件,设计了一种事件处理模型,把事件划分为多个抽象层次,有效地解决了RFID中间件事件处理中存在的数据量大,语义信息简单的问题.     

RFID复杂事件处理技术

随着RFID技术的发展,RFID应用正无所不在。通过对RFID数据的深入处理和分析,可以发现更复杂的复合事件和隐含知识,从而有效地支持事件监控、事件预警等先进应用。由于RFID的特殊性,依靠现有的主动数据库技术和数据流管理技术难以实现高效的RFID事件检测和处理。分析了RFID数据的特点,归纳和总结了RFID复杂事件处理的最新技术,讨论了一些亟待解决的新问题,主要有RFID数据清洗方法、以数据为中心的检测技术、以事件为中心的检测技术,以及复杂事件处理系统等,并对今后的研究重点进行了展望。     

基于有色网的RFID复杂事件检测模型的研究与分析*

摘 要: 复杂事件处理技术是射频识别数据管理的有效技术之一,越来越受到业界的广泛关注。针对RFID数据的特性以及目前几种复杂事件检测模型的不足,在原有基于Petri网模型的基础上,通过扩展和改进提出了一种基于有色网的RFID事件检测网EDN,对事件操作符进行了形式化和图形化的描述,建立了复杂事件表达式的层次结构模型,并分析了复杂事件表达式中的冲突算法,给出了RFID事件的资源回收机制,提高了RFID事件的处理能力。通过实验证明了该模型的正确性和有效性。     

多维度的RFID复杂事件处理优化算法研究

复杂事件处理是RFID领域的一项关键技术,然而当前复杂事件技术处理的原始事件是建立在Tag ID相同的情况,且只能含有单一属性.针对当前算法研究的局限性,现提出多维度RFID复杂事件处理优化算法(SIMOA).将复杂事件处理从原始的Tag ID相同情况扩展到通用的关系运算模型上,并通过将中间结果网状传递的方法,减少了状态更新冗余,极大的提高了复杂事件的处理性能.此外,编写了仿真程序进行了相关的对比实验,验证了算法的有效性.     

原始RFID数据流上复杂事件处理研究

一般的RFID复杂事件检测是建立在经过数据清洗的数据模型上,但RFID数据清洗往往代价较高且目的单一,更为影响效率的是其数据清洗步骤和复杂事件处理步骤需要扫描数据流两次.针对这些问题,提出直接在原始RFID数据流上进行复杂事件处理,将数据清洗步骤与复杂事件处理步骤相结合的方法,并设计出了集成此方法的复杂事件处理引擎架构,最后编程实现了上述架构的处理引擎.通过大量对比实验分析验证了该方法的正确性与高效性.     

基于复杂事件处理机制的RFID数据流处理方法

射频识别（RFID）数据流处理技术中基于复杂事件处理机制（CEP）的方法受到业界广泛关注。针对射频识别数据的特点以及目前射频识别复杂事件处理方法的不足,通过扩展和改进高效模式匹配算法Rete,提出了复合事件处理方法ERD。该方法实现了事件检测机制与中间结果共享机制的有机统一,从而达到了提高系统整体检测效率的目的。仿真实验证明该方法具有较好的效果。     

Optimization Techniques for RFID Complex Event Processing

One research crucial to wider adoption of Radio Frequency Identification(RFID) technology is how to efficiently transform sequences of RFID readings into meaningful business events.Contrary to traditional events,RFID readings are usually of high volume and velocity,and have the attributes representing their reading objects,occurrence times and spots. Based on these characteristics and the Non-deterministic Finite Automata(NFA) implementation framework,this paper studies the performance issues of RFID com...     

A lightweight and extensible Complex Event Processing system for sense and respond applications

Complex Event Processing (CEP) is considered as a promising technology for enabling the evolution of service-oriented enterprise systems towards operational aware systems. CEP effectively supports the implementation of “sense and respond” behaviours, as it enables to extract meaningful events from raw data streams originated by sensing infrastructures, for enterprise processes and applications consumption. This paper proposes a novel CEP engine conceived with ease of use, extensibility, portability, and scalability requirements in mind. More specifically, we propose a Lightweight Stage-based Event Processor (LiSEP) based on a layered architectural design. Thanks to the adoption of Staged Event-Driven Architecture principles, core event processing logic is decoupled from low-level thread management issues. This results in an easy-to-understand and extensible implementation while testing results show performance scalability. We report on the carrying out of a case study on dangerous goods monitoring in maritime transport. The objective of the case study is to develop a Proof of Concept application leveraging on LiSEP capabilities in sensor and RFID events processing for monitoring and alerting purposes.     

Complex RFID event processing

Advances of sensor and radio frequency identification (RFID) technology provide significant new power for humans to sense, understand and manage the world. RFID provides fast data collection with precise identification of objects with unique IDs without line of sight, thus it can be used for identifying, locating, tracking and monitoring physical objects. Despite these benefits, RFID poses many challenges for data processing and management: (i) RFID observations have implicit meanings, which have to be transformed and aggregated into semantic data represented in their data models; and (ii) RFID data are temporal, streaming, and in high volume, and have to be processed on the fly. Thus, a general RFID data processing framework is needed to automate the transformation of physical RFID observations into the virtual counterparts in the virtual world linked to business applications. In this paper, we take an event-oriented approach to process RFID data, by devising RFID application logic into complex events. We then formalize the specification and semantics of RFID events and rules. We discover that RFID events are highly temporal constrained, and include non-spontaneous events, and develop an RFID event detection engine that can effectively process complex RFID events. The declarative event-based approach greatly simplifies the work of RFID data processing, and can significantly reduce the cost of RFID data integration. This work was done by F. Wang while working at Siemens Corporate Research. This work was done by S. Liu while visiting Siemens Corporate Research.     

基于复杂事件处理技术的RFID门票系统设计

本文设计开发了基于RFID技术的电子门票管理系统,并采用复杂事件处理技术对RFID系统中的大量分散数据进行分析处理。介绍了系统的结构,给出了基于J2EE技术和软构件技术后台的管理系统流程,并详细分析了RFID电子门票应用的系统软件平台。调试结果表明该方案是可行的,实现了系统要求的功能。     

Event Processing Support for Cross-Reality Environments

Complex event processing (CEP) is an essential functionality for cross-reality environments. Through CEP, we can turn raw sensor data generated in the real world into more meaningful information that has some significance for the virtual world. In this article, the authors present DejaVu, a general-purpose event processing system built at ETH Zurich. SmartRFLib, a cross-reality application, builds on DejaVu and enables real-time event detection over RFID data streams feeding a virtual library on second life.     

基于内存受限的RFID复杂事件处理优化算法 *

复杂事件处理是RFID数据管理的关键技术,由于受到内存的限制,海量实时的RFID原始流数据处理 的中间结果部分只能存储在外存中,会产生内存瓶颈,严重限制了大规模RFID的部署。为此,提出了B+-树 分时优化索引（BIOT）的复杂事件处理算法。在内存受限的情况下,将数据流按时序进行分割,且用B+-树进 行区间分块索引,之后利用RFID数据流统计分布特性进行复杂事件查找与匹配,避免了频繁搜索外存,极大地 降低了I/O开销并提高了吞吐量。此外,进行了相关的对比实验,验证了算法的有效性。