快速检测RFID复制标签的算法研究

针对大型的RFID系统中使用标签ID无法识别具体复制标签的问题,提出了一种快速检测复制标签的CTDA算法。首先,标签内存储[k]个哈希函数,标签在接收到阅读器的查询帧后多次回复阅读器构造虚拟克鲁姆过滤器,找到阅读器通信区域内的标签集合[M];然后,[M]中标签通过多轮哈希运算使得阅读器构建时隙状态向量,目的是给每个标签分配单一时隙;最后,标签向阅读器回复10 bit信息,阅读器通过检测各个时隙是否由单一时隙变成冲突时隙来判断标签是否受到复制。经过仿真分析,证明该算法在执行时间上优于Bu K提出的GREAT算法和Qiao Yan提出的轮询协议RIP算法。     

大规模RFID系统中一种能量有效的丢失标签快速检测算法

在基于主动式标签构建的RFID系统中,如何以能量有效的方式检测出丢失标签是一个重要的研究问题.针对多阅读器RFID系统,首次提出一种基于虚拟布鲁姆过滤器的丢失标签检测算法BMD,能够以较低的能量开销快速地检测出丢失标签.算法的核心思想是让标签在一个查询帧中对RFID阅读器进行多次回复,并基于回复信息构造若干"虚拟"布鲁姆过滤器来进行丢失标签检测.理论分析和仿真结果均表明了BMD算法的有效性.相比于传统的基于标签标识号收集的检测方法,BMD算法的能耗要低一个数量级,算法执行时间减少了最高达52%;相比于当前最好的单阅读器丢失标签检测算法IIP,BMD算法的能耗要低两个数量级以上,并且算法执行时间减少了最高达80%.     

基于CSMA-CA机制的P-GFSA防碰撞算法设计

RFID系统由标签和阅读器组成,往往标签的数量远远大于阅读器,这样就容易产生标签碰撞问题。因此,标签防碰撞算法的性能直接决定了RFID系统中阅读器识别标签的能力和采集数据的速度。在分析了传统防碰撞算法的基础上,本文提出一种基于CSMA-CA机制的预分组GFSA防碰撞算法,并在有源RFID系统上实现。经过测试,该算法适合有源RFID系统,在大量标签处于动态的环境下,性能好于传统算法。     

物联网中基于RFID的移动标签定位方案

当前基于RFID的定位系统无法使用异构移动阅读器按照分布式策略定位移动标签,且定位精度低下。针对这种情况,提出了LSMT-RFID系统。该系统使用一组异构移动式RFID阅读器来定位移动RFID标签,移动阅读器通过时间约束交错过程展开合作,附近的阅读器通过共享询问信息来相应地估计标签位置,并使用主动和被动协议来确保位置信息的及时传输。基于ns-3的仿真实验来评估方案的定位能力,重点考察了平均定位误差和定位延时。实验结果表明,本方案能实现有效定位。     

一种单阅读器移动RFID系统性能评估方法

中小型区域RFID标签的识别通常采用阅读器网路实现,因为只有多阅读器才能静态实现阅读器对所有待识别标签的全覆盖。但这种方法面临阅读器使用成本高,阅读器间碰撞,标签识别率低等问题。为改善上述问题,提出一种运用于中小型区域的单阅读器移动RFID系统性能评估方法,该方法以标签丢失率和全识别圈数作为性能指标,在单阅读器移动RFID系统中对已有的静态防碰撞算法的性能进行评估。实验通过判断当前时隙类型确定阅读器是否成功识别标签,每消耗1个时隙阅读器位置调整一次使得信号区及其区内标签重新确定,直至阅读器结束标签识别任务。仿真结果表明该方法能很好地对各种已有标签算法在中小型区域的RFID标签识别环境中的性能进行有效评估,同时提高RFID系统效率。     

基于混合粒子群的RFID网络的优化部署*

在RFID网络系统中,贴有标签的物品可能随机地布置着,针对如何有效地放置阅读器,使得阅读器可以读取多个标签信息同时减小冲突的问题,建立了RFID网络系统的优化模型,提出了一种混合粒子群算法来优化部署阅读器的位置。实验结果表明,混合粒子群算法分别比传统的粒子群(PSO)和遗传算法(GA)在收敛速度和寻优能力上具有更好的性能,体现出混合粒子群算法的优越性。     

基于分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法研究

在RFID系统中,由标签引起的冲突一直是影响RFID系统性能的重要因素.为了进一步提高RFID系统中电子标签的识别效率,在对现有的ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进的分组动态帧时隙ALOHA算法.该算法通过改变标签分组的方法提高了阅读器识别标签的效率.当标签数量大于256时,该算法能有效地减少阅读器的识别时间,提高了RFID系统的标签识别效率.仿真结果表明:当标签数为1000时,该算法比基本帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法所用时隙数分别减少了43％和39％.     

轻量级RFID标签组证明协议

目前,RFID（射频识别）技术已大量应用于物品识别、供应链管理、电子票证等领域。为向第三方证明一组RFID标签已被阅读器同时扫描过,针对低性能标签,提出了一个基于ElGamal加密方案的轻量级RFID标签组证明协议。该协议执行时,阅读器首先与主标签进行认证,然后转发主标签的部分输出信息至标签组中的第一个标签,该标签对输入信息进行哈希运算后,再产生输出信息并由阅读器转发至第二个标签。第二个标签再对输入信息进行哈希运算,其输出再被阅读器转发至第三个标签。此过程重复执行,直至标签组中最后一个标签的输出信息被阅读器转发回主标签。最后,阅读器记录所有标签的输出信息并形成标签组证明,该证明可交由第三方验证。所提出的协议需要阅读器执行ElGamal加密算法,主标签执行轻量级对称加密运算,而标签组中的所有普通标签只需执行哈希运算。经分析,所提出协议满足相应安全要求,且性能优于对比协议。     

RFID系统的冗余阅读器消除改进算法I-RRE

针对RFID系统的RRE（Redundant Reader Elimination）算法和LEO（Layered Elimination Optimization）算法的不足,提出了一种I-RRE（Improvable-Redundant-Reader Elimination）算法。该算法增加候选holder,优先开启阅读器射频范围内的标签候选holder为0的阅读器,达到冗余阅读器数目最大化、工作阅读器数目最小化的目的。利用随机产生的RFID系统网络来模拟现实RFID系统环境,该环境根据参数不同的阅读器以及标签数量来模拟不同的场景,最后对冗余阅读器改进算法与其他算法对比分析。     

ECC结合轻量级Hash函数的RFID系统安全认证方案

针对植入式RFID系统的安全性和资源约束问题,提出一种基于椭圆曲线密码(ECC)和轻量级Hash函数的双向认证方案。在标签与阅读器之间进行通信时,首先利用椭圆曲线离散对数法对阅读器身份进行认证和验证;然后使用Quark轻量级哈希算法的椭圆曲线数字签名算法对标签身份进行认证和验证,减少了密钥和公钥的数据量,从而降低了计算量。实验结果表明,相比传统方案,本文提出的认证方案能有效抵抗与植入式RFID系统相关的攻击,安全等级更高。此外,该方案还降低了约48%的通信开销和24%的内存空间需求。     

大数据可用性的研究进展

信息技术的迅速发展催生了大数据时代的到来.大数据已经成为信息社会的重要财富,为人们更深入地感知、认识和控制物理世界提供了前所未有的丰富信息.然而,随着数据规模的增长,劣质数据也随之而来,导致大数据质量低劣,极大地降低了大数据的可用性,严重困扰着信息社会.近年来,数据可用性问题引起了学术界和工业界的共同关注,开展了深入研究,取得了一系列研究成果.本文介绍数据可用性的基本概念,讨论数据可用性的挑战与研究问题,综述数据可用性方面的研究成果,探索大数据可用性的未来研究方向.     

A Taxonomy of Dirty Data

Today large corporations are constructing enterprise data warehouses from disparate data sources in order to run enterprise-wide data analysis applications, including decision support systems, multidimensional online analytical applications, data mining, and customer relationship management systems. A major problem that is only beginning to be recognized is that the data in data sources are often dirty. Broadly, dirty data include missing data, wrong data, and non-standard representations of the same data. The results of analyzing a database/data warehouse of dirty data can be damaging and at best be unreliable. In this paper, a comprehensive classification of dirty data is developed for use as a framework for understanding how dirty data arise, manifest themselves, and may be cleansed to ensure proper construction of data warehouses and accurate data analysis. The impact of dirty data on data mining is also explored.     

数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

大数据技术应用与研究的新视角

伴随着人类进入大数据时代,大数据在彰显出巨大应用价值的同时,也凸显出数据可用的科技问题。如何解决数据可用带来的挑战,成为各国政府和学界高度关注的问题。目前,针对大数据的可用性研究刚刚起步,对大数据可用性进行了探讨,并就数据可用性的研究前景进行了展望。     

数据提取、转换和装载技术研究

来自企业操作环境的数据是数据仓库的数据源，通过提取、转换、装载填充数据仓库，对数据提取、转换与装载技术进行了研究与实践。对数据提取、转换与装载要解决的问题进行了详细论述并提出了相应的解决方法，并以MS SQL Server2000为例，介绍了可用于析取数据的一些工具。在此基础上，以电信行业话单数据载入数据仓库为实例，就如何实现各步骤进行了详细说明，提出了在数据提取、转换与装载过程中需注意的一些问题。     

数据仓库系统中源数据的提取与集成

人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展，而在建设数据仓库的过程中非常关键的一步就是从事务数据库或其它的数据源中抽取和集成原始数据。本文在对数据集成方法和数据获取中可能碰到的问题进行全面分析的基础上，较为详细地介绍了我们自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中源数据提取与集成工具的设计与实现．     

基于时效规则的数据修复方法

数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不准确的数据,精确恢复其时间戳是困难的,但可以依据一定的规则对其时间先后顺序进行还原恢复,满足数据清洗及各类应用需求.在数据时效性应用需求分析的基础上,首先明确了属性的时效规则相关概念,对属性的时效规则等进行了形式化定义;然后提出了基于图模型的时效规则发现以及数据时序修复算法;随后,对相关算法进行了实现,并在真实数据集上对算法运行效率、修复正确率等进行了测试,分析了影响算法修复数据正确率的一些影响因素,对算法进行了较为全面的分析评价.实验结果表明,算法具有较高的执行效率和较好的时效修复效果.     

数据迁移的一般原则

在应用软件及数据库开发中经常要做数据迁移工作 ,数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中。进行彻底而精确的数据转换应遵循以下关键步骤 :识别源数据、确定数据集成转换的规则以及开发转换规则代码。介绍了数据迁移的一般步骤 ,并提出了从数据转换、选择迁移方法以及从元数据管理的角度评价迁移工具的标准     

软件开发活动数据的数据质量问题

问题追踪系统和版本控制系统等软件开发支持工具已被广泛应用于开源和商业软件的开发中,产生了大量的数据,即软件开发活动数据.软件开发活动数据被广泛应用于科学研究和开发实践,为智能化开发提供支持.然而数据质量对相关的研究和实践有重大影响,却还没有得到足够的重视.为了能够更好地警示数据使用者潜在的数据质量问题,通过文献调研和访谈,并基于自有经验对数据进行分析,总结出了9种数据质量问题,覆盖了数据产生、数据收集和数据使用这3个不同的阶段.进一步地,提出了相应的方法以帮助发现和解决数据问题.发现问题是指加强对数据上下文的理解和通过统计分析及数据可视化发现潜在的数据质量问题,解决问题是指利用冗余数据或者挖掘用户行为模式进行修正.     

基于ETL工具的数据集成和交换的研究

数据的集成与交换,对企业的管理和决策意义重大.数据集成和交换必须解决抽取、转换和加载,但过去的异构系统很难实现,从需求分析、系统设计和系统实现3个方面,设计了一种针对数据抽取、转换和装载(Extract、Transform、Load)的ETL工具.根据ETL工具的综合要求,通过结构化分析需求,构建了系统逻辑模型;设计了...