一种不确定RFID数据流清洗策略

原始RFID数据流含有大量噪声且具有不确定性,必须在使用之前对其进行数据清洗,而清洗策略是清洗质量的保证。提出一种适合不确定RFID数据流的清洗策略。该清洗策略引入了最大熵原理,对待清洗的RFID元组的特征属性进行权重选择,并根据清洗节点的时间消耗以及误差进行清洗成本分析,决策出最佳的清洗方法。仿真实验结果表明,该清洗策略提高了不确定RFID数据流的清洗效率与精度。     

基于CAN 总线和2.4G 无线网络的RFID 收费系统

针对传统基于RS-485总线的射频识别技术(RFID)收费系统具有实时性差和通讯效率低的缺点,提出了一种基于CAN总线和2.4G无线网络的新型RFID收费系统。该系统采用2.4G无线网络环境,使一个CAN节点能够控制六个RFID收费终端的数据传输。应用温度模块获取的数据的无线传输对该系统进行测试,测试结果表明该方案设计的正确性。     

一种基于多阅读器数据冗余的高效RFID数据清洗策略

随着RFID技术的发展,RFID的应用越来越广泛.然而,由于RFID硬件设备固有的限制和环境噪声的影响,造成了RFID原始数据的不确定性,使RFID在很多领域中的应用受到限制.现实应用中的部署环境通常由多个阅读器及大量标签组成,而现有的数据清洗算法大多只针对单个阅读器对标签的读取情况进行研究,因此在真实应用中的效果差强人意.本文综合考虑RFID的数据特性、阅读器和部署环境的先验知识以及具体应用中的约束条件三个方面,提出一种更贴近现实应用的基于多阅读器数据冗余的数据清洗策略LC-INFER(Location-Containment Inference):首先基于贝叶斯推理对数据进行初步清洗,其次结合基于物体间包含关系的平滑技术,并考虑约束条件对数据进行二次清洗以提高数据的准确性,最后部署真实供应链应用环境进行实际测试,并用大量仿真数据集进行模拟测试,验证了本文提出的RFID数据清洗算法的准确性及高效性.     

基于RFID的传感器网络合作式充电和数据收集策略

能量限制是制约无线传感器网络发展的主要瓶颈之一,可充电无线传感器网络的出现对其发展起了巨大的作用.提出了一种基于RFID标签的无线传感器网络合作式无线充电和数据收集策略,根据通信方式的不同,具体提出了TBR和TDC两种方案,通过将网络中的节点进行分簇,并在单个簇内部署簇内移动读取器进行路径移动,对簇内的各个节点进行充电和数据收集;在簇间部署簇间移动读取器收集簇内读取器内的数据,并将数据传输给汇聚节点进行数据处理,通过分簇完成对节点充电和数据收集任务的分层处理.通过仿真验证,其结果表明合作式充电策略可应用在大型区域内部署的网络,并且保证所需的移动读取器数量最少,数据传输至汇聚节点的时延最短,TBR方案与TDC方案有效.     

引入卡尔曼滤波的RFID数据清洗方法

RFID技术现已广泛应用在供应链、制药监管等领域,然而数据的不准确性制约了RFID技术的进一步发展.为提供高质量的RFID数据给高层应用,对RFID原始数据进行清洗十分必要.本文提出一种基于卡尔曼滤波过滤的数据清洗方法KAL-RFID,有效地解决了单个阅读器的消极读和积极读问题以及动态标签跃迁产生的延迟问题.实验结果表明KAL-RFID方法提高了清洗效率,并且得到更准确的清洗结果.     

一种推拉结合的P2P流媒体数据传输调度算法

主要研究P2P流媒体系统的数据传输调度策略对播放延迟的影响,通过分析CoolStreaming模型的单一拉策略和Gridmedia模型的推拉结合策略,指出它们在播放延迟方面的不足,从而提出了一种推拉结合的数据传输策略:在推传输模式下的数据分配策略对节点的播放延迟起到关键作用,给出一个Least-Delay数据分配算法使得接收节点的播放延迟接近最小值,并通过模拟实验验证了该算法的有效性。     

网络丢包环境中基于新息驱动的远程状态估计传输策略设计

由于传感器节点本身携带的能量以及传输距离有限,导致其在无线传感网的应用受到了一定的限制.从降低传感器的电池功耗、延长传输距离这两点出发,针对远程状态观测设计了一种一类基于新息驱动的数据传输策略.利用增加中继节点的方法延长了数据传输的距离,并通过该传输策略控制各节点发送数据的时间,降低整个网络的平均能耗,延长数据传输的距离.此传输策略通过推导一类近似二次性能指标的上界求解以使远程估计精度和节点的电池能耗获得最优的平衡.此外,利用该传输策略能很好地解决无线网络中发生数据丢包、数据无法传输的情况.最后,通过观测一组锂电池放电过程的实验对所提出的策略进行验证,结果表明,该策略能够很好地平衡节点的电池能耗与远程估计的性能.     

基于改进卡尔曼滤波的RFID数据清洗方法研究

采用RFID(radio frequency identification)技术在阅读器和动态电子标签之间进行通信,采集到的数据通常存在大量的脏数据。为更好支持高层应用,必须对原始数据进行清洗。针对标签频繁移动这一特点,将滑动窗口技术引入卡尔曼滤波模型,给出了一种改进的卡尔曼滤波模型,进而提出了一种基于改进卡尔曼滤波的RFID数据清洗方法。该方法在保证数据清洗准确率的基础上能有效解决标签动态跃迁带来的时间延迟问题,从而更加适用于标签频繁移动的场景。实验结果表明,该算法提高了清洗效率及准确率。     

电子设备诊断系统中RFID系统与ZigBee网络混合组网的设计与实现

针对传统的条形码识别管理系统数据实时性差,自动化程度低,以及单一的RFID管理系统因为与服务器的有线通信而受到的诸多限制缺点,提出了一种将搜集电子设备健康信息的RFID射频识别系统整合到ZigBee无线网络中的无线数据传输方案。该方案将RFID阅读器和ZigBee终端集成为ZigBee-RFID节点,可实现两个网络的混合组网。实际测试结果表明,本设计可以使RFID系统和ZigBee网络良好的结合,从而解决传统RFID阅读器布局受限的问题,具有一定的实用性和推广价值。     

电路远程诊断系统中移动数据采集节点设计与实现

针对传统有线数据传输方式在传输距离、安装布线和维护成本等方面的不足,提出了一种应用于电路板远程诊断系统的无线数据传输方案;该方案设计了一种以射频收发芯片nRF9E5作为核心,采用最简外围支持电路,以主动式RFID标签形式实现的移动数据采集节点;实际测试结果表明,该移动数据采集节点能够实现电路板电压数据的无线传输及准确采集,测试结果显示,该节点室外传输距离为55米,室内为75米,传输成功率达到99%,均达到预期标准,具有一定的实用性和推广价值。     

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。     

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。     

X-CleLo: intelligent deterministic RFID data and event transformer

Recently, passive Radio Frequency Identification (RFID) systems have received an increased amount of attention as researchers have worked to implement a stable and reliable system. Unfortunately, despite vast improvements in the quality of RFID technology, a significant amount of erroneous data is still captured in the system. Currently, the problems associated with RFID have been addressed by cleaning algorithms to enhance the data quality. In this paper, we present X-CleLo, a means to intelligently clean and transform the dirty data into high-level events using Clausal Defeasible Logic. The extensive experimental study we have conducted has shown that the X-CleLo method has several advantages over currently utilised cleaning techniques and achieves a higher cleaning and event discovery rate.     

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.     

基于监控对象动态聚簇的高效RFID数据清洗模型

由于RFID(radio frequency identification)技术采用无线射频信号进行数据通信,漏读和多读现象时有发生,降低了其在事件检测中查询结果的准确性.在很多RFID监控应用中,监控物体都是以动态变化的小组为单位进行活动的.通过定义关联度和动态聚簇对各个RFID监控物体所在的小组进行动态的分析,并在此基础上定义了一套关联度维护和数据清洗的模型和算法,通过对图模型进行压缩,提出了基于分裂重组思想的链模型关联度维护策略,提高了维护的时空效率.模拟实验结果表明,该数据清洗模型可以获得较好的效率和准确性.     

RFID网络的数据清理技术

结合RFID网络数据质量和可靠性研究的最新进展,分类和评述了现有的数据清理技术,分析了平滑和判决方法、流水线方法、基于统计的估计方法、完整性约束的方法等。研究表明,针对不同的应用要求,需要多种数据清理技术的组合才可确保RFID阅读可靠性。     

基于有限状态机的RFID流数据过滤与清理技术

为了实现从大量不可靠、冗余的RFID（radio frequency identification）流数据中提取有效信息,提高RFID系统中数据的质量,提出了一种基于有限状态机的RFID 流数据过滤与清理方法.实验结果表明：该方法能够有效过滤系统外标签数据,清理系统内部冗余标签数据,筛选有效标签数据,并能够降低漏读、误读带来的风险.最后,利用地理信息系统的可视化技术,将过滤与清理结果展示在地图上.     

基于伪事件的RFID数据清洗方法

传统的基于事件驱动的滑动窗口清洗方法只能处理理想的匀速RFID数据流,然而在实际应用中处理非匀速数据流时却会产生较大的输出延迟.为了解决滑动窗口清洗方法的输出延迟和海量中间数据,提出了一种基于伪事件的数据清洗方法PSCleaning.该方法通过在滑动窗口中增加伪事件处理机制,有效地减小了数据的输出延迟;通过对错读和重复读进行的一次性处理,明显缩减了数据量,提高了数据清洗的效率.