一種基于時序關系的非確定性rfid數據處理方法
【專利摘要】本發明公開了物聯網環境中一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理方法。采用自適應的滑動窗口方法調整冗余、非一致性、多讀和漏讀數據的比例。根據非確定性RFID數據在物聯網中的位置與時間的連續性，判斷是否在某些節點缺乏位置信息來區分多讀、漏讀和非完整性數據。在用戶設置的時間間隔內，自動對多讀和冗余數據進行清洗。對漏讀、非一致性和非完整性等非確定性RFID數據進行推斷，根據RFID對象的移動歷史和位置關系來填補漏讀數據，以粗粒度為特征采用父類位置替代非一致性位置，進而推斷RFID對象的停留時間。從而實現非確定性RFID數據的及時處理，達到RFID應用可以對處理后的數據直接進行操作的目的。
【專利說明】一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及物聯網數據處理領域，具體涉及一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理方法。
【背景技術】
[0002]RFID (Radio Frequency Identification,無線射頻識別)是一種非接觸式的自動識別技術，通過無線射頻信號自動識別已貼在目標對象上具有唯一識別符的電子產品標簽，并獲取RFID對象的屬性和位置數據。這種技術作為物聯網的關鍵技術被廣泛應用于商業活動中，RFID應用可以根據對象在不同時期的位置信息(數據血統)來追蹤其歷史軌跡。
[0003]盡管大多數RFID數據是精確的，但由于RFID閱讀方位感知的敏感、干擾、閱讀部件故障和一些環境因素，RFID原始數據往往是不完整的、不精確的，甚至是錯誤的。非確定性RFID數據類型一般為:由于閱讀角度、信號閉塞、信號盲區等因素，難以獲取對象確定位置導致的漏讀數據；由于不同的RFID閱讀器可能存在交叉的閱讀區域，可能存在同一個RFID對象被不同的RFID閱讀器讀取，從而具有不同位置的非一致性數據；閱讀器在閱讀區域可能獲取不存在的信號，這種信號被識別為并不存在的RFID對象，導致的多讀數據；有源的RFID閱讀器可能在不同時間間隔內頻繁地讀取沒有移動的RFID對象，從而產生具有不同時間戳但具有相同位置信息的冗余數據；非完整數據表現為RFID對象數據沒有出現在物聯網中的某些位置，主要原因為RFID對象被偷。
[0004]以上這些問題導致用戶查詢難以直接在非確定性RFID數據上進行操作。用于存儲標簽、閱讀器和時間戳的傳統方法難以有效存儲非確定性RFID數據，不能表達RFID應用的時序特性和位置相關性，導致難以追蹤RFID對象的位置。并且，由于非完整數據、漏讀數據和多讀數據都可能只出現在物聯網中的某些位置，缺乏物聯網中的其他某些位置信息，因而需要區分這幾類數據。

【發明內容】

[0005]為了解決現有技術的問題，本發明的目的是對漏讀、非一致性、多讀和非完整性數據進行有效地存儲、區分、清洗和推斷，為RFID應用提供可直接操作的數據。
[0006]為達成所述目的，本發明提供了一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理方法，該方法的步驟如下。
[0007]步驟I):設計物聯網環境中非確定性RFID數據處理框架。RFID閱讀器從多個數據流讀取RFID數據，根據冗余、非一致性、多讀和漏讀數據的比例，設計自適應的滑動窗口方法調整冗余、非一致性、多讀和漏讀數據的比例。
[0008]步驟2):設計非確定性RFID數據存儲模型。
[0009]步驟3):設計非確定性RFID數據的區分方法。根據多讀、漏讀和非完整性數據在物聯網中的位置與時間的連續性，判斷是否在某些節點缺乏位置信息來區分多讀、漏讀和非完整性數據。以RFID對象參數為特征來區分多讀與被偷對象數據，以消失位置的離散性或連續性及分組情況為特征來區分漏讀與被偷對象數據。
[0010]步驟4):設計非確定性RFID數據清洗方法。在用戶設置的時間間隔內，當RFID應用負載較低時，自動對多讀和冗余數據進行清洗，并自動整理數據庫存儲碎片。
[0011]步驟5):設計非確定性RFID數據推斷方法。對漏讀、非一致性和非完整性等非確定性RFID數據進行推斷，根據RFID對象的移動歷史和位置關系來填補漏讀位置數據，以粗粒度為特征采用父類位置替代非一致性位置，進而推斷RFID對象的停留時間。
[0012]本發明的有益效果是:與現有技術不同，本發明通過對漏讀、非一致性、多讀、冗余和非完整性數據進行有效地存儲、區分、清洗和推斷，可以有效表達RFID應用的時序特性和位置相關性，為對象追蹤等RFID應用提供可直接操作的數據。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0013]圖1為本發明提供的物聯網環境中一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理方法。
[0014]圖2為本發明提供的一種滑動窗口調整方法示意圖。
[0015]圖3為本發明提供的一種以RFID對象參數為特征區分多讀與被偷對象數據的示意圖。
[0016]圖4為本發明提供的一種以消失位置的離散性或連續性及分組情況為特征區分漏讀與被偷對象數據的示意圖。
[0017]圖5為本發明提供的一種根據RFID對象的移動歷史和位置關系填補漏讀數據，進而推斷RFID對象停留時間的示意圖。
[0018]圖6為本發明提供的一種以粗粒度為特征采用父類位置替代非一致性位置的，進而推斷RFID對象停留時間的示意圖。
【具體實施方式】
[0019]為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施例子，并參照附圖，對本發明進一步詳細說明。
[0020]圖1為本發明提供的物聯網環境中一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理框架圖。RFID閱讀器從多個數據流讀取EPC數據，根據已存在閱讀數據的非確定性比例來指定一個滑動窗口 ；然后根據已有的閱讀數據推斷讀取的數據是否存在漏讀數據，存儲RFID對象的電子標簽、位置和時間戳到RFID數據庫中，并進一步修改非一致性數據和清洗多讀和冗余數據。
[0021]圖2為本發明提供的一種滑動窗口調整方法示意圖。當漏讀頻繁發生時(從Pl到p2), Stream A趨向于有一個更大的窗口 ；而當冗余、非一致性和多讀現象頻繁發生時(從p2到p3), Stream C趨向于有一個更小的窗口 ；Stream B是相對適中的,趨向于平衡這2類閱讀。根據漏讀比例，小窗口需要適當放大。根據冗余、非一致性和多讀數據比例，大窗口需要適當減小。采用公式sw=adj*(m*(acra - ral) - n*(acra - ra2))調整滑動窗口。其中，sw為滑動窗口尺寸，acra為用戶可接受的非確定性數據比例，ral為最近的冗余、非一致性和多讀比例，ra2為最近的漏讀比例,adj為可調整的時間間隔和η為ral和ra2的調整參數。[0022]圖3為本發明提供的一種以RFID對象參數為特征區分多讀與被偷對象數據的示意圖。當一個閱讀數據只出現物聯網某一位置時，以多讀對象數據沒有相關參數，而被偷對象數據具有相關參數為依據區分多讀與被偷對象數據。
[0023]圖4為本發明提供的一種以消失位置的離散性或連續性及分組情況為特征區分漏讀與被偷對象數據的示意圖。當RFID對象數據出現超過一次，但沒有出現在某些位置時，以漏讀的RFID對象消失在離散的位置，而被偷的RFID對象消失在連續的位置，且被偷的RFID對象將脫離原來的分組為依據區分漏讀與被偷對象數據。
[0024]圖5為本發明提供的一種根據RFID對象的移動歷史和位置關系填補漏讀數據，進而推斷RFID對象停留時間的示意圖。當對象ol通過位置pl, p2和p3,但在位置p2時未檢測到時，根據與對象ol —起的其他RFID對象都是從位置pl到位置p3必須通過位置p2的特征來推斷對象ol也通過了位置p2，從而以RFID對象的移動歷史和位置關系來填補位置及其停留時間和概率。
[0025]圖6為本發明提供的一種以粗粒度為特征采用父類位置替代非一致性位置的，進而推斷RFID對象停留時間的示意圖。當對象ol從pl到p3，可能被2個不同的閱讀器讀取，從而形成具有2個不同位置p2和p2’的非一致性數據時，根據RFID應用的粗粒度特征，把包含2個不同位置p2和p2’的上一級位置pa替代當前非一致性位置。
[0026]以上所述，僅為本發明中的【具體實施方式】，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉該技術的人在本發明所揭露的技術范圍內，在上述說明的基礎上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。而這些屬于本發明的實質精神所引伸出的顯而易見的變化或變動仍屬于本發明的保護范圍。
【權利要求】
1.物聯網環境中一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理方法，其特征在于該方法的實現步驟如下: 步驟I):設計物聯網環境中一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理框架；RFID閱讀器從多個數據流讀取RFID數據，根據冗余、非一致性、多讀和漏讀數據的比例，設計自適應的滑動窗口方法調整冗余、非一致性、多讀和漏讀數據的比例； 步驟2):設計非確定性RFID數據存儲模型； 步驟3):設計非確定性RFID數據的區分方法；根據多讀、漏讀和非完整性數據在物聯網中的位置與時間的連續性，判斷是否在某些節點缺乏位置信息來區分多讀、漏讀和非完整性數據；以RFID對象參數為特征來區分多讀與被偷對象數據，以消失位置的離散性或連續性及分組情況為特征來區分漏讀與被偷對象數據； 步驟4):設計非確定性RFID數據清洗方法；在用戶設置的時間間隔內，當RFID應用負載較低時，自動對多讀和冗余數據進行清洗，并自動整理數據庫存儲碎片； 步驟5):設計非確定性RFID數據推斷方法；對漏讀、非一致性和非完整性等非確定性RFID數據進行推斷，根據RFID對象的移動歷史和位置關系來填補漏讀位置數據，以粗粒度為特征采用父類位置替代非一致性位置，進而推斷RFID對象的停留時間。
2.根據權利要求1所述的物聯網環境中一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理方法，其特征在于:所述非確定性RFID數據處理包括漏讀、非一致性、多讀、冗余和非完整性數據的存儲、區分、清洗和推斷。
3.根據權利要求1所述的物聯網環境中一種基于時序關系的非確定性RFID數據處理方法，其特征在于:所述步驟2)中非確定性RFID數據存儲模型的數據字典如下: 1)RFID閱讀器表:包括閱讀器編號、名字和所有者； 2)RFID對象表:包括RFID對象編號和類型； 3)位置表:包括位置編號、名字和上一級位置編號； 4)業務表:包括業務編號、類型和說明； 5)閱讀表:包括RFID對象編號、RFID閱讀器編號、時間戳和讀取概率； 6)RFID閱讀器業務情況表:包括RFID閱讀器編號、位置編號、業務編號和停留時間； 7)RFID對象狀態表:包括閱讀器編號、位置編號和停留時間。
【文檔編號】G06K17/00GK103473574SQ201310388218
【公開日】2013年12月25日 申請日期:2013年9月1日 優先權日:2013年9月1日
【發明者】不公告發明人 申請人:湖南人文科技學院