基于RFID技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)信息處理關(guān)鍵技術(shù)研究

牛玉霞　 南通科技職業(yè)學(xué)院 江蘇南通 226007

基于RFID技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)信息處理關(guān)鍵技術(shù)研究

牛玉霞 南通科技職業(yè)學(xué)院 江蘇南通 226007

RFID技術(shù)是目前應(yīng)用較為頻繁的技術(shù)之一，由于其具備非接觸式自動識別、多個標(biāo)簽一同選取以及具有良好的抗干擾能力等優(yōu)點(diǎn)，開始應(yīng)用于商品物流管理、物流信息跟蹤等多個領(lǐng)域，應(yīng)用范圍較廣，效果良好。如今，物流行業(yè)發(fā)展迅速，無論是物品數(shù)量還是物品種類都有所增加，基于RFID技術(shù)建立而成的物聯(lián)網(wǎng)信息處理技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生。本文簡要分析信息融合技術(shù)，同時簡述了以“云”為中心的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方式，分析了如何在物聯(lián)網(wǎng)中實(shí)時進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的理論基礎(chǔ)。以期令RFID技術(shù)得到更為廣泛的應(yīng)用，提高物聯(lián)網(wǎng)信息處理效率。

RFID技術(shù)；物聯(lián)網(wǎng)；信息處理

物聯(lián)網(wǎng)是目前廣泛應(yīng)用的技術(shù)之一，適用于各種類型的應(yīng)用場景，同時與人們的生活息息相關(guān)。因此，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一直是科學(xué)研究的熱點(diǎn)之一。RFID技術(shù)屬于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)感知層技術(shù)，主要用以感知數(shù)據(jù)。該技術(shù)經(jīng)過長時間應(yīng)用，已然成熟，能夠?qū)Υ罅课锲穼?shí)行唯一標(biāo)識。因此被廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)信息處理當(dāng)中。

1　信息融合技術(shù)

1.1物聯(lián)網(wǎng)信息融合理論

所謂信息融合，指在不違背部分準(zhǔn)則的前提下，通過計算機(jī)技術(shù)將多源信息綜合為一體，并對其進(jìn)行分析，是為了令各類型應(yīng)用的分類任務(wù)得以實(shí)現(xiàn)所進(jìn)行的處理過程。依照信息提取水平的不同，可將物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)信息融合技術(shù)下分為四個層次，具體如下：低等水平融合、中等水平融合、高等水平融合以及多級融合。該分類方法中，多級融合是由低、中以及高等水平融合綜合而成。因此，也可將信息融合技術(shù)細(xì)分為三個層級，即數(shù)據(jù)級融合、特征級融合以及決策級融合。針對物聯(lián)網(wǎng)而言，數(shù)據(jù)級融合存在的主要目的是為了將錄入數(shù)據(jù)中的噪聲完全消除。特征級融合以及決策級融合存在的目的則是為了獲得同實(shí)際應(yīng)用相關(guān)聯(lián)且具有應(yīng)用價值的信息。

1.2物聯(lián)網(wǎng)信息融合常用算法

第一，數(shù)據(jù)級融合算法。所謂數(shù)據(jù)級融合指在原始數(shù)據(jù)采集完成之后，對數(shù)據(jù)的融合。其融合特點(diǎn)為所有信息必須保證同質(zhì)，若信息不同質(zhì)，則不得于該層級內(nèi)融合。該階段融合技術(shù)較為常用的融合算法有以下兩種。

（1）加權(quán)平均法。與其他算法相比，該算法最為簡單，無需借助其他步驟，便能對傳感器所獲取的信息實(shí)施線性加權(quán)平均，從而預(yù)估處于運(yùn)動狀態(tài)下的目標(biāo)運(yùn)動軌跡某一定點(diǎn)的坐標(biāo)位置。然而，利用該算法進(jìn)行融合之后，對比度相對較低，而且不可使用增大權(quán)重的方法向用戶反映部分信息是否具有突出作用。

（2）特征匹配法。該方法主要是通過兩種信息特點(diǎn)之間的匹配關(guān)系完成圖像之間配準(zhǔn)映射轉(zhuǎn)換的建立，最為常用的便是ICP算法。可通過對真集合的方式進(jìn)行改善，通過對無誤差使用危險性最優(yōu)化的算法直接完成最小化操作。同傳統(tǒng)ICP方法相比，該方法具有數(shù)據(jù)處理速度快，且精確度高，收斂區(qū)間擴(kuò)大等多個優(yōu)點(diǎn)。

第二，決策級融合算法。決策級融合指預(yù)處理不同質(zhì)數(shù)據(jù)、可信度分配以及識別與提取特征值時所建立的最佳決策。該級別融合可有效融合傳感器所收集的數(shù)據(jù)，同時對融合之后的結(jié)果實(shí)施分析以及判定，建立決策與建議。同之前級別的融合相比，該級別融合屬于信息融合的最佳層次，具有良好的容錯性、適用范圍較廣。使用較為頻繁的識別方法為專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)是由推理設(shè)備、知識庫以及解釋設(shè)備等共同組成。專家系統(tǒng)分類較多，基于的標(biāo)準(zhǔn)也各不相同，如有以規(guī)則為基礎(chǔ)建立的專家系統(tǒng)，以框架為基礎(chǔ)建立的專家系統(tǒng)等。就目前而言，大部分決策級融合算法所使用的系統(tǒng)為專家系統(tǒng)。

2　云計算物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理

2.1常見數(shù)據(jù)模型及建模思想

RFID數(shù)據(jù)模型的建立，直接影響了基層RFID原始數(shù)據(jù)存儲以及顯示的方式，同時也會對系統(tǒng)整體形成明顯的影響。因為RFID相關(guān)應(yīng)用規(guī)模相對較大，而且往往容易產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)呈分布式的存儲于各個組織當(dāng)中。因此需要效率更好的軟件，“云”便是選擇之一。工作人員在設(shè)計模型過程中，需將上述因素均納入考慮范圍之內(nèi)。較為常見的RFID數(shù)據(jù)模型有以下兩種。

（1）DRER模型。DRER，又稱動態(tài)管理ER模型，該模式為西門子RFID系統(tǒng)中間部分所使用RFID數(shù)據(jù)模型。該模式對數(shù)據(jù)管控可能使用的實(shí)體轉(zhuǎn)化為靜態(tài)，或是呈現(xiàn)動態(tài)的實(shí)體，具體內(nèi)容包括Obcejt、Reader、Location以及Transaction，將實(shí)體之間的交換轉(zhuǎn)變?yōu)橐誀顟B(tài)為基礎(chǔ)形成的動態(tài)關(guān)系或是以時間為基礎(chǔ)的動態(tài)關(guān)系。DRER不僅能夠完成實(shí)體與實(shí)體之間聯(lián)系的定義，同時也建立了如何對數(shù)據(jù)實(shí)施篩選的規(guī)則引擎，使得系統(tǒng)更為智能化。能夠自行對底層系統(tǒng)所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、過濾以及處理，從而將所有原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)運(yùn)行需要的數(shù)據(jù)，同時也能為上層應(yīng)用提供追蹤以及追溯功能。

（2）RFID-Cuboid模型。該模型的建立是對某一獨(dú)立在早期運(yùn)動過程中會成組進(jìn)行移動的物體的觀察，組內(nèi)任意物品的記錄均能組合生成為一條記錄。同DRER對比，RFID-Cuboid模型屬于成靜態(tài)的模型，用以挖掘數(shù)據(jù)。并非屬于動態(tài)的模型。該模型共分為4個模塊，分別為Fact、Measurement、Map以及Stay。其中，F(xiàn)act模塊同DRER模型當(dāng)中Obcejt與Location表功能基本一致，都記錄了關(guān)于物品完整的初始數(shù)據(jù)信息。然而，該系統(tǒng)使用Stay表以及Map表完成對數(shù)據(jù)的壓縮。Stay表是因物品呈成組移動方才存在，可以將組這一概念引入，把從屬于同一組內(nèi)的物品記錄統(tǒng)一壓縮為一條記錄。Map表則可以實(shí)現(xiàn)組與組之間物品的映射，借此體現(xiàn)組內(nèi)物品的細(xì)化。該系統(tǒng)最為明顯的特點(diǎn)與優(yōu)勢是其支持用戶進(jìn)行統(tǒng)計類或是路徑類的查詢工作，在引入gid概念以及Map表基礎(chǔ)之上，用戶能夠搜索指定物品當(dāng)前的路徑信息，在Measurement表的支持下，用戶可直接利用搜索獲取有關(guān)類型的統(tǒng)計信息。

圖1　 數(shù)據(jù)視圖模型

通過對上述兩種模型進(jìn)行分析，可知RFID數(shù)據(jù)模型設(shè)計的思想如下：第一，物品同RFID必須保持對應(yīng)。但是過程同RFID閱讀設(shè)備之間并不存在特殊關(guān)系，可以對其進(jìn)行動態(tài)的改變。但通常情況下，兩者關(guān)系較為固定。過程可利用RFID閱讀設(shè)備標(biāo)記物品流入過程的實(shí)際時間以及流出過程的實(shí)際時間。第二，該波形不僅有權(quán)利獲取初始RFID數(shù)據(jù)，同時也擁有權(quán)限取得一定量同上層業(yè)務(wù)邏輯有關(guān)的數(shù)據(jù)，尤其是有關(guān)RFID便簽實(shí)際流向的訂單信息以及物品發(fā)放與收取的有關(guān)信息。第三，應(yīng)用RFID系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，往往某一過程不會將打包裝箱以及拆包拆箱的操作一同記錄。故而，相同過程僅僅記錄某一獨(dú)立物品的打包操作或是拆包操作。第四，系統(tǒng)組織內(nèi)往往包含有數(shù)個處理過程，組織能選擇將部分處理過程對外暴露，或是把該組織的處理壓縮為一個過程。凡是組織選擇對我暴露的處理過程中都可以視為獨(dú)立處理的過程，過程標(biāo)識具有唯一性。第五，“云”的使用。“云”是一種能夠完成自我維護(hù)或是便于維護(hù)人員維護(hù)與管理的一種為虛擬狀態(tài)資源，通常需要集合大量服務(wù)器，如計算服務(wù)器、寬帶資源以及存儲服務(wù)器等，將其統(tǒng)一存儲于某一位置，則該位置便是“數(shù)據(jù)中心”。同時，用戶通過專業(yè)的軟件可直接對數(shù)據(jù)中心內(nèi)的內(nèi)容進(jìn)行訪問與管理。由于管理軟件本身具有一定智能性，加之部分資源能夠?qū)崿F(xiàn)自我維護(hù)，所以維護(hù)工作大大減輕。

云計算具有以下優(yōu)點(diǎn)：其一，規(guī)模大。“云”集合了大量服務(wù)器，使其具有極強(qiáng)的計算能運(yùn)算能力。其二，高可靠性。“云”可以運(yùn)用數(shù)據(jù)多副本容錯，或是計算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)相互轉(zhuǎn)化等措施，使得云計算所得結(jié)果得到保證。其三，虛擬化。無論是企業(yè)，還是用戶均能于任何位置通過任何終端獲取“云”的服務(wù)。應(yīng)用軟件在“云”內(nèi)某一部分運(yùn)行，但用戶無需確認(rèn)應(yīng)用運(yùn)行的實(shí)際所在位置，僅需借助筆記本或是PDA等終端，便能通過網(wǎng)絡(luò)自“云”端獲取各類型服務(wù)。由于“云”具備上述優(yōu)點(diǎn)，大部分企業(yè)開始通過云計算進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理，以提高數(shù)據(jù)處理速度，同時保證數(shù)據(jù)處理的正確性。

2.2數(shù)據(jù)模型建立思想

所謂數(shù)據(jù)視圖，指從一個或是多個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫表中按照用戶的實(shí)際需要而建立的虛擬數(shù)據(jù)表格，其設(shè)計與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫基本相同，也可以使用E-R圖表用意表示模型。

數(shù)據(jù)模型圖基本如圖1所示，其含有如下實(shí)體：處理過程、組織以及物品。具體關(guān)系如下：第一，多個處理過程從屬于相同組織，關(guān)系表示為1：n。第二，過程同過程存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，關(guān)系表示為1：n，其中包含有抽象過程同實(shí)際過程中的關(guān)聯(lián)以及前向處理工程同后向處理工程之間的區(qū)別。第三，物品同物品之間存在包含關(guān)系，關(guān)系表示為1：n。針對物品打包操作以及拆包操作，均需從時間屬內(nèi)進(jìn)行抽取。第四，處理過程同物品之間呈觀測關(guān)系，關(guān)系表示為1：n，包含有四個屬性：開始時間、結(jié)束時間、目的過程以及源過程。用以表示物品流入就出處理過程的時間。

3 物聯(lián)網(wǎng)中實(shí)時數(shù)據(jù)處理。

物聯(lián)網(wǎng)主要通過建造實(shí)施數(shù)據(jù)感知以及處理系統(tǒng)模型完成對數(shù)據(jù)的實(shí)時處理，數(shù)據(jù)獲取是否及時取決于能夠及時獲取有關(guān)數(shù)據(jù)并及時進(jìn)行處理。RFID技術(shù)主要負(fù)責(zé)獲取數(shù)據(jù)，同時對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并將處理結(jié)果及時上傳至應(yīng)用服務(wù)端內(nèi)。RFID是構(gòu)成RFID數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的重要部件之一，傳感設(shè)備獲取數(shù)據(jù)之后，需通過中間件的處理以及分析之后，方能傳輸至上層供其所用。大部分中間件結(jié)構(gòu)均需利用數(shù)據(jù)采集接口手機(jī)RFID閱讀設(shè)備讀取成功的數(shù)據(jù)，之后對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行層次化處理，如數(shù)據(jù)清洗、融合以及對復(fù)雜時間的檢測等。若存在不含有任意語義信息的初始RFID數(shù)據(jù)，可對其進(jìn)行轉(zhuǎn)化，使其成為上層應(yīng)用程序能夠直接使用的數(shù)據(jù)，供應(yīng)用服務(wù)端內(nèi)進(jìn)行處理。處理數(shù)據(jù)過程中，在保證系統(tǒng)實(shí)時性的同時，還需要保證數(shù)據(jù)的完整性。具體可通過如下方式保證數(shù)據(jù)的實(shí)時性以及完整性。

圖2　 數(shù)據(jù)緩沖隊列管理類

3.1數(shù)據(jù)完整性的主要類

數(shù)據(jù)完整性主要類共有以下幾種核心類。Integrity Validator類和DateQueueManager類。該核心類主要運(yùn)用于數(shù)據(jù)緩沖隊列管理當(dāng)中，針對各個獲取的墊帶實(shí)施數(shù)據(jù)緩沖。具體類圖如圖2所示，利用addDate函數(shù)將所獲取的數(shù)據(jù)添加于對應(yīng)的隊列當(dāng)中，而timeCheck函數(shù)則負(fù)責(zé)對各個函數(shù)時效性進(jìn)行檢測。getDataQueue函數(shù)同addDateQueue函數(shù)則負(fù)責(zé)對隊列進(jìn)行操作。

3.2數(shù)據(jù)完整性驗證算法

過程在對RFID進(jìn)行處理過程中，應(yīng)保證在短時間內(nèi)完成對過程中所產(chǎn)生數(shù)據(jù)的完整性進(jìn)行調(diào)整。通過系統(tǒng)內(nèi)所有約束條件對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查驗證，以此確認(rèn)過程內(nèi)物品是否發(fā)生了物品異常問題。完整性驗證的順序應(yīng)按照約束條件所具有的遞進(jìn)關(guān)系邏輯，即首先進(jìn)行QTVconstraint檢測，其次實(shí)施UNQconstraint檢測，最后完成CTMconstraint檢測。

因為RFID數(shù)據(jù)所具有的流特性，所以，數(shù)據(jù)在驗證過程中，RFID所搜集的數(shù)據(jù)需要緩沖時間。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)作時，物品流動于各個過程之間。故而，在處理過程之間，物品需按照訂單的形式發(fā)出，而過程中針對各個接受的訂單建立對應(yīng)的緩沖隊列。并于長度固定的時間窗口中處理物品，即把已經(jīng)獲取的RFID數(shù)據(jù)劃歸于與之對應(yīng)的隊列當(dāng)中，并就目前隊列內(nèi)的數(shù)據(jù)實(shí)施完整性檢測。數(shù)據(jù)完整性算法具體如下：

該算法當(dāng)中，需輸入RFID數(shù)據(jù)集合idSet，過程獲取的訂單列表orderList，訂單數(shù)據(jù)所處的緩沖數(shù)列為quequeList。系統(tǒng)可輸出處理結(jié)果，也可能輸出關(guān)于結(jié)果錯誤及錯誤類型的報告。

4　結(jié)束語

RFID技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理最為重要的技術(shù)之一，在物聯(lián)網(wǎng)中的運(yùn)用極為廣泛，不僅負(fù)責(zé)獲取大量原始數(shù)據(jù)，同時還需對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并將分析結(jié)果傳輸至上層應(yīng)用軟件當(dāng)中，為系統(tǒng)運(yùn)行提供數(shù)據(jù)支持。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用RFID技術(shù)，并將“云”同RFID技術(shù)相融合，大幅提高了物聯(lián)網(wǎng)對數(shù)據(jù)的處理速度，同時也保證了物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理的正確性。

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