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，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)中實時進行數(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罅课锲穼嵭形ㄒ粯?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，通過計算機技術(shù)將多源信息綜合為一體，并對其進行分析，是為了令各類型應(yīng)用的分類任務(wù)得以實現(xiàn)所進行的處理過程。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施線性加權(quán)平均，從而預(yù)估處于運動狀態(tài)下的目標(biāo)運動軌跡某一定點的坐標(biāo)位置。然而，利用該算法進行融合之后，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?？赏ㄟ^對真集合的方式進行改善，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)間擴大等多個優(yōu)點。

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)管控可能使用的實體轉(zhuǎn)化為靜態(tài)，或是呈現(xiàn)動態(tài)的實體，具體內(nèi)容包括Obcejt、Reader、Location以及Transaction，將實體之間的交換轉(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不僅能夠完成實體與實體之間聯(lián)系的定義，同時也建立了如何對數(shù)據(jù)實施篩選的規(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立在早期運動過程中會成組進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表則可以實現(xiàn)組與組之間物品的映射，借此體現(xiàn)組內(nèi)物品的細化。該系統(tǒng)最為明顯的特點與優(yōu)勢是其支持用戶進行統(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際時間以及流出過程的實際時間。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或是便于維護人員維護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，所以維護工作大大減輕。

云計算具有以下優(yōu)點：其一，規(guī)模大?！霸啤奔狭舜罅糠?wù)器，使其具有極強的計算能運算能力。其二，高可靠性?！霸啤笨梢赃\用數(shù)據(jù)多副本容錯，或是計算節(jié)點同構(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)某一部分運行，但用戶無需確認(rèn)應(yīng)用運行的實際所在位置，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，大部分企業(yè)開始通過云計算進行物聯(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)中實時數(shù)據(jù)處理。

物聯(lián)網(wǎng)主要通過建造實施數(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)進行處理。處理數(shù)據(jù)過程中，在保證系統(tǒng)實時性的同時，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)時效性進行檢測。getDataQueue函數(shù)同addDateQueue函數(shù)則負(fù)責(zé)對隊列進行操作。

3.2數(shù)據(jù)完整性驗證算法

過程在對RFID進行處理過程中，應(yīng)保證在短時間內(nèi)完成對過程中所產(chǎn)生數(shù)據(jù)的完整性進行調(diào)整。通過系統(tǒng)內(nèi)所有約束條件對數(shù)據(jù)進行檢查驗證，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關(guān)系邏輯，即首先進行QTVconstraint檢測，其次實施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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