[发明专利]基于任务分解的分布式RFID复杂事件检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种分布式RFID复杂事件检测方法。具体为将复杂任务分解为若干简单子任务，由多个节点并行处理，从而使子任务负载低于处理节点负载上限，消除拥塞。

背景技术

射频识别(RFID，Radio Frequency Identification)是一种非接触式自动识别技术(AIT，Auto Identification Technology)，使用射频电磁波在阅读器和贴有标签的移动物品之间传输数据而达到识别、跟踪等目的。

对于特定物品等的跟踪和分析，需要整合多个物理上分布的数据流。然而这些携带信息有限的原始数据并没有太大的价值，人们关注的是具有语义信息的高层数据。复杂事件检测是一种专门处理事件间关系的技术，它依据用户定义的pattern在多个数据流上执行数据匹配操作，能够根据规则把若干简单的原子事件聚合成有物理意义的复杂事件。因此RFID复杂事件检测技术是部署RFID系统的一项关键技术。Pattern是对复杂事件的形式化描述，定义了构成复杂事件的原子事件及约束条件，一个pattern即为一个任务。在宏观上，复杂事件检测以若干原子事件流作为输入，通过检测处理输出一条复杂事件流；在微观上，一次具体复杂事件检测可以描述为以下过程：1)系统缓冲一时间窗内的数据；2)每一组新的数据e到达触发一次检测动作，系统从e出发根据pattern定义的约束条件在缓冲数据中查找其他的相关数据；3)如果找到一组复杂事件，则输出；4)将新数据插入数据缓冲区。

当前，用于RFID复杂事件检测的方法主要有：1)基于有限状态机的复杂事件检测；2)基于Petri网的复杂事件检测；3)基于匹配树的复杂事件检测。以上方法在复杂事件检测的算法上各有特色，但是在架构层面都采用集中式方案。系统运行于一台主机上，同一台机器完成针对整个数据流的输入、检测和输出操作。然而单个机器的运算能力有限，面对高速数据流时就会陷入拥塞。另一方面，当拥塞产生后集中式方案难以进行系统扩展，只能升级硬件系统，这就不可避免的造成检测过程中断。

随着RFID技术的发展，其应用场景正经历着由简单向复杂的转变；从局部应用走向全球化应用；从RFID与后台单一应用系统相结合，转变为在异构环境下实现数据共享等，这种大规模的RFID应用将产生巨量的实时RFID数据流。在这种巨量的数据流条件下，上述集中式处理方案会在中心处理节点产生通信和处理拥塞，造成处理延迟的急剧增加。复杂事件检测作为RFID应用的一个环节，它接收底层输入的数据并向上层提供检测结果。该环节的处理拥塞将极大地限制RFID应用的推广。

发明内容

为了克服现有技术在应对高速数据流上产生的拥塞问题，本发明提供了一种基于pattern分解的分布式的RFID复杂事件检测方法：首先，将复杂pattern分解若干简单的子任务，由多台机器并行处理，从而降低单个节点的事件速率，提高整体吞吐量；其次，在处理子任务时本发明提出了一种基于位图索引的复杂事件检测方法，提高了检测效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下内容：

1.将复杂任务分解为一组满足处理节点负载限制的子任务，并将所有子任务组织成一棵任务树。

本发明采取一种迭代策略分解复杂任务和构造任务树，具体步骤如下：

1)针对给定处理节点的负载上限rateT从候选事件流(第一次迭代时为复杂任务中的原子事件流)中选择若干个流，连同它们间的约束条件作为子任务。

2)从候选集中删除被选中的事件流，并判断候选集是否为空。如果为空，则迭代结束；否则执行步骤3)。

3)将子任务检测输出的中间结果定义为虚事件流，计算子任务检测输出的虚事件流的速率以及它与候选集中剩余事件流间匹配率，并将虚事件流加入候选集。然后转到步骤1)，开始针对另一个处理节点新一轮处理。

以N表示候选事件流的个数，以m(i，j)表示节点负载上限为j，候选事件流为[1-i]时可得到的最大压缩比；N维向量X表示选择方案，X的第i位为1表示候选事件流i被选中，为0表示没有被选中，X(i，j)表示与M(i，j)建立对应的选择向量。上述步骤1)中选择事件流的方法可描述如下：

a)对rateT和各候选事件流的速率rate_i，进行等比例放缩和四舍五入处理，把它们变成整数，舍入误差控制在5％以内，i表示候选事件流编号，rate_i表示编号为i的候选数据流的速率。