[发明专利]一种基于时序关系的非确定性RFID数据处理方法

说明书

本发明公开了物联网环境中一种基于时序关系的非确定性RFID数据处理方法。采用自适应的滑动窗口方法调整冗余、非一致性、多读和漏读数据的比例。根据非确定性RFID数据在物联网中的位置与时间的连续性，判断是否在某些节点缺乏位置信息来区分多读、漏读和非完整性数据。在用户设置的时间间隔内，自动对多读和冗余数据进行清洗。对漏读、非一致性和非完整性等非确定性RFID数据进行推断，根据RFID对象的移动历史和位置关系来填补漏读数据，以粗粒度为特征采用父类位置替代非一致性位置，进而推断RFID对象的停留时间。从而实现非确定性RFID数据的及时处理，达到RFID应用可以对处理后的数据直接进行操作的目的。

技术领域

本发明涉及物联网数据处理领域，具体涉及一种基于时序关系的非确定性RFID数据处理方法。

背景技术

RFID(Radio Frequency Identification，无线射频识别)是一种非接触式的自动识别技术，通过无线射频信号自动识别已贴在目标对象上具有唯一识别符的电子产品标签，并获取RFID对象的属性和位置数据。这种技术作为物联网的关键技术被广泛应用于商业活动中，RFID应用可以根据对象在不同时期的位置信息(数据血统)来追踪其历史轨迹。

尽管大多数RFID数据是精确的，但由于RFID阅读方位感知的敏感、干扰、阅读部件故障和一些环境因素，RFID原始数据往往是不完整的、不精确的，甚至是错误的。非确定性RFID数据类型一般为：由于阅读角度、信号闭塞、信号盲区等因素，难以获取对象确定位置导致漏读数据；由于不同的RFID阅读器可能存在交叉的阅读区域，可能存在同一个RFID对象被不同的RFID阅读器读取，从而具有不同位置的非一致性数据；阅读器在阅读区域可能获取不存在的信号，这种信号被识别为并不存在的RFID对象，导致多读数据；有源的RFID阅读器可能在不同时间间隔内频繁地读取没有移动的RFID对象，从而产生具有不同时间戳但具有相同位置信息的冗余数据；非完整数据表现为RFID对象数据没有出现在物联网中的某些位置，主要原因为RFID对象被偷。

以上这些问题导致用户查询难以直接在非确定性RFID数据上进行操作。用于存储标签、阅读器和时间戳的传统方法难以有效存储非确定性RFID数据，不能表达RFID应用的时序特性和位置相关性，导致难以追踪RFID对象的位置。并且，由于非完整数据、漏读数据和多读数据都可能只出现在物联网中的某些位置，缺乏物联网中的其他某些位置信息，因而需要区分这几类数据。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明的目的是对漏读、非一致性、多读和非完整性数据进行有效地存储、区分、清洗和推断，为RFID应用提供可直接操作的数据。

为达成所述目的，本发明是提供一种物联网环境中非确定性RFID数据处理方法，该方法的步骤如下。

步骤1)：设计物联网环境中非确定性RFID数据处理框架。RFID阅读器从多个数据流读取RFID数据，根据冗余、非一致性、多读和漏读数据的比例，设计自适应的滑动窗口方法调整冗余、非一致性、多读和漏读数据的比例。

步骤2)：设计非确定性RFID数据存储模型。

步骤3)：设计非确定性RFID数据的区分方法。根据多读、漏读和非完整性数据在物联网中的位置与时间的连续性，判断是否在某些节点缺乏位置信息来区分多读、漏读和非完整性数据。以RFID对象参数为特征来区分多读与被偷对象数据，以消失位置的离散性或连续性及分组情况为特征来区分漏读与被偷对象数据。

步骤4)：设计非确定性RFID数据清洗方法。在用户设置的时间间隔内,当RFID应用负载较低时，自动对多读和冗余数据进行清洗，并自动整理数据库存储碎片。

步骤5)：设计非确定性RFID数据推断方法。对漏读、非一致性和非完整性等非确定性RFID数据进行推断，根据RFID对象的移动历史和位置关系来填补漏读位置数据，以粗粒度为特征采用父类位置替代非一致性位置，进而推断RFID对象的停留时间。