一种基于时序关系的非确定性RFID数据处理方法技术

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术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。【专利说明】一种基于时序关系的非确定性RFID数据处理方法
本专利技术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。
技术介绍
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的漏读数据；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，导致的多读数据；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。
技术实现思路
为了解决现有技术的问题，本专利技术的目的是对漏读、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，本专利技术提供了一种基于时序关系的非确定性RFID数据处理方法，该方法的步骤如下。步骤I):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。本专利技术的有益效果是:与现有技术不同，本专利技术通过对漏读、非一致性、多读、冗余和非完整性数据进行有效地存储、区分、清洗和推断，可以有效表达RFID应用的时序特性和位置相关性，为对象追踪等RFID应用提供可直接操作的数据。【专利附图】【附图说明】图1为本专利技术提供的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。图2为本专利技术提供的一种滑动窗口调整方法示意图。图3为本专利技术提供的一种以RFID对象参数为特征区分多读与被偷对象数据的示意图。图4为本专利技术提供的一种以消失位置的离散性或连续性及分组情况为特征区分漏读与被偷对象数据的示意图。图5为本专利技术提供的一种根据RFID对象的移动历史和位置关系填补漏读数据，进而推断RFID对象停留时间的示意图。图6为本专利技术提供的一种以粗粒度为特征采用父类位置替代非一致性位置的，进而推断RFID对象停留时间的示意图。【具体实施方式】为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例子，并参照附图，对本专利技术进一步详细说明。图1为本专利技术提供的物联网环境中一种基于时序关系的非确定性RFID数据处理框架图。RFID阅读器从多个数据流读取EPC数据，根据已存在阅读数据的非确定性比例来指定一个滑动窗口 ；然后根据已有的阅读数据推断读取的数据是否存在漏读数据，存储RFID对象的电子标签、位置和时间戳到RFID数据库中，并进一步修改非一致性数据和清洗多读和冗余数据。图2为本专利技术提供的一种滑动窗口调整方法示意图。当漏读频繁发生时(从Pl到p2), Stream A趋向于有一个更大的窗口 ；而当冗余、非一致性和多读现象频繁发生时(从p2到p3), Stream C趋向于有一个更小的窗口 ；Stream B是相对适中的,趋向于平衡这2类阅读。根据漏读比例，小窗口需要适当放大。根据冗余、非一致性和多读数据比例，大窗口需要适当减小。采用公式sw=adj*(m*(acra - ral) - n*(acra - ra2))调整滑动窗口。其中，sw为滑动窗口尺寸，acra为用户可接受的非确定性数据比例，ral为最近的冗余、非一致性和多读比例，ra2为最近的漏读比例,adj为可调整的时间间隔和η为ral和ra2的调整参数。图3为本专利技术提供的一种以RFID对象参数为特征区分多读与被偷对象数据的示意图。当一个阅读数据只出现物联网某一位置时，以多读对象数据没有相关参数，而被偷对象数据具有相关参数为依据区分多读与被偷对象数据。图4为本专利技术提供的一种以消失位置的离散性或连续性及分组情况为特征区分漏读与被偷对象数据的示意图。当RFID对象数据出现超过一次，但没有出现在某些位置时，以漏读的RFID对象消失在离散的位置，而被偷的RFID对象消失在连续的位置，且被偷的RFID对象将脱离原来的分组为依据区分漏读与被偷对象数据。图5为本专利技术提供的一种根据RFID对象的移动历史和位置关系填补漏读数据，进而推断RFID对象停留时间的示意图。当对象ol通过位置pl, p2和p3,但在位置p2时未检测到时，根据与对象ol —起的其他RFID对象都是从位置pl到位置p3必须通过位置p2的特征来推断对象ol也通过了位置p2，从而以R本文档来自技高网...

【技术保护点】
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，其特征在于该方法的实现步骤如下：步骤1）：设计物联网环境中一种基于时序关系的非确定性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。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：湖南人文科技学院，
类型：发明
国别省市：