上層服務接口將經過過濾和組裝的RFID數據向上層應用軟件發(fā)送,以實現更為豐富和貼近現實的功能。

2　RFID數據過濾方法設計

　2. 1　現有數據過濾方法及問題分析

　從硬件上報的原始RFID數據量非常巨大,根據具體的配置不同,每臺讀寫器每秒可以上報數個至數十個不等的標簽數據,但其中只有少部分是對用戶有意義的、非重復性的數據，這樣大量的數據如果不經過去冗等處理而直接上傳,將會給整個RFID系統(tǒng)帶來很大的負擔。 所以,對RFID數據過濾方法的研究在近幾年一直是個熱點。

　現有過濾方法主要可以分為如下幾類:

　1) 建立事件列表類. 對每一個新到標簽數據進行檢測,如果是新標簽加入相應列表中,且該標簽在列表中已存在,則僅更新對應標簽的時間等狀態(tài)數據,而不新建標簽數據記錄,以達到去除重復信息的作用。

　2) 事件編碼類. 對標簽狀態(tài)的改變進行編碼,標簽出現編碼為0,標簽消失編碼為1. 然后加入計時器機制,對計時器有效時間內的同一標簽的狀態(tài)跳變進行忽略,從而在狀態(tài)定義和時間維度2個方面對數據進行了去重化。

　這些算法均能夠很好地消除冗余數據,減少了上層系統(tǒng)的負荷,有著較好的過濾效果. 但在實際應用中,除了RFID數據的去冗化以外,對數據的過濾還有著其他的需求. 比如,由于信號不穩(wěn)定或其他干擾因素,貨架上物品的RFID標簽并不能在每一個讀寫器周期中被檢測到;或者當顧客推著小推車從貨架旁走過時,其推車內已選購的商品被貨架內的讀寫器誤讀到。本文中將類似的無效RFID數據稱為RFID噪點。

　在上述幾類過濾算法設計中, RFID噪點顯然不是一個被考慮到的因素,只要出現了RFID 標簽,哪怕只是誤讀到一次,也會被作為一個事件數據進行上傳。如果上層業(yè)務規(guī)則過濾模塊沒有對這些噪點數據進行處理,則會產生一些莫須有的事件記錄,對整個系統(tǒng)的數據管理造成很大麻煩，但上層業(yè)務規(guī)則過濾模塊對噪點的發(fā)現和抑制顯然是一件很難的事情,因為數據采集細節(jié)已經被RFID數據過濾模塊完全屏蔽掉了,對噪點的發(fā)現失去了最基本的依據。

　2. 2　帶噪點抑制功能的RFID數據過濾方法設計
　RFID標簽數據由讀寫器在每個報告周期reportcycle進行上報,在經歷多個報告周期之后,一個典型的RFID讀寫器上報數據如圖2所示。

　將在報告周期中出現的RF ID標簽編碼為1,未出現的編碼為0,則對每一個標簽,其事件可以記錄為一個01序列串. 對圖2而言: tag1可編碼為0001111000,表示標簽通過了讀寫器范圍; tag2可編碼為1111100000,表示標簽離開了讀寫器范圍;tag3可編碼為0000001111,表示標簽進入并停留在讀寫器范圍中. 對tag4和tag5而言,它們出現了噪點數據, tag4也許不應該出現在讀寫器范圍內,而tag5根本就沒有離開。根據實際情況, RF ID噪點可分為1噪點和0噪點2類,前者表示非讀寫器范圍內的標簽被偶爾讀到,如tag4;后者表示處于讀寫器范圍內的標簽偶爾沒有被讀到,如tag5. 按照傳統(tǒng)的過濾算法, tag5 將產生一個通過事件,tag4將產生2個離開事件和2個進入事件。