RFID复杂事件处理关键技术的研究与改进

RFID复杂事件处理是一个新兴的技术领域,它用来处理大量的简单事件,并从中整理出有价值的事件。RFID事件和传统的事件相比较具有海量性、空间性和时间性、数据不准确性等特征。文中在分析RFID数据特点的基础上,对RFID复杂事件处理的关键技术进行研究和改进,主要介绍RFID数据的清洗和事件检测技术。对于RFID数据清洗部分,提出了多层次过滤的方法使得到的数据更接近真实情况,而事件检测方面则提出了局部检测和全局检测相结合的方法对相关数据进行检测以得到更有意义的数据供上层应用使用。最后,对RFID复杂事件处理的发展趋势做出展望。     

不可靠RFID数据上的复杂事件处理研究*

通过在基于NFA的复杂事件处理算法中引入可靠性约束检测,提出了一种直接应用于不可靠RFID数据上的复杂事件处理算法。实验结果表明该方法是有效和高效的。     

基于CEP的RFID数据处理模型研究

RFID数据处理技术是近年来射频识别技术应用研究的热点。本文针对RFID数据的特点以及目前RFID数据处理技术的不足,探讨了将复杂事件处理（CEP）技术应用于RFID数据处理的具体技术问题,提出一种基于CEP的RFID数据处理模型,重点对高速缓存cache、事件滤波器以及复杂事件构建器等关键技术进行了研究,对该处理模型的应用进行了讨论。     

网络化RFID系统的复杂事件处理模型研究

无线射频识别技术RFID(Radio Frequency Identification)复杂事件处理技术是近年来无线射频识别技术研究的重点.针对RFID大规模网络化应用的趋势,根据RFID数据的特点以及现有RFID复杂事件处理技术的不足,结合实际项目的需求,提出了一套针对RFID网络化应用的复杂事件处理模型,并对其在实际场景中的实现进行了探讨.     

RFID数据流上多目标复杂事件检测

已有的RFID复杂事件处理技术主要关注于单个RFID对象的复杂事件检测和优化技术.实际上,很多RFID应用中往往需要同时检测多个同类型关联目标的复杂事件序列.研究了多个关联的RFID对象的复杂事件处理问题.通过扩展的事件语言和算子的语义以支持同类型多个RFID目标复杂事件查询的定义.通过模式的变换规则,将RFID应用中存在的各种非线性多目标复杂事件模式转换成线性模式,以便各种多目标模式在一个统一的框架下检测.提出了基于自动机NFA\\-{b2}的多目标复杂事件检测模型和多目标复杂事件检测算法.通过在多目标检测算法中使用关键节点下压和同位置约束置后优化策略,大大减少了单个类型上无用实例的数目和不同类型间模式匹配的搜索空间.与SASE算法的实验比较表明算法的正确性和高效性.     

RFID供应链系统中的在线复杂事件检测方法

在实际的供应链系统中,物品通常会被包装起来流通,检测最低包装层级物品的标签代价高昂。现有的在线和离线的无线射频识别(radio frequency identification,RFID)复杂事件检测方法中都假定可以检测到每一个最低包装层级的标签,不支持含有多种包装层级数据的RFID数据流上的复杂事件检测。根据部署有RFID的供应链系统产生的RFID数据流的特点,提出了一种新的复杂事件检测方法。采用区间编码离线保存物品的包装关系,通过在线数据和离线数据结合来完成复杂事件检测,对不同类型的复杂事件采用不同的检测策略以提高复杂事件检测效率。实验证明该方法能够有效地支持供应链系统中的复杂事件检测,并具有较好的性能。     

RFID物联网复杂事件模式聚类算法研究

随着近年来物联网技术的发展,其应用领域已经覆盖到了人们的工作和生活的各个领域,作为物联网的关键技术之一RFID技术也得到了广泛应用;随之而来的数据量的不断递增,传统的物联网数据处理方法遇到了瓶颈。复杂事件处理（Complex Event Processing,简称CEP）技术的提出是有望解决大数据挑战的技术之一。然而,当事件流形成大数据时,目前的有效获取事件模式方法和技术都存在很多不足。针对这一问题通过基于云计算平台Hadoop聚类算法,有效的改变了传统技术面临海量数据的局限性。实验结果表明了提出的事件模式聚类算法有效性。     

面向制造业的RFID复杂事件处理

在自动数据采集中,如何维持无线射频识别(RFID)技术对海量数据的处理效率极为重要。针对RFID数据的特点以及目前RFID数据处理方法的不足,提出一种基于复杂事件处理的RFID数据处理模型,并提供相关的定义,阐述其功能模块及解决方案。该模型实现了从大量的RFID原始数据中提取出对应用程序有意义的事件。最后以面向制造业的RFID应用为例对基于复杂事件处理技术的RFID数据处理模型进行了研究并说明了其应用优势。     

一种基于Petri网的RFID事件检测的形式化方法

无线射频识别(RFID)采用唯一的电子标签识别物理对象,可高速收集大量目标数据.为向各类应用提供语义信息,RFID系统需从收集的数据中检测用户自定义的复合事件.通过提出一种基于Petri网的RFID事件检测方法,引入形式化的ED-net模型描述复合事件语义,并以此为基础实现一种事件检测方法.ED-net模型是对传统Petri网的一种扩展,提供了描述用户自定义类型、函数及表达式的能力,可精确描述RFID复合事件的属性及时域、非时域、参数化等约束条件.通过对RFID事件形式化描述,各种RFID事件可以统一在ED-net模型,并可自动化进行检测处理,避免了不同复合事件间公共子事件重复检测的问题.最后,经过实验测试和分析,验证了该形式化方法的有效性及其优势.     

面向复杂事件处理的RFID引擎设计与实现

无线射频识别是信息采集技术之一,通过研发RFID引擎,提出在面向复杂事件处理的RFID引擎的设计思想与相关算法,通过使用所设计的引擎对数据进行实时采集,测试结果证明设计是可行的.     

RFID复杂事件处理技术

随着RFID技术的发展,RFID应用正无所不在。通过对RFID数据的深入处理和分析,可以发现更复杂的复合事件和隐含知识,从而有效地支持事件监控、事件预警等先进应用。由于RFID的特殊性,依靠现有的主动数据库技术和数据流管理技术难以实现高效的RFID事件检测和处理。分析了RFID数据的特点,归纳和总结了RFID复杂事件处理的最新技术,讨论了一些亟待解决的新问题,主要有RFID数据清洗方法、以数据为中心的检测技术、以事件为中心的检测技术,以及复杂事件处理系统等,并对今后的研究重点进行了展望。     

容错粗糙模型的事件检测研究

对网站发布的Web新闻内容进行必要的、合理的监督管理,是保障网络信息内容安全的重要研究内容。将现有的文本表示模型应用于Web新闻会导致文本表示的稀疏性问题和话题跟踪过程中的主题词漂移问题,一种基于容错粗糙集的文本表示模型解决了这些问题。在理论分析和实验验证的基础上,结合向量空间模型（VSM）,利用特征项在文档集中协同出现,构造了特征项的容错粗糙集。然后用特征项容错粗糙集生成文档的容错粗糙模型,来扩充原先的文档表示模型。最后用特征项容错类描述文档之间的相似性关系,实现事件检测过程。实验结果证明,容错粗糙模型能够改进事件检测系统的性能。     

Video analysis based on volumetric event detection

During the past decade, feature extraction and knowledge acquisition based on video analysis have been extensively researched and tested on many applications such as closed-circuit television(CCTV)data analysis, large-scale public event control, and other daily security monitoring and surveillance operations with various degrees of success. However, since the actual video process is a multi-phased one and encompasses extensive theories and techniques ranging from fundamental image processing, computational geometry and graphics, and machine vision, to advanced artificial intelligence, pattern analysis, and even cognitive science, there are still many important problems to resolve before it can be widely applied. Among them, video event identification and detection are two prominent ones. Comparing with the most popular frame-to-frame processing mode of most of today's approaches and systems, this project reorganizes video data as a 3D volume structure that provides the hybrid spatial and temporal information in a unified space. This paper reports an innovative technique to transform original video frames to 3D volume structures denoted by spatial and temporal features. It then highlights the volume array structure in a so-called "pre-suspicion" mechanism for a later process. The focus of this report is the development of an effective and efficient voxel-based segmentation technique suitable to the volumetric nature of video events and ready for deployment in 3D clustering operations. The paper is concluded with a performance evaluation of the devised technique and discussion on the future work for accelerating the pre-processing of the original video data.     

Sharing RFID and complex event data among organizations

Integrating RFID data from various sources in a value chain is an important requirement for leveraging the full potential of the technology. To facilitate this crucial integration, the global standardization organization GS1 is currently developing a range of service specifications. Yet, the services specified so far do not enable event-based interaction schemes and do not leverage the detection of distributed complex events. In this paper we propose to fill this gap by means of a peer-to-peer based broker network that can realize event-based interaction on top of existing specifications. For this infrastructure we present a new method to improve in-network processing. As shown by our experiments, our method significantly reduces overall system load by exploiting a priori knowledge about the observed processes.     

基于RFID的未知标签检测协议研究

RFID技术大大提高了库存管理、目标跟踪、供应链管理等诸多领域的工作效率.在这些应用中,经常需要将新的对象加入到系统中,现有对象经常被放错区域.当这些情况发生时,很有必要把这些标签快速、完整地检测出来.当前的检测技术并不能保证收集到所有未知标签,针对这一问题,给出了一种高效协议,解决了如何在不发射标签标志情况下关闭已知标签,通过比较已知标签预期回答与实际测得回答,阅读器实现已知标签和未知标签的检测.据此,提出了一种无冲突时隙配对技术及多散列时隙选择技术,帮助标签选择最佳时隙与阅读器通信,有效解决了未知标签和已知标签检测间的冲突,显著提高了检测效率.模拟实验结果表明,该算法性能优异,与收集系统中所有标签身份的基准算法相比,最优协议的运行时间平均降低了63％,降低幅度最多可达85％.     

Architecture, implementation and application of complex event processing in enterprise information systems based on RFID

Enterprises have to be increasingly agile and responsive to address the challenges posed by the fast moving market. With the software architecture evolving into service-oriented architecture, and the adoption of Radio Frequency Identification (RFID), event processing can fit well in enterprise information systems in terms of facilitation of event aggregation into high level actionable information, and event response to improve the responsiveness. To make it more applicable, the architecture of event processing in enterprise information systems is proposed; event meta model is put forth, and the rules are defined. To improve the detect efficiency, classification and partition of event instance is utilized. We have implemented the event processing mechanism in enterprise information systems based on RFID, including the data structures, optimization strategies and algorithm that is considered as one of the contributions. The performance evaluations show that the method is effective in terms of scalability and the capability of event processing. Complex event processing can improve operation efficiency and discover more actionable information, which is justified by the application.

基于多决策树的RFID入侵检测模型

为了能够有效对RFID系统的已知攻击和未知攻击进行检测和预警,在分析大量RFID安全协议的基础上,提出了利用构建多决策树的方法对RFID系统的入侵行为进行检测。通过分析,得到所构造出的多决策树能够发现针对RFID系统的攻击之间的关系,并且具有可扩展性和高效性,使之能够适用于各种实际的RFID系统的应用。