基于滑动窗口的 RFID 自适应数据清洗算法-论文.pdf

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1、计算机与现代化2015年第1期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第233期文章编号：1006—2475(2015)O1-0031-06基于滑动窗口的RFID自适应数据清洗算法封慧英，周良(南京航空航天大学计算机科学与技术学院，江苏南京210016)摘要：RFID(射频识别)标签阅读器对操作环境的敏感性很高，导致其产生的RFID数据流不可靠，并含有大量的漏读，因此必须要对原始数据进行清洗。设计基于滑动窗口的自适应数据清洗算法，算法使用滑动窗口技术和二项分布模型计算合适的窗口大小，通过窗口子区间的监测结果和标签的状态来动态调整窗口大小。结果显示，在移动环境下本算法比sMURF算法产生

2、的平均错误数少，性能更加优越，准确率和稳定性都有明显提高。关键词：RFID；滑动窗口；二项分布模型；数据清洗中图分类号：TP391文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1006-2475．2015．01．006AdaptiveRFIDDataCleaningAlgorithmBasedonSliding-windowFENGHui—ying，ZHOULiang(CollegeofComputerScienceandTechnology，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，China)Abst

3、ract：RFID(radio~equencyidentificationdevices)tagreaderisverysensitivetotheoperatingenvironment，whichcausestheproducedRFIDdataflowunreliable，containingalargeamountofmissingwordsinreading，therefore，it’Snecessarytocleansetheoriginaldata．Anadaptivedatacleansingalgorithmbasedonslidingwindowisdesigned，

4、whichemploystheslidingwindowtechnologyandbinomialdistributionmodeltocalculatetheappropriatesizeofwindowsanddynamicallyadjuststhesizeofthewindowthroughthemonitoringresultsofthesubintervalwindowsandthestatesofthetags．ResultsshowthatthisalgorithmproducesfewererrorsonaveragethanSMURFalgorithm，thatits

5、performancesaremoresuperiorandthatitsaccuracyandstabili—tyareobviouslyimproved．Keywords：RFID；sliding—window；binomialmodel；datacleaning信号；标签进入阅读器工作区后，接收射频信号，存储0引言编码自身信息，通过天线向工作区发送其反馈信号；RFID(RadioFrequencyIdentification)射频识别阅读器内的数据解读器读取信息并解码，转换为二进是一种高速、非接触、实时、低成本的物品识别方制信息并缓存，以待发送给有信息需求的目的主机。式⋯。一个RF

6、ID系统通常包括标签(Tag)、阅读器目前，RFID技术广泛应用于销售物流、医疗卫生、图(Reader)和天线(Antenna)3部分。RFID标签分为书馆、制造业、服装业、汽车业、动物标识、交通、航空主动式(有源式)和被动式(无源式)2种，其共同点等行业。在于每个标签都具有EPC(ElectronicProductCode)由于RFID技术采用无线射频信号进行数据通制定的全球唯一的电子编码(TagId)，不同点在于发信，该信号极易受环境影响，并且相互间干扰很大，尤射能量的来源：有源式标签内置电源，被动式标签无其当标签和阅读器数量增多时，信号干扰加强，导致电源。当接收到阅读器发出的射频信

7、号后，被动式标RFID数据更加不可靠，严重影响了应用查询的准确签利用射频信号的能量激活内部电路，并使用这种能性4。。RFID不可靠数据包括数据冗余(Duplica．量处理和发送信息。无源RFID系统的基本工作原tion)、数据多读(FalsePositive)和数据漏读(False理是：阅读器通过天线向工作区发送一定频率的射频Negative)。提高RFID数据可靠性的方法可分为3收稿日期：2014-10-11基金项目：江苏省产学研