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《基于内存受限的rfid复杂事件处理优化算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第26卷第8期计算机应用研究Vol.26No.82009年8月ApplicationResearchofComputersAug.20093基于内存受限的RFID复杂事件处理优化算法尹方鸣,康慕宁,陈群,马岩(西北工业大学计算机学院,西安710129)摘要:复杂事件处理是RFID数据管理的关键技术,由于受到内存的限制,海量实时的RFID原始流数据处理的中间结果部分只能存储在外存中,会产生内存瓶颈,严重限制了大规模RFID的部署。为此,提出了B+-树分时优化索引(BIOT)的复杂事件处理算法。在内存受限的情况
2、下,将数据流按时序进行分割,且用B+-树进行区间分块索引,之后利用RFID数据流统计分布特性进行复杂事件查找与匹配,避免了频繁搜索外存,极大地降低了I/O开销并提高了吞吐量。此外,进行了相关的对比实验,验证了算法的有效性。关键词:分布差;内存瓶颈;复杂事件处理中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:100123695(2009)0822864204doi:10.3969/j.issn.100123695.2009.08.017RFIDcomplexeventprocessingoptimization
3、algorithmwithmemoryconstraintYINFang2ming,KANGMu2ning,CHENQun,MAYan(CollegeofComputerScience&Engineering,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi’an710129,China)Abstract:Complexeventprocessing(CEP)isakeytechnologyofRFIDdatamanagement.Butthemassivestreamofrea
4、l2timedatamaycausememorybottlenecks,dataplacedinexternalstorageandrestrictionsonlarge2scaledeploymentofRFID.SothispaperproposedaBIOT(BPlustreeindexingoptimizationoftime2slicing)algorithm.Withmemoryconstraint,accor2dingtotimingsequence,thedatastreamwouldbed
5、ividedintosegmentswhichwouldbeindexedbyB+-tree,thentoavoidfrequentlysearchingpre2eventatexternalstoragematchedcomplexeventwiththeguideofstatisticallaw.ThisalgorithmhasgreatlyreducedtheI/Ooverheadandincreasedthroughput.Inaddition,correlatedcomparativeexperi
6、mentsarecarriedouttoverifytheeffectivenessofthealgorithm.Keywords:priority;memorybottleneck;complexeventprocessing随着全球信息化进程的推进,无线射频识别(radiofre2c)海量性。目前,阅读器每秒钟可以捕获大约400个标quencyidentification)技术在各个领域得到广泛的应用,如供应签,如果部署一个含义100个阅读器的小型仓库,则每秒产生[1～3][4,5][6]链的监测、资产
7、跟踪和设施的监视等对信息的效率4万条数据,且按一条数据20Byte计算,则每天将产生近60和准确性要求极高的行业。RFID利用无线射频方式在阅读器GB的数据。与射频卡之间进行非接触双向数据传输,以达到目标识别和数d)不准确性。由于RFID阅读器的读取范围、外界环境等据交换的目的。标签进入磁场后,接收解读器发出的射频信因素的干扰,导致读取的数据中有漏读、多读和脏数据等,必须号,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信经过数据清洗、复杂事件处理等过程才能为上层应用提供数据。息,阅读器读取信息并解码后,
8、送至中央信息系统进行有关数据处理。问题描述与普通的数据相比,RFID数据具有以下特点:[7][8,9]RFID复杂事件处理通常需要将流数据中一些原始a)实时性和相关性。RFID原始数据是对标签对象状态的的RFID数据即原始的事件转换成有一定语义的复杂事件,这实时变化的一种观测结果,这些数据包含观察时刻以及对应该些复杂事件才能作为输入数据提供给高端的应用,如中间时刻的标签位置和所处状态等。并且每一个数据不是独立存[
