基于改进卡尔曼滤波的RFID数据清洗方法研究-论文.pdf

《基于改进卡尔曼滤波的RFID数据清洗方法研究-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第41卷第3期计算机科学Vo1．41No．32014年3月ComputerScienceMar2014基于改进卡尔曼滤波的RFID数据清洗方法研究陈静云周良丁秋林(南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016)摘要采用RFII)(radiofrequencyidentification)技术在阅读器和动态电子标签之间进行通信，采集到的数据通常存在大量的脏数据。为更好支持高层应用，必须对原始数据进行清洗。针对标签频繁移动这一特点，将滑动窗口技术引入卡尔曼滤波模型，给出了一种改进的卡尔曼滤波模型，进而提出了一种基于改进卡尔曼滤波的RFID数据清洗方法。该方

2、法在保证数据清洗准确率的基础上能有效解决标签动态跃迁带来的时间延迟问题，从而更加适用于标签频繁移动的场景。实验结果表明，该算法提高了清洗效率及准确率。关键词卡尔曼滤波，RFII]，数据清洗，滑动窗口，动态标签中图法分类号TP311文献标识码ACleaningMethodResearchofRFIDDataStreamBasedonImprovedKalmanFilterCHENJing-yunZHOULiangDINGQiu-lin(CollegeofComputerScienceandTechnology，NanjingUniversityofAeronau

3、ticsandAstronautics，Nanjing210016，China)AbstractRFID(radiofrequencyidentification)technologyhasbeenwidelyappliedtothecommunicationbetweenRFIDreadersanddynamicelectroniclabels，butthedatacapturedbvRFⅡ)readersoftentendstobenoisy．Inordertoprovideabettersupportforhigh-levelRFID’Sapplicat

4、ions，itisnecessarytocleanthecollecteddataConsideringthecharacteristicoffrequentmovementoflabels，thispaperputforwardanimprovedKalmanfiltermodelbycombiningtheslidingwindowtechniquewithKalmanfiltermodelandthenproposedamethodofRFIDdatacleaningbasedonanim—provedKalmanfilter．Themethodcann

5、otonlyguaranteetheaccuracyofdatacleaningbutalsoeffectivelysolvetheproblemoftimedelaycausedbydynamicelectronictags．Thusthismethodismoreadaptabletothesituationwherela—belsaremovedfrequently,Theexperiment’Sresultshowsthisapproachcanimprovetheefficiencyandaccuracyofthedatacleaning．Keywo

6、rdsKalmanfilter，RFID，Datacleaning，Slidewindow，Dynamiclabel法。文献[6]提出一种静态滑动窗口方法，此方法通过设置足1引言够大的滑动窗口填补漏读数据，但是若窗口设置过大，标签在RFID(radiofrequencyidentification)是一种非接触式自某一时刻移出后又移进阅读区，这种动态移动便不能被捕捉动识别和数据获取技术。它将无线通信、数据管理和信号处到。因此，不恰当的窗口大小设置将直接导致多读和漏读数理等技术融为一体，利用无线射频信号完成阅读器与电子标据的产生。签之间的数据通信，从而探测贴有标

7、签物体的逻辑位置。文献[7]提出了一种适应性调整窗口大小的填补方法RFID技术广泛应用在诸如物流装配、供应链监控、生产制造、SMURF，该方法采用随机采样的数据统计机制，将读标签看交通管理等领域，成为研究热点。然而，RFID阅读器采集标成一个随机事件，标签读出频率即阅读率看成是事件发生的签中的数据时，通常会受到射频信号干扰和标签周围环境等概率。该方法可根据阅读率动态调整窗口的大小，较静态窗诸多因素的影响，造成采集到的数据流存在较大的不可靠性口有明显的优势，但是，SMURF方法将每个滑动窗口的读数和不确定性，通常采集到的原始数据流的准确率只有60～作为一组采样，

8、进行状态是否发生变化的判断，然而不同的