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【6h】

RFID空间中移动对象包含关系探测技术的研究

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摘要

第1章 引言

1.1 研究背景

1.1.1 RFID在物联网中的广泛应用

1.1.2 RFID数据管理

1.1.3 基于RFID的包含关系探测及其应用

1.2 本文的主要研究内容

1.3 本文贡献

1.4 本文的组织结构

第2章 相关工作概述

2.1 引言

2.2 RFID数据

2.2.1 RFID数据的产生

2.2.2 RFID数据的特点

2.3 包含关系研究现状

2.4 RFID数据存储现状

2.5 本章小结

第3章 探测包含关系的预处理工作

3.1 引言

3.2 问题描述

3.3 数据预处理技术

3.4 时变图模型的建立

3.4.1 时变图模型的定义

3.4.2 时变图模型的构建

3.4.3 时变图模型的更新

3.5 本章小结

第4章 RFID监控对象的包含关系探测

4.1 引言

4.2 问题描述

4.3 先验规则集构建

4.3.1 可能关系模型

4.3.2 概率规则模型

4.3.3 数目限制模型

4.4 包含关系的推理探测

4.4.1 包含关系探测模型

4.5 本章小结

第5章 RFID数据压缩与还原

5.1 引言

5.2 问题描述

5.3 利用包含关系进行数据压缩和还原

5.3.1 利用包含关系进行数据压缩

5.3.2 利用包含关系进行数据还原

5.4 利用复合编码进行数据压缩和还原

5.4.1 时间段编码

5.4.2 路径编码

5.4.3 复合编码

5.5 本章小结

第6章 实验与结果分析

6.1 包含关系推理探测技术的实验与结果分析

6.1.1 实验环境

6.1.2 实验数据

6.1.3 实验参数

6.1.4 实验结果分析

6.2 RFID数据压缩还原技术进行实验验证和结果分析

6.2.1 实验评估标准

6.2.2 实验结果分析

6.3 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 本文工作总结

7.2 进一步的研究工作

参考文献

致谢

攻硕期间发表的论文及参加的项目

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摘要

随着物联网技术的发展,作为关键技术之一,RFID受到国内外学术界和产业界的广泛关注。位置服务是RFID技术最有价值的应用之一,具有广阔的应用前景,但RFID本身并不是一种精确的定位设备,由于射频干扰、对象移动以及监控场景等原因,形成大量不确定性时空信息流。同时,RFID空间中基于位置服务的要求日益复杂和多样化,使得RFID时空查询面临许多新的挑战。基于不确定性的RFID数据研究移动对象之间的关系对于提供深层次的RFID位置服务尤为重要。
  本文针对RFID空间中移动对象包含关系的探测技术进行了深入研究。
  首先,针对RFID数据大规模及动态性特征,本文在消除冗余数据的基础上,构建了一个用数据流驱动的动态图模型,该模型能够实时反映监控对象的运动信息。通过捕获的信息分析监控对象之间的关联度,为之后的包含关系推理提供可靠的依据。
  其次,考虑到监控对象在现实中的关联关系、频度表现、空间约束,本文构建了可能关系模型、概率规则模型、数目限制模型辅助包含关系的推理探测。本文先利用概率规则模型和监控对象的历史关联度信息计算出可能包含关系的概率值。针对容器满载的情形,采用由容器寻找包含对象(UTOD)的策略,从所有和该容器具有包含关系的对象中,根据容器的容量选取top-k个包含关系概率值最大的对象作为结果。针对容器没有满载的情形,采用由对象寻找所属容器(DTOU)的策略,每个对象总是选取使得包含关系概率值最大、且没有达到容量上限的容器作为它的所属容器。另外,在上述方法中加入监控对象的互斥关系检测,利用不同情形的互斥对象淘汰规则,选出优胜者作为当前容器的包含对象。通过这些模型构成的先验规则集约简监控对象之间可能的包含关系,提高包含关系推理的准确度和效率。
  之后,针对RFID数据规模大带来的存储问题,本文提出了用包含关系对原始数据进行压缩存储的方法。该方法利用大量的容器和它对应的包含者具有相同运动特征的特点,将多个对象的运动信息用相应容器的运动信息来表示,从而达到数据压缩的目的;针对经包含关系压缩后的数据中依然存在大量时间信息、位置信息的问题,本文提出了复合编码的方法,对数据进行二次压缩存储。该方法将物品运输过程中所形成的时间段分离出来并编码保存,对物品经过的位置进行哈弗曼编码,并形成物品运动的路径编码。通过该方法,一个物品的运动信息,可以仅用一条由物品运动过程中形成的时间序列编码、路径编码组成的复合编码来表示。
  最后,本文使用大量的RFID数据集进行了大量的实验与分析,实验结果表明:相比于仅仅使用物体的历史关联度信息推理包含关系,本文建立的先验规则集对于提高包含关系探测的准确率和效率上具有明显优势。在数据存储方面,本文采用的两次压缩存储方法,在保证数据完整性的情况下大大降低了数据的规模,并且具备良好的时间性能。
  总之,本文研究了包含关系探测技术和数据压缩存储技术,并提出了新的解决方案。理论分析与实验结果表明,与现有的方法相比,本文所提出的方法不需要通过复杂的迭代式的概率推理,在性能和实用性方面具有明显的优势。

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