基于CEP的RFID數據處理模型研究

1 引言

　　RFID (射頻識別)是一種非接觸式的自動識別技術，它是利用射頻微波信號自動識別目標對象并獲取相關數據從而實現相互通信的，與傳統的條碼技術相比，RFID具有非接觸、可讀寫、可重復使用、數據存儲量大、可識別高速運動物體并可同時識別多個標簽、無需人工干預、抗惡劣環境等諸多優點。目前，RFID已經被廣泛應用于生產、物流、交通、運輸、醫療、防偽、跟蹤、設備和資產管理等需要收集和處理數據的領域，并不斷向新的領域滲透。被列為本世紀十大技術之一

　　基本的RFID系統通常由3部分組成：RFID標簽(tag)、RFID閱讀器(reader)及應用軟件。其系統的組成如圖1所示。

　　RFID標簽(tag)具有唯一的電子編碼，附著在物體上標識目標對象；RFID讀寫器通過實時、自動讀取目標對象tag獲得RFID原始數據。由圖1可以看到，整個RFID數據采集系統是一種分布式數據采集系統，系統中每個讀寫器按照預先設定方式對標簽數據自動采集，每讀取一次標簽即產生一組數據，由于讀取速度較快，標簽的同一狀態可能會被多次讀取，產生冗余數據。此外，RFID技術本身亦會產生讀取數據錯誤。目前的新一代EP C標準使得標簽讀寫速度達到I 800次／s，這就意味著所有讀寫器采集的RFID數據匯集在一起將是海量的RFID原始數據，而這些R F I D原始數據僅僅是夾雜著大量冗余甚至錯誤的簡單數據(標簽的電子編碼)，不同讀寫器采集的數據之間隱含的內在關系信息沒有被充分挖掘，應用程序很難快速從這些海量數據中找到所需的數據。

　　因此如何有效去除R F I D 冗余數據并盡可能從RFID原始數據中提取抽象有意義的事件是RFID數據處理研究的焦點。

2 RFID數據處理方法概述

2．1 早期的處理方法

　　在RFID技術發展初期，RFID系統應用規模一般較小，解決方案常采用應用程序直接處理RFID數據的方法。這種方法直接將讀寫器系統連接到應用程序，由應用程序專門設計RFID冗余數據的過濾以及所需數據的提取程序。這種方案一定程度上滿足了系統的需要，但增加了應用系統設計的復雜性，而且降低系統效率，系統的可維護性較差。

2．2 基于消息驅動的處理方法

　　隨著RFID技術的快速發展，RFID系統應用規模逐漸擴大，早期由應用程序直接處理RFID數據的方案已無法適應需要。目前的解決方案由中間件專一處理RFID原始數據以達到應用程序需要。中間件設計濾波算法濾除基本的RFID冗余數據，RFID數據到應用程序的傳遞采用基于消息驅動的處理方法進行，該方法將RFID原始數據信息預先設定為不同的event(消息或事件)類型存儲，每一個RFID原始數據event觸發數據到一個或者多個應用程序的傳遞，應用程序接收并處理這些數據。但由于系統的event之間內在關系沒有充分提取，event數量仍然有很大，應用程序花費較多的時間處、理這些消息數據，降低了系統效率；并且event類型在系統建立初期就已經確定，無法根據需要進行配置，大大降低了系統的靈活性。

2．3 基于復雜事件處理(CEP)技術的方法

　　復雜事件處理(CEP)是一項用于構建和管理信息系統的新興技術。它將系統數據看作不同類型的事件，通過分析事件間的關系如：成員關系、時間關系以及因果關系等，建立不同的事件關系庫，利用事件間的關聯、事件提取以及事件分層等技術，從多個事件中提取有意義的復雜事件，使系統的不同使用者提取各自需要的信息，這些信息可是低層的處理數據，也可以是更高一級的管理數據。

　　目前國內外已有學者將復雜事件處理技術用于RFID數據處理。根據復雜事件處理技術，定義了RFID事件類型，RFID事件、規則定義規范等基礎問題，但未對如何將復雜事件處理技術應用于RFID數據處理進行具體分析；針對超市進貨實例討論了復雜事件處理技術數據處理的原理，但沒有提出有效的規范方法。

　　鑒于此，本文著重從規范基于CEP技術的RFID數據處理方法的角度，對基于CEP的RFID數據處理模型進行研究。

3 基于CEP的RFI D數據處理模型

3．1 模型的結構分析

　　本文提出的基于CEP的RFID數據處理模型，按處理過程可以分為三個層次：原始數據層、基本事件層和抽象事件層。如下圖2所示。

　　原始數據層負責收集由讀寫器采集的原始RFID數據，由于讀寫器系統可能存在著不同種類的讀寫器和標簽，采集的數據是各種不同格式的原始數據。

　　基本事件層是利用高速緩存CACHE技術將RFID原始數據處理成系統需要的統一格式、信息完備、語義準確的RFID基本事件。

　　抽象事件層是利用RFID事件濾波器或者RFID復雜事件構建器對RFID基本事件處理得到應用程序所需要的抽象事件。抽象事件層又可以分為許多子抽象層，以滿足應用軟件各個子程序需要，RFID事件濾波器濾除錯誤、漏讀、冗余以及不相關的RFID事件提取出應用軟件中某個應用程序所需的抽象事件1，同時抽象層1在經過復雜事件構建器1得到應用軟件所需的抽象事件2，依次下去，從而使應用軟件的不同部分得到各自所需的數據。

　　此外，模型的R F I D 規則配置器允許應用軟件對RFID事件濾波器和復雜事件構建器進行配置，以適應系統業務發生變化時應用軟件對數據的需要。

3．2 模型的關鍵技術

3．2．1 高速數據緩存CACHE

　　目前在RFID系統大量采用的是簡單標簽，這些標簽所能表達的信息量有限，通常僅是產品的ID號，CEP需要具體的事件背景才能充分從這些簡單事件挖掘有用的信息。例如貼有EPC (電子產品標簽)的產品，就其標簽本身很難得知產品的接收方以及運輸周期等背景信息，這些信息通常是可以通過訪問企業系統或者貿易伙伴數據庫得到的。然而目前的新一代的EP C標準使得標簽讀寫速度已達1 800次／s。對由此產生的龐大讀寫數據，通過遠程數據庫傳輸背景信息是很難實現的，模型應采用高速數據緩存CACHE解決。

　　高速數據緩存cache存儲背景信息數據，利用虛擬存儲器管理技術對背景信息進行管理，把各種背景信息分頁放置在CACHE中，根據RFID數據使用背景信息頻率改變CACHE中背景信息的存儲位置，以實現RFID數據快速找到所需的背景信息。

3。2．2 RFID事件濾波器

　　RFID事件濾波器就是一系列RFID事件規則的集合。當輸入大量任意的簡單事件到事件濾波器，輸出則是符合RFID規則的所有事件。事件過濾器的作用就是只提取出重要的或感興趣的事件，以減少所要處理事件的數量。事件濾波器主要有兩種RFID數據過濾類型：底層數據過濾和系統數據過濾。

　　底層數據過濾主要針對RFID原始數據的過濾一重復、冗余數據的過濾，重復、冗余數據產生的原因主要是閱讀器長時間讀寫一個標簽、多個讀寫器同時讀寫一個標簽以及為了增加讀寫可靠性一個物品綁定多個標簽的情況。

　　系統數據過濾，主要是應用軟件根據應用層業務數據的需要通過R F I D規則配置器對事件濾波器進行配置，改變或增減相應的RFID事件規則，從而盡可能減少RFID事件量，提取感興趣事件。

3．2．3 RFID復雜事件構建器

　　RFID事件之間存在著復雜的相互關系，例如：時間關系、層次關系、包含關系以及因果關系等。復雜事件構建器就是一個事件關系映射庫，它預先定義了事件間的關系，當輸入一些任意事件而這些事件間的關系符合某種事件關系規則，就會產生一個與之相應的輸出事件。例如某離散制造業生產線上，一個零件的制造需要多個工位，各個工位上的RFID讀寫事件是有著嚴格的時間先后順序的，設備管理部門利用這些時間關系構造的復雜事件構建器可以很容易得出某個閱讀器發生誤讀、漏讀或者故障等有用的復雜事件。利用復雜事件構建器，不僅充分挖掘出了RFID數據中隱含的有用信息，而且滿足了應用程序的需要。

4 模型應用實例

　　某離散制造企業單條生產線承擔著組裝多種不同類型產品的任務。由于各系列產品其組裝過程不相同，組裝部件較為相似，組裝過程中往往會出現不同系列部件混裝問題，甚至出現整機某個部件未組裝等重大事故。這些問題大大影響了生產線的組裝效率和產品質量。

　　為此，引入RFID技術以有效地增強生產線的監控能力，改善生產效率和產品質量。由于組裝部件種類多、數量大，需要使用大量的標簽，從而生成大量RFID原始數據，應用程序往往難以快速處理，導致信息化效率顯著降低。本文采用CEP技術來優化RFID數據處理流程，以提高RFID技術在離散制造業生產線的應用水平。圖3是基于CEP的RFID數據處理模型圖。

　　整個模型的數據流程是：RFID原始數據經過高速緩存CACHE處理，得到包含豐富背景信息的產品組裝基本事件；基本事件通過事件濾波器充分挖掘各基本事件間的關系信息，濾除底層的組裝信息得到產品數量和類別等抽象信息，生產主管部門可以實時統計生產量；實時的產品數量數據經過復雜事件構建器處理，得到銷售部門所需的各個訂單完成量數據。該實例中，模型涉及的關鍵技術描述如下：

　　高速緩存CACHE連接著企業的產品、部件以及工藝信息數據庫，RFID讀寫器原始數據信息包括標簽ID以及標簽讀寫時間，其格式為D={ID，DATE}，進入高速緩存CACHE后，CACHE快速連接數據庫得到所需的背景信息，即該部件的生產商、系統歸屬以及安裝工藝等，將該背景信息加入原始數據，得到信息豐富的舳基本事件，其格式為D’={I[)，DATE，COMPANY，S．A．，A．T．o這些RFID基本事件連接到車間生產的電子看板上，工人們可以實時從電子看板上得到所需的組裝信息。

　　事件濾波器是根據底層基本組裝事件間的各種關系構造的關系庫。一件產品需要各個基本組裝事件按照正確的順序全部完成，通過這些事件間的關系，可以構造出上述的事件濾波器。例如完成0型產品組裝需要依次完成f1，f2，f3，f4，f5，f6等組裝事件，只有當這些事件按照正確的次序全部完成時，事件濾波器才會輸出一個0型產品數量加1事件。通過事件濾波器，不僅有效的避免了安裝錯誤，而且可以濾出大量底層無關RFID信息，得到貨物相關信息——產品類別和產品數量。于是，生產主管部門可以實時了解車間生產產品種類和數量，來進行后續生產計劃的安排和評估。

　　復雜事件構建器主要是根據銷售部門訂單的要求以及車間生產的產品數量之間的關系，映射出各個訂單產品的實時完成量數據。銷售部門可以利用這些數據掌握訂單實時完成情況數據，安排發貨或者其他的操作。

　　從該制造企業整個過程可以看到，RFID原始數據通過高速緩存CACHE、事件濾波器、復雜事件構建器過程，其基本事件數量大大減少，而且可充分挖掘了RFID數據中的有用信息，使各個部門易于獲得所需的數據。

　　復雜事件處理技術應用于RFID數據處理研究，在國際仍是—個嶄新的領域，目前尚沒有成熟規范的方法。本文以離散制造業生產線RFID應用為例，給出了—種基于CEP的RFID數據處囡 ，并構建了相應的高速愛 CACHE、RFD事件濾波器和RFID復雜事件構建器。可進一步結合復雜事件處理器PAPIDE tools，模擬模型處理效果，完善模型應用機制