基于粒子滤波的RFID数据清洗方法研究-论文.pdf

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1、数据库技术·DataBaseTechnique基于粒子滤波的RFID数据清洗方法研究文／：E同磊张进东。、2．1原始数据语义清洗p(BilA)：，i：l，2，⋯n(1)RFID技术现已广泛应用在供应链、智能识别、数量检测等方RFID原始数据存在语义非确定性，但是面，但是由于数据的不准确限制原始数据描述却未将这种非确定性表达出来，w．了RFID技术更广泛的应用。为获p(L。Jz)；—：；—：—：!—(2)在一‘定程度上不能反映应用的真实情况，针对-取高质量的RFID数据，对RFID三．‘t’‘t三．三l{~Ni*w原始数据进行清洗十分重要。本i=11=1II

2、i：l这个问题，本文对RFID原始数据进行语义清文提出一种基于粒子滤波的数据通过计算得到标签在t时刻处于Lit位置洗。清洗方法RPFC，有效地解决了单的概率P(Litlzt)，进而得到t时刻关于标签位个阅读器的消极读和积极读问题。2．1．1原始数据语义清洗目标置的概率分布。实验结果得到了更准确的清洗结原始数据三元组描述形式型如，其中R代表阅读器的标识，O代表被探算式：测标签的标识，T代表阅读器R探测到标签0Ll／R1)=0．7*52％1_p(tu．⋯的时刻。⋯⋯，p

3、(L2“／：81．9理RPFC方法经过对原始数据语义清洗，将0．752％+o420％⋯’。一RI)=I81％，即在l0：00时，被跟踪标签在原始读数中的阅读器标识R转化为标签O具【关键词】RFID粒子滤波数据清洗移动标签L1处概率为8I．9％，在L2处概率为18．9％。体的应用位置信息L，并且引入概率维P表示综上，经RPFC方法将RFID原始读数标签O处于具体应用位置L的可能性，数据转化为非确定性表示变为四元组形RFID(radiofrequencyidentification)技术，式

4、，O，Time，P>。是一种非接触式的自动识别和数据采集技术。2．1．2原始数据语义清洗策略本文提出一种基于粒子滤波的RFID数据清洗RPFC方法，依据粒子滤波过程，采用加RFID阅读器读数具有不可靠性，主要表方法RPFC(RFID—ParticleFilterCleaning)，将权的粒子集跟踪标签位置状态的变化，得到关现为消极读、积极读和冗余读，RPFC方法针原始数据转化为平滑的关于标签位置的概率数于标签位置的概率分布，即获得RFID数据的对阅读器消极读和积极读两种不同类型的误据流，具有较高的灵敏性，将更好地适用于移非确定性表示，实现对原始数据的语义清

5、洗。读，采用不同的策略进行非确定性清洗。动标签。RPFC方法具体的语义清洗策略如下：3实验环境及数据分析1粒子滤波技术第一步：RPFC采样，根据t—l时刻的标签的位置分布状态、粒子位置转换模本文使用白定义的模拟数据集，本文模拟粒子滤波技术是一种实现贝叶斯过滤的型p(LlLl_。)和粒子运动模式模型p(mlcI_。，的实验环境包含lO个标签，编号为1、2、3、4、5、新型的跟踪算法，能有效地处理非线性、非高factort6、7、8、9、10；10个阅读器，编号为Rl、斯跟踪问题，可以适应复杂环境的重叠和遮挡_1)，产生新的粒子集S={L_tjw．Ii-1，2

6、，⋯，N，，其中N是粒子集中粒子的数目且R2、R3、R4、R5、R6、R7、R8、R9、Rl0。情况，且能同时跟踪多目标，因此多被应用it=1／N。标签可能的移动路径和阅读器布局如图1所在GPS跟踪等物体跟踪、人员跟踪方面。在第二步：RPFC重要性采样，当阅读器产示，本文设计了】0个标签，多次从Ls出发RFID应用中，阅读器读数实际上是对标签位生读数时，根据新的读数中T一沿着图1中所示的路径运动到Le。实验编程置进行实时跟踪的带有非确定性语义的不准确项计算粒子集中粒子在T时刻的图上位置，并调制是在在一台AMD3000+的计算机(CPU的数据流

7、，RPFC就是基于上述两点提出的，按照粒子观测模型p(zLJ给粒子集中的粒子2．0GHz，内存1G1软件环境是Microsoft用非确定性策略对RFID数据进行清洗。赋权值。WindowsXPProfessional+MvEclipse8．5，2RPFc非确定性清洗框架第三步：RPFC重采样，依据第二步得到JDK1．6上模拟产生RFID的真实数据以及原始每个位置处的粒子数及每个粒子的权值，以及数据．针对RFID数据的不可靠性和语义非确定贝叶斯公式(如(1)式)计算标签的概率分性问题，本文提出RPFC非确定性清洗框架，3．1实验结果分析布，并按其比例进行重采

8、样得到新的粒子集位RPFC非确定性数据清洗分为语义清洗和误读置分布