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基于物品运动图分析的RFID数据管理技术研究

作　者: 白丽丽
导　师: 邓辉舫；周传世
学　校: 华南理工大学
专　业: 软件工程
关键词: RFID数据 运动图分析 存储模型 查询模式
分类号: TP391.44
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 55次
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内容摘要


近年来,无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术得到了快速发展,阅读器与电子标签成本不断下降,电子标签体积也在不断缩小,标签识别的准确率不断提高。大型零售商如Wal. Mart和Target已经开始在它们的仓库和物流中心部署RFID系统,并要求供应商在商品的小包装上粘贴RFID标签。当对单个商品上粘贴标签,跟踪供应链中单个物品的移动轨迹时,RFID应用系统产生的数据将是海量的,爆炸式的,因此如何管理和有效的存储RFID系统收集的海量的动态的数据将成为RFID技术研究的一个重点,它将关系着RFID技术的进一步发展和应用。通过分析RFID数据的产生过程及RFID数据不同于传统数据的特点,对比目前国内外RFID数据管理的不足,本文提出了基于物品运动图分析的数据分析模型。以大部分物品运动都要经过的关键点来划分运动图,这样把物品的运动图划分成一个个子图,这些子划分就像一棵棵以关键点为根结点的树,而且树结构有利于编码和查询,因此本文生成基于关键点划分的子运动图的路径树,并对路径树采用素数编码法得到了每一条路径的路径编码,利用中国余数定理的原理来求路径的顺序编码,路径编码能唯一标识一条路径,顺序编码确定了路径上每一个位置出现的顺序。从而在分析模型之上给出了基于路径编码和顺序编码的存储模型。把物品运动的路径编码和顺序编码存储在PathTablle表里,把位置素数的编码信息存储在LocationTable表里,并把一起移动物品的信息合并成一条信息,存储在MoveTable里,大大压缩了数据,MapTable表映射了一起移动的物品的包含关系。因为MoveTable记录了物品的运动信息,因此本文只要关联PathTable就可以得到物品的运动路径。而且路径表与物品运动表的分离也提高了基于路径的查询的效率。因此这种存储模式很好的支持了物品的跟踪监测及基于路径的查询。最后通过对RFID数据查询类型的分析,给出了基于聚合的查询模式。存储模型和查询模型的分离形成了分层式的RFID数据管理系统。最后,由于数据是存储到关系数据库里,因此本文还给出把查询模式转化为数据库支持的SQL语句。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-11
第一章 绪论  11-17
  1.1 课题的研究背景  11-12
  1.2 研究的目的和意义  12-13
  1.3 国内外的研究现状  13-15
  1.4 本文的主要工作  15-16
  1.5 本文的组织结构  16-17
第二章 RFID技术与EPC简介  17-24
  2.1 RFID技术  17-22
    2.1.1 RFID系统的组成  17-20
    2.1.2 RFID系统的工作原理  20-21
    2.1.3 RFID技术的应用领域  21
    2.1.4 RFID标准  21-22
  2.2 EPC概述  22-23
    2.2.1 EPC编码规则和结构  22
    2.2.2 EPC标签分类  22-23
    2.2.3 EPC网络  23
  2.3 本章小节  23-24
第三章 RFID数据和物品运动图分析  24-35
  3.1 RFID数据  24-26
    3.1.1 RFID数据的产生  24-25
    3.1.2 RFID数据的特点  25-26
    3.1.3 原始数据的清洗和处理  26
  3.2 物品运动图分析  26-31
    3.2.1 物品的运动图介绍  28-29
    3.2.2 基于关键点的运动图  29-31
  3.3 运动图的划分及路径生成树  31-34
    3.3.1 关键点的识别  31
    3.3.2 划分算法  31-33
    3.3.3 虚拟关键点  33
    3.3.4 基于划分的路径树  33-34
  3.4 本章小节  34-35
第四章 存储模型  35-47
  4.1 压缩的原理  35-37
  4.2 存储模型设计  37-41
    4.2.1 概念及定理介绍  37
    4.2.2 路径树的素数编码  37-39
    4.2.3 路径的顺序编码  39-41
  4.3 存储模型及算法  41-46
    4.3.1 存储模型  41-44
    4.3.2 存储算法  44-46
  4.4 本章小结  46-47
第五章 RFID数据系统和查询处理  47-56
  5.1 粒度的选择和数据聚合  47-50
    5.1.1 基于不同时间单位的聚合  47-48
    5.1.2 基于运动路径的聚合  48-49
    5.1.3 基于物品的聚合  49-50
    5.1.4 聚合的比较和实现  50
  5.2 RFID数据管理系统体系结构  50-51
  5.3 查询分析  51-55
    5.3.1 基于物品跟踪监测的查询  52-53
    5.3.2 基于路径的查询  53-54
    5.3.3 各种聚合查询  54-55
  5.4 本章小节  55-56
第六章 实验  56-65
  6.1 实验条件  56-60
    6.1.1 系统环境  56
    6.1.2 数据条件  56-60
  6.2 实验结果  60-64
    6.2.1 数据存储压缩效果  60-61
    6.2.2 物品跟踪检测查询性能  61-62
    6.2.3 基于路径的查询性能  62-64
    6.2.4 聚合查询的性能  64
  6.3 本章小节  64-65
第七章 总结与展望  65-67
  7.1 本文总结  65
  7.2 未来工作展望  65-67
参考文献  67-71
致谢  71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 光模式识别及其装置
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