RFID数据流建模RFID数据片的物理值(如时间和地点)和逻辑值(如数据流的事件模式、店有权和商业交易)是非常重要的信息。RFID数据有不同的表示层。在物理层, 袅据代表平面图和地理位置。在网络层, 数据表示移动式阅读器与网络之间的连接关系。在业务层, 数据代表业务事件。业务合伙人不得不专门开发每一层中的事件以满足不同的商业实践和系统要求。
1 、大规模RFID部署模型
     快速、大规模RFID的部署需要一个新的模型-为全球 RFID物品的跟踪而开发的系统模型。NDP项目积累的经验表明, 在RFID 网络中, RFID标签的流动性、物品所有权的变更、工作流程和事件模式的改变, 导致数据的不断变化。因此, 开发一种能够应对 RFID 系统内在变化的新模型尤为必要, 利用新模型可实现不同表示层之间的 RFID数据的跟踪和追踪。为有效跟踪和追踪三个表示层中的RFID 数据, 我们开发了数据承袭模型(Data Lineage Model, DLM)系统, 在DLM模型中, 三个表示层在逻辑上相互独立。
     事件层负责业务交易的建模。在采用了 RFID技术的 FMCG 供应链管理系统中, 我们利用前置或后置条件和触发器定义业务事件, 触发器描述了事件的发生条件(如时间或空间条件)以及系统应该采取的行动。例如, 当分销商从制造商那里订购产品以及零售商向分销商的账户付款时, 我们可以对不同所有者的ID在前置和后置条件中模拟所有权的变更。该事件可能是仓库出入口处的阅读事件, 读数操作可能是登记货物, 也可能是核查产品的数量。

    网络层实现事件层的业务事件向网络配置层的映射, 确保业务事件可追溯。对于每个业务事件, 系统对相关的网络设备进行注册。网络层从非法的数据注入和识读中保护数据谱系。
    最后, Geo层将所有的网络设备与相关地理属性(例如, 带有3D 地理位置的平面图)和业务所有权联系起来。系统可以进一步将来自网络设备的业务事件映射到相应的物理位置上。假设我们可以使用移动网络来跟踪移动物体, 系统可以动态映射网络设备的逻辑连接到相应的新位置上。在这种情况下, 网络层与地理层之间的映射代表了跟踪事件层业务交易的一个紧密耦合。
   逻辑独立层次结构保证 RFID系统内发生在某一表示层的变化(如业务流程的变化)独立于其他层的变化。因此, 低表示层发生的变化不会影响业务逻辑(如网络结构的改变)。注意, 虽然 RFID 应用层事件标准 EPCglobal 强调了 RFID 数据流处理的重要性, 但它在很大程度上依赖于系统开发商对特定应用进程在基础设施中的实施。
2、RFID 数据清洗和预处理
    DLM模型中低层的 RFID数据存在重复、噪声和不确定性等问题。数据的过滤被认为是清洗数据和捕获数据的统计特征。
3、复杂事件处理和模式识别
    复杂事件体现了商业交易的模式。为与高层的商业交易相匹配, 需要确认低层RFID读数的识读时间和位置属性。鉴于此, 首要考虑是解决复杂事件处理的关键算法。Johnson等人提出了一种高效的算法, 在IP包数据流中查询乱序数据。等人提出了一种新的乱序处理(Out-of-Order Processing, OOP)结构, 即通过明确的流进度指示, 如标点符号或心跳, 完成解锁和清洗操作, 这样流系统不需要维护数据流顺序。在对这些乱序数据的处理过程中, 不考虑数据随着时间的变化。我们拟使用事件时钟自动控制(Event-clock Automata, ECA)的子集。与定时自动控制不同, ECA不控制时钟的调动, 时钟值是固定的, 并且与到达事件的时间值有关。ECA 有两种类型的时钟:

①事件记录时钟;

②事件预测时钟。
3. 1 事件记录时钟
    事件记录时钟值始终等于到达事件的占用时间与当前时间的比值。使用携带事件记录时钟的 ECA简单查询事件序列(SEQ(a, b, c))。在图的底端, 箭头线上方为一串事件流, 箭头线下方的数字为时间截。与SASE 不同。所给事件流并非全部按顺序排列。具有两个事件记录时钟的ECA:X. 《X.. XX. 。利用这个时间约束可以检查事件的顺序并丢弃 SASE 中忽略的乱序事件。加出所示, 只有两个系列的事件被识别, 并且拼弃了乱序事件(如, 0 b6, c7)。

3. 2 事件预测时钟
     该时钟为预测变量。相对于当前时刻, 事件下一次发生的时间即为该时钟的态量值。因此, 只有在到达事件发生后或某一特定周期内, 时间约束才满足该时钟态量。 仅当事件a 发生4s后, 事件b才是有效的, 那么, 通过简单地更改ECA 的时间约束为X, ≥X, +4, 得到的输出是al, b5, c8。如果事件b在事件 a 发生后的4s 内发生, 那么, 必须改变时间限制为X, ≤X, +4。 利用 ECA 可以过滤和检测乱序事件, 并丢弃那些在时间约束上无效的事件。事件时钟对追踪FMCG 供应链中EPC 的当前状态起着举足轻重的作用。NDP项目便对宝洁(P&G)潘婷彩色护发素产品进行了跟踪, 产品 EPC代码为um:epc:id:sgtin:49024300. 24741. 276。产品的跟踪, 需要对所有产品事件相关的时钟数据及来自所有可用EPCIS的运输信息进行处理。

     某产品于4月11日在P&G 调度中心被 RFID 阅读器识读, 下一次被识读的时间为5月9日。通过关联Geo层信息和阅读器的位置信息, 该产品在Metcash 接收端被识别。该产品被连续识读直至5月23日。

    通过滤除不必要的事件数据, 筛选出需要的产品并于5月23日发送至配送中心。该案例表明, 在P&G 供应货物到 Metcash 端接收货物的整个过程存在很大的时间延迟, 然而引起时延的具体原因未知。由表5-2发现, 货物被送到零售商店前已在仓库内滞留了两个星期。
4、实时查询语言
     实时、大容量RFID数据流的处理以及物理RFID 观测数据向业务应用相关联的虚拟计数信息的自动转换需要一个通用的 RFID 数据处理框架。RFID 应用需要一种实时的查询语言, 该语言应定义如何对单一事件进行过滤及如何基于时间和价
值条件关联多个事件。根据 NDP项目总结的经验, 实时 RFID 查询语言应具备对以下内容的查询能力:
1)复杂事件的序列, 该事件涉及来自不同地点的存储空间和时间范围的多个读数。
2)指定发生频率条件下的事件模式。
3)网络数据流和基于中央数据库中存储的静态数据的经典函数。

     然而, 当前尚不存在满足以上特性的查询语言。为实现时间事件跟踪, 我们提 出了一种新的生存时间(Time-to-live, TTL)的概念。TTL代表了能够合法生存于RFID系统中的 RFID事件的时间长度。TTL涉及各种复杂时间事件模式, 包括现有系统能够处理的事件模式。特别地, 我们将TTL 分为四类用来表示不同的RFID(原始/复杂)事件:
1)绝对TTL:定义了一个RFID标签在物理世界的生存时间。
2)相对TTL:定义了一个RFID标签能够用于特定应用程序里的时间(之后,可以重新分配标签到其他应用程序中)。
3)周期TTL:定义了相同事件类型的两个连续事件之间的时间间隔, 即周期TTL 决定了相同事件周期性发生的时间间隔。
4)连续TTL:定义了两个连续事件发生的时间间隔。
     TTL 克服了5. 3节所述的事件数据管理当前存在的问题。例如, 在序列ABC中, 如果A和B之间的间隔大于1min, 则B和C之间的间隔应小于2min; 如果A 和B之间的间隔大于1min, 则B和C的间隔可能大于5min。 该时间约束可由以下
两个规则进行表达:
    RULE1:IF[t(B)-t(A)]>1Minute THEN[(B)-t(C)]<2minutes
   RULE2:IF[t(A)-t(B)]>1Minute THEN[(B)-t(C)]>5minutes
    显然, 这两个规则是两个独立的事件模式, 规则1中有初始事件A, 规则2中有初始事件B。因此, 当满足规则1的时间约束时, ABC的事件序列将被成功检测; 当满足规则2的时间约束时, BAC的事件序列被成功检测。

     TTL 查询语言可以广泛用于带时间约束的RFID应用。如开展NDP项目的典型供应链, 根据再分配需求, 要求企业对产品进行包装和再包装。Geo层的完全可追踪性, 将产生与时间数据相统一的全球位置信息数据, 并为全球物品追踪提供独立的数据模型。使用TTL的概念维持物品(尤其是回收物品)相关的时间信息, 也是全球范围内追踪物品的关键。
5.  系统结构和原型
处理 FMCG 供应链管理业务需要的一个复杂事件管理系统(Complex Event Management System, CEMS)。该系统包括:
1)三个数据库:事件类型数据库、查询数据库和中央数据库。

2)六个模块:过滤器和清洗器、事件类型检测器、查询检测器、查询分析仪、事件处理机和中间件结果更新器。

     CEMS 以无限的RFID 数据流为查询的输入, 并输出与此次查询相匹配的事件的查询结果。对于模式识别查询, 查询结果为用户指定频率条件下的识别事件序列。
     CEMS中存在三种独立的信息流:数据库控制流、查询流以及数据流。数据库 控制流被管理员用来管理这三个数据库。查询流则代表了 CEMS 对用户提交的查询的处理过程。查询被送至查询分析仪进行分析, 以便于更新查询数据库、事件类型 数据库和中间件结果更新器。
     在 CEMS中, 底层捕获的 RFID 原始数据经过处理以后再向用户发布查询结果。原始RFID数据首先经过过滤和清洗处理, 然后生成的事件被发送至事件处理机等待处理。当接收到的查询列表与事件序列相关时, 事件处理机开始处理查询。事件处理机先处理与事件序列不相关的查询, 再处理与事件序列相关的查询。两种查询结果都会被发送给用户, 如果查询结果要求更新信息, 则更新中央数据库。 EPCIS 结构提供了数据逻辑服务。图5-10给出了业务逻辑不同模块的工作流程。因此, 复杂事件管理系统结构作用于FMCG 供应链系统中检测复杂事件的应用层。