复杂事件处理技术在RFID中间件中的研究 - 通信/网络 - 电子

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<strong>1 引言</strong>

RFlD技术即无线射频识别技术，是一种高效的数据采集和识别技术。该技术与互联网、通讯技术结合可实现全球范围物品跟踪与信息共享，因此在物流、交通信息、医疗、零售等领域有着广泛的应用前景。RFID中间件作为RFID技术的神经中枢，扮演着RFID标签和应用程序的中介角色．它向下提供底层接口．实现对阅读器和标签的控制，向上提供通用的应用程序接口(API)。供不同的应用程序来调用。

目前．RFID中间件技术仍然发展不成熟，尤其是在事件处理方面存在如下缺陷：一方面来自阅读器的标签信息数据量太大．并且包含过多的冗余数据．降低了事件处理的效率：另一方面．标签所包含的语义信息过于简单，无法被上层应用软件直接使用。传统的RFID中间件在事件处理方面仅仅利用平滑过滤算法对标签数据做简单的平滑处理，随后即将处理后的标签数据上传给上层应用．这种情况在数据量小的情况下可以满足一定的需求，但RFID大部分的应用所面对的都是海量的数据，因此传统的事件处理方法大大增加了上层应用软件的负担，使其数据处理效率急剧下降．不能够满足现实的需求。

针对以上的问题．本文利用分层设计的思想．将复杂事件处理技术引入RFID中间件．并结合RFID数据特征．设计了一个事件处理模型．有效的解决了上述所存在的问题，并通过一个监狱监控系统实例阐述了该模型在实际中的应用。

<strong>2 复杂事件处理概念</strong>

复杂事件处理(complex Event Progressing)技术是90年代中期由斯坦福大学的David Luckham教授所提出是一种新兴的基于事件流的技术，它将系统数据看作不同类型的事件，通过分析事件间的关系如：成员关系、时间关系以及因果关系．包含关系等．建立不同的事件关系序列库，即规则库，利用过滤、关联、聚合等技术．最终由简单事件产生高级事件或商业流程。不同的应用系统可以通过它得到不同的高级事件。如库存管理系统可以得到出库、入库高级事件．考勤管理系统可以得到上班、下班、迟到、早退等高级事件。

虽然RFID中间件并没有统一的设计标准但事件处理却被一致公认为是RFID中间件的核心功能之一。由于从读写器获得的原始RFID事件只能简单地描述标签在感应区中存在的事实．与后台业务系统中定义的事件层次仍然存在着很大的差距。所以只有利用复杂事件处理技术．通过多层的过滤和归并，最终将一系列底层的RFID基本事件聚合成一个含有业务信息的高级事件．才能实现将现有应用系统与RFID技术的有效整合。

<strong>3 RFID中间件事件处理模型设计</strong>

3．1功能要求

(1)能够将底层的基本事件经过层层过滤最终得到上层应用感兴趣的复杂事件

(2)能够得到不同抽象层次的高级事件

(3)存在高层用户感兴趣的事件序列模式

(4)管理人员可以针对具体的应用需求在不同抽象层次设置事件的过滤条件

3．2 RFID中间件的数据特征

与普通数据相比，RFID数据具有如下特征：

(1)时间性、动态性和关联性。现场动态地产生关于标签对象状态变化的观察数据，这些数据包含观察时刻以及对应该时刻的对象位置和状态等属性。例如，物品的入库、出库等状态。一个RFID标签数据不是独立存在的，而是相互关联的，由时态性和动态性衍生出关联性。时态关联表达了事件之间的时序关系，空间关联表达了事件发展的轨迹，时空关联共同表达了与对象有关的事件的变化过程。

(2)丰富的隐含语义。被观察的对象携带有与上下文状态和背景知识有关的信息，这些信息是隐含的，且与上层应用逻辑之间存在密切的关系。利用这些相关信息可进一步导出衍生其他信息。例如，从物品的标签ID町通过EPCIS查出它的名称、数量、规格等信息。从阅读器的位置可得知物品的进货地点等。RFID标签数据是一种低层次的基础数据，只有通过与隐含的数据相结合上升为高级的业务逻辑数据，与现有的应用相集成，才能真正地发挥RFID系统的作用。

(3)冗余性、异构性和实时性。现有的RFID阅读器还存在误差问题，不可避免的会发生漏读、重复读和错读的情况。另一方面一个阅读器可以识别出多种不同的对象。即RFID数据流中可能包含有多种不同性质的观察值。例如．在一个安检入口．既可以识别出进出的人员旭可以识别进出的物品，它们是具有不同性质的对象．所对应的事件语义也不相同。同时通常要求有阅读器所得到的标签数据值要能够实时反映现实世界的当前状态．即数据值不能“过时”这就要求数据具有一定的实时特征。

(4)流动性、批量性和海量性。RFlD数据是以流的形式快速、自动地由阅读器进行捕获，并积累起来以支持跟踪和监控应用。并且，有时具有批量的特点，即多个标签对象会被集中地观察；同时具有海量的数据量，例如．如EPC910bal标准规定的第二代(Gen2)RFID阅读器标准对阅读器的阅读速率做出了规定：每秒钟1800个电子标签。也就是说．一个拥有20台阅读器的配送中心在高峰期一秒钟可以阅读36000个事件。如何实时地对巨量的RFID数据进行处理及如何充分挖掘出RFID数据所包含的有用信息已成为RFID中间件研究的重要内容。

3．3分层设计思想

将复杂的问题进行层次划分．每层各完成相应的功能。这是处理复杂问题常用的解决方式像国际上的OSI网络参考模型．TCP／IP协议的分层结构都是这种思想的体现。这种分层的思想同样可以引入到RFID中间件的复杂事件处理中，以基本事件作为划分的基础。将RFID的事件划分成不同的抽象层次，经过多层的过滤．最终得到上层应用软件所需要的信息数据。同时大规模RFID设备的部署引发大量的原始数据流，除了数据及逻辑复杂性外，RFID中间件需要实时快速处理成千上万的数据流．采用分层的过滤方式有利于减少事件处理的延时。

在事件的分层模型中，需要配置事件过滤器和事件整合器。事件过滤器：预先存储了事件类型。对于任意类型的事件输入，只输出符合条件的事件类型。事件整合器：预先定义了一些事件序列规则。即模式信息，对于任意输入的事件序列，需要与预定义的模式信息进行匹配．只有匹配成功的才可以作为高级事件输出。

事件过滤器和事件整合器可以根据系统的需要设置一个或任意多个。即每一个事件过滤器(事件整合器)的输出作为上层事件过滤器(事件整合器)的输入，通过层层处理，最终得到所需要的数据。

3．4事件处理模型

基于分层设计的思想，结合RFID中间件系统的数据特征，本文设计事件处理模型如图l所示。从事件处理流程角度看，从下向上分别为：冗余事件过滤、类型识别过滤、模式过滤和业务规则过滤。从事件的角度看．划分为基本事件和抽象事件，抽象事件又细分为：有效事件、模式事件和业务规则事件。

冗余事件过滤器：RFlD中间件接收来自阅读器的海量的EPC标签数据，这些数据存在着大量的重复读、漏读和错读的信息，为了有效获取数据，运用冗余事件过滤器，消除冗余数据。

类型识别过滤器：根据EPCglobal组织的标签数据规范，任何一种标签数据格式都由三部分组成：即头部域，过滤域和域标识符，其中头部域和域标识符统称为EPC标识符，根据EPC标识符，就可以对任何一个EPC标签进行类型判断。

模式过滤器：根据具体的应用环境而不同。在模式过滤器里存储的是管理员预先定义的上层应用所感兴趣的事件序列规则．即模式。事件序列之间的关系包括时间关系，层次关系，包含关系。因果关系等其中以时间关系最为常见。有效事件序列经过模式过滤器时，会进行模式匹配，匹配成功的有效事件序列转化为模式事件。

业务规则整合器：在模式事件的基础之上通过查找本地或远程的EPCIS服务器．将相关的属性信息附加在高级事件上．最终得到上层软件感兴趣的业务事件。

管理人员：本分层事件处理模型的优势在于．使用人员可以根据系统的需要．在不同的抽象层次进行过滤条件设置。如系统管理员可能关心的是系统底层过滤器的设置，而终端用户可能关心业务规则的设置。


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图1 RFID事件处理模型

抽象事件层次见表1：

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<strong>4 应用举例</strong>

以RFID监狱监控系统为例，来说明复杂事件处理模型在RFID中间件系统中的应用。监狱监控系统中有一项功能．禁止某些罪犯聚集(如本例的犯人2和犯人3)，否则会出现报警。整个分层的事件处理流程如图2所示。

含有冗余数据的事件首先经过冗余事件过滤器．过滤掉重复和错读的数据，输出了含有犯人和警员的基本事件．这些基本事件作为类型识别过滤器的输入，过滤掉了警员信息．输出仅含有犯人的有效事件，有效事件经过模式过滤器与内部预先定义的模式规则进行匹配，当发现犯人2和犯人3为有效序列后，输出告警事件，告警事件经过业务规则过滤器，通过查找EPCIS信息服务器。融合了与此规则相关的属性信息，输出告警报告上传给上层的监狱监控系统。


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图2监狱监控系统中的RFID事件处理流程图

<strong>5 结论</strong>

作为国内外的研究热点之一．复杂事件处理技术在金融、物流、军事等领域都有着广泛的应用前景。本文基于分层设计的思想，结合RFID系统的数据特征，将复杂事件处理技术引入到RFID中间件系统中。提出了一种RFID中间件事件处理模型。该模型允许在不同的抽象层次上设置过滤条件，经过多层过滤，最终得到上层应用软件感兴趣的业务信息。如何结合基于JAVA的规则引擎对规则进行灵活设置．还需要在今后的学习中进一步研究和探索来完善此模型设计。

本文作者创新点：该模型通过把事件划分为多个抽象层次．管理人员可以灵活地根据具体的应用需求．设置过滤条件．大大减少了网络上的数据传输量。有效解决了传统RFID事件处理中数据传输量大，数据处理效率低的问题，因此该设计模型对RFID中间件的事件处理具有很好的现实意义。


作者：张晓鹏，李建民，林振荣  来源：《微计算机信息》(嵌入式与SOC)2009年第9-2期