Abstract-Recent-innovationer inom RFID-teknik möjliggör storskalig kostnadseffektiv distribution inom detaljhandel, hälso- och sjukvård, läkemedel och hantering av försörjningskedjan. Tillkomsten av mobila eller handhållna läsare tillför betydande nya utmaningar för RFID-strömbehandling på grund av den inneboende läsrörligheten, det ökade bullret och ofullständiga data. I detta dokument tar vi upp problemet med att översätta bullriga, ofullständiga råströmmar från mobila RFID-läsare till rena, exakta händelseströmmar med platsinformation. Särskilt föreslår vi en probabilistisk modell för att fånga rörligheten hos läsaren, objektdynamiken och bullriga avläsningar. Vår modell kan självkalibrera genom att automatiskt uppskatta nyckelparametrar från observerade data. Baserat på denna modell använder vi en provtagningsbaserad teknik som kallas partikelfiltrering för att härleda ren, exakt information om objektplatser från råa strömmar från mobila RFID-läsare. Eftersom slutledning baserad på standardpartikelfiltrering varken är skalbar eller effektiv i våra inställningar föreslår vi tre förbättringarspartikelfaktorisering, rumslig indexering och tro kompression för skalbar inferens över ett stort antal objekt och strömmar med hög volym. Våra experiment visar att vår strategi kan erbjuda 49% felreduktion jämfört med en toppmodern datareningsmetod som SMURF samtidigt som den är skalbar och effektiv.
Tran m.fl. i REF ta itu med problemet med att översätta bullriga, ofullständiga råströmmar från mobila RFID-läsare till rena, exakta händelseströmmar med lokaliseringsinformationen.
Probabilistic Inference over RFID Streams in Mobile Environments
{'venue': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}