Abstract-Trots sitt löfte, RFID-teknik innebär många utmaningar, inklusive ofullständiga data, brist på lokalisering och inneslutning information, och mycket höga volymer. I detta arbete presenterar vi ett nytt datatolknings- och kompressionssubstrat över RFID-strömmar för att ta itu med dessa utmaningar i företagsförsörjningskedjor. Våra resultat visar att våra inferenstekniker ger god noggrannhet samtidigt som effektiviteten bibehålls, och vår komprimeringsalgoritm ger en betydande minskning av datavolymen. RFID är en lovande teknik för elektronisk identifiering som gör det möjligt för en informationsinfrastruktur i realtid att tillhandahålla snabbt och värdefullt innehåll för övervakning och spårning av tillämpningar. RFID-data ger dock upphov till nya utmaningar eftersom de kan vara otillräckliga, ofullständiga och omfattande. Otillräcklig information: Eftersom RFID i sig är en identifieringsteknik som är utformad för att identifiera enskilda objekt, fångar en ström av RFID-avläsningar inte mellanobjektsrelationer som samlokalisering och inneslutning. Ofullständiga data: Trots tekniska framsteg är RFID-avläsningar i sig bullriga med observerade läshastigheter under 100 % i faktiska tillämpningar. Missade avläsningar resulterar i en brist på information om ett objekts plats, vilket avsevärt försämrar uppgifterna att bestämma både plats och inneslutning. Högvolymströmmar: Kanske den viktigaste egenskapen hos RFID-strömmar är deras höga datavolymer som lätt kan överväldiga ett dataflödessystem. Därför är det absolut nödvändigt att data filtreras och komprimeras nära hårdvaran samtidigt som all användbar information bevaras. I detta dokument presenterar vi SPIRE, ett system som tar upp ovanstående utmaningar. SPIRE avviker från det tidigare arbetet genom att bygga ett tolknings- och komprimeringssubstrat över RFID-dataströmmar som använder tre nyckeltekniker: 1) en tidsvariant av grafmodellen som fångar möjliga objektplatser och inneslutningsförhållanden med sin strömdrivna konstruktion, 2) en probabilistisk algoritm som drar slutsatsen om de mest sannolika platserna och inneslutningsförhållandena för obujter, och 3) en utgångsalgoritm som omvandlar en ingångsström till en komprimerad, men ändå informativ utgångsström. Vi har implementerat vårt tolknings- och komprimeringssubstrat och utvärderat det med hjälp av syntetiska RFID-strömmar som efterliknar ett företags leverantörskedja Våra resultat visar att våra inferenstekniker ger god noggrannhet samtidigt som effektiviteten bibehålls och vår komprimeringsalgoritm ger en betydande minskning av datavolymen. Arkitektur av SPIRE: Vårt substrat består av (i) en datafångstmodul för strömdriven konstruktion av en tidsvarierande grafmodell som kodar möjliga objektplatser och inneslutningar; (ii) en tolkningsmodul för att probabilistiskt dra slutsatsen den mest sannolika platsen och inneslutningen för ett objekt, och (iii) en komprimeringsmodul som ger strömdata i ett komprimerat format med utjämning.
Ett datatolknings- och komprimeringssubstrat har presenterats i REF över RFID-strömmar för att ta itu med dessa utmaningar i företags försörjningskedjor.
Efficient Data Interpretation and Compression over RFID Streams
{'venue': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}