RFID中間件數據的過濾方法的研究和分析

　對噪點進行抑制的關鍵在于對偶爾出現的噪點進行識別,從而通過程序將其抹去，本文中提出的抑噪算法采用了閥值的思想,對標簽的每次上報出現都賦予一定的權值,沒出現的標簽則減少其權值. 當該標簽權值高于或低于某個閥值的時候,觸發相應的標簽事件，本算法具體描述為:

　1 ) 定義標簽每次出現后累加的權值valueStep.
　2) 定義觸發標簽出現事件的閥值fapp.
　3) 定義觸發標簽消失事件的閥值fd is.
　4) 定義標簽狀態字段detectS tatus.
　5) 如果標簽出現,則其權值加valueStep.
　6) 如果標簽未出現,其權值減1.
　7) 標簽權值大于等于fapp,且detectS tatus =false,則觸發標簽出現事件, 產生一條標簽出現的記錄. 然后將detectS tatus置為true.
　8) 標簽權值小于等于fdis,且detectS tatus =true,則觸發標簽消失事件, 產生一條標簽消失的記錄. 然后將detectS tatus置為false.

　在該算法中,不管是0噪點還是1噪點,由于其出現的次數很少,則其標簽權值很難高于fapp或低于fdis, 就無法觸發標簽事件, 從而有效地抑制了噪點數據. 而正常標簽不管被讀寫器上報了多少次,其只有在權值大于等于fapp時才會觸發一條標簽出現記錄, 而標簽狀態字段detect Status則保證了當標簽權值在閥值上下波動時不會對事件重復觸發,所以該算法也有效解決了標簽數據冗余的問題。在經過處理后,標簽的報告情況由多個離散點變成了較為連續的權值變化, 如圖3所示。

　算法中的出現閥值fapp 與權值value Step 之比fapp / valueS tep越大,則對1噪點的過濾情況越好;消失閥值fdis越低,則對0噪點的過濾更加有效。當fapp / valueS tep小于等于1的時候, 該過濾算法將不對1噪點進行過濾處理, 而僅保留去除冗余數據的功能. 所以, 根據客觀使用環境的需求, 對value Step, fapp, fdisp3個參數進行合理調整和搭配,可以使本算法有效適應不同過濾目標的需求。

3　算法實現與驗證

　3. 1　算法實現

　筆者對該算法設計思想進行了實現,以驗證其在不同應用場景下的適應性和有效性. 實驗平臺使用RS232接口的單天線讀寫器,該讀寫器報告周期為1 s,每次報告標簽數為1個. 算法實現采用java 語言, 通過comm. jar 開發包進行串口通訊。