基于乱序修正框架的物联网复杂事件检测模型

针对物联网应用系统中存在的时间戳乱序问题,给出了物联网语义事件定义,对时间戳乱序问题进行了描述,同时基于混合驱动的空间回收机制,构建了基于哈希结构的复杂事件乱序修正框架,并提出了一种基于乱序修正框架的复杂事件检测算法(ORFCED)。该算法提取事件的2个特征参数来计算哈希地址,利用时间戳特性将事件存入循环单链表进行局部排序,从而解决了时间戳乱序问题。仿真结果表明,所提出的ORFCED算法不仅具有较高的处理正确率和可靠性,而且可以对乱序流及时地作出反应,弥补了现有方法存在的不足。最后通过案例研究验证了所提算法的有效性和可行性。

面向仓储的RFID数据清洗技术研究

针对仓储中无线射频识别(RFID)原始数据的不可靠性问题,对仓储中RFID数据冗余和事件流乱序问题进行了研究,提出了一种面向仓储的RFID数据清洗模型。首先对仓储中RFID数据存在的问题进行了描述,建立了冗余数据和事件流乱序问题产生的抽象场景;然后结合RFID仓储数据清洗模型提出了相应的冗余数据清洗和事件流乱序修正算法,并介绍了相应算法的改进之处及具体实现步骤;最后利用读写器检测模型构造了RFID原始数据流,通过不同实验参数对记录数量和正确率指标进行了实验测试。研究结果表明:提出的数据清洗方法可以有效去除冗余数据并提高RFID事件输出的正确率。