1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1研究目的及意义
射频识别(radiofrequencyidentification，rfid)技术是一种利用射频通信实现的非接触式自动识别技术。近年来，随着大规模集成电路、射频电路、信息安全等技术的发展，rfid已经广泛应用于工业自动化、商业自动化、交通运输、跟踪、医疗、防伪、资产管理、公共信息服务等领域，被认为是21世纪最有发展前途的信息技术之一[1]。rfid技术作为构建"物联网"的关键技术近年来受到人们的关注。可以适用于射频门禁系统、电子溯源系统、食品溯源系统、产品防伪、博物馆参观等社会技术和日常生活中。研究rfid技术和发展rfid产业对提升信息化水平、促进经济可持续发展和增强公共及国防安全等方面将产生深远影响。
随着中国日益成为世界工厂，中国制造型企业面临的竞争变得越来越激烈。对于离散型制造业而言，如何及时并准确地对其产品在加工制造过程中的各种数据进行采集和处理是影响企业生产和管理的重要环节。在车间制造生产过程中，为获取各个节点的生产数据、库存数据，质检数据和移动数据，为各种生产活动以及管理层提供可靠的数据来源与数据支持，需要部署大量的射频识别（radiofrequencyidentification,rfid）设备。由于制造车间环境复杂以及车间各资源的干扰导致rfid数据存在不可靠性。rfid不可靠数据包括数据冗余(duplication)、数据多读(falsepositive)和数据漏读(falsenegative)。由于很多情况下阅读器只能读到其感应范围内60%~70%的标签数据，即至少有30%的标签数据在读取时被遗漏[2]。所以rfid数据漏读现象应该进行重点处理，从而才能得到高质量的清洗数据。
2. 研究的基本内容与方案
本文以自适应清洗算法smurf为基础，设计并实现一个基于平滑技术的rfid数据自适应清洗系统。由于smurf的基于二项式分布模型的清洗算法在某些情况下的性能还有所欠缺，主要是因为算法本身的一些设计及实现过程造成的。所以本文还针对这些情况进行分析并提出了改进方法，以便得到更好的清洗效果。
smurf算法是一种自适应的基于时间窗口的清洗算法。该算法将rfid数据流看做统计学中的随机事件，将读取一次标签看作是发生一个随机事件，将标签读取频率看做是事件发生概率，将平滑窗口内的探测值看做是多次重复随机事件的结果，在此基础上提出二项分布模型。目标是综合考虑标签的完整性和监测标签的动态性，从而合理设置窗口大小，使得两者兼顾，更好解决完整性和动态性之间的矛盾。
基于窗口平滑技术的自适应清洗算法利用滑动窗口技术和二项抽样的概念来计算合适的窗口大小，进而通过两个窗口子区间的观察结果和已估算出的标签状态来调整窗口大小。在smurf算法中要注意，当窗口增大时，也应该进行状态转变检测，以确保不会漏掉标签的动态变化情况，从而可以兼顾标签的完整性和动态性。
3. 研究计划与安排
第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
第6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 廖国琼.rfid实时中间件技术.西南交通大学出版社,2010
[2] 李星.rfid中间件数据清洗技术研究.学位论文.2013(3)
[3] 尚明.rfid中间件数据处理与事件检测技术研究.学位论文.2014(6)
