RFID数据清洗技术研究进展

doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2207104

计算机科学与探索 ›› 2022, Vol. 16 ›› Issue (12): 2678-2694.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2207104

RFID数据清洗技术研究进展

王健¹^,⁺(), 乐嘉锦²

1.河南财经政法大学计算机与信息工程学院，郑州 450046
2.东华大学计算机科学与技术学院，上海 201620

收稿日期:2022-06-06 修回日期:2022-08-10 出版日期:2022-12-01 发布日期:2022-12-16
通讯作者: +E-mail: goodjian121@126.com
作者简介:王健（1981—），男，河南安阳人，博士，硕士生导师，主要研究方向为大数据分析、隐私保护、智能信息处理等。
乐嘉锦（1951—），男，上海人，教授，博士生导师，主要研究方向为数据科学管理、软件工程理论与实践等。
基金资助:
国家自然科学基金(61702161);河南省科技厅科技攻关项目(222102210289);河南省科技厅科技攻关项目(212102210386)

Research Progress of RFID Data Cleaning Technology

WANG Jian¹^,⁺(), LE Jiajin²

1. School of Computer and Information Engineering, Henan University of Economics and Law, Zhengzhou 450046, China
2. School of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai 201620, China

Received:2022-06-06 Revised:2022-08-10 Online:2022-12-01 Published:2022-12-16
About author:WANG Jian, born in 1981, Ph.D., M.S. supervisor. His research interests include big data analysis, privacy preserving, intelligent information processing, etc.
LE Jiajin, born in 1951, professor, Ph.D. supervisor. His research interests include data science management, software engineering theory and practice, etc.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(61702161);Science and Technology Research Project of Henan Provincial Science and Technology Department(222102210289);Science and Technology Research Project of Henan Provincial Science and Technology Department(212102210386)

摘要/Abstract

摘要：

无线射频识别（RFID）技术是一种自动识别方法，它依赖于称为RFID标签的无线电转发器快速存储和检索数据。由于RFID标签与读写器通信时无需直接接触，这样为短时间内采集大量的数据提供了可能。但是，采集到的数据也产生了诸如漏读、多读、冗余、乱序等问题，如何在短时间内高效地清洗产生的大规模RFID数据成为数据库领域的重要研究课题。对现有的RFID数据清洗技术进行了综述。首先，给出了RFID系统与RFID数据清洗问题的有关定义与描述，列出了典型的数据集与评价标准，从相关技术的分类、子类、基本思想、优势、局限、适用场景等方面详细比较和总结了现有的RFID数据清洗工作，同时对相关应用系统进行比较分析。然后，针对漏读数据清洗、多读数据清洗、冗余数据清洗、乱序数据处理等关键问题，对已有的研究进行了详细的比较和总结。最后，从RFID原始数据与基准数据集构建、加密与隐私保护数据的清洗策略、数据采集准确率、清洗结果的时效性、场景自学习等方面提出了RFID数据清洗领域未来五个值得关注的研究方向。

关键词: 无线射频识别（RFID）, 数据清洗, 漏读数据, 多读数据, 冗余数据, 乱序数据, 系统应用

Abstract:

Radio frequency identification (RFID) technology is an automatic identification method, which relies on the use of radio repeaters called RFID tags to quickly store and retrieve data. Because RFID tags do not need linear contact when communicating with readers, it is possible to collect a large amount of data in a short time. However, the collected data also produce problems such as false negative readings, false positive readings, duplicated readings, out-of-order readings and so on. In this case, how to efficiently clean the large-scale RFID data in short time has become an important research topic in the field of database. This paper mainly summarizes the existing RFID data cleaning technology. Firstly, the relevant definitions and descriptions of RFID system and RFID data cleaning problem are given, and typical datasets and evaluation criteria are listed. Then the existing RFID data cleaning work is compared and summarized in detail from the classification, subcategory, basic idea, advantages, limitations, application scenarios and other aspects of related technologies. At the same time, the relevant application systems are compared and analyzed. Then, for the key problems of the false negative reading, false positive reading, duplicated reading and out-of-order reading, the existing studies are compared and summarized in detail. Finally, this paper proposes next five research directions worthy of paying attention to in the field of RFID data cleaning, such as the construction of RFID original data and benchmark dataset, the cleaning strategy of encryption and privacy protection data, the accuracy of data collection, the timeliness of cleaning results, and scene self-learning.

Key words: radio frequency identification (RFID), data cleaning, false negative reading, false positive reading, duplicated reading, out-of-order reading, system application

中图分类号:

TP391

王健, 乐嘉锦. RFID数据清洗技术研究进展[J]. 计算机科学与探索, 2022, 16(12): 2678-2694.

WANG Jian, LE Jiajin. Research Progress of RFID Data Cleaning Technology[J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2022, 16(12): 2678-2694.

图/表 11

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数据集名称	年份	来源	描述	文件数量	网址
hope/amd	2008	与会者在会场的运动轨迹	数据集是从2008年7月18日至20日举行的第七届HOPE（地球上的黑客）会议上收集的RFID跟踪数据。与会者佩戴了RFID徽章，通过该徽章可以在整个会议空间内唯一地识别和跟踪他们。贡献者是Aestetix和Christopher Petro。2008年8月7日上传于CRAWDAD （community resource for archiving wireless data at Dartmouth）网站	13个文件，共25 MB	https://crawdad.org/hope/amd/20080807
hope/nh_amd	2010	与会者在会场的运动轨迹	数据集是从2010年7月18日至20日举行的HOPE（地球上的黑客）会议上收集的RFID跟踪数据。同样，与会者佩戴了RFID徽章，通过该徽章可以在整个会议空间内唯一地识别和跟踪他们。贡献者是Travis Goodspeed和Nathaniel Filardo。2010年7月18日上传于CRAWDAD网站	33个文件，共3.1 GB	https://crawdad.org/hope/nh_amd/20100718

数据集名称	年份	来源	描述	文件数量	网址
hope/amd	2008	与会者在会场的运动轨迹	数据集是从2008年7月18日至20日举行的第七届HOPE（地球上的黑客）会议上收集的RFID跟踪数据。与会者佩戴了RFID徽章，通过该徽章可以在整个会议空间内唯一地识别和跟踪他们。贡献者是Aestetix和Christopher Petro。2008年8月7日上传于CRAWDAD （community resource for archiving wireless data at Dartmouth）网站	13个文件，共25 MB	https://crawdad.org/hope/amd/20080807
hope/nh_amd	2010	与会者在会场的运动轨迹	数据集是从2010年7月18日至20日举行的HOPE（地球上的黑客）会议上收集的RFID跟踪数据。同样，与会者佩戴了RFID徽章，通过该徽章可以在整个会议空间内唯一地识别和跟踪他们。贡献者是Travis Goodspeed和Nathaniel Filardo。2010年7月18日上传于CRAWDAD网站	33个文件，共3.1 GB	https://crawdad.org/hope/nh_amd/20100718

分类	子类	代表性工作	优势	局限	适用场景
基于规则的方法	滑动窗口，融入阈值	ESP^[19]	根据读写器所获得的数据在时间和空间上的相关性，来填补漏读数据，无需其他信息	1. 时间粒度（即滑动窗口）大小不好确定 2. 对于位置经常移动的物件组定义粗的空间粒度很困难 3. 流水线处理的5个阶段不能交换	物品不经常进出读写器范围
	滑动窗口，融入统计模型	SMURF^[17]	1.自动调整窗口的大小，填补漏读数据 2. 通过统计学抽样方法来解决窗口大小定义的问题	1. 不容易检测到标签进出读写器的范围 2. 对于多个读写器环境失效 3. 填补数据的结果仍是概率意义上的，不能保证完全正确 4. 当监控对象在某逻辑区域内的读数完全丢失时，该方法的清洗效果较差	物品不经常进出读写器范围
	滑动窗口，融入统计模型	WSTD^[21]	更高效地检测到RFID标签位置的变动	1. 嘈杂环境下效果不佳 2. 由于采用的窗口更小，引入了更多的漏读数据（认为标签不在读写器范围内）	动态RFID标签
	滑动窗口，融入时空信息	Xie 等人^[28]	1. 自适应调整窗口大小 2. 融入时空信息 3. 考虑了群体和单个物体的运动	规则设置不合理、不完整等都会影响效果	动态RFID标签
基于概率的方法	融入图模型	Baba 等人^[23]	1. 利用时空约束信息 2. 方法利用领域较广	局限于室内物品产生的数据	室内物品跟踪
	融入清洗代价因素	Gonzalez 等人^[22]	1. 考虑了观测值和估计值 2. 加入了清洗代价的因素	1. 估计值与观测值的关系是由历史数据集得到的，不能动态更新 2. 动态标签的清洗结果不好	动态RFID标签
	融入贝叶斯模型	Zhao 等人^[36]	1. 适用于漏读率比较高的移动环境 2. 利用了物品之间的时空关联	概率计算来自于历史数据	动态读写器
	融入路径	Xie 等人^[35]	考虑概率传播	事先设定好路径，超出该路径范围，处理效果不确定	动态RFID标签
	融入学习	IR-MHMM^[29-30]	不需要关于室内空间和RFID阅读器部署的时空特性的先验知识，只需要少量RFID部署信息	1. 局限于室内物品产生的数据 2. 模型中马尔可夫假设施加的限制	室内物品跟踪
	融入逻辑区域	谷峪等人^[31]	对漏读数据进行了填补，并考虑了实时性、准确性和维护代价等因素	1. 未考虑包含相同的区域事件问题 2. 未考虑依次经过多个逻辑区域时，每个逻辑停留时间的相关性	动态RFID标签
	融入树结构	Jiang 等人^[32]	利用了未来有可能读写器附带的通讯功能	路径分支多的情况下，通讯量比较大	动态RFID标签
	融入卡尔曼滤波	KAL-RFID^[39]	解决了单个读写器的漏读、多读数据的问题，以及动态标签跃迁产生的延迟问题	存在少量漏读数据	动态RFID标签
基于相关性的方法	融入时空信息	Gu 等人^[26]	考虑了监控对象轨迹的相关性	对于无轨迹关联的单个物品失效	具有时空关联的物品
基于相关性的方法	融入聚类	谷峪等人^[33]	1. 考虑了关联度和动态聚簇 2. 适用于更大数据量和漏读率	当频繁分裂、重组、聚簇时，性能下降	逻辑关联与物理关联物品
基于路径的方法	融入图模型	Mahdin等人^[40]	利用可达性进行数据过滤	不能响应快速应用需求，只能对历史数据进行操作	动态RFID标签

分类	子类	代表性工作	优势	局限	适用场景
基于规则的方法	滑动窗口，融入阈值	ESP^[19]	根据读写器所获得的数据在时间和空间上的相关性，来填补漏读数据，无需其他信息	1. 时间粒度（即滑动窗口）大小不好确定 2. 对于位置经常移动的物件组定义粗的空间粒度很困难 3. 流水线处理的5个阶段不能交换	物品不经常进出读写器范围
	滑动窗口，融入统计模型	SMURF^[17]	1.自动调整窗口的大小，填补漏读数据 2. 通过统计学抽样方法来解决窗口大小定义的问题	1. 不容易检测到标签进出读写器的范围 2. 对于多个读写器环境失效 3. 填补数据的结果仍是概率意义上的，不能保证完全正确 4. 当监控对象在某逻辑区域内的读数完全丢失时，该方法的清洗效果较差	物品不经常进出读写器范围
	滑动窗口，融入统计模型	WSTD^[21]	更高效地检测到RFID标签位置的变动	1. 嘈杂环境下效果不佳 2. 由于采用的窗口更小，引入了更多的漏读数据（认为标签不在读写器范围内）	动态RFID标签
	滑动窗口，融入时空信息	Xie 等人^[28]	1. 自适应调整窗口大小 2. 融入时空信息 3. 考虑了群体和单个物体的运动	规则设置不合理、不完整等都会影响效果	动态RFID标签
基于概率的方法	融入图模型	Baba 等人^[23]	1. 利用时空约束信息 2. 方法利用领域较广	局限于室内物品产生的数据	室内物品跟踪
	融入清洗代价因素	Gonzalez 等人^[22]	1. 考虑了观测值和估计值 2. 加入了清洗代价的因素	1. 估计值与观测值的关系是由历史数据集得到的，不能动态更新 2. 动态标签的清洗结果不好	动态RFID标签
	融入贝叶斯模型	Zhao 等人^[36]	1. 适用于漏读率比较高的移动环境 2. 利用了物品之间的时空关联	概率计算来自于历史数据	动态读写器
	融入路径	Xie 等人^[35]	考虑概率传播	事先设定好路径，超出该路径范围，处理效果不确定	动态RFID标签
	融入学习	IR-MHMM^[29-30]	不需要关于室内空间和RFID阅读器部署的时空特性的先验知识，只需要少量RFID部署信息	1. 局限于室内物品产生的数据 2. 模型中马尔可夫假设施加的限制	室内物品跟踪
	融入逻辑区域	谷峪等人^[31]	对漏读数据进行了填补，并考虑了实时性、准确性和维护代价等因素	1. 未考虑包含相同的区域事件问题 2. 未考虑依次经过多个逻辑区域时，每个逻辑停留时间的相关性	动态RFID标签
	融入树结构	Jiang 等人^[32]	利用了未来有可能读写器附带的通讯功能	路径分支多的情况下，通讯量比较大	动态RFID标签
	融入卡尔曼滤波	KAL-RFID^[39]	解决了单个读写器的漏读、多读数据的问题，以及动态标签跃迁产生的延迟问题	存在少量漏读数据	动态RFID标签
基于相关性的方法	融入时空信息	Gu 等人^[26]	考虑了监控对象轨迹的相关性	对于无轨迹关联的单个物品失效	具有时空关联的物品
基于相关性的方法	融入聚类	谷峪等人^[33]	1. 考虑了关联度和动态聚簇 2. 适用于更大数据量和漏读率	当频繁分裂、重组、聚簇时，性能下降	逻辑关联与物理关联物品
基于路径的方法	融入图模型	Mahdin等人^[40]	利用可达性进行数据过滤	不能响应快速应用需求，只能对历史数据进行操作	动态RFID标签

分类	子类	代表性工作	优势	局限	适用场景
基于概率的方法	滑动窗口、融入内核密度	KLEAP^[41]	检测标签的确切位置	窗口大小是固定的	动态RFID标签
基于规则的方法	滑动窗口	SMURF^[19]	可以通过调整窗口大小来减少多读数据	不能消除物理因素产生的多读数据	物品不经常进出读写器范围
基于规则的方法	融入阈值	Bai等人^[16]	可以有效保持输出数据顺序与原始数据的一致性	1. 基于交叉读数通常比正常真实读数的发生率低的假设 2. 阈值很难设定	动态RFID标签
基于相关性的方法	滑动窗口、融入信号强弱	潘巍等人^[42]	1. 融入信号强弱 2. 辅以参考标签 3. 使用最小相对位置相似度推测标签位置	1. 窗口大小是固定的 2. 不适用于非规则布局的应用场景	规则布局的应用场景

RFID数据清洗技术研究进展

Research Progress of RFID Data Cleaning Technology

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图/表 11

参考文献 70

相关文章 4

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分类	子类	代表性工作	优势	局限	适用场景
布鲁姆滤波器方法	融入时间	DLTBF^[44]	该方法占用内存少	1. 需要在插入前计算最小装载桶 2. 使用了许多哈希函数	多个读写器
	融入时间计数器	TBF/TIBF^[45]	用少量内存一次性消除重复项	内存效率不高，因为需要多个时间计数器来存储读取时间	多个读写器
	融入哈希计数	CBF^[40]	1. 将布隆过滤器的数量减少至1个 2. 执行时间更短	1. 过滤器仅对一个读写器过滤冗余读数 2. 还使用了许多哈希函数	标签运动更规律
基于相关性的方法	融入图模型和时空约束	Baba等人^[46]	1. 消除时间冗余和减少空间歧义 2. 融入图模型和时空约束	1. 时间粒度不易设定 2. 空间粒度不易设定	室内跟踪数据

分类	子类	代表性工作	优势	局限	适用场景
以低延迟为目标的方法	融入滑动窗口	K-slack^[47]	1. 无需先验知识 2. 不使用本地或全局时钟	窗口大小固定不变，不能适应网络延迟的变化	由网络延迟造成的乱序
以低延迟为目标的方法	融入新的数据结构	Li等人^[48]	1. 乱序事件流上的查询 2. 最小化CPU成本和内存消耗	1. 存在部分误配/错位事件 2. 存在一定的延迟	网络延迟、机器故障造成的乱序
以准确性为目标的方法	基于缓存的方法	Ji等人^[49]	1. 首先保证处理结果的质量 2. 允许用户指定结果质量要求 3. 减少结果延迟	1. 为了保证结果的质量，牺牲了一定的结果延迟 2. 缓存容量的减少增加了延迟时间	多路乱序数据流
以准确性为目标的方法	激进和保守策略共存	Liu等人^[50] Wei等人^[51]	1. 提出两种处理策略，一种比较激进，一种比较保守 2. 二者相互补充	现阶段还不能自动地在两个策略之间切换	乱序数量时高时低的情况
兼顾低延迟和准确性的方法	基于缓存的方法	AQ-K-slack^[52]	1. 同时考虑准确性和低延迟 2. 动态调整缓冲区大小 3. 允许用户制定结果阈值	兼顾低延迟和准确性后，得到的结果既不是最准确的，也不是延迟最短的	连续查询
	融入事件持续时间	Zhou等人^[53]	引入时间间隔	未能考虑缓冲区大小、乱序比例、乱序事件的步长等因素	具有持续时间的乱序事件
	融入泊松分布	Gu等人^[54]	1. 在确定的时间延迟需求下输出更多的结果 2. 引入截止期敏感和基于处理乱序反馈的分时调度策略	1. 数据流并不一定符合泊松分布 2. 应用的数据类型较窄	符合泊松流的乱序数据

系统	功能描述	贡献	局限	适用场景
SASE^[56]	一个复杂的事件处理系统，可以在实时流上执行这样的数据信息转换。还是一个综合系统，用于收集、清洗和处理RFID数据，以交付相关信息，及时提供信息，并存储必要的数据以备查询	实现了数据的采集和清洗	1. 忽略了时间限制 2. SASE假设数据是顺序到达的，而实际中会出现乱序现象	数据顺序到达
Tran 等人^[57]	RFID概率推演系统	将缺失的、带有噪音的原始数据流清洗成带有较精确位置的事件流	不适用于读写器固定、RFID标签移动的情形	RFID标签相对固定，读写器随人移动
StreamClean^[58]	使用用户自定义的全局完整性约束自动纠正输入数据错误	1. 融入用户自定义完整性约束 2. 清洗RFID数据中的错误	清洗结果还是概率结果	移动环境
PEEX^[59-60]	一个复杂事件处理系统。一个使应用程序能够从RFID数据中定义和提取有意义的概率高层事件的系统	1. 融入概率 2. 处理数据中的噪声与错误 3. 不需要用户指定如何清洗数据	该系统给出的是近似结果	适用于底层数据，而非高层数据
Lahar^[61]	一个用于概率事件流的事件处理系统	从不精确的传感器数据中提取概率事件	1. 该系统只能简单地回答查询 2. 数据要求是有序的	数据有序到达，其中存在错误和不精确数据
Cascadia^[63]	Cascadia是一个为基于RFID的普适计算应用程序提供基础设施的系统，用于从原始RFID数据中指定、提取和管理有意义的高级事件	1. 构建了RFID概率数据模型并实现了概率事件抽取算法 2. 支持面向RFID移动对象跟踪等复杂应用	给出的结果同样是概率性的	RFID读写器固定，标签动态或者静态

[1]	孙子文，李松. 采用PUF保护位置隐私的轻量级RFID移动认证协议[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(3): 418-428.
[2]	朱乾坤, 王宏志, 高宏 . 在线RFID多复杂事件查询处理技术[J]. 计算机科学与探索, 2011, 5(9): 845-856.
[3]	朱乾坤, 王宏志, 高宏. 在线RFID多复杂事件查询处理技术[J]. 计算机科学与探索, 2011, 5(09): 845-856.
[4]	谷峪,于戈+,张天成. RFID复杂事件处理技术[J]. 计算机科学与探索, 2007, 1(3): 255-267.