（计算机应用技术专业论文）复杂事件处理及rfid中间件模型的研究.pdf

本 笆- 7 1 、! 论 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写 过的研究成果，也不包含为获得金e 曼王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用 过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示谢意。 学位论文作者签字：马羔专拿签字日期：沏f 1 年争月。7 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解金月巴王些太堂有关保留、使用学位论文的规定，有 权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。 本人授权 金月墨王些太堂可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文者签名：局志笔车 导师签名：立翔 签字日期：l 年分月 7 e t 签字日期：2 口t 1 年f 月2 7e t 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 电话： 邮编： 复杂事件处理及r f i d 中间件模型的研究 摘要 射频识别( r f i d ) 是一种高效的自动识别与数据采集的技术，它利用无线 射频信号对物体进行识别与信息传递，在制造、医疗、运输、物流等领域有着 广泛的前景，被誉为2 1 世纪最有前途技术之一。随着r f i d 技术应用的不断深 入，对r f i d 中间件的数据处理提出了更高的要求。由于r f i d 标签数据具有 海量性、实时性、关联性和语义隐含性的特点，所以复杂事件处理技术成为r f i d 数据管理的重要技术之一。目前，复杂事件处理技术已广泛应用于供应链管理、 气候监测、银行系统监测、商业检测和射频识别技术中。 r f i d 中间件是r f i d 应用系统的中枢神经，是连接硬件与后端应用程序的 中间角色。通过对现有r f i d 中间件的分析，发现它在事件处理方面存在明显 的不足，把复杂事件处理技术引入r f i d 中间件，在很大程度上能够提高r f i d 中间件的事件处理能力。 针对r f i d 数据的特点和几种复杂事件处理模型的不足，对p e t r i 网的基本 结构进行了扩充和完善，提出了一个基于有色网的复杂事件检测模型，此模型 对复杂事件的层次结构描述具有明显的优势。通过对五种事件操作符分别建立 p e t r i 网事件检测模型，定义了复杂事件检测网的基本结构，按照p e t r i 网的层 次性将这些基本网构建了一个完整的复杂事件表达式的检测模型，在此基础上 提出了非自发事件的检测规则，通过生成时间事件和其他事件操作符组合对其 进行检测，并提出了r f i d 原子事件检测的过程描述，用标识m 描述了事件实 例的检测轨迹。 针对r f i d 中间件事件处理能力不足的问题，提出了一个基于复杂事件处 理的r f i d 中间件事件处理模型，分析了复杂事件检测引擎的组成及运行原理， 利用模式抽取工具对复杂事件查询语言进行了语法解析，通过抽取出的事件时 间和属性限制对r f i d 原子事件按照语义进行过滤；对于抽取出的事件表达式， 构建对应的的模式语法树，遍历此语法树并建立相应的c p n 检测网，在此基础 上提出了复杂事件检测引擎的事件检测流程。由于r f i d 中间件与多个后端应 用程序进行事件信息传递，本文提出了基于复杂事件的发布订阅机制，对事件 的发布和订阅机制进行了深入的研究，将复杂事件按主题分类，并发布到订阅 该事件的不同应用系统中。最后给出一个应用实例来说明本文提出的r f i d 中 间件事件处理模型具有一定的实用价值。 关键词：r f i d 技术；r f i d 中间件；复杂事件处理：事件检测；有色网 r e s e a r c ho fc o m p l e xe v e n tp r o c e s s i n ga n dr f i dm i d d l e w a r e m o d e l a b s t r a c t r a d i of r e q u e n c yi d e n t i f i c a t i o ni sah i g h l ye f f i c i e n ta u t o m a t i ci d e n t i f i c a t i o n a n dd a t ac o l l e c t i o nt e c h n i q u e s ，v i au s i n gr a d i of r e q u e n c ys i g n a lt oi d e n t i f yo b j e c t a n dt r a n s f e ri n f o r m a t i o n ，i th a sb r o a dp r o s p e c t si nt h ef i e l d so fm a n u f a c t u r i n g ， m e d i c a l ，t r a n s p o r t ，l o g i s t i c sa n do t h e rf i e l d s ，k n o w na s o n eo ft h em o s tp r o m i s i n g t e c h n o l o g yi nt h e21 轧c e n t u r y w i t ht h ed e e p d i n go fr f i dt e c h n o l o g ya p p l i c a t i o n s ， i ti sp u tf o r w a r dh i g h e rr e q u i r e m e n ti nt h ed a t a p r o c e s s i n go fr f i dm i d d l e w a r e o w i n gt or f i dd a t aw i t ht h em a s s ，t i m e l i n e s s ，r e l e v a n c ea n di m p l i e df e a t u r eo f s e m a n t i c ，s or f i dc o m p l e xe v e n tp r o c e s s i n gh a sb e c o m eo n eo ft h ei m p o r t a n t t e c h n i c a ld a t am a n a g e m e n t c u r r e n t l y ，t h ec o m p l e xe v e n tp r o c e s s i n gt e c h n o l o g y h a sb e e nw i d e l yu s e di ns u p p l yc h a i nm a n a g e m e n t ，c l i m a t em o n i t o r i n g ，m o n i t o r i n g o ft h eb a n k i n gs y s t e m ，c o m m e r c i a ld e t e c t i o na n dr a d i of r e q u e n c yi d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g ya n ds oo n r f i dm i d d l e w a r ei sc e n t r a ln e r v o u ss y s t e mo fr f i da p p l i c a t i o n s ，w h i c hi st h e c o n n e c t i n gh a r d w a r ea n dt h eb a c k - e n da p p l i c a t i o n st h e m i d d l e o ft h eb a c k 。e n d r o l e t h r o u g ht h ea n a l y s i s o fe x i s t i n gr f i dm i d d l e w a r e sf o u n dt h a tt h e r ei sa n o b v i o u sl a c ko fp r o c e s s i n ge v e n t ，t a k i n gt h ec o m p l e xe v e n tp r o c e s s i n gt e c h n o l o g y i n t or f i dm i d d l e w a r ew i l li m p r o v et h ee v e n th a n d l i n gc a p a b i l i t i e s i nt h el a r g e p a r t a i mt ot h ec h a r a c t e r i s t i c so fr f i dd a t aa n ds e v e r a ll a c ko fc o m p l e xe v e n t p r o c e s s i n gm o d e l ，e x p a n d e da n di m p r o v e dt h e b a s i cs t r u c t u r eo ft h ep e t r in e t ， p r o p o s e dac o m p l e xe v e n td e t e c t i o nm o d e lb a s e do nc o l o r p e t r in e t t h i sm o d e lh a s o b v i o u sa d v a n t a g e sw h i c hd e s c r i b e st h eh i e r a r c h i c a ls t r u c t u r eo fc o m p l e xe v e n t b y e s t a b l i s h e df i v ee v e n t so p e r a t o ri nt h ec o l o r e dp e t r in e tm o d e l ，d e f i n e dt h eb a s i c s t r u c t u r eo fc o m p l e xe v e n td e t e c t i o nn e t w o r k ，i na c c o r d a n c ew i t ht h eh i e r a r c h yo f p e t r in e te s t a b l i s h e daf u l lc o m p l e xe v e n te x p r e s s i o nd e t e c t i o nm o d e l ，b a s e do n t h i s p r o p o s e dr u l eo fd e t e c t i o no fn o n s p o n t a n e o u se v e n t s ，b yg e n e r a t i n gt i m ee v e n t s c o m b i n a t i n g o t h e ro p e r a t o rt od e t e c tt h e m ，a n dp r o p o s e dt h e r f i da t o m i c d e s c r i p t i o no ft h ee v e n td e t e c t i o np r o c e s s ，md e s c r i b e st h ee v e n tw i t ha ni n s t a n c e o fi d e n t i t yt e s t i n gt r a c k a i mt ot h ep r o b l e mo fe v e n tp r o c e s s i n g m i d d l e w a r e ，p r o p o s e d t h er f i dm i d d l e w a r e h i n s u f f i c i e n tc a p a b i l i t i e so fr f i d e v e n th a n d l i n gm o d e lb a s e do n c o m p l e xe v e n tp r o c e s s i n g ，a n a l y z e st h ec o m p o s i t i o na n do p e r a t i o np r i n c i p l eo ft h e c o m p l e xe v e n td e t e c t i o ne n g i n e ，u s i n go fc o m p l e xe v e n tp a t t e r ne x t r a c t i o nt o o lw a s p a r s i n gq u e r yl a n g u a g e ，e x t r a c t e de v e n t sb yt i m ea n dp r o p e r t yr e s t r i c t i o n so nr f i d e v e n t si na c c o r d a n c ew i t ht h es e m a n t i c so fa t o m i cf i l t e r ；f o re x t r a c t e dt h ee v e n t e x p r e s s i o n ，c o n s t r u c t e dc o r r e s p o n d i n gs y n t a xt r e em o d e l ，t r a v e r s e dt h es y n t a xt r e e a n de s t a b l i s h e dc o r r e s p o n d i n gc p n m o n i t o r i n gn e t w o r k o nt h i sb a s i s ，i ti sr a i s e d c o m p l e xe v e n td e t e c t i o ne n g i n et e s t i n gp r o c e s s a sb e t w e e nr f i dm i d d l e w a r ea n d m u l t i p l eb a c k - e n da p p l i c a t i o n st h e r ea r ee v e n t si n f o r m a t i o nt r a n s f e r ，i nt h i sp a p e r p r o p o s e d t h e p u b l i s h - s u b s c r i p t i o n m e c h a n i s mo f c o m p l e xe v e n t ，c o n d u c t e d i n d e p t hr e s e a r c hf o re v e n to ft h ep u b l i s ha n ds u b s c r i b em e c h a n i s m ，t h r o u g h c o m p l e xe v e n tb yp o t i c ，s u b s c r i b et ot h ee v e n t sp o s t e dt od i f f e r e n ta p p l i c a t i o n s y s t e m s f i n a l l y ，a na p p l i c a t i o ne x a m p l e t oi l l u s t r a t et h e p r o p o s e dr f i d m i d d l e w a r ee v e n th a n d l i n gm o d e lh a ss o m ep r a c t i c a lv a l u e k e y w o r d s ：r f i dt e c h n o l o g y ；r f i dm i d d l e w a r e ；c o m p l e xe v e n tp r o c e s s i n g ； e v e n td e t e c t i o n ：c o l o r e dp e t r in e t i i i 致谢 衷心感谢我的导师王钊高级工程师。在本论文的选题、写作和修改的过程 中，自始至终得到了王老师的指导、关心和帮助，为此他投入了大量的时间和 精力。没有王老师的悉心培养和指导，本论文是不可能完成的。同时，在生活 上，王老师待人宽厚，无微不至地照顾着我，给我创造了很多学习条件和机会， 使我倍感温暖。王老师渊博的学识、敏锐的思维、严谨的治学态度、高尚的道 德情操和平易近人的人格魅力，给我留下了深刻的印象，将使我终身受益。 特别要感谢我的母亲，在我母亲的身上我看到了坚强，正是在她的影响下 我学会了怎么去克服困难，是她的坚持、信任和鼓励让我顺利的完成学业。 感谢计算机与信息学院的老师们，感谢他们给我提供了优越的学习机会和 良好的学习环境。 感谢合肥工业大学计算机与信息学院对我的培养，在三年的学习过程当中， 让我收获颇多。 在此，感谢所有关心和帮助过我的人! 作者：马志锋 2 0 11 年4 月 第一章 1 1 1 2 1 3 1 4 第二章 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 第三章 3 1 3 2 3 2 2c u m u l a t i v e 事件匹配1 5 3 2 3c h r o n i c l e 事件匹配1 6 3 2 4c o n t i n u o u s 事件匹配1 7 3 3r f i d 复杂事件检测网模型1 7 3 3 1c o l o r e dp e t r i 网的定义1 7 3 3 2 事件操作符的p e t r i 网建模1 8 3 3 3 复杂事件的p e t r i 网层次构造2 1 3 3 4 非自发事件的检测2 1 3 3 5p e t r i 网检测算法描述2 3 v 3 4 本章小结2 5 第四章r f i d 中间件事件处理模型的研究。2 6 4 1 系统架构及各层功能分析2 6 4 2 数据过滤层2 6 4 2 1 滑动窗口技术2 7 4 2 2 自适应滑动窗口的清洗方法2 8 4 2 3 在线过滤的管道架构方法2 9 4 3 事件处理层3 0 4 3 1 复杂事件查询语言3 0 4 3 2 事件处理及建模机制3 2 4 3 3 复杂事件的检测流程3 7 4 4 信息服务层3 7 4 4 1 复杂事件的发布订阅模型3 7 4 4 2 复杂事件的发布机制3 9 4 4 3 复杂事件的订阅机制3 9 4 5 应用实例4 0 4 6 本章小结4 2 第五章总结与展望4 4 5 1 论文总结4 4 5 2 未来工作展望4 4 参考文献4 6 攻读硕士学位期间发表的论文4 9 v i 图2 图2 图3 图3 图3 图3 图3 图3 图3 图3 图3 图3 图3 图3 图4 图4 图4 图4 图4 图4 图4 图4 图4 图4 图4 图4 图4 图4 图4 v i i 第一章绪论 1 1 研究背景及意义 射频识别( r a d i of r e q u e n c yi d e n t i f i c a t i o n ，r f i d ) 【lj 是自动识别领域中的 一种技术，它是通过射频信号进行非接触式的通信来达到识别物体的目的。如 今，r f i d 已经被广泛地应用于各个领域中。例如，环境感知 2 , 3 1 、支票防伪【4 1 、 商品货物自动监控与跟踪1 5 1 、工业自动化【6 j 等。目前，世界上最大的零售商沃 尔玛公司，从2 0 0 5 年1 月开始要求供货量比较大的1 0 0 家供货商在其具有大 包装货物上和供货的所有托盘上必须贴附有电子标签。在国内，r f i d 技术广 泛用于物流、交通、生产、医疗等等领域当中。近几年，随着“物联网 和“智 慧地球”的概念的不断升温，r f i d 作为物联网的关键技术之一，被业界广泛 公认为是本世纪和未来最有前途的技术1 7j 。 随着r f i d 技术应用的不断深入，在r f i d 数据流处理方面存在在着如下 的问题：( 1 ) 应用系统收集的数据具有海量性，并且包含了大量的冗余信息， 超出了现代企业管理系统的处理能力。( 2 ) 对于单个r f i d 数据包含的信息过 于简单，对于应用系统来说，其关心的并不是单个数据信息，而是r f i d 数据 隐含的关联语义所表达的业务逻辑，因此在r f i d 数据使用之前要将其变成具 有丰富语义的，并且应用系统能够理解的信息。 复杂事件处理技术( c o m p l e xe v e n tp r o c e s s i n g ，c e p ) 是一种构建和管理 r f i d 应用系统的有效技术之一i s 。它把待处理的r f i d 数据定义为原子事件， 针对r f i d 事件之间的隐含的各种关联，通过预定义的事件操作符将多个原子 事件组合成为具有语义的复杂事件。这些复杂事件具有丰富的语义，并且能被 r f i d 应用程序所理解：因此，复杂事件处理技术是r f i d 数据处理的有效方法 之一。 复杂事件处理技术最开始是由美国史丹佛大学的d l u c k h a m 所提出的，它 是一种以事件为导向( e v e n t - o r i e n t e d ) 的基础运算模式【9 】，在事件驱动 ( e v e n t d r i v e n ) 架构下，结合事件流处理、原子事件以及复杂事件等完成满足 应用系统的各种需求。在应用上，可以定义各种特定的事件样式( e v e n tp a t t r e n ) ， 对比各种事件样式可以进行原子事件实例的检测。复杂事件处理技术被广泛的 应用于普适计算( p e r v a s i o nc o m p u t e r ) l iu j 中，r f i d 技术和无线传感网络。 r f i d 中间件是r f i d 应用系统的中枢神经，扮演着r f i d 阅读器和应用程 序的中间角色。但是在现阶段，r f i d 中间件的事件处理能力比较弱，如何减 少传输的标签数据，如何在从大量的标签数据中提取对应用系统感兴趣的事件 信息，这些都是r f i d 中间件技术需要解决的问题，将复杂事件处理技术引入 到r f i d 中间件，将在很大程度上提高r f i d 中间件的事件处理能力，这也是 本文的研究重点。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 复杂事件处理的研究现状 r f i d 技术初期的目的是统计数量、识别物体，如在门禁监控系统中，迅 速准确识别和统计出入门口人数；在物流管理系统中统计出库入库的商品数 量。随着r f i d 技术应用的不断深入，开始逐步应用到更高级的信息系统当中。 r f i d 阅读器采集的r f i d 原始标签数据只包含物体的简单信息，通过对这些 r f i d 事件进行过滤分组、模式匹配、关联分析等智能手段，可以检测出具有 丰富语义的r f i d 复杂事件。 近年来，国内外对r f i d 复杂事件处理技术的研究越来越多，先后提出了 很多r f i d 复杂事件处理方法，包括s a s e t l2 1 、c a y u g a 1 3 1 、e s t r e a m 1 4 】和e s p e r t 5 1 等，而且有些研究理论和成果可以适用于r f i d 复杂事件处理。 s a s e 是最早提出的针对r f i d 数据进行复杂事件处理的原型系统，它定义 了用于描述复杂事件的查询语言，提出了一个查询技术的复杂事件处理方法。 c a y u g a 利用自动机模型来进行复杂事件检测，但在c a y u g a 模型中，加入 了大量的内部命名规则，在很大程度上不利于使用者的理解，并且不支持复杂 的属性限制，同时也不支持时间限制和n e g a t i o n 操作等。 e s t r e a m 提出了通过建立原子事件分类表和复杂事件共享池来提高事件的 检测效率，由于该方法没有把中间结果共享机制和原子事件检测结合起来，每 检测一个新的原子事件实例都要去查询事件共享池，这样大大增加了系统开 销，减低了事件检测的效率。 e s p e r 是一个纯j a v a 的开源复杂事件检测引擎，目前受到了广泛的关注。 它提供了一个定制的事件处理语言，使用自动机来检测复杂事件。能够高效地 从大量事件流中挖掘对系统有用的复杂事件信息，广泛应用于r f i d 技术，高 级监测，银行交易系统等。 e u g e n ew u 等【4 9 j 对s a s e 系统进行了优化，但是没有考虑复杂事件的层次 检测，而且提出的事件操作符不能完全表达复杂事件的语义，限制了表达复杂 业务逻辑的能力。f u s h e n gw a n g 等 2 8 , 4 4 】提出了基于规则定义的复杂事件检测方 法，利用有向图进行复杂事件检测，更多地关注了原子事件，对多层次的复杂 事件缺乏指导。sg a t z i u 等 5 0 l 提出了基于p e t r i 网的事件检测方法，但只给出了 网结构的定义，没有给出复杂事件的构造规则及检测方法。 1 2 2r f i d 中间件的研究现状 目前，许多国外公司如s u n 、b e a 、微软等已经开始对r f i d 中间件技术 的进行了研究，国外一些研究团体和大学也在研究r f i d 中间件技术，并在各 类技术文献中，包括会议论文集、技术报告和学术刊物发表了一些理论研究成 果。 2 技术报告 1 6 ，1 7 ，1 8 】中提出了基于电子产品代码( e l e c t r o n i cp r o d u c tc o d e ， e p c ) 网络架构，得到了许多研究该领域的大学和企业的大力支持。其中， e p c g l o b a l 组织是一个非盈利性的机构，它由若干个业内领先的企业组成，主 要工作是e p c 代码和r f i d 中间件的研究与开发，实施建立全球标准的架构体 系。e p c g l o b a l 组织提出了关于r f i d 中间件中各种组件的标准一一 a l e ( a p p l i c a t i o nl e v e le v e n t s ) ，这些标准主要有：r f i d 原始数据采集和过滤接 口的规范，预定义的读取数据时间的间隔，打包采集到的数据格式转换和部分 报表的规范等。e p c g l o b a l 组织研发了一套技术架构标准，包括e p c 编码理论、 对象名字解析服务、物理标识语言等，它意味着组成e p c g l o b a l 架构的各种技 术和组件可以在全球范围内相互配合使用。 m i c r o s o f t 提出了基于层次结构的r f i d 中间件，其中包括设备管理层、数 据采集层、事件管理层、基于开放服务的标准接1 2 1 层和系统应用层等【1 9 】；i b m 公司按照自己的解决方案提出了一种轻型的r f i d 中间件架构，其主要思想是 将复杂的r f i d 中间件层次结构用一条数据总线( r f i db u s ) 来代替，但是这 样加重了后端应用系统的数据处理工作1 2 u j ；o r a c l e 将r f i d 边缘处理器( r f i d 中间件) 内嵌在其主要的系统服务器中，主要作用有数据读取、收集分组、过 滤规则定义，以及数据的打包格式转换、数据内存链表的管理和传输。s y b a s e 公司提出了建立在s y b a s e 的相关系统服务器上的r f i d 中间件架构，包含了物 理设备层、数据处理层、数据整合层、信息服务层和一些建模方法和工具组件 集f 2 l 】。 文献 2 2 为c a m b r i d g e 大学d u n c a nm c f a r l a n e 领导的a u t o i d 中心对r f i d 中间件中r e a l t i m e 事件时间属性的检测性能进行了研究，特别是在事件时间 数据库和工业自动化领域上进行了深入的研究。文献 2 3 】为s t a n f o r d 大学的 d a v i dl u c k h a m 教授领导和开发的具有复杂事件处理技术的r f i d 中间件模型。 复杂事件处理的主要目标是检测基于r f i d 原子事件的信息，使用预定义规则 实时的进行事件检测，在事件处理过程中，将这些原始的数据转换成有具有语 义的业务逻辑。其中在事件管理层中，它的核心组件为事件过滤组件和事件映 射组件，在事件处理技术的r f i d 中间件中，重点考虑的是具有因果关系的原 子事件的记录和复杂事件的匹配模式。复杂事件处理技术需要的平台包括：复 杂事件查询语言、事件输出工具、对流事件的管理适配器、复杂事件历史记录 等。 复杂事件处理技术不仅是一种新的思路，同时也提出了很多的技术变革。 甚至它的出现会使得有人们有理由相信，在下一个l o 年里，i t 领域将会发生 重要的变化。u c l ar f i d 实验室提出的r f i d 中间件是建立在分布式架构上的 w e b 服务器，主要基于x m l 技术和s o a p 技术，基本功能包含了简单的事件 采集、数据清洗、原子事件过滤及聚合等。i b mh a i f a 实验室提出并设计了 s i t u a t i o n 管理器，其中s i t u a t i o n 自身对原子事件的检测具有很好的支持，而且 其架构具有良好的可扩展性和灵活性，它的基本功能包括复杂事件查询语言和 一套高效地原子事件检测机制。 1 3 研究的内容及主要工作 本文研究的是r f i d 复杂事件处理技术的检测模型和基于复杂事件处理的 r f i d 中间件数据处理模型的问题。 介绍了r f i d 复杂事件处理的基础理论和模型系统，分析了这些理论模型 存在的问题和r f i d 中间件在r f i d 事件处理方面存在的不足。 由于r f i d 中间件在数据处理方面还处在初级阶段，只是进行简单的过滤， 给r f i d 应用系统带来了负担。因此，本文将复杂事件处理应用于r f i d 中间 件，提出了一个基于有色网的复杂事件检测模型，定义了r f i d 的原子事件， 通过复杂事件处理之后，为r f i d 应用系统传输具有丰富语义且容易理解的复 杂事件。 在基于复杂事件处理技术的基础上，采用分层的观念提出了r f i d 中间件 的三层架构，分别为数据过滤层、事件处理层及信息服务层。在事件处理层中 就是采用了r f i d 复杂事件处理技术，以事件为驱动，分析了复杂事件的主要 处理模块复杂事件检测引擎的运行机制，并通过事件发布订阅机制将输出的复 杂事件传递到订阅者。 1 4 论文的组织结构 本论文共有五章，内容安排如下： 第一章简要介绍了r f i d 复杂事件处理技术和r f i d 中间件的研究现状， 阐明了本文的研究目标和主要工作内容。 第二章介绍了r f i d 技术，r f i d 中间件技术及r f i d 复杂事件处理技术 以及复杂事件处理技术的相关理论基础及几种经典的复杂事件原型系统。 第三章首先给出了r f i d 事件的概念模型，介绍了r f i d 事件实例的匹配 模式，对基本的p e t r i 网进行扩展提出了基于有色网的复杂事件检测模型，通过 对复杂事件操作符的c o l o r e dp e t r i 网建模，在有色网层次性的特点的基础上描 述了复杂事件的层次结构，对非自发事件的检测进行了分析，最后给出了基于 有色网的复杂事件检测算法描述。 第四章分析r f i d 中间件的数据处理模型的功能需求，提出了r f i d 中间 件的三层数据处理模型即数据过滤层，事件处理层，信息服务层，将r f i d 复 杂事件处理技术应用到r f i d 中间件中，提高了r f i d 中间件的事件处理能力。 最后给出了一个应用实例来说明三层架构的作用。 第五章总结与展望。对全文工作进行总结，提出有待进一步研究的问题。 4 第二章r f i d 中间件与复杂事件处理技术 2 1r f i d 中间件 2 1 1r f i d 技术 无线射频识别( r f i d ) 采用非接触的方式自动识别目标物体，通过无线射 频信号采集相关数据信息。 r f i d 电子标签主要由芯片和天线组成，天线的功能是完成电子标签与阅 读器之间的无线射频信号的传送。每个电子标签具有唯一的电子产品代码和用 户数据信息，分别存储在电子标签芯片中的r o m 和r a m 。r o m 中的e p c 代 码是世界上惟一的，r a m 中的用户信息可以进行覆盖、擦除、改写等操作。 电子标签的种类样式繁多，按照不同的能量供给方式可分为无源标签、有源标 签两种：按照电子标签工作频率的不同可分为低频、高频、超高频和微波频段 四种类型。目前，在实际应用中主要还是采用高频和低频频段的电子标签产品。 超高频电子标签技术还不成熟，需要攻克很多技术难关。由于超高频电子标签 其具有超远距离自动识别以及成本低等优势特点，将在未来五年内有望成为 r f i d 行业领域中应用的主流1 2 4 。 r f i d 阅读器是读写电子标签中e p c 代码的装置，它主要分为固定式阅读 器和手持式阅读器。r f i d 阅读器对电子标签主要有识别信息、读取数据和写 入数据等操作，其中读取操作是采集e p c 电子产品代码，读取数据是对电子标 签中的用户信息进行采集，写入操作主要是把一些相关的用户数据信息写入到 电子标签内。 2 1 2r f i d 中间件概念 r f i d 中间件扮演着阅读器和各种应用系统之间的中介角色，后台程序通 过r f i d 中间件的一组符合国际规范标准的接i = 1 定义，将阅读器与各种应用程 序连接在一起。它的主要作用是收集阅读器读取的电子标签信息，通过r f i d 中间件的缓存过滤、格式转换、事件聚合等操作后传输到r f i d 应用程序中。 它的主要作用是省去了系统之间多对多连接的复杂性维护问题，达到了系统应 用层与设备硬件层的之间的松耦合。 2 1 3r f i d 中间件的特征 一般来说，r f i d 中间件具有以下三个方面的特征1 2 5 】： ( 1 ) 独立于架构( i n d e p e n d e n to f t h ea r c h i t e c t u r e ) ：r f i d 中间件是连接r 阅读器和后端应用程序的中间软件，在架构是独立的，而且与多个r f i d 阅读 器及后端应用系统连接，以减轻架构的复杂性和维护难度。 ( 2 ) 数据流( d a t af l o w ) ：r f i d 中间件的主要目的在于将物理实体对象映 射为信息数字对象。因此，对于数据流的处理是r f i d 中间件非常重要的功能 之一，而复杂事件处理技术是r f i d 数据流管理的有效技术之一，将其引入到 r f i d 中间件中是行之有效的方法。 ( 3 ) 标准( s t a n d a r d ) ：e p c g i o b a l 组织提出了r f i d 中间件各种组件的国 际通用标准。其中，电子产品代码( e p c ) 能惟一标识一个物体，通过名字解 析服务o n s 锁定对应的数据库，提取相关的信息，提供了产品的追踪和监控等 功能，有效地提高了产品的透明度。a l e 应用层程序标准为各个厂商的阅读器 提供了统一的应用程序接口，e p c i s 信息服务为每个e p c 代码和其代表的物体 的具体信息一一对应起来，并提供了模块化、可扩展的服务接口，以p m l 为 系统描述语言，集成了x m l 的许多技术。 2 1 4r f i d 中间件存在的不足 r f i d 中间件虽然有了长足的发展，但还存在着几个方面的不足： ( 1 ) 平台依赖性强。目前，各个r f i d 中间件的供应商虽然表示支持国际 标准，但是就目前看来，r f i d 中间件产品大部分都是在自己平台的基础上提 供的对r f i d 数据处理的支持，这就意味着一旦用户选择了某个厂商的中间件， 就等于选择了这个厂商的基础平台。 ( 2 ) 事件处理能力弱。目前，大部分的r f i d 中间件只是提供了简单的数 据标签过滤，没有提供对复杂事件的定义和处理能力。然而，在实际应用中， r f i d 数据具有关联性、隐含语义性等不同于一般数据的特点，r f i d 应用系统 更感兴趣的是具有丰富语义的复杂事件，并且在各个应用系统中，这种复杂事 件的匹配模式都是相类似的。 ( 3 ) 实时性差。由于r f i d 技术在短时间内会产生海量的标签数据，而且 必须在规定的时间内对这些数据处理完。然而，目前r f i d 中间件基本上采用 的是基于传统关系数据库的技术，而对于大型的r f i d 应用信息系统，这种技 术的低效率查询远远不能满足实时性的要求。 由此可以看出，r f i d 中间件虽然取得了一定的成就，开发出了一系列的 产品，特别是大公司研发的r f i d 中间件产品，但是在事件处理和实时性方面 仍然处于试验的初级阶段。 2 2 复杂事件技术原理 2 2 1 复杂事件处理技术 事件即事物的状态信息变化表现形式，表示了事物和事物之间的动作和作 用。复杂事件处理描述的是系统如何不断持续地处理这些新产生的事件，即系 统对信息变化的持续不断反应。无论是个体还是整体，都需要从海量的原始事 件中过滤提取有用的信息，按照预定义的处理规则做出相应的操作。 复杂事件处理技术主要采用两种手段来完成对事件的检测，即规则定义和 6 事件查询语言。 规则定义是事件处理的各种规则描述，存储在规则定义库中，即条件+ 动 作。当满足规定的某些条件时，执行一些相应的处理与后续动作。定义规则的 集合在运行时由事件检测引擎来进行加载执行，当检测到有新的事件实例和对 象产生时，匹配所有规则库中加载的规则。如果满足条件，则按优先级进入执 行队列，按顺序执行规则中的动作。这个过程会一直执行下去，直到所有的事 件都被检测完毕，相当于模拟了一个系统实体对变化信息的持续反应。 对于r f i d 复杂事件处理技术来说，就是从海量的r f i d 电子标签中提取 和分离出对系统有价值的事件。该技术主要用于处理海量的r f i d 原子事件， 发现该原子事件之间隐含的语义信息并将其提取出来，能够使企业对这些提取 隐含信息做出及时的反应。目前的r f i d 中间件技术发展还不太成熟，但是r f i d 复杂事件处理技术已经被业界认为是r f i d 中间件的重要功能之一【2 酬。 2 2 2r f i d 数据的特点 r f i d 数据与一般的数据有明显的不同，给r f i d 数据的管理带来了很大的 挑战。总体来说，r f i d 数据具有以下的特点【27 j ： ( 1 ) 时态性和动态性。由于附着在物体上的电子标签是处于不断变化的 状态，阅读器要动态地记录这些数据，因此r f i d 数据是具有动态性的。现场 环境动态地输出有关标签数据的状态变化，而这些变化中包括了记录的电子标 签的读取时刻、电子标签对应的物体的位置变化等有关信息。例如，商品的出 库与入库状态变化，反应了r f i d 数据位置空间的变化。因此，每个电子标签 并不是独立的存在的，而是相互关联的。它的时态性与动态性反映了r f i d 数 据之间的关联。 ( 2 ) 批量性、海量性、流特性。在一个r f i d 系统里，每个物体都附着有 电子标签，其被阅读器读取之后，标签数据会以流的形式自动产生。在一个具 有一定规模的r f i d 大型仓库中，部署了大约1 0 0 个阅读器，按照目前阅读器 每秒可读取1 2 0 4 0 0 个电子标签，每秒可读1 2 万4 万条数据。若每条数据只 占2 0 个字节，则每天产生1 6 g b - 6 0 g b 的数据量。 ( 3 ) 语义丰富性。被读取的r f i d 电子标签具有上下文知识及背景语义， 单个电子标签可能不具有任何语义。由于电子标签数据的时态性特点，所以多 个标签数据可以通过某种方式组合成具有一定语义信息的复杂事件。例如，从 产品的i d 号就能衍生出更多的信息，r