随着RFID应用的深入,RFID系统的部署逐渐向大规模网络化分布式的趋势发展,以往的数据处理方式已经不能满足这种数据处理需求如何处理从分布于网络上的多个读写器收集的海量的RFID数据,成为目前RFID企业应用的一个关键问题本文在上海交通大学可重构RFID中间件架构中,设计了一个数据处理模块,从分布式读写器网络中获取的海量的冗余的乱序的数据经过该模块的处理后,变成上层复杂事件处理模块所需要的清洁数据数据冗余过滤,数据平滑和一个针对RFID应用而设计的实时数据库共同组成了本文的数据处理模块其中,数据冗余针对不同的业务设计了两种不同的过滤机制,一个是针对实时性要求较高的应用设计的乱序实时冗余过滤机制,另一个是针对对标签顺序要求较高的应用系统设计的全序延迟冗余过滤机制,两种方式互为补充,有效的提高数据冗余的过滤效果数据平滑是从三个维度保证数据的完整性的首先,时间平滑从时间维度补偿阅读器的阅读损失;其次,空间平滑则利用读写器的空间布置进行互补,从而避免标签的漏读情况;最后,数据完整性约束则是从业务逻辑上为处于同一逻辑上的不同读写器之间定义补偿规则,并实现读写器的动态结合与互补实时内存数据库是根据RFID的数据特点设计的一个精简但却高效的专用数据存储模型,本文借鉴T树结构为数据库设计了T-T索引结构,从而有效提高了数据的实时处理效率,并为数据的进一步利用提供了一个缓冲机制本文首先对RFID数据处理技术做了综述,讨论了RFID数据处理技术的研究现状,分析和比较了各大公司在RFID数据处理方面的解决方案及相关的国际通用规范;其次,总结出RFID读写器管理的需求和存在的问题;然后提出了RFID数据清洗算法及实时内存数据库;最后,描述了适应RFID网络化应用的数据处理架构及其实现方法