射频识别(RFID)技术作为一种高效的数据采集和自动识别技术，在许多领域得到了越来越广泛的应用，例如：制造、物流管理、生产线、门禁安防、身份证、公交、运输和零售等领域。随着RFID技术的快速发展和应用规模的逐渐扩大，RFID系统会产生大量的数据，其数据量超出了现有信息系统的处理能力。为了从简单大量的RFID数据中抽取丰富的语义，并且获知所关注事件的发生情况，研究人员提出了基于复杂事件处理(CEP)的RFID数据处理方法，并成为RFID数据处理研究领域的新热点。　　 论文首先介绍了RFID数据的特点、分类、处理方法，并分析了复杂事件处理技术相关的内容，包括事件的定义和关系，以及复合事件检测的分类和方法。在此基础上设计了一个RFID数据处理集成模型，模型主要包括RFID数据预处理和复杂事件处理两个模块。其中，数据预处理模块采用滑动窗口机制可以有效解决RFID原始数据中的漏读、多读等问题数据。在复杂事件处理模块中，结合了基于匹配树的事件检测方法和基于有限自动机的检测方法，提出了一种新的复合事件检测方法。该方法通过为每一个原子事件节点增加了复杂事件状态，使得新方法既能够检测无时序关系的复合事件，也能检测有时序关系的复合事件。实验结果表明，本文方法与复杂事件处理引擎Esper的事件检测模式相比，具有较高的处理速度和检测效率。　　 最后，基于上述模型和关键技术，论文设计并实现了一个基于复杂事件处理的RFID数据处理系统。经过测试，与基于匹配树的事件检测方法相比，系统能够检测出更多的复杂事件，检测效率也有一定的提高。