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摘要：本文介绍了物联网的神经系统RFID中间件，它是連接标签读写器和企业应用程序的纽带，被用来加工和处理读写器的所有信息和事件流。
关键词：物联网 EPC RFID 中间件
中图分类号：TP 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）32-185-01
1引言
物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网就是“物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯。
EPC（Electronic Product Code）系统是在计算机互联网和射频技术RFID（Radio Frequency Identification）的基础上，利用全球统一标识系统编码技术给每一个实体对象一个唯一的代码，构造了一个实现全球物品信息实时共享的实物互联网。
EPC系统的产生将为供应链管理提供前所未有的、近乎完美的解决方案，以EPC软硬件技术构建的物联网，可实现全球的万事万物于任何时间、任何地点彼此相联，互相“交流”，将使产品的生产、仓储、采购、运输、销售及消费的全过程发生根本性变化。它是条码技术应用的延伸和扩展。
如果在每件产品都加上RFID标签之后，在产品的生产、运输和销售过程中，读写器将不断收到一连串的产品电子编码。整个过程中最为重要，同时也是最困难的环节就如何传送和管理这些数据。为了管理这些巨大的数据流，自动识别产品技术中心（Auto ID Center）推出了一种分层、模块化的Savant（即RFID中间件）。
2 RFID中间件关键技术
RFID中间件在物联网中处于读写器和企业应用程序之间，相当于该网络的神经系统。Savant系统采用分布式的结构，以层次化进行组织、管理数据流，具有数据的搜集、过滤、整合与传递等功能，因此能将有用的信息传送到企业后端的应用系统或者其他Savant系统中。
由于读写器异常或者标签之间的相互干扰，有时采集到的EPC数据可能是不完整的或是错误的，甚至出现漏读的情况。因此，Savant要对Reader读取到的EPC数据流进行平滑处理，平滑处理可以清除其不完整和错误的数据，将漏读的可能性降至最低。
读写器可以标识读范围内的所有标签，但是不对数据进行处理。RFID设备读取的数据并不一定只由某一个应用程序来使用，它可能被多个应用程序使用（包括企业内部各个应用系统甚至是企业商业伙伴的应用系统），每个应用系统还可能需要许多数据的不同集合。因此，Savant需要对数据进行相应的处理（比如冗余数据过滤、数据聚合）。
在研究RFID中间件中需要解决的问题很多，在这里主要讨论三个关键问题：数据过滤、数据聚合和信息传递。
2.1 数据过滤
Savant接收来自读写器的海量EPC数据，这些数据存在大量的冗余信息，并且也存在一些错读的信息。所以要对数据进行过滤，消除冗余数据，并且过滤掉“无用”信息以便传送给应用程序或上级Savant以“有用”信息。
冗余数据包括：（1）在短期内同一台读写器对同一个数据进行重复上报。如在仓储管理中，对固定不动的货物重复上报，在进货出货的过程中，重复检测到相同物品。（2）多台临近的读写器对相同数据都进行上报。读写器存在一定的漏检率，这和阅读器天线的摆放位置、物品离阅读器远近、物品的质地都有关系。通常为了保证读取率，可能会在同一个地方相邻摆放多台阅读器。这样多台读写器将监测到的物品上报时，可能会出现重复。
除了上面的问题外，很多情况下用户可能还希望得到某些特定货物的信息、新出现的货物信息、消失的货物信息或者只是某些地方的读写器读到的货物信息。用户在使用数据时，希望最小化冗余，尽量得到靠近需求的准确数据，这就要靠Savant来解决。
对于冗余信息的解决办法是设置各种过滤器处理。可用的过滤器有很多种，典型的过滤器有四种：产品过滤器、时间过滤器、EPC码过滤器和平滑过滤器。产品过滤器只发送与某一产品或制造商相关的产品信息，也就是说，过滤器只发送某一范围或方式的EPC数据。时间过滤器可以根据时间记录来过滤事件，例如，一个时间过滤器可能只发送最近10分钟内的事件。EPC码过滤器可以只发送符合某个规则的EPC码。平滑过滤器负责处理那些出错的情况，包括漏读和读错。
根据实际需要过滤器可以像拼装玩具一样被一个接一个地拼接起来，以获得期望的事件。例如，一个平滑过滤器可以和一个产品过滤器结合，将反盗窃应用程序感兴趣的事件分离出来。
2.2 数据聚合
从读写器接收的原始RFID数据流都是些简单零散的单一信息，为了给应用程序或者其他的RFID中间件提供有意义的信息，需要对RFID数据进行聚合处理。可以采用复杂事件处理CEP（Complex Event Processing）技术来对RFID数据进行处理以得到有意义的事件信息。复杂事件处理是一个新兴的技术领域，用于处理大量的简单事件，并从其中整理出有价值的事件，可帮助人们通过分析诸如此类的简单事件，并通过推断得出复杂事件，把简单事件转化为有价值的事件，从中获取可操作的信息。
在这里，利用数据聚合将原始的RFID数据流简化成更有意义的复杂事件，如一个标签在读写器识读范围内的首次出现及它随后的消失。通过分析一定数量的简单数据就可以判断标签进入事件和离开事件。聚合可以用来解决临时错误读取所带来的问题从而实现数据平滑。
2.3 信息传递
经过过滤和聚合处理后的RFID数据需要传递给那些对它感兴趣的实体，如企业应用程序、EPC信息服务系统或者其他RFID中间件，这里采用消息服务机制来传递RFID信息。
RFID中间件是一种面向消息的中间件（MOM），信息以消息的形式从一个程序传送到另一个或多个程序。信息可以以异步的方式传送，所以传送者不必等待回应。面向消息的中间件包含的功能不仅是传递信息，还必须包括解释数据、安全性、数据广播、错误恢复、定位网络资源、找出符合成本的路径、消息与要求的优先次序以及延伸的除错工具等服务。
通过J2EE平台中的Java消息服务（JMS）实现RFID中间件与企业应用程序或者其他Savant的消息传递结构。这里采用JMS的发布/订阅模式，RFID中间件发布给一个主题发布消息，企业应用程序和其他的一个或者多个Savant都可以订购该主题消息。其中的消息是物联网的专用语言——物理标示语言PML（Physical Markup Language）格式。这样一来，即使存储RFID标签信息的数据库软件或增加后端应用程序或改由其他软件取代，或者增加RFID读写器种类等情况发生，应用端都不需要修改也能进行数据的处理，省去了多对多连接的维护复杂性问题。
3 结束语
本文简单介绍了物联网及RFID在物联网中的应用，阐述了RFID三个特点及三个关键技术及关键技术的解决办法。作为物联网神经系统的RFID中间件实现了读写器与企业应用程序端的连接，省去了多对多连接的维护复杂性问题，降低了企业整合费用。但是，RFID中间件是一个复杂而又重要的系统，它的进一步推广应用还需要逐步地改进和完善
关键词：物联网 EPC RFID 中间件
中图分类号：TP 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）32-185-01
1引言
物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网就是“物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯。
EPC（Electronic Product Code）系统是在计算机互联网和射频技术RFID（Radio Frequency Identification）的基础上，利用全球统一标识系统编码技术给每一个实体对象一个唯一的代码，构造了一个实现全球物品信息实时共享的实物互联网。
EPC系统的产生将为供应链管理提供前所未有的、近乎完美的解决方案，以EPC软硬件技术构建的物联网，可实现全球的万事万物于任何时间、任何地点彼此相联，互相“交流”，将使产品的生产、仓储、采购、运输、销售及消费的全过程发生根本性变化。它是条码技术应用的延伸和扩展。
如果在每件产品都加上RFID标签之后，在产品的生产、运输和销售过程中，读写器将不断收到一连串的产品电子编码。整个过程中最为重要，同时也是最困难的环节就如何传送和管理这些数据。为了管理这些巨大的数据流，自动识别产品技术中心（Auto ID Center）推出了一种分层、模块化的Savant（即RFID中间件）。
2 RFID中间件关键技术
RFID中间件在物联网中处于读写器和企业应用程序之间，相当于该网络的神经系统。Savant系统采用分布式的结构，以层次化进行组织、管理数据流，具有数据的搜集、过滤、整合与传递等功能，因此能将有用的信息传送到企业后端的应用系统或者其他Savant系统中。
由于读写器异常或者标签之间的相互干扰，有时采集到的EPC数据可能是不完整的或是错误的，甚至出现漏读的情况。因此，Savant要对Reader读取到的EPC数据流进行平滑处理，平滑处理可以清除其不完整和错误的数据，将漏读的可能性降至最低。
读写器可以标识读范围内的所有标签，但是不对数据进行处理。RFID设备读取的数据并不一定只由某一个应用程序来使用，它可能被多个应用程序使用（包括企业内部各个应用系统甚至是企业商业伙伴的应用系统），每个应用系统还可能需要许多数据的不同集合。因此，Savant需要对数据进行相应的处理（比如冗余数据过滤、数据聚合）。
在研究RFID中间件中需要解决的问题很多，在这里主要讨论三个关键问题：数据过滤、数据聚合和信息传递。
2.1 数据过滤
Savant接收来自读写器的海量EPC数据，这些数据存在大量的冗余信息，并且也存在一些错读的信息。所以要对数据进行过滤，消除冗余数据，并且过滤掉“无用”信息以便传送给应用程序或上级Savant以“有用”信息。
冗余数据包括：（1）在短期内同一台读写器对同一个数据进行重复上报。如在仓储管理中，对固定不动的货物重复上报，在进货出货的过程中，重复检测到相同物品。（2）多台临近的读写器对相同数据都进行上报。读写器存在一定的漏检率，这和阅读器天线的摆放位置、物品离阅读器远近、物品的质地都有关系。通常为了保证读取率，可能会在同一个地方相邻摆放多台阅读器。这样多台读写器将监测到的物品上报时，可能会出现重复。
除了上面的问题外，很多情况下用户可能还希望得到某些特定货物的信息、新出现的货物信息、消失的货物信息或者只是某些地方的读写器读到的货物信息。用户在使用数据时，希望最小化冗余，尽量得到靠近需求的准确数据，这就要靠Savant来解决。
对于冗余信息的解决办法是设置各种过滤器处理。可用的过滤器有很多种，典型的过滤器有四种：产品过滤器、时间过滤器、EPC码过滤器和平滑过滤器。产品过滤器只发送与某一产品或制造商相关的产品信息，也就是说，过滤器只发送某一范围或方式的EPC数据。时间过滤器可以根据时间记录来过滤事件，例如，一个时间过滤器可能只发送最近10分钟内的事件。EPC码过滤器可以只发送符合某个规则的EPC码。平滑过滤器负责处理那些出错的情况，包括漏读和读错。
根据实际需要过滤器可以像拼装玩具一样被一个接一个地拼接起来，以获得期望的事件。例如，一个平滑过滤器可以和一个产品过滤器结合，将反盗窃应用程序感兴趣的事件分离出来。
2.2 数据聚合
从读写器接收的原始RFID数据流都是些简单零散的单一信息，为了给应用程序或者其他的RFID中间件提供有意义的信息，需要对RFID数据进行聚合处理。可以采用复杂事件处理CEP（Complex Event Processing）技术来对RFID数据进行处理以得到有意义的事件信息。复杂事件处理是一个新兴的技术领域，用于处理大量的简单事件，并从其中整理出有价值的事件，可帮助人们通过分析诸如此类的简单事件，并通过推断得出复杂事件，把简单事件转化为有价值的事件，从中获取可操作的信息。
在这里，利用数据聚合将原始的RFID数据流简化成更有意义的复杂事件，如一个标签在读写器识读范围内的首次出现及它随后的消失。通过分析一定数量的简单数据就可以判断标签进入事件和离开事件。聚合可以用来解决临时错误读取所带来的问题从而实现数据平滑。
2.3 信息传递
经过过滤和聚合处理后的RFID数据需要传递给那些对它感兴趣的实体，如企业应用程序、EPC信息服务系统或者其他RFID中间件，这里采用消息服务机制来传递RFID信息。
RFID中间件是一种面向消息的中间件（MOM），信息以消息的形式从一个程序传送到另一个或多个程序。信息可以以异步的方式传送，所以传送者不必等待回应。面向消息的中间件包含的功能不仅是传递信息，还必须包括解释数据、安全性、数据广播、错误恢复、定位网络资源、找出符合成本的路径、消息与要求的优先次序以及延伸的除错工具等服务。
通过J2EE平台中的Java消息服务（JMS）实现RFID中间件与企业应用程序或者其他Savant的消息传递结构。这里采用JMS的发布/订阅模式，RFID中间件发布给一个主题发布消息，企业应用程序和其他的一个或者多个Savant都可以订购该主题消息。其中的消息是物联网的专用语言——物理标示语言PML（Physical Markup Language）格式。这样一来，即使存储RFID标签信息的数据库软件或增加后端应用程序或改由其他软件取代，或者增加RFID读写器种类等情况发生，应用端都不需要修改也能进行数据的处理，省去了多对多连接的维护复杂性问题。
3 结束语
本文简单介绍了物联网及RFID在物联网中的应用，阐述了RFID三个特点及三个关键技术及关键技术的解决办法。作为物联网神经系统的RFID中间件实现了读写器与企业应用程序端的连接，省去了多对多连接的维护复杂性问题，降低了企业整合费用。但是，RFID中间件是一个复杂而又重要的系统，它的进一步推广应用还需要逐步地改进和完善