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RFID应用系统中通常会采集到大量原始的RFID数据,如果将这些大量原始的RFID数据直接提交给业务系统处理,那么业务系统就会变得异常的复杂,不具有很好的扩展性和灵活性,不能适应不断变化的业务需求。RFID复合事件检测就是将大量原始的RFID数据按照一定的业务规则转换成具有一定业务逻辑意义的复合事件,以事件驱动的方式来驱动上层业务系统,使得业务系统从原始的RFID数据中解耦。本文深入研究了RFID复合事件的检测方法和模型。本文首先阐述了关于RFID复合事件检测的研究现状,对现阶段提出的一些检测方法和模型进行了深入地研究和分析,并指出了各自的优缺点。在此基础上,本文提出了基于规则引擎的RFID复合事件检测方法,并论证了其有效性和可行性。Rete算法是现阶段规则引擎中广泛使用的规则匹配算法,其数据结构被称为Rete规则网络。为了将Rete算法应用于RFID复合事件的规则匹配中,本文详细分析了RFID事件的特点以及Rete算法所存在的问题。针对RFID事件的特点,本文对Rete算法提出了两种改进机制。首先,我们提出了一种基于部分匹配过期的垃圾回收机制,通过该机制来删除Rete规则网络的缓存中大量过期的部分匹配结果,有效地减小了缓存的压力。其次,针对大规则数的Rete规则网络中出现节点缓存为空的现象,我们提出了一种基于β缓存状态索引的无效连接测试过滤机制,对由于节点缓存为空而导致的Rete规则网络中连接测试节点测试无效的情况进行提前过滤,有效地提高了规则匹配性能。本文最后详细介绍了在开源的规则系统Drools中对这两种机制的实验测试情况,实验结果表明,使用本文提出的改进Rete算法作为规则引擎的规则匹配算法能够有效地适用于RFID复合事件的检测。