1 引言 

    无线射频识别技术(RFID)是一种非接触式自动识别技术。与传统的条形码、磁条等自动识别技术相比，RFID具有识别距离远、体积小、信息量大、环境适应性强等优点，可广泛应用于零售、物流、交通、医疗、国防等各个行业，被誉为本世纪最有发展前途的信息技术之一。RFID技术历史悠久，美国人HarryStockman于1948年10月在IRE学报上发表的论文《利用反射的功率进行通信》，首次详细描述了RFID的概念及其实现方法，至今已经有60多年的历史。 

    近几年RFID技术发展十分迅速，RFID技术己经逐步应用到食品安全、物流等供应链系统中，美国的沃尔玛已经在其物流系统中全面使用RFID技术。在国内2008年北京奥运会中在奥运食品跟踪、票证防伪等均采用RFID技术，可见RFID技术应用已经非常广泛。我国对RFID的重视程度也越来越高，RFID作为将要进入人们日常生活中的新型技术，不仅蕴藏着巨大商业利益更涉及国家信息安全。为此，国家发布了《中国RFID技术政策白皮书》，并设立多个RFID标准组，涵盖RFID产业的各个方面。标准的制定将使RFID技术更加成熟，也将促使其更加广泛的应用。 

    RFID技术在物流中应用是提升国内物流水平一个重要的手段，对物流和RFID产业都是一个重要契机。当前，尽管RFID技术在部分领域使用，但是都是封闭系统，不能产生规模效益。而在物流领域的使用能带动生产、销售等领域使用RFID技术，构筑成为物联网的一部分。现阶段，RFID技术在物流中使用并不成熟，本文就这些存在问题做了一些探讨。 

    2 优势与问题

    RFID在物流中使用有巨大的优势，特别是UHF频段的标签，和传统上的识别手段相比具有以下优点：

    (1)和传统的条形码、磁卡等识别技术相比RFID技术具有非常明显的优点。它工作范围大。识别器和识别对象间没有物理接触、适于恶劣环境抗干扰能力强、可以穿透非金属物体进行识别处理、可用于多目标识别及对运动目标进行识别等。

    (2)RFID不需要人工去识别标签，读卡器可以快速从射频标签中读出位置和商品相关数据。有UHFRFID读卡器可以每秒读取200个标签的数据，这比传统扫描方式要快超过1000倍。

    (3)电子标签封装形式多样，使用寿命长，可重复利用，而且很难伪造。电子标签可以粘贴于商品外包装或托盘上。 

    但是RFID除了具有上面优势，但也存在两个方面的问题：

    (1)成本问题：现阶段情况下，RFID设备相对条码设备有成本，无论是在读写设备还是标签上，RFID设备成本都是条码的数十倍，特别是在RFID未能大规模应用情况，RFID标签成本问题尤为突出，造成了很多企业望而却步。但在实际应用中，利用RFID优势可以大大降低成本，RFID优势是效率高，寿命长，能方便的采集信息，在产品的生产、物流、销售、售后服务等环节都需要产品信息，可以把RFID成本分摊的各个环节中，一个标签可以用在生产监控，提高生产效率；同时可以用在物流，加快物流速度；在销售和售后方面使用提高产品销售体验、改善售后服务。因此这种分摊方案不但可以达到产品相关数据在产品的各个环节共享，还可以把RFID成本分薄到各个环节，提高各个环节运行效率，最终达到总体上节约成本、提高效率的目的。 

    (2)可靠性问题：RFID数据获取存在不可靠性，最为突出问题出现在UHF频段，大量标签聚集时，成功读取到所有的标签存在问题，特别在一个应用环境比较复杂情况下，经常存在漏读现象，解决这些问题除了采用增加硬件设备(如增加读写器或天线数量)、放大功率(如使用大功率的读写设备)、改进软件算法(如标签平滑算法)等技术手段外，还应该制定特定应用环境下的操作规范，例如选取标签贴在物品上的位置，尽可能选择易于读取的位置；贴有标签物品在移动时应该控制一定速度以增加被读取到几率。 

    3 中间件框架

    在应用RFID技术的物流系统中，RFID读写设备较多、数据短时间内数据读写量大，企业的应用系统无法直接使用RFID采集的数据，必须需要进一步处理，这就需要RFID中间件。 

    RFID中间件介于读写设备与应用系统之间，RFID系统的一个重要组成部分。中间件的主要任务是屏蔽不同标签、读写设备之间的差异并且对读写设备上传与标签相关的事件、数据进行过滤、汇集和计算，减少从读写设备传输到应用系统的巨量原始数据、增加有抽象意义信息量。中间件的设计是RFID应用的一项极为重要的核心技术，可以说，中间件是RFID系统的神经中枢。 

    软件系统架构方法很多，如集中式、返回调用式、流水式等。其中适用于中间件的架构方式是层次调用结构，它具有结构清晰、层次分明、易于维护等特点，能较好的满足中间件的可扩展性、可伸缩性的要求。虽然层次架构可能会降低一定的系统性能，但是可以通过优化功能实现得到一定的补偿。因此RFID中间件采用了层次调用思想进行架构，并遵循 EPCglobal的中间件标准，其体系结构如图1所示。 

 

    面向物流的RFID中间件为三层结构，自下而上分别为读写器管理层、应用事件处理层及逻辑事件层。每层都可以独立运行，这使得中间件满足了可伸缩性要求，允许用户根据需求灵活配置。第一层为读写器管理层，主要负责管理系统中的读写器协调工作，兼容不同种类的读写器，处理原始的标签数据。这个层次产生的数据简单，但是实时性很强，可以满足低级应用，读写器管理层可以认为是一个应用程序中间件；第二层为应用事件处理层，主要负责读写周期的控制、访问控制、数据的过滤和聚集，以及应用事件所产生报告的订阅和分发，应用事件处理层是一个符合ALE标准的中间件；第三层是逻辑事件层，主要是形成物流业务逻辑的事件。 

    4 设备管理 

    目前物流中使用RFID技术存在的一个重要问题就是RFID读写设备数量众多，导致部署难度大，非常不便于管理。主要原因是读写设备本身的多样性，支持协议不统一，硬件指标也不一致。读写器管理层主要负责解决这些存在的问题，最终目标是实现读写器托管机制，使读写器管理操作对上层应用系统透明。RFID读写器网络管理层最终的目的是让上层系统直接利用读写器产生的数据，而不需繁琐的读写器知识，实现读写器托管机制，图2是读写器网络管理模型。 

 

    在这个模型中，有远程控制、数据缓存和读写器适配器与外部交换数据，处于核心地位是控制中心，下面是简单介绍： 

    (1)远程控制：接收远程控制命令，包括读写器设置、获取读写任务等等，但不接受数据服务，只接受控制命令，这样可以把控制命令和数据服务分离开，易于管理；

    (2)控制中心：是整个系统的控制器，包括系统启动、关闭、错误处理等；

    (3)调度中心：这是一个专门对UHF RFID应用设置的RFID在物流系统中应用的研究模块，由于UHF RFID读写器存在冲突的可能，需要对多个读写器协调控制；

    (4)网络管理：监控整个RFID读写器网络，实时对整个网络上读写器进行监测，报告出错读写器，并针对有可能的修复提出修复措施，管理所有的读写器，更具体的说明请见下节；

    (5)读写设备适配器：为了适应多种读写器，负责直接与读写器通信，设置读写器参数，并且能接收读写器产生的数据； 

    RFID读写设备产生了大量数据，例如，在EPCClass1Gen2标准下，RFID读写器每秒最多能读到1800条数据，这些显然绝大部分都是重复数据，还可能有无效的数据(错读、漏读和多读)，所以这些数据需要处理，剔除不必要的和错误的数据。这些处理通过标签平滑算法实现(Tag Smoothing)。在标签的平滑算法中，一个标签是否被读取到并不是判断标签瞬间是否被读取到，而是去判断标签在一段时间的状态，这在一定程度上修正了错读、漏读和多读行为。 

    标签平滑算法可以对读写器已经读取数据进行修正和精简数据。算法假定一个标签有三种状态Unknown、Glimpsed和Observed。Unknown是标签未知状态，表示标签不在读取区域；Glimpsed是标签读取到一次后的状态；Observed是标签在读取区域的状态。 

    算法还有重要变量：Tfirst：标签第一次读取到的时间；Tlast：标签最后一次读取的时间；Tnow：现在的时间；TagCount。标签被读取到的时间；GlimpsedTimeout：标签在Glimpsed状态最长时间的一个阀值；ObservedTimeThreshold：标签有Glimpsed状态转入Observed状态的时间门槛值；ObservedCountThreshold：标签有Glimpsed状态转入Observed状态的读取次数门槛值；LostTimeout是标签Observed状态转入Unknown状态的时间阀值。GlimpsedTimeout、ObservedTimeThreshold、ObservedCountThreshold和LostTimeout是上层设定的一个常量。 

    算法通过一个有限状态机实现，如图3所示，其规则如下： 

 

    (1)标签Tag被读取到，Tnow为当前时间，当标签处于Unknown状态，这意味标签是第一次读取，标签转入Glimpsed状态，TagCount=0，Tfirst和Tlast都置为Tnow；当标签处于Glimpsed状态，Tlast置为Tnow，且TagCount=TagCount+1；当标签在Observed状态，Tlast置为Tnow。

    (2)标签处于Glimpsed状态：GlimpsedTimeout有效(非空)且小于标签未被读取到时间(Tnow-Tlast)，这说明标签已经失效，标签转入Unknown状态；ObservedCountThreshold有效(非空)且小于TagCount，这说明标签已经确认读取到，标签转入Observed状态；ObservedTimeThreshold有效(非空)且小于标签已经被读取的时间(Tnow-Tfirst)，这说明标签已经确认读取到，标签转入到Observed状态。

    (3)标签处于Observed状态：LostTimeout有效(非空)且小于标签未被读取到时间(Tnow-Tlast)，这说明标签已经失效，标签转入Unknown状态。这个算法能过滤掉重复、多读和修正漏读、错读的数据，上层只需要获取刚刚进入到Observed状态的数据(TagIn)和离开Observed状态的数据(TagOut)。但同时也应该注意到，这个算法并不能从根本解决错读、漏读和多读的问题，只是很大部分的解决了，有些问题例如标签长时间被金属片遮挡，需要从应用环境中解决。

 

    (4)数据缓存：一个高速的缓存器，提供数据服务，暂存访问者订阅的有效数据，以供上层访问数据

    (5)数据处理：处理缓存的数据，这是因为读写器产生数据很多都是粗糙的数据，要经过初步的处理才能够利用，同时，要保证向上提供无差别的数据，就需要处理所有的数据使其格式统一。 

    5 应用级事件

    应用级事件层两大核心处理业务是：事件处理和事件共享。事件处理是把读写器产生的数据经过过滤、聚合、报告处理，形成一个应用级事件，这些应用级事件，是一个完整的www(what,when,where)事件。事件共享包括事件订阅和事件分发两个部分，事件订阅是访问者订阅感兴趣的事件，事件分发是指中间件把用户订阅的事件传送给订阅者。 

    根据ALE协议和应用级事件层的功能，本文提出图4模型： 

 

    此层接收上层访问和数据服务，同时接收读写器网络层上传数据，对于一般上层用户来说，只需要定制所需的数据格式，就可以得到数据，这种方式可以是异步，也可以是同步。下面就主要模块讨论：

    (1)访问控制：这个模块主要作用是实现安全机制，对每次访问都要进行认证是否合法和对一些用户授权；

    (2)周期控制：在应用事件系统，事件处理与事件周期密不可分，这个模块是用来处理事件周期运行。 

    事件周期的生命周期通过一个状态机实现的，如图5所示，它有三种状态：Unrequested、Requested和Active，Unrequested是定义了一个事件周期没有任何用户使用的状态，Requested表示有用户使用了这个事件周期，但是事件周期并没有达到开始的条件，比如 起始触发器没有触发。Active表示事件周期处于活动状态，比如开始盘查区域的标签。

    (3)数据订阅分发：接收合法的用户订阅数据，并且在适当的时候把数据分发给用户；分发方式多种，可以是HTTP、HTTPS、TCP或FILE，这些可以根据具体需要定制。

    (4)报告：对于订阅的数据，根据订阅的格式，处理成一个报告，这个报告就是用户订阅的数据。报告内容是过滤和聚合后的数据，还有一些附属信息，包括事件周期执行的情况，例如，执行时间、周期起始条件和终止条件等；

    (5)字段定义：对标签来说，标签可以存储信息，对存储的每段信息，记作一个字段，在系统定义字段可以快捷准确操作存储器内的信息。例如，定义UHF Class1 Gen2标签USER存储区0到32位为产品生产日期字段，记作“ManDate”，那么在订阅产品生产日期数据中就可以直接使用“ManDate”，而不在详细的指定是USER存储区0到32位。甚至可以指定数据格式，比如“YYYY-MM-DD”，这样的好处，订阅的数据将不再是难以被理解的二进制数据； 

    (6)逻辑读写设备：在订阅数据时，需要指定订阅哪些读写设备的数据，逻辑读写设备和读写设备网络管理层中物理读写设备存在映射关系，逻辑读写设备可映射为一个物理读写设备集合，这个主要是降低读写设备网络和应用级事件系统之间的耦合关系，使两者间有更大的灵活度。 

 

    (7)事件处理：这个主要是实现应用级事件，是系统的关键，处理由读写器网络上传的数据，经过过滤和聚合，这就是“有效数据”，这些定制成一个Report，可以供用户使用。 

    6 逻辑事件层 

    基于RFID物流系统相对于传统物流管理的优势在于提高信息链的信息准确度和更新速度。保证各个环节信息的准确性和一致性。但是整物流过程的业务逻辑十分复杂，RFID中间件只提供简单的应用事件信息有些时候并不能满足需求，还需要升级企业原有的应用系统来融合RFID技术，这样就给企业带来很大的负担，阻碍RFID应用推广。逻辑事件层集成了一些基础应用，经过该层处理后的信息就可以基本满足企业的业务需求，从而使得企业可以在系统改动最少的情况下集成RFID技术。 

    使用逻辑事件层有一个前提必须满足，因为该层用到了物流整个环节的信息，所以要求本层能够访问一个公共的数据服务器，改数据库存储各个环节产生的应用事件数据信息，这些数据信息可以共享给物流活动的各个参与者。 

    基础的物流业务逻辑有产品溯源、产品流动信息的追踪等，一般情况下，本层事件主要是产品的信息实时监控，根据不同应用系统产生其需要的具有逻辑意义的时间。 

    7 总结

    随着RFID的广泛应用，RFID技术也在突飞猛进的发展。本文研究了RFID中间件的RFID数据采集、数据处理技术及应用级事件信息共享技术，提出了RFID中间件平台体系架构并实现了平台基础设施原型，具有一定的现实及理论意义。 

    RFID应用伴随而来问题不断涌现，除了以上讨论的问题外，还有安全、隐私等问题，需要更多的深入研究。此外，由于 RFID应用在初期投入大、成本高，在很多应用需要政府的政策支持。 

    作者简介 

    杨孝锋：中科院深圳先进技术研究院研究助理，2009年吉林大学计算机与科学技术学院硕士毕业，主要研究方向是RFID中间件和RFID技术应用。 

    崔玮男，客座学生，中国科学技术大学在读硕士，研究方向软件系统设计。 

    王坚男，硕士，客座学生，中国科学技术大学软件设计专业，主要研究软件系统设计。 

    赵宇辰，客座学生，中国科学技术大学在读硕士，研究方向软件系统设计。