RFID(Radio Frequency Identification)技術，是一種非接觸式的自動識別和數據采集技術。本文提出一種基于粒子濾波的RFID數據清洗方法RPFC(RFID-Particle Filter Cleaning)，將原始數據轉化為平滑的關于標簽位置的概率數據流，具有較高的靈敏性，將更好地適用于移動標簽。
　　
　　1、粒子濾波技術
　　
　　粒子濾波技術是一種實現貝葉斯過濾的新型的跟蹤算法，能有效地處理非線性、非高斯跟蹤問題，可以適應復雜環境的重疊和遮擋情況，且能同時跟蹤多目標，因此多被應用在GPS跟蹤等物體跟蹤、人員跟蹤方面。在RFID應用中，閱讀器讀數實際上是對標簽位置進行實時跟蹤的帶有非確定性語義的不準確的數據流，RPFC就是基于上述兩點提出的，用非確定性策略對RFID數據進行清洗。
　　
　　2、RPFC非確定性清洗框架
　　
　　針對RFID數據的不可靠性和語義非確定性問題，本文提出RPFC非確定性清洗框架，RPFC非確定性數據清洗分為語義清洗和誤讀清洗兩部分。語義清洗主要解決RFID原始數據語義非確定性問題，通過清洗獲得有效的概率值來表達RFID數據的非確定性。誤讀清洗主要解決閱讀器消極讀、積極讀問題，zui終為上層應用提供一張“非確定性”的“干凈”的數據表。
　　
　　2.1原始數據語義清洗
　　
　　RFID原始數據存在語義非確定性，但是原始數據描述卻未將這種非確定性表達出來，在一定程度上不能反映應用的真實情況，針對這個問題，本文對RFID原始數據進行語義清洗。
　　
　　2.1.1原始數據語義清洗目標
　　
　　原始數據三元組描述形式型如，其中R代表閱讀器的標識，O代表被探測標簽的標識，T代表閱讀器R探測到標簽O的時刻。
　　
　　RPFC方法經過對原始數據語義清洗，將原始讀數中的閱讀器標識R轉化為標簽O具體的應用位置信息L，并且引入概率維P表示標簽O處于具體應用位置L的可能性，數據表示由三元組形式變為四元組形式。
　　
　　2.1.2原始數據語義清洗策略
　　
　　RPFC方法，依據粒子濾波過程，采用加權的粒子集跟蹤標簽位置狀態的變化，得到關于標簽位置的概率分布，即獲得RFID數據的非確定性表示，實現對原始數據的語義清洗。RPFC方法具體的語義清洗策略如下：
　　
　　*步：RPFC采樣，根據t-1時刻的標簽的位置分布狀態、粒子位置轉換模型p(Lt|Lt-1)和粒子運動模式模型p(mt|et-1，factort-1)，產生新的粒子集St={Lit，wit|i=1，2，…，N}，其中N是粒子集中粒子的數目且wit=1/N。
　　
　　第二步：RPFC重要性采樣，當閱讀器產生讀數時，根據新的讀數中T一項計算粒子集中粒子在T時刻的圖上位置，并按照粒子觀測模型p(zt|Lit)給粒子集中的粒子賦權值。
　　
　　第三步：RPFC重采樣，依據第二步得到每個位置處的粒子數及每個粒子的權值，以及貝葉斯公式(如(1)式)計算標簽的概率分布，并按其比例進行重采樣得到新的粒子集位置分布，由直線勻速運動公式獲得粒子的運動模式，然后設置t=t+1，轉*步。假設經計算，粒子分布在NL個位置，每個位子Li處的粒子數為Ni，其中第j個粒子的權值是wjt且與同位置的其它粒子權值相等，則標簽位置概率分布P(Lit|zt)的計算公式如(2)式。
　　
　　2.2誤讀清洗
　　
　　RFID閱讀器讀數具有不可靠性，主要表現為消極讀、積極讀和冗余讀，RPFC方法針對閱讀器消極讀和積極讀兩種不同類型的誤讀，采用不同的策略進行非確定性清洗。
　　
　　3、實驗環境及數據分析
　　
　　3.1實驗結果分析
　　
　　3.2準確率
　　
　　為確定RFID數據流的清洗效果，我們定義：準確率ACC=清洗后結果和真實值相等的數據/N個測試數據。
　　
　　從圖3中可以看出，本文提出的RPFC方法利用單個標簽移動路徑上閱讀器間的相鄰關系對相鄰閱讀器的消極數據進行*，即使某一個閱讀器在相當長時間內數據讀取率都很低也能通過其它閱讀器讀數將這個消極讀數*上，而且幾乎不增加積極讀，把誤差限制在一個很小的范圍內。
　　
　　4、結束語
　　
　　本文深入研究了RFID數據清洗技術，主要做了以下工作：
　　
　　(1)a提出了一種基于粒子過濾的RFID數據清洗框架――RPFC。利用抽象粒子模擬移動標簽的實際運動，得到關于標簽的位置狀態，將原始數據轉化為平滑的關于標簽位置的非確定性的數據流。在RPFC中提出了非確定性清洗策略進行RFID數據流的清洗，zui終形成一張“干凈”的數據表。
　　
　　(2)本文在研究了RFID移動標簽特性，提出了準確率來衡量標簽的清洗效果。