工业控制 | 能源技术 | 汽车电子 | 通信网络 | 安防监控 | 智能电网 | 移动手持 | 无线技术 | 家用电器 | 数字广播 | 消费电子 | 应用软件 | 其他方案

电路设计->通信电路图->GPS接收电路图->基于NFC手机的RFID中间件设计

基于NFC手机的RFID中间件设计

作者:angelazhang时间:2015-10-22

射频识别(RFID)中间件位于RFID阅读器与上层服务器应用层之间,具有屏蔽底层设备、标签数据清洗、数据交互等功能。目前,国内外许多企业以及机构也都致力于RFID 中间件的研究,如:IBM、Microsoft、清华同方等都有自己的RFID 中间件产品。 这些产品大多部署在服务器端,如果短时间内产生了海量RFID 数据,大量原始数据都将集中在服务器端,对中间件的数据处理能力是很大的考验。同时,海量数据的传输会占用网络带宽,如果网络出现故障,有可能会造成数据的丢失。随着大数据时代的到来,传统RFID 中间件的瓶颈逐渐暴露,直接影响系统的整体性能。因此,在面对海量RFID原始数据的情况下,如何减小服务器端处理压力,降低系统对网络的依赖性成为RFID 中间件急需解决的问题。本文就一种基于 NFC手机的RFID中间件进行研究与实现,将RFID 中间件技术与移动互联网相结合,弥补了传统RFID 中间件的不足之处,并且符合当前发展趋势。

 

1 中间件设计方案

 

1.1 系统架构

 

根据RFID 中间件功能需求以及移动设备资源有限等特点,提出了如图1 所示的系统架构。

 

 


图1 系统总体架构图

 

1)设备管理模块主要包含 4 个部分,NFC读卡部分负责调用手机自带 NFC模块进行读取标签信息;外接阅读器管理部分兼容外接阅读器驱动,并通过蓝牙、WiFi、3G网络等与之进行数据交互;工作日志管理部分主要对手机及中间件的工作日志进行管理;手机状态查询部分能够实时地对手机电量、剩余存储空间、信号等状态进行查询。

 

2)数据处理模块主要包含5 个部分,协议校验部分负责对RFID 标签数据根据标识位进行初步校验,去除残缺的或者非本系统数据;标签缓存部分采用BlockingQueue 队列作为缓存将初步校验后的数据存储;冗余数据处理部分采用自适应的临近排序算法(Sorted Neighborhood Method,SNM)去除冗余数据;数据校验部分采用 CRC16 算法对标签数据中的校验源数据进行校验,以此验证标签数据是否被篡改过;数据分类部分根据约定的数据规则将数据进行分类。

 

3)数据库模块采用 SQLite 嵌入式数据库存储处理好的数据。

 

4)数据交互模块采用Quartz框架结合Socket编程实现中间件与服务器之间的数据交互。

 

5)任务管理模块负责将服务器端发送来的命令文件进行缓存与管理。

 

1.2 系统设计重点

 

1.2.1 设备管理模块

 

该模块主要为对硬件设备的管理与监控,集成NFC以及外接读卡器驱动,并且能够对系统工作日志以及手机状态进行查询。

 

系统主要采用 NFC模块对RFID 卡片进行读写,集成多种NFC标准,可自动判别卡片类型,相关代码如下所示:

 

mTechLists =new String[][]{new String[]{MifareClassic.class.getName()},

 

new String[]{MifareUltralight.class.getName()},

 

new String[]{NdefFormatable.class.getName()},

 

new String[]{Ndef.class.getName()},

 

new String[]{IsoDep.class.getName()},

 

new String[]{NfcV.class.getName()},

 

new String[]{NfcF.class.getName()},

 

new String[]{NfcB.class.getName()},

 

new String[]{NfcA.class.getName()}};

 

为了使系统有良好的可扩展性,中间件兼容多种读卡器驱动,通过蓝牙、WiFi、3G 网络等与外接读卡器进行数据传输。

 

此外,提供良好的接口,可对中间件工作日志以及手机电量、信号强度、剩余存储空间等信息进行实时查询与管理。

 

1.2.2 数据处理模块

 

1)数据缓存、校验及冗余数据处理。

 

系统采用BlockingQueue 队列作为缓存来存储短时间内接收的大量数据。 将接收的卡片数据进行初步校验,去除残缺或者非本系统数据。

 

表1 为标签数据格式,其中UID 为每个标签唯一标识,校验数据中前7 位是用于生成校验码的原始数据,第8 位为本系统标签标识,且对每个标签的前7位校验数据采用 CRC16 算法生成校验码,与标签UID 一起由服务器通过JSON 文件写入到手机端数据库中。 当读取到标签数据后,中间件首先根据校验源数据中第8 位标识符来判断该卡片是否为本系统所属,然后采用相同的 CRC16 算法对前7 位校验数据生成校验码,并根据标签 UID 与数据库中的校验码相比较,以此来判断标签数据是否被改写。 8 位校验源数据在校验完成后需去掉,只将有用数据存储。

 

表1 RFID 标签数据格式

 

 

 

 

数据冗余是RFID 系统不可避免的问题,如果数据不清洗,大量有用、无用的数据会占用网络带宽,增加系统处理负担;如果将接收的数据逐一与数据库中的数据进行比对,虽然准确率高,但是面对大量的RFID数据时会降低系统效率,因此,针对移动端有限的资源以及对数据处理效率的综合考虑,本系统采用SNM 算法来处理冗余数据。

 

数据清洗流程如图2 所示。

 

 


图2 数据清洗流程图

 

2)数据分类。

 

将通过清洗的数据根据事先约定好的数据规则进行分类,比如事先规定卡片中第 Ni ~Nj 位为数据标识位,则将数据存储到 SQLite 数据库相应表格中。

1.2.3 数据交互模块

 

该模块负责移动端中间件与服务器之间的数据交互,在保证数据完整性、安全性的前提下,提高传输速度。 采用Socket 通信,以文件的方式传输命令与数据,模块中采用 CRC 校验确保文件安全,并且支持文件断点上传、下载。 将相关文件在移动端进行存储与备份,即使网络出现故障,中间件也可以正常工作,且不会造成数据丢失。

 

数据交互流程如图3 所示。

 

 


图3 数据交互模块流程图

 

 

中间件采用Quartz开源框架根据需求设置作业调度,在一定时间自动向服务器发送一次请求,若服务器端有新的命令,则获取该命令,解析并执行,无需人工干预,且参数可由服务器端下发命令进行修改,自动化程度高,可配置性好,服务器端采用多线程处理中间件的请求,进而提高处理效率。

 

表2 数据交互模块传输速度测试

 

 

 

 

表2 为对数据交互模块传输速度的测试结果,其中测试数据为支持ISO15693 标准的RFID标签数据,手机端通过3G 网络向服务器端上传RFID 标签数据文件,支持文件断点续传,而且当文件传输完成后,还会在本地进行备份,避免文件数据丢失。 由于手机端缓存有限,且经过测试,发送的数据包如果过大会导致数据丢失,所以系统数据包大小设置为 1kB,且每发送一次数据包,都会加上报头用以标识该手机以及报尾用作 CRC 校验。 当数据量较小时,传输速度受报头、报尾的影响较大,而当数据量增大时,报头、报尾对数据传输速度的影响越来越少。 所以,当传输的数据量增大到一定程度时(100000 条数据左右),所消耗的时间基本上与数据量大小成正比,此外,数据传输速度受网络因素以及设备读写速度影响较大。

 

 

1.2.4 任务管理模块

 

将命令文件解析后依次执行,如果命令执行成功,则将命令文件移到备份文件夹中;如果由于网络原因造成命令执行失败,则将该命令加入到任务队列,待网络恢复后执行该命令,命令所需数据暂存在本地数据库中。

 

如以下JSON 命令所示,status 表示命令状态,即服务器端命令是否正常;order_type 表示命令类型,比如获取数据、修改参数等;details 中表示要进行的详细操作,其中的object 表示操作的对象;action 表示对该对象执行的操作,比如获取某一类型的数据、获取日志文件、获取设备状态或者是修改请求上传/下载时间间隔等程序参数,使得该中间件可配置性好。

 

 

 

 

1.2.5 数据存储模块

 

中间件根据服务器端发送来的命令,将相关数据生成JSON 文件,发送到服务器端的同时,将JSON格式的数据文件备份到本地存储设备中,防止由于网络问题等原因造成的服务器端接收的数据不完整,只有服务器端收到完整数据,并且发送相关命令给中间件,中间件才能根据命令将相关数据文件删除,以此节省移动设备的存储空间。

 

1.3 系统优点

 

1)减轻服务器端负担。

 

RFID原始数据经由多个部署在移动设备上的中间件进行处理,将处理后的有效数据发送到服务器端,这样既减少服务器端的压力,又减少网络传输量,提高了系统运行效率。

 

2)具有数据存储及备份功能,独立性强。

 

移动设备的存储性能越来越强,当网络或者服务器端出现故障时,可将RFID数据存储在移动设备中,有效避免数据丢失。 因此在断网的情况下也可以正常工作,解决了以往RFID中间件技术对网络的依赖。

 

3)操作灵活,部署简单。

 

NFC手机集读卡器、中间件于一体,可以根据数据量的大小增减设备数量,也可根据卡片分布对中间件位置做出调整,方便部署,同时也解决了以往RFID系统中读卡器与中间件之间信息安全及传输速率问题。

 

4)系统可配置性高。

 

中间件与服务器端通过传输JSON命令来控制系统进行相关操作或者更改系统参数,比如获取指定数据、改变数据交互时间间隔等。 同时,操作人员也可以通过系统界面对中间件参数进行设置,解决了以往中间件自动化低、可配置性差等缺点。

 

5)自动报警机制。

 

系统定期对设备日志及状态信息进行自检,若出现紧急状况,比如设备电量不足、存储空间过满以及卡片信息被篡改等,可以及时地向指定的手机号码发送预警信息,避免造成损失,弥补了以往中间件报警不及时的弊端。

2 系统实现及运行效果

 

系统采用 Java 语言基于 Eclipse 平台编写,数据库为 SQLite 嵌入式数据库,测试设备为魅族 MX3 智能手机,其 RAM 容量为 2 GB,CPU 频率为 1638MHz,ROM 为 32 GB,测试用卡片遵循 ISO15693 标准,采用NFC模块读取卡片内容,部分运行界面如图4 所示。

 

 


图4 系统运行部分界面

 

 

当程序运行时,将手机连接电脑,在 Eclipse 中启动 Dalvik 调试监控服务器 (Dalvik Debug MonitorService,DDMS),并通过 DDMS 自带的 Heap 来查看系统消耗内存,显示该程序所占内存为 22.628 M,CPU 占用率为6%,由此可见,该系统可在移动设备有限的资源中完美运行。 并且经测试,包含 1000 W条RFID数据的 SQLite 数据库大小为188 M,从所占存储空间来看,该RFID 中间件可部署于大部分主流移动设备中,并且可有效处理并存储更多的数据。

 

为了模拟处理大量RFID 数据下系统工作状况,编写程序根据RFID数据规则自动生成测试数据,不同数据量的系统性能测试结果如表3 所示。

 

表3 中间件部分性能测试

 

 

 

 

表3 中T 表示将原始数据经过清洗并且存入数据库所需时间,R和P分别表示数据清洗的召回率和正确率,R=系统正确识别的重复记录数/数据集中实际包含的重复记录数,P=系统正确识别的重复记录数/系统总共检索到的重复记录数,Size表示保存相应数据量数据库的大小。

 

可以看出,系统能够满足基本的数据处理要求,但数据清洗的召回率、正确率及所耗时间还有待提高,分析其原因主要是滑动窗口的大小以及排序关键字的选择。 当窗口太小时,容易漏配,即去除冗余效果不佳,导致召回率不理想;当窗口太大时,会产生许多没必要的比较,时间效果不理想。所以,采用自适应随机窗口在二者间找到一个平衡点。 本系统选取的关键字是时间戳,而根据实际应用,新到达的RFID数据更能代表当前状况,所以每次比较都保留最新时间戳数据,这样,使得部分数据之间的时间阈值可能小于预设值,即有的数据被误认为是重复数据,导致了准确率不是很理想。

 

3 结束语

 

本文提出了基于NFC手机的RFID中间件,由于NFC手机集读卡器与中间件功能于一体,且有较好的存储能力,即使在网络出现故障时中间件仍然可以运行,同时也使得系统部署更为灵活;数据交互模块采用Quartz框架与Socket编程相结合,自动化程度高;通过JSON命令或者良好的界面对参数进行设置,使得系统具有良好的可配置性;在系统发生异常时还可实时发出报警短信,以便及时处理;充分利用移动互联网的优势,将RFID 中间件与移动平台完美结合,解决了传统中间件的诸多不便之处。

 

 

 



评论

技术专区