随着物联网(IOT，Internet of Things)技术在国民经济与社会信息化领域的推广应用，从感知层捕获、采集到的数据表现出异构性、海量性和不确定性等特点，使得数据处理面临一系列的挑战，如何有效地处理和利用成倍增长的物联网数据将成为制约其发展的瓶颈问题。射频识别(RFID，Radio Frequency Identincation)技术是物联网技术体系的重要组成部分，其可实现物品身份标识和时空状态描述。在传统的RFID应用开发中，采用哑读写器的工作方式，读写器对采集到的数据不作任何处理，对标签的数据清洗和事件检测等处理均由RFID中间件实现，这种工作方式会造成较大的网络负荷，对中间件的运算能力要求较高。　　 本文提出一种对RFID数据进行分级处理的技术，核心思想就是在RFID读写器和RFID应用之间部署智能数据采集预处理终端，对数据采集和预处理过程进行融合，将一部分数据过滤、聚合、缓冲、分发工作转移到智能终端，从而降低网络负荷、提高系统实时性、减轻上层系统的运算压力。同时在主机上开发了原子事件处理系统，数据采集预处理终端经过将清洗后的标签数据传输给原子事件处理系统进行标签原子事件检测，原子事件处理系统产生的RFID原子事件为上层的复杂事件检测提供数据输入。　　 为了实现数据分级处理技术，本文分别在嵌入式系统和台式主机上设计开发了数据采集预处理系统和原子事件处理系统，并详细制订了两者之间的通信协议。对嵌入式操作系统的Bootloader、内核和根文件系统分别实现了裁剪和定制。为了实现对RFID标签数据的清洗和原子事件检测，采用协议标准检验算法解决标签的脏读问题，采用平滑窗口过滤算法解决标签的漏读问题，采用基于权重的噪点抑制算法解决标签的多读和冗余问题，并实现对原子事件的检测。　　 在上述研究的基础上，本文开发了数据分级处理系统，系统具有设备管理、数据采集、网络通信、数据清洗和事件检测等功能。本文对解决物联网中海量数据处理问题进行了有益的尝试，根据本技术所开发的系统具有良好的伸缩性、可重用性和扩展性，在未来的物联网应用中有着广阔的前景。