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RFID (Radio Frequency Identification)即射频识别技术是一种自动识别技术,被广泛应用在物品定位、仓储管理、国防科技、物流等领域。随着RFID技术的不断应用推广,用户系统会面临许多问题。诸如本文所研究的阅读器去冗余问题、数据过滤问题等。本文对现有的RFID中间件产品进行了全面分析,并深入探讨了RFID中间件系统的处理模块。由于传统的数据处理方法已经不能满足RFID产业的发展需求,因此,本文对模块中的阅读器去冗余和数据过滤问题进行了深入研究。本文从以下几个方面进行探讨：(1)分析了RFID技术产生的背景、系统架构以及工作原理,并对RFID技术的典型应用领域进行了详细阐述。总结了目前RFID中间件的国内外研究现状及制约RFID中间件应用发展的关键性问题。(2)详细研究了阅读器冗余问题对RFID中间件系统的影响,并对现有阅读器去冗余的研究成果做了详细分析,总结了去冗余算法—LEO算法和RRE算法性能的优缺点。以往的去冗余算法无需复杂的运算,虽然能达到一定的阅读器去冗余效果,但容易出现漏判或造成系统功率消耗过大的问题。针对这些问题本文在详细分析LEO算法和RRE算法的基础上,提出了混合去冗余HRRE算法。通过RFID中间件中的标签信息标识阅读器的冗余状态,并引入候选holder,提高了RFID中间件系统的性能,降低了系统的功率消耗,实现冗余阅读器的最大化和工作阅读器的最小化。(3)阅读器的去冗余在一定程度上提高了系统的性能,但从阅读器传递给RFID系统的原始RFID数据仍带有一定量的噪音数据和大量的冗余数据。在本文中引入了自适应算子策略对数据窗口进行自适应动态调节,实现了去除噪音数据的目的。然后将经过噪音过滤算法处理的数据执行去冗余操作,为了达到去除冗余数据的目的,提出了一种基于哈希表的冗余过滤算法,同时保证阅读器识别标签顺序与标签输出顺序相一致。最后,对数据过滤算法进行了实验测试,结果表明动态自适应窗口噪音过滤算法和基于哈希表的冗余过滤算法不但达到了过滤噪音和去冗余的效果,同时也降低了系统的负担,优化了RFID中间件系统的性能。