无线射频辨识(RFID)技术在目标追踪和供应链管理系统中起着非常重要的作用。预期在不久的将来,用RFID系统来追踪货物从供货商到仓库再到商店的库房以及最终到各销售点的货物的运输搬运过程将越来越多的被应用。这种系统在运行的过程中会产生大量的信息,因为每个单独的物体(如一个货盘,一个箱子,一个货物保管单元)在不同的地点搬动时会留下数据踪迹,这就要求在不损失任何信息的情况下,从大量RFID原始数据中消除冗余的数据,压缩存储。论文从一个传统的数据立方空间结构出发,提出了一种高压缩和基于路径的RFID信息存储的数据仓储模型。论文的主要工作如下:(1)通过对物流系统搬运模式运行特征的规律性分析,得出系统最初的搬运,物体总是以大批货物成组方式一起搬运(例如,配送中心);只有在后期,物品才以少量货物成组方式搬运(如仓储)的特点。(2)研究了用于构建高压缩RFID数据仓库的概念,对存储物体转变位置产生的大量的注册RFID数掘,在基本层面上进行过滤后,使数据分析总是在抽取了一个比较高层路径树上进行。(3)探讨了最小化仓储数据和数据索引的技术以及在这个框架上进行查询处理的方法,并进行了验证。(4)阐述了相关算法的设计,给出了数据结构以及有效的、可行的算法。论文对该数据仓储模型有效性进行了证明,这种存储方式可以大幅提高信息查询、数据分析的效率。