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Un algoritmo de procesamiento de redundancia de datos temporales y espaciales para datos de vigilancia RFID.
La tasa de adquisición de datos de Identificación por Radiofrecuencia (RFID) utilizada para monitoreo es tan alta que el flujo de datos RFID contiene una gran cantidad de datos redundantes, lo que aumenta la sobrecarga del sistema. Para equilibrar la precisión y el rendimiento en tiempo real del monitoreo, es necesario filtrar los datos RFID redundantes. Proponemos un algoritmo llamado Filtro de Bloom Tiempo-Distancia (TDBF) que tiene en cuenta el tiempo de lectura y la distancia de lectura de las etiquetas RFID, lo que reduce considerablemente la redundancia de datos. Además, hemos propuesto una medición de los indicadores de evaluación del rendimiento del filtro. En experimentos, encontramos que la puntuación de rendimiento del algoritmo TDBF fue de 5.2, mientras que la puntuación del Filtro de Bloom en Tiempo (TBF) fue solo de 0.03, lo que indica que el algoritmo TDBF puede lograr una tasa de falsos negativos más baja, una tasa de falsos positivos más baja y una mayor t
Autores: Wang, Siye; Cao, Ziwen; Zhang, Yanfang; Huang, Weiqing; Jiang, Jianguo
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2020
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
Atribución – Compartir igual
Consultas: 10
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Wireless Communications and Mobile Computing
Volume , Article ID 6937912, 12 pages
https://doi.org/10.1155/2020/6937912
Wang Siye, Cao Ziwen, Zhang Yanfang, Huang Weiqing, Jiang Jianguo
School of Computer and Information Technology China, Institute of Information Engineering China, School of Cyber Security ChinaAcademic Editor: Kolberg Mario
Contact: @hindawi.com
La tasa de adquisición de datos de Identificación por Radiofrecuencia (RFID) utilizada para monitoreo es tan alta que el flujo de datos RFID contiene una gran cantidad de datos redundantes, lo que aumenta la sobrecarga del sistema. Para equilibrar la precisión y el rendimiento en tiempo real del monitoreo, es necesario filtrar los datos RFID redundantes. Proponemos un algoritmo llamado Filtro de Bloom Tiempo-Distancia (TDBF) que tiene en cuenta el tiempo de lectura y la distancia de lectura de las etiquetas RFID, lo que reduce considerablemente la redundancia de datos. Además, hemos propuesto una medición de los indicadores de evaluación del rendimiento del filtro. En experimentos, encontramos que la puntuación de rendimiento del algoritmo TDBF fue de 5.2, mientras que la puntuación del Filtro de Bloom en Tiempo (TBF) fue solo de 0.03, lo que indica que el algoritmo TDBF puede lograr una tasa de falsos negativos más baja, una tasa de falsos positivos más baja y una mayor t
Descripción
La tasa de adquisición de datos de Identificación por Radiofrecuencia (RFID) utilizada para monitoreo es tan alta que el flujo de datos RFID contiene una gran cantidad de datos redundantes, lo que aumenta la sobrecarga del sistema. Para equilibrar la precisión y el rendimiento en tiempo real del monitoreo, es necesario filtrar los datos RFID redundantes. Proponemos un algoritmo llamado Filtro de Bloom Tiempo-Distancia (TDBF) que tiene en cuenta el tiempo de lectura y la distancia de lectura de las etiquetas RFID, lo que reduce considerablemente la redundancia de datos. Además, hemos propuesto una medición de los indicadores de evaluación del rendimiento del filtro. En experimentos, encontramos que la puntuación de rendimiento del algoritmo TDBF fue de 5.2, mientras que la puntuación del Filtro de Bloom en Tiempo (TBF) fue solo de 0.03, lo que indica que el algoritmo TDBF puede lograr una tasa de falsos negativos más baja, una tasa de falsos positivos más baja y una mayor t