支持RFID对象包含关系追溯的几何向量编码策略  被引量:4

A Geometry Vector Encoding Strategy for Tracing Containment Relationship of RFID Objects

在线阅读下载全文

作  者:廖国琼[1,2] 万齐智[3] 蒋剑[1] 万常选[1,2] 

机构地区:[1]江西财经大学信息管理学院,南昌330032 [2]江西省高校数据与知识工程重点实验室,南昌330032 [3]华中科技大学计算机学院,武汉430074

出  处:《小型微型计算机系统》2014年第6期1298-1303,共6页Journal of Chinese Computer Systems

基  金:国家自然科学基金项目(61262009)资助;江西省自然科学基金项目(20122BAB201032)资助;江西省优势科技创新团队建设计划项目(20113BCB24008)资助;江西省教育厅重点科技项目(GJJ12259;GJJ10694)资助

摘  要:随着射频识别技术的成熟和制造成本的不断下降,现代供应链系统已开始应用RFID技术对流通对象进行实时跟踪和追溯.论文针对供应链环境中RFID对象的包含关系追溯需求及包含特征,提出一种有效的几何向量编码策略.首先,根据读写器自动探测到的记录设计一种时态包含树,以建立不同对象之间的时态包含关系.然后,基于两个向量之间可以插入无限向量的思想,根据容器对象向量包含的几何夹角对其所包含的对象进行向量计算和分配,并讨论了向量计算优化及向量更新策略.实验结果表明,与基本向量编码方法相比,所提出的几何向量编码策略在编码初始化时间、向量存储空间、向量更新时间及追溯查询等方面都具有较好性能.As the maturity of radio frequeence technology and the decrease of manufacture cost, Radio Frequency Identification ( RFID} technology has been used to track and trace the objects in modem supply chain systems. Considering the tracing requirements and containment characteristics of RFID objects in supply chain environment, the paper proposes an efficient geometric vector encoding strategy. Firstly, According to the observation records of RFID objects, produced automatically by readers, a temporal containment tree is designed to establish the containment relationships between the monitoring objects. Then, based on the idea that any pair of vectors can be inserted infinite vectors , the vectors of contained objects are calculated and assigned by the geometric angles of their containing objects. The stratiges of vector calcalution optimization and vector update are also discussed. The experimental results show that the geometric vector encoding strategies have better performance than the basic vector encoding method in encoding initialization time, vector storage space, vector update time and tracing queries.

关 键 词:RFID 供应链追溯 包含系 向量编码 

分 类 号:TP310[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象