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射頻識別（RFID）中間件位于RFID閱讀器與上層服務器應用層之間，具有屏蔽底層設備、標簽數據清洗、數據交互等功能。目前，國內外許多企業以及機構也都致力于RFID 中間件的研究，如：IBM、Microsoft、清華同方等都有自己的RFID 中間件產品。 這些產品大多部署在服務器端，如果短時間內產生了海量RFID 數據，大量原始數據都將集中在服務器端，對中間件的數據處理能力是很大的考驗。同時，海量數據的傳輸會占用網絡帶寬，如果網絡出現故障，有可能會造成數據的丟失。隨著大數據時代的到來，傳統RFID 中間件的瓶頸逐漸暴露，直接影響系統的整體性能。因此，在面對海量RFID原始數據的情況下，如何減小服務器端處理壓力，降低系統對網絡的依賴性成為RFID 中間件急需解決的問題。本文就一種基于 NFC手機的RFID中間件進行研究與實現，將RFID 中間件技術與移動互聯網相結合，彌補了傳統RFID 中間件的不足之處，并且符合當前發展趨勢。
1 中間件設計方案
1.1 系統架構
根據RFID 中間件功能需求以及移動設備資源有限等特點，提出了如圖1 所示的系統架構。
圖1 系統總體架構圖
1）設備管理模塊主要包含 4 個部分，NFC讀卡部分負責調用手機自帶 NFC模塊進行讀取標簽信息；外接閱讀器管理部分兼容外接閱讀器驅動，并通過藍牙、WiFi、3G網絡等與之進行數據交互；工作日志管理部分主要對手機及中間件的工作日志進行管理；手機狀態查詢部分能夠實時地對手機電量、剩余存儲空間、信號等狀態進行查詢。
2）數據處理模塊主要包含5 個部分，協議校驗部分負責對RFID 標簽數據根據標識位進行初步校驗，去除殘缺的或者非本系統數據；標簽緩存部分采用BlockingQueue 隊列作為緩存將初步校驗后的數據存儲；冗余數據處理部分采用自適應的臨近排序算法（Sorted Neighborhood Method，SNM）去除冗余數據；數據校驗部分采用 CRC16 算法對標簽數據中的校驗源數據進行校驗，以此驗證標簽數據是否被篡改過；數據分類部分根據約定的數據規則將數據進行分類。
3）數據庫模塊采用 SQLite 嵌入式數據庫存儲處理好的數據。
4）數據交互模塊采用Quartz框架結合Socket編程實現中間件與服務器之間的數據交互。
5）任務管理模塊負責將服務器端發送來的命令文件進行緩存與管理。
1.2 系統設計重點
1.2.1 設備管理模塊
該模塊主要為對硬件設備的管理與監控，集成NFC以及外接讀卡器驅動，并且能夠對系統工作日志以及手機狀態進行查詢。
系統主要采用 NFC模塊對RFID 卡片進行讀寫，集成多種NFC標準，可自動判別卡片類型，相關代碼如下所示：
mTechLists =new String［］［］{new String［］{MifareClassic.class.getName（）}，
new String［］{MifareUltralight.class.getName（）}，
new String［］{NdefFormatable.class.getName（）}，
new String［］{Ndef.class.getName（）}，
new String［］{IsoDep.class.getName（）}，
new String［］{NfcV.class.getName（）}，
new String［］{NfcF.class.getName（）}，
new String［］{NfcB.class.getName（）}，
new String［］{NfcA.class.getName（）}}；
為了使系統有良好的可擴展性，中間件兼容多種讀卡器驅動，通過藍牙、WiFi、3G 網絡等與外接讀卡器進行數據傳輸。
此外，提供良好的接口，可對中間件工作日志以及手機電量、信號強度、剩余存儲空間等信息進行實時查詢與管理。
1.2.2 數據處理模塊
1）數據緩存、校驗及冗余數據處理。
系統采用BlockingQueue 隊列作為緩存來存儲短時間內接收的大量數據。 將接收的卡片數據進行初步校驗，去除殘缺或者非本系統數據。
表1 為標簽數據格式，其中UID 為每個標簽唯一標識，校驗數據中前7 位是用于生成校驗碼的原始數據，第8 位為本系統標簽標識，且對每個標簽的前7位校驗數據采用 CRC16 算法生成校驗碼，與標簽UID 一起由服務器通過JSON 文件寫入到手機端數據庫中。 當讀取到標簽數據后，中間件首先根據校驗源數據中第8 位標識符來判斷該卡片是否為本系統所屬，然后采用相同的 CRC16 算法對前7 位校驗數據生成校驗碼，并根據標簽 UID 與數據庫中的校驗碼相比較，以此來判斷標簽數據是否被改寫。 8 位校驗源數據在校驗完成后需去掉，只將有用數據存儲。
表1 RFID 標簽數據格式
數據冗余是RFID 系統不可避免的問題，如果數據不清洗，大量有用、無用的數據會占用網絡帶寬，增加系統處理負擔；如果將接收的數據逐一與數據庫中的數據進行比對，雖然準確率高，但是面對大量的RFID數據時會降低系統效率，因此，針對移動端有限的資源以及對數據處理效率的綜合考慮，本系統采用SNM 算法來處理冗余數據。
數據清洗流程如圖2 所示。
圖2 數據清洗流程圖
2）數據分類。
將通過清洗的數據根據事先約定好的數據規則進行分類，比如事先規定卡片中第 Ni ~Nj 位為數據標識位，則將數據存儲到 SQLite 數據庫相應表格中。
1.2.3 數據交互模塊
該模塊負責移動端中間件與服務器之間的數據交互，在保證數據完整性、安全性的前提下，提高傳輸速度。 采用Socket 通信，以文件的方式傳輸命令與數據，模塊中采用 CRC 校驗確保文件安全，并且支持文件斷點上傳、下載。 將相關文件在移動端進行存儲與備份，即使網絡出現故障，中間件也可以正常工作，且不會造成數據丟失。
數據交互流程如圖3 所示。
圖3 數據交互模塊流程圖
中間件采用Quartz開源框架根據需求設置作業調度，在一定時間自動向服務器發送一次請求，若服務器端有新的命令，則獲取該命令，解析并執行，無需人工干預，且參數可由服務器端下發命令進行修改，自動化程度高，可配置性好，服務器端采用多線程處理中間件的請求，進而提高處理效率。
表2 數據交互模塊傳輸速度測試
表2 為對數據交互模塊傳輸速度的測試結果，其中測試數據為支持ISO15693 標準的RFID標簽數據，手機端通過3G 網絡向服務器端上傳RFID 標簽數據文件，支持文件斷點續傳，而且當文件傳輸完成后，還會在本地進行備份，避免文件數據丟失。 由于手機端緩存有限，且經過測試，發送的數據包如果過大會導致數據丟失，所以系統數據包大小設置為 1kB，且每發送一次數據包，都會加上報頭用以標識該手機以及報尾用作 CRC 校驗。 當數據量較小時，傳輸速度受報頭、報尾的影響較大，而當數據量增大時，報頭、報尾對數據傳輸速度的影響越來越少。 所以，當傳輸的數據量增大到一定程度時（100000 條數據左右），所消耗的時間基本上與數據量大小成正比，此外，數據傳輸速度受網絡因素以及設備讀寫速度影響較大。
1.2.4 任務管理模塊
將命令文件解析后依次執行，如果命令執行成功，則將命令文件移到備份文件夾中；如果由于網絡原因造成命令執行失敗，則將該命令加入到任務隊列，待網絡恢復后執行該命令，命令所需數據暫存在本地數據庫中。
如以下JSON 命令所示，status 表示命令狀態，即服務器端命令是否正常；order_type 表示命令類型，比如獲取數據、修改參數等；details 中表示要進行的詳細操作，其中的object 表示操作的對象；action 表示對該對象執行的操作，比如獲取某一類型的數據、獲取日志文件、獲取設備狀態或者是修改請求上傳/下載時間間隔等程序參數，使得該中間件可配置性好。
1.2.5 數據存儲模塊
中間件根據服務器端發送來的命令，將相關數據生成JSON 文件，發送到服務器端的同時，將JSON格式的數據文件備份到本地存儲設備中，防止由于網絡問題等原因造成的服務器端接收的數據不完整，只有服務器端收到完整數據，并且發送相關命令給中間件，中間件才能根據命令將相關數據文件刪除，以此節省移動設備的存儲空間。
1.3 系統優點
1）減輕服務器端負擔。
RFID原始數據經由多個部署在移動設備上的中間件進行處理，將處理后的有效數據發送到服務器端，這樣既減少服務器端的壓力，又減少網絡傳輸量，提高了系統運行效率。
2）具有數據存儲及備份功能，獨立性強。
移動設備的存儲性能越來越強，當網絡或者服務器端出現故障時，可將RFID數據存儲在移動設備中，有效避免數據丟失。 因此在斷網的情況下也可以正常工作，解決了以往RFID中間件技術對網絡的依賴。
3）操作靈活，部署簡單。
NFC手機集讀卡器、中間件于一體，可以根據數據量的大小增減設備數量，也可根據卡片分布對中間件位置做出調整，方便部署，同時也解決了以往RFID系統中讀卡器與中間件之間信息安全及傳輸速率問題。
4）系統可配置性高。
中間件與服務器端通過傳輸JSON命令來控制系統進行相關操作或者更改系統參數，比如獲取指定數據、改變數據交互時間間隔等。 同時，操作人員也可以通過系統界面對中間件參數進行設置，解決了以往中間件自動化低、可配置性差等缺點。
5）自動報警機制。
系統定期對設備日志及狀態信息進行自檢，若出現緊急狀況，比如設備電量不足、存儲空間過滿以及卡片信息被篡改等，可以及時地向指定的手機號碼發送預警信息，避免造成損失，彌補了以往中間件報警不及時的弊端。
2 系統實現及運行效果
系統采用 Java 語言基于 Eclipse 平臺編寫，數據庫為 SQLite 嵌入式數據庫，測試設備為魅族 MX3 智能手機，其 RAM 容量為 2 GB，CPU 頻率為 1638MHz，ROM 為 32 GB，測試用卡片遵循 ISO15693 標準，采用NFC模塊讀取卡片內容，部分運行界面如圖4 所示。
圖4 系統運行部分界面
當程序運行時，將手機連接電腦，在 Eclipse 中啟動 Dalvik 調試監控服務器 （Dalvik Debug MonitorService，DDMS），并通過 DDMS 自帶的 Heap 來查看系統消耗內存，顯示該程序所占內存為 22.628 M，CPU 占用率為6%，由此可見，該系統可在移動設備有限的資源中完美運行。 并且經測試，包含 1000 W條RFID數據的 SQLite 數據庫大小為188 M，從所占存儲空間來看，該RFID 中間件可部署于大部分主流移動設備中，并且可有效處理并存儲更多的數據。
為了模擬處理大量RFID 數據下系統工作狀況，編寫程序根據RFID數據規則自動生成測試數據，不同數據量的系統性能測試結果如表3 所示。
表3 中間件部分性能測試
表3 中T 表示將原始數據經過清洗并且存入數據庫所需時間，R和P分別表示數據清洗的召回率和正確率，R=系統正確識別的重復記錄數/數據集中實際包含的重復記錄數，P=系統正確識別的重復記錄數/系統總共檢索到的重復記錄數，Size表示保存相應數據量數據庫的大小。
可以看出，系統能夠滿足基本的數據處理要求，但數據清洗的召回率、正確率及所耗時間還有待提高，分析其原因主要是滑動窗口的大小以及排序關鍵字的選擇。 當窗口太小時，容易漏配，即去除冗余效果不佳，導致召回率不理想；當窗口太大時，會產生許多沒必要的比較，時間效果不理想。所以，采用自適應隨機窗口在二者間找到一個平衡點。 本系統選取的關鍵字是時間戳，而根據實際應用，新到達的RFID數據更能代表當前狀況，所以每次比較都保留最新時間戳數據，這樣，使得部分數據之間的時間閾值可能小于預設值，即有的數據被誤認為是重復數據，導致了準確率不是很理想。
3 結束語
本文提出了基于NFC手機的RFID中間件，由于NFC手機集讀卡器與中間件功能于一體，且有較好的存儲能力，即使在網絡出現故障時中間件仍然可以運行，同時也使得系統部署更為靈活；數據交互模塊采用Quartz框架與Socket編程相結合，自動化程度高；通過JSON命令或者良好的界面對參數進行設置，使得系統具有良好的可配置性；在系統發生異常時還可實時發出報警短信，以便及時處理；充分利用移動互聯網的優勢，將RFID 中間件與移動平臺完美結合，解決了傳統中間件的諸多不便之處。
工商網監
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