基于NFC手机的RFID中间件设计

及时的弊端。

　　2 系统实现及运行效果

　　系统采用 Java 语言基于 Eclipse 平台编写，数据库为 SQLite 嵌入式数据库，测试设备为魅族 MX3 智能手机，其 RAM 容量为 2 GB，CPU 频率为 1638MHz，ROM 为 32 GB，测试用卡片遵循 ISO15693 标准，采用NFC模块读取卡片内容，部分运行界面如图4 所示。

　　图4 系统运行部分界面

　　当程序运行时，将手机连接电脑，在 Eclipse 中启动 Dalvik 调试监控服务器 （Dalvik Debug MonitorService，DDMS），并通过 DDMS 自带的 Heap 来查看系统消耗内存，显示该程序所占内存为 22.628 M，CPU 占用率为6%，由此可见，该系统可在移动设备有限的资源中完美运行。 并且经测试，包含 1000 W条RFID数据的 SQLite 数据库大小为188 M，从所占存储空间来看，该RFID 中间件可部署于大部分主流移动设备中，并且可有效处理并存储更多的数据。

　　为了模拟处理大量RFID 数据下系统工作状况，编写程序根据RFID数据规则自动生成测试数据，不同数据量的系统性能测试结果如表3 所示。

　　表3 中间件部分性能测试

　　表3 中T 表示将原始数据经过清洗并且存入数据库所需时间，R和P分别表示数据清洗的召回率和正确率，R=系统正确识别的重复记录数/数据集中实际包含的重复记录数，P=系统正确识别的重复记录数/系统总共检索到的重复记录数，Size表示保存相应数据量数据库的大小。

　　可以看出，系统能够满足基本的数据处理要求，但数据清洗的召回率、正确率及所耗时间还有待提高，分析其原因主要是滑动窗口的大小以及排序关键字的选择。 当窗口太小时，容易漏配，即去除冗余效果不佳，导致召回率不理想；当窗口太大时，会产生许多没必要的比较，时间效果不理想。所以，采用自适应随机窗口在二者间找到一个平衡点。 本系统选取的关键字是时间戳，而根据实际应用，新到达的RFID数据更能代表当前状况，所以每次比较都保留最新时间戳数据，这样，使得部分数据之间的时间阈值可能小于预设值，即有的数据被误认为是重复数据，导致了准确率不是很理想。

　　3 结束语

　　本文提出了基于NFC手机的RFID中间件，由于NFC手机集读卡器与中间件功能于一体，且有较好的存储能力，即使在网络出现故障时中间件仍然可以运行，同时也使得系统部署更为灵活；数据交互模块采用Quartz框架与Socket编程相结合，自动化程度高；通过JSON命令或者良好的界面对参数进行设置，使得系统具有良好的可配置性；在系统发生异常时还可实时发出报警短信，以便及时处理；充分利用移动互联网的优势，将RFID 中间件与移动平台完美结合，解决了传统中间件的诸多不便之处。

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