Resumen

Los sistemas habilitados para la identificación por radiofrecuencia (RFID) están evolucionando en muchas aplicaciones que necesitan conocer la ubicación física de los objetos, como la gestión de la cadena de suministro. Naturalmente, los sistemas RFID crean grandes volúmenes de datos duplicados. Como los datos duplicados malgastan recursos de comunicación, procesamiento y almacenamiento, además de retrasar la toma de decisiones, filtrar los datos duplicados del flujo de datos RFID es un problema importante y desafiante. Los enfoques existentes basados en filtros Bloom para filtrar flujos de datos RFID duplicados son complejos y lentos, ya que utilizan múltiples funciones hash. En este artículo, proponemos un enfoque para filtrar datos duplicados de flujos de datos RFID. El método propuesto se basa en un filtro Bloom modificado y utiliza una única función hash. Realizamos un amplio estudio empírico del enfoque propuesto y lo comparamos con los enfoques del filtro de Bloom, el filtro de Bloom de tiempo d-izquierdo y el filtro de Bloom de recuento. Los resultados muestran que el enfoque propuesto supera a los enfoques de referencia en términos de tasa de falsos positivos, tiempo de ejecución y tasa de verdaderos positivos.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:datos duplicados, filtro bloom, enfoque, enfoques del filtro bloom de recuento, filtro bloom de tiempo izquierdo, flujos de datos rfid duplicados, flujo de datos rfid, flujos de datos rfid, identificación por radiofrecuencia, amplio estudio empírico
• Keywords:duplicate data, bloom filter, approach, count bloom filter approaches, left time bloom filter, duplicate rfid data streams, rfid data stream, rfid data streams, radio frequency identification, extensive empirical study