2.射频识别技术的分类
射频识别技术根据频率不同可分为低频系统和高频系统。根据电子标签内是否装有电池为其供电，又可将其分为有源系统和无源系统。从电子标签内保存的信息写入方式可分为集成电路固化式、现场有线改写式和现场无线改写式。根据读取电子标签数据的技术实现手段，可将其分为广播发射式、倍频式和反射调制式。
低频系统的工作频率通常小于30MHz，典型的工作频率有125kHz、13.3kHz、13.56MHz等。其基本特点是电子标签的成本较低、标签内保存的数据量较少、阅读距离较短、电子标签外形多样、阅读天线方向性不敏感。
高频系统一般指其工作频率大于400MHz，典型的工作频率有915MHz、2456MHz、5800MHz等。其基本特点是电子标签及阅读器成本均较高、标签内保存的数据量较大、阅读距离较远、适应物体高速运动性能好、外形一般为卡状、阅读天线及电子标签天线均有较强的方向性。
有源电子标签内装有电池，因此，具有较远的阅读距离，但是电池的寿命都有一定年限。无源电子标签内无电池，它接收到阅读器发出的微波信号后，将部分微波能量转化为直流电供自己工作，从而可以做到免维护。当然，相比有源系统，无源系统在阅读距离及适应物体运动速度方面存在一些限制。
集成电路固化式电子标签内的信息，在集成电路生产时，就将信息通过只读存储器（Read Only Memory，ROM）工艺模式写入。因此，其中保存的信息是一成不变的。现场有线改写式电子标签，将电子标签保存信息写入其内部存贮区中，改写时需要专用的编程器或写入器，改写过程中必须为其供电。现场无线改写式电子标签一般适用于有源类电子标签，通过特定的指令进行改写。改写电子标签数据所需时间远大于读取电子标签数据所需时间，一般情况下，改写所需时间为秒级，阅读时间为毫秒级。
广播发射式射频识别系统实现起来最简单。电子标签必须采用有源方式工作，并实时将其贮存的标识信息向外广播，阅读器相当于一个只收不发的接收机。这种系统的缺点是电子标签要不断地向外发射信息。
在倍频式射频识别系统中，阅读器发出射频查询信号，电子标签返回的信号载频为阅读器发出射频的倍频。这种工作模式对阅读器接收处理回波信号提供了便利。但是，对无源电子标签来说，电子标签将接收的阅读器射频能量转换为倍频回波载频时，必须提高转换效率，从而造成电子标签成本过高。此外，工作模式要占用两个无线电频率。
在反射调制式射频识别系统中，阅读器发出微波查询信号，无源电子标签将部分接收到的微波查询能量信号整流为直流电供电子标签内的电路工作，另一部分微波能量信号被电子标签内保存的数据信息调制后反射回阅读器。阅读器接收到反射回的幅度调制信号后，从中解出电子标签所保存的标识性数据信息。这样，在系统工作过程中，阅读器发出微波信号与接收反射回的幅度调制信号是同时进行的，而且反射回的信号强度较发射信号要弱得多，因此，技术难点在于同频接收。
3.射频技术在物流管理中的应用
国外在波斯尼亚的联合作战行动中，除了建成了战争史上投入战场最复杂的通信网，还完善了识别跟踪军用物资的新型后勤系统。这是吸取了沙漠风暴军事行动中大量物资跟踪造成重复运输的教训。无论物资是订定购之中、运输途中还是在某个仓库存储着，通过该系统，各级指挥人员都可以实时掌握所有的信息。
该系统途中运输部分的功能就是靠贴在集装箱和装备上的射频识别标签实现的。
射频接收转发装置通常安装在运输线的一些检查点上。如门柱上、桥墩旁等，以及仓库、车站、码头、机场等关键地点。接收装置收到射频标签信息后，连通接收地的位置信息，上传至通信卫星，再由卫星传送给运输调度中心，送入中心信息数据库中。
国内也已经开始应用射频技术。一些高速公路的收费站口使用射频技术之后就可以不停车收费。铁路系统使用射频技术纪录货车车厢编号的试点工作已经开始工作。
此外，一些物流公司也正在准备将射频技术用于物流管理中。
2.3 信息存储、传输与交换技术
2.3.1 数据库技术
1.数据与数据处理
数据通常是指用符号记录下来的可加以鉴别的信息。数据的概念包括两个方面：其一，数据内容是事物特性的反映或描述；其二，数据是符号的集合。数据在空间上的传递称为通信，在时间上的传递称为存储。
信息是关于现实世界事物的存在方式或运动形态反映的综合，是人们进行各种活动所需要的知识。数据与信息既有联系又有区别。数据是载荷信息的物理符号或称为载体。数据能表示信息，但并非任何数据都能表示信息，正如人们常说的“如果计算机输入的是垃圾，输出的也会是垃圾”。同一数据也可能有不同的解释。因此，信息只是人们消化理解了的数据。信息是抽象的，不随数据设备所决定的数据形式而改变；而数据表示方式却具有可选性。
数据处理是指将数据转换成信息的过程。广义地讲，它包括对数据的收集、存储、加工、分类、检索、传播等一系列活动。狭义地讲，它是指对所输入的数据进行加工整理。
其基本目的是从大量的、已知的数据出发，根据事物之间的固有联系和运动规律，通过分析归纳、演绎推导等手段，提取出对人们有价值、有意义的信息，作为决策的依据。由此可见，信息是一种被加工成特定形式的数据，这种数据形式对于数据接收者来说是有意义的。对数据加工可以相对比较简单也可以相当复杂。简单加工包括组织、编码、分类、排序等，复杂加工可以复杂到使用统计学方法、数学模型等对数据进行深层次的加工。
数据是原料、是输入，而信息是产出、是输出结果。当两个或两个以上数据处理过程前后相继时，前一过程称为预处理。预处理的输出作为二次数据，成为后面处理过程的输入，此时信息和数据的概念就产生了交叉，表现出相对性。人们有时说的“信息处理”，其真正含义应该是为了产生信息而处理数据。
2.数据模型
数据模型是数据库系统中用于提供信息和操作手段的形式架构。数据模型通常由三部分组成：第一部分是数据结构，包括数据对象及其相互关系；第二部分是数据操作，主要是对数据的检索和更新；第三部分是数据的约束条件，也就是完整性规则的集合。
在数据库系统中，主要的数据模型有层次模型（hierarchical model）、网状模型（network model）和关系模型（relational model）。其中，应用最广泛的是关系模型。
（1）层次模型
现实世界中很多事物是按层次组织起来的。层次数据模型的提出，就是为了模拟这种按层次组织起来的事物。层次模型描述了数据之间的层次关系。在层次模型中，数据之间的关系满足：①有且仅有一个结点无双亲，这个结点称为根结点；②其他结点有且仅有一个双亲结点。因此，层次模型只能描述数据之间一对一或一对多的关系。其结构就像一棵倒栽的树。最着名的层次数据库系统是IBM公司的IMS（Information Management System），这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。
（2）网状模型
网状模型描述了数据之间的网状关系。在网状模型中，数据之间的关系允许：①有一个以上的结点元双亲；②结点可以有多个双亲结点。网状模型的最大特点是可以描述多对多的关系。
网状数据库是导航式（navigation）数据库，用户在操作数据库时不但说明要做什么，而且还要说明怎么做。例如在查找语句中不但要说明查找的对象，而且要规定存取路径。世界上第一个网状数据库管理系统也是第一个DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1964年开发成功的IDS（Integrated Data Store）。
（3）关系模型
网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行数据存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而后来出现的关系数据库就较好地解决了这些问题。关系数据库理论出现于20世纪60年代末到70年代初。1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在发表的《大型共享数据银行的关系模型》一文中提出了关系模型的概念。后来Codd又陆续发表多篇文章，奠定了关系数据库的基础。关系模型有严格的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于理解和使用。
目前在三种模型中，关系模型是最重要的。虽然它的数据关系是几种模型中最简单的，但其定义却比较复杂。可以把关系模型理解为一张二维表格，表格中的每一行代表一个实体，称为记录；每一列代表实体的一个属性，称为数据项。记录的集合称为关系。
关系具有如下性质：①数据项不可再分（即不可表中套表）；②关系中的列是同性质的，称为属性，属性之间不能重名；③关系中不能出现相同的记录，记录的顺序无关紧要；④每个关系都有一个主键，它能唯一地标识关系中的一个记录；⑤关系中列的顺序不重要。
关系数据库
（1）基本概念
关系数据库是以关系模型为基础的数据库，它利用关系来描述世界。关系模型由三部分组成：数据结构、关系操作、关系完整性。
1）数据结构
在关系模型中，无论是实体还是实体之间的联系，均由单一的结构类型即关系来表示。
2）关系操作
关系操作包括关系代数（或等价的关系演算）中并、交、差、选择、投影、连接等。关系模型给出了关系操作的能力和特点，但不对DBMS的语言给出具体的语法要求，关系语言的特点是高度的非过程化。其操作方式的特点是集合操作，即操作的对象和结果是集合，成为一次一集合的方式，而不是一次一记录的方式。
3）关系完整性
关系完整性包括实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性。实体完整性是保证数据库中记录的唯一性，即每个记录的主键不能为空，也不能与其他记录的主键相同。
参照完整性是保证表与表之间语义上的完整性，即当一个表引用在另一个表中定义的实体时，要保证这个实体的有效性。这两种完整性是关系模型必须满足的约束条件，应该由关系系统自动支持。而用户自定义完整性反映了用户的要求，是用户自行定义的。
（2）数据库管理系统
数据库管理系统一般包括以下几个子系统：
1）DBMS引擎——提供信息逻辑结构到物理结构之间的桥梁
DBMS引擎是DBMS组成部分中最重要的部分，它接收来自其他各DBMS子系统的逻辑查询，并将逻辑查询的要求转换成其对应的物理形式，因此，DBMS引擎允许处理数据库信息时从视图的逻辑角度出发，而不用顾及信息的物理结构和技术细节。信息的物理视图处理的是信息在外存储设备（如硬磁盘或CD‐ROM）是如何排列、存储和存取的，而信息的逻辑视图是如何安排和存取信息，以满足特定的业务需求。
2）数据定义子系统——定义数据库的逻辑结构
DBMS的数据定义子系统帮助人们在数据库中建立和维护数据字典，并且定义数据库中的文件结构。数据字典包含着数据库中所含信息的逻辑结构。DBMS的数据定义子系统被称为“数据定义语言”或DDL。数据定义子系统最重要的功能就是在用户首次建立数据库时，就使用户具有定义信息的逻辑结构或逻辑特性的能力。然后，当人们再次使用时，DBMS负责建立信息的逻辑结构，将信息仍然存放在存储设备上。信息的逻辑结构主要包括以下内容：①名称，如Vendor，OrderID；②数据类型，如字符、数字、日期等；③格式，如日期格式、电话号码格式等；④默认值，如默认性别为“男”等；⑤有效范围，如年龄必须大于零等；⑥能否重复，主关键字是不能重复的。
3）数据处理子系统——数据库中挖掘和更改信息
数据处理子系统帮助用户增加、修改和删除数据库中的信息，并帮助用户在数据库中挖掘有价值的信息。数据处理子系统中的软件工具通常是数据库用户与数据库中信息之间的交互界面。在大多数的DBMS中，用户都将发现它们包含有各种各样的数据处理工具，包括浏览、报表生成器、案例查询工具及结构化查询语言。
4）应用程序生成子系统——开发数据库的应用程序
DBMS的应用程序生成子系统是一种常用的开发工具，它帮助用户建立面向事务处理的应用程序。这类应用程序通常都要求用户完成一系列事务处理中的具体任务。
5）数据管理子系统——管理数据库
DBMS的数据管理子系统通过自身提供的备份与恢复工具、安全防范工具、最优化查询工具、重组工具、并发控制和更新管理工具，帮助人们管理整个数据库系统。
