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随着无线射频识别(RFID)技术的发展和系统成本的降低,RFID技术已经在一些领域中得到了越来越多的应用,例如供应链管理和智能跟踪与监控,未来很可能对人们的生产生活带来巨大的变革。如何对RFID数据进行高效实时地管理和分析,是决定RFID应用前景的关键问题之一,得到了学术界和产业界的广泛关注。RFID阅读器会实时地采集大量包含监控对象时间、位置和状态信息的标签读数,这些数据是以流的形式产生的,具有时态性、语义丰富性、异构性、海量性等诸多特点；特别地,近期的研究表明,RFID数据还具有典型的不确定性,如何针对这些不确定性进行建模和管理,是RFID数据管理领域亟待解决的热点问题。本文对RFID数据管理中的不确定性现象和问题进行了归纳和总结,并对RFID不确定性数据管理的研究现状进行了分析和综述。我们将RFID的不确定性在宏观上分为客观不确定性和主观不确定性,针对这些不确定性,在数据预处理、复杂事件处理和时空查询等方面提出了新的模型和解决方法,建立了一套有特色的处理框架。这些技术可以有效的提高RFID系统数据管理的能力和健壮性,从而支持复杂环境下的RFID应用场景。具体的,本文对多种RFID流数据管理的关键技术进行了深入研究,包括RFID的物理层数据清洗、逻辑层数据填补、复杂事件处理和调度、概率空间范围查询和可能性k-近邻查询,涵盖了RFID数据预处理、复杂事件处理和时空查询的关键问题,主要工作包括以下几个方面：(1)在RFID物理层数据清洗方面,针对物理读数的不确定性,利用RFID监控对象小组成员之间的相关性进行数据清洗。建立了有效的关联度模型,通过对图模型进行压缩,提出了适应性的增量维护策略。该模型适用于有小组参与的智能监控应用场景,在有小组参与的RFID应用中,该技术比窗口平滑技术有着更好的准确性。(2)在RFID逻辑层数据填补方面,提出一种有效的轨迹填补策略。通过建立概率轨迹事件模型,对监控对象经过的感知区域进行填补。由于将填补的粒度从物理数据提升到基于感知区域的轨迹点逻辑层,提高了处理的效率。进一步,利用区域漏读率和不同监控对象轨迹统计性信息,提出了几种不同的RFID监控对象轨迹填补策略。此外,通过考虑停留时间等因素,提出了改进的方法,提高了填补的准确性。该模型适合于监控对象的轨迹信息具有规律的场景。(3)在RFID的复杂事件处理和调度方面,对RFID事件的到达进行了概率的建模,并提出了统一的基于各种消耗模式的复杂事件处理自动机模型。进一步,考虑了截止期满足率模型和处理乱序下的资源最优化分配模型,从而提出了截止期限制下的复杂事件处理策略和调度方法,比起最大努力式复杂事件处理方法,对于具有固实时需求的应用,可以在整体上获取更高的截止期满足率。(4)在RFID监控对象空间范围查询方面,考虑了位置信息的不确定性,对RFID场景下的监控对象概率移动空间范围查询技术进行了的研究。对RFID监控对象的区域和路径位置进行了概率建模,提出了范围查询的计算方法,基于提出的触发式移动范围查询的概念,给出了该模型下的几种增量维护策略,从而在不同的场景下提升查询的效率和准确性。(5)在RFID监控对象k-近邻查询方面,对RFID应用中的监控对象可能性k近邻查询技术进行了深入的研究。建立了基于RFID应用的半限制空间模型,提出了相应的距离计算方法。特别地,提出了三种k-近邻查询的估计模型,并通过建立有效的索引方法来提高查询处理的效率总之,本文从RFID数据管理中的典型特征和挑战出发,针对RFID数据管理的关键技术展开研究,如数据预处理技术、复杂事件处理技术和时空查询技术等,从而提供高效健壮的RFID数据管理性能,支持实时的RFID数据流应用。