復(fù)雜RFID事件利用事件構(gòu)造函數(shù)將復(fù)雜事件的各組成事件構(gòu)造為一個復(fù)雜事件。RFID事件構(gòu)造有兩類:基于時空的和非基于時空的事件構(gòu)造函數(shù)。時空性事件構(gòu)造函數(shù)包古了各組成事件的順序和時間約束條件, 或者兩者都包括。對于非時空性事件構(gòu)造圖數(shù)定義的復(fù)雜事件, 無需考慮組成事件的順序便可進(jìn)行檢測。而時空性事件構(gòu)造函數(shù)定義的復(fù)雜事件, 須充分考慮各組成事件的順序、時間約束條件, 或者同時考慮兩者, 才能被檢測出來。

1、 基本的非時空性復(fù)雜事件構(gòu)造函數(shù)
    OR(V):當(dāng)事件E, 或E2發(fā)生時, 發(fā)生E, 與E2的分離(E, VE2)。
    AND(A):當(dāng)事件E, 和E, 均發(fā)生且不考慮事件發(fā)生的先后順序時, 出現(xiàn)E, 與E。的結(jié)合。
    NOT(-或! ):如果事件E不發(fā)生, 則出現(xiàn)E的否定事件(一E或! E)。
    否定事件本身并非自發(fā)的, 它們通常需要與其他事件或時間約束條件相結(jié)合,又或者同時結(jié)合兩者時才會發(fā)生。本章只討論以上三個非時間性復(fù)雜事件的構(gòu)造函數(shù), 該函數(shù)能夠表示一般的非時間性事件。例如, ANY和 ALL事件均可用以上函數(shù)表示:
    事件E, E2,..., E, 都發(fā)生且與事件發(fā)生的先后順序無關(guān), 則ALL(E,, E2,..., E。)發(fā)生, 即E=E, AE2A... AEno干
    事件E,, E2,..., E, 中的任意m個事件發(fā)生且不考慮事件發(fā)生的先后順序 (m≤n), 則ANY(m, E1, E2,...., E, )發(fā)生, 即E=((E, AE2A. 9. E)V.. V(En-m+1AEn-m+2^... AE, ))。
 2、 時空性復(fù)雜事件構(gòu)造函數(shù) 
       SEQ(; ):假設(shè)事件E2在事件E, 結(jié)束后發(fā)生。給定E, 已經(jīng)發(fā)生, 當(dāng)E, 發(fā)生時, 事件E, 和E2發(fā)生的順序為SEQ(E1; E2)。
       TSEQ(:):假設(shè)事件E, 已發(fā)生且事件E, 和E2發(fā)生的時間區(qū)間屬于[一1, 了. ], 當(dāng)E2發(fā)生時, E, 和E2的時間距離約束序列為TSEQ(E;; E2, T1, T。), 即T1≤dist(E1, E2)≤T. 0
      SEQ+(; *):利用非周期序列算子SEQ*(E), 我們可以表達(dá)事件類型E的 一次或多次發(fā)生。即先
TSEQ+(; *):距離約束非周期序列算子TSEQ*(E, T1, T。)表示一個事件 表達(dá)另一事件或事件E的多次發(fā)生, 這樣任意兩個事件E發(fā)生的時間區(qū)間屬于區(qū) 間[71, 7。]。
      WITHIN:事件e(屬于事件類型E)發(fā)生且 interval(e)≤T, 則區(qū)間受限事件 WITHIN(E, T)發(fā)生。油衡查198麻竣購采并的義S-WITHIN:事件e(屬于事件類型E)發(fā)生且s_interval(e)≤r, 則區(qū)間受限事件S-WITHIN(E, T)發(fā)生。
3、 時空約束條件
     時空性事件構(gòu)造函數(shù)是RFID的應(yīng)用所必需的。許多時空性事件構(gòu)造函數(shù)使用時間約束條件來描述時空性復(fù)雜事件。距離約束包括時間序列TSEQ中兩事件間的
最小時間距離(T1)和最大時間距離(T, ); 間隔約束是指 WITHIN 或S-WITHIN 構(gòu)造函數(shù)中一個復(fù)雜事件的最大時間間隔值(T)。以往的工作已經(jīng)從不同的角度對時間約束條件進(jìn)行了研究。但這些時間約束多件要么與 RFID事件無關(guān), 比如基于時間戳的約束條件; 要么不足以表達(dá)一^
     RFID事件, 如間隔約束條件。Hinze 提出了具有最大時間距離的復(fù)合事件。 具有通用性且綜合了時間約束的上下界, 然后應(yīng)用于非周期序列事件(一
進(jìn)制序列事件除外)。
4、復(fù)雜事件舉例
實例1中的復(fù)雜事件如下:
TSEQ(TSEQ*(E1, T11, Tu1); E2, T12, Tu2),
where event types E1=observation(rA, 01, t1), 2
group(ra)='ra'and E2=observation(rB, 02, t2),
group(rB)='rB'.
實例2中的復(fù)雜事件如下:
WITHIN(E1AE2, 5sec), 十造個m法計帕中。、.. 中移
( where E1 =observation('r2', 01, t1), type(01)=)7
"laptop'and E2=observation(r2', 02, t2),
type(o2)='superuser'.