在互聯網技術的不斷革新與發展下，電子商務行業迅速崛起，為促進市場經濟增長發揮了重要的作用。在電子商務行業的帶動下物流行業也得到了快速發展。目前，電商物流具有規模大、運輸范圍廣等特點。

為了滿足客戶需求，使電商物流客戶實時了解到電商物流信息，物流企業對電商物流追蹤，通過追蹤還可以方便物流企業對貨物的定位和查找，展開一系列的物流管理工作[1]。

最初采取的追蹤方式為人工方式，由物流人員對物流信息現場記錄，輸入到物流信息系統或者平臺上，用于電商物流實時追蹤。隨著人工智能等現代化技術的不斷革新與發展，自動化追蹤方式逐漸取代人工方式，利用數據采集技術、通信技術對物流信息采集、傳輸，再利用數據處理和分析技術實現對物流信息的實時跟蹤[2]。在這一背景下，本研究提出了基于無線射頻（RFID）技術和5G通信的電商物流實時追蹤方法。

本研究采用RFID實時獲取電商物流信息。

無線射頻技術關鍵在于RFID電子標簽設計，該技術主要是生成商品電子標簽，該標簽相當于物流商品的身份證，電子標簽記錄了電商物流的所有信息，包括物流站信息、訂單編號、商品類別、物流車輛信息等，通過對生成的RFID電子標簽掃描，自動獲取到電商物流信息[3]。采用五元組建立電商物流RFID電子標簽拓撲模型如下：

式中，G表示電商物流RFID電子標簽拓撲模型；F表示域名管理者，即物流商品出廠商信息；K表示物流站編號，代表物流站名稱；C表示訂單序列號，代表物流訂單編號；S表示客戶分類號，代表物流客戶信息；R表示運輸車序列號[4]。

電商物流RFID標簽主要由條碼和標簽編碼兩部分組成，RFID條碼采用國際標準的Codel26H二維條碼，用于RFID掃描識別。RFID編碼是電商物流追蹤對象的唯一標識，此次采用ERC代碼對RFID編碼[5]。RFID編碼共由10位組成，并且所有編碼均為數字形式，具體結構如圖1所示。

通過RFID射頻掃描，獲取到電商物流信息。在物流倉庫門上方安裝IYHFA-AF5A8讀寫器，讀寫器實際為無線射頻掃描器，根據實際情況對讀寫器的掃描頻率、掃描范圍等參數設定，當電商物流商品進入到掃描范圍內，讀寫器對物流商品上的RFID標簽自動掃描，識別到RFID標簽上的編碼，當讀取成功后讀寫器會語音提示，防止RFID標簽漏識，以及物流跟蹤失敗，以此實現對電商物流信息獲取。

考慮到電商物流實時追蹤對RFID信息通信的可靠性與同步性要求，采用5G通信技術對掃描到的電商物流RFID信息進行傳輸[6]。

RFID讀寫器主要由服務器控制，數據接收、緩存、發送等控制命令均由服務器生成，根據實際需求設計通信協議幀，通過基于5G通信的協議幀實現服務器與RFID讀寫器之間、RFID讀寫器與RFID電子標簽之間的數據交換[7]。

當服務器接收到用戶服務請求時，服務器生成RFID讀寫器無線射頻掃描命令，并將控制命令通過協議幀發送到RFID讀寫器上，該協議幀由幀長、串口地址、控制命令、協議數據、最高位校驗碼以及最低位校驗碼組成[8]。RFID讀寫器接收到數據掃描命令后，對命令進行執行，掃描到RFID信息，再通過協議幀將掃描到的RFID信息發送到服務器上，具體如圖2所示。

圖2中，兩個通信階段數據幀中幀長位的長度字節數在5-255之間，串口地址字節數取值在10-352，具體字節數需要根據5G通信設備的總線上的地址[9]。在電商物流信息通信過程中，數據包的格式也非常重要，在5G通信技術下數據包要盡量簡單，以此保證通信速度，數據包格式表示如下：

式中，OxAA表示5G通信數據包開始字符；L表示5G通信數據包長度；CM表示數據包通信命令字符，該字符為一個字節；DE表示RFID讀寫器地址編號；SFEF表示5G通信命令可能需要附帶相應的數據；AFCX表示5G通信數據包冗余校驗碼，該校驗碼為兩個字節；OxBB表示5G通信數據包結束字符[10]。按照以上設計的5G通信協議幀與數據包格式，實現電商物流跟蹤數據交互。

電商物流實時信息通過5G通信傳輸到計算機上后，使用Microsoft Acess建立物流實時信息數據庫，對物流信息進行分類。在數據庫中采用表格的方式對數據分類處理，表格中數據類別包括RFID編號、收件人信息（電話、姓名、地址）、發件人姓名（電話、姓名、地址）、以及物流訂單類型和物流當前狀態，具體如下表所示。

按照上表對掃描到的RFID信息分類，其中當前狀態表示物流是否被接收，如果未被接收則為物流車輛所在位置信息。利用數據庫對RFID信息存儲，并且根據實際情況對數據庫更新周期進行設定，定期更新數據庫中的電商物流信息。用戶通過數據庫檢索窗口對電商物流信息進行檢索，在數據庫檢索窗口中輸入電商物流訂單編號，通過圖形化界面語言調用SQL語句查詢電商物流實時數據庫，將物流實時數據庫中屬于查詢訂單編號的訂單數據表導出，導出的電子表格文件為代碼，通過對其解碼處理，將查詢到電商物流實時信息。為了滿足用戶需求，此次設計了文字描述、圖形描述、報表表格、語音提示四種電商物流實時跟蹤輸出形式，報表表格即為數據庫輸出的最原始跟蹤輸出形式；文字描述是通過文字的形式描述出電商物流的狀態；圖形描述是將所有物流信息標定在物流地圖上，可以直觀地表示出當前物流位置和狀態；語音提示是通過語音播報的形式描述電商物流實時狀態。用戶根據需求選擇物流實時跟蹤輸出形式，將查詢到的信息在客戶端上進行可視化展示，展示出當前電商物流狀態和位置，以此實現了基于RFID技術和5G通信的電商物流實時追蹤。

為了檢驗本文設計的基于RFID技術和5G通信的電商物流實時追蹤方法的適用性，選擇某電商物流作為實驗對象，物流運輸貨物數量為10000個，收集到相關貨物信息共1.26GB，利用本次設計方法對電商物流進行實時追蹤，為了使實驗數據和實驗結果具有一定的有效性和說明性，選擇兩種傳統方法作為對比，兩種傳統方法分別為基于地理信息技術和基于數據挖掘，以下用傳統方法A與傳統方法B表示。實驗環境：操作系統選擇windows2010,32GB硬盤，Oracle10.02CPU。實驗準備了一臺型號為IYHFA-AF5A8的RFID讀寫器，根據實際情況，將讀寫器工作頻率設定為13.56，掃描范圍設定為0-3.5m，天線連接方式選擇基本天線（TX/RX）。按照上述流程對每個物流運輸的貨物生成RFID標簽，對其進行無線射頻掃描獲得電商物流信息，利用5G通信技術對數據傳輸，在數據庫中對物流信息分類存儲，通過對電商物流信息處理和可視化展示，完成對所有電商物流實時追蹤，隨機選取了8個商品，其追蹤結果如下表所示。

從上表可以看出，設計方法基本可以完成電商物流實時追蹤任務，以下對具體追蹤效果進行檢驗。

電商物流實時追蹤的目的是獲取商品的實時信息，因此實驗以物流失蹤率作為三種方法性能評價指標，物流失蹤率可以反映出追蹤方法的可靠性，物流失蹤率越高，表示失蹤數量越多，電商物流實時追蹤可靠性越低，追蹤效果越差，其計算公式為：

式中，u表示電商物流失蹤率；s表示未被成功追蹤的商品數量；e表示成功追蹤的商品數量。

實驗以電商物流商品數量為變量，當商品發出后達到客戶要求到貨時間期限時，對其進行實時追蹤，統計未被成功追蹤的商品數量，使用電子表格對實驗數據記錄，具體數據如表3所示。

從表3中數據可以看出，雖然三種方法物流失蹤率均隨著物流商品數量的增加而有所提升，但是本文方法的物流失蹤率增長幅度比較小。當追蹤商品數量為10000件時，失蹤率僅為0.12%，失蹤率數值比較低，基本可以忽略不計。這說明本文方法可以實現對電商物流的有效追蹤。

為了進一步驗證本文方法的有效性，對三種方法追蹤響應時間進行檢驗，以輸入商品RFID編號時間為開始時間，以輸出商品追蹤信息時間為結束時間，記錄電商物流追蹤響應時間數據，根據記錄的數據繪制三種方法追蹤響應對比結果如圖3所示。

從圖3可以看出，本文方法響應時間相對比較短，雖然會隨著追蹤服務請求數量的增加而有所延長，但是追蹤響應時間增長幅度比較小，當服務請求數量為6000個時，響應時間僅為0.26s，未超過1s，比傳統方法A快3.14s，比傳統方法B快4.05s，可以實現對電商物流的實時追蹤。因此，本次實驗表明，無論是在物流失蹤率方面還是在追蹤響應速度方面，本文方法均表現出明顯的優勢，相比較兩種傳統方法更適用于電商物流實時追蹤。

電商物流的實時追蹤可以時刻了解到物流信息，確定物流情況，此次針對當前電商物流實時追蹤理論存在的不足與缺陷，將無線射頻技術（RFID）與5G通信技術應用到電商物流實時追蹤中，提出了一個全新的思路，并通過實驗論證了該思路的可行性與可靠性，有效降低了電商物流失蹤率，提高了電商物流實時追蹤的響應速度，實現了對物流追蹤理論的完善。

但是由于設計方法尚未在實際中得到大量的實踐與操作，在某些方面可能存在一些不足，今后會在方法優化設計方面展開研究，為電商物流實時追蹤提供有力的理論支撐。