基于动态R-树结构的DDM区域匹配算法

分析了传统数据分发管理(DDM)匹配方法,结合空间索引技术的特点,提出了一种动态R-树区域匹配方法,通过建立R-树对公布和订购区域进行组织管理,并在R-树上实现订购区域与公布区域的匹配搜索。仿真实验结果表明,选取适当参数M,可减少动态R-树DDM匹配算法的时间开销,达到较优性能。

一种基于历史的DDM实现方法

DDM是HLA接口规范中定义的六大服务之一。它允许盟员声明其在路由空间中的更新区域和定购区域，从而达到减少HLA盟员间数据交换量的目的。它是RTI服务实现效率的关键，其核心问题是如何减少需要匹配的区域，以减少计算量。文章简要介绍了现有的几种方法，并分析了其各自的特点，在此基础上提出了一种基于历史的DDM方法。

一种改进排序匹配算法在DDM中的应用与实现

数据分发管理功能是降低网络冗余数据的有效手段,它是实现HLA-RTI的关键技术。结合IEEE1516介绍了数据分发管理过滤机制以及传统的匹配方法,在分析排序算法匹配原理的基础上,给出了排序算法实现订购区域与公布区域的匹配策略,针对排序算法在区域数目较大时出现的运行时间长、存储空间占用大的弊端,提出了一种改进的排序算法。通过仿真实验表明改进后的排序算法在区域数目较大时所需的时间开销较少,并且在区域边长发生变化的情况下具有较好的平稳性。

KD-RTI/DDM中的组播分配策略

组播技术的应用可以有效提高RTI的实现性能。介绍了组播分配的一般理论和实现方案,详细展示了KD RTI中的组播分配策略,讨论了组播应用过程中出现的问题,同时给出了解决方法。

一种混合的动态DDM实现方法

介绍了HLA中数据分发管理DDM的基本内容和过程，分析了目前两种经典的DDM实现方法；在此基础上综合了现有方法的优点，提出了一种混合的动态的DDM实现方法，提高了区域匹配的精度，降低了网络资源的消耗，对DDM方法进行了改进。

分布式网络环境下DDM系统层次仿真框架

在基于HLA的大规模交互仿真中,如何灵活、高效地实现分布式网络仿真成为迫切需要解决的问题。HLA中的数据分发管理机制为实现大规模交互仿真提供了可能。分析了数据分发实现过程及过滤原理,结合分布式网络的特点,构建了一种层次化数据分发管理系统仿真结构,提出了层次化DDM系统仿真策略,并对层次化DDM仿真系统的性能进行了分析对比,说明了层次化仿真框架的可行性及优越性。

高层体系结构中DDM数据过滤方法

匹配方法是影响数据分发管理性能的关键因素,是实现数据过滤的有效手段。重点研究了实现DDM数据过滤的两种新方法:排序匹配法和R-树匹配法。分析了排序法和R-树法的过滤原理及其特点,给出了实现排序法的序表方案,以及R-树匹配法的框架组成结构。通过仿真实验对两种方法的性能进行了比较,结果表明,R-树法在构造时间开销和搜索时间开销上均优于排序法。

KD-RTI/DDM中的类定购策略

类定购是RTI中数据分发管理的关键技术之一。文章首先介绍了DDM需要实现的类定购技术,然后通过举例给出KD-RTI中的类定购实现策略,最后讨论了类定购与区域的关联问题。

一种基于网格的DDM区域匹配算法

在大规模分布式交互仿真中,数据分发管理(DDM)的重要功能是减少联邦成员接收不相关数据,实现数据过滤。它允许联邦成员在路径空间中通过更新区域或订购区域表达它们要发送或接收数据的范围,通过区域匹配运算确定数据供求关系,实现数据过滤。其关键是如何减少需要匹配的区域,以减少区域匹配运算量,文章以此为目的,提出一种基于网格的区域匹配算法。

在HLA/DDM中多播组的分配方法

DDM是 HLA接口规范中定义的六大服务之一 ,它允许邦员声明其在路由空间中的公布区域和定购区域 ,从而达到减少 HLA邦员间数据交换量的目的。具体实现方法是数据过滤 ,其核心问题是如何将邦员中具有相似的公布区域或定购区域的对象聚集到一个多播组中。解决这个问题的传统方法是基于固定网格的方法 ,但该法存在一些缺陷。本文提出了三种新的可选方法 。

基于权重函数的混合DDM算法

高层体系结构已成为分布式仿真通用技术框架的核心,其中数据分发管理服务则为其提供了有效的数据过滤机制。目前常用的几种DDM算法,如基于区域的算法、基于网格的算法和简单混合的算法(基于网格的DDM和基于区域的DDM混合使用)等都存在着一些不足。基于权重函数的混合DDM算法是在简单混合的DDM算法基础上加入了对路经空间中所划分网格的权重函数设立机制和对冗余信息、虚假信息的控制机制。实验结果表明,该算法在减少算法执行时间,尤其是降低网络中的数据传输量和减少组播地址消耗方面,体现出良好的性能,进一步满足了系统的可扩缩性要求。

用DDM实现分布式三维虚拟环境

介绍了HLA中数据分发管理(DDM)的过滤原理;研究分析了目前几种实现DDM过滤机制的方法及其存在的问题,并提出一种简单易行的DDM实现策略,以实现三维虚拟环境的分布式,来提高它的响应速度.

聚类的组播组分配策略在DDM中的实现

DDM(DataDistributionManagement)服务是高层体系结构HLA(HighLevelArchitecture)中定义的六大服务之一,它主要目的是通过减少网络间不相关数据的分发,提高网络的利用效率。一种常用的DDM优化方法是使用组播,组播是一种非常适合一对多的通信方式,它能够将更新数据发送到一个指定的定购者子集里。传统的DDM组播使用固定网格分配算法,在资源使用和数据发送方面存在一定的问题,不适合超大规模的仿真。本文在固定网格算法基础上提出了一种基于聚类的组播组分配算法,通过聚类,将固定网格的组播组进行合并,减少组播组的使用数量,提高网络资源的利用率,最后从实验结果上分析了聚类组播算法的优缺点。

基于HLA/RTI的分布式交互仿真中数据分发管理的研究

在基于HLA/RTI的分布式交互仿真系统中,一个关键的研究问题就是如何建立仿真成员间有效的信息交互和传递机制以满足系统的可扩缩性要求。本文首先讨论了RTI1.3中的两种基本数据过滤机制,在对基于网格法的数据过滤机制深入研究的基础上,提出了一种新的数据分发策略:首先利用网格法进行区域匹配计算,然后基于公布方动态地分配组播地址。仿真结果表明,本文所提出的方法能有效地降低区域匹配的复杂度和充分利用组播地址资源。

分布式交互仿真中一种新的数据分发管理算法的研究

高层体系结构HLA中的数据分发管理DDM的主要目标是为了尽可能地减少成员收到不需要的数据和流过网络的数据量,以有效地使用系统的通信带宽和处理机的计算能力来满足系统的可扩展性,同时也提高了仿真效率。在对HLA中数据过滤机制深入研究的基础上,提出了一种新的DDM算法:首先利用网格进行区域匹配的计算,其次给当前有公布区域和订购区域重叠的网格单元动态地分配组播地址,最后实现把部分公布数据传递给接收方。仿真结果证明了方法的有效性。

HLA/RTI仿真框架中的坐标转换及其实现机制

为了保证分布交互仿真的互操作、可重用和时空一致性,应在仿真运行支撑环境(RTI)中提供不同仿真应用的坐标转换功能。文章首先分析了坐标转换的必要性,然后介绍了常用坐标系及其相互转换关系,最后探讨了HLA/RTI仿真框架中的坐标转换实现机制,重点解决了如何转换、何时转换、由谁转换、如何标示所用坐标系、如何调用坐标转换模块等问题,并建议在当前的对象模型模板(OMT)增加有关对象所用坐标系的说明。

无线电通信仿真的数据分布管理

高层体系结构（HLA）可以有效的支持建模与仿真的互操作和可重用，基于HLA这种新型仿真体系结构，对无线电通信仿真的数据分布管理（DDM）进行了研究。描述了一种简化的空中交通控制剧本，用于无线电通信仿真，并以此设计了无线电通信的路由空间，给出了对象的属性表和互操作参数表。

变尺度动态网格法在数据分发管理中的研究

在分析高层体系结构下数据分发管理机制实现的各种静态和动态方法的基础上,指出了仿真过程中时间开销与数据过滤率是一对矛盾的因素,提高数据过滤率必然导致时间开销的增加。一个仿真系统不能只采用一种固定的网格单元尺寸,而要随系统的不同动态改变网格的单元尺寸,以达到在最短时间消耗情况下得到最高的数据过滤率。由此提出了一种变尺度动态网格法,在深入分析网格单元尺寸与更新时间、数据过滤率、接收时间及排队时间的关系后,给出了该算法的数据方程及实现过程;最后在一个应用实例中对该算法进行了验证,说明了该算法的有效性。

基于网格的数据过滤机制及性能优化研究

在大规模分布式交互仿真中,大量仿真实体之间如何进行有效的数据通信是仿真领域研究的重点和难点。为了解决传统DIS数据过滤机制造成的广播风暴以及网络资源的极大耗费,HLA-RTI提供了基于组播通信的数据分发管理(DDM)服务。分析了不同DDM方法的过滤机理,通过对比指出了它们存在的优缺点,在此基础上,重点研究了基于网格数据过滤机制中网格尺寸大小对过滤性能的影响,提出了一种新的求取最优网格尺寸的方法,经过理论推导阐明了选取最优网格尺寸的制约因素,通过仿真实验说明了网格尺寸的选取不宜过小。

并行离散事件仿真中模型互操作技术及优化

模型互操作技术允许单独开发的仿真模型在一个集成的仿真环境中互操作,是基于HLA标准的分布式仿真系统中的一项关键技术。并行离散事件仿真(PDES)技术也使用对象模型来表示真实世界中的实体,这些实体模型也有互操作和重用的需要。我们在PDES环境KD-PADSE中开发了一种基于对象和事件的模型互操作机制,它使用对象代理技术为PDES系统提供了与HLA中类似的对象模型的"公布"和"定购"操作。并且,我们对该机制进行了优化以支持类集群环境的PDES运行。初步性能实验显示,在集群环境中,优化后的DDM性能比未优化前最高可以提高12倍。