DIS-HLA仿真運行環(huán)境中的數據庫技術——時態(tài)數據的實時管理.pdf

1、仿真建模、仿真運行和事后分析等仿真過程的重要步驟都離不開對相關數據的有效管理，尤其是在仿真運行過程中，必須為仿真系統(tǒng)提供對當前數據的實時訪問服務。為了及時提供有關仿真過程的統(tǒng)計分析信息，并實現仿真回放、錯誤恢復等功能，仿真系統(tǒng)還必須實現對歷史數據的有效管理。時態(tài)數據庫是統(tǒng)一管理客觀世界的所有歷史狀態(tài)的數據庫系統(tǒng)，能夠為用戶提供對當前數據和歷史數據的查詢服務。由于所要管理的數據量空前龐大，數據的存儲和查詢技術是時態(tài)數據庫系統(tǒng)的一項重要技術

2、挑戰(zhàn)。為了實現對仿真運行環(huán)境中相關數據的高效、統(tǒng)一和完整的管理，論文主要研究了基于DIS/HLA仿真運行環(huán)境的時態(tài)數據的實時管理問題。 數據收集系統(tǒng)是高級分布式仿真環(huán)境中與數據管理密切相關的典型組件。論文首先系統(tǒng)研究了數據收集系統(tǒng)的數據存儲結構、數據使用方法、數據導入策略等關鍵問題，重點探討了數據庫技術在數據存儲和數據查詢中的應用，并在此基礎上提出了一種基于日志的時態(tài)數據模型，定義了適用于仿真數據管理的四種基本運算。該模型使用一

3、個時間值標識元組，應用時態(tài)數據庫的快照查詢和模式轉換技術，可以實現對仿真數據的實時查詢和不同仿真體系結構之間數據交互格式的轉換，為仿真歷史數據的實時使用和事后分析提供了條件。與文件系統(tǒng)、SQLServer數據庫系統(tǒng)的比較實驗表明，應用該模型對仿真運行環(huán)境的時態(tài)數據進行管理具有更高的效率。 在數據模型的基礎上，論文研究了仿真運行環(huán)境中時態(tài)數據的快速訪問方法，提出了兩種新的索引技術：趨于均勻間隔的稀疏索引和可變Hash索引。前者是一

4、種建立在按索引字段有序存放的數據文件之上的順序索引，索引常駐內存且所消耗的空間固定不變。理論分析和實驗結果表明，該索引方法在不影響數據收集過程的前提下，可以有效地減少數據訪問的I/O次數。后者是一種建立在時間屬性上的動態(tài)Hash索引，該索引方法克服了在時態(tài)數據的時間屬性上建立Hash索引的難點，提出了索引參數隨機變化的思想，并應用AP-樹對Hash參數進行組織。通過對查詢操作的時間復雜度和數據組織的空間復雜度的理論分析和實驗驗證，表明該

5、索引技術的性能優(yōu)于同類快照索引技術，并且具有理想的空間利用率。 數據分發(fā)管理是HLA接口規(guī)范中的六類服務之一，高效的區(qū)域匹配算法是研究數據分發(fā)管理的重點和難點。區(qū)域匹配算法在本質上是空間矩形求交問題，論文將區(qū)域匹配及其元數據的管理納入時態(tài)數據管理的范疇，提出了一種基于R-樹的匹配算法。該方法用R-樹對更新矩形進行組織，并利用Hash索引對其葉結點的組織方式進行了改進。 通過調整R-樹的相關參數，可以進一步改善匹配算法的性