高層體系結構中數(shù)據(jù)分發(fā)管理的研究.pdf

1、高層體系結構(HLA)是IEEE分布式仿真的框架標準。它建立了一個通用的仿真技術框架，支持不同仿真模型之間的互操作及仿真組件的可重用性。數(shù)據(jù)分發(fā)管理服務(DDM)，是仿真中提供HLA聯(lián)邦成員的六種服務之一，其最初目的是控制仿真運行過程中大量無用的數(shù)據(jù)交換，從而降低仿真主體的負載。不同的DDM通過不同的方式實現(xiàn)這個目的，但是有效DDM的關鍵是限制成員只接收它需要的那部分數(shù)據(jù)的更新。 本文在介紹了HLA規(guī)則、接口規(guī)范和對象模版后，重

2、點分析了分布式交互仿真中數(shù)據(jù)分發(fā)管理服務，通過對現(xiàn)有的幾種DDM-基于類的DDM、基于區(qū)域的DDM、基于網格的DDM和基于移動Agent的DDM適用范圍、優(yōu)點及不足的分析和比較，得出傳統(tǒng)的基于客戶/服務器模式下基于HLA技術的分布式交互仿真系統(tǒng)在可擴展性和協(xié)調性等方面不足的主要原因-過度依賴中心節(jié)點，一旦節(jié)點崩潰將會影響整個仿真系統(tǒng)的運行。 為了找出一種更有效的，可擴展性強的DDM解決方案，本文提出了一種基于對等網絡(Peer

3、to Peer，簡稱P2P)的DDM，利用P2P網絡經濟、可擴展性好、容錯性高等方面的優(yōu)勢，指定基于小世界現(xiàn)象的超級節(jié)點完成區(qū)域的訂購和發(fā)布以及更深層次的過濾機制，降低RTI的負載，增強系統(tǒng)容錯性，達到協(xié)調仿真系統(tǒng)的目的。本文提出的基于對等網絡的DDM包括了模型定義、算法描述和分析。本文從數(shù)據(jù)過濾效率、區(qū)域匹配次數(shù)兩方面，將基于對等網絡的DDM同基于類的DDM以及基于區(qū)域的DDM進行對比仿真實驗，通過Red Hat Linux 9.0下