HLA中数据分发管理算法的研究与实现

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高层体系结构HLA是美国建模与仿真办公室为了满足大规模复杂仿真系统的需求,提出的一种新型的仿真框架。该框架具有开放性、扩展性、交互性、分布性和可重用性的优点。在2000年9月被国际电气和电子工程师协会IEEE接受为标准—IEEE1516。高层体系结构HLA提供的数据分发管理服务DDM是实现系统可扩缩性的关键技术。其目的是为了减少仿真系统中无用数据的传送,降低仿真结点接收冗余数据的处理开销,减少网络带宽的占用,以提高仿真系统的运行效率,达到仿真系统可扩缩性的要求。论文的研究内容与成果包括:(1)论述了高层体系结构的相关概念和组成、高层体系结构及数据分发管理服务的国内外研究现状、该技术的发展应用;论述了数据分发管理服务DDM的概念及实现原理,重点研究分析了经典的基于区域和基于网格的数据分发管理算法。(2)分析了基于排序数据分发管理算法的实现原理,针对其相交信息矩阵占用的存储空间大和区域匹配判断的循环计算次数多的不足,提出了一种改进的排序数据分发管理算法。改进后的算法只建立一个相交信息矩阵降低了对存储空间的需求,同时减少了算法的循环次数且无须进行大量矩阵的“与”操作,提高了算法的执行效率。经过实例分析和实验验证,该算法在存储空间和执行时间上都优于原始的排序匹配算法,适用于区域比较多的大规模分布式仿真系统。(3)实验数据表明每种数据分发管理算法的性能都会随着仿真应用场景属性的变化而在执行性能上表现出一定的波动。通过对影响算法执行性能的不同应用场景属性参数的设置,分别对基于区域的、基于网格的、基于排序的经典数据分发管理算法在执行时间和匹配精度上进行实验,并对实验结果进行分析,总结不同数据分发管理算法适用的应用场景属性参数,为不同应用场景下数据分发管理算法的自适应选择提供选取依据。在仿真应用运行前或者仿真运行过程中可以根据仿真场景的属性情况静态或者动态地选取不同的数据分发管理算法,以此来提高仿真系统运行的整体性能。
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