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。     

HLA/RTI中DDM小模型的实现

该文简要介绍了HLA中DDM存在的必要性 ,之后从一般分布式的观点分析了HLA及DDM实现的原理 ,同时给出了存在DDM的情况下 ,HLA中数据公布和订购的基本流程。最后介绍了DDM已知的实现方法和我们的实现方法 ,同时详细地给出了对象属性和交互的请求应答机制。     

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。     

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.     

聚类的组播组分配策略在DDM中的实现

DDM（Data Distribution Management）服务是高层体系结构HLA（High Level Architecture）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。     

分布式虚拟现实中数据分发管理算法研究

分布式虚拟现实（Distributed Virtual Reality,DVR）系统具有仿真实体数目较大,实体间信息交互频繁等特点,现有的网络带宽资源又十分有限,因此如何降低网络冗余数据,充分利用网络带宽资源及提高网络上有效数据的传输速率成为一个重要的研究方向。因此,结合分布式虚拟现实中数据的特点,利用IEEE 1516标准-高层体系结构HLA（HighLevel Architecture）对分布式虚拟现实中的数据分发管理（Data distributed Management,DDM）算法进行研究。     

DDM产品在PLC控制系统中的应用

本文将DDM产品应用于三菱FX2N PLC数据采集系统，介绍了DDM产品配合PLC设计、硬件构成和软件编程方法，实现了10KV配电数据采集和控制的设计方案。整个系统具有成本低、功能强、智能化等特点，现场运行效果良好!     

数据分发管理匹配算法的R-树实现

数据分发管理（DDM）是高层体系结构（HLA）接口规范的6类服务之一，高效的区域匹配算法是DDM研究的重点和难点．当前的多种匹配算法往往只适用于特定的应用环境，且效率不够理想．R-树法是在空间索引技术的基础上提出的一种新的匹配算法，该方法用R-树对DDM区域的矩形进行组织，并利用Hash索引对其叶结点的组织方式进行了改进．实验结果表明R树法可有效减少动态DDM的维护开销，提高分布交互仿真的实时性,通过调整R-树的相关参数，可以进一步改善匹配算法的性能．     

HLA中数据分发管理的探究

HLA已成为了现代分布式仿真应用的通用技术框架的核心,而作为其六大服务之一的数据分发管理则提供了有效的信息交互和传送机制以满足系统可扩缩性的要求。文章介绍了HLA中数据分发管理DDM的过滤原理;研究并分析了目前几种实现DDM过滤机制的方法。     

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。     

基于移动Agent的DDM过滤机制

该文在分析基于区域和基于网格两种传统DDM过滤机制中区域匹配速度慢、不相关数据多等不足的基础上,提出了一种基于移动Agent的新的DDM过滤机制,并对移动Agent模型和管理Agent模型进行了分析和设计.     

Dispatching mobile Agents for DDM applicationss

Techniques for mining information from distributed data sources accessible over the Internet are a growing area of research. The mobile Agent paradigm opens a new door for distributed data mining and knowledge discovery applications. In this paper we present the design of a mobile agent system which couples service discovery, using a logical language based application programming interface, and database access. Combining mobility with database access provides a means to create more efficient data mining applications. The processing of data is moved to network wide data locations instead of the traditional approach of bringing huge amount of data to the processing location. Our proposal aims at implementing system tools that will enable intelligent mobile Agents to roam the Internet searching for distributed data services. Agents access the data, discover patterns, extract useful information from facts recorded in the databases, then communicate local results back to the user. The user then generates a global data model through the aggregation of results provided by all Agents. This overcomes barriers posed by network congestion, poor security, and unreliability.     

基于位移残差的数据分发管理区域匹配及传输算法

高层体系结构(high level architecture,HLA)是建模与仿真的国际标准,它规定了数据分发管理服务(data distribution management,DDM)来减少不相关数据的发送与接收,从而减少网络带宽占用.发布区域与订购区域之间匹配计算的效率是影响数据分发管理服务质量的重要因素.区域信息的传输同样非常重要,盟员间通过区域信息的传输来保持区域的正确性和一致性,但区域信息的传输同样会给网络带来负载.现有算法通常是在区域保真度和网络负载两者之间做折中处理,难以兼顾。因此,本文充分考虑了变化区域的匹配效率以及区域传输的带宽占用问题,做出以下贡献:1)定义了区域变化与区域匹配变化之间的映射关系,采用该映射可以明显减少区域改变后所需要的匹配计算次数,从而提高了匹配效率;2)将区域更新信息划分为两种数据表达,区域快照与区域残差.通过尽量传输区域残差来代替传输完整的区域信息可以有效减少区域信息传输所消耗的网络带宽.因此,本文提出一种基于位移残差的DDM匹配与传输算法,给出了算法的理论分析与测试结果,并且对算法在实际应用中的表现进行了测试对比,给出了数据对比与结果分析.实验结果表明,基于位移残差的DDM匹配与传输算法具有良好的匹配效率,并且能够大大减少网络带宽占用,尤其是在具有大量不断变化区域的情况下.     

基于Agent分布交互式仿真中数据通信可靠性研究

在视景仿真领域中,基于Agent的分布式仿真系统是重要的研究和应用方向,具有广阔的应用前景。如何实现各个Agent之间的数据通信和数据过滤是分布式仿真中的重要问题。现有的Agent信机制在如何解决多个Agent之间通信的可靠性和同步性上存在一定的不足。该文在详细分析基于消息的通信机制的基础上提出一种新型的主动通信机制,该机制有效的解决了分布式仿真系统中Agent之间的可靠通信问题,最后从理论上给出了该通信机制的可靠性分析及验证。     

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。