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。     

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。     

HLA中数据分发算法的研究

介绍高层体系结构HLA的数据分发服务的相关概念;阐述使用组播进行DDM优化的原理和过程;分析了两种常用DDM算法,重点研究基于聚类的DDM 算法及其在运行中的效率;通过添加簇维护策略,实现对聚类DDM算法的一点改进;最后根据仿真实验结果对比得出改进方法的系统消费、簇重建次数明显减少的结论.     

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.     

一种基于DDM的数据库累积异常识别方法

针对传统数据库识别中,异常识别方法对磁盘读写次数的解决效果不佳的问题,为防止非法使用数据,提出一种基于DDM的数据库累积异常识别方法。根据数据库模式以及涉及的数据,通过隶属度函数对数据库的可疑度在一定区间内进行测定,提供DDM有效的识别数据库累积异常的方法进行实验。实验结果表明在DDM、无DDM、单客户端和并行客户端的情况下,基于DDM的数据库累积异常主动模糊识别方法对磁盘写次数几乎没有影响,结果证明方法能是一种识别数据库累积异常的有效方法。     

数据流数据库机DDM各处理单元之间的通信连接的实现

本文中首先给出了数据流数据库机DDM系统的硬件的设计目标,并依此讨论和评价了几种系统内各处理单元的互连方案。文中还叙述了DDM系统内各处理单元连接的硬件实现方法、工作原理以及通信软件的设计。     

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．     

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.     

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!     

可靠性感知周期任务能耗管理调度算法

针对EDF/DDM(earliest deadline first/dynamic deadline modify)算法不能利用空闲时间降低能耗的不足,提出了能够回收空闲时间的静态节能(static saving energy,SSE)算法。针对SSE算法没有考虑系统可靠性问题,在证明可靠性感知资源受限周期任务调度问题是NP难之后,提出两种启发式算法:最长执行时间优先算法(longest execution time first,LETF)算法和最短执行时间优先算法(shortest execution time first,SETF)算法。仿真实验表明所提出的LETF算法和SETF算法的能耗均低于EDF/DDM算法的能耗。此外,SETF算法和LETF算法的出错率比EDF/DDM算法低,是EDF/DDM算法的97%和76%,系统可靠性得到提高。     

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。     

基于Multi-agents系统的分布式数据挖掘

计算机网络的发展以及海量数据的分布式存储,滋生了分布式数据挖掘（DDM）这一新的数据挖掘方式。本文针对多agent系统下的分布式数据挖掘进行了初步的研究,对agent方法用于DDM的优势、基于agents的分布式数据挖掘的问题,以及典型的基于agent的分布式数据挖掘系统和该领域的进一步研究方向作了一个概要的综述。     

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。     

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。     

基于通用MCU的智能SFP光模块设计

本文介绍一种兼容SFF-8472协议的智能SFP光模块的设计方案,提出了一种通用的光模块数字诊断监测（DDM）的设计思路,适用于不同型号MCU的DDM系统。使用MCU的FLASH存储A2H地址的内容,采用内外部校准相结合的新校准方式,更灵活,更简便。通过实际测试,该方案的精度满足协议的要求。     

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。     

关于DDM 1516与DDM 1.3的研究

高层体系结构（HLA）是一种构建分布式仿真应用的体系结构。HLA中的数据分发管理服务，建立有效的通信连接，减少发送给成员的数据量。HLA规范听IEEE1516版本中的定义不同于先前的DoD1．3版本。文中给出结论：IEEE1516规范中的DDM服务至少与DoD1．3中的DDM服务功能相当。     

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。     

动态主机配置协议泛洪攻击在软件定义网络中的实时防御

在软件定义网络（SDN）中，动态主机配置协议（DHCP）泛洪攻击报文通常能通过reactive方式主动地进入控制器，对SDN危害巨大。针对传统的DHCP泛洪攻击防御方法无法阻止SDN中该攻击带来的控制链路阻塞这一问题，提出一种DHCP泛洪攻击的动态防御机制（DDM）。DDM包含检测模型和缓解模型。在检测模型中，不同于他人提出的静态阈值检测方法，采用DHCP流量均速和IP池余量两个关键参数建立动态峰值估计模型来评估端口是否受到攻击，若受到攻击则交由缓解模型进行防御。在缓解模型中，利用地址解析协议（ARP）的应答特点进行IP池清洗，并设计了周期内分时段拦截机制对攻击源进行截流，在缓解阻塞的同时，最大限度减少拦截对用户正常使用的影响。仿真实验结果表明，相对静态阈值检测，DDM检测误差平均降低18.75%。DDM缓解模型能高效地拦截流量，同时将用户在拦截期正常接入网络的等待时间平均缩短81.45%。     

多相Chan-Vese模型的直接对偶方法

多相图像分割的变分模型采用水平集函数定义不同区域的特征函数,其极值问题需要迭代求解一系列动态演化方程,计算效率低。较快的方法是对离散的二值标记函数凸松弛后设计对偶方法或Split Bregman方法,并结合阈值化技术得到分割结果。提出一种无需凸松弛和阈值化的快速分割方法—直接对偶方法(DDM)。DDM利用二值标记函数的二值特性,并根据KKT条件得到原变量的二值解析解和对偶变量的简单迭代格式。该方法首先应用到两相Chan-Vese模型,然后拓展到多相Chan-Vese模型。实验结果表明,DDM比梯度降方法、对偶方法和Split Bregman方法分割效果好、计算效率高。