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《基于HLA的视景仿真网络数据量处理技术的应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第22卷第9期计算机仿真2005年9月文章编号:1006-9348(2005)09-0103-03基于HLA的视景仿真网络数据量处理技术的应用1121张金涛,高立娥,蔡继红,康凤举(1.西北工业大学航海工程学院,陕西西安710072;2.北京仿真中心,北京100854)摘要:在多武器平台、大战场环境的视景仿真中,仿真实体与仿真节点的过多使不必要网络数据量大大提高。为了减少不必要网络数据量,该文从实用性的角度介绍了两种应用技术,一是应用HLA中数据分发管理服务(DDM)来限定传输数据的范围,按照数据值域来对数据的接收和发送进行过滤,有效降低了冗余数据的传输,该文提供了
2、接收方的实现方法与主要代码;二是采用DR递推算法控制节点的数据发送,有效降低了数据帧的发送频率并使视景中仿真实体运动平滑无跳动,该文介绍了DR算法与DR模型并提供了实现一种算法的代码。关键词:视景仿真;算法;多武器;数据分发管理服务;网络数据量中图分类号:TP391.9文献标识码:AApplicationofNetwork'sDatabaseProcessingTechnologyinVisiualSimulationBasedonHLA1121ZHANGJin-tao,GAOLi-e,CAIJi-hong,KANGFeng-ju(1.NorthwestPoiyte
3、chnicaiUniversity,Xi'anShanxi710072,China;2.BeijingSimuiationCenter,Beijing100854,China)ABSTRACT:Whendeveiopingavisuaisimuiationsystemofgreatbattiefieidenvironmentandmuiti-weaponsys-tem,thenumeroussimuiationnodesandsimuiationentitieswouidmakethedatainnetworkincreasedgreatiy.Todcreaseth
4、eunnecessarydatainnetwork,thispaperpresentstwopracticaitechnoiogiesbasedonpracticabiiity.OneisappiyingDDM(DataDistributionManagement)technoiogy(aserviceofHLA)toreducetheunnecessarydataeffec-tiveiy.Thistechnoiogyisusedtorestricttherangeofdatatransmittedandaccordingtothedataregiontofiitr
5、atethedatathatwouidbesentorsubscribed.TheotherisappiyingDR(DeadReckoning)arithmetictocontroithedatatobesent.Thistechnoiogydecreasesgreatiythetransmittingfreguencyofdataframesandmoreovercanmakethesimuiation-entity'smotionsmoothiy.ThepaperpresentestheDRarithmetics,DRmodeisandprogramcodeo
6、foneDRarith-metics.KEYWORDS:Visuisimuiation;Arithmetic;Muiti-weapon;DDM;Datainnetwork1引言一是应用DR算法,它是一种传统降低网络通信量的方大战场环境、多武器平台的分布式视景仿真的特点决定法,但是用在视景中不但可以很好地减少网络的数据量并且了在基于HLA的仿真中的仿真实体与仿真节点的大量增可以使虚拟环境中的仿真实体运动平滑。加,与此相应的是网络数据量的大幅度增加。这样就使得网二是应用HLA中的数据分发服务(DDM)使数据供求关络负荷过重、网络传输缓慢、延迟增加,严重的影响了仿真的系及
7、数据传输范围进一步限定,是一种比HLA中发布/订购速度与质量。当仿真实体的数量很大时,很难满足分布交互的数据过滤更高的一种过滤机制。目前,国内DDM技术理仿真的实时性要求。论研究方面已经成熟,然而实际应用该技术还很少,本文从因此,在大战场环境、多武器平台的分布式视景仿真中,使用的角度介绍DDM实现方法并提供了部分实现代码。如何降低网络数据量将成为以后此类大战场环境仿真的重点之一。在应用的基础上,本文提出了两种实用的方法来解2数据分发管理服务(DDM)决此类问题:2.1数据分发管理服务概述DDM的目的主要有两个:一是尽可能减少不相关数据收稿日期:2004-06-2
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