HLA分布式仿真中的数据管理研究

分布交互仿真是当今仿真领域的前沿和热点之一,而高层体系结构HLA 是今后分布式交互仿真发展的主要方向。HLA 是美国国防部(DoD)发布的建模与仿真大纲(DoD M&S Master Plan) 中第一个目标——开发建模和仿真通用技术框架中的首要内容,其主要目的是促进仿真应用的互操作性和仿真资源的可重用性。HLA 提出了一系列的建模标准和开发规范,在此基础上提供了较为灵活的时间管理、网络通讯以及分布数据管理机制。 基于HLA 的分布式仿真将分布广泛的仿真实体联系在一起,实体间的数据交互起了极其重要的作用,因此,数据管理是HLA 分布式仿真中的核心内容之一。HLA中提供了交互数据分发机制,但它无法完全解决交互数据量大、实体分布广泛的问题,选择有效的数据管理方式、减少网络中的信息交互显得尤为重要。 本文以国民经济动员仿真演练为背景,研究HLA分布式仿真中的数据管理问题。首先介绍了国民经济动员仿真演练的目的和意义,提出分布式仿真中数据管理面临的几个主要问题。随后介绍HLA 标准、运行支撑环境RTI 和HLA 应用的开发过程。 在分析分布式仿真中数据管理的性能要求后,本文介绍了三种典型的数据管理结构,然后根据经济动员仿真演练的实际情况,构建一种数据存放在本地、由中央服务器统一管理的结构,并分析如何保持分布式的数据一致。 本文讨论HLA 数据分发原理以及如何在pRTI 中实现,提出在交互数据量过大的情况下HLA 数据分发存在的缺陷,为了弥补这些缺陷引入XML 技术,直接在两联邦间传输XML 数据,将此作为HLA 数据交互的辅助手段,接着研究如何将HLA数据分发与XML 技术兼容在一起。 最后,本文深入到联邦成员内部,研究实体内部的数据流程、pRTI 接口和数据接口的管理,接着分析如何收集和保存实体内的仿真数据,以及如何实现各实体的时间管理服务。