论文摘要：分布式虚拟环境(DVE)关键技术研究

分布式虚拟环境(DVE, Distributed Virtual Environment) 是多学科融合的研究方向,其内容涉及虚拟现实,计算机网络等诸多领域,对于促进各学科的研究发展有着重要的理论研究意义，同时DVE的应用深入到军事、医疗、教育、娱乐等各行各业，具有极高的应用价值。DVE是通过网络连接多个地域分散的仿真实体，形成一个高度统一的虚拟环境,达到资源、信息、时间、空间共享的目的。本文针对在Internet环境下大规模，具有高度一致性要求的DVE系统，建立了规模扩展和一致性判定的数学模型，开展了冗余数据过滤和高效数据传输的研究，主要工作包括：(一) 多服务器结构下的DVE系统动态规模扩展。针对混合多服务器DVE系统结构具有节点多自由度分配的特点，提出了a).节点划分优劣评估方程；b)预分配和实时分配相结合的节点分配法则。论文综合考虑多服务器下节点分配的计算负载，通信负载以及有效通信节点数量，归纳出符合真实环境的节点划分评估方程；在划分过程中，采用初始分配和实时分配两阶段划分策略，利用密度分配算法和贪婪自适应搜索算法，以评估方程作为节点划分结果的判定依据，解决节点划分问题，实现多服务器结构下DVE节点实时分配，达到系统规模可扩展的目标。(二)针对复杂网络环境下，大规模DVE系统时空一致的问题，提出基于逻辑真实和感官真实的一致性判定模型。该模型更符合真实物理世界的运行规律以及人类自身的认知规律。提出a).基于CPU频率的节点时间同步方法; b).事件远程滞后策略; c).单向数据链路传输方法; d).基于时延神经网络的状态推断方法，对DVE虚拟环境下的连续型不一致状态和离散型不一致事件进行修复。(三) 针对大规模，带宽有限的DVE系统中冗余数据传输的问题，提出网格和神经网络的双重数据过滤方法。综合考虑节点通讯的AOI(Area Of Interest)区域以及节点运动速度等网络属性，建立虚拟过滤网络划分的标准，在划分网格的基础上实现数据的预过滤。将数据过滤分为基于组的过滤和基于类别的过滤，通过采集节点状态的样本数据，利用神经网络获取过滤相关的权值矩阵，实现高效的细节数据过滤并满足过滤过程的实时性要求。(四) 将IP组播和应用层组播结合，提出混合应用层组播协议，实现在Internet上进行高效、实时、高安全的DVE数据交换。分析DVE数据传输多源性、实时性、安全性的特点，结合数据过滤的要求，通过分组、分层的方法构建节点网络的树形结构。按照组、层分治的思想，设计数据传输的组播路由规则，并解决节点转发性能受限以及数据传输不满足实时性要求的问题，并通过实验验证混合应用层组播协议的有效性。(五)针对DVE系统中的特殊应用领域-协作分布式系统(CVE, Collaborative Virtual Environment)，提出协作人员主观操作规范，实现CVE系统的协作一致性。通过设计的实验方法，验证人的主观能动性对于实现协作一致的影响。提出基于模型计算，网络传输，图像显示的对象体完全复制方案，修复协作不一致。

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