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分布交互仿真是仿真技术和计算机网络技术相结合的产物，在经历了SIMNET、DIS、ALSP三个发展阶段之后，产生了一种全新的仿真技术框架—HLA，并于2000年成为IEEE标准。其目的是解决各种类型仿真应用之间的互操作问题以及提高仿真构件的可重用性，以满足未来仿真高效灵活发展的需求。随着分布交互仿真系统规模和复杂度的增加，如何有效减少系统中数据的通信量、节省网络带宽，提高系统的可扩缩性成为当前研究的方向和重点。数据分发管理是HLA／RTI最重要的功能之一，它根据仿真实体之间的数据供求关系完成仿真平台之间的数据转发，并实现数据过滤功能，可以大大缓解系统对网络带宽以及处理资源的需求，为系统的可扩缩性提供了可能。论文主要内容包括：(1)介绍了HLA产生的背景、应用领域和国内外的研究现状。论述了HLA框架的概念、结构组成和RTI的功能及各部分之间的关系。(2)数据分发管理是RTI最重要的功能之一，对于实现系统的可扩缩性具有重要的意义，本文研究了数据分发管理的原理和实现过程，并对现有DDM算法实现过程进行了详细的分析和研究。(3)提出了基于权重函数的混合DDM算法。该算法不仅提高了区域匹配的精度降低了网络中的数据传输量，而且降低了对网络资源组播地址的消耗，达到了对DDM方法进行改进的目的。(4)提出了基于覆盖率和限域个数的DDM算法选择策略。该算法指出HLA中每一种DDM算法的性能都会随着问题属性的变化而表现出一定的波动。因此，在具体的仿真实验中，DDM应摒弃使用单一算法的策略而要动态地采取不同的数据过滤方法，以此来提高仿真实验的整体执行效率。