随着计算机技术的发展,尤其是网络技术的飞速发展,仿真系统的规模变得越来越大,对可操作性、重用性和可扩展性要求越来越高,特别是对仿真系统的性能和效率提出了更高的要求。传统的DIS系统己经越来越不能满足需要。高层体系结构(HLA)为建模与分布式仿真提供了通用的技术框架和一个开放的标准,它代表着分布式仿真发展的最新方向。 复杂大系统的仿真通常是建立在网络环境上的,并且要求系统在规模上有良好的可扩缩性,即随着系统规模的增加,计算和通信的开销不会影响仿真系统的正常运行。而RTI中的数据分发管理DDM就是专门为实现数据过滤而设计的。它根据仿真实体之间的数据供求关系完成仿真应用之间的数据转发,减少了数据通信量,同时也降低了仿真节点机的数据处理开销,缓解了规模增长引起的系统资源耗费急剧上升的趋势。 本文主要分三大部分,第一部分详细介绍了HLA的基础知识;第二部分介绍了数据过滤机制的两种方法,并利用Pitch公司提供的限制级版本的pRTI软件对这两种数据过滤机制做了实验。第三部分探讨了两种经典的DDM数据过滤方法,并提出了一种混合的DDM数据过滤方法,该方法能有效减少组播组的分配及其匹配计算,提高数据过滤的执行效率。