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数据分发管理是HLA/RTI中的一项服务,在大规模的分布式仿真中用来管理状态更新和交互信息的分发,以此限制数据交换的总量.介绍目前数据分发管理的基本方法的基础上,分析了它们的优缺点,提出了一种基于网格的双层数据过滤方法.通过探测数据分布情况,利用双层网格精细过滤数据,减少冗余数据发送量.实验表明,在大规模和复杂环境下此方法具有更好的适应性、可扩展性和更高的性能.