基于P2P架构的分布式虚拟环境中一种状态消息的随机分发方法

发布时间：2017-06-18 09:07

  本文关键词：基于P2P架构的分布式虚拟环境中一种状态消息的随机分发方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：网络技术，尤其是快速发展的无线通信技术，使得虚拟现实技术越来越地应用到社会的各种领域。结合这两种技术的分布式虚拟环境也得以更普遍地走进人们的生活。分布式虚拟环境是指由地理上位置分散的虚拟现实终端通过网络共同维护一个虚拟环境，在这个所生成的世界里，不同地点的用户通过其虚拟角色参与到同一个虚拟环境中进行通信、交互、协同工作等。 分布式虚拟环境面临很多问题，诸如可扩展性、视图不一致性等。这些问题严重影响了分布式虚拟环境为人们提供良好的交互性、沉浸性等特性的仿真环境的初衷。采用基于P2P通信架构的分布式虚拟环境可以很好地解决系统的可扩展性，但是视图不一致性问题较难解决。这一问题对于整个系统的设计来说是至关重要的。考虑到基于P2P架构的分布式虚拟环境系统具有很好的自适应性和自组织性，各用户节点能够直接进行通信交互，所以，节点获取状态消息的时延因素对视图不一致性问题有着直接的影响。 本文对分布式虚拟环境中的视图不一致性问题进行了详细阐述，分析了当前对该问题所进行研究的现状。文章通过对时空不一致性这一衡量视图不一致性的模型设计和分析，把焦点放在了兴趣区域中节点进行状态消息的分发时所造成的较大通信时延问题。详细分析了有限的网络带宽对在兴趣区域中节点间进行状态更新消息的分发的影响。给出了用于减少节点间进行状态消息分发过程中的时延的算法设计，以获取具有较少通信时延的分发路由的方法，同时降低时空不一致性的事件率。 首先，文章根据对分布式虚拟环境中视图不一致性问题的现有研究进行分析，确定采用从状态更新消息的分发数量和频度上进行控制的AOI（area of interest）兴趣区域划分技术和DR（dead reckoning）预测模型技术相结合、进行状态同步的系统模型。文章给出了衡量视图不一致性问题的衡量标准——时空不一致性的具体模型介绍。在这一基础上，对DR状态更新消息的分发问题进行了定义，即采用怎样的分发策略使得兴趣区域中所有节点获取该状态消息的时间达到最小化。 其次，本文根据所给出的DR状态更新消息的分发问题，通过对其进行图的结构化分析，分别提出了两种用以构建具有最小化的最大时延的通信子图算法和基于随机几何图的随机广播算法。其中，创建具有最小化的最大时延的通信子图进行状态分发的方法在分布式虚拟环境中的用户节点呈动态增加时并不适用。另外，采用更为高效的随机广播算法在具体应用时也有一定的不足之处，进而对其采用基于采用贪心策略的路由选择算法进行了优化处理。 最后，文章对以上所提出的算法进行了实现和模拟实验，结合实验数据进行了分析、比对等，同时说明本文所提出的采用随机广播算法进行状态消息的分发，，较之于其他几种算法，在很大程度上减少了时空不一致性事件率，提高了系统的性能。
【关键词】：分布式虚拟环境 视图不一致性 兴趣区域 DR预测技术
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.02
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 课题的研究背景和意义10-11
• 1.2 本文的研究内容11-12
• 1.3 本文的组织结构12-14
• 第二章 基于 P2P 架构的分布式虚拟环境综述14-22
• 2.1 分布式虚拟环境相关介绍14-19
• 2.1.1 分布式虚拟环境的概念14-15
• 2.1.2 分布式虚拟环境的发展历程15-16
• 2.1.3 分布式虚拟环境通信模型16-19
• 2.2 分布式虚拟环境的视图不一致性问题及相关研究现状19-21
• 2.2.1 分布式虚拟环境中的不一致性问题19-20
• 2.2.2 视图不一致性问题相关研究现状20-21
• 2.3 本章小结21-22
• 第三章 DVE 中时空不一致性系统模型和基于最小时延的通信子图算法22-34
• 3.1 引言22-23
• 3.2 模型设计及问题定义23-29
• 3.2.1 基于 Cell 的兴趣区域划分技术23-24
• 3.2.2 结合 AOI 区域划分的 DR 推测算法模型24-26
• 3.2.3 时空不一致性模型定义和分析26-28
• 3.2.4 问题描述28-29
• 3.3 基于最小化时延的通信子图算法29-33
• 3.3.1 问题的目标函数和分析29-30
• 3.3.2 最小直径子图 MDS 算法30-32
• 3.3.3 核心树 CBT 算法32-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 DVE 中一种状态消息的随机分发方法34-43
• 4.1 算法引言34-35
• 4.2 问题描述35-36
• 4.2.1 问题的目标函数35-36
• 4.3 算法设计36-41
• 4.3.1 随机广播算法36-39
• 4.3.2 基于贪心的路由选择算法39-41
• 4.4 本章小结41-43
• 第五章 验证实验43-47
• 5.1 DR 阈值等系统参数的影响43-44
• 5.2 RBA&GRA 算法对系统性能的表现44-45
• 5.3 对比实验45-46
• 5.4 本章小结46-47
• 第六章 总结与展望47-49
• 6.1 研究工作总结47-48
• 6.2 研究工作展望48-49
• 致谢49-50
• 参考文献50-54
• 附录54-55
• 详细摘要55-57

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 袁飞飞;汪芸;;订阅/发布模式下多节点协同的数据分发方法[J];东南大学学报(自然科学版);2014年03期

2 李涛;胡华;胡海洋;;基于P2P架构的分布式虚拟环境中一种状态消息的随机分发方法[J];电信科学;2014年10期

3 Lin-jun FAN;Yun-xiang LING;Xing-tao ZHANG;Jun TANG;;Quantitative evaluation of model consistency evolution in compositional service-oriented simulation using a connected hyper-digraph[J];Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics);2014年01期

4 刘冬;赵跃龙;曾文英;;云平台ROIA中基于目标预测的DR算法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2013年09期

5 范立衡;任祖杰;;基于键值存储的元数据集群副本一致性研究[J];杭州电子科技大学学报;2014年02期

6 彭良睿;李学明;;一种基于树型结构的P2P系统高维数据检索方法[J];计算机应用研究;2015年03期

7 徐川;段于成;赵国锋;;面向未来互联网的感知服务发现方法研究[J];计算机应用与软件;2015年03期

  本文关键词：基于P2P架构的分布式虚拟环境中一种状态消息的随机分发方法，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：458638