HLA/RTI仿真框架中的坐标转换及其实现机制

为了保证分布交互仿真的互操作、可重用和时空一致性,应在仿真运行支撑环境(RTI)中提供不同仿真应用的坐标转换功能。文章首先分析了坐标转换的必要性,然后介绍了常用坐标系及其相互转换关系,最后探讨了HLA/RTI仿真框架中的坐标转换实现机制,重点解决了如何转换、何时转换、由谁转换、如何标示所用坐标系、如何调用坐标转换模块等问题,并建议在当前的对象模型模板(OMT)增加有关对象所用坐标系的说明。     

一种等级式的多主体仿真框架

基于多主体的建模和仿真已经被广泛地应用到了复杂系统所涉及到的各个领域，系统中智能主体的实现直接影响系统的性能和仿真结果的有效性。本文通过分析反应主体和慎思主体，指出其各自的优点和缺陷，结合复杂系统仿真的实际情况，提出融合两种主体的多主体系统框架，并对实现中的关键问题给出了详细说明。     

基于EDF抢占式调度的周期任务最小响应时间分析

针对采用EDF抢占式调度策略的系统，在假设任务对释放偏移没有特定要求的情况下，给出使得任务响应时间最小时应满足的条件，并根据该条件得到了任务最小响应时间的计算公式。该公式的一个重要应用是用于精确估计在分布式系统中后继子任务的最大释放抖动，从而精确计算出端到端任务的最大响应时间，以正确判断任务的可调度性。     

一种有限优先级的静态优先级分配算法

静态优先级调度在实时系统中得到了广泛应用.然而,静态优先级调度受到系统支持的优先级个数的限制.当任务的个数大于优先级个数时,需要将多个任务映射到同一个优先级.针对优先级个数有限的情况,给出了在截止期限大于周期时任务可调度的充分必要条件,并提出了基于有限优先级的静态优先级分配算法(AGP).AGP算法对于基本任务集合是最优的静态优先级分配算法.其最优性表现在,所需的优先级个数最小,并且若采用AGP算法不可调度某个任务集,则采用其他静态优先级分配算法也不可调度该任务集.模拟结果表明,AGP算法的可调度性要远远大于常量法.AGP算法对于解决在嵌入式实时系统中任务的优先级分配问题具有重要意义.     

三维传感器网络空间结构及其覆盖特性

三维传感器网络在现实世界中的空间结构远远复杂于二维传感器网络。当前大多数研究采用的随机空间结构假设，不能完全代表三维传感器网络的实际需求。因此提出三种空间对称的立方格结构传感器网络，并利用空间镶嵌理论分析其覆盖特性。同时，针对现有随机结构无线网络中相变现象的分析工具复杂的问题，采用箱覆盖技术推导了随机结构三维传感器网络的临界覆盖半径。     

三模容错多处理器动态实时调度算法

实时系统现在面临着越来越迫切的容错要求。目前流行的主副备份方式对于任务集有着特殊要求,要求时间限能够允许主副备份串行地执行,并且系统需要提供相应的硬件来检测处理器错误,因此限制了容错的应用范围。本文提出基于三模冗余比较的实时容错算法,采用了副本重载技术和主副本串并行混合调度策略。分析和实验结果表明,该算法具
有更好的适应性。     

Web集群中基于控制论的分布式QoS量化控制

基于控制理论提出一种分布式Web集群QoS量化控制机制,具有分布控制,灵活、有效的系统化设计,高可扩展,高可用及易于部署等特点.系统的实现及实验验证了该方案的可行性和有效性.     

双工k-ary n-mesh的虫孔路由分析

现代多处理机系统的互联网络多采用虫孔路由流控制。该文针对虫孔路由流控制和确定性路由算法下的双工ｋ－ａｒｙ ｎ－ｍｅｓｈ计算机互联网,采用倒推算法建立了求解消息平均传输延迟的分析模型,并建立仿真模型,理论分析与仿真结果基本吻合,表明该分析模型具有较好的精确度。     

基于副本复制和Bloom Filter 的P2P 概率路由算法

非结构化P2P网络资源定位过程中的查询延迟、查准率和查询成本难以同时被优化,为此,提出一种基于副本复制和Bloom Filter技术的P2P概率路由算法DCBF(data copying and Bloom Filter).DCBF基于有向随机网络,对资源对象进行少量的复制,并将各个副本随机路由给网络中的节点;接收副本的节点,以分布式衰减Bloom Filter向邻近节点传递副本的成员资格信息.理论分析和实验结果均表明,DCBF仅需复制少量的副本,通过以分布式衰减Bloom Filter传递副本的成员资格信息,使得网络中的绝大多数节点能够感知到副本的成员资格信息,从而使得各个节点能够以极低的查询代价,在较低的路由延迟范围内,高概率地将查询路由到目标节点.     

基于简单反馈的混合静态/动态节能弱硬实时调度算法

随着能耗问题目益显著,节能实时调度成为实时调度领域研究的热点.由于混合静态/动态节能弱硬实时调度算法基于最坏情况执行时间计算任务的执行速度,因此限制了节能效果,文中针对这一问题,提出一种新算法,通过引入简单反馈机制,估计任务的实际执行时间,通过任务划分,降低任务的整体执行速度,延长执行时间,进而达到高效节能的目的.实验表明,当平均情况执行时间低于最坏情况执行时间较多时,新算法优于原始算法,最多可节能60%～70%,最少可节能约10%.算法的不足之处在于当平均情况执行时间接近最坏情况执行时间时,新算法比原算法更耗能.