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虚拟仿真环境的RTI性能测试研究

 
引 言1
    基于HLA 的分布式虚拟仿真,是利用RTI 将不同的局部虚拟仿真环境通过空间关联以构造大范围的虚拟仿真环境,支持在不同地域的用户同时进入虚拟仿真环境,并与之交互。RTI 作为HLA 的核心,是HLA 仿真应用程序设计和运行的基础,其功能类似于分布式操作系统。它提供一系列用于仿真互连的服务,是HLA 仿真系统进行分层管理控制、实现分布仿真可扩充性的支撑基础,也是进行HLA 其它关键技术研究的立足点。
基于HLA 的分布式虚拟仿真环境对RTI 性能提出许多特殊的要求,现有的RTI 产品是否满足需求,需要对RTI 的性能进行测试。本文分析了分布式虚拟仿真环境对RTI 性能的需求,设计了相应的测试方案,通过测试得到一系列提高RTI 性能的建议和方案。通过性能测试,研究不同实现对RTI 性能的影响,如不同通信机制对消息延时的影响,从而研究实现实时性RTI 的体系框架和技术方法。
1 研究现状
     RTI 的功能和性能直接关系到HLA 仿真系统开发与应用的成败,而测试是保证软件质量的重要手段。
     对RTI 的测试包括两个方面: (1)兼容性测试或认证测试。(2)性能测试。
     对兼容性测试包括对联邦成员和RTI 的测试。兼容性测试确保联邦成员和RTI 符合标准规范的要求,认证测试的实现可以通过DMSO 所提供的Federation Verification Tool(FVT)工具完成。国内哈尔滨工业大学仿真中心[1]和国防科技大学机电工程与自动化学院[2]分别对联邦接口规范和联邦成员一致性测试进行了 研究。本文对兼容性测试不作进一步的讨论。
      DMSO 和IEEE1516 的技术标准对RTI 的技术实现没有具体的规定,因此RTI 的实现方式多种多样,不同的实现方案对RTI 的性能产生不同的影响。DMSO 也提供了对RTI性能的测试工具[3]。美国佐治亚大学计算机学院,对RTI 的实时性和性能进行了测试[4]。上述研究主要测试属性更新延时、盟员吞吐量、时间推进速度三方面的性能。国内海军航空工程学院电子工程系对RTI 的实时性与信息吞吐量进行了研究与测试[5]。
     现有的国内外研究主要的问题在于没有考虑盟员实际负载对RTI 的影响,现有的测试结果仅是理论上的峰值数据。测试不能显示盟员本身行为对RTI 的影响;同时测试考虑的因素比较单一不能反映出RTI 不同的技术实现方案对性能的影响。在前面研究的基础上,本文所设计的测试方案考虑盟员本身运行延时对RTI 性能的整体影响,同时考虑RTI 的体系结构、本地同步异步实现方式、数据包传输策略等因素对RTI 性能的影响。从而为提高RTI 性能和整个仿真系统性能提供建议和参考。
     1.1 虚拟仿真环境对RTI 性能的需求
基于HLA 的分布式虚拟仿真系统中存在大量的交互数据和事件消息使得其对网络系统的延时和吞吐量的要求很严格。由仿真系统提供的数据必须迅速地传输和处理以减少信息 丢失的风险,提高系统仿真的真实性和可靠性。因此,对RTI 进行延时和吞吐量的测试是确定仿真系统能否达到一定性能要求的保证。
     另外,RTI 所能支持的联邦成员数对于分布式虚拟仿真系统设计来说是非常重要的,所以,确定在一定条件下的RTI 的规模支持能力对于联邦成员的合理划分和设计具有指导意义。
     分布式虚拟仿真系统对于实时性要求较高,联邦成员的时间推进请求响应是保证系统实时性的关键。因此,测试联邦成员在一定条件下的时间推进请求响应是确定仿真系统能否达到实时性要求的保证。
     在RTI 中,数据的传输模式有Reliable 和BestEffort 两种模式,一般来说,对于控制信息,必须使用Reliable 传输模式,而对于数据信息,可以使用Reliable 模式也可以使用BestEffort 模式。当使用BestEffort 模式传输数据信息时,较大的数据丢失率可能对于仿真系统的运行造成无法预料的结果。因此,确定BestEffort 模式下的数据丢失率对于保证分布式虚拟仿真系统的可靠运行具有重要意义。
    最后,当联邦成员占用一定的计算延迟时,对于分布式虚拟仿真系统其它的性能指标会产生重要影响。而分布式虚拟仿真系统的各个联邦成员总是会占用 一定的计算时间。因此,在联邦成员占用不同的计算时间情况下测试其它的性能指标对于分布式虚拟仿真系统的真实运行具有参考价值。
2 测试指标
     测试项目主要研究RTI 在虚拟仿真环境中的应用,明确RTI 支持盟员的最大数目、RTI 对大容量数据传输的支撑程度、在不同条件下RTI 的仿真相响应延迟以及使用BestEffort 传输模式时的数据丢失率等等。具体来说,主要的研究内容包括以下几方面:
    (1) 规模支持能力
    规模支持能力测试指对RTI 能够支持多大规模的分布式虚拟仿真进行测试。由于联邦中的对象数、公布订购信息量、数据更新频率、交互量、时间管理机制、联邦成员推进速度、系统所使用的 网络带宽、RTI 及联邦成员所使用的机器性能等因素不同,都会影响到仿真的规模及效率,因此规模支持能力应该来说是一个比较含糊及不确定的说法。规模支持能力至少可以从一 个侧面反映出RTI 的部分性能。



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