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《中国科学技术大学》 2008年
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基于P2P的大规模分布式虚拟现实系统设计中若干问题的研究

刘姗姗  
【摘要】: 近年来,伴随网络技术的迅速发展,分布式虚拟现实系统研究和实现受到越来越多的关注,并被广泛应用于各个领域。传统的C/S结构下的虚拟现实系统中心控制方式,使中心服务器成为计算和通信的瓶颈。P2P结构上建立虚拟现实系统可以有效避免传统的C/S结构中的问题。在P2P中没有服务器这样一个中心管理者存在,所有数据分散在系统中各个节点上,节点之间只能建立部分连接。基于P2P的分布式虚拟交互系统设计的核心研究方向就在于节点的连接和数据控制方案。 安全性、一致性和实时性是大规模虚拟交互系统设计的基本要求。为了解决具有实时性、安全性和一致性的P2P大规模分布式虚拟现实交互系统中系统拓扑结构设计和数据控制策略的问题,我们采用以安全一致为前提,追求实时通信的整体思路,通过分析和总结已有P2P技术,来研究和探讨新的设计思路,技术和方法,以解决目前在基于P2P网络的分布式虚拟现实系统设计中所遇到的挑战。本论文从以下四个方面展开工作: 1.基于P2P的大规模分布式虚拟现实系统中的同步算法 同步是保证交互系统安全性和一致性的基础,文中总结已有的同步算法,并根据虚拟现实系统的数据特性,将分布式虚拟现实系统中的节点进行划分,选择部分节点对节点的事件信息进行计算,参与计算的节点采用保守同步策略,以避免少数节点的欺骗行为。系统中的消息发送时,对整个消息进行签名,对消息源正确执行消息进行监督。引入流水线机制提高系统响应速度,提高了系统实时性。实现了一种可扩展的,支持系统一致性、安全性和实时性的同步方案。 2.基于P2P的大规模分布式虚拟现实系统中的网络拓扑结构设计 文中针对P2P网络中无可靠节点的情形下,分布式虚拟现实系统中拓扑结构的建立,及其基础上的资源发现、计算分配问题及计算的可靠性问题进行分析。在网络中虚拟替身可视范围确定的前提下,节点需要交互的数据集合也相应确定,若强行将交互组化分更小,节点获取的数据集不能满足用户需求。另外,虚拟现实系统中节点关注虚拟对象变更频繁,导致节点高频率变换交互组。文中提出一种基于Cell的虚拟空间分级模型,来提出根据虚拟坐标为基础的固定小区虚拟划分方法,对网络查找资源进行分级,建立类跨区域的方式,达到降低网络通信频率的效果。通过建立离散空间索引节点的拓扑结构Cell模型,达到降低网络查找频率和减少应用层路由跳转步数的效果。并在其基础上自组织建立交互组,合理进行计算的分配,以达到在确保安全性和实时性的前提下,降低系统总计算量的效果。另外,系统具有良好的鲁棒性,系统中每个节点都以小区为单位进行存储和备份,除非参与同一小区计算和关注的所有节点都失效,否则必然可以进行系统恢复。 3.基于P2P的大规模分布式虚拟现实系统中的节点评估算法 在确立了系统拓扑的情况下,节点的职能进行了划分,由于网络具有多样性,节点的连接状态会实时发生变化。判断网络中节点性能的信誉机制是一个解决问题的有效方法。文中提出基于信誉机制的节点评估算法,利用网络同步通信过程中每轮节点接收到数据的状态,对与其通信的交互组中的节点的可靠程度进行量化,并实时传播,提出局部声望的概念,并在此基础上提出了计算节点选择算法来调节网络计算和通信的分布。以根据节点状态平衡计算通信负载,将计算任务划分到可靠节点上,以确保系统的鲁棒性。 4.基于P2P的大规模分布式虚拟现实系统中的应用层多播算法 网络交互符合小世界模型,会产生群聚性,在节点密度过高的地区,具有相同数据源的节点同时从同源下载数据会给用户节点带来负担,节点的连接拓扑需要进行合理调整,以保证系统稳定性。获取更新节点都是从计算节点获取数据,当交互组增大,而计算节点集合相对小时,获取更新节点所需要的数据源集合也相对变小,每个计算节点所负担的发送更新的带宽就会相对增大。文中介绍了应用层多播在虚拟现实中的设计实现方法,在分析了现有应用层多播算法基础上,建立符合Cell模型的多源多播树结构,在对节点交互状态进行量化评估的基础上,选择交互组中性能表现最差的节点进行拓扑调整。通过对多播树的单树内部拓扑调整,以及树之间的连接改进策略,优化系统多播树的建立。实验证明该算法在适应网络带宽约束的前提下,优化网络连接拓扑降低通信延迟。
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.9

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【引证文献】
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【同被引文献】
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4 肖玮;基于混合P2P网络的应用层组播系统研究与实现[D];中南大学;2010年
5 刘倩;基于感知风险的P2P信任模型研究[D];河北大学;2009年
6 雷禹;P2P网络终端系统的设计与实现[D];华中科技大学;2009年
7 田新军;基于P2P技术的视频会议系统[D];电子科技大学;2009年
8 楚永;P2P服务提供者版权侵权责任研究[D];吉林大学;2010年
9 李薇;非结构化P2P网络搜索算法研究[D];西安理工大学;2010年
10 潘正军;基于激励的P2P非结构化自我优化搜索算法研究[D];太原理工大学;2010年
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