分布交互仿真数据传输关键技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘鹂 著

图书标签:

• 分布式仿真
• 交互仿真
• 数据传输
• 关键技术
• 建模与仿真
• 网络通信
• 实时性
• 数据一致性
• 高性能计算
• 仿真技术

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105919

版次：1

商品编码：11861988

包装：平装

开本：32开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：135

字数：150000

正文语种：中文

内容简介

　　《分布交互仿真数据传输关键技术》主要介绍分布交互仿真数据传输的基本理论和相关关键技术。《分布交互仿真数据传输关键技术》分为基础篇、算法篇和应用篇。基础篇包括第1～2章，读者可以了解相关领域的研究现状，并且通过具体的实例了解建立一个分布交互仿真系统的数据传输平台的具体步骤，以及其中可能存在的问题与解决方法。算法篇主要介绍分布交互仿真数据传输系统扩展性技术，包括第3～5章。通过这几章，读者可以了解构建一个分布交互仿真数据传输系统中涉及的关键技术及主要算法，例如数据过滤算法、丢包恢复算法及拥塞控制算法等。应用篇为第6章，对分布交互仿真数据传输系统运行平台的实现方法和测试方法进行介绍，以实际的例子帮助读者迅速理解掌握分布交互仿真数据传输的关键技术方法。
　　《分布交互仿真数据传输关键技术》以分布式仿真数据传输平台为主，同时介绍了相关理论、技术与应用，内容全面，循序渐进，可以作为分布式仿真研究与应用开发人员的参考手册，亦可作为高等院校计算机、仿真、自动控制相关专业学生的教学参考用书。

目录

第一章 绪论
1．1 重要概念
1．2 相关领域研究现状
1．2．1 IP组播研究现状
1．2．2 应用层组播研究现状
1．2．3 可靠组播技术研究现状

第二章 基于广域网网关的多对多组播传输模型
2．1 引言
2．2 相关研究
2．2．1 客户一服务器模型
2．2．2 广播／组播模型
2．2．3 网关模型
2．3 基于广域网网关的多对多组播传输模型
2．3．1 MDM模型总体
2．3．2 广域网网关节点
2．4 基于广域网网关的域间组播通信
2．4．1 问题建模
2．4．2 基于延迟带宽约束的多对多组播路由算法
2．5 基于可靠服务节点的域内可靠组播模型
2．5．1 域内可靠组播模型总体结构
2．5．2 可靠组播模型软件模块设计
2．6 小结

第三章 基于发布／订购的域间数据过滤算法
3．1 引言
3．2 兴趣过滤技术及其发布／订购机制
3．2．1 HLA标准中的DDM服务
3．2．2 发布／订购区域匹配定义
3．2．3 基于发布／订购的数据过滤机制
3．3 基于发布／订购的域问数据过滤算法
3．3．1 符号定义
3．3．2 发布／订购区域的转化
3．3．3 网关发布／订购的表示
3．3．4 数据过滤关系的建立
3．4 过滤机制的代价权衡
3．5 小结

第四章 基于Sender-Group的域内可靠组播丢包恢复算法
4．1 引言
4．2 相关研究
4．2．1 TCP协议中的丢包恢复方法
4．2．2 可靠组播协议中的丢包恢复方法
4．2．3 可靠组播协议中的丢包恢复方法总结
4．3 基于Sender-Group的报文编号及备份方法
4．3．1 面向多对多组播的报文编号方法
4．3．2 组播报文备份方法
4．4 多对多可靠组播丢包恢复算法：BH-RMER
4．4．1 面向动态组播组的丢包检测
4．4．2 基于报文传输属性的丢包恢复算法
4．5 算法分析
4．5．1 延迟分析
4．5．2 吞吐量分析
4．6 实验与分析
4．6．1 实验环境
4．6．2 丢包恢复延迟
4．6．3 平均往返延迟抖动
4．6．4 吞吐量对比
4．7 小结

第五章 基于趋势分析的拥塞控制算法
5．1 引言
5．2 相关研究
5．2．1 拥塞控制算法的分类
5．2．2 拥塞控制算法总结
5．3 多对多组播拥塞控制的主要问题
5．4 基于趋势分析的拥塞控制算法
5．4．1 仿真节点发送速率初始化
5．4．2 基于丢包率变化趋势信息的速率抑制
5．4．3 基于缓冲区占用量变化趋势的速率抑制
5．4．4 随机推迟的拥塞反馈抑制
5．5 算法分析
5．6 实验及数据分析
5．6．1 实验环境
5．6．2 组内公平性
5．6．3 吞吐量波动对比
5．6．4 平均往返延迟对比
5．7 小结

第六章 多对多组播传输系统集成与实验
6．1 概述
6．2 可靠组播模型的集成与测试
6．2．1 可靠组播模型系统RMsP的实现
6．2．2 实验环境
6．2．3 原始丢包率测试
6．2．4 RMSP吞吐量测试
6．2．5 平均往返延迟测试
6．3 BH RTI 2．3 集成可靠组播的设计
6．3．1 集成对比测试
6．3．2 与典型：RTI对比测试
6．4 广域网网关的集成与测试
6．4．1 实验环境
6．4．2 功能测试
6．4．3 性能测试
6．5 小结
参考文献

前言/序言

《通信网络中的资源管理与优化》 内容梗概 本书深入探讨了在日益复杂的通信网络环境中，如何高效地分配、调度和利用有限的网络资源，以满足不断增长的数据流量和多样化的业务需求。本书从理论基础、关键技术到实际应用，全面阐述了通信网络资源管理与优化的核心概念、面临的挑战以及前沿解决方案。 第一章 引言 本章首先勾勒出当前通信网络发展的宏观图景，包括5G、物联网、云计算等新兴技术带来的机遇与挑战。强调了资源管理和优化的重要性，指出其是实现网络性能提升、降低运营成本、提升用户体验的关键。随后，界定了本书的研究范围，明确了本书将重点关注的资源类型，如带宽、计算能力、存储空间、频谱资源等，以及其在不同通信网络场景下的管理与优化问题。最后，概述了本书的整体结构和各章节的主要内容，为读者提供清晰的学习路径。 第二章 通信网络资源概述 本章详细介绍了通信网络中各种关键资源的特性、分类和度量方法。 带宽资源：从物理层到应用层，分析了不同类型带宽的特点（如上下行带宽、延迟带宽、速率带宽），以及影响带宽分配和使用的因素（如信道质量、信号干扰、网络拓扑）。 计算与存储资源：讨论了在分布式网络架构（如边缘计算、云数据中心）中，计算节点和存储节点的资源特点、异构性以及资源共享的模式。 频谱资源：聚焦于无线通信特有的频谱资源，介绍了频谱分配、共享和频谱效率的概念，以及动态频谱接入（DSA）等技术的重要性。 网络节点与链路资源：分析了路由器、交换机、基站等网络节点的处理能力、缓存容量，以及连接链路的容量、可靠性和延迟等。 能源资源：随着网络规模的扩大和能耗的增加，能源效率成为重要的资源考量。本章探讨了网络设备的能耗特性以及节能策略。 虚拟化资源：在软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的背景下，探讨了虚拟网络功能（VNF）、虚拟链路等虚拟化资源的特性和管理需求。 第三章 资源管理的基本理论与模型 本章深入探讨了资源管理的理论基础和建模方法，为后续的技术分析奠定坚实的理论基础。 排队论：介绍了各种排队论模型（如M/M/1，M/M/c，M/G/1等）在分析网络流量、评估服务质量（QoS）和资源需求方面的应用。 优化理论：涵盖了线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等经典优化方法，以及它们如何应用于解决资源分配、调度和路由等问题。 博弈论：在多用户、多竞争实体环境下，博弈论被用来分析用户间的资源竞争行为，以及设计激励机制来促进资源共享和公平分配。 马尔可夫决策过程（MDP）：适用于需要序列化决策和考虑未来状态的网络资源管理问题，如自适应资源分配和动态调度。 模糊逻辑与神经网络：在处理不确定性、非线性复杂系统以及实现自适应资源管理方面，这些智能算法提供了强大的工具。 资源分配模型：介绍了比例公平（Proportional Fairness）、最大最小公平（Max-Min Fairness）、效用最大化等经典资源分配准则，并分析了它们在不同场景下的适用性。 第四章 关键资源管理技术 本章聚焦于通信网络中实现高效资源管理的核心技术。 资源分配技术： 静态分配：分析了固定分配策略的优缺点，以及其适用场景。 动态分配：重点介绍基于请求、基于预测、基于负载均衡的动态资源分配算法，如QoS感知资源分配、按需分配等。 联合资源分配：探讨了同时分配多种资源（如带宽与计算能力）的协同优化方法。 资源调度技术： 时分调度（TDS）：介绍了各种时分调度算法，如轮转调度（Round Robin）、优先队列调度（Priority Queuing）等。 频分调度（FDS）：分析了频分多址（FDMA）及其变种，以及在OFDMA等技术中的应用。 码分调度（CDS）：讨论了码分多址（CDMA）及其资源分配方式。 空分调度（SDS）：重点介绍波束赋形、多天线调度等技术在空间维度上提高资源利用率的方法。 混合调度：分析了结合多种调度方式以达到更优性能的策略。 流量工程与路由优化： 流量工程（Traffic Engineering）：介绍了基于显式路径选择（MPLS-TE）的流量工程技术，以及如何通过调整路由来均衡网络负载、避免拥塞。 路径计算算法：讨论了最短路径、最宽路径、QoS路径计算等算法在资源优化中的应用。 负载均衡技术： 服务器负载均衡：介绍了DNS负载均衡、应用层负载均衡、网络层负载均衡等技术。 网络负载均衡：讨论了在分布式系统和云环境中如何通过动态调整任务分配来实现负载均衡。 拥塞控制技术： TCP拥塞控制算法：详细介绍了TCP Reno、TCP NewReno、CUBIC等经典算法的工作原理及其在不同网络环境下的表现。 显式拥塞通知（ECN）：分析了ECN如何通过标记数据包来向发送方提供拥塞信息。 网络拥塞控制与资源分配的结合：探讨了如何将拥塞信息反馈给资源管理系统，实现更主动的拥塞避免。 第五章 面向特定通信场景的资源管理 本章将前面章节提出的理论和技术应用于具体的通信网络场景，展示其现实意义。 无线通信网络资源管理： 蜂窝网络（LTE, 5G）：讨论了小区间的干扰协调、载波聚合、动态扇区调整、MIMO资源分配等。 Wi-Fi网络：分析了信道选择、接入点（AP）负载均衡、用户关联优化等。 物联网（IoT）：聚焦于低功耗广域网（LPWAN）的资源受限特性，如LoRa、NB-IoT的资源分配和接入控制。 数据中心网络资源管理： 服务器与存储资源虚拟化：研究了虚拟机（VM）的迁移、资源隔离、容器化部署中的资源分配。 网络带宽与流量调度：探讨了RDMA、SR-IOV等技术在数据中心网络中的应用，以及流量工程在东西向流量优化中的作用。 内容分发网络（CDN）资源管理： 内容缓存与分发：分析了如何通过智能缓存策略和内容路由来优化用户访问体验。 服务器负载均衡与动态扩容：研究了如何根据用户请求量动态调整CDN节点和服务能力。 云计算与边缘计算资源管理： 云平台资源调度：讨论了Kubernetes、OpenStack等平台中的资源调度器（如kube-scheduler）如何分配CPU、内存、存储等。 边缘节点资源优化：研究了在资源受限的边缘节点上如何进行任务卸载、缓存管理和协同计算。 软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）中的资源管理： SDN控制器：分析了SDN控制器如何集中管理网络资源，并实现全局优化。 NFV资源编排：研究了如何有效地分配和管理虚拟化网络功能（VNF）所需的计算、存储和网络资源。 第六章 资源管理与优化的智能技术 本章探讨了如何利用人工智能和机器学习等前沿技术来提升资源管理和优化的智能化水平。 机器学习在资源预测中的应用： 流量预测：利用时间序列模型（如ARIMA、LSTM）预测网络流量，为资源分配提供依据。 用户行为预测：预测用户需求和资源使用模式，实现更精准的资源供给。 强化学习在资源调度中的应用： 动态调度策略：通过与环境交互，学习最优的资源调度策略，以最大化网络吞吐量或最小化延迟。 拥塞控制与资源分配的协同：利用强化学习实现自适应的拥塞控制和资源分配。 深度学习在资源管理中的应用： 资源需求建模：利用深度神经网络对复杂的用户需求和网络状态进行建模。 智能路由与流量工程：通过深度学习模型优化网络路径选择和流量分配。 自动化与自适应资源管理： 闭环控制系统：构建能够实时监测、分析、决策和执行的自动化资源管理系统。 自愈网络（Self-Healing Networks）：研究如何利用智能技术自动检测和修复网络故障，并重新分配资源。 第七章 资源管理与优化的挑战与未来趋势 本章总结了当前资源管理与优化面临的主要挑战，并展望了未来的发展方向。 挑战： 网络复杂性与异构性：不同类型设备、协议和网络的融合给资源管理带来挑战。 海量数据处理：大规模网络产生海量数据，如何高效地收集、分析和利用这些数据是关键。 实时性与动态性：网络环境变化迅速，资源管理需要具备高度的实时性和动态适应能力。 安全性与隐私保护：在资源共享和数据传输过程中，如何保障网络安全和用户隐私。 能耗与绿色通信：如何在满足性能需求的同时，降低网络能耗。 未来趋势： AI驱动的智能资源管理：AI将成为资源管理的核心驱动力，实现更精细化、预测性和自适应的管理。 云边协同资源优化：云原生技术与边缘计算的结合，将带来更灵活、高效的资源分配模式。 服务质量（QoS）与用户体验（QoE）的深度融合：资源管理将更加关注端到端的用户体验，而非单纯的网络指标。 网络切片与定制化资源服务：在5G及以后，网络切片技术将允许为不同业务提供定制化的资源保证。 可持续性与绿色网络：节能减排将成为资源管理的重要考量因素。 结论 本书系统性地梳理了通信网络资源管理与优化的理论、技术与应用。通过对各种资源的深入剖析、对经典与前沿管理技术的详细介绍，以及对不同应用场景的案例分析，本书旨在为网络工程师、研究人员和学生提供一个全面而深入的参考框架，帮助他们理解并解决在复杂通信网络中遇到的资源管理与优化问题，最终推动通信网络向更高效、更智能、更可靠的方向发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在太让人惊艳了！我本来以为会是一本枯燥的技术手册，没想到作者以一种非常生动有趣的方式，将“分布式交互仿真数据传输”这个原本听起来就让人头大的主题，讲得深入浅出，引人入胜。书中的案例分析部分尤其出色，作者选取了几个极具代表性的实际应用场景，比如大规模军事演习的指挥控制系统、复杂的城市交通仿真网络，以及虚拟现实多人协作环境等，然后层层剥茧，详细剖析了在这些场景下，数据传输面临的挑战，包括实时性、可靠性、安全性、带宽限制等等。更重要的是，作者并没有停留在问题描述层面，而是对每一种挑战都提出了切实可行的技术解决方案，并且对这些方案的优劣进行了深入的比较和权衡。我特别喜欢作者在讲解同步与异步传输时，引入的“时间胶囊”和“信使”的比喻，一下子就让原本抽象的概念变得具象化，我脑海中立刻就能浮现出数据在网络中流动的画面。而且，书中的代码示例也是我最看重的一点，每一个关键技术都有配套的、可运行的代码，这对于我们这些需要动手实践的读者来说，简直是福音。我跟着书中的代码，在自己的开发环境中进行了多次尝试，不仅巩固了理论知识，还解决了许多之前困扰我的实际开发问题。总而言之，这本书是分布式交互仿真领域从业者和研究者的必备读物，强烈推荐！

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它能够启发读者从更深层次思考分布式交互仿真数据传输的本质。作者并没有局限于已有的技术框架，而是积极探讨了前沿的研究方向和潜在的未来发展趋势。我对书中关于“基于人工智能的自适应数据传输”部分的论述尤为感兴趣。作者提出了如何利用机器学习算法，动态地调整传输参数，以应对不断变化的仿真环境和网络状况。这为我们应对未来复杂多变的仿真需求提供了全新的视角。书中对“区块链技术”在仿真数据溯源和防篡改方面的应用探讨，也让我耳目一新。尽管这可能是一个相对新兴的领域，但作者的分析逻辑清晰，并且提供了相关的技术可行性评估。我还注意到，书中对“边缘计算”在分布式仿真数据预处理和传输加速方面的应用也进行了深入的探讨，这对于将仿真能力推向更广阔的应用场景具有重要的指导意义。总而言之，《分布交互仿真数据传输关键技术》是一本具有前瞻性和实践性的著作，它不仅能够帮助读者掌握当前最先进的技术，更能激发读者对未来分布式交互仿真技术发展的思考和探索。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的网络工程师，我阅览过无数关于数据传输的书籍，但《分布交互仿真数据传输关键技术》无疑是我近年来读到最出色的几本之一。作者在处理复杂技术问题时展现出的严谨与创新精神令人钦佩。书中对于不同数据传输协议在分布式仿真场景下的适用性分析，简直是教科书级别的。作者没有简单地罗列协议，而是深入分析了TCP、UDP、SCTP等协议在延迟、吞吐量、可靠性以及状态管理方面的差异，并结合仿真数据的特点，提出了如何在不同类型的仿真应用中选择最优协议的指导原则。特别是关于“拥塞控制”和“流量控制”在分布式仿真中的实现，作者给出的算法优化方案，我之前从未在其他地方见过如此详细和实用的阐述。书中还详细介绍了如何构建高效、可扩展的数据传输中间件，这对于我们构建大型分布式仿真系统至关重要。作者在介绍消息队列（MQ）和发布/订阅（Pub/Sub）模型时，不仅讲解了其基本原理，还重点阐述了它们如何与分布式仿真结合，解决数据分发和同步问题。书中的图表设计也十分精巧，许多复杂的系统架构图和流程图，都清晰地展示了数据传输的整个生命周期。这本书让我对分布式仿真数据传输的理解上升到了一个新的高度，很多之前模糊的概念都变得清晰起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是在一位经验丰富的向导的带领下，进行了一次深入的探险。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的理论，而是从一个宏观的视角切入，为我们描绘了分布式交互仿真这个庞大的技术图景，以及数据传输在其中扮演的核心角色。我尤其欣赏作者在探讨“数据一致性”问题时，提出的多种解决方案。在分布式系统中，保证数据的一致性绝对是一项艰巨的挑战，而这本书却能将Paxos、Raft等共识算法讲得通俗易懂，并且重点分析了它们在仿真数据传输中的应用场景和限制。作者还详细讲解了如何利用版本控制、时间戳以及事务机制来确保仿真数据的准确性。书中的“容错与恢复”章节也是亮点，在分布式环境中，节点失效是不可避免的，作者详细阐述了如何设计能够抵御节点故障，并能快速恢复系统正常运行的数据传输机制。我被作者在讲解“断点续传”和“消息持久化”时，所举的例子所折服，这些细节的考虑，恰恰是保证大规模分布式仿真系统稳定运行的关键。这本书让我意识到，分布式交互仿真数据传输远不止是简单的网络通信，它是一个涉及多方面技术的综合性工程。

评分☆☆☆☆☆

阅读《分布交互仿真数据传输关键技术》的过程，对我来说是一次思维的重塑。作者在处理“实时性”和“低延迟”这个核心议题时，所展现出的深度和广度，令我印象深刻。书中关于网络拓扑设计、数据预处理以及差分传输等方面的技术，都为实现超低延迟的数据传输提供了切实可行的思路。作者对“数据压缩”和“数据编码”的讲解，也是我最感兴趣的部分之一。通过引入不同级别的压缩算法，并分析它们在不同数据类型和带宽条件下的性能表现，我才真正理解了如何在这两者之间找到最佳平衡点。我特别喜欢作者在探讨“服务质量”（QoS）保障时，所提出的基于优先级调度和带宽预留的策略，这对于确保关键仿真数据的及时传输至关重要。书中还深入讨论了如何设计高效的“数据分块”和“数据聚合”机制，以优化网络利用率和减少传输开销。作者在介绍“跨平台兼容性”和“异构环境互联”时，也提供了许多宝贵的经验和技术方案。总而言之，这本书不仅仅是关于传输技术，更是关于如何构建一个高性能、高可用、高鲁棒性的分布式仿真数据传输体系。