基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法技术

本发明专利技术涉及一种基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法。包括将化身的兴趣区域圆域分划为两个扇形兴趣区域，并分别将每个扇形兴趣区域动态地扩展为多层增量式兴趣扇形域；通过场景下载源分级搜索算法从多层增量式兴趣扇形域中搜索化身所需要的场景下载源集合；通过最优场景下载源选择算法从场景下载源集合中选择出最优场景下载源。根据节点AOI内的场景数据量和邻居节点的可用带宽给出了MISSOI的分划扩展算法，对场景增量下载的优先级进行了量化，以提高场景的拾取精度；减少了信息交互次数，显著提升了数据请求的准确度和成功率，提高了场景数据的传输效率，并对系统的负载进行了均衡优化。

【技术实现步骤摘要】
基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法
本专利技术涉及一种分布式虚拟环境数据传输方法，特别涉及一种基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法。
技术介绍
大规模DVE网络传输模式经历了三个发展阶段：(1)单服务器/多客户端；(2)多服务器/多客户端；(3)对等网(P2P，Peer-to-Peer)。第一种传输模式简单成熟，数据的一致性较好，但当大量用户同时下载时可能给服务器带来极高的工作负担；第二种模式利用多台服务器降低单台服务器的工作负载，虽然可使每台服务器负载有所下降，但当某些子区域内用户数量急剧增加时，单服务器/多客户端结构的缺陷依然存在，而“用户迁移”策略则会增加额外的开销；第三种模式充分利用了节点间的带宽，有效减轻了服务器端的负载。P2P网络传输DVE(DistributedVirtualEnvironments，分布式虚拟环境)场景的基本原理是：DVE中用户化身在虚拟空间中与邻近用户化身的AOI(areaofinterest，兴趣区域)存在重叠部分，由于不同用户在不同时刻访问了同一兴趣域，先到者已经下载并缓存了该区域内的场景，因此后来者可直接向其邻近化身节点请求下载场景来实现节点间的数据共享，从而充分利用节点网络带宽，来缓解服务器负载瓶颈问题，以提高数据传输效率。目前针对基于P2P网络的DVE传输策略，较为通用的做法是根据用户当前视点确定落入其视野范围的场景，通过特定策略在P2P网络中发现拥有用户所需场景的节点，然后与之建立连接并下载该场景。但上述方法仍存在以下不足：1)场景拾取策略简单。现有的场景拾取算法均为AOI静态拾取，没有与用户的视点特征和场景分布特征结合起来，拾取模式固化、粗糙，并且没有考虑场景级别的增量式渐进传输。2)数据传输实时性低。大规模虚拟场景的数据复杂度很高，考虑到视点距离、场景遮挡等因素，视野中场景的构建和渲染具有相应的先后顺序，而当前的传输策略没有考虑到场景增量下载的优先级，导致数据传输的实时性较低。3)数据请求成功率低。在判断潜在下载源的策略中，当前的算法并不考虑节点所在的区域及其优先级，并在选择下载源时，多采用随机选择策略，这造成了节点负载不均衡，数据请求成功率过低的现象，影响了DVE的传输效率。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法，解决了现有技术存在的场景拾取策略简单、数据传输实时性低和数据请求成功率低的问题。本专利技术的上述目的通过以下技术方案实现：基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法，包括以下步骤：步骤A00：将化身的兴趣区域圆域分划为两个扇形兴趣区域，并分别将每个扇形兴趣区域动态地扩展为多层增量式兴趣扇形域；步骤B00：通过场景下载源分级搜索算法从多层增量式兴趣扇形域中搜索化身所需要的场景下载源集合；步骤C00：通过最优场景下载源选择算法从场景下载源集合中选择出最优场景下载源。所述的步骤A00具体包括以下步骤：步骤a10：将化身的兴趣区域圆域细化并分划为两个扇形兴趣区域；步骤a20：从兴趣区域的半径的中点处将其中一个扇形兴趣区域分划为两层扇形域，分别记为N扇形域层和F扇形域层；步骤a30：分别计算每层扇形域内的场景文件数据量与该层扇形域内节点的可用带宽的比值，分别记为RN、RF；步骤a40：比较RN和RF之差的绝对值是否小于阈值td，是，执行步骤a60，否，执行步骤a50；步骤a50：减少RN和RF中较大值所在的扇形域层的半径直至RN和RF之差的绝对值小于td，并执行步骤a60；步骤a60：分别判断RN、RF与ts的大小，若RN≥ts且RF≥ts，执行步骤a71，若RN≥ts且RF<ts，执行步骤a72，若RN<ts且RF≥ts，执行步骤a73，若RN<ts且RF<ts，执行步骤a80；步骤a71：将N层从其当前半径中点处再分划为两个子层，并执行步骤a30；同时将F层从其当前半径中点处再分划为两个子层，并执行步骤a30；步骤a72：将N层从其当前半径中点处再分划为两个子层，并执行步骤a30；步骤a73：将F层从其当前半径中点处再分划为两个子层，并执行步骤a30；步骤a80：其中一个扇形兴趣区域的多层增量式兴趣扇形域分划完成；步骤a90：将另一个扇形兴趣区域重复执行步骤a20-步骤a80，化身兴趣区域的多层增量式兴趣扇形域分划完成。所述的阈值td设定为0.1，阈值ts设定为1。由两个扇形兴趣区域分别划分而成的两个多层增量式兴趣扇形域分别为当前可视区域和旋转后可视区域，其中当前可视区域的扇环夹角为120°，旋转后可视区域的扇环夹角为240°。设定请求化身需要下载落入其多层增量式兴趣区域内Qi(-n≤i≤n-1)中的场景，所述的步骤B00具体包括以下步骤：步骤b10：化身向Qi内的节点发送Pj的场景查询请求；步骤b20：判断Pj的场景查询请求是否被Qi内的某些节点成功回应，是，执行步骤b90，否，执行步骤b30；步骤b30：对当前MISAOI中的扩展层分别按照<Q(i+1),Q(1-i)>、<Q(i+2),Q-i>…的查询优先级顺序插入到二元组队列Quesearch，生成查询优先级队列Quesearch；步骤b40：化身向队列Quesearch队头的扩展层内节点发送Pj的查询请求；步骤b50：判断Pj的场景查询请求是否被某些节点成功回应，是，执行步骤b90，否，执行步骤b60；步骤b60：判断Quesearch当前被查询的扩展层是否为队列的最后一层，否，执行步骤b70，是，执行步骤b81；步骤b70：化身向队列Quesearch的下一层扩展层内节点发送Pj的查询请求，并执行步骤b50；步骤b81：将现有n层MISAOI扩大至n+1层，并向该层中的节点发送Pj的查询请求；步骤b82：判断Pj的场景查询请求是否被某些节点成功回应，是，执行步骤b90，否，执行步骤b83；步骤b83：将服务器视为Pj最后的场景下载源；步骤b90：化身所需要的场景下载源集合搜索结束。所述的步骤C00具体包括以下步骤：步骤c10：对场景Pi的每个场景下载源计算其资源得分；步骤c20：筛选出Pi的场景下载源中资源得分高于阈值TResource的节点，按资源得分从高到低生成队列QSource；步骤c30：将Pi的下载请求分配给QSource队头第一个节点，判断该节点是否可以提供场景Pi的下载服务，是，执行步骤c40，否，执行步骤c50；步骤c40：该节点将数据Pi发送给请求化身，将该节点从队列QSource中删除，并结束最优场景下载源的搜索；步骤c50：判断QSource队列中当前被请求下载资源的节点是否为队列的最后一个节点，否，执行步骤c60，是，执行步骤c70；步骤c60：将Pi的下载请求分转发至队列QSource中的下一个节点，判断该节点是否可以提供场景Pi的下载服务，是，执行步骤c40，否，执行步骤c50；步骤c70：降低阈值TResource，并执行步骤c20。设定场景文件的下载请求化身有n个场景下载源，通过以下公式来评估每个场景下载源的资源得分状况：其中，ResourceScore(i)为场景下载源i的资源得分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A00：将化身的兴趣区域圆域分划为两个扇形兴趣区域，并分别将每个扇形兴趣区域动态地扩展为多层增量式兴趣扇形域；步骤B00：通过场景下载源分级搜索算法从多层增量式兴趣扇形域中搜索化身所需要的场景下载源集合；步骤C00：通过最优场景下载源选择算法从场景下载源集合中选择出最优场景下载源。

【技术特征摘要】
1.一种基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A00：将化身的兴趣区域圆域分划为两个扇形兴趣区域，并分别将每个扇形兴趣区域动态地扩展为多层增量式兴趣扇形域；步骤B00：通过场景下载源分级搜索算法从多层增量式兴趣扇形域中搜索化身所需要的场景下载源集合；步骤C00：通过最优场景下载源选择算法从场景下载源集合中选择出最优场景下载源。2.根据权利要求1所述的基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法，其特征在于：所述的步骤A00具体包括以下步骤：步骤a10：将化身的兴趣区域圆域细化并分划为两个扇形兴趣区域；步骤a20：从兴趣区域的半径的中点处将其中一个扇形兴趣区域分划为两层扇形域，分别记为N扇形域层和F扇形域层；步骤a30：分别计算每层扇形域内的场景文件数据量与该层扇形域内节点的可用带宽的比值，分别记为RN、RF；步骤a40：比较RN和RF之差的绝对值是否小于阈值td，是，执行步骤a60，否，执行步骤a50；步骤a50：减少RN和RF中较大值所在的扇形域层的半径直至RN和RF之差的绝对值小于td，并执行步骤a60；步骤a60：分别判断RN、RF与ts的大小，若RN≥ts且RF≥ts，执行步骤a71，若RN≥ts且RF<ts，执行步骤a72，若RN<ts且RF≥ts，执行步骤a73，若RN<ts且RF<ts，执行步骤a80；步骤a71：将N层从其当前半径中点处再分划为两个子层，并执行步骤a30；同时将F层从其当前半径中点处再分划为两个子层，并执行步骤a30；步骤a72：将N层从其当前半径中点处再分划为两个子层，并执行步骤a30；步骤a73：将F层从其当前半径中点处再分划为两个子层，并执行步骤a30；步骤a80：其中一个扇形兴趣区域的多层增量式兴趣扇形域分划完成；步骤a90：将另一个扇形兴趣区域重复执行步骤a20-步骤a80，化身兴趣区域的多层增量式兴趣扇形域分划完成。3.根据权利要求2所述的基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法，其特征在于：所述的阈值td设定为0.1，阈值ts设定为1。4.根据权利要求1或2所述的基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法，其特征在于：由两个扇形兴趣区域分别划分而成的两个多层增量式兴趣扇形域分别为当前可视区域和旋转后可视区域，其中当前可视区域的扇环夹角为120°，旋转后可视区域的扇环夹角为240°。5.根据权利要求1所述的基于可扩展兴趣区域大规模DVE场景对等渐进传输方法，其特征在于：设定请求化身需要下载落入其多层增量式兴趣区域内Qi(-n≤i≤n-1)中的场景，所述的步骤B00具体包括以下步骤：步骤b10：化身向Qi内的节点发送Pj的场景查询请求；步骤b20：判断Pj的场景...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾金原，王伟，王明飞，冯长宝，
申请(专利权)人：吉林动画学院，
类型：发明
国别省市：吉林,22