基于服务组件框架的分布式数据融合仿真系统设计

徐 飞，杨恩宁，姚红革

（1.西安工业大学 计算机科学与工程学院，陕西 西安 710032；2.西安交通大学 城市学院，陕西 西安 710018）

多传感器数据融合（Multi-sensor Data Fusion）是指对来自多个传感器的数据进行多级别多方面、多层次的处理，从而产生任何单一传感器所无法获得的有意义的信息。多传感器数据融合是一个多级、多层面的分布式数据处理过程，在不同的计算节点上需要完成数据的配准、关联、相关、估计和融合过程中。利用数学建模技术和分布式仿真技术构建一个通用的数据融合仿真平台，在平台上结合工程背景开展数据融合仿真试验，评估各种模型、算法的性能及在实际系统中的应用情况，对试验数据进行定量分析，验证融合结构中各个层次数据处理的合理性和有效性[1]。

在分布式环境下进行数据融合过程仿真需要将多级融合算法分解，部署在多台计算节点上进行仿真。分布式仿真系统在集成现有模型的基础上还需要新模型的开发，因此对仿真系统具有异构性与可重用性有较高的要求。现有的分布式仿真系统大多遵循HLA规范。在重用性上受限于特定的仿真支撑平台，且与其他支持平台的技术和标准脱节[2]。在通用编程平台结合的上只能选择JavaEE或微软.NET平台组件实现方式[3]，异构性较差。设计一种跨语言、跨平台的基于服务的组件框架，同时满足分布式数据融合系统异构性与算法模型可重用性就显得非常有必要了。

1 基于服务的组件框架概述

面向服务的体系结构（service-oriented architecture，SOA）是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。……