專利名稱：虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及地理信息系統(tǒng)領(lǐng)域，特別是涉及一種虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
虛擬技術(shù)的流行使得“虛擬”可與任何詞連用。虛擬現(xiàn)實(VR)技術(shù)是對真實世界的映射，利用計算機模擬產(chǎn)生一個三維的虛擬空間。地理信息科學(xué)是在地理學(xué)、地圖學(xué)、測量學(xué)和計算機科學(xué)等學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門科學(xué)，基于其實現(xiàn)的軟件實體稱作地理信息系統(tǒng)(GIS)。虛擬地理信息系統(tǒng)(VRGIS)是地理信息系統(tǒng)與虛擬現(xiàn)實技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，它不僅具有傳統(tǒng)GIS所具有的空間數(shù)據(jù)的存儲、處理、查詢和分析等功能，與VR技術(shù)的結(jié)合對界面友好性及交互直觀性均有顯著的改善。隨著本世紀初互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)時代的來臨，同Web結(jié)合的理論和實踐顯示出其前所未有 的生機和活力，網(wǎng)絡(luò)虛擬地理信息系統(tǒng)(WebVRGIS)成為這一趨勢下的必然產(chǎn)物。它借助全球互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢將VR-GIS應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)上，在提供數(shù)據(jù)分享、協(xié)同漫游、GIS分析等功能的同時，更讓整個“地球虛擬世界”在一個場景中顯示。網(wǎng)絡(luò)虛擬世界便是WebVRGIS的一個向多用戶交互延伸的案例，在虛擬世界中，每個用戶都有一個虛擬角色化身，與真實環(huán)境相映射的虛擬世界、方便快捷的信息共享等讓每個虛擬角色完全不受時域空域的界限協(xié)同娛樂或者工作。虛擬世界中用戶數(shù)量的急速增加及人們對新事物探求欲的提升，促使虛擬世界的區(qū)域逐漸由城市向地球級別擴展。虛擬地球——是虛擬世界在最宏觀尺度的實現(xiàn)，是對現(xiàn)實環(huán)境的真實映射，功能涉及海量用戶協(xié)同交互、海量虛擬世界數(shù)據(jù)共享、全球真實地理位置映射等。然而，當虛擬世界的范圍擴大到地球級別，新的問題隨之出現(xiàn)。例如(1)全球地理位置錯綜復(fù)雜，基于拓撲的傳統(tǒng)GIS空間劃分方式難以滿足需求；(2)全球虛擬世界數(shù)據(jù)量相當龐大，無法一次性在設(shè)備內(nèi)外存中調(diào)入；(3)全球規(guī)模網(wǎng)絡(luò)用戶節(jié)點數(shù)目眾多、變化頻繁、虛擬化身行為無法預(yù)測。對于以上三個問題，通常解決方案如下為了有效進行GIS空間劃分即地理區(qū)域劃分，常用方法有人們熟知的經(jīng)緯度區(qū)域劃分模型和地圖投影劃分模型，以及地理信息系統(tǒng)中用到的泰森多邊形區(qū)域劃分等方法。對于全球虛擬世界龐大的數(shù)據(jù)量，通常歸結(jié)為“全球空間數(shù)據(jù)剖分模型”的問題，三維空間中地球模型劃分方法包括傳統(tǒng)的“格網(wǎng)劃分”，“G2PS模型”等，地球模型的合理劃分和組織將有效減少虛擬世界數(shù)據(jù)量的問題，并對用戶在虛擬地球中的化身以合適手段索引的問題。該問題與硬件水平相關(guān)度較大，比較好的解決辦法是使用服務(wù)器集群[I]技術(shù)。如Google公司的Google Earth的地形與影像數(shù)據(jù)庫早在2007年就含有70T的數(shù)據(jù)，由Google建立的龐大的“云存儲”服務(wù)器集群支持。林登公司的“Second Life”利用每臺計算機資源模擬90平方米虛擬世界，現(xiàn)在已經(jīng)有超過5000臺服務(wù)器在運行中。在實踐中，首先“地理區(qū)域劃分”及“全球空間數(shù)據(jù)剖分模型”有效性和可行性亟待提高，其次支持類似“云存儲計算”的全球規(guī)模網(wǎng)絡(luò)對硬件的較高要求加上維護費用足以讓各種機構(gòu)望而卻步。與此同時，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分布式網(wǎng)絡(luò)算法中以基于DHT算法的虛擬對等網(wǎng)絡(luò)(P2P)為主，其用戶ID多是基于邏輯距離，但是和其實際所處地理位置毫無關(guān)聯(lián)，和網(wǎng)絡(luò)地址如IP更是沒有直接或間接關(guān)系，導(dǎo)致用戶ID與用戶虛擬化身的潛在聯(lián)系并未得到充分運用?；谶壿嬀嚯x固然可以減少對用戶的索引時間，但虛擬化身的行為交互和數(shù)據(jù)交互時跨區(qū)域、跨國家的帶寬浪費和流量擁塞已成為一個不容忽視的問題。

發(fā)明內(nèi)容
基于此，提供一種查找速度較快的虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法和系統(tǒng)。一種虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法，包括如下步驟
采用基于球面均勻分割的區(qū)域四叉樹法對地球表面空間進行多次劃分；對地形與場景分塊和模型分別建立基于Hash明文編碼的索引；虛擬世界中采用Hash明文的虛擬地理編碼對用戶化身索引；將所有數(shù)據(jù)的Hash明文編碼索引依照劃分層次存入基于Hash明文編碼的數(shù)據(jù)索引數(shù)據(jù)庫；及通過XOR算法對節(jié)點Hash ID運算邏輯距離進行比較以查找。在其中一個實施例中，對地表劃分8次，每一尺度級別以I 6位Hash保存，組合成128位Hash作為其虛擬地理編碼，對三維對象，將其所在前七次劃分地塊的Hash組合成112位Hash，三維對象本身以16位Hash作為編碼表示，疊加組合為128位Hash。在其中一個實施例中，每個用戶化身登陸虛擬世界時記錄其登陸所在地塊的虛擬地理編碼，作為該化身當前虛擬地理編碼前128位，并以32位的二進制用戶ID為尾數(shù)，組成化身定位編碼?；硪苿拥倪^程中，當其移動至其他地塊，虛擬地理編碼和相應(yīng)的化身定位編碼重新更新。在其中一個實施例中，通過節(jié)點Hash ID和XOR算法對節(jié)點進行查找的具體步驟為假如用戶化身節(jié)點a要查找ID值為b的節(jié)點，按照如下遞歸操作步驟進行路由查找計算到b 的距離d(a, c)=a"c ；從a的第[kg d]個路由表中取出α個節(jié)點的信息，同時進行節(jié)點查找操作；如果這個路由表中的信息少于α個，則從附近多個表中選擇距離最接近d的總共α個節(jié)點；對接受到查詢操作的每個節(jié)點，如果發(fā)現(xiàn)自己就是b，則回答自己是最接近b的；否則測量自己和b的距離，并從自己對應(yīng)的路由表中選擇α個節(jié)點的信息給a;a對新接受到的每個節(jié)點都再次執(zhí)行節(jié)點查找操作，此過程不斷重復(fù)執(zhí)行，直到每一個分支都有節(jié)點響應(yīng)自己是最接近b的；通過上述查找操作，a得到了 α個最接近b的節(jié)點信息。一種虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索系統(tǒng)，包括劃分模塊，采用基于球面均勻分割的區(qū)域四叉樹法對地球表面空間進行多次劃分；地理索引構(gòu)建模塊，用于對地形與場景分塊和模型分別建立基于Hash明文編碼的索引；用戶化身索引模塊，用于在虛擬世界中采用Hash明文的虛擬地理編碼對用戶化身索引；存儲模塊，用于將所有數(shù)據(jù)的Hash明文編碼索引依照劃分層次存入基于Hash明文編碼的數(shù)據(jù)索引數(shù)據(jù)庫；及查找模塊，用于通過節(jié)點Hash ID和XOR算法對節(jié)點進行查找。上述方法設(shè)計了基于Hash明文的編碼，用以索引用戶節(jié)點用、用戶化身以及虛擬地球場景中的各類元素模型，實現(xiàn)了 P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)節(jié)點同現(xiàn)實世界中對象間與虛擬地球中化身的相對位置的統(tǒng)一，并采用XOR算法計算哈希距離以比較邏輯距離，快速獲取最近節(jié)點列表。


圖I為一實施方式的虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法流程圖；圖2表地球表面建立笛卡爾坐標系與劃分方式；圖3表示圖I所示地球表面分別采用90度劃分，45度劃分，22. 5度劃分；圖4為三維地球地表的四叉樹分塊圖示；圖5表示空間剖分方法；圖6表示Hash索引二叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；圖7為面向虛擬地理環(huán)境的Hash虛擬對等網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)示意圖；圖8為Hash數(shù)據(jù)編碼路由表結(jié)構(gòu)圖；圖9表示散列虛擬地理編碼數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；圖10表示通過節(jié)點Hash ID對節(jié)點進行查找的過程；圖11為三維虛擬地球空間、P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)空間、真實地理空間三個空間的映射示意圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
做詳細的說明。在下面的描述中闡述了很多具體細節(jié)以便于充分理解本發(fā)明。但是本發(fā)明能夠以很多不同于在此描述的其它方式來實施，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在不違背本發(fā)明內(nèi)涵的情況下做類似改進，因此本發(fā)明不受下面公開的具體實施的限制。綜合以上考慮，本發(fā)明提出一種新穎的空間劃分方式，基于Hash明文對全球地理環(huán)境模型進行編碼映射，使其可以同時適用于真實世界、虛擬世界、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的劃分，作為網(wǎng)絡(luò)虛擬世界這個重疊世界的空間劃分方式。該方案將分別屬于地理信息科學(xué)、虛擬現(xiàn)實、虛擬對等網(wǎng)絡(luò)三個子學(xué)科的問題合理結(jié)合，如果得以普及，可將“地球虛擬世界”進行推廣，提供全球用戶以三維化身在虛擬現(xiàn)實環(huán)境中交流的平臺，可以為科學(xué)研究工作提供良好的數(shù)據(jù)分享手段和協(xié)同工作途徑。本發(fā)明擬對全球空間數(shù)據(jù)模型剖分后，借助Hash明文編碼作為全球虛擬世界中的空間數(shù)據(jù)分塊的索引以及節(jié)點的地理位置標識和索引，將參與其中的各節(jié)點組織成為全球范圍的虛擬對等網(wǎng)絡(luò)。對全球剖分模型與虛擬對等網(wǎng)絡(luò)模型分別進行國內(nèi)外現(xiàn)狀分析。
(一)地球規(guī)模虛擬世界剖分模型地球規(guī)模虛擬世界的地形為球狀。全球空間數(shù)據(jù)剖分模型方法包括傳統(tǒng)的“格網(wǎng)劃分”和“全球空間剖分模型(G2PS模型)” [2]?！皞鹘y(tǒng)格網(wǎng)劃分”在表達局部信息時基本滿足應(yīng)用需要，但若直接應(yīng)用于處理大范圍(甚至全球)空間問題，不可避免地導(dǎo)致空間數(shù)據(jù)的不連續(xù)(重疊和斷裂)和較大的空間變形。其他格網(wǎng)剖分系統(tǒng)[3-6]在不同領(lǐng)域具有優(yōu)勢，是管理海量數(shù)據(jù)的有效途徑?！癎2PS”模型包括了 “柏拉圖立體球面剖分” [7], "Voronoi球面剖分模型” [7] [8]，“QTM” [9]等?！癎2PS”模型在管理全球、多層次和海量的空間數(shù)據(jù)具有優(yōu)勢。球表紋理劃分模型包括“均勻分割四叉樹模型”、“重疊四叉樹模型”等[10] [11]，既具有經(jīng)緯度格網(wǎng)結(jié)構(gòu)簡單的特征，又具有QTM幾何變形穩(wěn)定等優(yōu)點。Google Earth采用的基于網(wǎng)絡(luò)clipmap切割方式也已經(jīng)在到軟件中實現(xiàn)。已實現(xiàn)的球體包括 Google Earth, NASAfforld Wind, Microsoft Virtual Earth 等。然而，現(xiàn)有球面剖分模型并未同P2P網(wǎng)絡(luò)覆蓋模型映射，因此無法利用全球規(guī)模參與用戶的資源，達到最高的數(shù)據(jù)調(diào)度成功率與網(wǎng)絡(luò)中空閑硬件的利用率。(二)虛擬對等網(wǎng)絡(luò)劃分模型虛擬對等網(wǎng)絡(luò)即P2P網(wǎng)絡(luò)，分為以下四種結(jié)構(gòu)集中式、分布式非結(jié)構(gòu)化、分布式結(jié)構(gòu)化(DHT)、混合式。從發(fā)現(xiàn)算法效率、可擴展性、可靠性、可維護性等評判標準綜合來看，其中以DHT (Distributed Hash Table，分布式哈希表)即分布式結(jié)構(gòu)化的P2P系統(tǒng)最為理想。因此，基于DHT的結(jié)構(gòu)化定位模型成為P2P領(lǐng)域的研究趨勢。典型的DHT結(jié)構(gòu)模型包括Plaxton-Rajaraman design[12], Viceroy[13], Symphony[14], Kademlia[15]，CAN[16],Bamboo[17], Pastry [18], Cycloid[19], Chord[20], Tapestry [21]等。在眾多 DHT 模型中，無論從路由復(fù)雜度、實現(xiàn)難度、算法擴展性還是容錯性、負載平衡性等來看Kademlia協(xié)議綜合占優(yōu)，這些優(yōu)勢使其成為現(xiàn)在基于DHT的對等網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最為廣泛，原理和實現(xiàn)最為實用、簡潔的一種搜索算法。Kademlia協(xié)議優(yōu)勢主要包括以下三點新穎的異或運算拓撲結(jié)構(gòu)簡化了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的定位算法、同步消息的定時發(fā)送實現(xiàn)靈活處理查詢信息提高查詢速度、節(jié)點間消息的即時更新提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。但與此同時，該協(xié)議的缺陷也是顯而易見，首先是不支持語義搜索，其次是用戶哈希(即用戶ID)是隨機生成，跟用戶時間空間信息毫無關(guān)聯(lián)，會造成文件傳輸時跨地域、跨國家的網(wǎng)絡(luò)帶寬浪費。而對此兩點弊端，均不會影響對虛擬數(shù)據(jù)的分享。由于在虛擬世界數(shù)據(jù)的發(fā)布和傳輸過程中，必須精確搜索單一文件，恰恰無需語義搜索，因此對我們的模型構(gòu)建沒有影響。用戶哈希與空間無關(guān)的問題，我們提出了基于Hash明文的編碼映射，使得用戶哈希和其所處地理位置哈希緊密關(guān)聯(lián)，既保證Kademlia協(xié)議基于哈希的快速索引機制的實現(xiàn)又防止對網(wǎng)絡(luò)帶寬的無端占用。然而Kademlia協(xié)議的異或運算僅僅實現(xiàn)時間相近原則而快速搜索到數(shù)據(jù)，對三維虛擬世界的空間數(shù)據(jù)查找卻未作任何優(yōu)化。以基于Hash明文的編碼對劃分后的地物模型索引，并通過XOR算法進行最優(yōu)搜索的算法流程，是本發(fā)明研究的切入點。此外，虛擬對等網(wǎng)絡(luò)模型還涉及的問題包括拓撲一致性、Qos問題、信息發(fā)布有效性、智能資源索引等。其中后兩點是近兩年P(guān)2P網(wǎng)絡(luò)中研究的熱點。如法國MoritzSteiner [22]等人提出的DHT網(wǎng)絡(luò)中用戶ID改變對信息發(fā)布有效性的影響，美國Arkansas 大學(xué)的 Haiying Shen[23]提出的智能資源索引(PIRD:P2P_based IntelligentResource Discovery)等。
就國內(nèi)的P2P技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀來看，北京交通大學(xué)的張宏科、中國民航大學(xué)張宇翔等人對P2P面臨的churn問題研究進行了綜述，總結(jié)出解決churn問題的主要步驟以及未來可能的研究方向[24];清華大學(xué)的鄧緯民等人針對云計算進行了綜述，介紹了當前云計算所采用的技術(shù)、剖析其背后的技術(shù)含義以及當前云計算參與企業(yè)所采用的云計算實現(xiàn)方案等[25]，鄧緯民又與楊廣文等人對基于P2P的Web搜索的各項關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀做了總結(jié)，以期進一步研究[26];清華大學(xué)的楊士強等人介紹了一種用于大規(guī)模視頻直播的P2P網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型Gridmedia[27];中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心的閻保平等人建立并行下載模型，并基于這一模型，分析并提出最優(yōu)機制[28];國防科技大學(xué)的吳泉源、周斌等人借鑒人際網(wǎng)絡(luò)中的信任關(guān)系提出了一種基于節(jié)點反饋可信度的分布式P2P全局信任模型[29];國防科技大學(xué)計算機學(xué)院朱桂明、金士堯與國防科技大學(xué)信息系統(tǒng)與管理學(xué)院郭得科等人提出了一種具有較高效率的基于熟人關(guān)系的增量式P2P搜索算法IPSBSAR[30]；北京大學(xué)的代亞非等人綜述了 P2P存儲系統(tǒng)及數(shù)據(jù)持久存儲相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀[31];東北大學(xué)的張霞、劉積仁等人提出一種新的P2P環(huán)境下的多粒度信任模型[32]；由上述現(xiàn)狀可知，由于P2P對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)調(diào)度效率的提升非常顯著，而且適應(yīng)了網(wǎng) 絡(luò)用戶數(shù)量龐大的現(xiàn)狀，因此國內(nèi)外對P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)模型的研究持續(xù)發(fā)展。然而在國內(nèi)仍未有面向虛擬世界數(shù)據(jù)分享的基于空間劃分的P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)模型研究，國外也未曾有將全球剖分模型與P2P網(wǎng)絡(luò)覆蓋模型相映射的前例。通過對國內(nèi)外研究工作的深入分析，并結(jié)合我們在P2P網(wǎng)絡(luò)虛擬地理環(huán)境中的研究實踐中發(fā)現(xiàn)的問題，認為在下面幾點有值得研究的地方(I)應(yīng)該研究一種支持海量的、精細的真實地球環(huán)境模型的空間劃分與索引方式，與真實地理位置相映射，并增強逼真度，滿足對三維數(shù)據(jù)的深層次規(guī)劃需求。法國IRISAdi國電信與巴黎第六大學(xué)合作研制了一套基于VOTonoi圖理論空間劃分的P2P模型[33]，用于非常龐大的城市三維場景傳輸，并計劃在未來用于網(wǎng)絡(luò)游戲。然而其支持流式傳輸?shù)娜S場景索引結(jié)構(gòu)PBTree [34]面向于2. 5維數(shù)據(jù)，即由帶有高度屬性的二維矢量數(shù)據(jù)擠壓出的三維模型，并不支持精細的真實模型，對于深層次規(guī)劃需求并不適用。法國EUREC0M的研究人員將KAD網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合到虛擬世界的數(shù)學(xué)模型中[35]，并以Secondlife為框架進行了測試[36]，但仍以Secondlife原有數(shù)據(jù)劃分和組織方式為核心模型，并未引入空間劃分和真實世界映射的先進理論。(2)應(yīng)該研究基于空間劃分的分布式哈希散列結(jié)構(gòu)虛擬對等網(wǎng)絡(luò)的索引結(jié)構(gòu)，提高穩(wěn)定性與數(shù)據(jù)命中率。分布式網(wǎng)絡(luò)中對結(jié)點頻繁加入退出會造成大量的網(wǎng)絡(luò)波動(Churn)，這對整體分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的健壯性提出了更高的要求。如中國臺灣中央大學(xué)也研制了一套基于VOTonoi圖理論空間劃分的P2P模型Flod[37]，然而基于空間劃分理論的P2P模型時刻處于動態(tài)，而且不是分布式存儲用戶列表，因此每次用戶移動都會引發(fā)整個用戶列表的遍歷，需消耗大量計算機運算性能，在現(xiàn)有硬件條件下無法擴展至全球領(lǐng)域。而面向全球范圍的空間劃分，基礎(chǔ)地理環(huán)境處于相對靜止狀態(tài)，因此，采用預(yù)劃分方式進行提前處理，可以一次性將地塊進行徹底劃分，無需在節(jié)點移動過程中時刻變換劃分區(qū)域，極大提高了系統(tǒng)運行的實時性。而采用基于空間劃分的分布式哈希散列結(jié)構(gòu)存儲和索引可以實現(xiàn)分布式資源檢索，達到負載均衡的要求，也提高了檢索效率與數(shù)據(jù)命中率。(3)應(yīng)該研究如何創(chuàng)建一套能夠同時適用于真實世界、全球虛擬世界、全球網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的空間劃分模型，可以將地理地址、網(wǎng)絡(luò)地址、用戶身份標識三者有機耦合，對用戶化身有效索引。通常的研究，空間數(shù)據(jù)剖分模型、虛擬對等網(wǎng)絡(luò)都是作為獨立的分支進行研究，將虛擬對等網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)用于虛擬世界場景數(shù)據(jù)的分享，同時將虛擬世界地理信息和真實用戶信息關(guān)聯(lián)，將為有效解決模型精度低、數(shù)據(jù)量龐大、多用戶交互延遲、網(wǎng)絡(luò)帶寬浪費等問題給出優(yōu)化配置解決方案。參考文獻[ I ] Ander son T. E. , D. E. Culler, D. A. Patterson, et al. A case forNOW(Networks offforkstations), IEEE Micro, 15(I):54—64, February 1995.[2]宋樹華，程承旗，關(guān)麗等，全球空間數(shù)據(jù)剖分模型分析，地理與地理信息科學(xué)，24 (4) :11-1 5，2008.[3]孫文彬，趙學(xué)勝，高彥麗等，球面似均勻格網(wǎng)的剖分方法及特征分析，地理與地理信息科學(xué)，25 1:53-56.[4]賁進，童曉沖，張衡等，一種通用球面等積離散網(wǎng)格生成算法，測繪學(xué)院學(xué)報，22 (4) :252-258, 2005.[5]蔣澤，劉湘梅，邵建興等，球體散射場計算前置處理中的球面剖分算法，計算機工程與應(yīng)用，45 (19) :213-216, 2009.[6]陳述彭，陳秋曉，周成虎，網(wǎng)格地圖與網(wǎng)格計算，測繪科學(xué)，27(4):1-7,2002.[7]賁進，童曉沖，張衡等，基于六邊形網(wǎng)格的球面VOTonoi圖生成算法，測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報，23 (5) : 328-330，2006.[8]童曉沖，賁進，張永生，不同集合的球面矢量VOTonoi圖生成算法，測繪學(xué)報，35(1) :83-89, 2006.[9]孫文彬，趙學(xué)勝，基于QTM格網(wǎng)的空間數(shù)據(jù)無縫層次建模，中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報，37(5) :675-679, 2008.[10]靳海亮，基于四叉樹結(jié)構(gòu)的大規(guī)模地形生成算法，遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)28 (4) : 546-549，2009.[11]崔馬軍，趙學(xué)勝，球面退化四叉樹格網(wǎng)的剖分及變形分析，地理與地理信息科學(xué)，23(6) :23-25, 2007，[12]Plaxton, C. G. , R. Rajaraman, Fast fault-tolerant concurrent accessto shared objects, In Proceedings of the IEEE Symposium on Foundations ofComputer Science,570-579,1996.[13]Malkhi, D. , M. Naor, D. Ratajcak, Viceroy:A scalable and dynamicemulation of the butterfly, In Proceedings of the ACM Sympo sium on Principlesof Distributed Computing (PODC), I 83-1 92, 2002.[14]Manku G. S. , M. Bawa, P. Raghavan, Symphony:Distributed hashing in asmall world, In Proceedings of the 4th USENIX Symposium on Internet Technologiesand Systems, USITS, 2003.[15]Maymounkov P. , D. Mazires, Kademlia:A peer-to-peerinformation systems based on the XOR metric. In: Proceedings ofIPTPS, Cambridge, USA, pp. 53-65，M ar. 2002，
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[37] Hu S. Y. , T. H. Huang, S. C. Chang, et al. , FLoD : A FrameworkforPeer-to-Peer 3D Streaming, In The 27th Conference on Computer Communications(IEEE INFOCOM ‘08) ,2008.本發(fā)明設(shè)計了一種虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法，以解決當虛擬世界的范圍擴大到地球級別，在對虛擬世界中地理對象進行編碼時所出現(xiàn)的一系列新的問題，包括(I)全球地理位置布局復(fù)雜，基于拓撲的傳統(tǒng)GIS空間劃分方式難以滿足需求；(2)全球規(guī)模虛擬世界中地理對象數(shù)目眾多、且用戶化身狀態(tài)變化頻繁、行為無法預(yù)測。這些都導(dǎo)致虛擬世界中虛擬位置與現(xiàn)實地理位置映射時難以匹配準確。如圖I所示，一實施方式的虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法，包括如下步驟步驟SI，采用基于球面均勻分割的區(qū)域四叉樹法對地球表面空間進行多次劃分。本方法所需原始數(shù)據(jù)包括矢量數(shù)據(jù)、高程數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、三維模型網(wǎng)格數(shù)據(jù)、三維模型紋理數(shù)據(jù)。對矢量數(shù)據(jù)、高程數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)采用基于均勻分割的區(qū)域四叉樹的劃分方式劃分；對三維模型網(wǎng)格數(shù)據(jù)、三維模型紋理數(shù)據(jù)采用基于對象節(jié)點的方式劃分。請參閱圖2、圖3和圖4，本方法對三維地球模型的地表構(gòu)建笛卡爾坐標系，并進行基于均勻分割區(qū)域四叉樹法的多尺度空間劃分，每一尺度級別以16位二進制Hash值保存，劃分8次后每塊數(shù)據(jù)可以表示為將8個尺度的Hash值依照逐漸劃分的順序由高位至低位組合而成的128位Hash值，作為其地理編碼，同各尺度標識進行映射。請參閱圖5、圖6，對數(shù)據(jù)進行基于均勻分割的區(qū)域四叉樹的方式多次逐層劃分后，采用二叉樹的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行存儲，完整區(qū)域為根節(jié)點，之后的每一次劃分結(jié)果都是前一次劃分的子節(jié)點。其中，第N次劃分的第M個子節(jié)點記為。圖5中黑點代表用戶節(jié)點。步驟S2，對地形與場景分塊和模型分別建立基于Hash明文編碼的索引。對于三維模型網(wǎng)絡(luò)與紋理數(shù)據(jù)，將其所在的前七次劃分地塊的Hash值依照逐漸劃分的順序由高位至低位組合而成的112位Hash值，三維模型本身以16位Hash值表示，兩相疊加，組合為128位Hash值，作為其虛擬地理編碼，并同各尺度標識和數(shù)據(jù)名稱相映射。將各類數(shù)據(jù)的地理編碼同其映射存入數(shù)據(jù)庫中的不同字段，并建立索引。步驟S3，虛擬世界中采用Hash明文的虛擬地理編碼對用戶化身索引。請參閱圖7，每個用戶化身登陸虛擬世界時記錄其登陸所在地塊的虛擬地理編碼，作為該節(jié)點當前地理編碼前128位，并以32位的二進制用戶ID為尾數(shù)，組成節(jié)點定位編碼。節(jié)點移動的過程中，當其移動至其他地塊，虛擬地理編碼變動，相應(yīng)的節(jié)點定位編碼也重新快速生成。同時，節(jié)點將重新計算同本地節(jié)點列表中各節(jié)點的邏輯距離，向邏輯距離最近的η個節(jié)點發(fā)送所需三維數(shù)據(jù)的虛擬地理編碼，每個在線的節(jié)點接收到信息后，不僅在本地搜索，同時也將該虛擬地理編碼信息向各自的本地節(jié)點列表中發(fā)送。由小世界理論可知，當依次方式遞歸6次時，基本上會找到所需要的數(shù)據(jù)，為保險起見，默認遞歸10次，并以遞歸次數(shù)作為節(jié)點的輻射范圍。當搜索到所需數(shù)據(jù)之后，將存在數(shù)據(jù)的節(jié)點加入至本地節(jié)點列表中，并依照DHT虛擬對等網(wǎng)絡(luò)的方式對數(shù)據(jù)進行多源傳輸。當節(jié)點退出網(wǎng)絡(luò)，其他節(jié)點向其定時發(fā)送的心跳信息不再接收響應(yīng)，該節(jié)點將被標識為離線，因此并不會對網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性造成影響?；贖ash明文編碼節(jié)點與數(shù)據(jù)索引的DHT結(jié)構(gòu)中節(jié)點動態(tài)添加、刪除、查找機制，實現(xiàn)P2P網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的動態(tài)添加、刪除、查找機制，數(shù)據(jù)的查找與分享方法；采用XOR算法快速計算節(jié)點間的哈希距離，以此方法實現(xiàn)其同現(xiàn)實世界客戶端地理位置的映射關(guān)系；以 Hash樹中異或距離判定節(jié)點興趣區(qū)域AOI的包容與相交策略；通過Hash 二叉樹的分裂實現(xiàn)節(jié)點鄰近列表的分布式存儲；通過用戶Hash ID與地理Hash明文的異或計算實現(xiàn)節(jié)點信譽機制的地理相關(guān)性。也可以解決物理就近選擇節(jié)點問題。步驟S4，將所有數(shù)據(jù)的Hash明文編碼索引依照劃分層次存入基于Hash明文編碼的數(shù)據(jù)索引數(shù)據(jù)庫。請參閱圖8和圖9，對每一個O < i ( 128，每個節(jié)點都保存有一些和自己距離范圍在區(qū)間(m指2的i次方到2的i+Ι次方)內(nèi)的一些節(jié)點信息，這些信息由一些(IPaddress, UDP port, Hash ID)數(shù)據(jù)列表構(gòu)成。每一個這樣的列表都稱之為一個Hash路由表，并且每個Hash路由表內(nèi)部信息存放位置是根據(jù)距離的空間順序排列，最近的放在頭部，最遠的放在尾部?；聿迦隺首先把b插入自己適當?shù)腍ash表中，然后對自己的節(jié)點ID執(zhí)行一次查找節(jié)點操作，然后更新自己的Hash表內(nèi)容。對自己鄰近節(jié)點由近及遠的逐步查詢，a完成了空的路由表信息的構(gòu)建，同時也把自己的信息發(fā)布到其他節(jié)點的Hash表中。每個節(jié)點的Hash表組織模型都表示為一顆二叉樹，葉子節(jié)點為Hash表，Hash表存放的是有相同ID前綴的化身信息，而這個前綴就是該Hash表在二叉樹中的位置。這樣，每個路由表就都覆蓋了 ID空間的一部分，全部路由表的信息加起來就覆蓋了整個128bit的ID空間，而且沒有重疊。以化身a為例，其Hash表組織模型的生成過程為a的Hash表組織模型為一個單個的Hash表，覆蓋了整個128bitID空間；遇到新的化身信息后，a會嘗試把新化身的信息，根據(jù)其前綴值插入到對應(yīng)的Hash表中①如果該Hash表沒有滿，則新化身直接插入其中；②如果Hash表已經(jīng)滿了，而且Hash表覆蓋范圍包含了化身a的ID，則把該Hash表分裂為兩個大小相同的新表，并對原Hash表內(nèi)的化身信息按照新的Hash表前綴值進行重新分配。步驟S5，通過節(jié)點Hash ID和XOR算法對節(jié)點進行查找。如圖10所示，為通過節(jié)點Hash ID對節(jié)點進行查找流程。假如用戶化身節(jié)點a要查找ID值為b的節(jié)點，按照如下遞歸操作步驟進行路由查找S5 I、計算至Ij b 的距離d(a, c)=a~c。
S52、從a的第[峋d]個路由表中取出α個節(jié)點的信息，同時進行節(jié)點查找操作。如果這個路由表中的信息少于α個，則從附近多個表中選擇距離最接近d的總共α個節(jié)點。S53、對接受到查詢操作的每個節(jié)點，如果發(fā)現(xiàn)自己就是b，則回答自己是最接近b的；否則測量自己和b的距離，并從自己對應(yīng)的路由表中選擇α個節(jié)點的信息給a。S54、a對新接受到的每個節(jié)點都再次執(zhí)行節(jié)點查找操作，此過程不斷重復(fù)執(zhí)行，直到每一個分支都有節(jié)點響應(yīng)自己是最接近b的。S55、通過上述查找操作，a得到了 α個最接近b的節(jié)點信息。圖I I為本模型對三維虛擬地球空間、P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)空間、真實地理空間三個空間 的映射不意圖。每個真實地理空間中的用戶節(jié)點在在三維虛擬地球空間中對應(yīng)一個用戶化身節(jié)點，在P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)空間中對應(yīng)一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點。其中，對于一個三維虛擬地球空間的用戶化身所對應(yīng)的P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)空間中的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點采用相同的Hash明文索引，并且采用異或算法進行邏輯距離d的計算。而該Hash明文索引是根據(jù)真實地理空間中的地球表面進行劃分得到，所以邏輯距離d的不同所產(chǎn)生的相對位置，恰好是真實地理空間中的相對位置。由這種地理位置映射的特性，稱本模型為映射模型。本發(fā)明還提供一種虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索系統(tǒng)，包括劃分模塊，采用基于球面均勻分割的區(qū)域四叉樹法對地球表面空間進行多次劃分；地理索引構(gòu)建模塊，用于對地形與場景分塊和模型分別建立基于Hash明文編碼的索引；用戶化身索引模塊，用于在虛擬世界中采用Hash明文的虛擬地理編碼對用戶化身索引；存儲模塊，用于將所有數(shù)據(jù)的Hash明文編碼索引依照劃分層次存入基于Hash明文編碼的數(shù)據(jù)索引數(shù)據(jù)庫；及查找模塊，用于通過節(jié)點Hash ID和XOR算法對節(jié)點進行查找。上述方法及系統(tǒng)的有益效果如下構(gòu)建一個映射空間，將真實世界、虛擬地球與全球互聯(lián)網(wǎng)的空間劃分統(tǒng)一，從理論上解決面向全球虛擬世界的虛擬對等網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)命中率低、傳輸速度慢、海量用戶難以支持等問題。一、建立一套空間劃分與索引機制并抽象為數(shù)學(xué)模型，可以擴展至真實世界劃分、三維地球剖分、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并作為實現(xiàn)系統(tǒng)中的核心索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對三個空間各類對象進行映射?？朔斍癙2P覆蓋層大多為平面或者區(qū)域立體的局限性，采用覆蓋全球的球狀P2P覆蓋模型。設(shè)計基于Hash明文的編碼，用以索引用戶節(jié)點、用戶化身以及三維地球場景中的各類元素模型，實現(xiàn)了 P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)同現(xiàn)實世界中對象間相對位置的統(tǒng)一。并采用XOR算法計算哈希距離以比較邏輯距離，快速獲取最近節(jié)點列表。二、用戶在虛擬世界中的歸屬范圍劃分，與網(wǎng)絡(luò)模型劃分相對應(yīng)，使得一個用戶節(jié)點在希望獲取某塊區(qū)域的數(shù)據(jù)時，可以直連到同歸屬范圍劃分區(qū)域的用戶，進行多源傳輸和行為協(xié)同?？焖偎饕脩舻耐瑫r，提高了索引到的用戶攜帶所需數(shù)據(jù)的幾率。真實地理位置與網(wǎng)絡(luò)模型對應(yīng)，提高了數(shù)據(jù)在線的幾率。如訪問發(fā)達地區(qū)的幾率更高，對其數(shù)據(jù)需求較多，而發(fā)達地區(qū)用戶在線時間較長，提供數(shù)據(jù)共享的時間也較長。反之亦然。以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員 來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準。
權(quán)利要求
1.一種虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法，其特征在于，包括如下步驟 采用基于球面均勻分割的區(qū)域四叉樹法對虛擬地球表面空間進行多次劃分； 對地形與場景分塊和模型分別建立基于Hash明文編碼的索引； 采用Hash明文的虛擬地理編碼對虛擬地球中的用戶化身索引； 將所有數(shù)據(jù)的Hash明文編碼索引依照劃分層次存入基于Hash明文編碼的索引數(shù)據(jù)庫；及 通過XOR算法對用戶化身的Hash ID計算邏輯距離，以獲得相對位置。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法，其特征在于，對虛擬地球的地表劃分8次，每一尺度級別以16位Hash保存，組合成128位Hash作為其虛擬地理編碼，對三維對象，將其所在前七次劃分地塊的Hash組合成112位Hash，三維對象本身以16位Hash作為編碼表示，疊加組合為128位Hash。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法，其特征在于，每個用戶化身登陸虛擬世界時記錄其登陸所在地塊的虛擬地理編碼，作為該化身當前虛擬地理編碼前128位，并以32位的二進制用戶ID為尾數(shù)，組成化身定位編碼，化身移動的過程中，當其移動至其他地塊，虛擬地理編碼和相應(yīng)的化身定位編碼重新更新。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法，其特征在于，通過XOR算法對節(jié)點Hash ID進行邏輯距離運算并查找的具體步驟為 假如用戶化身節(jié)點a要查找ID值為b的節(jié)點，按照如下遞歸操作步驟進行路由查找 計算至Ij b的距離d(a, c)=a"c ； 從a的第[kg d]個路由表中取出α個節(jié)點的信息，同時進行節(jié)點查找操作；如果這個路由表中的信息少于α個，則從附近多個表中選擇距離最接近d的總共α個節(jié)點； 對接受到查詢操作的每個節(jié)點，如果發(fā)現(xiàn)自己就是b，則回答自己是最接近b的；否則測量自己和b的距離，并從自己對應(yīng)的路由表中選擇α個節(jié)點的信息給a ； a對新接受到的每個節(jié)點都再次執(zhí)行節(jié)點查找操作，此過程不斷重復(fù)執(zhí)行，直到每一個分支都有節(jié)點響應(yīng)自己是最接近b的； 通過上述查找操作，a得到了 α個最接近b的節(jié)點信息。
5.一種虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索系統(tǒng)，其特征在于，包括 劃分模塊，采用基于球面均勻分割的區(qū)域四叉樹法對地球表面空間進行多次劃分； 地理索引構(gòu)建模塊，用于對地形與場景分塊和模型分別建立基于Hash明文編碼的索弓I ; 用戶化身索引模塊，用于在虛擬世界中采用Hash明文的虛擬地理編碼對用戶化身索弓I ; 存儲模塊，用于將所有數(shù)據(jù)的Hash明文編碼索引依照劃分層次存入基于Hash明文編碼的數(shù)據(jù)索引數(shù)據(jù)庫；及 查找模塊，用于通過XOR算法對節(jié)點Hash ID計算邏輯距離以進行查找。
全文摘要
一種虛擬地球用戶化身節(jié)點檢索方法，包括如下步驟采用基于球面均勻分割的區(qū)域四叉樹法對虛擬地球表面空間進行多次劃分；對地形與場景分塊和模型分別建立基于Hash明文編碼的索引；采用Hash明文的虛擬地理編碼對虛擬地球中用戶化身索引；將所有數(shù)據(jù)的Hash明文編碼索引依照劃分層次存入基于Hash明文編碼的索引數(shù)據(jù)庫；及通過節(jié)點Hash ID和XOR算法對節(jié)點進行查找。上述方法設(shè)計了基于Hash明文的編碼，用以索引用戶節(jié)點用、用戶化身以及三維地球場景中的各類元素模型，實現(xiàn)了P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)同現(xiàn)實地球中對象間相對位置的統(tǒng)一，并采用XOR算法計算用戶化身間的邏輯距離，以快速獲取最近節(jié)點列表。
文檔編號G06F17/30GK102930047SQ201210460648
公開日2013年2月13日 申請日期2012年11月15日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月15日
發(fā)明者呂智涵 申請人:中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院