CN102930047A - 虚拟地球用户化身节点检索方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种虚拟地球用户化身节点检索方法，包括如下步骤：采用基于球面均匀分割的区域四叉树法对虚拟地球表面空间进行多次划分；对地形与场景分块和模型分别建立基于Hash明文编码的索引；采用Hash明文的虚拟地理编码对虚拟地球中用户化身索引；将所有数据的Hash明文编码索引依照划分层次存入基于Hash明文编码的索引数据库；及通过节点Hash ID和XOR算法对节点进行查找。上述方法设计了基于Hash明文的编码，用以索引用户节点用、用户化身以及三维地球场景中的各类元素模型，实现了P2P覆盖网络同现实地球中对象间相对位置的统一，并采用XOR算法计算用户化身间的逻辑距离，以快速获取最近节点列表。

Description

虚拟地球用户化身节点检索方法及系统

技术领域

本发明涉及地理信息系统领域，特别是涉及一种虚拟地球用户化身节点检索方法及系统。

背景技术

虚拟技术的流行使得“虚拟”可与任何词连用。虚拟现实（VR）技术是对真实世界的映射，利用计算机模拟产生一个三维的虚拟空间。地理信息科学是在地理学、地图学、测量学和计算机科学等学科基础上发展起来的一门科学，基于其实现的软件实体称作地理信息系统（GIS）。虚拟地理信息系统(VRGIS)是地理信息系统与虚拟现实技术相结合的产物，它不仅具有传统GIS所具有的空间数据的存储、处理、查询和分析等功能，与VR技术的结合对界面友好性及交互直观性均有显著的改善。

随着本世纪初互联网络时代的来临，同Web结合的理论和实践显示出其前所未有的生机和活力，网络虚拟地理信息系统(WebVRGIS)成为这一趋势下的必然产物。它借助全球互联网的优势将VR-GIS应用到互联网上，在提供数据分享、协同漫游、GIS分析等功能的同时，更让整个“地球虚拟世界”在一个场景中显示。网络虚拟世界便是WebVRGIS的一个向多用户交互延伸的案例，在虚拟世界中，每个用户都有一个虚拟角色化身，与真实环境相映射的虚拟世界、方便快捷的信息共享等让每个虚拟角色完全不受时域空域的界限协同娱乐或者工作。虚拟世界中用户数量的急速增加及人们对新事物探求欲的提升，促使虚拟世界的区域逐渐由城市向地球级别扩展。虚拟地球——是虚拟世界在最宏观尺度的实现，是对现实环境的真实映射，功能涉及：海量用户协同交互、海量虚拟世界数据共享、全球真实地理位置映射等。

然而，当虚拟世界的范围扩大到地球级别，新的问题随之出现。例如：（1）全球地理位置错综复杂，基于拓扑的传统GIS空间划分方式难以满足需求；（2）全球虚拟世界数据量相当庞大，无法一次性在设备内外存中调入；（3）全球规模网络用户节点数目众多、变化频繁、虚拟化身行为无法预测。

对于以上三个问题，通常解决方案如下：为了有效进行GIS空间划分即地理区域划分，常用方法有人们熟知的经纬度区域划分模型和地图投影划分模型，以及地理信息系统中用到的泰森多边形区域划分等方法。对于全球虚拟世界庞大的数据量，通常归结为“全球空间数据剖分模型”的问题，三维空间中地球模型划分方法包括传统的“格网划分”，“G2PS模型”等，地球模型的合理划分和组织将有效减少虚拟世界数据量的问题，并对用户在虚拟地球中的化身以合适手段索引的问题。该问题与硬件水平相关度较大，比较好的解决办法是使用服务器集群[1]技术。如Google公司的Google Earth的地形与影像数据库早在2007年就含有70T的数据，由Google建立的庞大的“云存储”服务器集群支持。林登公司的“Second Life”利用每台计算机资源模拟90平方米虚拟世界，现在已经有超过5000台服务器在运行中。

在实践中，首先“地理区域划分”及“全球空间数据剖分模型”有效性和可行性亟待提高，其次支持类似“云存储计算”的全球规模网络对硬件的较高要求加上维护费用足以让各种机构望而却步。与此同时，现有的数据分布式网络算法中以基于DHT算法的虚拟对等网络（P2P）为主，其用户ID多是基于逻辑距离，但是和其实际所处地理位置毫无关联，和网络地址如IP更是没有直接或间接关系，导致用户ID与用户虚拟化身的潜在联系并未得到充分运用。基于逻辑距离固然可以减少对用户的索引时间，但虚拟化身的行为交互和数据交互时跨区域、跨国家的带宽浪费和流量拥塞已成为一个不容忽视的问题。

发明内容

基于此，提供一种查找速度较快的虚拟地球用户化身节点检索方法和系统。

一种虚拟地球用户化身节点检索方法，包括如下步骤：

采用基于球面均匀分割的区域四叉树法对地球表面空间进行多次划分；

对地形与场景分块和模型分别建立基于Hash明文编码的索引；

虚拟世界中采用Hash明文的虚拟地理编码对用户化身索引；

将所有数据的Hash明文编码索引依照划分层次存入基于Hash明文编码的数据索引数据库；及

通过XOR算法对节点Hash ID运算逻辑距离进行比较以查找。

在其中一个实施例中，对地表划分8次，每一尺度级别以1 6位Hash保存，组合成128位Hash作为其虚拟地理编码，对三维对象，将其所在前七次划分地块的Hash组合成112位Hash，三维对象本身以16位Hash作为编码表示，叠加组合为128位Hash。

在其中一个实施例中，每个用户化身登陆虚拟世界时记录其登陆所在地块的虚拟地理编码，作为该化身当前虚拟地理编码前128位，并以32位的二进制用户ID为尾数，组成化身定位编码。化身移动的过程中，当其移动至其他地块，虚拟地理编码和相应的化身定位编码重新更新。

在其中一个实施例中，通过节点Hash ID和XOR算法对节点进行查找的具体步骤为：

假如用户化身节点a要查找ID值为b的节点，按照如下递归操作步骤进行路由查找：

计算到 b的距离：d(a,c)=a^c；

从a的第[㏒ d]个路由表中取出α个节点的信息，同时进行节点查找操作；如果这个路由表中的信息少于α个，则从附近多个表中选择距离最接近d的总共α个节点；

对接受到查询操作的每个节点，如果发现自己就是b，则回答自己是最接近b的；否则测量自己和b的距离，并从自己对应的路由表中选择α个节点的信息给a；

a对新接受到的每个节点都再次执行节点查找操作，此过程不断重复执行，直到每一个分支都有节点响应自己是最接近b的；

通过上述查找操作，a得到了α个最接近b的节点信息。

一种虚拟地球用户化身节点检索系统，包括：

划分模块，采用基于球面均匀分割的区域四叉树法对地球表面空间进行多次划分；

地理索引构建模块，用于对地形与场景分块和模型分别建立基于Hash明文编码的索引；

用户化身索引模块，用于在虚拟世界中采用Hash明文的虚拟地理编码对用户化身索引；

存储模块，用于将所有数据的Hash明文编码索引依照划分层次存入基于Hash明文编码的数据索引数据库；及

查找模块，用于通过节点Hash ID和XOR算法对节点进行查找。

上述方法设计了基于Hash明文的编码，用以索引用户节点用、用户化身以及虚拟地球场景中的各类元素模型，实现了P2P覆盖网络节点同现实世界中对象间与虚拟地球中化身的相对位置的统一，并采用XOR算法计算哈希距离以比较逻辑距离，快速获取最近节点列表。

附图说明

图1为一实施方式的虚拟地球用户化身节点检索方法流程图；

图2表示地球表面建立笛卡尔坐标系与划分方式；

图3表示图1所示地球表面分别采用90度划分，45度划分，22.5度划分；

图4为三维地球地表的四叉树分块图示；

图5表示空间剖分方法；

图6表示Hash索引二叉树数据结构；

图7为面向虚拟地理环境的Hash虚拟对等网络架构示意图；

图8为Hash数据编码路由表结构图；

图9表示散列虚拟地理编码数据结构;

图10表示通过节点Hash ID对节点进行查找的过程；

图11为三维虚拟地球空间、P2P覆盖网络空间、真实地理空间三个空间的映射示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

综合以上考虑，本发明提出一种新颖的空间划分方式，基于Hash明文对全球地理环境模型进行编码映射，使其可以同时适用于真实世界、虚拟世界、网络结构的划分，作为网络虚拟世界这个重叠世界的空间划分方式。该方案将分别属于地理信息科学、虚拟现实、虚拟对等网络三个子学科的问题合理结合，如果得以普及，可将“地球虚拟世界”进行推广，提供全球用户以三维化身在虚拟现实环境中交流的平台，可以为科学研究工作提供良好的数据分享手段和协同工作途径。

本发明拟对全球空间数据模型剖分后，借助Hash明文编码作为全球虚拟世界中的空间数据分块的索引以及节点的地理位置标识和索引，将参与其中的各节点组织成为全球范围的虚拟对等网络。对全球剖分模型与虚拟对等网络模型分别进行国内外现状分析。

（一）地球规模虚拟世界剖分模型

地球规模虚拟世界的地形为球状。全球空间数据剖分模型方法包括:传统的“格网划分”和“全球空间剖分模型（G2PS模型）”[2]。“传统格网划分”在表达局部信息时基本满足应用需要,但若直接应用于处理大范围(甚至全球)空间问题,不可避免地导致空间数据的不连续(重叠和断裂)和较大的空间变形。其他格网剖分系统[3-6]在不同领域具有优势,是管理海量数据的有效途径。“G2PS”模型包括了“柏拉图立体球面剖分”[7]，“Voronoi球面剖分模型”[7][8]，“QTM”[9]等。“G2PS”模型在管理全球、多层次和海量的空间数据具有优势。球表纹理划分模型包括“均匀分割四叉树模型”、“重叠四叉树模型”等[10][11],既具有经纬度格网结构简单的特征，又具有QTM几何变形稳定等优点。Google Earth采用的基于网络clipmap切割方式也已经在到软件中实现。已实现的球体包括Google Earth，NASAWorld Wind，Microsoft Virtual Earth等。然而，现有球面剖分模型并未同P2P网络覆盖模型映射，因此无法利用全球规模参与用户的资源，达到最高的数据调度成功率与网络中空闲硬件的利用率。

（二）虚拟对等网络划分模型

虚拟对等网络即P2P网络，分为以下四种结构：集中式、分布式非结构化、分布式结构化（DHT）、混合式。从发现算法效率、可扩展性、可靠性、可维护性等评判标准综合来看，其中以DHT（Distributed Hash Table，分布式哈希表）即分布式结构化的P2P系统最为理想。因此，基于DHT的结构化定位模型成为P2P领域的研究趋势。典型的DHT结构模型包括：Plaxton-Rajaraman design[12]，Viceroy[13]，Symphony[14]，Kademlia[15]，CAN[16]，Bamboo[17]，Pastry[18]，Cycloid[19]，Chord[20]，Tapestry[21]等。在众多DHT模型中，无论从路由复杂度、实现难度、算法扩展性还是容错性、负载平衡性等来看Kademlia协议综合占优，这些优势使其成为现在基于DHT的对等网络中应用最为广泛，原理和实现最为实用、简洁的一种搜索算法。Kademlia协议优势主要包括以下三点：新颖的异或运算拓扑结构简化了网络节点的定位算法、同步消息的定时发送实现灵活处理查询信息提高查询速度、节点间消息的即时更新提高了系统的稳定性。但与此同时，该协议的缺陷也是显而易见，首先是不支持语义搜索，其次是用户哈希（即用户ID）是随机生成，跟用户时间空间信息毫无关联，会造成文件传输时跨地域、跨国家的网络带宽浪费。而对此两点弊端，均不会影响对虚拟数据的分享。由于在虚拟世界数据的发布和传输过程中，必须精确搜索单一文件，恰恰无需语义搜索，因此对我们的模型构建没有影响。用户哈希与空间无关的问题，我们提出了基于Hash明文的编码映射，使得用户哈希和其所处地理位置哈希紧密关联，既保证Kademlia协议基于哈希的快速索引机制的实现又防止对网络带宽的无端占用。然而Kademlia协议的异或运算仅仅实现时间相近原则而快速搜索到数据，对三维虚拟世界的空间数据查找却未作任何优化。以基于Hash明文的编码对划分后的地物模型索引，并通过XOR算法进行最优搜索的算法流程，是本发明研究的切入点。

此外，虚拟对等网络模型还涉及的问题包括拓扑一致性、Qos问题、信息发布有效性、智能资源索引等。其中后两点是近两年P2P网络中研究的热点。如法国Moritz Steiner[22]等人提出的DHT网络中用户ID改变对信息发布有效性的影响，  美国Arkansas大学的Haiying Shen[23]提出的智能资源索引(PIRD:P2P-based Intelligent Resource Discovery)等。

就国内的P2P技术发展现状来看，北京交通大学的张宏科、中国民航大学张宇翔等人对P2P面临的churn问题研究进行了综述，总结出解决churn问题的主要步骤以及未来可能的研究方向[24]；清华大学的邓纬民等人针对云计算进行了综述，介绍了当前云计算所采用的技术、剖析其背后的技术含义以及当前云计算参与企业所采用的云计算实现方案等[25]，邓纬民又与杨广文等人对基于P2P的Web搜索的各项关键技术的研究现状做了总结，以期进一步研究[26]；清华大学的杨士强等人介绍了一种用于大规模视频直播的P2P网络系统模型Gridmedia[27]；中国科学院计算机网络信息中心的阎保平等人建立并行下载模型，并基于这一模型，分析并提出最优机制[28]；国防科技大学的吴泉源、周斌等人借鉴人际网络中的信任关系提出了一种基于节点反馈可信度的分布式P2P全局信任模型[29]；国防科技大学计算机学院朱桂明、金士尧与国防科技大学信息系统与管理学院郭得科等人提出了一种具有较高效率的基于熟人关系的增量式P2P搜索算法IPSBSAR[30]；北京大学的代亚非等人综述了P2P存储系统及数据持久存储相关技术的研究现状[31]；东北大学的张霞、刘积仁等人提出一种新的P2P环境下的多粒度信任模型[32]；

由上述现状可知，由于P2P对网络数据调度效率的提升非常显著，而且适应了网络用户数量庞大的现状，因此国内外对P2P覆盖网络模型的研究持续发展。然而在国内仍未有面向虚拟世界数据分享的基于空间划分的P2P覆盖网络模型研究，国外也未曾有将全球剖分模型与P2P网络覆盖模型相映射的前例。

通过对国内外研究工作的深入分析，并结合我们在P2P网络虚拟地理环境中的研究实践中发现的问题，认为在下面几点有值得研究的地方：

（1）应该研究一种支持海量的、精细的真实地球环境模型的空间划分与索引方式，与真实地理位置相映射，并增强逼真度，满足对三维数据的深层次规划需求。法国IRISA、法国电信与巴黎第六大学合作研制了一套基于Voronoi图理论空间划分的P2P模型[33]，用于非常庞大的城市三维场景传输，并计划在未来用于网络游戏。然而其支持流式传输的三维场景索引结构PBTree[34]面向于2.5维数据，即由带有高度属性的二维矢量数据挤压出的三维模型，并不支持精细的真实模型，对于深层次规划需求并不适用。法国EURECOM的研究人员将KAD网络模型结合到虚拟世界的数学模型中[35]，并以Secondlife为框架进行了测试[36]，但仍以Secondlife原有数据划分和组织方式为核心模型，并未引入空间划分和真实世界映射的先进理论。

（2）应该研究基于空间划分的分布式哈希散列结构虚拟对等网络的索引结构，提高稳定性与数据命中率。分布式网络中对结点频繁加入退出会造成大量的网络波动（Churn），这对整体分布式网络架构的健壮性提出了更高的要求。如中国台湾中央大学也研制了一套基于Voronoi图理论空间划分的P2P模型Flod[37]，然而基于空间划分理论的P2P模型时刻处于动态，而且不是分布式存储用户列表，因此每次用户移动都会引发整个用户列表的遍历，需消耗大量计算机运算性能，在现有硬件条件下无法扩展至全球领域。而面向全球范围的空间划分，基础地理环境处于相对静止状态，因此，采用预划分方式进行提前处理，可以一次性将地块进行彻底划分，无需在节点移动过程中时刻变换划分区域，极大提高了系统运行的实时性。而采用基于空间划分的分布式哈希散列结构存储和索引可以实现分布式资源检索，达到负载均衡的要求，也提高了检索效率与数据命中率。

（3）应该研究如何创建一套能够同时适用于真实世界、全球虚拟世界、全球网络结构的空间划分模型，可以将地理地址、网络地址、用户身份标识三者有机耦合，对用户化身有效索引。通常的研究，空间数据剖分模型、虚拟对等网络都是作为独立的分支进行研究，将虚拟对等网络架构用于虚拟世界场景数据的分享，同时将虚拟世界地理信息和真实用户信息关联，将为有效解决模型精度低、数据量庞大、多用户交互延迟、网络带宽浪费等问题给出优化配置解决方案。

参考文献

[1]Anderson T.E.,D.E.Culler,D.A.Patterson,et al.A case for NOW(Networks ofWorkstations),IEEE Micro,15(1):54--64,February 1995.

[2]宋树华,程承旗,关丽等,全球空间数据剖分模型分析,地理与地理信息科学,24（4）:11-1 5,2008.

[3]孙文彬,赵学胜,高彦丽等,球面似均匀格网的剖分方法及特征分析,地理与地理信息科学，25 1:53-56.

[4]贲进,童晓冲,张衡等,一种通用球面等积离散网格生成算法,测绘学院学报,22（4）:252-258,2005.

[5]蒋泽,刘湘梅,邵建兴等,球体散射场计算前置处理中的球面剖分算法,计算机工程与应用，45（19）:213-216,2009.

[6]陈述彭,陈秋晓,周成虎,网格地图与网格计算,测绘科学,27(4):1-7,2002.

[7]贲进,童晓冲,张衡等,基于六边形网格的球面Voronoi图生成算法,测绘科学技术学报,23(5):328-330,2006.

[8]童晓冲,贲进,张永生,不同集合的球面矢量Voronoi图生成算法,测绘学报,35(1):83-89,2006.

[9]孙文彬,赵学胜,基于QTM格网的空间数据无缝层次建模,中国矿业大学学报,37(5):675-679,2008.

[10]靳海亮,基于四叉树结构的大规模地形生成算法,辽宁工程技术大学学报(自然科学版)28(4):546-549,2009.

[11]崔马军,赵学胜,球面退化四叉树格网的剖分及变形分析,地理与地理信息科学,23(6):23-25,2007,

[12]Plaxton,C.G.,R.Rajaraman,Fast fault-tolerant concurrent access to sharedobjects,  In Proceedings of the IEEE  Symposium on Foundations of ComputerScience,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 Principles ofDistributed Computing(PODC),1 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-peer informationsystems based on the XOR metric.In:Proceedings of IPTPS,Cambridge,USA,pp.53-65,M ar.2002,

[16]Ratnasamy S.,P. Francis,M.Handley,et al.,A scalable content-addressablenetwork,in:Proc.ofACM SIGCOMM(San Diego,CA),pp.161-172,August.200 1.

[17]Rhea S.,D.Geels,T.Roscoe,et al.,Handling churn in a DHT， in:Proc.ofthe USENIX Annual Technical Conference,2004.

[18]Rowstron A.,P.Druschel,Pastry:Scalable,decentralized object locationand routingfor large-scale peer-to-peer systems,in:Proc.of Middleware,329_3 50,2001.

[19]Shen H.,C.Xu,G. Chen,Cycloid:A scalable constant-degree P2P overlaynetwork,Performance Evaluation,63,195-216,2006.

[20]Stoica I.,R.Morris,D.Karger,et al.,Chord:A scalable peer-to-peer lookupprotocolfor internet applications,In Proceedings of ACM SIGCOMM,TON,1,pp.17-32,2003.

[21]Zhao B.Y.,J.Kubiatowicz,D.J.Anthony et al.,Tapestry:An infrastructurefor fault-tolerant wide-area location and routing, Computer Science Division,University ofCalifornia,Berkeley,J-SAC,12,pp.41-53,2004.

[22]Steiner M.,T.Najj ary,E.W.Biersack,Long Term Study of Peer Behaviorin the KAD DHT,IEEE/ACM Transactions on Networking,vol.1 7,no.6,2009.

[23] Shen H.,A P2P-based intelligent resource discoverymechanism inInternet-based distributed systems,J.Parallel Distrib.Comput.,69,1 97-209,2009.

[24]张宇翔,杨冬,张宏科,P2P网络中Churn问题研究,软件学报,20,1362-1376,2009.

[25]陈康,郑纬民,云计算:系统实例与研究现状,软件学报,20,1337-1348,2009.

[26]方启明,杨广文,武永卫等,基于P2P的Web搜索技术,软件学报,19,2706-2719,2008.

[27]罗建光,张萌,赵黎等,基于P2P网络的大规模视频直播系统,软件学报,1 8,391-399,2007.

[28]王正,罗万明,阎保平,并行下载最优机制,软件学报,20,2255-2268,2009.

[29]胡建理,吴泉源,周斌,刘家红,一种基于反馈可信度的分布式P2P信任模型,软件学报,20,2885-2898,2009.

[30]朱桂明,金士尧,郭得科,IPSBSAR:一种基于熟人关系的增量式P2P搜索算法,软件学报,8,1260-1269,2009.

[31]田敬,代亚非,P2P持久存储研究,软件学报,18,1379-1399,2007.

[32]张骞,张霞,文学志等,Peer-to-Peer环境下多粒度Trust模型构造,软件学报,17,96-107,2006.

[33]Cavagna R.,C.Bouville,J.Royan,P2P Networkfor verylarge virtualenvironment,Proceedings of the ACM symposium on Virtual reality software andtechnology,269-276,2006.

[34]Royan J.,C.Bouville,P. Gioia,PBTree-A new progressive andhierarchical representationfor network-based navigation in densely built urbanenvironments,Annales desTélécommunications,60,1 3 94-1 42 1,2005.

[35]M.Varvello,E.Biersack,and C.Diot.A networked virtual environment overKAD.In Proc.ACM CoNEXT conference(CoNEXT),pages 1-2,New York,NY,USA,December 2007.

[36]M.Varvello,C.Diot,and E.W.Biersack.P2P Second Life:experimentalvalidation using Kad.  In Infocom 2009, 2 8th IEEE  Conference  on ComputerCommunications,pages 19-25,Rio de Janeiro,Brazil,April 2009.

[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.

本发明设计了一种虚拟地球用户化身节点检索方法，以解决当虚拟世界的范围扩大到地球级别，在对虚拟世界中地理对象进行编码时所出现的一系列新的问题，包括：（1）全球地理位置布局复杂，基于拓扑的传统GIS空间划分方式难以满足需求；（2）全球规模虚拟世界中地理对象数目众多、且用户化身状态变化频繁、行为无法预测。这些都导致虚拟世界中虚拟位置与现实地理位置映射时难以匹配准确。

如图1所示，一实施方式的虚拟地球用户化身节点检索方法，包括如下步骤：

步骤S1，采用基于球面均匀分割的区域四叉树法对地球表面空间进行多次划分。

本方法所需原始数据包括矢量数据、高程数据、影像数据、三维模型网格数据、三维模型纹理数据。对矢量数据、高程数据、影像数据采用基于均匀分割的区域四叉树的划分方式划分；对三维模型网格数据、三维模型纹理数据采用基于对象节点的方式划分。

请参阅图2、图3和图4，本方法对三维地球模型的地表构建笛卡尔坐标系，并进行基于均匀分割区域四叉树法的多尺度空间划分，每一尺度级别以16位二进制Hash值保存，划分8次后每块数据可以表示为将8个尺度的Hash值依照逐渐划分的顺序由高位至低位组合而成的128位Hash值，作为其地理编码，同各尺度标识进行映射。

请参阅图5、图6，对数据进行基于均匀分割的区域四叉树的方式多次逐层划分后，采用二叉树的基本数据结构进行存储，完整区域为根节点，之后的每一次划分结果都是前一次划分的子节点。其中，第N次划分的第M个子节点记为：

图5中黑点代表用户节点。

步骤S2，对地形与场景分块和模型分别建立基于Hash明文编码的索引。

对于三维模型网络与纹理数据，将其所在的前七次划分地块的Hash值依照逐渐划分的顺序由高位至低位组合而成的112位Hash值，三维模型本身以16位Hash值表示，两相叠加，组合为128位Hash值，作为其虚拟地理编码，并同各尺度标识和数据名称相映射。将各类数据的地理编码同其映射存入数据库中的不同字段，并建立索引。

步骤S3，虚拟世界中采用Hash明文的虚拟地理编码对用户化身索引。

请参阅图7，每个用户化身登陆虚拟世界时记录其登陆所在地块的虚拟地理编码，作为该节点当前地理编码前128位，并以32位的二进制用户ID为尾数，组成节点定位编码。

节点移动的过程中，当其移动至其他地块，虚拟地理编码变动，相应的节点定位编码也重新快速生成。同时，节点将重新计算同本地节点列表中各节点的逻辑距离，向逻辑距离最近的n个节点发送所需三维数据的虚拟地理编码，每个在线的节点接收到信息后，不仅在本地搜索，同时也将该虚拟地理编码信息向各自的本地节点列表中发送。由小世界理论可知，当依次方式递归6次时，基本上会找到所需要的数据，为保险起见，默认递归10次，并以递归次数作为节点的辐射范围。

当搜索到所需数据之后，将存在数据的节点加入至本地节点列表中，并依照DHT虚拟对等网络的方式对数据进行多源传输。当节点退出网络，其他节点向其定时发送的心跳信息不再接收响应，该节点将被标识为离线，因此并不会对网络的稳定性造成影响。

基于Hash明文编码节点与数据索引的DHT结构中节点动态添加、删除、查找机制，实现P2P网络中节点的动态添加、删除、查找机制，数据的查找与分享方法；采用XOR算法快速计算节点间的哈希距离，以此方法实现其同现实世界客户端地理位置的映射关系；以Hash树中异或距离判定节点兴趣区域AOI的包容与相交策略；通过Hash二叉树的分裂实现节点邻近列表的分布式存储；通过用户Hash ID与地理Hash明文的异或计算实现节点信誉机制的地理相关性。也可以解决物理就近选择节点问题。

步骤S4，将所有数据的Hash明文编码索引依照划分层次存入基于Hash明文编码的数据索引数据库。

请参阅图8和图9，对每一个0≤i≤128，每个节点都保存有一些和自己距离范围在区间(m指2的i次方到2的i+1次方)内的一些节点信息，这些信息由一些(IP address,UDP port,Hash ID)数据列表构成。每一个这样的列表都称之为一个Hash路由表，并且每个Hash路由表内部信息存放位置是根据距离的空间顺序排列，最近的放在头部，最远的放在尾部。

化身插入：a首先把b插入自己适当的Hash表中，然后对自己的节点ID执行一次查找节点操作，然后更新自己的Hash表内容。对自己邻近节点由近及远的逐步查询，a完成了空的路由表信息的构建，同时也把自己的信息发布到其他节点的Hash表中。

每个节点的Hash表组织模型都表示为一颗二叉树，叶子节点为Hash表，Hash表存放的是有相同ID前缀的化身信息，而这个前缀就是该Hash表在二叉树中的位置。这样，每个路由表就都覆盖了ID空间的一部分，全部路由表的信息加起来就覆盖了整个128bit的ID空间，而且没有重叠。

以化身a为例，其Hash表组织模型的生成过程为：a的Hash表组织模型为一个单个的Hash表，覆盖了整个128bitID空间；遇到新的化身信息后，a会尝试把新化身的信息，根据其前缀值插入到对应的Hash表中：①如果该Hash表没有满，则新化身直接插入其中；②如果Hash表已经满了，而且Hash表覆盖范围包含了化身a的ID，则把该Hash表分裂为两个大小相同的新表，并对原Hash表内的化身信息按照新的Hash表前缀值进行重新分配。

步骤S5，通过节点Hash ID和XOR算法对节点进行查找。

如图10所示，为通过节点Hash ID对节点进行查找流程。假如用户化身节点a要查找ID值为b的节点，按照如下递归操作步骤进行路由查找：

S5 1、计算到 b的距离：d(a,c)=a^c。

S52、从a的第[㏒ d]个路由表中取出α个节点的信息，同时进行节点查找操作。如果这个路由表中的信息少于α个，则从附近多个表中选择距离最接近d的总共α个节点。

S53、对接受到查询操作的每个节点，如果发现自己就是b，则回答自己是最接近b的；否则测量自己和b的距离，并从自己对应的路由表中选择α个节点的信息给a。

S54、a对新接受到的每个节点都再次执行节点查找操作，此过程不断重复执行，直到每一个分支都有节点响应自己是最接近b的。

S55、通过上述查找操作，a得到了α个最接近b的节点信息。

图1 1为本模型对三维虚拟地球空间、P2P覆盖网络空间、真实地理空间三个空间的映射示意图。

每个真实地理空间中的用户节点在在三维虚拟地球空间中对应一个用户化身节点，在P2P覆盖网络空间中对应一个网络节点。

其中，对于一个三维虚拟地球空间的用户化身所对应的P2P覆盖网络空间中的网络节点采用相同的Hash明文索引，并且采用异或算法进行逻辑距离d的计算。

而该Hash明文索引是根据真实地理空间中的地球表面进行划分得到，所以逻辑距离d的不同所产生的相对位置，恰好是真实地理空间中的相对位置。

由这种地理位置映射的特性，称本模型为映射模型。

本发明还提供一种虚拟地球用户化身节点检索系统，包括：

划分模块，采用基于球面均匀分割的区域四叉树法对地球表面空间进行多次划分；

地理索引构建模块，用于对地形与场景分块和模型分别建立基于Hash明文编码的索引；

用户化身索引模块，用于在虚拟世界中采用Hash明文的虚拟地理编码对用户化身索引；

存储模块，用于将所有数据的Hash明文编码索引依照划分层次存入基于Hash明文编码的数据索引数据库；及

查找模块，用于通过节点Hash ID和XOR算法对节点进行查找。

上述方法及系统的有益效果如下：

构建一个映射空间，将真实世界、虚拟地球与全球互联网的空间划分统一，从理论上解决面向全球虚拟世界的虚拟对等网络中数据命中率低、传输速度慢、海量用户难以支持等问题。

一、建立一套空间划分与索引机制并抽象为数学模型，可以扩展至真实世界划分、三维地球剖分、网络结构，并作为实现系统中的核心索引数据结构，对三个空间各类对象进行映射。克服当前P2P覆盖层大多为平面或者区域立体的局限性，采用覆盖全球的球状P2P覆盖模型。设计基于Hash明文的编码，用以索引用户节点、用户化身以及三维地球场景中的各类元素模型，实现了P2P覆盖网络同现实世界中对象间相对位置的统一。并采用XOR算法计算哈希距离以比较逻辑距离，快速获取最近节点列表。

二、用户在虚拟世界中的归属范围划分，与网络模型划分相对应，使得一个用户节点在希望获取某块区域的数据时，可以直连到同归属范围划分区域的用户，进行多源传输和行为协同。快速索引用户的同时，提高了索引到的用户携带所需数据的几率。

真实地理位置与网络模型对应，提高了数据在线的几率。如：访问发达地区的几率更高，对其数据需求较多，而发达地区用户在线时间较长，提供数据共享的时间也较长。反之亦然。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种虚拟地球用户化身节点检索方法，其特征在于，包括如下步骤：

采用基于球面均匀分割的区域四叉树法对虚拟地球表面空间进行多次划分；

对地形与场景分块和模型分别建立基于Hash明文编码的索引；

采用Hash明文的虚拟地理编码对虚拟地球中的用户化身索引；

将所有数据的Hash明文编码索引依照划分层次存入基于Hash明文编码的索引数据库；及

通过XOR算法对用户化身的Hash ID计算逻辑距离，以获得相对位置。

2.根据权利要求1所述的虚拟地球用户化身节点检索方法，其特征在于，对虚拟地球的地表划分8次，每一尺度级别以16位Hash保存，组合成128位Hash作为其虚拟地理编码，对三维对象，将其所在前七次划分地块的Hash组合成112位Hash，三维对象本身以16位Hash作为编码表示，叠加组合为128位Hash。

3.根据权利要求1所述的虚拟地球用户化身节点检索方法，其特征在于，每个用户化身登陆虚拟世界时记录其登陆所在地块的虚拟地理编码，作为该化身当前虚拟地理编码前128位，并以32位的二进制用户ID为尾数，组成化身定位编码，化身移动的过程中，当其移动至其他地块，虚拟地理编码和相应的化身定位编码重新更新。

4.根据权利要求1所述的虚拟地球用户化身节点检索方法，其特征在于，通过XOR算法对节点Hash ID进行逻辑距离运算并查找的具体步骤为：

假如用户化身节点a要查找ID值为b的节点，按照如下递归操作步骤进行路由查找：

计算到b的距离：d(a,c)=a^c；

从a的第[㏒d]个路由表中取出α个节点的信息，同时进行节点查找操作；如果这个路由表中的信息少于α个，则从附近多个表中选择距离最接近d的总共α个节点；

对接受到查询操作的每个节点，如果发现自己就是b，则回答自己是最接近b的；否则测量自己和b的距离，并从自己对应的路由表中选择α个节点的信息给a；

a对新接受到的每个节点都再次执行节点查找操作，此过程不断重复执行，直到每一个分支都有节点响应自己是最接近b的；

通过上述查找操作，a得到了α个最接近b的节点信息。

5.一种虚拟地球用户化身节点检索系统，其特征在于，包括：

划分模块，采用基于球面均匀分割的区域四叉树法对地球表面空间进行多次划分；

地理索引构建模块，用于对地形与场景分块和模型分别建立基于Hash明文编码的索引；

用户化身索引模块，用于在虚拟世界中采用Hash明文的虚拟地理编码对用户化身索引；

存储模块，用于将所有数据的Hash明文编码索引依照划分层次存入基于Hash明文编码的数据索引数据库；及

查找模块，用于通过XOR算法对节点Hash ID计算逻辑距离以进行查找。

Images