随着分布式交互仿真技术的发展和系统规模的增大，仿真系统的负载平衡问题显得越来越重要。在以往基于HLA(High Level Architecture)的分布式仿真系统中，只是根据物理模型或数学模型创建联邦和联邦成员，存在着严重的负载分配不均问题；在仿真系统运行过程中，HLA没有负载平衡机制，其接口规则中也没有提出负载平衡的概念；现有开发的RTI软件中(如本文所采用的MAK RTI)也没有提供负载平衡服务。 本文针对大规模分布式交互仿真系统的开发需求，基于MAK／RTI深入研究了分布式仿真系统的负载平衡技术，并在本单位正在开发的分布式虚拟靶试系统得到验证和应用。 论文首先简要介绍分布式仿真中的负载平衡，对分布式虚拟靶试系统进行概述，随后分析了靶试系统中负载平衡机制的设计原则，详细设计了负载平衡系统的体系结构。 论文针对靶试系统中负载平衡的负载监测、负载迁移和迁移策略等三个方面开展了重点研究。 针对分布式虚拟靶试系统体系结构复杂、所需节点多、传输数据量大和负载信息多样等特点，将神经网络思想引入到靶试仿真系统的负载监测中，采用LMBP算法，实现了对负载信息的有效监测和处理。 与以往的研究不同，在负载迁移阶段采取“推”模式的属性所有权转移方式，并提出加入节点检测机制的方法解决负载迁移过程中出现的问题；针对迁移实体信息获取困难的问题，借鉴VR-Link中对象管理器的思想，设计了“实体属性管理器”进行解决；为了简化靶试系统中的迁移信息传输，提出了“信箱传输”的信息传递方式。 论文分析了负载平衡中的迁移策略，设计加入节点检测机制的迁移决策系统，并设计了局部和全局两种迁移协议。 论文最后实现了负载平衡机制，对所开发的负载平衡系统进行性能测试、分析和评价，并比较引入负载平衡机制前后靶试系统的性能。 结果表明，采用负载平衡机制的靶试系统运行可靠稳定，比没有采用负载平衡机制的系统性能有明显提高，具有更好的可扩展性和互操作性。由于本文实现的负载平衡机制是基于HLA技术进行的研究，具有一定的通用性，研究结果对建立大规模分布式仿真系统有一定的借鉴和参考价值。