高层体系结构(High Level Architecture,简称HLA)于2000年9月被IEEE确定为1516标准,并已经成为国际上分布式仿真的通用标准。通过运行支撑环境RTI提供通用的、相对独立的支撑服务程序,能够很好的促进互操作性和可重用性。近年来,HLA在高新武器的效能仿真、军事演习等军事仿真领域的应用日益广泛,数据收集也在其中扮演着非常重要的角色。数据收集系统作为基于HLA的仿真系统的重要组成部分,收集并存储仿真运行过程中的所有数据,在仿真中实时或仿真完成后为仿真参与者提供关于仿真的各种信息,是定量分析和可信性评估的重要基础。本文首先阐述了课题的背景、目的和意义,对HLA仿真技术的发展及基于HLA的数据收集技术的国内外研究现状进行了综合说明,并给出了本文的组织结构。其次,概述了HLA的规范和一些基本概念,分析了HLA中数据收集的难点、基于HLA的数据收集的一般实现形式及其优缺点,研究并提出了数据收集系统的需求。再次,针对所提出的数据收集系统的需求,提出并实现了一种基于智能任务调度的分布式数据收集方案。该方案采用一种基于动态负载平衡的TOPSIS多属性决策算法来实现系统的协调决策过程,并应用熵法求解该算法中各属性的权值。利用该方案设计、开发了基于HLA的数据收集系统HIT-DCS,实现了分布式数据收集,在线数据整合、查询和分析等功能。讨论了该系统实现过程中的一些关键技术。最后,设计了一个基于HLA的仿真实验,对所实现的分布式数据收集系统进行应用测试,并通过与集中式数据收集系统的测试结果对比证明了该数据收集系统在大规模仿真中的优势。