Адаптивне прогнозування руху повітряного судна з елементами вірту- альної реальності
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.53.12141Ключові слова:
Графічний процесор, багатопоточність, стан об'єкта, aдаптивна система управління рухом, вейвлет-аналіз, реплікація, паралельні обчислення.Анотація
Розглянуто адаптивний метод прогнозування стану повітряного судна, який за допомогою управління динамікою об'єкта дозволяє знизити навантаження на розподілену мережу віртуальної реальності (із узгодженням даних), одночасно підвищуючи точність прогнозування стану об'єктів. Підхід до високорівневої протокольної взаємодії дозволив організувати міжпроцесорну комунікаційну мережу на більш високому логічному рівні з меншим навантаженням на мережу, підтримуючи обмін повідомленнями змінної довжини і вбудований механізм керування реплікацією даних на основі принципу «вибору узгодженості». Метод розвивається для досягнення кращого прогнозування повороту об'єкта і корекції траєкторії руху повітряного судна.Посилання
W. Сai, “An auto-adaptive dead reckoning algrithm for distributed interactive simulation,” Proceedings of the Thirteenth Workshop on Parallel and Distributed Simulation, 1999, pp. 82–89.
T.P. Duncan and D. Gracanin, “Pre-reckoning algo-rithm for distributed virtual environments,” Proceed-ings of the 2003 Winter Simulation Conference. IEEE Press, U.S.A., 2003, pp. 1086–1093.
S. Singhal, M. Zyda, “Networked Virtual Environ-ments: Design and Implementation,” USA, Addison Wesley, 2008.
K. Mieloszyk, B. Wiszniewski, “Component Based Flight Simulation in DIS Systems,” Distributed and Parallel Systems, Springer, Netherlands, vol. 777, 2005, pp. 173–181.
B. Miranda, “A taxonomy for the design and evalua-tion of Networked Virtual Environments: its applica-tion to collaborative design,” International Journal on Interactive Design and Manufacturing, Springer Paris, 2011, pp. 1–66.
Parallel computing CUDA. [Online]. – Available:http://www.nvidia.com.ua/object/cuda-parallel-computing-ru.html.
Andrew Kerr, Gregory Diamos, and Sudhakar Yala-manchili, “A Characterization and Analysis of PTX Kernels,” Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia, 2013, pp. 1–10.
##submission.downloads##
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).