飛行模擬器分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)仿真中視景圖像抖動(dòng)研究

，，， ，

(海軍航空大學(xué) 青島校區(qū)，山東 青島 266041)

0 引言

在海軍“走向深藍(lán)”戰(zhàn)略指引下，依托模擬器開展飛行仿真訓(xùn)練已成為部隊(duì)不可或缺的訓(xùn)練手段，部隊(duì)需求也從體驗(yàn)式、程序性操作訓(xùn)練上升到戰(zhàn)術(shù)層面協(xié)同作戰(zhàn)訓(xùn)練，迫切要求通過模擬器這種相對(duì)廉價(jià)的訓(xùn)練方式使人員更高效的掌握戰(zhàn)法，以快速提升我軍戰(zhàn)斗力。在此背景下，多模擬器在復(fù)雜電磁環(huán)境下聯(lián)網(wǎng)對(duì)抗訓(xùn)練已經(jīng)成為飛行仿真的重要方向。飛行仿真中，視景系統(tǒng)是一個(gè)關(guān)鍵組成部分，直接影響著飛行仿真系統(tǒng)的整體逼真性和任務(wù)覆蓋率，逼真的視景環(huán)境可以使飛行員感受到更真實(shí)的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境。視景系統(tǒng)基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，提供一個(gè)基于真實(shí)模型的地形地貌，以及影響武器效能的自然環(huán)境，演示各武器分系統(tǒng)的仿真結(jié)果，表現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)敵我雙方的對(duì)抗場(chǎng)面。在完成某型戰(zhàn)斗機(jī)分隊(duì)級(jí)戰(zhàn)術(shù)仿真開發(fā)過程中，發(fā)現(xiàn)多臺(tái)模擬器進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)編隊(duì)或?qū)狗抡鏁r(shí)，在本地模擬器視景中觀察遠(yuǎn)程模擬器時(shí)，當(dāng)距離很近時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)鄰近對(duì)象會(huì)出現(xiàn)不規(guī)則圖像抖動(dòng)現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了仿真效果，喪失了沉浸感和逼真度，很難達(dá)到訓(xùn)練要求。

對(duì)于圖像抖動(dòng)問題，主要涉及到視頻圖像的電子穩(wěn)像處理，文獻(xiàn)[1]提出一種基于相鄰幀補(bǔ)償?shù)母咚龠\(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像穩(wěn)像算法，結(jié)合自適應(yīng)中值濾波方法和灰度化直方圖均衡方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，用尺度不變特征變換(SIFT)算法提取視頻圖像中的特征點(diǎn)，利用仿射模型求解運(yùn)動(dòng)參數(shù)，采用Kalman濾波對(duì)視頻圖像中的正常掃描進(jìn)行濾波，最后用相鄰補(bǔ)償方法將圖像的前一幀作為參考幀對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行參數(shù)補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)了高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻圖像電子穩(wěn)像處理；文獻(xiàn)[2]提出了一種基于預(yù)先劃定一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)匹配區(qū)域的顏色直方圖匹配算法來消除干擾位移。針對(duì)虛擬環(huán)境下的圖像抖動(dòng)問題，文獻(xiàn)[3]針對(duì)精確頭部追蹤中的時(shí)間延遲和圖像抖動(dòng)問題提出了一種兩步預(yù)測(cè)算法消除虛擬環(huán)境的中圖像抖動(dòng)。針對(duì)虛擬環(huán)境中引起圖像抖動(dòng)的原因，徐勇波[5]認(rèn)為是由數(shù)據(jù)幀不同步和視點(diǎn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中數(shù)據(jù)不平滑引起的；陳學(xué)文[6]和李尚林[4]認(rèn)為在大場(chǎng)景渲染中的單精度浮點(diǎn)數(shù)的低精度會(huì)導(dǎo)致的圖像抖動(dòng)和撕裂問題。王煒[7]在研究基于飛參開發(fā)虛擬飛行再現(xiàn)系統(tǒng)時(shí)發(fā)現(xiàn)由于飛參數(shù)據(jù)采樣頻率較低及異常值會(huì)引起視景抖動(dòng)。

本文所針對(duì)的問題與文獻(xiàn)[5]類似，文獻(xiàn)[5]采用七點(diǎn)滑動(dòng)平均算法處理基本消除了抖動(dòng)現(xiàn)象，應(yīng)用過程發(fā)現(xiàn)該方法需要緩存20個(gè)仿真數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性造成影響，不能滿足訓(xùn)練要求。因此，本文首先對(duì)作為問題背景的某型戰(zhàn)斗機(jī)分隊(duì)級(jí)戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)及出現(xiàn)的視景抖動(dòng)現(xiàn)象進(jìn)行了簡(jiǎn)要說明，進(jìn)一步分析了引起視景系統(tǒng)圖像抖動(dòng)的原因，并給出了基于加權(quán)滑動(dòng)平均濾波算法的視景抖動(dòng)消除方法，測(cè)試表明：基于該方法不但消除了視景抖動(dòng)現(xiàn)象，而且對(duì)系統(tǒng)仿真的實(shí)時(shí)性影響不大。

1 某型戰(zhàn)斗機(jī)分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)

針對(duì)某型戰(zhàn)斗機(jī)開展分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)模擬訓(xùn)練的需求，開發(fā)了仿真訓(xùn)練系統(tǒng)，該系統(tǒng)由多個(gè)仿真訓(xùn)練單元組成，每個(gè)單元是一個(gè)半實(shí)物模擬器，由模擬座艙、多通道視景顯示屏、仿真計(jì)算機(jī)等硬件設(shè)備組成。每個(gè)仿真訓(xùn)練單元還包括雷達(dá)模型、電子對(duì)抗模型、武器模型、硬件采集系統(tǒng)、飛控解算系統(tǒng)以及視景顯示系統(tǒng)等多個(gè)軟件模塊，多個(gè)模塊通過總線系統(tǒng)以可插拔的形式進(jìn)行通信和交互。仿真訓(xùn)練單元之間又同時(shí)連接到聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器上，通過聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。系統(tǒng)中的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境模型、藍(lán)軍CGF模型、態(tài)勢(shì)顯示系統(tǒng)以及記錄回放系統(tǒng)同時(shí)通過聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器連入訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中。為保證實(shí)時(shí)性要求，聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器采用原生的套接字進(jìn)行通信。總控臺(tái)通過組播網(wǎng)絡(luò)對(duì)多個(gè)仿真訓(xùn)練單元進(jìn)行控制。基于該系統(tǒng)可以開展戰(zhàn)斗機(jī)1對(duì)1、1對(duì)2等空中格斗戰(zhàn)術(shù)科目訓(xùn)練。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

在系統(tǒng)開發(fā)過程中，發(fā)現(xiàn)在開展戰(zhàn)斗機(jī)編隊(duì)飛行或進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練時(shí)，視景中的遠(yuǎn)程模擬器在視景中的運(yùn)動(dòng)圖像存在明顯抖動(dòng)現(xiàn)象。具體表現(xiàn)為，在仿真訓(xùn)練單元1的視景顯示系統(tǒng)中觀察仿真訓(xùn)練單元2模擬器運(yùn)動(dòng)時(shí)，當(dāng)相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度較快且兩者距離較近時(shí)，單元2在視景中出現(xiàn)不規(guī)則抖動(dòng)，這對(duì)于開展分隊(duì)級(jí)戰(zhàn)術(shù)模擬訓(xùn)練是不可接受的。

2 抖動(dòng)原因分析

現(xiàn)實(shí)飛行訓(xùn)練中顯然不會(huì)出現(xiàn)視景抖動(dòng)的重影現(xiàn)象，在模擬訓(xùn)練中出現(xiàn)該問題根本原因在于分布式虛擬環(huán)境中的時(shí)空不一致問題。所謂時(shí)空不一致是指分布式虛擬環(huán)境中各節(jié)點(diǎn)由于時(shí)鐘不同步、網(wǎng)絡(luò)延遲等原因，不同節(jié)點(diǎn)對(duì)虛擬環(huán)境的時(shí)間與空間耦合關(guān)系的認(rèn)知不一致[8]。

現(xiàn)有的典型時(shí)空一致性控制技術(shù)主要有本地滯后技術(shù)、推算定位技術(shù)、時(shí)間扭曲技術(shù)、實(shí)體遷移技術(shù)、異地狀態(tài)延遲技術(shù)、分層控制技術(shù)、滯后狀態(tài)同步技術(shù)等[9]。例如支持DIS協(xié)議的分布式虛擬環(huán)境支撐平臺(tái)提供了推算定位技術(shù)，可以減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，隱藏部分網(wǎng)絡(luò)延遲，從一定程度上緩解了分布式虛擬環(huán)境的時(shí)空一致性問題；支持HLA/RTI協(xié)議的時(shí)間管理服務(wù)則通過數(shù)據(jù)過濾等技術(shù)對(duì)各仿真節(jié)點(diǎn)的邏輯時(shí)間推進(jìn)進(jìn)行同步，保證事件接收滿足時(shí)間戳順序。

以上技術(shù)一般提供保證仿真過程中的例如開火、爆炸等離散性事件在各仿真節(jié)點(diǎn)按照因果順序發(fā)生的機(jī)制，確保時(shí)空因果順序的一致性，但對(duì)于實(shí)體狀態(tài)連續(xù)變化所涉及到的時(shí)空一致性問題沒有給出針對(duì)性的保證措施。為解決上述時(shí)空不一致問題，本系統(tǒng)通過為每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)數(shù)據(jù)添加時(shí)間戳，并由聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器向所有節(jié)點(diǎn)發(fā)送全局時(shí)間進(jìn)行時(shí)間同步，保證所有節(jié)點(diǎn)按照全局時(shí)間進(jìn)行推進(jìn)，從而解決了錯(cuò)幀和跳幀問題。但由于多個(gè)計(jì)算模型是多步長(zhǎng)推進(jìn)的，網(wǎng)絡(luò)延遲也不穩(wěn)定，且各仿真計(jì)算模型的仿真度也是有限，因此即使保證了狀態(tài)數(shù)據(jù)的前后順序正確也無法消除本地模型與遠(yuǎn)程模型之間數(shù)據(jù)交互(本系統(tǒng)中主要體現(xiàn)在坐標(biāo)變換)存在的誤差。這種誤差起源于不同仿真模型的逼真度無法統(tǒng)一以及仿真數(shù)據(jù)傳輸延遲時(shí)間不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)?？陀^存在的誤差對(duì)分布式虛擬環(huán)境的時(shí)空一致性產(chǎn)生了相關(guān)影響，根據(jù)誤差理論可知，系統(tǒng)誤差是無法根本消除的。

對(duì)于一般的仿真訓(xùn)練過程而言，這種由不同模型數(shù)據(jù)交互誤差所引起的時(shí)空不一致的影響是可忽略的。由于飛機(jī)運(yùn)動(dòng)速度較快，當(dāng)這種交互性誤差大于某一個(gè)閾值時(shí)就會(huì)在視覺上產(chǎn)生影響因而帶來視景上的圖像抖動(dòng)，此時(shí)這種影響就不能忽略。在這種視景圖像抖動(dòng)不能根除的情況下，對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理進(jìn)而減小誤差所帶來的影響是消除抖動(dòng)的必行之路。

(1)

d′=d+(-1)nσd

(2)

表1 抖動(dòng)閾值-相對(duì)距離關(guān)系表

由測(cè)試結(jié)果可知：視景抖動(dòng)隨兩仿真實(shí)體的相對(duì)距離d的增大非線性減?。划?dāng)相對(duì)距離d在500米以上時(shí)視景抖動(dòng)的影響可忽略不計(jì)。圖3和表1可作為判斷消除算法有效性的依據(jù)。

3 抖動(dòng)消除方法

由以上分析可知，分布式仿真計(jì)算模型之間的數(shù)據(jù)交互時(shí)會(huì)產(chǎn)生誤差從而出現(xiàn)數(shù)據(jù)抖動(dòng)，當(dāng)數(shù)據(jù)抖動(dòng)達(dá)到一定程度時(shí)會(huì)在視覺上視景抖動(dòng)現(xiàn)象。因此有必要采取措施對(duì)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。文獻(xiàn)[5]采用直線擬合的方法進(jìn)行平滑處理，該方法將滑動(dòng)窗口取為20個(gè)歷史數(shù)據(jù)間隔，對(duì)這20個(gè)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑后再由視景進(jìn)行顯示，該方法有效去除了視景抖動(dòng)，但是緩存數(shù)據(jù)太多，帶來了100ms以上的延遲，這不符合本系統(tǒng)關(guān)于實(shí)時(shí)性要求的指標(biāo)。因此本文提出了一種基于加權(quán)滑動(dòng)平均濾波視景抖動(dòng)消除方法，該方法在保證實(shí)時(shí)性指標(biāo)的前提下能有效的消除視景抖動(dòng)。

3.1 加權(quán)滑動(dòng)平均濾波

滑動(dòng)平均濾波法就是相當(dāng)于有一個(gè)固定長(zhǎng)度為L(zhǎng)的滑動(dòng)窗口，沿離散時(shí)間序列滑動(dòng)。每滑動(dòng)一個(gè)采樣間隔，窗口前面進(jìn)入一個(gè)新的數(shù)據(jù)，窗口后面去掉一個(gè)舊的的數(shù)據(jù)，這樣在窗口始終有L個(gè)“最新”的數(shù)據(jù)。只要每次在滑動(dòng)后把窗口的L個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均，就可得到一組經(jīng)過滑動(dòng)平均后濾波后的新序列[10]，其表達(dá)式為：

(3)

式中，L為滑動(dòng)窗口的寬度?；瑒?dòng)平均濾波相當(dāng)于一個(gè)低通濾波器，衰減了較高頻率的信號(hào)，對(duì)數(shù)據(jù)起到平滑的作用。通過合理設(shè)置窗口寬度，就可以在抑制噪聲的同時(shí)盡可能保存信號(hào)，從而達(dá)到提高信噪比的目的。對(duì)周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高，適用于高頻振蕩的系統(tǒng)，但靈敏度低，對(duì)偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾抑制作用較差，不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差。

針對(duì)滑動(dòng)平均濾波靈敏度低的問題，對(duì)不同時(shí)刻的數(shù)據(jù)加以不同的權(quán)值，稱為加權(quán)滑動(dòng)平均濾波，其表達(dá)式如下[7]：

(4)

式中wp.n-k是數(shù)據(jù)x[n-k]對(duì)應(yīng)的權(quán)值。通常是越接近現(xiàn)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，權(quán)取得越大，給予新采樣的權(quán)系數(shù)越大，則靈敏度越高，但信號(hào)平滑度越低。

3.2 基于加權(quán)滑動(dòng)平均濾波的抖動(dòng)消除方法

本文要處理的仿真數(shù)據(jù)包含了高頻抖動(dòng)的噪聲，目的是要盡可能抑制噪聲以得到相對(duì)平滑的數(shù)據(jù)，并可通過調(diào)整權(quán)值以減小仿真的實(shí)時(shí)性的影響。對(duì)仿真數(shù)據(jù)的平滑在圖1所示的各仿真單元中的視景顯示模塊進(jìn)行，基于加權(quán)滑動(dòng)平均濾波的抖動(dòng)消除方法總體流程如圖3所示。

圖3 基于加權(quán)滑動(dòng)平均濾波的視景抖動(dòng)消除方法流程圖

在仿真開始前，需先設(shè)置滑動(dòng)窗口寬度L值和對(duì)應(yīng)的權(quán)值集合wp，首先從總線獲取遠(yuǎn)程模擬器狀態(tài)數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)程模擬器狀態(tài)數(shù)據(jù)是多個(gè)遠(yuǎn)程模擬器的狀態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)組，數(shù)組每個(gè)成員是一個(gè)結(jié)構(gòu)體，定義如下：

struct simulator_state

{

double lat; //緯度

double lon;//經(jīng)度

float alt; //高度

float H; //偏航角

float P; //俯仰角

float R; //滾轉(zhuǎn)角

}；

獲取的上述數(shù)據(jù)是基于全局坐標(biāo)系的，需轉(zhuǎn)換為在本地模擬器機(jī)體坐標(biāo)系下的位置數(shù)據(jù)，將轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)壓入樣本隊(duì)列中，所述的樣本隊(duì)列長(zhǎng)度等于滑動(dòng)窗口寬度L。初始時(shí)，樣本隊(duì)列中數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)小于L，則不斷壓入新的數(shù)據(jù)直到填滿。填滿后每次新來數(shù)據(jù)都進(jìn)行平滑濾波處理，處理后的數(shù)據(jù)再變換為全局坐標(biāo)并在視景中進(jìn)行顯示，注意視景顯示后還要切換到本機(jī)視角。

樣本寬度L和權(quán)值集wp可根據(jù)測(cè)試獲得，本系統(tǒng)中設(shè)置L=10，wp={4,3,2,2,2,1,1,1,1,1}。

實(shí)現(xiàn)時(shí)，在圖1所示的分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的每個(gè)仿真訓(xùn)練單元中的視景顯示模塊中完成。仿真開始前設(shè)置好窗口寬度和權(quán)值數(shù)組，并設(shè)置緩沖池以隊(duì)列的方式存放緩沖數(shù)據(jù)。仿真開始后在一個(gè)while循環(huán)中完成，首先接收聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器發(fā)送過來的其他仿真節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)并轉(zhuǎn)化為本地坐標(biāo)，然后判斷緩沖池是否已滿，如果已滿則對(duì)接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，濾波后將狀態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)并在視景上顯示；如果不滿足則將接收的數(shù)據(jù)壓入緩沖池中。

采用C++語言實(shí)現(xiàn)上述過程，處理的偽代碼如下：

void FilterAndShow()

{

int L=10;//窗口寬度

int[10] Wp={4,3,2,2,2,1,1,1,1,1};//加權(quán)值

list< simulator_state > SimulatorPool;//緩沖池

while(1)

{

RecvRemSimState();//接收遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)

if(SimulatorPool.size()

{

push_backPool();//向緩沖池壓入數(shù)據(jù)

}

else

{

smoothFilter();//調(diào)用filter()函數(shù)

show();//在視景上顯示

}

sleep(20);//仿真周期

}

}

偽代碼中的smoothFilter()函數(shù)圖3右側(cè)的平滑濾波處理過程：首先將待處理的數(shù)據(jù)壓入樣本隊(duì)列頭部，同時(shí)將樣本隊(duì)列尾部數(shù)據(jù)彈出，然后迭代滑動(dòng)窗口寬度L次，求出樣本數(shù)據(jù)的加權(quán)和，最后根據(jù)公式(4)將得到的樣本數(shù)據(jù)加權(quán)和除以權(quán)值和得到平滑后的數(shù)據(jù)。

平滑濾波處理的C++算法代碼如下：

void filter(float* input,float *output,VALUE_LST * pSample,COE_ARRAY *pIndex,int COE_SUM)

{

//進(jìn)一個(gè)新數(shù)據(jù)并彈出舊數(shù)據(jù)

pSample->push_back(*input);

pSample->pop_front();

*output = 0.0;

//求加權(quán)平均值

for (int i=0;i<(int)pSample->size();i++)

{

*output += (*pIndex)[i] * (*pSample)[i];

}

*output /= COE_SUM;

}

3.3 測(cè)試結(jié)果及評(píng)價(jià)

基于如圖1所示的系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行測(cè)試，兩個(gè)模擬器單元進(jìn)行互聯(lián)，由兩名飛行員開展相距100 m(一般的編隊(duì)距離)的編隊(duì)飛行，系統(tǒng)飛控解算模型仿真周期是20 ms，視景刷新率是50 fps。進(jìn)行4次測(cè)試，分別是:(1)不進(jìn)行任何處理；(2)采用文獻(xiàn)1給出的七點(diǎn)滑動(dòng)平均算法；(3)采用算法參數(shù)為L(zhǎng)=10，wp={1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}的不加權(quán)的滑動(dòng)平均濾波算法；(4)采用參數(shù)為L(zhǎng)=10，wp={4,3,2,2,2,1,1,1,1,1}的加權(quán)滑動(dòng)平均濾波算法。得到3種測(cè)試下高度維上相對(duì)坐標(biāo)變化如圖4所示。

圖4 4種測(cè)試下高度維相對(duì)坐標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)比

分析圖4可知：

2)在實(shí)時(shí)性方面，文獻(xiàn)[5]中的七點(diǎn)滑動(dòng)平均需要緩存20個(gè)數(shù)據(jù)且要同時(shí)對(duì)這個(gè)20個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到新值后才能在視景進(jìn)行顯示，因此其帶來較大延遲，如本系統(tǒng)仿真周期是20 ms，則最長(zhǎng)需延遲420 ms。雖然可通過多線程的方式進(jìn)行并行處理，但總體還是要大于100 ms，不符合本系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性指標(biāo)。而對(duì)于滑動(dòng)平均濾波算法，其基于滑動(dòng)窗口，得到的數(shù)據(jù)就是當(dāng)前值，可直接進(jìn)行顯示。由于濾波是對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均處理，因此滿足實(shí)時(shí)性指標(biāo)就轉(zhuǎn)化為對(duì)當(dāng)前值的敏感度，通過加權(quán)處理要比直接進(jìn)行平均濾波更能體現(xiàn)當(dāng)前值影響。圖5是兩種濾波方法處理后的值與當(dāng)前值得偏離情況對(duì)比，很明顯加權(quán)滑動(dòng)平均濾波算法得到的數(shù)據(jù)比滑動(dòng)平均濾波算法得到的值更接近原始值。

圖5 兩種濾波處理值與真實(shí)值偏離對(duì)比

由以上分析可知，采用基于加權(quán)滑動(dòng)平均的視景抖動(dòng)消除方法對(duì)消除視景抖動(dòng)是有效的，且對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性的影響在仿真訓(xùn)練的接受范圍之內(nèi)。

4 結(jié)語

可知，由于分布式虛擬環(huán)境下的各實(shí)體連續(xù)狀態(tài)的時(shí)空不一致性問題在飛行仿真器聯(lián)網(wǎng)對(duì)抗仿真中具有特殊形式的表現(xiàn)，即本地視景中顯示遠(yuǎn)程模擬器的不規(guī)則抖動(dòng)現(xiàn)象。本文首先論述了引起視景抖動(dòng)的原因，并說明了完全消除的不可能性，定量描述了數(shù)據(jù)高頻抖動(dòng)何時(shí)會(huì)影響到視景的視覺顯示。并給出了基于加權(quán)滑動(dòng)平均濾波的視景抖動(dòng)消除方法，有效的解決了抖動(dòng)問題，此方法可進(jìn)一步推廣到解決其他分布式虛擬環(huán)境下數(shù)據(jù)抖動(dòng)問題。