Распространение радиоволн ВЧ/Рей-трейсинг: различия между версиями
Nigiluk (обсуждение | вклад) |
|||
(не показано 12 промежуточных версий 2 участников) | |||
Строка 122: | Строка 122: | ||
#<math>\forall ~ \omega_n \in \Omega</math> | #<math>\forall ~ \omega_n \in \Omega</math> | ||
##<math>i \leftarrow 0</math> | ##<math>i \leftarrow 0</math> | ||
##Pre_SCP <math> \leftarrow</math><tt> [[Распространение радиоволн ВЧ/Геометрическая модель|G]].[[Распространение радиоволн ВЧ/Множество контрольных точек|Множество контрольных точек(<math>\omega_n</math>)]]</tt> | ##Pre_SCP <math> \leftarrow</math><tt> [[Распространение радиоволн ВЧ/Геометрическая модель|G]].[[Распространение радиоволн ВЧ/Множество контрольных точек|Множество контрольных точек(<math>\omega_n</math>)]]</tt> ''//Копирование состояния до изменения''. | ||
##Set_event <math>\leftarrow</math><tt> Preprocessing(<math>i,~\omega_n</math>)</tt> | ##Set_event <math>\leftarrow</math><tt> Preprocessing(<math>G,~i,~\omega_n</math>)</tt> | ||
##<math>\forall ~ (s_j,~\theta,~\varphi) \in </math> Set_event | ##<math>\forall ~ (s_j,~\theta,~\varphi) \in </math> Set_event | ||
###Ray <math>\leftarrow</math><tt> [[Распространение радиоволн ВЧ/Луч|Луч()]].Создать([[Распространение радиоволн ВЧ/Источник|<math>s_j</math>]], <math>\theta,~\varphi,~\omega_n</math>)</tt> | ###Ray <math>\leftarrow</math><tt> [[Распространение радиоволн ВЧ/Луч|Луч()]].Создать([[Распространение радиоволн ВЧ/Источник|<math>s_j</math>]], <math>\theta,~\varphi,~\omega_n</math>)</tt> | ||
Строка 134: | Строка 134: | ||
#ВЫХОД | #ВЫХОД | ||
===<tt>[Таблица событий] <math>\leftarrow</math> Preprocessing(Номер итерации, Частота)</tt>=== | ===<tt>[Таблица событий] <math>\leftarrow</math> Preprocessing(Геометрическая модель, Номер итерации, Частота)</tt>=== | ||
Функция создает таблицу событий, необходимых обработать. В качестве событий - испускаемые моделью лучи на данной частоте. | Функция создает таблицу событий, необходимых обработать. В качестве событий - испускаемые моделью лучи на данной частоте. | ||
#<math>T \leftarrow</math> Пустой односвязный список значений <math>(s_j,~\theta,~\varphi)</math>. | |||
#<math>G \leftarrow</math> Геометрическая модель. | |||
#<math>i \leftarrow</math> Номер итерации | #<math>i \leftarrow</math> Номер итерации | ||
#<math>\omega \leftarrow</math> Частота | #<math>\omega \leftarrow</math> Частота | ||
Строка 143: | Строка 145: | ||
###<math>\zeta_{\theta} \leftarrow 0</math> | ###<math>\zeta_{\theta} \leftarrow 0</math> | ||
###Пока <math>\theta < \pi</math> | ###Пока <math>\theta < \pi</math> | ||
####<math>\varphi \leftarrow 0</math> | |||
####<math>\zeta_{\varphi} \leftarrow 0</math> | |||
####Пока <math>\varphi<2\pi</math> | |||
#####Если <math>i=0 \vee \zeta_{\theta} \bmod 2 \neq 0 \vee \zeta_{\varphi} \bmod 2 \neq 0</math> | |||
######<math>T</math>.Добавить<math>(s_j,~\theta,~\varphi)</math> | |||
###### | #####<math>\varphi \leftarrow \varphi + \frac{\Delta_{\varphi} (s_j,~\theta,~\varphi)}{2^i}</math> | ||
#####<math>\zeta_{\varphi} \leftarrow \zeta_{\varphi}+1</math> | |||
####<math>\theta \leftarrow \theta + \frac{\Delta_{\theta} (s_j,~\theta)}{2^i}</math> | ####<math>\theta \leftarrow \theta + \frac{\Delta_{\theta} (s_j,~\theta)}{2^i}</math> | ||
####<math>\zeta_{\theta} \leftarrow \zeta_{\theta}+1</math> | ####<math>\zeta_{\theta} \leftarrow \zeta_{\theta}+1</math> | ||
# | #Вернуть Массив(<math>T</math>) | ||
Если <math>\Delta_{\varphi} (s_j,~\theta,~\varphi) = {\rm const}</math>, и <math>\Delta_{\theta} (s_j,~\theta) = {\rm const}</math>, то есть углы распределены равномерно, таблица может быть реализована в виде массива значений <math>(s_j,~\theta,~\varphi)</math>, элементы которого могут заполняться параллельно, без синхронизации. Если же размер таблицы заранее не определен (общий случай), то таблица реализуется связанным списком, добавление элементов в который должно защищаться мьютексом на шаге 4.1.3.1.3.1.1, а алгоритм на заключительном шаге преобразует связанный список в массив с произвольным доступом. Второй путь при параллельном выполнении - создавать таблицы в локальной памяти потока, после выполнения которых - объединять таблицы в массив в основном потоке. | |||
====Параллельная форма==== | |||
Параллельное выполнение в общем случае возможно только цикла, перебирающего первичные источники (шаг 4), так как распределение углов заранее не определено. | |||
Пусть <math>P>0</math> - число потоков, выполняющих функцию. Пусть <math>T'</math> - массив изначально пустых связанных списков троек <math>(s_j,~\theta,~\varphi)</math>, так, что <math>T'_i</math> - <math>i</math>-тый список массива, <math>0\le i<P</math>. | |||
#<math>i \leftarrow</math> Номер итерации | |||
#<math>\omega \leftarrow</math> Частота | |||
#<math>T'\leftarrow</math>Создать массив. | |||
#<math>\forall ~ s_j \in</math><tt> [[Распространение радиоволн ВЧ/Геометрическая модель|G]].[[Распространение радиоволн ВЧ/Первичный источник|Множество первичных источников()]]</tt> | |||
##<math>t\leftarrow</math> индекс потока. | |||
##Если <tt> [[Распространение радиоволн ВЧ/Источник|<math>s_j</math>]].[[Распространение радиоволн ВЧ/Антенна|Антенна()]].[[Распространение радиоволн ВЧ/Тип антенны|Тип антенны()]].[[Распространение радиоволн ВЧ/Амплитудно-частотная характеристика|Амплитудно-частотная характеристика(<math>\omega</math>)]]</tt> <math>\ne 0</math> | |||
###<math>\theta \leftarrow 0</math> | |||
###<math>\zeta_{\theta} \leftarrow 0</math> | |||
###Пока <math>\theta < \pi</math> | |||
####<math>\varphi \leftarrow 0</math> | |||
####<math>\zeta_{\varphi} \leftarrow 0</math> | |||
####Пока <math>\varphi<2\pi</math> | |||
#####Если <math>i=0 \vee \zeta_{\theta} \bmod 2 \neq 0 \vee \zeta_{\varphi} \bmod 2 \neq 0</math> | |||
######<math>T'_t</math>.Добавить<math>(s_j,~\theta,~\varphi)</math> | |||
#####<math>\varphi \leftarrow \varphi + \frac{\Delta_{\varphi} (s_j,~\theta,~\varphi)}{2^i}</math> | |||
#####<math>\zeta_{\varphi} \leftarrow \zeta_{\varphi}+1</math> | |||
####<math>\theta \leftarrow \theta + \frac{\Delta_{\theta} (s_j,~\theta)}{2^i}</math> | |||
####<math>\zeta_{\theta} \leftarrow \zeta_{\theta}+1</math> | |||
#Вернуть Массив<math>\left(\bigsqcup_{t=0}^{P-1}T'_t\right)</math> | |||
===<tt>Trace</tt>=== | ===<tt>Trace</tt>=== | ||
Строка 189: | Строка 218: | ||
====Сложность==== | ====Сложность==== | ||
====Возможности распараллеливания==== | ====Возможности распараллеливания==== | ||
<graphviz size=500px> | |||
digraph ray_tracing_EM_parallel_run{ | |||
rankdir=LR; | |||
node[fontsize=14]; | |||
edge[fontsize=14]; | |||
G0[label="ВХОД"]; | |||
G1[label="1"]; | |||
G2_1[label="2"]; | |||
G3_1[label="3"]; | |||
G4_1[label="4"]; | |||
G5_1[label="5"]; | |||
G2_2[label="2"]; | |||
G3_2[label="3"]; | |||
G4_2[label="4"]; | |||
G5_2[label="5"]; | |||
G6_1_1[label="6"]; | |||
G6_1_2[label="6"]; | |||
G6_2_1[label="6"]; | |||
G6_2_2[label="6"]; | |||
G7_1_1_1[label="7.1"]; | |||
G7_3_1_1[label="7.3"]; | |||
G7_4_1_1_1[label="7.4"]; | |||
G7_4_1_1_2[label="7.4"]; | |||
G7_5_1_1_1_1[label="7.5"]; | |||
G7_13_1_1_1_1[label="7.13"]; | |||
G7_5_1_1_1_2[label="7.5"]; | |||
G7_13_1_1_1_2[label="7.13"]; | |||
G7_5_1_1_2_1[label="7.5"]; | |||
G7_13_1_1_2_1[label="7.13"]; | |||
G7_5_1_1_2_2[label="7.5"]; | |||
G7_13_1_1_2_2[label="7.13"]; | |||
G7_14_1_1_1[label="7.14"]; | |||
G7_14_1_1_2[label="7.14"]; | |||
G7_15_1_1[label="7.15"]; | |||
G7_16_1_1[label="7.16"]; | |||
G7_17_1_1_1[label="7.17"]; | |||
G7_24_1_1_1[label="7.24"]; | |||
G7_17_1_1_2[label="7.17"]; | |||
G7_24_1_1_2[label="7.24"]; | |||
G7_25_1_1[label="7.25"]; | |||
G7_32_1_1[label="7.32"]; | |||
G7_1_1_2[label="7.1"]; | |||
G7_3_1_2[label="7.3"]; | |||
G7_4_1_2_1[label="7.4"]; | |||
G7_4_1_2_2[label="7.4"]; | |||
G7_5_1_2_1_1[label="7.5"]; | |||
G7_13_1_2_1_1[label="7.13"]; | |||
G7_5_1_2_1_2[label="7.5"]; | |||
G7_13_1_2_1_2[label="7.13"]; | |||
G7_5_1_2_2_1[label="7.5"]; | |||
G7_13_1_2_2_1[label="7.13"]; | |||
G7_5_1_2_2_2[label="7.5"]; | |||
G7_13_1_2_2_2[label="7.13"]; | |||
G7_14_1_2_1[label="7.14"]; | |||
G7_14_1_2_2[label="7.14"]; | |||
G7_15_1_2[label="7.15"]; | |||
G7_16_1_2[label="7.16"]; | |||
G7_17_1_2_1[label="7.17"]; | |||
G7_24_1_2_1[label="7.24"]; | |||
G7_17_1_2_2[label="7.17"]; | |||
G7_24_1_2_2[label="7.24"]; | |||
G7_25_1_2[label="7.25"]; | |||
G7_32_1_2[label="7.32"]; | |||
G7_1_2_1[label="7.1"]; | |||
G7_3_2_1[label="7.3"]; | |||
G7_4_2_1_1[label="7.4"]; | |||
G7_4_2_1_2[label="7.4"]; | |||
G7_5_2_1_1_1[label="7.5"]; | |||
G7_13_2_1_1_1[label="7.13"]; | |||
G7_5_2_1_1_2[label="7.5"]; | |||
G7_13_2_1_1_2[label="7.13"]; | |||
G7_5_2_1_2_1[label="7.5"]; | |||
G7_13_2_1_2_1[label="7.13"]; | |||
G7_5_2_1_2_2[label="7.5"]; | |||
G7_13_2_1_2_2[label="7.13"]; | |||
G7_14_2_1_1[label="7.14"]; | |||
G7_14_2_1_2[label="7.14"]; | |||
G7_15_2_1[label="7.15"]; | |||
G7_16_2_1[label="7.16"]; | |||
G7_17_2_1_1[label="7.17"]; | |||
G7_24_2_1_1[label="7.24"]; | |||
G7_17_2_1_2[label="7.17"]; | |||
G7_24_2_1_2[label="7.24"]; | |||
G7_25_2_1[label="7.25"]; | |||
G7_32_2_1[label="7.32"]; | |||
G7_1_2_2[label="7.1"]; | |||
G7_3_2_2[label="7.3"]; | |||
G7_4_2_2_1[label="7.4"]; | |||
G7_4_2_2_2[label="7.4"]; | |||
G7_5_2_2_1_1[label="7.5"]; | |||
G7_13_2_2_1_1[label="7.13"]; | |||
G7_5_2_2_1_2[label="7.5"]; | |||
G7_13_2_2_1_2[label="7.13"]; | |||
G7_5_2_2_2_1[label="7.5"]; | |||
G7_13_2_2_2_1[label="7.13"]; | |||
G7_5_2_2_2_2[label="7.5"]; | |||
G7_13_2_2_2_2[label="7.13"]; | |||
G7_14_2_2_1[label="7.14"]; | |||
G7_14_2_2_2[label="7.14"]; | |||
G7_15_2_2[label="7.15"]; | |||
G7_16_2_2[label="7.16"]; | |||
G7_17_2_2_1[label="7.17"]; | |||
G7_24_2_2_1[label="7.24"]; | |||
G7_17_2_2_2[label="7.17"]; | |||
G7_24_2_2_2[label="7.24"]; | |||
G7_25_2_2[label="7.25"]; | |||
G7_32_2_2[label="7.32"]; | |||
G8_1[label="8"]; | |||
G14_1[label="14"]; | |||
G8_2[label="8"]; | |||
G14_2[label="14"]; | |||
G15[label="15"]; | |||
SKIP_1[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_2[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_3[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_4[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_5[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_6[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_7[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_8[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_9[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_10[label="...", shape="none"]; | |||
//SKIP_11[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_12[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_13[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_14[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_15[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_16[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_17[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_18[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_19[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_20[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_21[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_22[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_23[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_24[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_25[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_26[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_27[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_28[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_29[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_30[label="...", shape="none"]; | |||
SKIP_31[label="...", shape="none"]; | |||
G0->G1->{G2_1, G2_2} | |||
G2_1->G3_1->G4_1->G5_1->{G6_1_1, G6_1_2} | |||
G6_1_1->G7_1_1_1 | |||
G6_1_2->G7_1_1_2 | |||
{G7_32_1_1, G7_32_1_2}->G8_1->SKIP_30->G14_1 | |||
G2_2->G3_2->G4_2->G5_2->{G6_2_1, G6_2_2} | |||
G6_2_1->G7_1_2_1 | |||
G6_2_2->G7_1_2_2 | |||
{G7_32_2_1, G7_32_2_2}->G8_2->SKIP_31->G14_2 | |||
{G14_1, G14_2}->G15->"ВЫХОД" | |||
G7_1_1_1->G7_3_1_1->{G7_4_1_1_1, G7_4_1_1_2} | |||
G7_4_1_1_1->{G7_5_1_1_1_1, G7_5_1_1_1_2} | |||
G7_5_1_1_1_1->SKIP_1->G7_13_1_1_1_1 | |||
G7_5_1_1_1_2->SKIP_2->G7_13_1_1_1_2 | |||
{G7_13_1_1_1_1, G7_13_1_1_1_2}->G7_14_1_1_1 | |||
G7_4_1_1_2->{G7_5_1_1_2_1, G7_5_1_1_2_2} | |||
G7_5_1_1_2_1->SKIP_3->G7_13_1_1_2_1 | |||
G7_5_1_1_2_2->SKIP_4->G7_13_1_1_2_2 | |||
{G7_13_1_1_2_1, G7_13_1_1_2_2}->G7_14_1_1_2 | |||
{G7_14_1_1_1, G7_14_1_1_2}->G7_15_1_1->G7_16_1_1->{G7_17_1_1_1, G7_17_1_1_2} | |||
G7_17_1_1_1->SKIP_5->G7_24_1_1_1 | |||
G7_17_1_1_2->SKIP_6->G7_24_1_1_2 | |||
{G7_24_1_1_1, G7_24_1_1_2}->G7_25_1_1->SKIP_15->G7_32_1_1 | |||
G7_1_1_2->G7_3_1_2->{G7_4_1_2_1, G7_4_1_2_2} | |||
G7_4_1_2_1->{G7_5_1_2_1_1, G7_5_1_2_1_2} | |||
G7_5_1_2_1_1->SKIP_18->G7_13_1_2_1_1 | |||
G7_5_1_2_1_2->SKIP_19->G7_13_1_2_1_2 | |||
{G7_13_1_2_1_1, G7_13_1_2_1_2}->G7_14_1_2_1 | |||
G7_4_1_2_2->{G7_5_1_2_2_1, G7_5_1_2_2_2} | |||
G7_5_1_2_2_1->SKIP_16->G7_13_1_2_2_1 | |||
G7_5_1_2_2_2->SKIP_17->G7_13_1_2_2_2 | |||
{G7_13_1_2_2_1, G7_13_1_2_2_2}->G7_14_1_2_2 | |||
{G7_14_1_2_1, G7_14_1_2_2}->G7_15_1_2->G7_16_1_2->{G7_17_1_2_1, G7_17_1_2_2} | |||
G7_17_1_2_1->SKIP_7->G7_24_1_2_1 | |||
G7_17_1_2_2->SKIP_8->G7_24_1_2_2 | |||
{G7_24_1_2_1, G7_24_1_2_2}->G7_25_1_2->SKIP_12->G7_32_1_2 | |||
G7_1_2_1->G7_3_2_1->{G7_4_2_1_1, G7_4_2_1_2} | |||
G7_4_2_1_1->{G7_5_2_1_1_1, G7_5_2_1_1_2} | |||
G7_5_2_1_1_1->SKIP_20->G7_13_2_1_1_1 | |||
G7_5_2_1_1_2->SKIP_21->G7_13_2_1_1_2 | |||
{G7_13_2_1_1_1, G7_13_2_1_1_2}->G7_14_2_1_1 | |||
G7_4_2_1_2->{G7_5_2_1_2_1, G7_5_2_1_2_2} | |||
G7_5_2_1_2_1->SKIP_22->G7_13_2_1_2_1 | |||
G7_5_2_1_2_2->SKIP_23->G7_13_2_1_2_2 | |||
{G7_13_2_1_2_1, G7_13_2_1_2_2}->G7_14_2_1_2 | |||
{G7_14_2_1_1, G7_14_2_1_2}->G7_15_2_1->G7_16_2_1->{G7_17_2_1_1, G7_17_2_1_2} | |||
G7_17_2_1_1->SKIP_9->G7_24_2_1_1 | |||
G7_17_2_1_2->SKIP_10->G7_24_2_1_2 | |||
{G7_24_2_1_1, G7_24_2_1_2}->G7_25_2_1->SKIP_13->G7_32_2_1 | |||
G7_1_2_2->G7_3_2_2->{G7_4_2_2_1, G7_4_2_2_2} | |||
G7_4_2_2_1->{G7_5_2_2_1_1, G7_5_2_2_1_2} | |||
G7_5_2_2_1_1->SKIP_24->G7_13_2_2_1_1 | |||
G7_5_2_2_1_2->SKIP_25->G7_13_2_2_1_2 | |||
{G7_13_2_2_1_1, G7_13_2_2_1_2}->G7_14_2_2_1 | |||
G7_4_2_2_2->{G7_5_2_2_2_1, G7_5_2_2_2_2} | |||
G7_5_2_2_2_1->SKIP_26->G7_13_2_2_2_1 | |||
G7_5_2_2_2_2->SKIP_27->G7_13_2_2_2_2 | |||
{G7_13_2_2_2_1, G7_13_2_2_2_2}->G7_14_2_2_2 | |||
{G7_14_2_2_1, G7_14_2_2_2}->G7_15_2_2->G7_16_2_2->{G7_17_2_2_1, G7_17_2_2_2} | |||
G7_17_2_2_1->SKIP_28->G7_24_2_2_1 | |||
G7_17_2_2_2->SKIP_29->G7_24_2_2_2 | |||
{G7_24_2_2_1, G7_24_2_2_2}->G7_25_2_2->SKIP_14->G7_32_2_2 | |||
} | |||
</graphviz> |
Текущая версия на 07:50, 14 февраля 2018
Модель
Алгоритм
Идея последовательного приближения
Идея заключается в последовательном удвоении числа элементарных модельных экспериментов. Это продолжится до тех пор, пока результат текущего моделирования не приблизится к результату моделирования на предыдущей итерации:
, где
- - параметр моделирования, задаваемый пользователем.
Однако сравнение соседних итераций не дает достаточного условия на достижение заданной точности (основная причина этого - излучение по направлениям). Поэтому правильнее будет сравнивать итерации через одну, две и т.д.:
, где
- также будет задаваться пользователем.
- здесь - это параметр цикла, стоящего над циклами основной программы, .
При равномерном увеличении числа направлений излучения от первичного источника в два раза путем деления на 2 соответствующего шага по углу в процессе увеличения
, только каждое второе направление будет новым, т.е. не учитанным на предыдущих итерациях. Другая половина будет повторять эксперименты, уже выполненные ранее. Поэтому в цикл основной программы введено дополнительное условие для учета этих повторений.Шаги
по азимуту и по зениту источника являются функциями от направления либо постоянными.Угловой шаг дискретизации как функция ХН
Большинство современных вещательных систем используют панельные антенны с ограниченными углами раствора диаграммы направленности (ДН) в горизонтальной плоскости (до 120°) и очень малыми углами в вертикальной плоскости (до 20°). Соответственно, в таких системах происходит серьезное перераспределение излучаемой энергии в пространстве. Типичные коэффициенты усиления: 16-18 dBi. Поэтому одним из решений задачи оптимизации является использование динамического углового шага дискретизации
как функции от характеристики направленности источника.Изменение частоты дискретизации
происходит по следующему закону:, где
- - коэффициент девиации, где
- - максимальное и (для любого ) минимальное значение частоты дискретизации;
- - максимальное расстояние от источника до границ модели;
- - функция ХН;
- - угол места и азимутальный угол;
- - частота излучения;
- - длина излучаемой волны.
Тогда шаг дискретизации (угол) будет меняться по следующим образом:
Общее кол-во лучей определяется выражением:
С учетом, что максимум ДН находится в
, получим выражения:,
.
Инициализация геометрической модели
Перерасчет высот с учетом кривизны земли и рефракции радиоволн в тропосфере.
Входной параметр
пересчитывается в соответствии с формулой:, где
- - радиус Земли (км),
- - изменение коэффициента преломления с высотой.
- эквивалентный радиус Земли, где
- - расстояние до точки с высотой .
Основной цикл программы | Вариант 1
Предусловия
- геометрической моделью. - входное описание среды распространения моделируемого поля, заданное
- - номер итерации моделирования, .
Основное течение
- G.Множество первичных источников()
- Если то ВЫХОД
- .Антенна().Тип антенны().Амплитудно-частотная характеристика()
- Если
- Если
- Position .Антенна().Позиция()
- Ray Луч().Создать(Position, .Антенна().Мировая система координат(Вектор ))
- Distance
- G.Множество отражающих объектов()
- Ray.Пересечение(.Плоскость грани())
- Если .Принадлежность( )
- Distance' Расстояние(Position, )
- Если Distance'
- Distance Distance'
Distance
.Множество отражающих поверхностей()
- G.Множество контрольных точек()
- Если .Область регистрации луча Distance
- .Напряженность , Расстояние(Position, .Позиция()), G.Среда распространения() ) .Зарегистрировать(
- Если .Область регистрации луча Distance
- Если .Напряженность , Distance, G.Среда распространения()
- Angle Ray.Угол пересечения(.Плоскость грани())
- Вторичный источник при рейтрейсинге.Создать(.Напряженность , Distance, G.Среда распространения() Angle, )
- Переход на шаг 2
Свойства алгоритма
Сложность
Возможности распараллеливания
Основной цикл программы | Вариант 2
Геометрическая модель (рей-трейсинг 2). Наследует свойства Геометрической модели.
- Предикат завершения(). При возвращает истину, иначе возвращает значение функции SubApprox для результатов моделирования не предыдущем и на текущем этапах, а также для включаемого отклонения и допустимого процента точек .
Предусловия
- геометрической моделью. - входное описание среды распространения моделируемого поля, заданное
- - список частот, на которых необходимо провести моделирование.
- - критическое значение напряженности, на котором дальнейшая трассировка луча прекращается.
- - критерий разности между текущим и предыдущим результатом моделирования, при которой можно считать, что поле промоделированно точно.
Основное течение
- Pre_SCP G.Множество контрольных точек( //Копирование состояния до изменения. )
- Set_event Preprocessing( )
- Set_event
- Postprocessing(G.Множество контрольных точек() )
- SAcheck G.Множество контрольных точек(, Pre_SCP, ) ) SucApprox(
- Если SAcheck
- Переход на 1.2
- ВЫХОД
[Таблица событий] Preprocessing(Геометрическая модель, Номер итерации, Частота)
Функция создает таблицу событий, необходимых обработать. В качестве событий - испускаемые моделью лучи на данной частоте.
- Пустой односвязный список значений .
- Геометрическая модель.
- Номер итерации
- Частота
- G.Множество первичных источников()
- Если .Антенна().Тип антенны().Амплитудно-частотная характеристика( )
- Пока
- Пока
- Если
- .Добавить
- Если
- Если .Антенна().Тип антенны().Амплитудно-частотная характеристика( )
- Вернуть Массив( )
Если
, и , то есть углы распределены равномерно, таблица может быть реализована в виде массива значений , элементы которого могут заполняться параллельно, без синхронизации. Если же размер таблицы заранее не определен (общий случай), то таблица реализуется связанным списком, добавление элементов в который должно защищаться мьютексом на шаге 4.1.3.1.3.1.1, а алгоритм на заключительном шаге преобразует связанный список в массив с произвольным доступом. Второй путь при параллельном выполнении - создавать таблицы в локальной памяти потока, после выполнения которых - объединять таблицы в массив в основном потоке.Параллельная форма
Параллельное выполнение в общем случае возможно только цикла, перебирающего первичные источники (шаг 4), так как распределение углов заранее не определено.
Пусть
- число потоков, выполняющих функцию. Пусть - массив изначально пустых связанных списков троек , так, что - -тый список массива, .- Номер итерации
- Частота
- Создать массив.
- G.Множество первичных источников()
- индекс потока.
- Если .Антенна().Тип антенны().Амплитудно-частотная характеристика( )
- Пока
- Пока
- Если
- .Добавить
- Если
- Вернуть Массив
Trace
Функция трассирует луч через геометрическую модель и и фиксирует его прохождение вблизи контрольной точки.
- NaN
- G.Множество отражающих объектов()
- G.Множество плоскостей вывода результатов()
- Ray.Пересечение(.Плоскость())
- Если .Принадлежность( )
- Ray.Пробег( )
- Если
- .Ближайшая контрольная точка( )
- Ray, , G.Среда распространения()) .Зарегистрировать(
- Если NaN
Postprocessing
Функция "проявляет" поле в контрольных точках по накопленным значениям напряженности от всех пришедших лучей.
SucApprox
Функция сравнивает текущие результаты моделирования с результатами, полученными на предыдущем шаге. На выходе получаем флаг, по которому решаем, следует ли продолжать уточнять модель.
Свойства алгоритма
Сложность
Возможности распараллеливания
