在了解该算法前，我们先来谈谈该算法的一些背景资料。大家都知道，在网络传输的时候，延迟现象是很普遍的，而在基于Server/Client结构下的网络游戏的同步也就成了很头疼的问题，在保证客户端响应用户本地指令流畅的情况下，没法有效的保证的同步的及时性。同样，在军方也有类似的事情发生，即使是同一LAN里面的机器，也会因为传输的延迟，导致一些运算的失误，介于此，美国国防部投入了大量的资金用于研究一种比较的好的方案来解决分布式系统中的延迟问题，特别是一个叫分布式模拟运动（Distributed Interactive Simulation）的系统，这套系统呢，其中就提出了一套号称是Latency Hiding & Bandwidth Reduction的方案，命名为Dead Reckoning。呵呵，来头很大吧，恩，那么我们下面就来看看这套系统的一些观点，以及我们如何把它运用到我们的网络游戏的同步中。
首先，这套同步方案是基于我那篇《网络游戏的同步》一文中的Mutual Synchronization同步方案的，也就是说，它并不是Server/Client结构的，而是基于客户端之间的同步的。下面我们先来说一些本文中将用到的名词概念：
网状网络：客户端之间构成的网络
节点：网状网络中的每个客户端
极限误差：进行同步的时候可能产生的误差的极值
恩，在探讨其原理的之前，我们先来看看我们需要一个什么样的环境。首先，需要一个网状网络，网状网络如何构成呢？当有新节点进入的时候，通知该网络里面的所有节点，各节点为该客户端在本地创建一个副本，登出的时候，则通知所有节点销毁本地关于该节点的副本。然后每个节点该保存一些什么数据呢？首先有一个很重要的包需要保存，叫做协议数据包（PDU Protocol Data Unit），PDU包含节点的一些相关的运动信息，比如当前位置，速度，运动方向，或者还有加速度等一些信息。除PDU之外，还有其他信息需要保存，比如说节点客户端人物的HP，MP之类的。然后，保证每个节点在最少8秒之内要向其它节点广播一次PDU信息。最后，设置一个极限误差值。到此，其环境就算搭建完成了。下面，我们就来看看相关的具体算法：
假设在节点A有一个小人（路人甲），开始跑路了，这个时候，就像所有的节点广播一次他的PDU信息，包括：速度（S），方向（O），加速度（A）。那么所有的节点就开始模拟路人甲的运动轨迹和路线，包括节点A本身（这点很重要），同时，路人甲在某某玩家的控制下，会不时的改变一下方向，让其跑路的路线变得不是那么正规。在跑路的过程中，节点A有一个值在不停的记录着其真实坐标和在后台模拟运动的坐标的差值，当差值大于极限误差的时候，则计算出当前的速度S，方向O和速度A（算法将在后面介绍），并广播给网络中其他所有节点。其他节点在收到这条消息之后呢，就可以用一些很平滑的移动把路人甲拉扯过去，然后重新调整模拟跑路的数据，让其继续在后台模拟跑路。
很显然，如果极限误差定义得大了，其他节点看到的偏差就会过大，如果极限偏差定义得小了，网络带宽就会增大。如果定义这个极限误差，就该根据各种数据的重要性来设计了。如果是回合制的网络游戏，那么在走路上把极限误差定义得大些无所谓，可以减少带宽。但是如果是及时打斗的网络游戏，那么就得把极限误差定义得小一些，否则会出现某人看到某人老远把自己给砍死的情况。
Dead Reckoning的主要算法有9种，但是只有两种是解决主要问题的，其他的基本上只是针对不同的坐标系的一些不同的算法，这里就不一一介绍了。好，那么我们下面来看传说中的最主要的两种算法：
第一：目标点 = 原点 + 速度 * 时间差
第二：目标点 = 原点 + 速度 * 时间差 + 1/2 * 加速度 * 时间差
呵呵，传说中的算法都是很经典的，虽然我们早在初中物理的时候就学过。
该算法的好处呢，正如它开始所说的，Latency Hiding & Bandwidth Reduction，从原则上解决了网络延迟导致的不同步的问题，并且有效的减少了带宽，不好的地方就是该算法基本上只能使用于移动中的同步，当然，移动的同步是网络游戏中同步的最大的问题。
该方法结合我在《网络游戏的同步》一文中提出的综合同步法的构架可以基本上解决掉网络游戏中走路同步的问题。相关问题欢迎大家一起讨论。
有关导航推测算法（Dead Reckoning）中的平滑处理：
根据我上篇文章所介绍的，在节点A收到节点B新的PDU包时，如果和A本地的关于B的模拟运动的坐标不一致时，怎么样在A的屏幕上把B拽到新的PDU包所描叙的点上面去呢，上文中只提了用“很平滑的移动”把B“拉扯”过去，那么实际中应该怎么操作呢？这里介绍四种方法。
第一种方法，我取名叫直接拉扯法，大家听名字也知道，就是直接把B硬生生的拽到新的PDU包所描叙的坐标上去，该方法的好处是：简单。坏处是：看了以下三种方法之后你就不会用这种方法了。
第二种方法，叫直线行走（Linear），即让B从它的当前坐标走直线到新的PDU包所描叙的坐标，行走速度用上文中所介绍的经典算法：
目标点 = 原点 + 速度 * 时间差 + 1/2 * 加速度 * 时间差算出：
首先算出从当前坐标到PDU包中描叙的坐标所需要的时间：
T = Dest( TargetB – OriginB ) / Speed
然后根据新PDU包中所描叙的坐标信息模拟计算出在时间T之后，按照新的PDU包中的运动信息所应该达到的位置：
_TargetB = NewPDU.Speed * T
然后根据当前模拟行动中的B和_TargetB的距离配合时间T算出一个修正过的速度_S：
_S = Dest( _TargetB – OriginB ) / T
然后在画面上让B以速度_S走直线到Target_B，并且在走到之后调整其速度，方向，加速度等信息为新的PDU包中所描叙的。
这种方法呢，非常的土，会让物体在画面上移动起来变得非常的不现实，经常会出现很生硬的拐角，而且对于经常要修改的速度_S，在玩家A的画面上，玩家B的行动会变得非常的诡异。其好处是：比第一种方法要好。
第三种方法，叫二次方程行走（Quadratic），该方法的原理呢，就是在直线行走的过程中，加入二次方程来计算一条曲线路径，让Dest( _TargetB – OriginB )的过程是一条曲线，而不是一条直线，恩，具体的实现方法，就是在Linear方法的计算中，设定一个二次方程，在Dest函数计算距离的时候根据设定的二次方程来计算，这样一来，可以使B在玩家A屏幕上的移动变得比较的有人性化一些。但是该方法的考虑也是不周全的，仅仅只考虑了TargetB到_TargetB的方向，而没有考虑新的PDU包中的方向描叙，那么从_TargetB开始模拟行走的时候，仍然是会出现比较生硬的拐角，那么下面提出的最终解决方案，将彻底解决这个问题。
最后一种方法叫：立方体抖动（Cubic Splines），这个东东比较复杂，它需要四个坐标信息作为它的参数来进行运算，第一个参数Pos1是OriginB，第二个参数Pos2是OriginB在模拟运行一秒以后的位置，第三个参数Pos3是到达_TargetB前一秒的位置，第四个参数pos4是_TargetB的位置。
Struct pos {
Coordinate X;
Coordinate Y;
}
Pos1 = OriginB
Pos2 = OriginB + V
Pos3 = _TargetB – V
Pos4 = _TargetB
运动轨迹中(x, y)的坐标。
x = At^3 + Bt^2 + Ct + D
y = Et^3 + Ft^2 + Gt + H
（其中时间t的取值范围为0-1，在Pos1的时候为0，在Pos4的时候为1）
x(0-3)代表Pos1-Pos4中x的值，y(0-3)代表Pos1-Pos4中y的值
A = x3 – 3 * x2 +3 * x1 – x0
B = 3 * x2 – 6 * x1 + 3 * x0
C = 3 * x1 – 3 * x0
D = x0
E = y3 – 3 * y2 +3 * y1 – y0
F = 3 * y2 – 6 * y1 + 3 * y0
G = 3 * y1 – 3 * y0
H = y0
上面是公式，那么下面我们来看看如何获得Pos1-Pos4：首先，Pos1和 Pos2的取值会比较容易获得，根据OriginB配合当前的速度和方向可以获得，然而Pos3和Pos4呢，怎么获得呢？如果在从Pos1到Pos4的过程中有新的PDU到达，那么我们定义它为NewPackage。
Pos3 = NewPackage.X + NewPackage.Y * t + 1/2 * NewPackage.a * t^2
Pos4 = Pos3 – (NewPackage.V + NewPackage.a * t)
如果没有NewPackage的情况下,则Pos3和Pos4按照开始所规定的方法获得。
参考文献《Defeating Lag with Cubic Splines》
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