一种基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法。使用本发明专利技术能够表达作战编队的内部关联特征以及作战编队的视觉范围特征，可从视觉上更加全面地刻画作战编队。本发明专利技术针对作战编队各个体的三维世界坐标集，采用最小生成树算法生成作战编队内部的骨架，更为贴近作战编队的队形形状；同时，针对各个体的二维经纬度坐标集，采用最小凸包法生成作战编队轮廓及在空间球面上的分布，体现了作战编队的整体性；然后将两种算法叠加，既能表达作战编队的内部关联特征，又能表达作战编队的视觉范围特征，可从视觉上更加全面地刻画作战编队，且连线具有交叉少、拟合队形等优良的可视化特征。

Visualization method for combat formation based on visual perception topological relation model

The invention discloses a visualization method for combat formation based on visual perception topological relation model. The invention can express the internal correlation characteristics of the battle formation and the visual range features of the combat formation, and can depict the combat formation more comprehensively from the vision. The invention aims at the 3D world coordinate set of each individual of the combat formation, uses the minimum spanning tree algorithm to generate the skeleton of the battle formation, and is closer to the formation shape of the combat formation. At the same time, the minimum convex hull method is used to generate the combat formation contour and the distribution on the space sphere according to the two dimensional latitude and longitude coordinates of each individual. It embodies the integrity of the battle formation, and then superposes the two algorithms, which can not only express the internal correlation characteristics of the combat formation, but also express the visual range features of the combat formation, and can describe the combat formation more comprehensively from the vision, and have the excellent visual features such as less crossing and fitting formation.

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法
本专利技术涉及信息可视化
，具体涉及一种基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法。
技术介绍
在军事行动过程中，军事决策是作战指挥的灵魂，其中比较有影响的军事决策通用过程模型为OODA决策循环模型，该模型是由观测、判断、决策、行动四个环节构成的动态循环过程。其中，对战场态势的视觉感知是观测与判断的基础。在战场态势中，作战编队是军事行动中的重要作战单元，是一个具有空间位置上相近、运动状态上相似、作战功能上互补、相同的作战意图、相互协同的多个战斗实体构成的有机体。作战编队依据作战条令，遵循特定的专业知识，作战编队成员之间的协作具有特定的模式，内部的协作关系反映在空间布局上，就是要求群体成员在空间上排列具有特定的某种规则，即作战编队有特定的队形要求。作战编队是一个作战群体，其视觉感知的复杂度相对个体比较高，因此作战编队的三维可视化成为战场态势信息可视化的研究重点。作战编队三维可视化，属于信息可视化领域，可通过转换为图论中的节点-连接图(node-linkgraph)进行研究。在图的可视化领域，目前研究较多，尤其是网络可视化、网络社团发现及网络社团可视化等，一般是对各社团采用带有透明度的颜色填充的凸包区域进行可视化，社团内部采用节点-连线绘制。在图的可视化中要解决的难点是节点重合、拥挤、连线交叉等。图的布局算法主要分为逻辑布局与物理布局两大类，其中逻辑布局是通过改变节点的位置来实现；物理布局，例如基于地理位置约束的布局要求保持位置，但由于位置固定，边的交叉问题一般比较突出，针对较大的规模，为减少边的交叉，基于边集束思想调整边的可视化算法也得到了较多的研究。美军的军事制图编辑模块MilitaryOverlayEditor(MOLE)中对兵力要素同类分组显示采用了排列(Leader)或重叠(Stack)显示样式，对显示位置重排，实际位置通过指示线、锚点及区域范围凸包曲线进行辅助显示，而作战编队对队形有严格的军事规定，改变显示位置不适合作战编队的可视化。针对作战群体分群及聚合等方面，国内也已有一些研究，主要集中于群划分、群识别等方面。军事态势电子显示中的聚合、详略等，已有初步的作战编队聚合显示设计，但没有深入研究作战编队内部结构的可视化表达。针对复杂的层次关系，例如超图(Hypergraph)这种有限集合的子集系统，针对不同的子集采用一定透明度的颜色填充包围区域进行表达，但缺少内部的元素之间关系的可视化表达。与图或网络的可视化相比，作战编队只具有集合特征，其中的个体与作战编队只有隶属关系，个体之间没有明确的连接关系，如何优化选择出个体之间的连接关系，成为了作战编队可视化中的难点；传统的作战编队三维可视化，通常采用模型+标牌+轨迹等针对个体的显示方式，没有表达出作战编队整体性这种内部抽象特征，也缺乏作战队形的可视化展示，因此，针对作战编队这一特定研究对象，需要开展相关的可视化研究。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法，能够表达作战编队的内部关联特征以及作战编队的视觉范围特征，可从视觉上更加全面地刻画作战编队。本专利技术的基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法，包括如下步骤：步骤1，在三维世界坐标系中，根据作战编队各个体的三维世界坐标，采用最小生成树算法生成个体之间的关联边，得到作战编队的个体内部关联边集合EW；步骤2，在二维经纬度坐标系中，根据作战编队各个体的经纬度坐标，采用最小凸包法生成凸包节点集及各凸包节点之间的关联边，并将凸包节点之间的关联边映射到步骤1所述的三维世界坐标系中，得到作战编队的轮廓关联边集合EG；步骤3，合并步骤1得到的作战编队的个体内部关联边集合EW和步骤2得到的作战编队的轮廓关联边集合EG，并去除重复的关联边，获得最终的作战编队各个体之间的关联边；步骤4，对步骤3获得的最终的关联边进行可视化处理，完成作战编队的可视化。进一步的，所述最小生成树算法为Prim算法，其中，任意两节点之间的边的权为该两节点之间的欧氏距离。进一步的，所述最小凸包法为Graham算法。进一步的，所述步骤4中，首先构建作战编队各个体对应的三维模型的三维包围球；然后依据步骤3获得的最终的关联边，在三维世界坐标系中绘制作战编队各个体对应的三维模型之间的连线，并裁剪掉在三维包围球内部的连线部分；对三维包围球和裁剪后的连线进行三维渲染，得到最终的可视化图。进一步的，所述三维包围球具有一定的透明度。进一步的，对作战编队中各个体以及各个体的三维包围球、裁剪后的连线进行着色处理，且颜色保持一致。有益效果：本专利技术针对作战编队各个体的三维世界坐标集，采用最小生成树算法生成作战编队内部的骨架，表达了作战编队在三维空间中的分布，利用最小生成树的连通性及最短性保证了较好的视觉效果，且更为贴近作战编队的队形形状，满足作战编队的空间邻近性原则以及保形性原则；同时，针对各个体的二维经纬度坐标集，采用最小凸包法生成作战编队轮廓及在空间球面上的分布，利用最小凸包的凸多边形性及紧致性保证了具有较好的视觉范围效果，体现了作战编队的整体性；然后将两种算法叠加，既能表达作战编队的内部关联特征，又能表达作战编队的视觉范围特征，可从视觉上更加全面地刻画作战编队。本专利技术具有连线交叉少、拟合队形等优良的可视化特征。附图说明图1为本专利技术流程图。图2为连线总数上限函数T(n)曲线图。图3为五机非规则编队使用算法前(带全部连线)效果。图4为五机非规则编队使用算法后效果。图5为四机品字型编队使用算法前(带全部连线)效果。图6为四机品字型编队视觉分解：内部连通性。图7为四机品字型编队视觉分解：轮廓范围。图8为四机品字型编队视觉合成：内部及轮廓。图9为五机楔形编队使用算法后效果。图10为四机棱形编队使用算法后效果。图11为优化前后连线数目统计图。具体实施方式下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。本专利技术提供了一种基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法。可视化是把抽象或逻辑的信息进行视觉上的形象转换表达，符合美学原则是可视化的一个基本要求。目前针对图可视化的美学标准，比较共同认可的基本原则是：减少连线(或边)之间的交叉。本专利技术结合作战编队的军事要求，提出了作战编队三维可视化的四个基本原则：保形性原则、美学性原则、整体性原则以及突显性原则。(1)保形性原则作战编队中个体在三维空间中的精确位置，是战场态势分析的关键，应在可视化中尽量保持各个体原有的实际位置，以避免引起视觉上的错觉，导致作战决策的失误。并且，由于作战编队具有特定的队形要求，因此，在可视化中作战编队中个体之间的相对位置要保持不变，以保证在感知上对作战编队的正确认识。这是作战编队三维可视化对视觉位置保持不变性的约束要求。(2)美学性原则一般情况下，作战编队只具有集合特征，个体与作战编队只有隶属关系，个体之间没有明确的连接关系，如果在任意两个体之间建立连接，连接会较多，且交叉现象比较严重，会导致用户视觉上杂乱，影响作战指挥人员对作战编队的理解，因此尽量减少交叉是可视化的基本美学要求。其它视觉因素：对称性、凸多边形性、最长边尽可能短、最小区域、凸多边形等美学方面的因素也要综合考虑。主要是要尽量符合可视化常本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，在三维世界坐标系中，根据作战编队各个体的三维世界坐标，采用最小生成树算法生成个体之间的关联边，获得作战编队的个体内部关联边集合EW；步骤2，在二维经纬度坐标系中，根据作战编队各个体的经纬度坐标，采用最小凸包法生成凸包节点集及各凸包节点之间的关联边，并将凸包节点之间的关联边映射到步骤1所述的三维世界坐标系中，得到世界坐标系下的作战编队的轮廓关联边集合EG；步骤3，合并步骤1得到的作战编队的个体内部关联边集合EW和步骤2得到的作战编队的轮廓关联边集合EG，并去除重复的关联边，获得最终的作战编队各个体之间的关联边；步骤4，对步骤3获得的最终的关联边进行可视化处理，完成作战编队的可视化。

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，在三维世界坐标系中，根据作战编队各个体的三维世界坐标，采用最小生成树算法生成个体之间的关联边，获得作战编队的个体内部关联边集合EW；步骤2，在二维经纬度坐标系中，根据作战编队各个体的经纬度坐标，采用最小凸包法生成凸包节点集及各凸包节点之间的关联边，并将凸包节点之间的关联边映射到步骤1所述的三维世界坐标系中，得到世界坐标系下的作战编队的轮廓关联边集合EG；步骤3，合并步骤1得到的作战编队的个体内部关联边集合EW和步骤2得到的作战编队的轮廓关联边集合EG，并去除重复的关联边，获得最终的作战编队各个体之间的关联边；步骤4，对步骤3获得的最终的关联边进行可视化处理，完成作战编队的可视化。2.如权利要求1所述的基于视觉感知拓扑关系模型的作战编队可视化方法，其特征在于，所述最小生成树算法为Prim算...

【专利技术属性】
技术研发人员：王家润，田壮，罗童心，周东伟，刘阳，沈楠，
申请(专利权)人：华北计算技术研究所中国电子科技集团公司第十五研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11