一种电磁态势多维可视化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电磁态势可视化技术领域，提供了一种电磁态势多维可视化方法及系统。该方法包括：导入战场频谱数据，获得样本空间所有样本数据；基于样本数据，进行空间距离和属性距离的双重聚类分析、相似性度量以及力引导布局，获得弹性张力与电荷引力的合力；对弹性张力与电荷引力的合力进行设定次数的迭代更新，获得迭代更新后的弹性张力与电荷引力的合力，生成地图嵌入式平行坐标可视化界面。本发明专利技术减少了在视觉上多条边带来的混乱效果，提高数据的可视化表达能力，改善了平行坐标在电磁频谱数据可视化中难以展示空域维度的缺点。数据可视化中难以展示空域维度的缺点。数据可视化中难以展示空域维度的缺点。

【技术实现步骤摘要】
一种电磁态势多维可视化方法及系统


[0001]本专利技术涉及电磁态势可视化
，尤其涉及一种电磁态势多维可视化方法及系统。

技术介绍

[0002]对于战场区域内电磁态势的可视化表达，由于交战双方根据战场态势做出装备、兵力的调整部署，会在短时间内造成电磁空间的剧烈变动，主要体现在时域上的信号出现与消失、频域上的工作频率跳变、能域上的辐射功率的改变以及空域上的辐射源位置移动。
[0003]目前，在已有的空间聚类算法中，大多只考虑空间位置或者属性信息之间的距离作为相似性的指标，仅采用某一维度难以全面展示电磁态势的变化规律，无法充分上述的变化特征，无法改善平行坐标在电磁频谱数据可视化中难以展示空域维度的缺点，导致聚类结果具有一定的片面性，难以反映真实数据的空间分布以及属性分布情况。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种电磁态势多维可视化方法及系统，以解决现有技术中无法减少在视觉上多条边带来的混乱效果、数据的可视化表达能力低下以及无法改善平行坐标在电磁频谱数据可视化中难以展示空域维度的缺点的问题。
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种电磁态势多维可视化方法，包括：
[0006]S1.导入战场频谱数据，获得样本空间所有样本数据；
[0007]S2.基于所述样本数据，进行空间距离和属性距离的双重聚类分析、相似性度量以及力引导布局，获得弹性张力与电荷引力的合力；
[0008]S3.对所述弹性张力与电荷引力的合力进行设定次数的迭代更新，获得迭代更新后的弹性张力与电荷引力的合力，生成地图嵌入式平行坐标可视化界面。
[0009]进一步地，所述S2包括：
[0010]S21.对所述样本数据进行标记，通过空间距离和属性距离的双重聚类分析，获得聚类的目标样本数据；
[0011]S22.对所述聚类的目标样本数据进行相似性度量，获得边的关联度；
[0012]S23.基于所述边的关联度，通过力引导布局边捆绑算法对同一簇的边进行捆绑，获得所述弹性张力与电荷引力的合力。
[0013]进一步地，所述S21包括：
[0014]S211.选择未被标记的样本数据，计算该样本数据与其他样本数据之间的空间距离，并与预设空间阈值比较，将小于预设空间阈值的样本数据记为空间集合；
[0015]S212.计算所述空间集合中所有样本与其他样本数据之间的属性距离，并与预设属性阈值比较，将小于预设属性阈值的样本数据记为属性集合；
[0016]S213.循环递归搜索所述空间集合和属性集合中的所有样本数据，将满足欧式距离小于等于预设空间阈值并且闵式距离小于等于预定属性阈值的样本标记为目标样本数
据，将其他样本标记为非目标样本数据；
[0017]S214.循环上述步骤，直至所有样本被标记，通过双重聚类分析，获得聚类的目标样本数据。
[0018]进一步地，所述S22包括：
[0019]S221.对所述聚类的样本数据进行相似性度量，获得端点的关联度；
[0020]S222.基于所述端点的关联度，获得边的关联度。
[0021]进一步地，所述S23包括：
[0022]S231.基于所述边的关联度，定义全局弹性系数；
[0023]S232.基于每个节点所受到的相邻节点弹性张力和所述全局弹性系数，通过力引导布局边捆绑算法对同一簇的边进行捆绑，获得所述弹性张力与电荷引力的合力。
[0024]进一步地，所述弹性张力与电荷引力的合力是通过如下计算式获得：
[0025]F＝F
S1
+F
S2
+F
e
[0026]其中，F表示弹性张力与电荷引力的合力，F
S1
、F
S2
分别表示不同方向的两个相邻节点的弹性张力，F
e
表示电荷引力。
[0027]进一步地，所述S3包括：
[0028]S31.设置控制点个数P、迭代次数M、位移量S和每次迭代计算轮数I，取边的中点作为初始化更新控制点；
[0029]S32.每次迭代所述更新控制点，按照边的长度进行划分，以此类推，获得迭代更新后的弹性张力与电荷引力的合力，控制边的变形，生成地图嵌入式平行坐标可视化界面。
[0030]进一步地，在所述S32之后还包括：
[0031]S33.通过设计平行坐标轴交换和坐标圈选的交互，在平行坐标系中分析电磁态势在不同维度之间的变化关系。
[0032]第二方面，本专利技术还提供了一种电磁态势多维可视化系统，包括：
[0033]数据采集模块，用于导入战场频谱数据，获得样本空间所有样本数据；
[0034]合力计算模块，用于基于所述样本数据，进行空间距离和属性距离的双重聚类分析、相似性度量以及力引导布局，获得弹性张力与电荷引力的合力；
[0035]可视化模块，用于对所述弹性张力与电荷引力的合力进行设定次数的迭代更新，获得迭代更新后的弹性张力与电荷引力的合力，生成地图嵌入式平行坐标可视化界面。
[0036]进一步地，所述合力计算模块用于执行以下操作：
[0037]对所述样本数据进行标记，通过空间距离和属性距离的双重聚类分析，获得聚类的样本数据；
[0038]对所述聚类的样本数据进行相似性度量，获得边的关联度；
[0039]基于所述边的关联度，通过力引导布局边捆绑算法对同一簇的边进行捆绑，获得所述弹性张力与电荷引力的合力。
[0040]本专利技术与现有技术相比存在的有益效果是：
[0041]1、本专利技术采用空间距离和属性距离的双重距离空间聚类方法并将其与频谱测绘数据结合对频谱测绘数据进行空间聚类，能够全面展示电磁态势的变化规律。
[0042]2、本专利技术通过相似性度量，确定边捆绑的簇，采用力引导布局边捆绑算法对同一簇的边进行捆绑，减少了在视觉上多条边带来的混乱效果，提高数据的可视化表达能力。
[0043]3、本专利技术将可视化渲染生成地图嵌入式平行坐标可视化界面，并结合用户交互指令，实现了用户与数据的联动分析，改善了平行坐标在电磁频谱数据可视化中难以展示空域维度的缺点。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0045]图1是本专利技术提供的一种电磁态势多维可视化方法的流程图；
[0046]图2是本专利技术提供的边和边簇的示意图；
[0047]图3是本专利技术提供的力引导布局的示意图；
[0048]图4是本专利技术提供的一种电磁态势多维可视化系统的框图。
具体实施方式
[0049]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电磁态势多维可视化方法，其特征在于，包括：S1.导入战场频谱数据，获得样本空间所有样本数据；S2.基于所述样本数据，进行空间距离和属性距离的双重聚类分析、相似性度量以及力引导布局，获得弹性张力与电荷引力的合力；S3.对所述弹性张力与电荷引力的合力进行设定次数的迭代更新，获得迭代更新后的弹性张力与电荷引力的合力，生成地图嵌入式平行坐标可视化界面。2.根据权利要求1所述的电磁态势多维可视化方法，其特征在于，所述S2包括：S21.对所述样本数据进行标记，通过空间距离和属性距离的双重聚类分析，获得聚类的目标样本数据；S22.对所述聚类的目标样本数据进行相似性度量，获得边的关联度；S23.基于所述边的关联度，通过力引导布局边捆绑算法对同一簇的边进行捆绑，获得所述弹性张力与电荷引力的合力。3.根据权利要求2所述的电磁态势多维可视化方法，其特征在于，所述S21包括：S211.选择未被标记的样本数据，计算该样本数据与其他样本数据之间的空间距离，并与预设空间阈值比较，将小于预设空间阈值的样本数据记为空间集合；S212.计算所述空间集合中所有样本与其他样本数据之间的属性距离，并与预设属性阈值比较，将小于预设属性阈值的样本数据记为属性集合；S213.循环递归搜索所述空间集合和属性集合中的所有样本数据，将满足欧式距离小于等于预设空间阈值并且闵式距离小于等于预定属性阈值的样本标记为目标样本数据，将其他样本标记为非目标样本数据；S214.循环上述步骤，直至所有样本被标记，通过双重聚类分析，获得聚类的目标样本数据。4.根据权利要求2所述的电磁态势多维可视化方法，其特征在于，所述S22包括：S221.对所述聚类的样本数据进行相似性度量，获得端点的关联度；S222.基于所述端点的关联度，获得边的关联度。5.根据权利要求2所述的电磁态势多维可视化方法，其特征在于，所述S23包括：S231.基于所述边的关联度，定义全局弹性系数；S232.基于每个节点所受到的相邻节点弹性...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡豪杰，方胜良，马淑丽，范有臣，温晓敏，马昭，王孟涛，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：