[发明专利]一种电磁态势多维可视化方法及系统

说明书

本发明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。

技术领域

本发明涉及电磁态势可视化技术领域，尤其涉及一种电磁态势多维可视化方法及系统。

背景技术

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。

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。

发明内容

有鉴于此，本发明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。

第一方面，本发明提供了一种电磁态势多维可视化方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，所述S23包括：