三维雷达包络融合算法：FatPig的投影网格解决方案

本文主要探讨了"基于投影网格的三维雷达包络融合方法"，针对雷达探测范围三维可视化的挑战，提出了一种创新的融合算法。在电磁信息可视化日益重要的背景下，雷达探测范围的可视化尤其关键，然而，多个雷达包络在空间的重叠区域会导致信息冗余，妨碍雷达网络整体态势的清晰呈现。 传统的方法在二维平面上处理雷达包络融合时，可以直观地判断采样点关系，但在三维空间中，由于采样点数量庞大且空间形态复杂，逐点判断会显著增加计算复杂度。为了克服这些难题，作者构建了一个名为"FatPig"（Fusing Algorithm based on Projective grid）的算法。该算法首先在雷达包络的重叠区域创建面积小、长度适中的网格，然后分别进行竖投影和侧投影，通过这个过程筛选出大量的重叠区域探测点和较少的非重叠区域点，从而有效地降低了融合操作的计算负担。 算法的核心在于利用网格的特性，避免了逐点比较的繁琐，提高了效率。它依赖于标准的重叠区域探测点对比库来确定最优的网格长度，并采用成对投影的方式进一步减小计算复杂度，显著区别于以往算法的高复杂度问题。此外，文章还分析了"FatPig"算法的计算复杂度，并通过实验验证了其在三维雷达包络融合领域的有效性。 这项研究旨在解决雷达探测范围三维可视化中的挑战，通过创新的融合方法，实现了在保持信息完整性的前提下，降低计算成本，为虚拟战场环境中的电磁信息可视化提供了新的解决方案。该研究不仅提升了雷达网络的整体态势理解，也为后续的雷达包络融合算法优化提供了有价值的参考。