视觉感知拓扑模型提升作战编队可视化的美学与效率

本文主要探讨的是作战编队可视化的问题，针对当前作战编队可视化过程中存在的背景对比度不足、整体视觉效果不明显以及美学性不高等挑战，研究者提出了一个创新的方法——基于视觉感知拓扑关系模型（Visual Perception Topological Relationship Model, VPTM）的作战编队可视化算法，即3DCFV（三维作战编队可视化的改进方法）。该模型的设计核心是建立作战编队的视觉感知拓扑结构，通过图算法实现个体之间的连接关系优化，使得连线数量更少，避免了连线交叉，同时能够更好地体现编队的结构和动态关系。 首先，文章阐述了作战编队可视化的基本原则，强调了在设计过程中对于清晰度、易读性和美学性的考量。接着，通过构建视觉感知拓扑模型，研究人员引入了图论中的算法来处理作战单元之间的空间关系，这有助于增强编队的整体感知，并强调了模型在刻画抽象的作战编队信息方面的有效性，如整体范围和内部关联性。 构建出的3DCFV算法，通过实验证明其优越性。实验结果显示，与传统方法相比，优化后的连线数目平均减少了37%，这不仅降低了视觉冗余，还提升了用户体验。更重要的是，算法能够确保连线的流畅性和队形的一致性，极大地提高了作战编队的可视化效果。 本文的研究人员包括三位专家：王家润，一位高级工程师，专注于图形图像、高性能计算和数据可视化；荣明，讲师级别的学者，专长于战争模拟、战略兵棋和武器装备体系仿真；仇建伟，作为研究员，他的研究领域涉及系统体系结构、指挥控制和图形图像。他们的合作展现了多学科交叉的优势，为提高作战编队可视化领域的技术水平做出了贡献。 本文的工作还得到了国家“十三五”预研资助项目和国家自然科学基金的支持，显示了其研究的前瞻性和重要性。文章最后部分列出了关键词，包括作战编队、视觉感知、拓扑关系、图算法、连线交叉、拟合队形以及三维可视化，这些都精确地概括了研究的核心内容。 这篇论文提供了一种创新的作战编队可视化策略，旨在解决实际军事应用中的关键问题，为作战决策提供更为直观和有效的可视化支持。