面向軍事群體的聚合及解聚可視化控制模型

楊 帆，王家潤，曹占廣

(1.華北計算技術(shù)研究所，北京 100083；2.國防大學(xué) 聯(lián)合作戰(zhàn)學(xué)院，北京 100091)

0 引言

作戰(zhàn)編隊是軍事上特有的一類軍事群體組織方式。最初源于生物界中的雁群空中飛行的人字隊形或一字隊形，該隊形符合氣流動力學(xué)原理，可極大減輕整個群體的體力消耗。上述仿生學(xué)原理已在軍事上應(yīng)用廣泛，例如空戰(zhàn)作戰(zhàn)編隊常采用：楔隊、梯隊、縱隊、橫隊等，具有增加命中率、減少氣流阻礙、減少雷達反射等優(yōu)勢，可極大提升作戰(zhàn)群體的作戰(zhàn)能力。無人/有人機(船、艇等)集群在軍事領(lǐng)域中也已開始大規(guī)模應(yīng)用，面向群體的相關(guān)研究引起了各方的高度關(guān)注[1]。

作戰(zhàn)編隊可視化的基礎(chǔ)是圖可視化。圖是表達群體內(nèi)部邏輯關(guān)系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的圖可視化采用圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行表達，2012年谷歌提出了知識圖譜的概念后，以圖為基礎(chǔ)的知識圖譜成為大規(guī)模圖的研究方向。圖或知識圖譜的可視化是顯示群體復(fù)雜關(guān)系的關(guān)鍵[3-5]，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如醫(yī)學(xué)[6]、深度學(xué)習(xí)[7]、社交網(wǎng)絡(luò)[8-9]等。

針對作戰(zhàn)編隊，王家潤等提出了基于視覺感知拓撲關(guān)系模型的作戰(zhàn)編隊可視化[10]，在作戰(zhàn)編隊的隊形上，通過附加輔助連線等，對作戰(zhàn)編隊群體的內(nèi)部及外部進行了顯示增強，但是對聚合顯示沒有給出相關(guān)的研究。袁德平等采用約束條件下的chameleon算法對敵目標進行空間群聚類并構(gòu)建進攻矩陣，實現(xiàn)了對敵目標群的劃分[11]。張森等針對多機協(xié)同作戰(zhàn)編隊隊形控制，提出了基于幾何約束的三角形、菱形、主從式等典型樹形編隊的控制模型[12]。李鳳霞等從多分辨率作戰(zhàn)編隊隊形屬性出發(fā)，利用位置、狀態(tài)、戰(zhàn)損3種常用屬性和隊形在聚合解聚過程中的依賴關(guān)系及附加存儲結(jié)構(gòu)，利用標準隊形數(shù)據(jù)庫的方法減少了模型失真[13]。黃亞鋒等基于Delaunay三角網(wǎng)模型，給出了點軍標群的聚合顯示中標號重疊等問題的解決策略[14]。上述這些研究，從不同角度對作戰(zhàn)編隊進行了一定的研究，但是總體來看面向作戰(zhàn)編隊的聚合及解聚可視化的體系化研究還較薄弱，特別是聚合后的作戰(zhàn)編隊顯示增強方面。

作戰(zhàn)決策OODA(Observation、Orientation、Decision、Action)循環(huán)理論中，觀察是基礎(chǔ)，戰(zhàn)場態(tài)勢可視化的核心作用是增強作戰(zhàn)指揮人員的觀察能力。戰(zhàn)場態(tài)勢中敵我雙方的各種作戰(zhàn)編隊可明顯體現(xiàn)出作戰(zhàn)意圖，因此，作戰(zhàn)編隊成為重點關(guān)注的軍事群體，作戰(zhàn)編隊可視化也成為了戰(zhàn)場態(tài)勢綜合顯示中的重要組成部分。但是，美軍的作戰(zhàn)符號標準體系MIL-STD-2525X系列[2]，僅對軍隊標號個體顯示進行了描述，缺乏對作戰(zhàn)編隊群體的標準化設(shè)計。另外，隨著戰(zhàn)場態(tài)勢中目標顯示數(shù)量的大規(guī)模增加，戰(zhàn)場綜合態(tài)勢顯示出現(xiàn)擁擠、疊加等視覺混亂問題，而且顯示窗口屏幕范圍是有限的，減緩了指揮人員對戰(zhàn)場態(tài)勢的認知速度。因此需要探索作戰(zhàn)編隊的聚合簡化技術(shù)，減少非關(guān)鍵目標的干擾，增強對戰(zhàn)場態(tài)勢的認知。

本文主要開展面向作戰(zhàn)編隊聚合/解聚的體系化可視化研究，期望推進軍事群體可視化的相關(guān)理論及應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展。

1 作戰(zhàn)編隊聚合/解聚可視化控制建模

本節(jié)首先給出作戰(zhàn)編隊聚合/解聚可視化控制模型的總體設(shè)計，然后對其中關(guān)鍵環(huán)節(jié)給出具體的實現(xiàn)。

1.1 作戰(zhàn)編隊聚合/解聚可視化控制模型總體設(shè)計

MVC是經(jīng)典的軟件設(shè)計模式，主要包含三部分：Model：模型(M)，View：視圖(V)，Controller：控制器(C)，從數(shù)據(jù)邏輯層、表示層、控制層等給出軟件的設(shè)計。MVC模式中，用戶向控制器發(fā)出請求，控制器調(diào)用合適的模型，模型對用戶的請求進行處理，并返回數(shù)據(jù)給控制器，控制器再根據(jù)返回的數(shù)據(jù)切換顯示視圖，呈現(xiàn)給用戶。該模式具有結(jié)構(gòu)清晰，各模塊相對獨立，可復(fù)用性強，易擴展等優(yōu)點。基于MVC，提出作戰(zhàn)編隊基于知識圖譜及MVC的聚合/解聚可視化控制模型，主要包括：作戰(zhàn)編隊基于知識圖譜的語義建模(M)、作戰(zhàn)編隊聚合布局建模(V)、作戰(zhàn)編隊解聚布局建模(V)、作戰(zhàn)編隊顯示切換(C)等，如圖1所示。

圖1 作戰(zhàn)編隊聚合/解聚可視化控制模型組成及MVC邏輯映射圖

整個處理流程如下：首先，對作戰(zhàn)編隊進行語義建模；其次，依據(jù)當(dāng)前地圖比例尺，對作戰(zhàn)編隊進行聚合及解聚顯示切換判斷；最后，根據(jù)判斷結(jié)果，進行解聚布局顯示或聚合布局顯示，如圖2所示。

圖2 作戰(zhàn)編隊聚合/解聚可視化的控制流程

1.2 作戰(zhàn)編隊基于知識圖譜的語義模型構(gòu)建

作戰(zhàn)編隊中的每個個體，稱之為軍事實體(Entity)，包含屬性-屬性值，重要屬性包含ID識別號、中文名稱、地理位置(經(jīng)、緯、高)、對應(yīng)的標號編碼、敵我類別等。作戰(zhàn)編隊中的關(guān)系含有簡短的文字描述說明，主要有指揮、通訊、隸屬、火力支援等關(guān)系。

作戰(zhàn)編隊可用圖可視化進行表達。圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：G=(V，E)是圖可視化的重要方法，其中V是節(jié)點集合，E是邊集合。作戰(zhàn)編隊可用圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行表達，結(jié)構(gòu)中的節(jié)點表示軍事實體，邊表示實體間的關(guān)系。針對復(fù)雜的戰(zhàn)場態(tài)勢，因為包含太多的作戰(zhàn)編隊，簡單的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)已不能滿足實際需求，可采用基于圖的知識圖譜進行管理。用知識圖譜三元組：實體(Entity)-關(guān)系(Relationship)-實體(Entity)記錄作戰(zhàn)編隊內(nèi)各實體之間的關(guān)系[15]。作戰(zhàn)編隊基本的知識圖譜三元組表示可采用：下屬實體-隸屬-指揮者實體進行描述。作戰(zhàn)編隊中特殊的關(guān)系可參考上述三元組進行描述，如：實體A-支援-實體B。由于作戰(zhàn)編隊中關(guān)系較為簡單，進行知識圖譜構(gòu)建時可嘗試采用自頂向下(Top-Down)的構(gòu)建方式。采用自底向上(Bottom-Up)的構(gòu)建方式，采集半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在關(guān)系抽取時可采用預(yù)先設(shè)置實體關(guān)系的方法，對作戰(zhàn)編隊中的實體關(guān)系進行抽取，該方法具有較高的準確度。針對戰(zhàn)場態(tài)勢中所有作戰(zhàn)編隊的知識圖譜，可采用圖數(shù)據(jù)庫(RDF數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)3store、RDF三元組庫Jena、原生圖數(shù)據(jù)庫Neo4j、原生圖數(shù)據(jù)庫Cayley等)進行存儲管理，采用圖查詢語言(SPARQL、Cypher、GraphQL等)進行查詢處理，圖查詢語言要注意與圖數(shù)據(jù)庫相對應(yīng)。對作戰(zhàn)編隊的實體及實體關(guān)系的知識圖譜建模是進行后續(xù)作戰(zhàn)編隊可視化的基礎(chǔ)。

復(fù)雜的戰(zhàn)場綜合態(tài)勢中實體數(shù)量多，關(guān)系(含作戰(zhàn)編隊)錯綜復(fù)雜，傳統(tǒng)基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無法解決查詢慢及關(guān)系數(shù)量較大的問題，而知識圖譜有專用的高效的圖數(shù)據(jù)庫、高效的圖查詢接口以及標準化的實體關(guān)系描述，這是傳統(tǒng)的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所不具備的。此外，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在存儲實體關(guān)系方面具有數(shù)據(jù)冗余的可能，在關(guān)系查詢方面也存在一定的技術(shù)瓶頸，而圖數(shù)據(jù)庫不僅能夠減少數(shù)據(jù)冗余的可能，在關(guān)系查詢方面，相比關(guān)系數(shù)據(jù)庫也更加高效，同時其存在易擴展，方便動態(tài)更新，可存儲結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特性，更適合存儲知識圖譜[15]。因此，圖數(shù)據(jù)庫及圖查詢成為知識圖譜的核心技術(shù)。此處對作戰(zhàn)編隊中復(fù)雜關(guān)系采用知識圖譜進行建模，可較好地應(yīng)對未來戰(zhàn)場綜合態(tài)勢中的大規(guī)模關(guān)系存儲及高效關(guān)系查詢等軍事需求。

1.3 作戰(zhàn)編隊解聚/聚合顯示切換控制

層級顯示LOD(Levels of Detail)技術(shù)是高性能渲染的常用技術(shù)，通常是指根據(jù)物體模型的節(jié)點在顯示環(huán)境中所處的位置和重要度，決定渲染的資源分配，降低非重要物體的面數(shù)和細節(jié)度，從而獲得高效率的渲染運算。即可根據(jù)物體是否在視點觀察范圍、物體的重要度、物體各節(jié)點是否可視、物體距離視點遠近等不同屬性，對物體進行顯隱操作、顯示精細度切換，或?qū)ξ矬w部分節(jié)點進行剔除操作，以加快渲染速度。

LOD技術(shù)可分為離散LOD、連續(xù)LOD和多分辨率LOD三類[16]。離散LOD技術(shù)最先出現(xiàn)，技術(shù)相對成熟，具有渲染時計算量小的優(yōu)勢，但需要較大的存儲空間，存儲空間大小與所分層級數(shù)有關(guān)。另外，離散LOD在進行層級轉(zhuǎn)換時，視覺上會出現(xiàn)不連續(xù)的跳躍感。連續(xù)LOD技術(shù)的出現(xiàn)解決了不同層級轉(zhuǎn)換時出現(xiàn)的視覺上有跳躍感的問題，但在渲染時計算量大，渲染相對耗時，不適用于大規(guī)模場景。多分辨率LOD技術(shù)可將模型分塊，根據(jù)重要度等屬性的不同，分區(qū)減少細節(jié)信息，但該技術(shù)同樣具有計算量大，渲染耗時的問題。

地圖中常采用不同的比例尺來實現(xiàn)LOD思想，不同比例尺下所顯示的內(nèi)容不同。同樣，對戰(zhàn)場態(tài)勢中作戰(zhàn)編隊的顯示也采用LOD渲染策略，將作戰(zhàn)編隊看作整體，編隊中的實體可采用兩級顯示：粗略顯示(聚合過程)及精細顯示(解聚過程)，簡稱為聚合/解聚LOD，即ADLOD (Aggregation/ Disaggregation LOD)。采用地圖比例尺1：5萬、1：25萬、1：100萬、1：400萬等作為解聚/聚合顯示切換的控制依據(jù)。當(dāng)用戶選定1：25萬作為顯示切換控制依據(jù)時，當(dāng)前地圖顯示窗口中的地圖比例尺如果大于該值，則對顯示窗口中的作戰(zhàn)編隊進行解聚顯示，否則，則對其進行聚合顯示。在實際應(yīng)用中，用戶也可根據(jù)當(dāng)前的作戰(zhàn)任務(wù)需求，動態(tài)調(diào)整解聚/聚合顯示切換規(guī)則。默認選擇以1：25萬作為解聚/聚合顯示切換控制依據(jù)。

作戰(zhàn)編隊解聚/聚合顯示切換控制中可運用LOD思想。由于作戰(zhàn)編隊在聚合布局顯示和解聚布局顯示時，差異較大(參見1.4節(jié)及1.5節(jié))，因此不需考慮視覺上是否有跳躍感，選擇采用離散LOD技術(shù)。在作戰(zhàn)編隊中使用LOD技術(shù)進行聚合計算，不僅能夠提升渲染效率，更能有效地解決復(fù)雜戰(zhàn)場態(tài)勢中標號顯示疊加、混亂導(dǎo)致的難點。

1.4 作戰(zhàn)編隊的聚合布局設(shè)計

作戰(zhàn)編隊識別是作戰(zhàn)編隊聚合顯示的基礎(chǔ)。同一作戰(zhàn)編隊擁有以下特性：(1)空間位置相近；(2)運動方向一致。聚合操作通常使用聚類算法。簡單地使用一般聚類算法，直接將空間地理位置相近的實體判定為同一作戰(zhàn)編隊，不能滿足實際作戰(zhàn)編隊判別的需要。通過作戰(zhàn)隊形識別作戰(zhàn)編隊，是一種常用的作戰(zhàn)編隊識別方法[13]，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)使得智能化識別作戰(zhàn)隊形得以實現(xiàn)，但直接匹配作戰(zhàn)隊形更適用于空中作戰(zhàn)編隊這類作戰(zhàn)隊形更為固定的場景[17]。使用規(guī)則對作戰(zhàn)編隊進行建模，以實現(xiàn)對作戰(zhàn)編隊的識別，是另一種常用的識別方法，但該方法建模步驟較為繁瑣，實現(xiàn)較為困難[18，19]。作戰(zhàn)編隊的識別，可為作戰(zhàn)編隊可視化提供一定的設(shè)計基礎(chǔ)。

當(dāng)作戰(zhàn)編隊處于聚合顯示狀態(tài)，隱藏非關(guān)鍵實體是聚合顯示的核心操作，因此，在作戰(zhàn)編隊能夠被識別的同時，還需對各實體的類型加以區(qū)分。整個的聚合過程包括如下的各個階段。

預(yù)備階段：作戰(zhàn)編隊隸屬實體檢索

在作戰(zhàn)編隊圖數(shù)據(jù)庫中檢索出該作戰(zhàn)編隊中的實體集合(參見1.2節(jié))。

階段A：作戰(zhàn)編隊實體隱藏

對作戰(zhàn)編隊實體集合中的各個實體(參見圖3中左圖中的紅點)，進行隱藏。

圖3 作戰(zhàn)編隊的區(qū)域幾何輔助對象：橢圓，移動方向：箭頭

階段B：作戰(zhàn)編隊區(qū)域幾何輔助對象構(gòu)建

作戰(zhàn)編隊涉及多個實體，具有一定的空間分布，構(gòu)建一個較簡易的區(qū)域幾何輔助對象，用于表征整個編隊的空間分布區(qū)域(如圖3中橢圓所示)。構(gòu)建步驟如下：

步驟1：將作戰(zhàn)編隊實體集合中的每個實體的定位點地理位置轉(zhuǎn)換為屏幕坐標；

步驟2：計算作戰(zhàn)編隊實體集合的主軸方向。采用主成分分析PCA(Principal Components Analysis)[20]，計算出對應(yīng)的位置點集主軸的特征向量，作為方向包圍盒OBB(Oriented Bounding Box)的主軸，參見圖3左圖中的過中心方塊的虛線，然后計算該主軸上的幾何中心點，參見圖3左圖中的中心方塊；

步驟3：平移到中心點并旋轉(zhuǎn)主軸線到新的XY坐標系下的X軸；

步驟4：在新坐標系下，計算出整個作戰(zhàn)編隊實體集合的幾何包圍盒矩形的4個角點；

步驟5：構(gòu)建經(jīng)過上述4個角點的橢圓方程；

步驟6：對該橢圓進行均勻采樣，離散成點列，進行反平移及反旋轉(zhuǎn)，在屏幕坐標下依次連接，繪制出整個橢圓，以地理經(jīng)緯高描述方式保存這些橢圓上的點。圖3中的橢圓即為最后生成的區(qū)域幾何輔助對象。

階段C：作戰(zhàn)編隊指揮者實體的增強顯示

作戰(zhàn)編隊中的指揮者(如：空中編隊中的長機、海上編隊中的航母、陸上編隊中的指揮車等)在作戰(zhàn)編隊中非常重要，可對該指揮者實體不隱藏，作為該作戰(zhàn)編隊的重要代表。采用圓點或標號表示該指揮者實體，顏色采用標號的顏色，如圖4中的圓點或標號所示。由于作戰(zhàn)編隊中，運動方向?qū)τ谡麄€作戰(zhàn)編隊運動趨勢的研判很重要，因此，在前述作戰(zhàn)編隊的區(qū)域幾何輔助對象中附加箭頭，表達作戰(zhàn)編隊的整體移動方向，箭頭長度設(shè)為橢圓半長軸長度，如圖3右圖中的實線箭頭所示。

圖4 作戰(zhàn)編隊包含數(shù)量的點方式(左圖)、標號樣式(右圖)聚合顯示示意圖

階段D：作戰(zhàn)編隊組成數(shù)量的標識設(shè)計

作戰(zhàn)編隊聚合顯示時，作戰(zhàn)編隊中的實體數(shù)量未能感知，采用“#+數(shù)量”的文字標注方式突出顯示，參見圖4，文字標注參考美軍作戰(zhàn)符號標準體系中標號的顯示，帶有邊框及背景色填充，可減輕地圖中遙感影像等對視覺的干擾，突出文字標注信息。圖4中右圖為避免標號與主要移動方向重疊，可將標號調(diào)整為指向正北方向。

綜合上述各階段，構(gòu)建作戰(zhàn)編隊聚合布局顯示過程的描述向量A=(指揮者，區(qū)域幾何輔助對象，移動方向，組成數(shù)量標識，顯示樣式)。其中顯示樣式為點或標號，該向量對聚合過程中設(shè)計的可視化要素進行了概括。對比圖3的左圖與聚合后的圖4可看出，聚合后屏幕顯示的實體減少，可較好地減輕態(tài)勢顯示中的疊加混亂現(xiàn)象，加快態(tài)勢認知速度，提高顯示流暢度，優(yōu)化用戶體驗。而且，聚合后對作戰(zhàn)編隊的關(guān)鍵信息：空間分布范圍、編隊中實體數(shù)量、運動趨勢、指揮者等都進行了突出顯示，軍事語義的表達也更加豐富，可極大增強作戰(zhàn)指揮人員對戰(zhàn)場態(tài)勢中“勢”的認知深度。

1.5 作戰(zhàn)編隊的解聚布局設(shè)計

當(dāng)作戰(zhàn)編隊處于解聚顯示時，主要采用如下兩種布局模式：

1)邏輯拓撲布局模式

邏輯拓撲布局無需考慮實際地理位置等，側(cè)重作戰(zhàn)編隊內(nèi)部拓撲關(guān)系的顯示，采用圖可視化(節(jié)點-連接)表達，可采用半圓形布局、拉桿型布局、樹形布局等。為表征作戰(zhàn)編隊的視覺整體感，借鑒王家潤等提出的基于視覺感知拓撲關(guān)系模型的作戰(zhàn)編隊可視化思路，在個體之間增加輔助視覺顯示增強虛線進行連接，虛線顏色與標號顏色保持一致。指揮機(艦、車等)放置于視覺上重要幾何位置：半圓形中心點；拉桿型頂部點；樹形左側(cè)點(根節(jié)點)。其中，拉桿型布局的設(shè)計思路也借鑒了ArcGIS中的軍事制圖編輯模塊MOLE(Military Overlay Editor)中標號集的拉桿顯示[2]。概括上述，作戰(zhàn)編隊解聚邏輯拓撲布局的描述向量L=(編隊實體集合，布局樣式，輔助視覺顯示增強虛線，顯示樣式)，其中布局樣式為半圓形布局、拉桿型布局、樹形布局等，顯示樣式為點或標號。該邏輯拓撲布局模式主要應(yīng)用于突出作戰(zhàn)編隊邏輯組成的應(yīng)用場景，如圖5、圖6所示。

圖5 作戰(zhàn)編隊邏輯拓撲布局模式：點方式顯示樣式示意圖

圖6 作戰(zhàn)編隊邏輯拓撲布局模式：標號顯示樣式效果圖

2)地理布局模式

地理布局需考慮作戰(zhàn)編隊中每個實體真實的地理位置，編隊中所有實體都在其真實地理位置顯示，采用圓點或標號顯示樣式。采用標號顯示樣式時，標號的方向與原來的方向保持一致，作戰(zhàn)編隊此時將會顯示編隊的隊形，編隊內(nèi)部實體之間的距離、間隔、高度差等符合隊形的規(guī)定要求。該地理布局主要應(yīng)用于突出顯示地理位置的應(yīng)用場景中，如圖7中飛行編隊楔形隊形所示。為表達對作戰(zhàn)編隊的整體感，可借鑒王家潤等提出的基于視覺感知拓撲關(guān)系模型的作戰(zhàn)編隊可視化中的凸包理念，構(gòu)建作戰(zhàn)編隊的二維凸包虛線，進行視覺增強顯示，如圖8所示。在有些特殊情況下，例如一字形的梯隊、縱隊、橫隊時，凸包可簡化為首尾不封閉的虛線，參見圖5中間圖的拉桿型布局顯示。概括上述，作戰(zhàn)編隊解聚地理布局的描述向量G=(編隊實體集合，輔助視覺顯示增強虛線，顯示樣式)，其中顯示樣式為點或標號。

1.6 作戰(zhàn)編隊特殊軍事語義顯示增強

作戰(zhàn)編隊內(nèi)部實體之間還可能包含復(fù)雜的深層次軍事語義關(guān)系。如帶有方向性的上下級指揮或支援保障關(guān)系等(參見基于知識圖譜的語義描述模型部分)，此時可附加有向箭頭加文字說明的方式進行突出顯示，如圖9所示。該可視化手段可進一步把作戰(zhàn)編隊內(nèi)部特殊不可見的關(guān)系進行視覺呈現(xiàn)，從而實現(xiàn)對作戰(zhàn)編隊的勢的洞察。從上述也可看出，作戰(zhàn)編隊基于知識圖譜的語義描述模型具有良好的關(guān)系擴展描述能力，為作戰(zhàn)編隊內(nèi)部實體關(guān)系的表達提供了通用技術(shù)手段。概括上述，作戰(zhàn)編隊特殊語義顯示增強的描述向量E=(實體-關(guān)系-實體，顯示樣式)，其中顯示樣式為左箭頭、右箭頭、雙向箭頭等。

1.7 作戰(zhàn)編隊聚合/解聚可視化控制模型向量形式表征

匯總上述各部分中的描述向量，作戰(zhàn)編隊聚合/解聚可視化控制模型的向量形式可表征為V=(K，L，G，E，R)。其中，K標識作戰(zhàn)編隊的知識圖譜語義模型，L為作戰(zhàn)編隊解聚邏輯拓撲布局的描述向量，G為作戰(zhàn)編隊解聚地理布局的描述向量，E為作戰(zhàn)編隊特殊語義顯示增強的描述向量，R標識作戰(zhàn)編隊聚合/解聚顯示切換規(guī)則。向量V對作戰(zhàn)編隊聚合/解聚可視化控制模型給出了概念上的整體描述。

2 結(jié)束語

本文針對軍事群體，特別是作戰(zhàn)編隊，給出了基于知識圖譜三元組的內(nèi)部實體之間的邏輯關(guān)系建模，及解聚/聚合布局的詳細設(shè)計方法及顯示切換控制，并基于經(jīng)典的MVC軟件設(shè)計模型，構(gòu)建了一個面向作戰(zhàn)編隊的聚合/解聚可視化控制模型，實際效果良好。下一步可基于作戰(zhàn)編隊知識圖譜，采用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，研究作戰(zhàn)編隊的智能挖掘及預(yù)測，也可深入開展對作戰(zhàn)體系的重心分析等[21]，抽取軍事群體的特征并進行表意性特征可視化。另外，可進一步補充作戰(zhàn)編隊知識圖譜圖數(shù)據(jù)庫中各實體的作戰(zhàn)能力等屬性，開展面向作戰(zhàn)編隊的作戰(zhàn)能力可視化研究[22]。