基于GPU的戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示技術(shù)優(yōu)化

張志明,牟海波

(1.海軍駐廣州427廠軍事代表室,廣東 廣州 510715;2.江蘇自動化研究所,江蘇 連云港 222061)

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基于GPU的戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示技術(shù)優(yōu)化

張志明1,牟海波2

(1.海軍駐廣州427廠軍事代表室,廣東 廣州 510715;2.江蘇自動化研究所,江蘇 連云港 222061)

針對指控系統(tǒng)中大批量動目標(biāo)態(tài)勢顯示中存在的效率低下問題,研究了戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示效率的限制因素和GPU并行加速技術(shù)在圖形處理與顯示方面的應(yīng)用。通過在指控系統(tǒng)的態(tài)勢顯示中引入GPU并行加速圖形處理技術(shù),給出了基于GPU加速策略的戰(zhàn)場態(tài)勢實時顯示系統(tǒng)設(shè)計和顯示優(yōu)化方法。實際測試表明,該方法顯著提升了大批量動目標(biāo)戰(zhàn)場態(tài)勢實時顯示效率,增強了戰(zhàn)場態(tài)勢實時顯示的流暢程度。

指控系統(tǒng);GPU;態(tài)勢顯示;動目標(biāo)

指揮控制系統(tǒng)作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭指揮的神經(jīng)中樞,是指揮員了解戰(zhàn)場態(tài)勢,實施作戰(zhàn)指揮部署的利器,深刻影響著當(dāng)今信息化戰(zhàn)爭的走向。信息化作戰(zhàn)與聯(lián)合作戰(zhàn)對指揮控制系統(tǒng)的戰(zhàn)場態(tài)勢處理與顯示提出了更高的要求。

戰(zhàn)場態(tài)勢是對戰(zhàn)場環(huán)境和對象及各對象間關(guān)聯(lián)的描述。戰(zhàn)場態(tài)勢的綜合處理與顯示是指揮控制系統(tǒng)的重要部分,是輔助指揮員獲取戰(zhàn)場情報,分析交戰(zhàn)狀態(tài),實施決策、計劃和調(diào)度部署的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著戰(zhàn)爭形態(tài)的變化,參與并影響作戰(zhàn)的對象日趨復(fù)雜。需要綜合考慮人員與武器裝備情況、保障狀態(tài)、陸?？仗鞕C動目標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)電磁環(huán)境、地理水文氣象條件等戰(zhàn)場態(tài)勢以輔助作戰(zhàn)指揮[1]。綜合全面地反映交戰(zhàn)對象情況,實時精準(zhǔn)地顯示戰(zhàn)場態(tài)勢并實現(xiàn)交互存在現(xiàn)實的需求。

目前,指控系統(tǒng)在戰(zhàn)場大批量態(tài)勢目標(biāo)的生成和實時顯示方面存在不足。造成此問題的因素如通信頻率和帶寬[2]、情報信息處理速度[3]、圖像生成能力,數(shù)據(jù)的管理與存儲方式等在數(shù)據(jù)通信、情報處理和態(tài)勢顯示等多個階段中均存在。避免信息丟失,提高數(shù)據(jù)處理速度,動態(tài)實時地生成戰(zhàn)場態(tài)勢是解決問題的關(guān)鍵。

1 GPU并行加速圖形處理技術(shù)

1999年NVIDIA提出GPU(Graphic Processing Unit,圖形處理器)的概念,此后GPU的硬件制造水平及其處理能力得到了飛速發(fā)展和提升。GPU在圖形處理領(lǐng)域的強大性能使其在該領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。此外,GPU具有浮點計算能力強、帶寬高、性價比高、能耗低等諸多優(yōu)點,目前已被廣泛應(yīng)用于代數(shù)計算、數(shù)值天氣預(yù)報、分子動力學(xué)模擬、地質(zhì)勘探、數(shù)據(jù)庫操作、頻譜變換和濾波等非圖形處理領(lǐng)域[4]。

1.1 GPU加速原理及執(zhí)行過程

GPU在硬件設(shè)計上采用眾多簡單的流處理器,減少原本用于復(fù)雜邏輯控制和緩存管理的晶體管,以增加并行處理單元和存儲控制單元[5]。因此,GPU適用于處理高度并行化數(shù)據(jù)的計算任務(wù),相比CPU線程劃分方式,在細(xì)粒度密集計算中頗具優(yōu)勢。

CPU計算采用進(jìn)程劃分的形式將計算數(shù)據(jù)分塊處理,分塊后的數(shù)據(jù)分別由單個CPU進(jìn)程控制,在CPU核心上串行執(zhí)行,由于CPU的物理核心有限,進(jìn)程較多時,CPU核心需要在各個進(jìn)程間不斷切換,計算效率較低。GPU計算則是將計算數(shù)據(jù)細(xì)分,各部分?jǐn)?shù)據(jù)由眾多的線程控制,在大量GPU核心上并發(fā)執(zhí)行，如圖1所示。由于GPU的核心數(shù)量眾多,數(shù)量上的優(yōu)勢可以彌補其處理性能上與CPU核心的差距,在大數(shù)據(jù)量計算時可以取得更高的計算效率。

圖1 GPU加速原理

GPU并行計算的執(zhí)行過程是將GPU(設(shè)備)作為CPU(主機)的協(xié)處理器，如圖2所示。CPU負(fù)責(zé)針對內(nèi)存空間的邏輯運算和數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)用GPU設(shè)備和向顯存?zhèn)鬏敂?shù)據(jù),GPU則針對顯存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行高度并行計算,計算結(jié)果在CPU控制下由顯存回傳到內(nèi)存進(jìn)行輸出。

圖2 GPU加速執(zhí)行過程

1.2 GPU圖形處理流程

GPU執(zhí)行圖像處理的過程(如圖3所示)主要分為三個階段:1)應(yīng)用程序處理階段，主要實現(xiàn)場景模型的建立、格網(wǎng)數(shù)據(jù)更新、視錐裁剪等操作,為幾何操作準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并通過數(shù)據(jù)總線向圖形硬件進(jìn)行傳輸;2)幾何操作階段主要完成對頂點坐標(biāo)的變換，以及光照、投影、裁剪、屏幕映射等操作,經(jīng)圖元裝配(Primitive Assembly)得到變換后的頂點坐標(biāo)、顏色和紋理坐標(biāo);3)光柵處理階段則基于幾何數(shù)據(jù)完成像素著色操作和涉及透明度計算的霧化操作,計算結(jié)果存入顏色緩沖區(qū)或幀緩沖區(qū),最后通過系統(tǒng)總線傳輸?shù)斤@示控制器完成圖形像素的顯示。

GPU支持流式編程模型,數(shù)據(jù)必須以流的形式進(jìn)行加載,圖形的渲染過程則由圖形繪制管線(Pipline)來描述。繪制的過程主要依靠兩類著色程序:頂點著色程序(Vertex Shader Program)和片段著色程序(Fragment Shader Program)。GPU上的可編程頂點處理器(PVP,頂點著色器)和可編程片段處理器(PFP,片段著色器)分別負(fù)責(zé)執(zhí)行以上兩種著色程序。片段著色器可以高速訪存紋理信息[6]。

圖3 GPU圖形處理主要流程

2 基于GPU的戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示系統(tǒng)概要設(shè)計

2.1 系統(tǒng)組成

在大批量動目標(biāo)實時處理與顯示過程中嵌入GPU加速機制,首先要設(shè)計一種與GPU圖形處理流程相匹配的態(tài)勢處理與顯示系統(tǒng)?；贕PU的戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示系統(tǒng)由GPU加速態(tài)勢實時處理與顯示軟件、建模軟件、地理信息系統(tǒng)軟件、數(shù)據(jù)庫管理軟件、通信轉(zhuǎn)發(fā)軟件和支撐以上軟件運行的物理平臺組成,各平臺通過局域網(wǎng)實現(xiàn)互聯(lián)。

2.2 物理結(jié)構(gòu)

圖4為基于GPU的戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)。GPU加速戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示軟件在GPU圖形處理工作站上運行,基于GPU的并行計算能力對戰(zhàn)場態(tài)勢進(jìn)行實時處理與顯示。建模軟件在三維建模工作站上運行,負(fù)責(zé)建立、管理和輸出仿真實體模型。地理信息系統(tǒng)軟件布置在地理信息系統(tǒng)工作站和GPU圖形處理工作站上,承擔(dān)地理信息數(shù)據(jù)的管理與下載。數(shù)據(jù)庫管理軟件服務(wù)端布置在各數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上,客戶端則布置在三維建模工作站、地理信息系統(tǒng)工作站、GPU圖形處理工作站和通信服務(wù)器上,以提供對數(shù)據(jù)庫的存儲、管理與訪問支持。通信服務(wù)器上的通信轉(zhuǎn)發(fā)軟件負(fù)責(zé)情報數(shù)據(jù)解析處理和分發(fā)。

2.3 軟件結(jié)構(gòu)

圖5為GPU加速戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示軟件結(jié)構(gòu)。支撐層配置態(tài)勢數(shù)據(jù)庫、地理圖數(shù)據(jù)庫、軍標(biāo)數(shù)據(jù)庫和模型數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)訪問層由信息接收管理模塊、地理信息調(diào)用模塊、軍標(biāo)數(shù)據(jù)調(diào)用模塊和模型數(shù)據(jù)調(diào)用模塊組成,主程序支配完成數(shù)據(jù)調(diào)用。數(shù)據(jù)處理層由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊、數(shù)據(jù)分配模塊和GPU圖形處理模塊組成,主程序調(diào)用各模塊以實現(xiàn)計算數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換、計算數(shù)據(jù)分配和GPU加速數(shù)據(jù)處理。界面顯示層由顯示更新模塊組成,負(fù)責(zé)顯示戰(zhàn)場態(tài)勢和向主程序發(fā)送交互控制指令。

圖4 基于GPU的戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)

圖5 GPU加速戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示軟件結(jié)構(gòu)

2.4 處理與顯示流程

GPU加速戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示軟件的處理與顯示流程(如圖6)為:1)由情報接收管理模塊負(fù)責(zé)接收、處理和管理戰(zhàn)場態(tài)勢報文數(shù)據(jù),并將解析后的內(nèi)部格式報文發(fā)送至主程序;2)主程序首先協(xié)調(diào)地理信息調(diào)用模塊、軍標(biāo)數(shù)據(jù)調(diào)用模塊和模型數(shù)據(jù)調(diào)用模塊完成地理信息數(shù)據(jù)、軍標(biāo)標(biāo)號、仿真實體模型及紋理數(shù)據(jù)的下載;3)主程序調(diào)用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊將數(shù)據(jù)預(yù)處理,轉(zhuǎn)換成適于GPU計算的數(shù)據(jù)形式;4)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊處理結(jié)束后,數(shù)據(jù)分配模塊根據(jù)數(shù)據(jù)特點,對計算數(shù)據(jù)劃分進(jìn)行優(yōu)化;5)主程序?qū)?nèi)存中劃分后的計算數(shù)據(jù)發(fā)送至顯存完成顯存數(shù)據(jù)更新,調(diào)用GPU開始圖形處理計算;6)GPU圖形處理模塊對顯存的數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、光柵著色和特效處理,處理結(jié)束后向內(nèi)存回傳數(shù)據(jù);7)顯示更新模塊更新戰(zhàn)場態(tài)勢顯示。

圖6 GPU加速戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示流程

地理信息數(shù)據(jù)、軍標(biāo)標(biāo)號數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)的調(diào)用主要由戰(zhàn)場動目標(biāo)及交互信息的類別決定。信息通過外部通信接口接入系統(tǒng),信息接收管理模塊對目標(biāo)的類型、坐標(biāo)方位、航速航向、戰(zhàn)損狀態(tài)、戰(zhàn)場姿態(tài)等信息進(jìn)行接收、管理和解析分發(fā),實現(xiàn)由情報信息向圖形模型輸入的轉(zhuǎn)化。

GPU加速圖形處理的輸入數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊生成。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊將數(shù)據(jù)按GPU圖形處理的要求進(jìn)行轉(zhuǎn)換,按照計算數(shù)據(jù)的特點進(jìn)行數(shù)據(jù)分配,最大限度地利用計算核心,同時將不同類別的數(shù)據(jù)歸類,顯存數(shù)據(jù)更新后,調(diào)用不同的計算函數(shù)對其進(jìn)行計算。態(tài)勢數(shù)據(jù)更新時,輸入數(shù)據(jù)按照以上流程進(jìn)行更新。

GPU圖形處理開始后,分類處理二維和三維地形、仿真實體模型、事件標(biāo)記、特效圖形和動目標(biāo)數(shù)據(jù)并行計算任務(wù)。地形處理和仿真實體模型計算要進(jìn)行地形網(wǎng)格數(shù)據(jù)的計算、視域裁剪、視點轉(zhuǎn)換和光柵著色操作,地形在精細(xì)度變化時要進(jìn)行裂縫剔除模型計算附加碰撞檢測。動目標(biāo)數(shù)據(jù)的處理需要將視域內(nèi)的計算數(shù)據(jù)中不頻繁更新的圖元進(jìn)行緩存,減少不必要的計算。

戰(zhàn)場態(tài)勢圖設(shè)置多個顯示圖層,分類的態(tài)勢在各自的圖層中顯示,主程序根據(jù)交互控制指令實現(xiàn)對地圖漫游、縮放、視點轉(zhuǎn)換和各圖層的顯示。顯示圖層主要有地圖圖層、目標(biāo)圖層、目標(biāo)屬性圖層、事件圖層、特效圖層。地圖圖層主要提供二維與三維的GIS顯示,作為顯示的根圖層。目標(biāo)圖層用于顯示作戰(zhàn)人員、裝備等實體目標(biāo)模型。目標(biāo)屬性圖層主要用于提供作戰(zhàn)目標(biāo)的方位及戰(zhàn)損狀態(tài)信息,屬性數(shù)據(jù)同時影響目標(biāo)模型的顯示。事件圖層主要對戰(zhàn)場事件及作戰(zhàn)指令等信息進(jìn)行動態(tài)交互展示。特效圖層用于對地物特征、氣象信息、目標(biāo)分布范圍、電磁場信息的特效渲染。

2.5 GPU加速戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示優(yōu)化策略

1)地理信息處理與顯示的優(yōu)化

地理信息的顯示有二維和三維兩種形式[7]。二維地圖的顯示優(yōu)化主要是對地圖進(jìn)行規(guī)則的四叉樹分形,紋理映射根據(jù)金字塔模型的切片柵格進(jìn)行重采樣,生成GPU圖形顯示圖元并進(jìn)行光柵貼圖實現(xiàn)。三維地理信息顯示采用多分辨率的細(xì)節(jié)層次模型(Level of detail,LOD)[8]進(jìn)行地形分形的優(yōu)化,將三維地形數(shù)據(jù)建成詳細(xì)程度逐步遞減的數(shù)據(jù)模型,紋理數(shù)據(jù)采用Geometry Clipmaps紋理[9]，如圖7所示。顯示過程中通過進(jìn)行視域裁剪減小數(shù)據(jù)量,采用部分緩存來解決內(nèi)存耗用,三維地圖漫游時進(jìn)行的遮擋剔除和視點轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)更新也采用緩存替換[10]的形式實現(xiàn)。

圖7 地圖分形模型

2)目標(biāo)模型處理與顯示的優(yōu)化

戰(zhàn)場態(tài)勢顯示的目標(biāo)種類多樣,如單兵、裝甲車輛、作戰(zhàn)飛機、導(dǎo)彈。二維態(tài)勢顯示以軍標(biāo)圖形進(jìn)行目標(biāo)顯示,三維的目標(biāo)顯示則要對目標(biāo)模型進(jìn)行細(xì)節(jié)處理,根據(jù)地圖的縮放相應(yīng)地進(jìn)行精細(xì)度修改。精細(xì)度的變化采用細(xì)節(jié)層次模型,并進(jìn)行平滑處理?？紤]到地圖比例尺的變化,目標(biāo)的大小變化要控制在特定范圍,以保證目標(biāo)的直觀可見。通過對GPU圖形生成變換矩陣進(jìn)行限定保證目標(biāo)的顯示。目標(biāo)根據(jù)視野范圍進(jìn)行裁剪,對視錐體外及遮擋的目標(biāo)進(jìn)行剔除。此外,為保證三維目標(biāo)模型不陷入地形或漂浮,在目標(biāo)圖形的生成前要進(jìn)行碰撞檢測。

3)作戰(zhàn)事件處理與顯示的優(yōu)化

三維作戰(zhàn)事件信息通過透明度計算和地形匹配處理,將事件圖形顯示在指定區(qū)域。

4)特效處理與顯示的優(yōu)化

交戰(zhàn)過程中的特殊地標(biāo)、氣象條件、打擊時的爆炸煙霧效果、作戰(zhàn)兵力分布范圍、雷達(dá)掃射范圍等信息通過GPU圖形處理的建模、粒子系統(tǒng)[11]、光照及透明度計算等機制來實現(xiàn)。

5)大批量動目標(biāo)數(shù)據(jù)分配優(yōu)化

大批量動目標(biāo)的實時處理與顯示首先進(jìn)行目標(biāo)的數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化,使各目標(biāo)數(shù)據(jù)的存取能獨立進(jìn)行。在生成圖元的過程中,將不同目標(biāo)的數(shù)據(jù)交由獨立線程控制在特定的計算核心上計算,各計算內(nèi)核進(jìn)行ID管理,保證較高的并行程度。目標(biāo)圖形生成時,將相同種類的目標(biāo)合并為單次處理,顯示時根據(jù)各自的屬性信息進(jìn)行相應(yīng)的定位顯示。

2.6 GPU加速的戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示測試示例

為驗證GPU對動目標(biāo)態(tài)勢的處理與顯示性能,采用表3的CPU與GPU硬件進(jìn)行測試。測試項主要有:1)對一幅1680×900的真彩圖片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)矩陣計算;2)對1000,2000,…,7000幅圖標(biāo)圖片同時進(jìn)行平移、隨機旋轉(zhuǎn)和縮放的計算測試。開發(fā)環(huán)境、測試軟硬件環(huán)境見表1-表3。

表1 開發(fā)環(huán)境

表2 測試軟件環(huán)境

表3 CPU與GPU硬件設(shè)備

CPU與GPU的計算效率對比結(jié)果如表4。

表4 CPU與GPU圖像旋轉(zhuǎn)矩陣計算效率對比

大批量動目標(biāo)圖形處理GPU-CPU效率對比如圖8-圖10所示。

圖8 大批量動目標(biāo)平移運動CPU與GPU效率對比

圖9 大批量動目標(biāo)隨機旋轉(zhuǎn)CPU與GPU效率對比

圖10 大批量動目標(biāo)縮放操作CPU與GPU效率對比

圖11 大批量動目標(biāo)圖形處理GPU-CPU加速比

由圖11測試結(jié)果可以看出,相對于CPU處理方式,GPU加速技術(shù)在處理圖形的平移、隨機旋轉(zhuǎn)和縮放中取得了更高的加速比,而且隨著數(shù)據(jù)量和計算量的增加,這種性能優(yōu)勢更加明顯。計算結(jié)果同時表明:GPU在處理大批量動目標(biāo)的圖形處理與實時顯示中具有CPU所不具備的優(yōu)勢。

3 結(jié)束語

本文針對指揮控制系統(tǒng)中大批量動目標(biāo)的動態(tài)實時顯示問題,將GPU加速圖形處理顯示技術(shù)引入指控系統(tǒng)戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示,并給出與GPU圖形顯示加速技術(shù)相融合的指控系統(tǒng)戰(zhàn)場態(tài)勢實時處理與顯示系統(tǒng)設(shè)計,利用GPU的并行加速圖形處理機制完成對大批量動目標(biāo)的實時處理與顯示,相比基于CPU的多線程處理方式,取得了更高的效率。

[1] 單連平,王亞,吳維元.指揮自動化系統(tǒng)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].指揮控制與仿真, 2007, 29(3):1-5.

[2] 李策,金建中,楊博.陸軍作戰(zhàn)戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)分發(fā)研究[J].指揮控制與仿真, 2010, 32(2):29-34.

[3] 肖海,王忠,肖留威,等.基于ArcGIS的實時態(tài)勢顯控系統(tǒng)設(shè)計與性能優(yōu)化[J].計算機工程與設(shè)計, 2010, 31(18): 4108-4111.

[4] 王勃,康曉予,張莉.虛擬海戰(zhàn)場態(tài)勢三維顯示系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2012, 24(1): 202-206.

[5] 盧風(fēng)順,宋君強,銀福康,等.CPU/GPU 協(xié)同并行計算研究綜述[J].計算機科學(xué), 2011, 38(3):5-9.

[6] 張舒,禇艷利.GPU高性能運算之CUDA[M].北京：中國水利水電出版社, 2009.

[7] 張榮華.基于GPU的動態(tài)地形實時繪制技術(shù)的研究與實現(xiàn)[J].計算機工程與設(shè)計, 2010, 31(20):4434-4437.

[8] 陳建祥,魏迎梅,吳玲達(dá).虛擬戰(zhàn)場環(huán)境中的態(tài)勢標(biāo)繪與表現(xiàn)[J].計算機應(yīng)用, 2005, 25(7):1701-1703.

[9] 曹敏,楊長興,楊煉.大規(guī)模地形漫游中動態(tài)LOD算法研究[J].計算機技術(shù)與發(fā)展, 2008, 18(10):187-189，193.

[10]Asirvatham, Arul, H. Hoppe.Terrain Rendering using GPU-Based Geometry Clipmaps. In GPU Gems2 [M].Tsinghua University Press, 2005.

[11]王旭,張璐,楊新,等.飛行監(jiān)控系統(tǒng)中基于GPU的地形渲染[J].航空學(xué)報, 2010, 31(6):1230-1237.

[12]Zhang J, Zhang L, Lijian J I, et al. Design of Simulation Model on the Battlefield Environment[C].International Conference on Materials Engineering and Information Technology Applications, 2015: 209-213.

Optimization of Battlefield Situation RealTime Processing and Display Based on GPU

ZHANG Zhi-ming1, MOU Hai-bo2

(1.Navy Military Representative Office in Guangzhou 427 Factory,Guangzhou 510715;2.Jiangsu Automation Research Institute, Lianyungang 222061, China)

For solving the low efficiency problem in situation plotting of mass dynamic targets on command and control system, studied the restriction factors of battlefield situation real-time processing and display efficiency, and the application of GPU parallel acceleration technology in graphic processing and display. By introducing GPU parallel accelerated graphic processing technology into the situational display processing of command and control system, designed a battlefield situation real-time display system and proposed the optimization display method based on GPU acceleration strategy. Actual test shows that the method significantly improved the efficiency of mass dynamic targets situation real-time plotting, enhanced the fluency of situation real-time display on command and control system.

command and control system; GPU; situation display; dynamic target

2016-12-12

張志明(1973-),男,江蘇鹽城人,碩士,工程師,研究方向為作戰(zhàn)信息處理。 牟海波(1990-),男,碩士,助理工程師。

1673-3819(2017)03-0115-06

TP391.9；E917

A

10.3969/j.issn.1673-3819.2017.03.025

修回日期： 2017-04-19