基于距離聚合的態(tài)勢(shì)展現(xiàn)方法研究

王希進(jìn) 張守雪 李孝輝 鐘原

中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所 江蘇 南京 210007

引言

伴隨著大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，地理信息系統(tǒng)需要展現(xiàn)的相關(guān)數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長(zhǎng)模式。地理信息系統(tǒng)需要支撐更大容量的目標(biāo)數(shù)據(jù)處理和信息展現(xiàn)[1]。諸多地理信息數(shù)據(jù)以其各自身的屬性特點(diǎn)展現(xiàn)出不同的效果，以便于用戶根據(jù)綜合分析情況做出專業(yè)判斷[2]。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式伴隨數(shù)量的增大無(wú)可避免地會(huì)遇到目標(biāo)的堆疊和覆蓋，增加目標(biāo)的區(qū)分難度，造成掌握綜合情況的復(fù)雜性。

本文針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)展現(xiàn)面臨的堆疊問(wèn)題并參照空間點(diǎn)聚合技術(shù)[3-4]，提出一種基于距離聚合的態(tài)勢(shì)展現(xiàn)方法，即按照目標(biāo)之間的相對(duì)距離，判斷其是否達(dá)到聚合條件，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的聚合展現(xiàn)。

1 距離聚合方法

1.1 距離聚合方法的原理

將態(tài)勢(shì)目標(biāo)圖形化為以20px為半徑的圓形，選取100個(gè)態(tài)勢(shì)目標(biāo)，其圓心在(40px-680px，40px-520px)范圍內(nèi)隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)分布數(shù)據(jù)如圖1所示。

圖1 隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)分布圖

得到觸發(fā)聚合的條件公式：

1.2 擴(kuò)張算法原理

擴(kuò)張算法是指多個(gè)態(tài)勢(shì)目標(biāo)元素聚合后產(chǎn)生的新的聚合目標(biāo)相對(duì)于原目標(biāo)元素的表述方式。本文采用等大小圓形作為聚合目標(biāo)，所以確定聚合后圓形的圓心為原聚合圓形圓心的平均值。即

擴(kuò)張系數(shù)在本文中是指多個(gè)目標(biāo)圓形聚合后產(chǎn)生新的聚合圓形半徑相對(duì)于原目標(biāo)圓形半徑的比例。根據(jù)實(shí)際情況分析得出聚合目標(biāo)半徑的擴(kuò)張公式為：

其中，R表示聚合后生成圓形的半徑，r表示原聚合目標(biāo)元素的半徑，n表示產(chǎn)生目標(biāo)聚合的原目標(biāo)數(shù)量，l表示擴(kuò)張系數(shù)。

2 距離聚合算法的實(shí)現(xiàn)

基于距離聚合的算法步驟如下所示：

（1）選擇a點(diǎn)為參照點(diǎn)數(shù)據(jù)，對(duì)后續(xù)數(shù)據(jù)(b，c，d，e，f，g…n)遍歷，判斷其是否與a點(diǎn)位置存在相互重合部位，假設(shè)a點(diǎn)位參照點(diǎn)的聚合集合為A(a，d，f)，則原始數(shù)據(jù)剩余（b，c，e，g…n）；

（2）對(duì)剩余原始數(shù)據(jù)集合（b，c，e，g…n），重復(fù)步驟1，獲取新的聚合集合B（b，c），直至原始數(shù)據(jù)數(shù)量為0，即原始集合數(shù)據(jù)全部聚合到新的數(shù)據(jù)集合中；

（3）將新的數(shù)據(jù)集合設(shè)置為原始數(shù)據(jù)，重復(fù)步驟1、2；

（4）當(dāng)生成的數(shù)據(jù)集合的數(shù)量與上一次的數(shù)據(jù)數(shù)量一致時(shí)，即不再產(chǎn)生聚合，表明聚合結(jié)束，輸出聚合結(jié)果。

3 距離聚合算法結(jié)果

3.1 距離聚合算法結(jié)果

本節(jié)通過(guò)選中固定的擴(kuò)張系數(shù)l=20，來(lái)驗(yàn)證樣本通過(guò)算法聚合后的效果。其聚合結(jié)果如圖2所示：

圖2 聚合算法繪制結(jié)果圖

通過(guò)對(duì)上述聚合結(jié)果分析可以得出，戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)與目標(biāo)聚合算法能夠?qū)崿F(xiàn)快速有效的聚合結(jié)果，由此可以驗(yàn)證聚合算法的有效性。

3.2 擴(kuò)張系數(shù)聚合算法的影響

對(duì)圖1中的樣本數(shù)據(jù)采用距離聚合算法進(jìn)行繪制，通過(guò)設(shè)置不同的擴(kuò)張參數(shù)，得到如表1所示聚合數(shù)據(jù)。

表1 目標(biāo)聚合結(jié)果

通過(guò)表1數(shù)據(jù)，可以看出，隨著擴(kuò)張系數(shù)的增加，獲取最終聚合結(jié)果需要迭代的次數(shù)不斷增大，聚合結(jié)果總數(shù)不斷減小，最大聚合集合中的目標(biāo)數(shù)量不斷增多，聚合程度不斷增高。

4 結(jié)束語(yǔ)

基于距離聚合的態(tài)勢(shì)展現(xiàn)方法為解決態(tài)勢(shì)目標(biāo)的堆疊，積壓?jiǎn)栴}提供了一種清晰、高效的解決方案。距離聚合的態(tài)勢(shì)展現(xiàn)方法主要針對(duì)態(tài)勢(shì)視口范圍內(nèi)目標(biāo)較多且出現(xiàn)態(tài)勢(shì)堆疊的情況。所以，在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，可以將視口范圍的目標(biāo)數(shù)量作為一個(gè)閾值。當(dāng)視口范圍數(shù)量大于閾值時(shí)，開(kāi)啟聚合算法的態(tài)勢(shì)展現(xiàn)，小于閾值時(shí)，采用傳統(tǒng)的態(tài)勢(shì)展現(xiàn)方式。以此實(shí)現(xiàn)，注重細(xì)節(jié)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式與關(guān)注整體狀態(tài)的距離聚合的態(tài)勢(shì)展現(xiàn)方式之間的順暢切換。