赵海博 杨建喜 刘若雯

北京电子科技学院，北京市 100070

1 前言

电磁环境由多种电磁信号组成，这些电磁信号在空间，时间，频率和能量中密集分布，并且数量众多，复杂且动态交替。 在复杂的战场中，电磁环境通常起决定性作用[1-5]。 因此，基于空间电磁环境数据，借助可视化技术充分显示电磁场分布尤为重要[6]。

在现行的电磁态势感知可视化系统中，文献[7]提出了采用Kriging 插值算法计算区域内单一频点或频段的场强分布，结合地理信息系统，将场强数据映射为图像，实现了场强分布态势的二维可视化。 解决了由点态势融合形成面态势的这一难点；文献[8]提出一种基于无线感知网络的信号覆盖探测算法.该算法首先通过随机部署的感知节点采集接收信号强度并进行高斯滤波处理；利用支持向量回归对采集数据进行变异函数曲线拟合，综合感知节点采样数据与插值点估计数据生成目标区域电磁态势；文献[9]针对海战场电磁态势的预测问题，提出一种基于改进粒子群(PSO)优化径向基函数(RBF)神经网络的海战场电磁态势预测方法。 该方法使用自适应惯性权重、模拟退火法和遗传算法对常规的粒子群算法进行改进，并采用改进粒子群算法优化RBF 神经网络参数，提高网络的学习效率和预测精度。 最后，对海战场电磁态势值之间的非线性映射关系进行仿真预测。 以上几个系统对于复杂环境下的电磁态势感知显示效果并不理想，仅有单一形式的可视化系统并不能全面的反映环境信息。……