三维战场态势显示标绘技术是军事信息可视化的重要组成部分，它依托现代图形学、计算机视觉、三维图形引擎等技术，实现了对战场情况的实时三维显示与分析。本文介绍了在OSG（OpenSceneGraph）和Qt框架下，通过优化线程模式和基于帧缓冲对象（FBO）的离屏渲染到纹理技术，提高了三维战场态势显示与标绘的效率和人机交互性能。文章首先总结了战场态势信息的基本概念，并分析了显示和标绘的军事需求以及OSG/Qt架构。在此基础上，设计并测试了三维战场态势显示与标绘软件模块，验证了解决方案和关键技术的标绘效率与人机交互性。 OSG是一个开源的高性能的3D图形工具包，被广泛用于虚拟现实、仿真、游戏等领域。OSG的图形渲染能力强大，通过场景图来组织和管理大量的3D模型，非常适合于实现复杂的三维战场环境。Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架，广泛应用于桌面和嵌入式系统软件开发。OSG与Qt的结合，一方面可以利用OSG渲染三维图形，另一方面可以利用Qt开发用户界面和进行人机交互。 在文章中提到的优化线程模式，主要是针对OSG/Qt框架的性能优化。线程模式优化通常涉及到图形渲染流程的线程管理，包括渲染线程与主线程之间的任务分配，以及各个线程的工作负载平衡，确保资源的高效利用和程序的稳定运行。 帧缓冲对象（FrameBufferObject，简称FBO）是OpenGL中的一个扩展功能，它允许创建离屏的帧缓冲区，然后将渲染的图形内容输出到一个或多个纹理中。在三维战场态势显示标绘中，利用FBO进行离屏渲染到纹理技术，可以把渲染的结果作为纹理使用，避免了频繁的上下文切换和资源加载，从而优化了渲染流程。 本文还提出了基于FBO的离屏渲染到纹理技术的军事标准符号显示生成算法。该算法通过三维映射显示军事标准符号，可以在三维虚拟环境中准确地展示各种军事单位、地标等信息。在算法实现中，涉及到坐标映射的计算，其中包含矩阵变换等数学模型，确保军事标准符号在三维空间的准确性和实时性。 文章中还提到了一些关键技术的测试和验证。通过测试，验证了所提出的解决方案和关键技术在实际应用中的标绘效率和人机交互性。这包括了软件模块的设计，以及在实际军事模拟和训练中的表现，确保了技术方案的实用性和先进性。 文中还介绍了相关的软件开发环境和运行环境，包括但不限于Windows、Mac OS X、UNIX、Linux系统平台，以及OpenSceneGraph和Qt的版本信息。这说明了该技术具有良好的跨平台特性，能够适应各种不同的操作系统和开发需求。 三维战场态势显示标绘技术通过在OSG/Qt框架下对线程模式进行优化，并采用基于帧缓冲对象的离屏渲染到纹理技术，有效提升了三维战场态势显示与标绘的效率和人机交互体验。该技术的研究和应用对于现代军事指挥控制、态势分析和决策支持具有重要意义。

为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施, 提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理, 得到服务器和攻击的规范化数据, 然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势, 最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型, 以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析, 证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分, 更好地得出整个网络简单的安全态势。

针对网络安全态势感知问题,该文对多种已有态势感知方法进行比较和分析,提出了一种基于神经网络的网络安全态势感知方法。首先,设计了一种基于BP(backprop-agation)神经网络的网络安全态势评估方法。然后,为了解决态势要素与评估结果之间的不确定性及模糊性问题,提出了一种基于RBF(radicalbasisfunction)神经网络的网络安全态势预测方法,利用RBF神经网络找出网络态势值的非线性映射关系,采用自适应遗传算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势。通过真实网络环境的实验验证了该文提出方法在

该资源包的执行效果查看地址：https://blog.csdn.net/m0_60387551/article/details/123184049 “地图之家”专栏中的“28.（cesium篇）cesium态势标绘-直线箭头采集”。如下载有问题，可联系博主。 解压密码：cesium

openlayers 态势箭头、进击箭头等

在静态飞行数据的基础上,提出了一种新的动态仿真系统设计方案,通过引入各种实时的不确定因素或可预测数据,利用在仿真过程中接收到的各种态势信息实时修正当前仿真状态,以此来减少静态仿真技术的误差。同时,增加人工调整机制,使其更为全面地模拟未来各种可能的飞行状况,提高空中交通态势仿真的合理性和适应性,为空域管理与规划、空中交通管制和流量管理提供决策支持工具。

态势感知系统对数据信息的快速自主分析能力使其越来越多地应用于作战 指挥控制、智能安防及网络安全等领域。随着信息技术的发展和信息量的爆炸性 增长，构建能够自主挖掘数据信息并对环境态势拥有一定感知能力的态势感知系 统成为一项重要研究课题。态势感知系统的构建要对当前环境中存在的物体目标 进行类别及位置等属性的感知，然后综合各类传感器信息，分析各态势要素的状 态，并对其发展态势做出一定程度的预测估计。在整个态势感知系统中，对态势 要素即物体目标的发现及类别、位置等的分析是实现系统整体功能的基础和关键， 在众多传感器信息中，图像数据中的物体目标形象直观、时效性强、准确度高， 可以作为态势要素感知的主要信息源。但对于图像数据中物体目标的判别分析技 术研究一直以来都未达到实际应用水平，图像数据的复杂性和物体目标的不确定 性是造成技术研究瓶颈的主要原因。在图像目标数据智能识别研究领域，近几年， 深度学习技术的应用取得了突破性进展，引发了计算机视觉领域的革命性变革， 引起了学术界及工业界的广泛关注及研究。本文基于可见光图像数据和雷达图像 数据研究深度学习技术在态势感知系统中的应用，采用的深度神经网络模型为卷 积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），通过实现卷积神经网络模型 和以卷积神经网络为基础的扩展模型，力图解决态势感知系统中针对图像物体目 标识别的精度不足及效率低下问题，为态势感知系统中态势要素感知任务的实现 提供新的思路和解决方法，并为后续深度学习技术在该领域的应用提供参考

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复杂的战场电磁环境对于如何有效评估现有电子装备的生存能力及训练电子战装备作战人员提出了严峻考验。介绍了一种战术与技术相融合的思想，采用战术层仿真并结合信号层仿真实现了一种高逼真度的战场电磁环境仿真系统。研究了典型作战场景下目标辐射源的战术与运动行为模型，结合辐射源目标数据库，将辐射源的脉冲描述字通过PCIE高速串行总线实时更新到FPGA板，FPGA采用DDS方案，驱动高速DAC产生不少于20路经过复杂调制的基带雷达信号。该方案已成功应用到某型战场电磁环境仿真系统的设计实现中。

基于大数据的网络安全态势感知解决方案