[发明专利]一种基于支撑应急领域演习的态势推演方法及系统

权利要求书

1.一种基于支撑应急领域演习的态势推演方法，其特征在于，步骤如下：

分析态势点各类状态，以得到描述态势点状态的共性特征；

关联演习时间参数，将不同演习时刻下的态势点状态的共性特征组合成数据集合；

将结合演习时间后的态势点的共性特征数据集合抽象为数学模型，并使用该模型获得态势推演结果。

2.根据权利要求1所述的基于支撑应急领域演习的态势推演方法，其特征在于，所述分析态势点各类状态以得到态势点状态的共性特征具体包括：

11)观察态势点的闪烁状态，闪烁即为态势点间歇性的显示与隐藏状态，得出结论：闪烁状态的特征为显隐情况；

12)观察态势点的缩放状态，缩放即为态势点按照一定的比例放大和缩小，得出结论：缩放状态的特征为缩放比例；

13)观察态势点的旋转状态，旋转即为态势点的方向按照一定的角度产生变化，得出结论：旋转状态的特征为旋转角度；

14)观察态势点的移动状态，移动即为态势点的位置不断发生变化，得出结论：移动状态的特征为位置坐标。

3.根据权利要求2所述的基于支撑应急领域演习的态势推演方法，其特征在于，分别提取四个基本状态的本身特性，得到显隐情况、缩放比例、旋转角度、位置坐标四个数据集合，各集合的并集形成一个新的集合，即为所述态势点四个状态的共性特征。

4.根据权利要求3所述的基于支撑应急领域演习的态势推演方法，其特征在于，所述关联演习时间参数，将不同演习时刻下的态势点状态的共性特征组合成数据集合具体包括：

21)将所述态势点四个状态的共性特征，定义为一个态势点数据；

22)模拟若干个所述态势点数据，并结合演习时间参数，采用键值对的数据表示形式，设置演习时刻点为键、态势点数据为值，将演习时间参数与态势点数据关联在一起，行成一个时刻点对应一个态势点数据，由此得到一个新的数据集合对象，设定为M；所述新的数据集合对象的一个属性为时间索引序号，每个时间索引对应的值为该时间点下的态势点共性特征数据集合；

23)所述新的数据集合不同演习时刻下的态势点状态的共性特征数据集合，用于支撑整个态势推演过程。

5.根据权利要求4所述的基于支撑应急领域演习的态势推演方法，其特征在于，所述将结合演习时间后的态势点的共性特征数据集合抽象为数学模型，使用该模型获得态势推演结果具体包括：

31)将所述新的数据集合对象M抽象为数学模型，表达式如下：

M(x，y，t)＝G(F，s，C(lon，lat)，f(θ))；

其中，M(x，y，t)表示一个与时间相关的态势点共性特征数据集合，t表示具体时刻点，x、y分别代表在t时刻点下的横、纵坐标值；G(F，s，C(lon，lat)，f(θ))表示态势点状态的演化过程；F表示显隐情况，F取1时，表示隐藏；取0时，表示显示；s表示缩放情况，|s|表示缩放的比例，当s为正数，表示放大比例；s为负数时，表示缩小比例；C(lon，lat)表示经度lon与纬度lat转化为物理坐标的过程；f(θ)表示旋转角θ对态势点旋转状态变化过程的影响因子；

32)设置参数t的值，得到当前演习时刻点；

33)设置参数F的值，得到态势点的闪烁状态的结果；

34)设置参数s的值，得到态势点的缩放状态的结果；

35)设置参数θ的值，得到态势点的旋转状态的结果；

36)设置参数lon、lat的值，得到态势点的当前位置的结果。

6.根据权利要求5所述的基于支撑应急领域演习的态势推演方法，其特征在于，动态调整t、F、s、θ、lon、lat的取值，得到在不同时刻点下，由不同初始参数带来的态势推演结果的改变。

7.一种基于支撑应急领域演习的态势推演系统，其特征在于，包括：

特征获取模块：用于分析态势点各类状态，以得到描述态势点状态的共性特征；

数据合成模块：关联演习时间参数，将不同演习时刻下的态势点状态的共性特征组合成数据集合；

结果获取模块：将结合演习时间后的态势点的共性特征数据集合抽象为数学模型，并使用该模型获得态势推演结果。