一种地面电磁覆盖范围的可视化方法

2018-09-18，，，，

雷达科学与技术 2018年4期

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(洛阳电子装备试验中心，河南洛阳 471003)

0 引言

在电子对抗中，存在多种形式的辐射源，比如雷达、电台、干扰机等，这些辐射源会向外辐射电磁波，起到侦察、通信、干扰等目的。如何能获取并快速显示这些电磁波在地面的覆盖范围，对采取合理高效的电子战术行动有重要意义。但是由于地理信息系统在地形加载显示上的特点，通常的电磁覆盖显示方法效率不高、用户体验较差。本文针对此问题进行了研究，提出了一种地面电磁覆盖范围快速可视化方法。

1 研究现状

电磁数据的获取通常有两种途径：一是利用电磁设备实地测量获得；二是利用天线方程和电波传播模型等进行仿真计算。第一种方法数据较为准确，但是数据点比较分散，需要用插值算法对原始数据进行处理，会引入插值误差。第二种方法可以按需生成数据，但是需要考虑地形、大气、辐射源特性等因素影响，数学建模困难。当前基于第二种方法进行电磁环境建模的文献较多，也进行了可视化和并行加速方面的研究。

文献[1-2]提出了利用GPU进行加速的电磁环境计算方法，但是没有考虑地形的影响。文献[2]提出了一种电磁环境仿真方法，并基于并行计算进行可视化显示，但是也没有考虑地形影响。文献[3]考虑了大气折射和地形影响的电磁环境生成模型，但是没有对电磁环境进行可视化显示。文献[4-5]研究了自由传播条件下电磁场的空间可视化技术，但是没有对电磁波在地面的分布情况进行显示，并且没有对算法进行并行加速。文献[6]研究了复杂地形环境下的电磁覆盖范围并行算法，但是没有对可视化显示技术进行研究。

本文在已有研究成果的基础上，界定约束条件，提出了一个电磁覆盖范围快速可视化流程，并对流程中的技术进行了讨论，通过实验对本文方法进行了验证。

2 实现方法

2.1 方法假设条件

在复杂地形环境中，电磁信号到各个地形网格点的传输过程十分复杂[7-8]，比如电磁波在传输路径上会发生反射、折射、散射、绕射和吸收等效应，绕射又可分为光滑球面绕射、刃峰绕射、不规则地面绕射等，但这些不是接下来研究的电磁覆盖范围可视化方法的重点。如何考虑更多因素从而获取地面点的电磁场强值可以参考相关文献。本文重点研究电磁数据的可视化问题，数据的来源和准确性的问题与本文研究内容不密切，因此为了方便研究，本文基于第二种数据生成方法，利用简化的计算模型生成电磁数据。

为便于研究快速可视化问题，本文基于以下几条假设：

1) 辐射源为点辐射源，空间各向同性传播；

2) 辐射电磁波为高频信号，按照光线直线传播；

3) 地面点场强值计算采用简化的数学模型，不考虑电磁波反射、折射、散射、绕射和吸收等影响，仅与辐射源的通视和距离有关。

2.2 方法流程

基于上节的假设条件，采用开源的osgEarth可视化地球渲染引擎，本文提出了一种地面电磁覆盖范围可视化方法流程，如图1所示。

1) 预估覆盖区域

根据电磁波传输衰减原理，小于一定阈值的场强将不再具有参考意义，因此也没必要进行可视化显示。根据此阈值可以预估一个电磁覆盖范围，根据2.1节假设，此覆盖范围在水平面上的投影应当是圆形，但是为了便于几何裁剪操作，这里使用正方形，使圆形内切于正方形。采用左上角和右下角两个大地直角坐标系坐标点来约束覆盖区域在地形空间的位置和大小。

图1 电磁覆盖范围可视化流程

2) 提取局部高程网格

地理信息高程网格通常采用瓦片技术进行层次存放，每个瓦片是均匀间隔的规则栅格数据。提取高程网格操作就是把覆盖区域中包含的某一层次的所有瓦片汇集起来，形成新的栅格数据。为了减少频繁的高程网格提取和提高覆盖区域显示的精确度，这里瓦片的层次为高程数据所能支持的最大层数。

这里仅以原始高程网格作为覆盖范围分析的依据，并未对网格作插值计算，因为插值又会引入新的误差，没有提高计算结果的精确程度。

在地理信息系统中，瓦片层次随着视角和地面的距离而变化，如果要获取最高层次的瓦片数据，就需要直接读取高程数据文件或者访问地理信息服务器来获取。

3) 计算网格点场强值

辐射场强随距离变化而变化，一般地，距离越远场强值越小，反之越大。这里设计一个简化计算公式，其计算结果作为可视化表示的依据：

e=1-dis/radius

(1)

式中，e为网格点辐射场强，dis为辐射源到网格点的距离，radius为辐射半径。

一个网格点的场强值不依赖于其他网格点的场强值，因此可以进行并行计算。这里给出一个基于openMP的并行计算伪代码：

#pragma omp parallel for num_threads(15)//利用openMP开启15个线程并行计算辐射场强

for(int i=0;i

v=vert[i];//获取当前顶点

bool b=calcIntersect(p,v);//计算辐射源和当前顶点是否通视

if(b){//如果通视

通过式(1)计算该点的辐射场强；

}else{

设置该点的辐射场强为0；

}

4) 网格着色

为了将辐射场强进行可视化表示，需要将场强值映射为可视化的颜色。因此定义一个颜色表，表中每一项都是(R，G，B，A)四元组(分别表示红、绿、蓝和透明度)，通过场强值生成颜色索引，依此索引从颜色表中提取相应颜色并赋给网格点的颜色数组。场强值生成颜色索引的公式如下：

id=floor(e×256)

(2)

式中，id为颜色索引，e为网格点辐射场强，256为颜色表中颜色数目，floor为下取整函数。

5) 生成纹理图片

局部高程网格是由许多三角面片组成，在可视化环境中需要对每个三角面片反复进行更新、裁剪、绘制等操作，会消耗较大的CPU/GPU资源，降低帧速率和实时可视化效果。如果能将局部高程网格生成纹理图片，再将图片叠加到相应的地形区域，那么将有效解决这个问题。由于高程网格数据本质上也是栅格图片[9]，每个顶点都是(X，Y，Z)表示的位置信息，如果将这些位置信息替换为(R，G，B，A)的颜色信息，就能够实现高程网格生成纹理图片。

6) 纹理图片叠加

在预估覆盖区域时，已经获取到了区域左上角和右下角的坐标值，纹理图片的左上角和右下角的坐标是与该区域相对应的，采用基于GPU的着色语言，利用纹理采样算法可以将纹理图片快速叠加到该地形区域上。

3 实验设计与结果分析

基于第2节设计的方法流程，本文采用24核Intel Xeon E5-2620 2.4 GHz处理器，利用开源的地理信息引擎osgEarth构建了50 km×50 km的大规模虚拟地形，并采用基于CPU的openMP并行计算技术进行加速，对点辐射源的电磁覆盖范围进行了可视化表现，效果图如图2所示。为了使计算结果更有代表性，构建了图2(a)所示的高低起伏明显的地形区域，最高点的海拔为800 m，最低点的海拔为0 m，辐射源位于地形中心，海拔高为700 m，有效辐射半径为20 km；根据辐射半径，预估正方形覆盖区域，如图2(b)中的白色网格所示；提取预估覆盖区域下方的地形局部高程网格区域，如图2(c)中的白色网格所示；计算辐射源到局部高程网格所有网格点的辐射场强值，然后对场强值作颜色映射，并生成与预估覆盖范围同样大小的纹理图片，叠加显示在地形上，如图2(d)所示，也即辐射源在地形上电磁覆盖范围的可视化表示。

(a) 原始地形

(b) 预估覆盖区域

(d) 生成纹理图片并叠加图2 地面电磁覆盖范围可视化过程

利用不同数量的线程进行并加速，能取得不同的加速效果，具体如图3所示。由图3可以看出，刚开始，随着线程数的增加，并行计算时间快速减少，当线程数为CPU数量的一半左右时，加速性能基本达到最高，再增加线程数对加速性能影响不大，甚至还会出现时间成本升高。最优的加速比为5左右。这是由于系统进程会占用一部分CPU资源，并且随着并行线程数量的增加，线程在CPU上同步、通信、切换等开销也会变大，造成时间成本上升。