Research

研究方向总览

VISTA（Visualization, Intelligence, Simulation & Tactical Analysis）研究组面向复杂战场环境中的态势认知、建模仿真与辅助决策需求，聚焦以下三个核心研究方向：

方向一：三维战场态势可视化

研究背景

现代战场环境涉及多源异构传感器数据、动态变化的兵力部署以及复杂的地理空间信息。将这些海量、多维的信息转化为决策者可直观理解的视觉表达，是实现高效态势认知的关键。

核心问题

• 如何对多源、多尺度态势数据进行统一时空基准下的融合表达？
• 如何在三维场景中同时呈现宏观态势格局与微观战术细节？
• 如何支持分析人员对态势场景进行交互式探索与推演？

技术路线

1. 多源数据融合与时空配准：建立统一时空基准，对雷达、光电、通信等多源数据进行时间对齐与空间配准。
2. 分层可视化架构：采用细节层次（LOD）与视图相关渲染技术，实现从战略全局到战术局部的无缝缩放。
3. 交互分析范式：支持刷选、联动高亮、时空过滤等多维交互，辅助分析人员快速发现态势中的关键信息。
4. 数字地形与态势图层：构建高精度数字地形底座，叠加兵力部署、传感器覆盖、通信链路等多层态势要素。

代表性成果

• 多尺度态势可视化原型系统
• 基于WebGL的轻量级三维战场渲染框架
• 面向态势感知的时空数据交互分析方法

关键词

3D Visualization · Situation Awareness · Spatial-Temporal Analysis · Digital Terrain · WebGL Rendering

方向二：仿真建模与推演分析

研究背景

仿真推演是理解复杂战场行为、评估方案效果的重要手段。通过构建合理的实体模型、行为规则和交互机制，可以在虚拟环境中对多种作战想定进行反复推演，为实际决策提供参考。

核心问题

• 如何对不同类型的作战实体进行合理的抽象与建模？
• 如何构建具有真实地理约束和战术规则的仿真场景？
• 如何设计可配置、可组合的行为规则体系？
• 如何对推演过程进行量化评估？

技术路线

1. 多实体建模：采用组件化建模方法，对各类平台、传感器、通信节点进行参数化表达。
2. 场景构建：基于真实地理信息数据，结合想定编辑器实现仿真场景的快速搭建。
3. 行为规则引擎：设计基于状态机和规则组合的行为建模框架，支持脚本化与数据驱动的行为描述。
4. 推演引擎：采用离散事件仿真与时间步进相结合的机制，支持不同粒度的推演模式。
5. 评估指标体系：构建涵盖时效性、有效性、代价等多维度的评估指标库。

代表性成果

• 多智能体仿真推演框架
• 可配置行为规则引擎原型
• 想定编辑与场景快速构建工具

关键词

Simulation · Wargaming · Agent-Based Modeling · Scenario Generation · Evaluation Metrics

方向三：智能评估与辅助决策

研究背景

在复杂战场环境中，决策者需要在高度不确定和动态变化的条件下做出关键判断。智能评估与辅助决策方法旨在通过数据驱动和模型驱动相结合的手段，增强决策的科学性和时效性。

核心问题

• 如何从海量态势数据中提取决策关键特征？
• 如何对多种行动方案进行量化比较与排序？
• 如何利用多智能体技术进行对抗性推演分析？
• 如何建立科学、客观的方案评估指标体系？
• 如何实现人机协同的决策分析流程？

技术路线

1. 态势理解与特征提取：利用机器学习方法从态势数据中自动识别关键模式和异常变化。
2. 方案生成与评估：构建方案空间，通过多目标优化方法进行方案筛选与排序。
3. 多智能体推演：利用多智能体强化学习等技术进行对抗性推演，评估方案的鲁棒性。
4. 指标体系：建立涵盖作战效能、资源消耗、风险评估等多维度的量化指标体系。
5. 人机协同分析：设计人在回路的决策分析流程，将算法推荐与专家判断有机结合。

代表性成果

• 作战行动方案智能评估方法
• 多智能体对抗推演原型平台
• 基于深度学习的态势特征提取方法

关键词

Decision Intelligence · Multi-Agent · Course of Action Evaluation · Human-Machine Teaming · Risk Assessment