一种虚拟战场场景仿真系统及其方法与流程

本发明涉及场景仿真，更具体地说，本发明涉及一种虚拟战场场景仿真系统及其方法。

背景技术：

1、虚拟战场场景仿真系统旨在为军事训练、战术演练和武器试验提供虚拟环境。该系统利用先进的图形处理技术和物理仿真算法，将各种战场场景、装备和作战单位以逼真的方式呈现在用户面前。通过虚拟战场场景仿真系统，军事人员可以在安全、经济的环境下进行实战模拟，从而增强其战术意识、决策能力和应对突发事件的能力。系统还能够实时记录和分析参与者的行为和决策，为后续训练提供数据支持和反馈。

2、其中虚拟战场场景的搭建尤为重要，目前主流的虚拟战场场景仿真技术主要是通过使用三维渲染引擎对虚拟战场场景中的对象进行建模渲染，包括创建场景浏览器，创建、组织场景树，设置场景树中节点的渲染状态，创建相机，创建事件处理器，场景浏览器加载事件处理器创建操作器，场景浏览器加载操作器等多个步骤，完成上述多个预设步骤后，场景浏览器开始对虚拟战场场景进行渲染，并且每当渲染特定的帧数(一帧或多帧)时会对场景树或渲染树进行更新，用于实现虚拟战场场景的搭建，然而，当场景树或渲染树的更新过程出现异常隐患时，现有的虚拟战场场景仿真系统无法及时感知并调整更新策略，当场景树或渲染树更新后的虚拟战场场景画面出现明显异常时，再进行更新策略的调整，可能导致场景树或渲染树更新不正确，从而造成虚拟战场场景的画面出现异常，例如模型错位、纹理错误、闪烁等问题。

3、为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种虚拟战场场景仿真系统及其方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种虚拟战场场景仿真方法，包括如下步骤：

4、步骤s1，获取场景树更新过程的数据加载信息、事件触发信息以及硬件平台性能信息，并根据数据加载信息计算数据加载速度异常系数，根据事件触发信息计算事件触发响应异常系数，根据硬件平台性能信息计算硬件性能下降系数；

5、步骤s2，根据数据加载速度异常系数、事件触发响应异常系数、硬件性能下降系数建立更新隐患分析模型，对场景树是否存在更新隐患进行综合分析，生成更新隐患波动指数；

6、步骤s3，将更新隐患波动指数与预设的更新隐患波动指数阈值进行比较，对场景树的更新过程是否存在更新隐患进行分类，生成不同的更新状态信号；

7、步骤s4，根据更新状态信号对场景树的更新状态进行分类预警，并根据分类预警结果调整更新策略。

8、在一个优选地实施方式中，获取场景树更新过程的数据加载信息，对数据加载速度的异常程度进行分析，并获取数据加载速度异常系数，来衡量场景树更新过程的数据加载情况，数据加载速度异常系数的获取逻辑如下：

9、在t时间周期内获取场景树更新过程的数据加载信息，将数据加载信息转换为特征向量，每项数据加载信息作为特征向量对应的特征，所述的数据加载信息包括但不限于加载时间、加载帧数；

10、组织数据集，每一个场景对象表示一个加载事件，特征向量表示加载事件的数据加载信息；

11、根据数据集构建孤立森林模型，孤立森林通过随机选择特征和随机选择划分值构建一棵以场景对象为叶节点的二叉树，重复二叉树的构建过程得到多棵以场景对象为叶节点的二叉树，将构建好的多棵二叉树组合成孤立森林；

12、使用数据集构建孤立森林模型的步骤如下：

13、步骤a1，随机选择特征和划分值：对于每棵二叉树的构建，随机选择一个特征和一个划分值，特征可以从数据集中的所有特征中随机选择，划分值可以在该特征的取值范围内随机选择；

14、步骤a2，树的构建：将数据集中的场景对象根据选择的特征和划分值分为两个子集，左子树包含小于等于划分值的场景对象，右子树包含大于划分值的场景对象；

15、递归地对左右子集进行划分，直到满足停止条件为止，构建一棵二叉树；

16、步骤a3，重复上述步骤，构建多棵二叉树；

17、步骤a4，将构建好的多棵二叉树组合成孤立森林；

18、对于每个加载事件，通过孤立森林模型计算其在每棵二叉树中的路径长度，表示从根节点到达场景对象所在叶节点的路径长度；

19、对于第i棵二叉树，加载事件j的路径长度hij计算表达式如下hij＝path(xj，si)，式中xj表示加载事件j的特征向量，si表示第i棵二叉树，path(xj，si)表示计算从根节点到达叶节点的路径长度的函数；

20、计算平均路径长度，表达式如下式中，n表示构建的孤立森林中二叉树的数量；

21、计算数据加载速度异常系数，表达式如下式中szj表示数据加载速度异常系数，m表示加载事件的总数量，min(h)表示所有加载事件的平均路径长度的最小值，max(h)表示所有加载事件的平均路径长度的最大值。

22、在一个优选地实施方式中，获取场景树更新过程的事件触发信息，对事件触发的响应时长的异常程度进行分析，并获取事件触发响应异常系数，来衡量场景树更新过程中场景对象间事件触发的响应情况，事件触发响应异常系数的获取逻辑如下：

23、获取场景树更新过程中场景对象间事件触发的响应时长序列，将t时间周期作为一个时间窗口，根据时间窗口计算触发事件的移动平均值，表达式如下式中kn表示触发事件的移动平均值，cfc表示第c个触发事件的响应时长，t表示时间窗口大小，q表示触发事件的总数量；根据每一个触发事件的响应时长和移动平均值计算响应时长移动偏差值，表达式如下pafc＝|cfc-kn|，式中pafc表示响应时长移动偏差值，将响应时长移动偏差值与预设的异常偏差阈值进行比较，统计响应时长移动偏差值大于预设的异常偏差阈值的触发事件次数cs，计算事件触发响应异常系数，表达式如下式中ahk表示事件触发响应异常系数。

24、在一个优选地实施方式中，获取场景树更新过程的硬件平台性能信息，在场景树更新过程中对虚拟战场仿真系统搭载的硬件平台性能是否存在下降趋势隐患进行分析，并获取硬件性能下降系数，来衡量场景树更新过程中硬件平台性能是否存在下降趋势隐患，硬件性能下降系数的获取逻辑如下：

25、在场景树更新过程的t时间周期内获取硬件性能数据的时间序列数据，将其标记为xn＝(xn1,xn2,xn3,...,xnv)；

26、定义符号指示函数sgn(xnw-xnr)，具体的r＝1,2,3,...,v-1，w＝r+1；

27、计算z值，表达式如下

28、计算方差var，表达式如下式中，g表示硬件性能数据的时间序列数据中数据存在重复数据的结组，tp表示第p组中数据相同的数据个数；

29、计算硬件性能下降系数，表达式如下式中yjx表示硬件性能下降系数。

30、在一个优选的实施方式中，将获取的数据加载速度异常系数、事件触发响应异常系数、硬件性能下降系数进行归一化，并根据归一化后的数据加载速度异常系数、事件触发响应异常系数、硬件性能下降系数建立更新隐患分析模型，其依据的表达式如下式中，ghx表示更新隐患波动指数，a1、a2、a3分别表示数据加载速度异常系数、事件触发响应异常系数、硬件性能下降系数的预设比例系数，且a1、a2、a3均大于0。

31、在一个优选的实施方式中，将更新隐患波动指数与预设的更新隐患波动指数阈值进行比较，对场景树的更新过程是否存在更新隐患进行分类，生成不同的更新状态信号，具体如下：

32、若更新隐患波动指数大于预设的更新隐患波动指数阈值，则生成更新可疑信号；

33、若更新隐患波动指数小于等于预设的更新隐患波动指数阈值，则生成更新稳定信号。

34、在一个优选地实施方式中，当生成更新可疑信号时，获取后续多个t时间周期内生成的更新隐患波动指数，建立更新状态数据集合，将更新状态数据集合标记为gx＝{ghxe}，其中e＝{1,2,3…y}，y为正整数；

35、计算更新状态数据集合中更新隐患波动指数的标准差，表达式如下式中，bzc表示更新隐患波动指数的标准差，表示更新状态数据集合中更新隐患波动指数的平均值，表达式如下

36、将更新隐患波动指数的标准差与预设的预警阈值进行比较，对场景树的更新状态进行分类预警，具体的分类情况如下：

37、若更新隐患波动指数的标准差大于预设的预警阈值，则生成预警信号；

38、若更新隐患波动指数的标准差小于等于预设的预警阈值，则无需生成预警信号。

39、在一个优选的实施方式中，一种虚拟战场场景仿真系统，包括

40、数据获取模块，用于获取场景树更新过程的数据加载信息、事件触发信息以及硬件平台性能信息，并根据数据加载信息计算数据加载速度异常系数，根据事件触发信息计算事件触发响应异常系数，根据硬件平台性能信息计算硬件性能下降系数；

41、模型分析模块，根据数据加载速度异常系数、事件触发响应异常系数、硬件性能下降系数建立更新隐患分析模型，对场景树是否存在更新隐患进行综合分析，生成更新隐患波动指数；

42、更新判定模块，将更新隐患波动指数与预设的更新隐患波动指数阈值进行比较，对场景树的更新过程是否存在更新隐患进行分类，生成不同的更新状态信号；

43、分类预警模块，根据更新状态信号对场景树的更新状态进行分类预警，并根据分类预警结果调整更新策略。

44、本发明的技术效果和优点：

45、1、本发明通过获取场景树更新过程中的各项信息，包括数据加载信息、事件触发信息以及硬件平台性能信息，及时感知更新过程中的异常情况，根据获取的各项信息建立更新隐患分析模型，通过综合分析数据加载速度、事件触发响应以及硬件性能等因素，对场景树的更新隐患进行评估，更准确地判断场景树是否存在更新隐患，避免因更新过程中的异常情况导致虚拟战场场景画面异常，实现对场景树更新过程的实时监测和判断。根据不同的更新状态信号对场景树的更新状态进行分类预警，并及时调整更新策略，确保虚拟战场场景的稳定性和流畅性。