态势是指事物的当前状态和未来的发展变化趋势，而态势可视化是指将态势数据形象化，通过信息可视化技术将态势数据转换成图形图像的方式来表达，从而方便用户理解和决策的过程。随着信息技术和互联网的快速发展，态势信息和可视化技术相结合，在交通态势可视化、网络安全态势可视化、电磁态势可视化和战场态势可视化等领域都有了广泛的应用。　　在现有态势可视化系统中，由于态势实体的数量日益庞大，并且随着内嵌有GPS的可移动设备的快速增长，产生的海量实体轨迹数据给传统以静态地形数据等为主的态势可视化系统带来了极大的挑战，也为态势可视化带来了效率方面的挑战，而研究态势实体轨迹数据组织管理方法是解决上述问题的有效手段。态势可视化中实体轨迹数据组织管理研究需要解决两大关键问题，一是海量轨迹数据如何进行有效存储;二是如何从海量轨迹数据中快速检索出所需要的信息。针对以上两个问题，本文以战场态势可视化为研究背景，从有别于传统道路语义的另一视角，对态势可视化系统中实体轨迹数据的组织管理方法展开了研究。　　首先，针对态势实体海量轨迹数据存储的问题，本文在充分考虑态势可视化系统中实体运动具有很强时空相关性的特点，提出了基于不均匀量化的轨迹压缩算法(简称为TCNQ)。该算法根据实体运动的局部性对相邻轨迹点的差分坐标进行不均匀量化，再结合游程编码去除轨迹中的冗余点，有效地提高了态势可视化系统中轨迹数据压缩的效率。通过实验对比分析得出:在给定误差阈值的情况下，TCNQ算法与目前常用的DP算法和SQUISH算法相比，轨迹数据的压缩率提高了4-5倍。　　其次，为了解决从大量轨迹数据中快速检索所需信息的问题，本文针对态势可视化系统和其他基于地理位置的应用中需要在一定时间范围内展示实体位置变化的特点，设计了一种基于数据帧的多实体联合时空索引算法（简称为DFSI）。该算法首先将不同实体在同一时刻的轨迹点组织成同一个数据帧结构，并对数据帧划分成帧群，每个帧群由一个静态帧和若干个动态帧组成，从而建立时间索引结构。这样在时空检索时可以根据时间谓词过滤掉原始数据中大多数不相关的数据。对于候选数据帧中的轨迹点，进一步通过基于Geohash算法的空间索引来得到更精确的检索结果。这样通过时间索引和空间索引相结合的方法，进一步提高了态势可视化系统中实体轨迹的索引效率。后续基于真实数据集的对比实验证明，在时间和空间选择度都为10％的情况下，本文算法检索的时间效率比经典的TrajXXL算法和OptimalSplit算法检索的时间效率分别提高了57.14％和42.31％，从而验证了本文算法在时空联合索引方面的有效性。　　上述研究成果可以应用于态势可视化中轨迹数据的压缩和时空联合索引，以及课题组的回放讲评分析系统等场合。在轨迹数据量过大时，仅传输压缩后的轨迹数据到前台进行显示，减轻系统传输的负担，进一步提高可视化的效率;在用户查询轨迹时，快速检索出有用信息，更方便地显示实体在一定时空范围内的状态变化，从而实现态势可视化系统中信息的快速传递和共享，帮助用户分析数量庞大和资源复杂的信息，并做出更有效的决策。