【认知雷达（Cognitive Radar）与深度学习融合架构】第5章 LSTM时序预测与多目标轨迹关联

目录

项目文件结构

1. LSTM时序预测器（Bi-LSTM Encoder-Decoder）

tracker/lstm_predictor.py

2. JPDA关联（简化贪心版）

tracker/jpda_association.py

3. 轨迹管理状态机

tracker/track_manager.py

4. 可视化工具

visualization/track_visualizer.py

5. 测试与验证

tests/scenario_generator.py

tests/test_tracker.py

关键特性说明

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项目文件结构

cnr_stage5_tracking/
├── tracker/
│   ├── __init__.py
│   ├── lstm_predictor.py       # Bi-LSTM Encoder-Decoder（PyTorch Lightning）
│   ├── physical_constraints.py # 物理约束损失函数
│   ├── jpda_association.py     # 简化JPDA（Mahalanobis距离+贪心）
│   ├── track_manager.py        # 轨迹生命周期状态机
│   └── kalman_filter.py        # 恒速/恒加速模型（JPDA辅助）
├── visualization/
│   ├── __init__.py
│   └── track_visualizer.py     # BEV视图（历史/预测/检测）
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── scenario_generator.py   # 交叉轨迹模拟数据生成
│   └── test_tracker.py         # ID切换率与RMSE验证
├── configs/
│   └── tracking.yaml