【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

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