更新：1、将参数配置信息对象改为全局可访问，并避免通过函数参数传入；
Signed-off-by: waiwaylee <waiwaylee@foxmail.com>
This commit is contained in:
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- **工作参数改为全局对象（全局工作参数对象改造，工作区未提交）**：`struct.h` 在 `struct RDP_parameter` 之后新增 `extern RDP_parameter rdp_parameter;`（附注释：所有处理模块直接访问、定义在 `data_process.cpp`、由 `parameters_reload()` 在配置完整校验通过后整体赋值、处理期间只读、配置重载应与处理互斥）；`data_process.cpp` 定义并零初始化 `RDP_parameter rdp_parameter{};`（当前 L14）；`Data_Process` 删除 `RDP_parameter rdp_parameter` 成员（`data_process.h`，保留注释说明工作参数为全局对象）；`parameters_reload()` 改为直接调用 `rdp_parameter_load(parameter_file_path, rdp_parameter, &error)`——loader 仅在全部校验通过后写入目标对象，失败不写入，故「失败保持当前参数」语义不变。删除各处理模块（`kalman` 11 个方法、`dot_coh`/`dot_coh_tas`、`track_asso`/`track_asso_tas`/`track_asso_direct_tracking`、`track_init`/`track_init_direct_tracking`、`track_die`/`track_die_tas`、`track_index_mangement`、`tas_ctrl`，共 12 个模块的 24 个 .h/.cpp 文件）全部 `const RDP_parameter& rdp_parameter` 形参及调用实参，函数体内 `rdp_parameter.<field>` 表达式一处未改、现直接解析到全局对象；公开接口签名、公式、阈值与数值行为均不变。**注意**：全局对象是 DLL 内单实例可变状态，`parameters_reload()` 与处理调用之间非线程安全（与 BUG-03 的线程模型约定一致，宿主应按单线程接口使用、重载配置时不得并发处理）。
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- **本次全局工作参数对象改造的验证（Lead 实测，2026-10-27）**：① 构建：4 个配置（Release/Debug × REC_OFF/REC_ON；机扫/相扫已合并为单一构建）全部成功、退出码 0、**0 warning / 0 error**。② DLL 体积：Release REC_OFF 331,264 B（较改造前 331,776 B 略减 512 B）、Release REC_ON 1,652,736 B、Debug REC_OFF 1,715,200 B、Debug REC_ON 4,691,968 B。③ 导出表（Release REC_OFF，共 31 项）：`parameters_reload` 仍在列（`?parameters_reload@Data_process_class_dll@@UEAAHPEBD@Z`）；全局对象 `rdp_parameter` 未导出（DLL 内部符号），宿主接口不变。④ 加载器单元测试 233 项断言全部通过（加载器接口未变）。⑤ 公开接口运行期测试：4 配置逐一编译链接运行，各 38 项断言全部通过（TWS/TAS 主流程冒烟、`parameters_reload` 成功/失败、`scan_mode` 判圈运行时切换、`Destroy()`→`GetB()` 重连等）。⑥ 静态检查：处理模块已无 `const RDP_parameter&` 形参（仅 `rdp_parameter_loader.cpp` 的 `validate_parameter(const RDP_parameter&, ...)` 校验辅助函数保留）；全局对象声明在 `struct.h:285`、定义在 `data_process.cpp:14`；所有模块内 `rdp_parameter` 仅以 `.field` 表达式出现；`data_process.cpp` 仅有的传参是 `parameters_reload()` 中的 `rdp_parameter_load(..., rdp_parameter, ...)`。⑦ 记录点当前行号：TWS `RDP_RECORD_POINTS` 在 `data_process.cpp:75`、TAS 分支在 `data_process.cpp:153`。验证程序与日志位于 git 忽略的构建目录中，未入库。
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- **TWS 判圈改由配置项 `scan_mode` 运行时选择（参数配置方式改造）**：`data_process.cpp::data_preprocess()` 原用 `#ifdef PHASE_SCANNING / #else / #endif` 在编译期隔离两套判圈代码，现改为按 `rdp_parameter.scan_mode` 运行时选择——`scan_mode==0`（相扫）判 `Beam_index_aiz <= last_beam_num`，`scan_mode==1`（机扫）判 `Beam_index_aiz == 0`；两种情况都会更新 `last_beam_num`、仅判满圈时 `circle_id++` 并返回 1。行为与旧两套编译期分支**逐分支等价**（相扫首帧因 `last_beam_num` 初值 INT_MAX 仍判满圈；机扫仍以波位号 0 判满圈）。`PHASE_SCANNING` / `MECHANICAL_SCANNING` 宏与 `RADAR_SCAN_MODE` 缓存变量随后在「机扫/相扫版本合并」中一并移除（见 Removed），构建不再区分体制；判圈只由配置项 `scan_mode` 决定。
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- **本次 `scan_mode` 改动的验证（Lead 实测，2026-10-27，机扫/相扫合并前）**：① 构建：8 个配置（X256_PS/X256_MS × Release/Debug × REC_OFF/REC_ON）全部重建成功、退出码 0、0 warning 0 error；Release REC_OFF DLL 仍为 331,776 字节、Debug REC_ON 4,694,016 字节（与 `scan_mode` 改动前一致）。② 加载器单元测试 233 项断言全部通过：新增覆盖「样例 `scan_mode=0` 取值正确」「`scan_mode=2` 时加载返回 -1 且错误信息包含 `scan_mode`」，其余既有成功/失败路径（缺文件、语法错、缺键、类型错、未知键、缺段、越界、数组长度不符等）保持通过。③ 公开接口运行期测试（8 配置逐一编译链接运行）各 38 项断言全部通过（原 29 项 + 新增 9 项判圈运行时切换断言）：同一份二进制加载样例（`scan_mode=0` 相扫）后波位号 24 → `data_preprocess` 返回 1（判满圈）；加载临时配置（`scan_mode=1` 机扫）后波位号 24 → 返回 2、波位号 0 → 返回 1；再切回样例配置并清空后行为一致；PS 与 MS 构建的测试结果相同，证明判圈已完全由配置决定。④ 静态检查：`data_process.cpp` 中 `PHASE_SCANNING`/`MECHANICAL_SCANNING` 已无有效代码引用（仅注释性提及）；宏仍存在于 `parameters.h`（`VERSION_INFO` / `#pragma message`）与 `CMakeLists.txt`（`RADAR_SCAN_MODE` 编译定义、构建目录/任务命名）；`RDP_parameter` 成员数 = 加载器键数 = TOML 键数 = **63**（新增 `scan_mode` 后），11 个配置段不变。⑤ 记录点当前行号：TWS `RDP_RECORD_POINTS` 在 `data_process.cpp:72`、TAS 分支在 `data_process.cpp:150`。验证程序与日志位于 git 忽略的构建目录中，未入库。
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- **参数来源改为「TOML 配置文件 → `RDP_parameter`」（参数配置方式改造，工作区未提交）**：原先「宿主下发 `struct RadarPara` + `parameters.h` 编译期宏」两条参数来源统一为运行期配置文件；`struct.h::RDP_parameter` 成为工作参数唯一来源，由 `Data_Process::rdp_parameter{}`（零初始化）持有，`parameters_reload()` 成功后才整体替换。改造只替换参数来源，不改变公式、阈值语义与处理流程，默认数值与改造前一致。
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- **各模块参数传递方式（参数配置方式改造）**：`kalman`（使用量测误差/频点的 11 个方法：`kalman_filter_init_2dots`、`d_cal_track_init`、`kalman_filter_init_3dots`、`d_cal`、`d_cal_EKF`、`d_cal_with_doppler`、`kalman_filter_EKF`、`kalman_filter`、`d_cal_track_init_EKF`、`d_cal_track_init_with_doppler`、`Bind_speed`）、`dot_coh`/`dot_coh_tas`、`track_asso`/`track_asso_tas`/`track_asso_direct_tracking`、`track_init`/`track_init_direct_tracking`、`track_die`/`track_die_tas`、`track_index_mangement`、`tas_ctrl` 的入口与内部函数新增 `const RDP_parameter& rdp_parameter` 形参（原按值传递的 `struct RadarPara Work_Parameter` 全部删除）；无参数依赖的 `kalman_pred` 保持原签名。
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- **本次 `scan_mode` 改动的验证（Lead 实测，2026-10-27，机扫/相扫合并前）**：① 构建：8 个配置（X256_PS/X256_MS × Release/Debug × REC_OFF/REC_ON）全部重建成功、退出码 0、0 warning 0 error；Release REC_OFF DLL 仍为 331,776 字节、Debug REC_ON 4,694,016 字节（与 `scan_mode` 改动前一致）。② 加载器单元测试 233 项断言全部通过：新增覆盖「样例 `scan_mode=0` 取值正确」「`scan_mode=2` 时加载返回 -1 且错误信息包含 `scan_mode`」，其余既有成功/失败路径（缺文件、语法错、缺键、类型错、未知键、缺段、越界、数组长度不符等）保持通过。③ 公开接口运行期测试（8 配置逐一编译链接运行）各 38 项断言全部通过（原 29 项 + 新增 9 项判圈运行时切换断言）：同一份二进制加载样例（`scan_mode=0` 相扫）后波位号 24 → `data_preprocess` 返回 1（判满圈）；加载临时配置（`scan_mode=1` 机扫）后波位号 24 → 返回 2、波位号 0 → 返回 1；再切回样例配置并清空后行为一致；PS 与 MS 构建的测试结果相同，证明判圈已完全由配置决定。④ 静态检查：`data_process.cpp` 中 `PHASE_SCANNING`/`MECHANICAL_SCANNING` 已无有效代码引用（仅注释性提及）；宏仍存在于 `parameters.h`（`VERSION_INFO` / `#pragma message`）与 `CMakeLists.txt`（`RADAR_SCAN_MODE` 编译定义、构建目录/任务命名）；`RDP_parameter` 成员数 = 加载器键数 = TOML 键数 = **63**（新增 `scan_mode` 后），11 个配置段不变。⑤ 该轮记录点行号：TWS `RDP_RECORD_POINTS` 在 `data_process.cpp:72`、TAS 分支在 `data_process.cpp:150`（全局工作参数对象改造后变为 `:75` / `:153`，见本区上方新增验证）。验证程序与日志位于 git 忽略的构建目录中，未入库。
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- **参数来源改为「TOML 配置文件 → `RDP_parameter`」（参数配置方式改造，工作区未提交）**：原先「宿主下发 `struct RadarPara` + `parameters.h` 编译期宏」两条参数来源统一为运行期配置文件；`struct.h::RDP_parameter` 成为工作参数唯一来源，初始由 `Data_Process::rdp_parameter{}`（零初始化）持有，`parameters_reload()` 成功后才整体替换（**后于「全局工作参数对象改造」改为 `struct.h::rdp_parameter` 全局对象，见本区上方**）。改造只替换参数来源，不改变公式、阈值语义与处理流程，默认数值与改造前一致。
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- **各模块参数传递方式（参数配置方式改造）**：`kalman`（使用量测误差/频点的 11 个方法：`kalman_filter_init_2dots`、`d_cal_track_init`、`kalman_filter_init_3dots`、`d_cal`、`d_cal_EKF`、`d_cal_with_doppler`、`kalman_filter_EKF`、`kalman_filter`、`d_cal_track_init_EKF`、`d_cal_track_init_with_doppler`、`Bind_speed`）、`dot_coh`/`dot_coh_tas`、`track_asso`/`track_asso_tas`/`track_asso_direct_tracking`、`track_init`/`track_init_direct_tracking`、`track_die`/`track_die_tas`、`track_index_mangement`、`tas_ctrl` 的入口与内部函数新增 `const RDP_parameter& rdp_parameter` 形参（原按值传递的 `struct RadarPara Work_Parameter` 全部删除）；无参数依赖的 `kalman_pred` 保持原签名（**后于「全局工作参数对象改造」删除这些形参、改为直接访问全局对象，见本区上方**）。
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- **旧宏与旧 `RadarPara` 字段的等价替换（参数配置方式改造）**：如 `SIGMA_R/A/E/V`→`sigma_range/azimuth/pitch/velocity`、`DOT_COH_RANGE/V/AZI`→`point_cohesion_range/velocity/azimuth`、`R_MIN/R_MAX`→`point_cohesion_range_min/max`、`FREQ0`→`freq_0_GHz`、`ASSO_THORD`→`associate_threshold`、`MAX_EXTRAPOLATE_NUM(_TAS)`→`extrapolate_max(_tas)`、`H_F_WIN_LEN`→`height_smooth_win`、`TRACK_START_THRESHOLD/ALPHA_START`→`track_init_threshold/track_init_angle`、`TRACK_START_QUALITY_L3~L7`→`track_init_quality_L3~L7`、`TRACK_DIE_QUALITY(_PRAMARY)/TRACK_DIE_ROUND(_PRIMARY/_TAS)`→`track_die_quality(_pramary)/track_die_round(_pramary/_tas)`、`TRACK_QUALITY_*`→`track_quality_*`、`work_mode/Height/Sys_delay`→`radar_work_mode/radar_height/radar_system_delay`、`track_start_point_num`→`track_init_point_num_min`、`V_MAX/V_MIN`→`track_init_velocity_max/min`、`track_prohibite_area_*`→`track_init_prohibite_area_*`、`TAS_prohibite_area_*`→`tas_prohibite_area_*`、`Model1/2/3_Q_fast/slow`→`model_1/2/3_Q_fast/slow`、`DATA_RATE_SHORT/MIDDLE/FAR`→`data_rate_tws`（契约确认的等价改法）、`DATA_RATE_TAS`→`data_rate_tas`；完整对照见 `README.md` 10.3 节。
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- **航迹号、TAS 队列与跟踪波束类型改为按配置分配（参数配置方式改造）**：`track_index_mangement.cpp` 的定长数组 `int List[MAX_TRACK_INDEX]` 改为按 `rdp_parameter.track_index_max` 分配的 `std::vector<int>`；TAS 队列固定容量改用编译期常量 `RDP_TAS_QUEUE_CAPACITY`（30），运行期同时跟踪目标数上限改用配置项 `tas_track_num_max`（加载器校验 0~30，原 `MAX_TAS_NUM` 相扫 4 / 机扫 1）；跟踪波束 `Tracking_beam->type` 由硬编码 1 改为配置项 `default_track_beam_type`。
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- **`parameters.h` 精简为编译期常量（参数配置方式改造）**：删除全部雷达工作参数宏，仅保留 `PI`、版本宏（`MAJOR_VERSION`/`MINOR_VERSION`/`PATCH_VERSION`/`VERSION_INFO`/`VERSION_STRING`）、日志宏（`RDP_LOG_*`）、记录宏（`RDP_RECORD_*`）、接口容量常量 `MAX_TRACK_NUM`（500）/`RDP_TAS_QUEUE_CAPACITY`（30）与 `Round`；`requirements.md` 同时改写为本次参数配置方式改造的需求说明。
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@@ -51,6 +53,7 @@
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### Fixed
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- 文档同步「全局工作参数对象改造」改动（本次文档更新）：README 3/4.4/5.1/5.2/6.2/7.1/10.1/11.2/12 节、`docs/data_process_flow_report.md` 第 9 节、`docs/track_init_readme.md` 1.1/2.3/8.1~8.3/16.2 节、`docs/data_record_debug.md` 记录点行号——工作参数表述由「`Data_Process::rdp_parameter` 成员 / 函数形参逐层传入」改为「`struct.h::rdp_parameter` 全局对象（`data_process.cpp` 定义）」，同步删除文中传递实参的代码片段与表格行，记录点行号更新为 `data_process.cpp:75`（TWS）/ `:153`（TAS）。
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- 文档同步「`scan_mode` 运行时判圈」改动（本次文档更新）：README 1/2/3/4.2/7.2/8.1/10.1/10.2/10.3/10.4/11.2/12/13 节、`docs/data_process_flow_report.md` 2.2 与第 9 节、`docs/track_init_readme.md` 1.2 与输出字段表、`docs/data_record_debug.md` 记录点行号（`data_process.cpp:72` TWS / `:150` TAS）——判圈表述由「编译期 `PHASE_SCANNING`/`MECHANICAL_SCANNING` 隔离」改为「由配置项 `scan_mode` 运行时选择」，并同步 `UNCONF_TARGET` 宏删除后的语义写法。
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- 修正文档中把参数来源写成「`parameters.h` 编译期宏 / 宿主下发 `RadarPara`」的过期描述（本次文档更新，对应参数配置方式改造）：README 2、3、4.2、5.1、5.2、6.1、6.2、7.1、7.3、8.1~8.3、9.1~9.11、10、11、12、13 节与 `docs/data_process_flow_report.md` 第 9/10 节、`docs/track_init_readme.md` 第 1/2/4/6/8/10/11~16 节按源码同步——参数来源改为 TOML 配置文件 → `RDP_parameter`、旧宏改记为「原 …」并给出新字段名、新增 `parameters_reload` 调用方式与旧→新对照，数值未变。
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- 修正文档中 TAS 航迹消亡圈数与高度平滑窗口的过期数值（本次文档更新）：README 2/5.2/9.7/9.9/10.1 节与 `docs/data_process_flow_report.md` 4.6、6.1、9.1 节按 5d105d2、6284f3f 同步为「相扫 TAS 20 圈 / 机扫 96」、「相扫 H_F_WIN_LEN=6、TAS 偏移 +6/+8/+10/+12」。
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@@ -5,7 +5,7 @@
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> 版本号由 `parameters.h` 的 `MAJOR_VERSION` / `MINOR_VERSION` / `PATCH_VERSION`（当前 1.5.9）与 `VERSION_INFO`（`"GENERIC"`——机扫/相扫版本已合并为同一份 DLL，无体制后缀）拼装为 `VERSION_STRING`（`V1.5.9.GENERIC`），实例创建后可从 `Data_Process_Factory::GetB()` 返回对象的公开成员 `version_info`（`const char*`）读取。
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> **工作参数来源（参数配置方式改造后）**：全部雷达工作参数由宿主调用 `parameters_reload(配置文件路径)` 从 **TOML 配置文件**加载到内部 `RDP_parameter`，不再由宿主下发 `struct RadarPara`、也不再由 `parameters.h` 编译期宏配置（见 10）。
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> **工作参数来源（参数配置方式改造后）**：全部雷达工作参数由宿主调用 `parameters_reload(配置文件路径)` 从 **TOML 配置文件**加载到 DLL 内的**全局对象 `rdp_parameter`**（`struct.h` 中 `extern` 声明、`data_process.cpp` 中定义并零初始化），不再由宿主下发 `struct RadarPara`、也不再由 `parameters.h` 编译期宏配置；各处理模块直接访问该全局对象（见 5.1、10）。
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@@ -50,7 +50,7 @@
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| 坐标 | 直角坐标系 x/y 为水平面投影，z = 目标高度 + 雷达平台高度 |
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| 点迹类型 | point_type = 0 为 TWS，point_type = 1 为 TAS |
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| 跟踪模式 | Track_Mode = 0 为 TWS，Track_Mode = 1 为 TAS |
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| 参数来源 | TOML 配置文件（`config/config_tmp.toml` 为样例）→ 内部 `struct RDP_parameter`，宿主通过 `parameters_reload()` 加载；参数对照见 10 |
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| 参数来源 | TOML 配置文件（`config/config_tmp.toml` 为样例）→ DLL 内全局对象 `rdp_parameter`（`struct RDP_parameter`），宿主通过 `parameters_reload()` 加载；参数对照见 10 |
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| 判圈模式 | 由配置项 `[radar_params] scan_mode` 运行时选择：0 相扫（波位号 ≤ 上一帧判满圈）/ 1 机扫（波位号 == 0 判满圈）；机扫/相扫已合并为同一份构建，不再有编译期体制（见 4.2、7.2） |
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@@ -121,9 +121,9 @@
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│ ├── rdp_log.h / .cpp # 日志输出模块：rdbuf() 重定向 std::cout、RDP_LOG 宏（开关宏在 parameters.h）
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│ ├── rdp_record.h / .cpp # 数据记录调试模块：结构体→SQLite 表（内置 ormpp）、异步入队接口与宏（RDP_RECORD_POINTS 等 6 个）+ 遗留 RDP_RECORD/RDP_RECORD_BATCH、有界队列、异步写线程、批量事务、Stats 统计、失败降级/熔断（开关由 CMake 选项 RDP_DATA_RECORD 控制；实现以 C++20 独立编译）
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│ ├── rdp_record_entity.h # 记录实体（=数据表）定义区：6 张在用表（输入点迹、TWS/TAS 凝聚后点迹、临时航迹、可靠航迹、关联信息）+ RDP_RECORD_DECLARE 声明宏；新增需要记录的数据在此加结构体
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│ ├── rdp_parameter_loader.h / .cpp # TOML 参数加载器（内部模块，不属于宿主接口）：rdp_parameter_load() 严格校验 11 个配置段并写入 RDP_parameter，失败返回 -1 且不改变入参
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│ ├── data_process.h / .cpp # Data_Process 实现：接口分发、TWS/TAS 主流程、参数加载（parameters_reload）、清空/删除/转跟踪；含 point_id/frame_id/circle_id 自增计数（记录用）
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│ ├── struct.h # 内部结构体：PointRecv / Trust_Track / Temp_track / Asso_Info / Tracking_Target / RDP_parameter（工作参数，与 TOML 配置一一对应）
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│ ├── rdp_parameter_loader.h / .cpp # TOML 参数加载器（内部模块，不属于宿主接口）：rdp_parameter_load() 严格校验 11 个配置段并写入全局对象 rdp_parameter，失败返回 -1 且不改变入参
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│ ├── data_process.h / .cpp # Data_Process 实现：接口分发、TWS/TAS 主流程、参数加载（parameters_reload）；.cpp 中定义全局对象 rdp_parameter；含 point_id/frame_id/circle_id 自增计数（记录用）
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│ ├── struct.h # 内部结构体：PointRecv / Trust_Track / Temp_track / Asso_Info / Tracking_Target / RDP_parameter（工作参数，与 TOML 配置一一对应）+ 全局工作参数对象 rdp_parameter 的 extern 声明
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│ ├── parameters.h # 编译期常量：PI、版本宏、RDP_LOG_*、RDP_RECORD_*、MAX_TRACK_NUM、RDP_TAS_QUEUE_CAPACITY、Round（不再含雷达工作参数宏；机扫/相扫合并后构建不再定义体制宏，版本串为 V1.5.9.GENERIC）
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│ ├── dot_coh.h / .cpp # TWS 点迹凝聚（含两帧滑窗缓冲）
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│ ├── dot_coh_tas.h / .cpp # TAS 点迹凝聚
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@@ -236,7 +236,7 @@ VS Code 任务（`.vscode/tasks.json`）只保留以下 5 个（原有任务已
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产物为 **x64（AMD64）** 目标。宿主程序必须是 64 位、且使用与本 DLL 同一版本头文件重新编译——MSVC 2013 → MSVC 2022 同时伴随 x86 → x64 的 ABI 变化，旧的 32 位宿主无法加载该 DLL。
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> **本次参数配置改造后的体积/导出变化**：Release REC_OFF 的 `data_process_class_dll.dll` 为 331,776 字节（约 324 KB），较改造前约 178 KB 增大——原因是纯头文件的 toml++ 解析器随 `rdp_parameter_loader.cpp` 编入 DLL。机扫/相扫合并后的四种构建（0 warning、0 error）：Release REC_OFF 331,776 字节、Release REC_ON 1,653,248 字节、Debug REC_OFF 1,718,272 字节、Debug REC_ON 4,694,528 字节。导出表（Release REC_OFF 共 31 个导出）新增 `parameters_reload`（`?parameters_reload@Data_process_class_dll@@UEAAHPEBD@Z`），`track_process_parameters_initial`/`track_process_parameters_modify` 与 `RadarPara` 相关符号已不存在，`Data_Process_Factory::GetB`/`Destroy` 等其余接口不变。
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> **本次参数配置改造后的体积/导出变化**：Release REC_OFF 的 `data_process_class_dll.dll` 为 331,776 字节（约 324 KB），较改造前约 178 KB 增大——原因是纯头文件的 toml++ 解析器随 `rdp_parameter_loader.cpp` 编入 DLL。机扫/相扫合并后的四种构建（0 warning、0 error）：Release REC_OFF 331,776 字节、Release REC_ON 1,653,248 字节、Debug REC_OFF 1,718,272 字节、Debug REC_ON 4,694,528 字节。导出表（Release REC_OFF 共 31 个导出）新增 `parameters_reload`（`?parameters_reload@Data_process_class_dll@@UEAAHPEBD@Z`），`track_process_parameters_initial`/`track_process_parameters_modify` 与 `RadarPara` 相关符号已不存在，`Data_Process_Factory::GetB`/`Destroy` 等其余接口不变。**全局工作参数对象改造后**体积略降：Release REC_OFF 331,264、Release REC_ON 1,652,736、Debug REC_OFF 1,715,200、Debug REC_ON 4,691,968 字节；导出表仍 31 项且全局对象 `rdp_parameter` 不导出（见 12）。
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仓库 `build/<Debug|Release>/<REC_*>/bin/` 内原附带 **rdp_playback.exe**（回放测试工具，依赖 Qt5Core.dll、sqlite3.dll，配置样例 RadarConfigParam.ini，可回放 .db 记录的点迹数据验证 DLL 输出），该工具不在本仓库源码范围内、当前构建目录中亦不存在，需自行放置；由于 DLL 已改为 x64，配套的 rdp_playback.exe 必须是 **x64 版本**（同时其自带 Qt5Core.dll / sqlite3.dll 也需为 x64），32 位版本无法加载新版 DLL。
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@@ -296,7 +296,6 @@ classDiagram
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-point_recv / point_recv_tas : vector PointRecv
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-trust_track : vector Trust_Track
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-temp_track : vector Temp_track
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-rdp_parameter : RDP_parameter
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-dot_coh / dot_coh_tas / track_asso / track_asso_tas
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-track_init / track_die / track_die_tas / tas_ctrl
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}
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@@ -334,12 +333,14 @@ classDiagram
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kalman ..> coor_trans
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> **全局工作参数对象（全局工作参数对象改造后）**：工作参数不再是 `Data_Process` 的成员、也不再通过函数形参逐层传递，而是 `struct.h` 中 `extern RDP_parameter rdp_parameter;` 声明的**全局对象**，由 `data_process.cpp` 定义并零初始化（当前 L14）、`Data_Process::parameters_reload()` 在配置文件完整校验通过后整体赋值（失败不写入、保持原值）。所有处理模块（`dot_coh`/`kalman`/`track_asso`/`track_init`/`track_die`/`tas_ctrl`/`track_index_mangement` 等）直接以 `rdp_parameter.<field>` 访问该对象，函数签名不再包含该参数。全局对象为 DLL 内**单实例可变状态**，处理期间只读；`parameters_reload()` 与处理调用之间**非线程安全**，宿主应按单线程接口使用、配置重载与处理互斥（与 BUG-03 一致，见 11.2）。
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### 5.2 模块职责
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| 类 / 文件 | 职责 |
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|---|---|
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| Data_Process（data_process.cpp） | 对外接口实现与流程编排：输入缓存、按 model 分发 TWS/TAS 流水线、参数加载（`parameters_reload`：TOML → `rdp_parameter`）、航迹清空/删除、手动转/停 TAS、手动标记/取消重点目标（primary_target_add/cancel）、波束控制转发 |
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| rdp_parameter_loader（rdp_parameter_loader.h/.cpp） | 参数加载器（内部模块）：解析 TOML 并严格校验 11 个配置段/键集合/类型/取值范围/屏蔽区数组长度，全部通过后一次性写入 `RDP_parameter`；失败返回 -1 并给出首条原因、不改变入参（见 10.1） |
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| Data_Process（data_process.cpp） | 对外接口实现与流程编排：输入缓存、按 model 分发 TWS/TAS 流水线、参数加载（`parameters_reload`：TOML → 全局对象 `rdp_parameter`，定义在 data_process.cpp）、航迹清空/删除、手动转/停 TAS、手动标记/取消重点目标（primary_target_add/cancel）、波束控制转发 |
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| rdp_parameter_loader（rdp_parameter_loader.h/.cpp） | 参数加载器（内部模块）：解析 TOML 并严格校验 11 个配置段/键集合/类型/取值范围/屏蔽区数组长度，全部通过后一次性写入**全局对象 `rdp_parameter`**；失败返回 -1 并给出首条原因、不改变入参（见 10.1） |
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| Dot_Coh | TWS 点迹凝聚：两帧滑窗合并凝聚（dot_coh_process_buff） |
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| Dot_Coh_TAS | TAS 点迹凝聚（单帧，距离/方位/速度三维门限） |
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| Track_Asso | TWS 点航关联 + IMM 滤波：模型交互 → 门限筛选（NN）→ 各模型 EKF → 概率更新 → 模型输出（只输出 `Track_Update_Flag==1` 的航迹）；未关联航迹按上限外推；高度平滑；按滤波速度矢量写 `Flag_Direction`；ΔT≤0（乱序/重复时间戳）的候选取出后不更新滤波、不刷新航迹，仅消费该点迹 |
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@@ -367,13 +368,13 @@ classDiagram
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| TrackingBeam | TAS 跟踪波束指令 | open_flag、type、Range、Azi、Elev、TAS_track_index |
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| Target_direct_tracking | 引导跟踪信息 | 批号、距离/方位/俯仰、开关（接口未启用） |
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> 工作参数结构体 `RDP_parameter` 定义在内部头 `struct.h`，**不在公开头中导出**：宿主不再构造/下发参数结构体，改为通过 `parameters_reload(配置文件路径)` 把 TOML 配置加载进 DLL（参数含义见 10）。
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> 工作参数结构体 `RDP_parameter` 及全局对象 `rdp_parameter` 定义在内部头 `struct.h`（对象本身定义于 `data_process.cpp`），**不在公开头中导出**：宿主不再构造/下发参数结构体，改为通过 `parameters_reload(配置文件路径)` 把 TOML 配置加载进 DLL（参数含义见 10）。
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### 6.2 内部结构体（struct.h）
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| 结构体 | 用途 | 关键字段 |
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| RDP_parameter | 工作参数（唯一来源） | 按注释分组：雷达工作参数（`radar_work_mode`/`freq_0_GHz`/`radar_height`/`radar_system_delay`/`data_rate_tws`/`data_rate_tas`/`data_rate_track_only`）、点迹凝聚参数、航迹关联参数（`sigma_*`/`associate_threshold`/`extrapolate_max(_tas)`/`height_smooth_win`）、航迹起始参数（`track_init_*`）、航迹消亡参数（`track_die_*`）、航迹质量参数（`track_quality_*`）、航迹批号（`track_index_max`）、波束调度（`default_track_beam_type`/`tas_track_num_max`）、singer 模型参数（`model_*_Q_*`）、两个屏蔽区（各 30 组距离/方位区间）；与 TOML 配置段/键一一对应（见 10.2） |
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| RDP_parameter | 工作参数（唯一来源，**全局对象 `rdp_parameter`**） | 按注释分组：雷达工作参数（`radar_work_mode`/`scan_mode`/`freq_0_GHz`/`radar_height`/`radar_system_delay`/`data_rate_tws`/`data_rate_tas`/`data_rate_track_only`）、点迹凝聚参数、航迹关联参数（`sigma_*`/`associate_threshold`/`extrapolate_max(_tas)`/`height_smooth_win`）、航迹起始参数（`track_init_*`）、航迹消亡参数（`track_die_*`）、航迹质量参数（`track_quality_*`）、航迹批号（`track_index_max`）、波束调度（`default_track_beam_type`/`tas_track_num_max`）、singer 模型参数（`model_*_Q_*`）、两个屏蔽区（各 30 组距离/方位区间）；与 TOML 配置段/键一一对应（见 10.2）。`struct.h` 中另有 `extern RDP_parameter rdp_parameter;` 全局对象声明（定义在 data_process.cpp，模块直接访问） |
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| PointRecv | 内部点迹 | 距离/方位(弧度)/速度/幅度/高度/SNR/RCS/CPI/GNSS 时间、点迹号 `point_id` / 帧号 `frame_id` / 圈号 `circle_id`（记录链路用，c3c7e66 新增）、使用标志、波位/PRF/频点、跟踪模式、点迹区号、归一化幅度 `amp_asv_point` / 速度维 FFT 点数 `prn_fftn_point`、十字星数据 |
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| Trust_Track | 可靠航迹（IMM 全状态） | 航迹号、标识字段 `track_id` / `point_id` / `circle_id`（b227ae1 新增，起批时取临时航迹末点的 `temp_track_id`/`point_id`/`circle_id`，关联成功时刷新为被关联点迹的 ID）、高度、极坐标量快照 `Range` / `Azimuth` / `Elevation` / `Velocity`（b227ae1 新增，仅在本圈有输出时回填）、**航迹质量相关状态（V1.5.8 新增）`Quality`（0~1）/ `Point_sum`（累计点数，含外推）/ `Valid_point_sum`（累计实点关联次数）/ `Unupdated_time`（连续未关联实点的累计毫秒）**、航迹时间 `T_track`（CPI 时间）/ `GNSS_time`、更新标志 Track_Update_Flag（**输出门控**：仅置 1 的航迹当圈被输出，输出后清零）、外推轮数 Extrapolate_round、实虚点标志、手动删除/手动 TAS/重点目标（primary_target_flag，决定消亡走质量还是 10 圈轮数）标志、关联点数、高度平滑缓冲 Hight_smooth、关联点信息、归一化幅度 `amp_asv_point` / 速度维 FFT 点数 `prn_fftn_point`、融合状态 X[6]/P[6][6]、三个子模型 X1/X2/X3、P1/P2/P3、模型概率 u[3] |
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| Temp_track | 临时航迹（航迹起始阶段） | 4 维状态 X[4]/P[4][4]、极坐标点信息（`r`/`azi`/`vr`/`height`/`SNR`/`RCS`/`amplitude`）、**航迹质量 `quality`（0~1，V1.5.8 新增，起批时带给 Trust_Track）**、时间戳 `CPI_time` / `GNSS_time`、`buff_round`（已缓存圈数）、标识字段 `temp_track_id` / `point_id` / `circle_id`、区号 `temp_track_section_idx`、俯仰波位号 `pitch_num`、关联标志（c3c7e66 起字段统一更名，如原 `snr`/`Amp`/`T`） |
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@@ -396,7 +397,7 @@ classDiagram
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| Data_Process_Factory::GetB() | 实例指针 | 获取单例（首次调用时创建，并写入 `version_info`） |
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| Data_Process_Factory::Destroy() | — | 销毁实例并将指针置空 |
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| version_info（基类公开成员） | `const char*` | DLL 版本字符串，由 `GetB()` 赋值为 `VERSION_STRING`（`V1.5.9.GENERIC`——机扫/相扫已合并，无体制后缀）；只读使用，不要释放（b227ae1） |
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| parameters_reload(const char* path) | 0 成功 / -1 失败 | **加载全部工作参数**：解析 TOML 配置文件并校验，成功后整体替换内部 `RDP_parameter`；失败时当前参数保持不变并打印原因。建议 `GetB()` 后立即调用一次，重连/换配置时再次调用即可热重载（见 10.1） |
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| parameters_reload(const char* path) | 0 成功 / -1 失败 | **加载全部工作参数**：解析 TOML 配置文件并校验，成功后整体写入**全局对象 `rdp_parameter`**（零初始化，失败时保持原值）并打印原因。建议 `GetB()` 后立即调用一次，重连/换配置时再次调用即可热重载；重载应与处理调用互斥（与 BUG-03 线程模型一致，见 10.1） |
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| data_preprocess(DataRev[150]) | 0/1/2/3 | 输入一帧点迹并缓存，返回处理模式（见下表） |
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| track_process(Track[][10], &num, dieIdx[], &dieNum, model) | 1 | 按 data_preprocess 的返回值执行 TWS/TAS 处理 |
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| Beam_Ctrl(TrackingBeam*, Track[][10], &num) | — | TAS 波束控制（内部清零并重填航迹输出计数） |
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@@ -980,9 +981,12 @@ $$
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```text
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||||
宿主：GetB() → parameters_reload("config/config_tmp.toml") → data_preprocess / track_process / Beam_Ctrl ...
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（重连或切换配置时再次 parameters_reload 即可热重载；成功返回 0，失败返回 -1）
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DLL ：rdp_parameter_load() 解析 TOML → 严格校验 → 全部通过后一次性赋值给 Data_Process::rdp_parameter
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DLL ：rdp_parameter_load() 解析 TOML → 严格校验 → 全部通过后一次性赋值给全局对象 rdp_parameter
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（struct.h 中 extern 声明、data_process.cpp 中定义并零初始化）
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```
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> **全局对象与线程模型**：`rdp_parameter` 是 DLL 内的**单实例全局对象**（静态存储期零初始化，定义于 `data_process.cpp:14`），所有处理模块直接读取、处理期间只读；`parameters_reload()` 会整体覆盖该对象，因此**重载配置必须与处理调用互斥**（宿主按单线程接口使用，见 11.2 的 BUG-03 / BUG-13）。
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配置段与 `RDP_parameter` 的注释分组一一对应，**键名 = 结构体成员名**：
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| 配置段 | 内容 |
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@@ -1175,7 +1179,7 @@ DLL ：rdp_parameter_load() 解析 TOML → 严格校验 → 全部通过后一
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- **BUG-03**：工厂 GetB/Destroy 非线程安全，接口线程模型未定义（宿主应单线程调用）。
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- **BUG-07**：禁止区个数在实现内部仍未二次校验，配置过大仍可能越界读；但**配置入口已加防护**——加载器强制 `track_init_prohibite_area_num`/`tas_prohibite_area_num` 在 0~30 且 4 个数组长度等于 `*_num`，非法配置在 `parameters_reload` 阶段即返回 -1、不会进入处理流程（见 10.1）。
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- **BUG-08**：消亡航迹输出数组容量未传入，仅约定 ≤500。
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- **BUG-13（参数初始化，已被本次改造改变）**：`Data_Process::rdp_parameter{}` 为零初始化，未加载配置时 `data_rate_tws`/`sigma_*` 等均为 0（非法）。宿主必须在**首次 `data_preprocess` 之前**调用 `parameters_reload()` 且确认返回 0；加载失败时保留的是上一次成功参数（首次失败则为全 0），DLL 不会自动纠正。
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- **BUG-13（参数初始化，已被参数配置方式改造改变）**：全局对象 `rdp_parameter` 为静态存储期零初始化对象（定义 `data_process.cpp:14`，未加载配置时 `data_rate_tws`/`sigma_*` 等均为 0，属非法值）。宿主必须在**首次 `data_preprocess` 之前**调用 `parameters_reload()` 且确认返回 0；加载失败时保留的是上一次成功参数（首次失败则为全 0），DLL 不会自动纠正。该全局对象是 DLL 内单实例可变状态：`parameters_reload()` 与处理调用之间**非线程安全**，配置重载须与处理互斥（与 BUG-03 的单线程接口约定一致）。
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- **BUG-18**：卡尔曼两点/三点初始化对零/负时间差无保护（起批时间戳必须严格递增）。
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- **BUG-20**：门限对马氏距离平方再次平方（e0bf227 把 `associate_threshold` 调为 4 后等效 d < 4），有意保留。
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- **BUG-25**：TWS 关联/输出未排除 Track_Mode==1 的 TAS 航迹（原 `manual_tracking_flag==0` 过滤代码块已于 fc49707 删除，未恢复过滤）。
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@@ -1217,14 +1221,15 @@ DLL ：rdp_parameter_load() 解析 TOML → 严格校验 → 全部通过后一
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## 12. 版本历史
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当前代码版本：**V1.5.9**（`parameters.h` 的 `PATCH_VERSION` = 9、`VERSION_INFO` = `"GENERIC"`，版本串 `V1.5.9.GENERIC`——机扫/相扫已合并为同一份构建，无体制后缀；对应提交 019af7a，2026-10-27）。版本号自 1.5.6 起可运行时读取（`version_info`，见 7.1）。中间状态 b4aed8a 曾把版本号置为 7，但未单独发布/记录。**1.5.8 之后又有若干未发版的代码改动**（构建脚本重构、记录性能优化、TAS 消亡圈数与高度平滑调整、质量入库、参数配置方式改造、机扫/相扫版本合并与构建脚本适配），已记入 CHANGELOG 的 `[Unreleased]`，下表前列为其提交/工作区状态。
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当前代码版本：**V1.5.9**（`parameters.h` 的 `PATCH_VERSION` = 9、`VERSION_INFO` = `"GENERIC"`，版本串 `V1.5.9.GENERIC`——机扫/相扫已合并为同一份构建，无体制后缀；对应提交 019af7a，2026-10-27）。版本号自 1.5.6 起可运行时读取（`version_info`，见 7.1）。中间状态 b4aed8a 曾把版本号置为 7，但未单独发布/记录。**1.5.8 之后又有若干未发版的代码改动**（构建脚本重构、记录性能优化、TAS 消亡圈数与高度平滑调整、质量入库、参数配置方式改造、机扫/相扫版本合并与构建脚本适配、**全局工作参数对象改造**），已记入 CHANGELOG 的 `[Unreleased]`，下表前列为其提交/工作区状态。
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近期提交（git log --oneline，新→旧；仅列代码改动，纯文档提交略）：
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| 提交 | 内容 |
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| 工作区（全局工作参数对象改造，未提交） | **工作参数改为全局对象**：`struct.h` 在 `struct RDP_parameter` 之后新增 `extern RDP_parameter rdp_parameter;`（声明位于 `struct.h:285`），`data_process.cpp` 定义并零初始化（L14）；`Data_Process` 删除 `RDP_parameter rdp_parameter` 成员（`data_process.h` 保留注释说明）；`parameters_reload()` 改为直接调用 `rdp_parameter_load(path, rdp_parameter, &error)`（loader 仅在校验全部通过后写入，失败不写入，「失败保持当前参数」语义不变）；删除处理模块（kalman 11 个方法、dot_coh/dot_coh_tas、track_asso 系列、track_init 系列、track_die 系列、track_index_mangement、tas_ctrl，共 12 个模块的 24 个 .h/.cpp 文件）全部 `const RDP_parameter& rdp_parameter` 形参与调用实参，函数体内 `rdp_parameter.<field>` 一处未改、现直接解析全局对象；接口签名/公式/阈值/数值行为不变；全局对象为 DLL 内单实例、非线程安全（配置重载须与处理互斥，见 BUG-03/BUG-13）。验证（Lead 实测，2026-10-27）：4 配置（Release/Debug × REC_OFF/REC_ON）重建成功、0 warning 0 error；DLL 体积 Release REC_OFF 331,264 / Release REC_ON 1,652,736 / Debug REC_OFF 1,715,200 / Debug REC_ON 4,691,968 字节；导出表仍 31 项（`parameters_reload` 在列、全局 `rdp_parameter` 不导出）；加载器单测 233 项断言、公开接口运行期测试 4 配置 × 38 项断言全部通过；静态检查处理模块已无 `const RDP_parameter&` 形参（仅 loader 内部 `validate_parameter` 保留）。详见 CHANGELOG `[Unreleased]` |
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| 工作区（构建脚本适配机扫/相扫合并，未提交） | 构建不再区分 `PHASE_SCANNING` / `MECHANICAL_SCANNING`：`CMakeLists.txt` 删除 `RADAR_SCAN_MODE` 缓存变量与体制编译宏；构建目录改为 `build/<Debug\|Release>/<REC_AUTO\|REC_OFF\|REC_ON>`（去掉 PS/MS 维度）；`config_paths.bat`/`configure.bat`/`build.bat`/`clean.bat` 参数改为 `<Debug\|Release> [AUTO\|ON\|OFF]`，新增 `build_config.bat`（单配置配置+构建，取代 `build_all.bat`），`clean_all.bat` 同时清理旧版 `build/X256_PS`、`build/X256_MS`；`tasks.json` 5 个任务改为「清理全部」+ 4 个「配置并构建(...)」；`settings.json`（buildDirectory 去掉 scanMode 维度）、`cmake-variants.yaml`（移除 scanMode 变体）、`c_cpp_properties.json`（合并为单个 X256 配置）、`launch.json` 同步。验证：5 个任务返回 0，4 种配置（Release/Debug × REC_OFF/REC_ON）0 warning 0 error，编译命令无体制宏，增量重建 0 编译步骤 |
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| 423c200 / 019af7a（参数配置方式改造 + 机扫/相扫版本合并） | **参数配置方式改造：TOML 配置文件 → `RDP_parameter`**。新增 `rdp_parameter_loader.h/.cpp`（严格校验 11 个配置段、标量键必填、类型/范围校验、未知段/键拒绝、屏蔽区数组长度等于 `*_num`，失败 -1 且不改变当前参数）与示例 `config/config_tmp.toml`；内置 toml++ v3.4.0 单头文件 `third_party/toml/toml.hpp`；公开头删除 `struct RadarPara` 与 `track_process_parameters_initial/modify`，新增 `virtual int parameters_reload(const char*)`（`Data_Process` 实现为加载成功后整体替换 `rdp_parameter`）；`data_process.h` 删除 `Work_Parameter`，各模块（kalman 11 个方法、dot_coh、dot_coh_tas、track_asso(_tas/_direct_tracking)、track_init(_direct_tracking)、track_die(_tas)、track_index_mangement、tas_ctrl）改为 `const RDP_parameter& rdp_parameter`，宏与旧字段按映射等价替换；**新增配置项 `scan_mode`（0 相扫 / 1 机扫）**，`data_process.cpp` 的 TWS 判圈由编译期 `#ifdef PHASE_SCANNING` 改为按 `scan_mode` 运行时选择（行为逐分支等价）；019af7a 进一步把机扫/相扫合并为**同一份代码与同一份构建**（版本号 1.5.9、`VERSION_INFO` 改为 `GENERIC`，`PHASE_SCANNING`/`MECHANICAL_SCANNING` 不再参与任何功能）；`parameters.h` 仅保留 PI、版本/日志/记录宏、`MAX_TRACK_NUM`、`RDP_TAS_QUEUE_CAPACITY`、`Round`（`UNCONF_TARGET` 已删除，起批处 `Target_Type` 直接写 0）；`track_index_mangement` 航迹号表改按 `track_index_max` 分配，TAS 队列容量用 `RDP_TAS_QUEUE_CAPACITY`、运行期上限用 `tas_track_num_max`，波束类型用 `default_track_beam_type`。验证（Lead 实测，2026-10-27）：合并前 8 配置、合并后 4 配置均 0 warning 0 error；Release REC_OFF DLL 331,776 字节、Debug REC_ON 4,694,528 字节、导出表 31 项（新增 `parameters_reload`，旧参数接口与 `RadarPara` 符号消失）；加载器单测 233 项断言、公开接口运行期测试（含判圈运行时切换）全部通过；`RDP_parameter` 成员 / 加载器键 / TOML 键均为 63 个，11 个配置段不变。详见 CHANGELOG `[Unreleased]` |
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| 423c200 / 019af7a（参数配置方式改造 + 机扫/相扫版本合并） | **参数配置方式改造：TOML 配置文件 → `RDP_parameter`**。新增 `rdp_parameter_loader.h/.cpp`（严格校验 11 个配置段、标量键必填、类型/范围校验、未知段/键拒绝、屏蔽区数组长度等于 `*_num`，失败 -1 且不改变当前参数）与示例 `config/config_tmp.toml`；内置 toml++ v3.4.0 单头文件 `third_party/toml/toml.hpp`；公开头删除 `struct RadarPara` 与 `track_process_parameters_initial/modify`，新增 `virtual int parameters_reload(const char*)`（`Data_Process` 实现为加载成功后整体替换 `rdp_parameter`；**后于本工作区的「全局工作参数对象改造」改为写入全局对象**）；`data_process.h` 删除 `Work_Parameter`，各模块（kalman 11 个方法、dot_coh、dot_coh_tas、track_asso(_tas/_direct_tracking)、track_init(_direct_tracking)、track_die(_tas)、track_index_mangement、tas_ctrl）改为 `const RDP_parameter& rdp_parameter`（**后于本工作区的「全局工作参数对象改造」删除该形参、改为直接访问全局对象**），宏与旧字段按映射等价替换；**新增配置项 `scan_mode`（0 相扫 / 1 机扫）**，`data_process.cpp` 的 TWS 判圈由编译期 `#ifdef PHASE_SCANNING` 改为按 `scan_mode` 运行时选择（行为逐分支等价）；019af7a 进一步把机扫/相扫合并为**同一份代码与同一份构建**（版本号 1.5.9、`VERSION_INFO` 改为 `GENERIC`，`PHASE_SCANNING`/`MECHANICAL_SCANNING` 不再参与任何功能）；`parameters.h` 仅保留 PI、版本/日志/记录宏、`MAX_TRACK_NUM`、`RDP_TAS_QUEUE_CAPACITY`、`Round`（`UNCONF_TARGET` 已删除，起批处 `Target_Type` 直接写 0）；`track_index_mangement` 航迹号表改按 `track_index_max` 分配，TAS 队列容量用 `RDP_TAS_QUEUE_CAPACITY`、运行期上限用 `tas_track_num_max`，波束类型用 `default_track_beam_type`。验证（Lead 实测，2026-10-27）：合并前 8 配置、合并后 4 配置均 0 warning 0 error；Release REC_OFF DLL 331,776 字节、Debug REC_ON 4,694,528 字节、导出表 31 项（新增 `parameters_reload`，旧参数接口与 `RadarPara` 符号消失）；加载器单测 233 项断言、公开接口运行期测试（含判圈运行时切换）全部通过；`RDP_parameter` 成员 / 加载器键 / TOML 键均为 63 个，11 个配置段不变。详见 CHANGELOG `[Unreleased]` |
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| 1ffb287 | 增加航迹质量记录到数据库：`RdpRecTempTrack` 增 `quality`，`RdpRecTrustTrack` 增 `Quality`/`Unupdated_time`/`Point_sum`/`Valid_point_sum` 并同步注册 |
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| 6284f3f | 修改 TAS 模式高度平滑点数：`track_asso_tas.cpp` 分段偏移 `+2/+3/+4/+6` → `+6/+8/+10/+12`，相扫 `H_F_WIN_LEN` 3→6（相扫 TAS 窗口 12/14/16/18、机扫 9/11/13/15；TWS 相扫随之 8/9/10/12） |
|
||||
| 5d105d2 | 修改相扫模式下 TAS 航迹消亡圈数：`TRACK_DIE_ROUND_TAS` 10→20（机扫保持 96），相扫 TAS 实际连续 21 圈无实点才消亡 |
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||||
@@ -10,7 +10,7 @@
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||||
[radar_params]
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# 工作模式：0 近程 / 1 中程 / 2 远程
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radar_work_mode = 0
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# 扫描模式：0 相扫模式 / 1 机扫模式（决定 data_preprocess 判圈逻辑；版本后缀仍由构建体制决定）
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# 扫描模式：0 相扫模式 / 1 机扫模式
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||||
scan_mode = 0
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||||
# 频点0频率（GHz）
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||||
freq_0_GHz = 9.2
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@@ -9,6 +9,9 @@
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||||
#include <iostream>
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||||
using namespace std;
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||||
// 全局工作参数对象（声明见 struct.h）。所有处理模块直接访问，由 parameters_reload() 加载。
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RDP_parameter rdp_parameter{};
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||||
/*******************************************************************************/
|
||||
/*******************************************************************************/
|
||||
/************************************用户接口函数*******************************/
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||||
@@ -172,7 +175,7 @@ int model)
|
||||
if(model==2)
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||||
{
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||||
|
||||
dot_coh.dot_coh_process_buff(&Data_buffer,&point_recv,rdp_parameter);
|
||||
dot_coh.dot_coh_process_buff(&Data_buffer,&point_recv);
|
||||
std::vector<PointRecv>().swap(Data_buffer);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -185,21 +188,18 @@ int model)
|
||||
&trust_track,
|
||||
Trust_Track_Output,
|
||||
Trust_track_num_Output,
|
||||
latest_timestamp,
|
||||
rdp_parameter
|
||||
latest_timestamp
|
||||
);
|
||||
|
||||
track_die.track_die_process( &trust_track,
|
||||
Track_die_Index_Output,
|
||||
Track_die_num_Output,
|
||||
rdp_parameter);
|
||||
Track_die_num_Output);
|
||||
|
||||
track_init.track_init_process_logic( &point_recv,
|
||||
&trust_track,
|
||||
&temp_track,
|
||||
Trust_Track_Output,
|
||||
Trust_track_num_Output,
|
||||
rdp_parameter);
|
||||
Trust_track_num_Output);
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -209,7 +209,7 @@ int model)
|
||||
*Trust_track_num_Output=0; //航迹更新数
|
||||
*Track_die_num_Output=0; //航迹消亡数目
|
||||
|
||||
dot_coh_tas.dot_coh_tas_process(&Data_buffer_tas,&point_recv_tas,rdp_parameter); //点迹凝聚
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||||
dot_coh_tas.dot_coh_tas_process(&Data_buffer_tas,&point_recv_tas); //点迹凝聚
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||||
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||||
std::vector<PointRecv>().swap(Data_buffer_tas);//凝聚完毕 清除Data_buffer
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||||
|
||||
@@ -217,7 +217,6 @@ int model)
|
||||
&trust_track, //航迹文件
|
||||
Trust_Track_Output, //更新航迹信息
|
||||
Trust_track_num_Output, //更新航迹数
|
||||
rdp_parameter, //工作参数
|
||||
TAS_track_idx,
|
||||
latest_timestamp //最新时间戳
|
||||
);
|
||||
@@ -226,8 +225,7 @@ int model)
|
||||
|
||||
track_die_tas.track_die_process_tas( &trust_track,
|
||||
Track_die_Index_Output,
|
||||
Track_die_num_Output,
|
||||
rdp_parameter);
|
||||
Track_die_num_Output);
|
||||
|
||||
//std::cout << "Extrapolate_round :" << trust_track[TAS_track_idx].Extrapolate_round;
|
||||
}
|
||||
@@ -241,21 +239,20 @@ void Data_Process::Beam_Ctrl(struct TrackingBeam *Tracking_beam,
|
||||
int *Trust_track_num_Output)
|
||||
{
|
||||
|
||||
tas_ctrl.tas_ctrl_process(&trust_track,Tracking_beam, Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output,rdp_parameter, latest_timestamp);
|
||||
tas_ctrl.tas_ctrl_process(&trust_track,Tracking_beam, Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output, latest_timestamp);
|
||||
}
|
||||
|
||||
//数据处理参数加载（从 TOML 配置文件加载全部工作参数）
|
||||
//数据处理参数加载（从 TOML 配置文件加载全部工作参数到全局 rdp_parameter）
|
||||
int Data_Process::parameters_reload(const char* parameter_file_path)
|
||||
{
|
||||
RDP_parameter loaded{};
|
||||
std::string error;
|
||||
if (rdp_parameter_load(parameter_file_path, loaded, &error) != 0)
|
||||
// rdp_parameter_load 仅在完整校验通过后写入目标对象，失败时保持原参数不变
|
||||
if (rdp_parameter_load(parameter_file_path, rdp_parameter, &error) != 0)
|
||||
{
|
||||
RDP_LOG << "parameters_reload failed: " << error << std::endl;
|
||||
return -1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
rdp_parameter = loaded;
|
||||
RDP_LOG << "parameters_reload ok: " << parameter_file_path << std::endl;
|
||||
return 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -83,8 +83,7 @@ private:
|
||||
std::vector <Trust_Track> trust_track; //可靠航迹 按航迹区存入
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> temp_track; //临时航迹 按临时航迹区存入
|
||||
|
||||
RDP_parameter rdp_parameter{}; //工作参数 由 parameters_reload() 从配置文件加载
|
||||
|
||||
// 工作参数为全局对象 struct.h::rdp_parameter（由 parameters_reload() 加载），不再作为类成员。
|
||||
int Beam_num; //波位数
|
||||
int beam_count; //波位计数
|
||||
int data_num; //波位1点数
|
||||
|
||||
@@ -7,8 +7,7 @@
|
||||
using namespace std;
|
||||
|
||||
int Dot_Coh::dot_coh_process(std::vector <PointRecv> *data_input,
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv)
|
||||
{
|
||||
|
||||
if(data_input->size()>1)
|
||||
@@ -99,8 +98,7 @@ int Dot_Coh::dot_coh_process(std::vector <PointRecv> *data_input,
|
||||
}
|
||||
|
||||
int Dot_Coh::dot_coh_process_buff( std::vector <PointRecv> *data_input, //输入的点迹
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv, //输出点迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv //输出点迹
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -14,14 +14,12 @@ public:
|
||||
|
||||
// 点迹凝聚函数
|
||||
int dot_coh_process( std::vector <PointRecv> *data_input, //输入的点迹
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv, //输出点迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv //输出点迹
|
||||
);
|
||||
|
||||
//点迹凝聚函数，缓存一帧，一边输出，一边进行滑窗凝聚
|
||||
int dot_coh_process_buff( std::vector <PointRecv> *data_input, //输入的点迹
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv, //输出点迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv //输出点迹
|
||||
);
|
||||
|
||||
//构造函数
|
||||
|
||||
@@ -6,8 +6,7 @@
|
||||
using namespace std;
|
||||
|
||||
int Dot_Coh_TAS::dot_coh_tas_process(std::vector <PointRecv> *data_input, //输入点迹
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv_tas, //输出点迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv_tas) //输出点迹
|
||||
{
|
||||
if (data_input->size() == 0) {
|
||||
return 1;
|
||||
|
||||
@@ -9,8 +9,8 @@ public:
|
||||
|
||||
// 点迹凝聚函数
|
||||
int dot_coh_tas_process(std::vector <PointRecv> *data_input, //输入点迹
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv_tas, //输出点迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
std::vector <PointRecv> *point_recv_tas //输出点迹
|
||||
);
|
||||
};
|
||||
|
||||
#endif // DOT_COH_TAS_H
|
||||
|
||||
@@ -15,7 +15,7 @@ static double wrapAnglePi(double a)
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
void kalman:: kalman_filter_init_2dots(double Z0[2], double Z1[2], double T,double X[4], double P[4][4], const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
void kalman:: kalman_filter_init_2dots(double Z0[2], double Z1[2], double T,double X[4], double P[4][4])
|
||||
{
|
||||
|
||||
X[0]=Z1[0];
|
||||
@@ -57,7 +57,7 @@ void kalman:: kalman_filter_init_2dots(double Z0[2], double Z1[2], double T,doub
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
double kalman::d_cal_track_init(double Z[2],double X[4],double P[4][4],double T, const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double kalman::d_cal_track_init(double Z[2],double X[4],double P[4][4],double T)
|
||||
{
|
||||
|
||||
//X(k+1|k)
|
||||
@@ -122,7 +122,7 @@ double kalman::d_cal_track_init(double Z[2],double X[4],double P[4][4],double T,
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
void kalman::kalman_filter_init_3dots(double Z0[2], double Z1[2],double Z2[2], double T1,double T2, double X[6], double P[6][6], const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
void kalman::kalman_filter_init_3dots(double Z0[2], double Z1[2],double Z2[2], double T1,double T2, double X[6], double P[6][6])
|
||||
{
|
||||
double x0=Z0[0];
|
||||
double y0=Z0[1];
|
||||
@@ -193,7 +193,7 @@ void kalman::kalman_filter_init_3dots(double Z0[2], double Z1[2],double Z2[2], d
|
||||
|
||||
};
|
||||
|
||||
double kalman::d_cal(double Z[2],double X[6],double P[6][6], const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double kalman::d_cal(double Z[2],double X[6],double P[6][6])
|
||||
{
|
||||
VectorXd X_pred(6);
|
||||
MatrixXd P_pred(6,6);
|
||||
@@ -240,7 +240,7 @@ double kalman::d_cal(double Z[2],double X[6],double P[6][6], const RDP_parameter
|
||||
|
||||
};
|
||||
|
||||
double kalman::d_cal_EKF(double F[6][6], double Q[6][6] ,double Z[3],double X[6],double P[6][6],double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double kalman::d_cal_EKF(double F[6][6], double Q[6][6] ,double Z[3],double X[6],double P[6][6],double prt,double freq_ind)
|
||||
{
|
||||
|
||||
MatrixXd F1(6,6);
|
||||
@@ -299,7 +299,7 @@ double kalman::d_cal_EKF(double F[6][6], double Q[6][6] ,double Z[3],double X[6]
|
||||
S=H*P_pred*H.transpose()+R;
|
||||
|
||||
//bind_speed
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind);
|
||||
|
||||
//d
|
||||
Vector3d Z_mea(Z[0],Z[1],Z[2]);
|
||||
@@ -313,7 +313,7 @@ double kalman::d_cal_EKF(double F[6][6], double Q[6][6] ,double Z[3],double X[6]
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
double kalman:: d_cal_with_doppler(double F[6][6], double Q[6][6] , double Z[2],double X[6],double P[6][6],double vr,double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double kalman:: d_cal_with_doppler(double F[6][6], double Q[6][6] , double Z[2],double X[6],double P[6][6],double vr,double prt,double freq_ind)
|
||||
{
|
||||
|
||||
MatrixXd F1(6,6);
|
||||
@@ -381,7 +381,7 @@ double kalman:: d_cal_with_doppler(double F[6][6], double Q[6][6] , double Z[2],
|
||||
S=H*P_pred*H.transpose()+R;
|
||||
|
||||
// bind_speed
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind);
|
||||
|
||||
//d
|
||||
Vector3d delta_z;
|
||||
@@ -431,7 +431,7 @@ void kalman::kalman_pred(double F[6][6], double Q[6][6] ,double X[6],double P[6]
|
||||
|
||||
void kalman::kalman_filter_EKF(double F[6][6], double Q[6][6], double X_cur[6],double P_cur[6][6],double Z[3],
|
||||
double X_filter[6],double P_filter[6][6],double S_filter[3][3],
|
||||
double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter )
|
||||
double prt,double freq_ind )
|
||||
{
|
||||
MatrixXd F1(6,6);
|
||||
MatrixXd Q1(6,6);
|
||||
@@ -496,7 +496,7 @@ void kalman::kalman_filter_EKF(double F[6][6], double Q[6][6], double X_cur[6],d
|
||||
K=P_pred*H.transpose()*S.inverse();
|
||||
|
||||
//bind_speed
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind);
|
||||
|
||||
//d
|
||||
Vector3d delta_z;
|
||||
@@ -530,7 +530,7 @@ void kalman::kalman_filter_EKF(double F[6][6], double Q[6][6], double X_cur[6],d
|
||||
|
||||
void kalman::kalman_filter(double F[6][6], double Q[6][6],
|
||||
double X_cur[6],double P_cur[6][6],
|
||||
double Z[2],double X_filter[6],double P_filter[6][6],double S_filter[2][2], const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double Z[2],double X_filter[6],double P_filter[6][6],double S_filter[2][2])
|
||||
{
|
||||
MatrixXd F1(6,6);
|
||||
MatrixXd Q1(6,6);
|
||||
@@ -612,7 +612,7 @@ void kalman::kalman_filter(double F[6][6], double Q[6][6],
|
||||
|
||||
};
|
||||
|
||||
double kalman::d_cal_track_init_EKF(double Z[3],double X[4],double P[4][4],double T,double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double kalman::d_cal_track_init_EKF(double Z[3],double X[4],double P[4][4],double T,double prt,double freq_ind)
|
||||
{
|
||||
|
||||
//X(k+1|k)
|
||||
@@ -678,7 +678,7 @@ double kalman::d_cal_track_init_EKF(double Z[3],double X[4],double P[4][4],doubl
|
||||
S=H*P_pred*H.transpose()+R;
|
||||
|
||||
//bind_speed
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind);
|
||||
|
||||
//d
|
||||
Vector3d Z_presnet= Vector3d(Z[0],Z[1],Z[2]);
|
||||
@@ -692,7 +692,7 @@ double kalman::d_cal_track_init_EKF(double Z[3],double X[4],double P[4][4],doubl
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
double kalman::d_cal_track_init_with_doppler(double Z[2],double X[4],double P[4][4],double T,double vr,double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double kalman::d_cal_track_init_with_doppler(double Z[2],double X[4],double P[4][4],double T,double vr,double prt,double freq_ind)
|
||||
{
|
||||
//X(k+1|k)
|
||||
Matrix4d F;
|
||||
@@ -763,7 +763,7 @@ double kalman::d_cal_track_init_with_doppler(double Z[2],double X[4],double P[4]
|
||||
S=H*P_pred*H.transpose()+R;
|
||||
|
||||
//bind_speed
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
double v_bind=Bind_speed(prt, freq_ind);
|
||||
|
||||
//d
|
||||
Vector3d Z_presnet= Vector3d(Z[0],Z[1],vr);
|
||||
@@ -777,7 +777,7 @@ double kalman::d_cal_track_init_with_doppler(double Z[2],double X[4],double P[4]
|
||||
|
||||
};
|
||||
|
||||
double kalman::Bind_speed(double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double kalman::Bind_speed(double prt,double freq_ind)
|
||||
{
|
||||
double freq=rdp_parameter.freq_0_GHz+freq_ind*0.02;
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -13,29 +13,29 @@ public:
|
||||
|
||||
void kalman_pred(double F[6][6], double Q[6][6], double X[6], double P[6][6], double X_pred[6], double P_pred[6][6]);
|
||||
|
||||
void kalman_filter_init_2dots(double Z0[2], double Z1[2], double T,double X[4], double P[4][4], const RDP_parameter& rdp_parameter);//两点初始化卡尔曼滤波器
|
||||
void kalman_filter_init_2dots(double Z0[2], double Z1[2], double T,double X[4], double P[4][4]);//两点初始化卡尔曼滤波器
|
||||
|
||||
double d_cal_track_init(double Z[2],double X[4],double P[4][4],double T, const RDP_parameter& rdp_parameter); //计算点 临时航迹的d
|
||||
double d_cal_track_init(double Z[2],double X[4],double P[4][4],double T); //计算点 临时航迹的d
|
||||
|
||||
double d_cal_track_init_with_doppler(double Z[2],double X[4],double P[4][4],double T,double vr,double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
double d_cal_track_init_with_doppler(double Z[2],double X[4],double P[4][4],double T,double vr,double prt,double freq_ind);
|
||||
|
||||
double d_cal_track_init_EKF(double Z[3],double X[4],double P[4][4],double T,double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
double d_cal_track_init_EKF(double Z[3],double X[4],double P[4][4],double T,double prt,double freq_ind);
|
||||
|
||||
void kalman_filter_init_3dots(double Z0[2], double Z1[2],double Z2[2], double T1,double T2, double X[6], double P[6][6], const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
void kalman_filter_init_3dots(double Z0[2], double Z1[2],double Z2[2], double T1,double T2, double X[6], double P[6][6]);
|
||||
|
||||
double d_cal(double Z[2],double X[6],double P[6][6], const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
double d_cal(double Z[2],double X[6],double P[6][6]);
|
||||
|
||||
double d_cal_with_doppler(double F[6][6], double Q[6][6] ,double Z[2],double X[6],double P[6][6],double vr,double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
double d_cal_with_doppler(double F[6][6], double Q[6][6] ,double Z[2],double X[6],double P[6][6],double vr,double prt,double freq_ind);
|
||||
|
||||
double d_cal_EKF(double F[6][6], double Q[6][6] ,double Z[3],double X[6],double P[6][6],double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
double d_cal_EKF(double F[6][6], double Q[6][6] ,double Z[3],double X[6],double P[6][6],double prt,double freq_ind);
|
||||
|
||||
void kalman_filter(double F[6][6], double Q[6][6], double X[6],double P[6][6],double Z[2],double X_filter[6],double P_filter[6][6],double S_filter[2][2], const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
void kalman_filter(double F[6][6], double Q[6][6], double X[6],double P[6][6],double Z[2],double X_filter[6],double P_filter[6][6],double S_filter[2][2]);
|
||||
|
||||
void kalman_filter_EKF(double F[6][6], double Q[6][6], double X[6],double P[6][6],double Z[3],
|
||||
double X_filter[6],double P_filter[6][6],double S_filter[3][3],
|
||||
double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter );
|
||||
double prt,double freq_ind );
|
||||
|
||||
double Bind_speed(double prt,double freq_ind, const RDP_parameter& rdp_parameter); //根据PRT 和 频率 计算不模糊速度
|
||||
double Bind_speed(double prt,double freq_ind); //根据PRT 和 频率 计算不模糊速度
|
||||
|
||||
};
|
||||
#endif // KALMAN_H
|
||||
|
||||
@@ -278,4 +278,10 @@ struct RDP_parameter
|
||||
float tas_prohibite_area_azimuth_max[30]; //最大方位角 （度）
|
||||
};
|
||||
|
||||
// ******************* 全局工作参数对象 ************************//
|
||||
// 所有处理模块直接访问该全局对象，不再通过函数参数逐层传递。
|
||||
// 定义在 data_process.cpp；由 Data_Process::parameters_reload() 在配置文件完整校验通过后整体赋值
|
||||
// （失败时保持原值）。处理期间只读；配置重载应与处理互斥，宿主按单线程接口使用（见 README BUG-03）。
|
||||
extern RDP_parameter rdp_parameter;
|
||||
|
||||
#endif // STRUCT_H
|
||||
|
||||
@@ -27,14 +27,13 @@ void TAS_Ctrl::tas_ctrl_process(std::vector<Trust_Track> *trust_track
|
||||
struct TrackingBeam *Tracking_beam,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
long long latest_timestamp)
|
||||
{
|
||||
if (Trust_track_num_Output == 0) return;
|
||||
*Trust_track_num_Output = 0;
|
||||
tas_target_add(trust_track, Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output,rdp_parameter);
|
||||
tas_target_del(trust_track, Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output,rdp_parameter);
|
||||
tas_beam_output(trust_track,Tracking_beam,rdp_parameter,latest_timestamp);
|
||||
tas_target_add(trust_track, Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output);
|
||||
tas_target_del(trust_track, Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output);
|
||||
tas_beam_output(trust_track,Tracking_beam,latest_timestamp);
|
||||
|
||||
// //跟踪队列移位
|
||||
// struct Tracking_Target tas_target_tmp;
|
||||
@@ -48,8 +47,7 @@ void TAS_Ctrl::tas_ctrl_process(std::vector<Trust_Track> *trust_track
|
||||
|
||||
void TAS_Ctrl::tas_target_add(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
int *Trust_track_num_Output)
|
||||
{
|
||||
|
||||
for (size_t i=0;i<trust_track->size();i++)
|
||||
@@ -63,10 +61,10 @@ void TAS_Ctrl::tas_target_add(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
azi=azi/PI*180;
|
||||
|
||||
//进入跟踪的条件： 1.手动跟踪的目标 或 满足速度、距离、高度条件满足 关联点数大于2 2.不在禁止跟踪区域
|
||||
if( ( (*trust_track)[i].manual_tracking_flag == 1)//|| (tas_auto_start( v, r, h, rdp_parameter)==1 && (*trust_track)[i][k].associate_point_number>=2)
|
||||
if( ( (*trust_track)[i].manual_tracking_flag == 1)//|| (tas_auto_start( v, r, h)==1 && (*trust_track)[i][k].associate_point_number>=2)
|
||||
&& tas_target_num < rdp_parameter.tas_track_num_max
|
||||
&& (*trust_track)[i].Track_Mode == 0
|
||||
&& tas_prohibite_area( r, azi, v, h, rdp_parameter) == 0)
|
||||
&& tas_prohibite_area( r, azi, v, h) == 0)
|
||||
{
|
||||
for(int j=0;j<RDP_TAS_QUEUE_CAPACITY;j++)
|
||||
{
|
||||
@@ -117,7 +115,7 @@ void TAS_Ctrl::tas_target_add(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
// TAS 距离/速度/高度门限，这些参数未纳入新的 RDP_parameter，故原实现保持停用；
|
||||
// 具体逻辑不再以注释代码形式保留（tas_ctrl.h 中保留声明，后续如需启用再按新参数补齐）。
|
||||
|
||||
int TAS_Ctrl::tas_prohibite_area(double r,double azi, double v, double h,const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
int TAS_Ctrl::tas_prohibite_area(double r,double azi, double v, double h)
|
||||
{
|
||||
|
||||
for (int i=0;i<rdp_parameter.tas_prohibite_area_num;i++)
|
||||
@@ -134,8 +132,7 @@ int TAS_Ctrl::tas_prohibite_area(double r,double azi, double v, double h,const R
|
||||
|
||||
void TAS_Ctrl::tas_target_del(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
int *Trust_track_num_Output)
|
||||
{
|
||||
|
||||
//查找TAS目标是否已经消批 若消批则移出TAS队列
|
||||
@@ -169,7 +166,7 @@ void TAS_Ctrl::tas_target_del(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
// double v=sqrt(pow((*trust_track)[i].X[1],2)+pow((*trust_track)[i].X[4],2));
|
||||
// double h=(*trust_track)[i].Height+rdp_parameter.radar_height;
|
||||
|
||||
// if((*trust_track)[i].manual_tracking_flag == 0 && (*trust_track)[i].Track_Mode == 1 && tas_auto_end(v,r,h,rdp_parameter) == 1) //满足结束跟踪条件
|
||||
// if((*trust_track)[i].manual_tracking_flag == 0 && (*trust_track)[i].Track_Mode == 1 && tas_auto_end(v,r,h) == 1) //满足结束跟踪条件
|
||||
// {
|
||||
|
||||
// int track_index=(*trust_track)[i].Track_Index;
|
||||
@@ -218,7 +215,6 @@ void TAS_Ctrl::tas_target_del(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
|
||||
void TAS_Ctrl::tas_beam_output(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
struct TrackingBeam *Tracking_beam,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
long long latest_timestamp)
|
||||
{
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -18,7 +18,6 @@ public:
|
||||
struct TrackingBeam *Tracking_beam,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
long long latest_timestamp);
|
||||
|
||||
private:
|
||||
@@ -26,29 +25,26 @@ private:
|
||||
//添加TAS目标
|
||||
void tas_target_add(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
int *Trust_track_num_Output);
|
||||
|
||||
//删除TAS目标
|
||||
void tas_target_del(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
int *Trust_track_num_Output);
|
||||
|
||||
//TAS队列信息输出
|
||||
void tas_beam_output(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
struct TrackingBeam *Tracking_beam,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
long long latest_timestamp);
|
||||
|
||||
//TAS 自动开启条件
|
||||
int tas_auto_start(double v, double r, double h, const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
int tas_auto_start(double v, double r, double h);
|
||||
|
||||
//TAS 自动退出条件
|
||||
int tas_auto_end(double v, double r, double h, const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
int tas_auto_end(double v, double r, double h);
|
||||
|
||||
// 禁止跟踪区域判断
|
||||
int tas_prohibite_area(double r,double azi, double v, double h,const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
int tas_prohibite_area(double r,double azi, double v, double h);
|
||||
|
||||
struct Tracking_Target tas_target_queue[RDP_TAS_QUEUE_CAPACITY]; //跟踪目标信息队列
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -19,8 +19,7 @@ int Track_Asso:: track_asso_process(std::vector<PointRecv> *point_
|
||||
std::vector <Trust_Track> *trust_track, //航迹文件
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10], //更新航迹信息
|
||||
int *Trust_track_num_Output, //更新航迹数
|
||||
long long latest_timestamp, //最新时间戳
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
long long latest_timestamp //最新时间戳
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
|
||||
@@ -35,7 +34,7 @@ int Track_Asso:: track_asso_process(std::vector<PointRecv> *point_
|
||||
//IMM算法
|
||||
model_interaction(trust_track);
|
||||
|
||||
model_filter(trust_track, rdp_parameter, latest_timestamp);
|
||||
model_filter(trust_track, latest_timestamp);
|
||||
|
||||
model_output(trust_track);
|
||||
|
||||
@@ -288,7 +287,7 @@ void Track_Asso:: model_interaction(std::vector <Trust_Track> *trust_track)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 产生 F Q 矩阵
|
||||
void Track_Asso::IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6],const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
void Track_Asso::IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6])
|
||||
{
|
||||
|
||||
//F
|
||||
@@ -428,20 +427,19 @@ void Track_Asso::IMM_d_cal(double v_track,
|
||||
double X3[6], double P3[6][6],
|
||||
double Z[3], double prt,double freq_ind,
|
||||
double delta_T,
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3)
|
||||
{
|
||||
double F[6][6], Q1[6][6], Q2[6][6], Q3[6][6];
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3);
|
||||
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
*d1=Kalman.d_cal_EKF(F,Q1,Z,X1,P1,prt,freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
*d2=Kalman.d_cal_EKF(F,Q2,Z,X2,P2,prt,freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
*d3=Kalman.d_cal_EKF(F,Q3,Z,X3,P3,prt,freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
*d1=Kalman.d_cal_EKF(F,Q1,Z,X1,P1,prt,freq_ind);
|
||||
*d2=Kalman.d_cal_EKF(F,Q2,Z,X2,P2,prt,freq_ind);
|
||||
*d3=Kalman.d_cal_EKF(F,Q3,Z,X3,P3,prt,freq_ind);
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
void Track_Asso:: model_filter(std::vector <Trust_Track> *trust_track,const RDP_parameter& rdp_parameter, long long latest_timestamp)
|
||||
void Track_Asso:: model_filter(std::vector <Trust_Track> *trust_track, long long latest_timestamp)
|
||||
{
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -492,7 +490,7 @@ void Track_Asso:: model_filter(std::vector <Trust_Track> *trust_track,const RDP_
|
||||
|
||||
//计算统计距离d
|
||||
double d1,d2,d3;
|
||||
IMM_d_cal(v_track,X1,P1,X2,P2, X3,P3,Z,prt,freq_ind,delta_T,&d1,&d2,&d3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_d_cal(v_track,X1,P1,X2,P2, X3,P3,Z,prt,freq_ind,delta_T,&d1,&d2,&d3);
|
||||
|
||||
//判定统计距离门限，thd_d
|
||||
bool thd_d = false;
|
||||
@@ -623,7 +621,7 @@ void Track_Asso:: model_filter(std::vector <Trust_Track> *trust_track,const RDP_
|
||||
double v_track = sqrt(pow((*trust_track)[track_index-1].X[1],2)+pow((*trust_track)[track_index-1].X[4],2));
|
||||
double delta_T = (point_process[point_index-1].CPI_time - (*trust_track)[track_index-1].T_track)/1000.0;
|
||||
double F[6][6], Q1[6][6], Q2[6][6], Q3[6][6];
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3);
|
||||
|
||||
if (delta_T > 0)
|
||||
{
|
||||
@@ -632,9 +630,9 @@ void Track_Asso:: model_filter(std::vector <Trust_Track> *trust_track,const RDP_
|
||||
double X1_filter[6],X2_filter[6],X3_filter[6],P1_filter[6][6],P2_filter[6][6],P3_filter[6][6];
|
||||
double S1[3][3] = {{0}},S2[3][3] = {{0}},S3[3][3] = {{0}};
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q1,X1,P1,Z,X1_filter,P1_filter,S1, prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q2,X2,P2,Z,X2_filter,P2_filter,S2, prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q3,X3,P3,Z,X3_filter,P3_filter,S3, prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q1,X1,P1,Z,X1_filter,P1_filter,S1, prt, freq_ind);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q2,X2,P2,Z,X2_filter,P2_filter,S2, prt, freq_ind);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q3,X3,P3,Z,X3_filter,P3_filter,S3, prt, freq_ind);
|
||||
|
||||
Matrix3f S1_out,S2_out,S3_out;
|
||||
for (int ii=0;ii<3;ii++)
|
||||
@@ -721,7 +719,7 @@ void Track_Asso:: model_filter(std::vector <Trust_Track> *trust_track,const RDP_
|
||||
std::memcpy((*trust_track)[track_index-1].range_dim, point_process[point_index-1].range_dim, sizeof((*trust_track)[track_index-1].range_dim));
|
||||
|
||||
//更新高度
|
||||
track_hight_update(track_index,point_index,trust_track,rdp_parameter);
|
||||
track_hight_update(track_index,point_index,trust_track);
|
||||
|
||||
(*trust_track)[track_index-1].Extrapolate_round = 0; //连续未用实点更新时间
|
||||
(*trust_track)[track_index-1].point_flag=1; //实点
|
||||
@@ -789,7 +787,7 @@ void Track_Asso:: model_filter(std::vector <Trust_Track> *trust_track,const RDP_
|
||||
double v_track = sqrt(pow((*trust_track)[i].X[1],2)+pow((*trust_track)[i].X[4],2));
|
||||
|
||||
double F[6][6], Q1[6][6], Q2[6][6], Q3[6][6];
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T, F, Q1, Q2, Q3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T, F, Q1, Q2, Q3);
|
||||
|
||||
//航迹X P
|
||||
double X1[6],X2[6],X3[6],P1[6][6],P2[6][6],P3[6][6];
|
||||
@@ -947,8 +945,7 @@ void Track_Asso:: model_output(std::vector <Trust_Track> *trust_track)
|
||||
//高度维更新
|
||||
void Track_Asso:: track_hight_update(int updata_track_index, //更新的航迹号
|
||||
int asso_point_index, //点迹号
|
||||
std::vector <Trust_Track> *trust_track, //航迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
std::vector <Trust_Track> *trust_track //航迹
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -16,8 +16,7 @@ public:
|
||||
std::vector <Trust_Track> *trust_track, //航迹文件
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10], //更新航迹信息
|
||||
int *Trust_track_num_Output, //更新航迹数
|
||||
long long latest_timestamp, //最新时间戳
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
long long latest_timestamp //最新时间戳
|
||||
);
|
||||
|
||||
Track_Asso();
|
||||
@@ -31,7 +30,6 @@ private:
|
||||
void model_interaction(std::vector <Trust_Track> *trust_track); //模型交互
|
||||
|
||||
void model_filter(std::vector <Trust_Track> *trust_track, //滤波
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
long long latest_timestamp
|
||||
);
|
||||
|
||||
@@ -43,18 +41,16 @@ private:
|
||||
double X3[6], double P3[6][6],
|
||||
double Z[3], double prt,double freq_ind,
|
||||
double delta_T,
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3);
|
||||
|
||||
void IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6],const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
void IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6]);
|
||||
|
||||
double Pt[3][3]; //模型转移概率
|
||||
|
||||
//高度维更新
|
||||
void track_hight_update(int updata_track_index, //更新的航迹号
|
||||
int asso_point_index, //点迹号
|
||||
std::vector <Trust_Track> *trust_track, //航迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
std::vector <Trust_Track> *trust_track //航迹
|
||||
);
|
||||
};
|
||||
#endif // TRACK_ASSO_H
|
||||
|
||||
@@ -11,8 +11,7 @@ using namespace std;
|
||||
int Track_Asso_Direct_Tracking::track_asso_process_direct_tracking(std::vector<PointRecv> *point_recv, //点迹
|
||||
Trust_Track *trust_track, //航迹
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10], //更新航迹信息
|
||||
int *Trust_track_num_Output, //更新航迹数
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
int *Trust_track_num_Output //更新航迹数
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
|
||||
@@ -25,7 +24,7 @@ int Track_Asso_Direct_Tracking::track_asso_process_direct_tracking(std::vector<P
|
||||
//IMM算法
|
||||
model_interaction(trust_track);
|
||||
|
||||
model_filter(trust_track, rdp_parameter);
|
||||
model_filter(trust_track);
|
||||
|
||||
model_output(trust_track);
|
||||
|
||||
@@ -185,8 +184,7 @@ void Track_Asso_Direct_Tracking::model_interaction(Trust_Track *trust_track)
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
void Track_Asso_Direct_Tracking::model_filter(Trust_Track *trust_track, //滤波
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
void Track_Asso_Direct_Tracking::model_filter(Trust_Track *trust_track) //滤波
|
||||
{
|
||||
//存储关联信息
|
||||
struct asso_info
|
||||
@@ -234,7 +232,7 @@ void Track_Asso_Direct_Tracking::model_filter(Trust_Track *trust_track,
|
||||
|
||||
//计算统计距离d
|
||||
double d1,d2,d3;
|
||||
IMM_d_cal(v_track,X1,P1,X2,P2, X3,P3,Z,prt,freq_ind,delta_T,&d1,&d2,&d3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_d_cal(v_track,X1,P1,X2,P2, X3,P3,Z,prt,freq_ind,delta_T,&d1,&d2,&d3);
|
||||
|
||||
//计算高度门限
|
||||
double d_h;
|
||||
@@ -337,7 +335,7 @@ void Track_Asso_Direct_Tracking::model_filter(Trust_Track *trust_track,
|
||||
// Z[1]=point_process[point_index-1].Range*sin(point_process[point_index-1].Azimuth);
|
||||
double delta_T = (point_process[point_index-1].CPI_time - T_track)/1000.0;
|
||||
double F[6][6], Q1[6][6], Q2[6][6], Q3[6][6];
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3);
|
||||
|
||||
double X1_filter[6],X2_filter[6],X3_filter[6],P1_filter[6][6],P2_filter[6][6],P3_filter[6][6];
|
||||
double S1[3][3] = {{0}},S2[3][3] = {{0}},S3[3][3] = {{0}};
|
||||
@@ -345,9 +343,9 @@ void Track_Asso_Direct_Tracking::model_filter(Trust_Track *trust_track,
|
||||
// Kalman.kalman_filter(F,Q1,X1,P1,Z,X1_filter,P1_filter,S1);
|
||||
// Kalman.kalman_filter(F,Q2,X2,P2,Z,X2_filter,P2_filter,S2);
|
||||
// Kalman.kalman_filter(F,Q3,X3,P3,Z,X3_filter,P3_filter,S3);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q1,X1,P1,Z,X1_filter,P1_filter,S1, prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q2,X2,P2,Z,X2_filter,P2_filter,S2, prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q3,X3,P3,Z,X3_filter,P3_filter,S3, prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q1,X1,P1,Z,X1_filter,P1_filter,S1, prt, freq_ind);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q2,X2,P2,Z,X2_filter,P2_filter,S2, prt, freq_ind);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q3,X3,P3,Z,X3_filter,P3_filter,S3, prt, freq_ind);
|
||||
Matrix3f S1_out,S2_out,S3_out;
|
||||
for (int ii=0;ii<3;ii++)
|
||||
for (int jj=0;jj<3;jj++)
|
||||
@@ -418,7 +416,7 @@ void Track_Asso_Direct_Tracking::model_filter(Trust_Track *trust_track,
|
||||
(*trust_track).RCS = point_process[point_index-1].RCS;
|
||||
|
||||
//更新高度
|
||||
track_hight_update(point_index,trust_track,rdp_parameter);
|
||||
track_hight_update(point_index,trust_track);
|
||||
}
|
||||
|
||||
//未关联上，航迹外推
|
||||
@@ -426,7 +424,7 @@ void Track_Asso_Direct_Tracking::model_filter(Trust_Track *trust_track,
|
||||
{
|
||||
double delta_T = rdp_parameter.data_rate_tas/1000.0;
|
||||
double F[6][6], Q1[6][6], Q2[6][6], Q3[6][6];
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T, F, Q1, Q2, Q3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T, F, Q1, Q2, Q3);
|
||||
|
||||
double X1_pred[6],X2_pred[6],X3_pred[6],P1_pred[6][6],P2_pred[6][6],P3_pred[6][6];
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
@@ -510,7 +508,7 @@ void Track_Asso_Direct_Tracking::model_output(Trust_Track *trust_track)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 产生 F Q 矩阵
|
||||
void Track_Asso_Direct_Tracking::IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6],const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
void Track_Asso_Direct_Tracking::IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6])
|
||||
{
|
||||
|
||||
//F
|
||||
@@ -626,26 +624,24 @@ void Track_Asso_Direct_Tracking::IMM_d_cal(double v_track,
|
||||
double X3[6], double P3[6][6],
|
||||
double Z[3], double prt,double freq_ind,
|
||||
double delta_T,
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3)
|
||||
{
|
||||
double F[6][6], Q1[6][6], Q2[6][6], Q3[6][6];
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3);
|
||||
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
// *d1=Kalman.d_cal_with_doppler(F,Q1,Z,X1,P1,v_point,prt,freq_ind);
|
||||
// *d2=Kalman.d_cal_with_doppler(F,Q2,Z,X2,P2,v_point,prt,freq_ind);
|
||||
// *d3=Kalman.d_cal_with_doppler(F,Q3,Z,X3,P3,v_point,prt,freq_ind);
|
||||
*d1=Kalman.d_cal_EKF(F,Q1,Z,X1,P1,prt,freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
*d2=Kalman.d_cal_EKF(F,Q2,Z,X2,P2,prt,freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
*d3=Kalman.d_cal_EKF(F,Q3,Z,X3,P3,prt,freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
*d1=Kalman.d_cal_EKF(F,Q1,Z,X1,P1,prt,freq_ind);
|
||||
*d2=Kalman.d_cal_EKF(F,Q2,Z,X2,P2,prt,freq_ind);
|
||||
*d3=Kalman.d_cal_EKF(F,Q3,Z,X3,P3,prt,freq_ind);
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
//高度维更新
|
||||
void Track_Asso_Direct_Tracking::track_hight_update(int asso_point_index, //点迹号
|
||||
Trust_Track *trust_track, //航迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
Trust_Track *trust_track //航迹
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -12,8 +12,7 @@ class Track_Asso_Direct_Tracking
|
||||
int track_asso_process_direct_tracking(std::vector<PointRecv> *point_recv, //点迹
|
||||
Trust_Track *trust_track, //航迹
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10], //更新航迹信息
|
||||
int *Trust_track_num_Output, //更新航迹数
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
int *Trust_track_num_Output //更新航迹数
|
||||
);
|
||||
|
||||
Track_Asso_Direct_Tracking();
|
||||
@@ -27,8 +26,7 @@ class Track_Asso_Direct_Tracking
|
||||
//IMM
|
||||
void model_interaction(Trust_Track *trust_track); //模型交互
|
||||
|
||||
void model_filter(Trust_Track *trust_track, //滤波
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter
|
||||
void model_filter(Trust_Track *trust_track //滤波
|
||||
);
|
||||
|
||||
void model_output(Trust_Track *trust_track); //模型输出
|
||||
@@ -39,17 +37,15 @@ class Track_Asso_Direct_Tracking
|
||||
double X3[6], double P3[6][6],
|
||||
double Z[3], double prt,double freq_ind,
|
||||
double delta_T,
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3);
|
||||
|
||||
void IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6],const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
void IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6]);
|
||||
|
||||
double Pt[3][3]; //模型转移概率
|
||||
|
||||
//高度维更新
|
||||
void track_hight_update(int asso_point_index, //点迹号
|
||||
Trust_Track *trust_track, //航迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
Trust_Track *trust_track //航迹
|
||||
);
|
||||
};
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -16,7 +16,6 @@ int Track_Asso_Tas::track_asso_process_tas(std::vector<PointRecv>
|
||||
std::vector<Trust_Track> *trust_track, //航迹文件
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10], //更新航迹信息
|
||||
int *Trust_track_num_Output, //更新航迹数
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter, //工作参数
|
||||
int tas_track_idx,
|
||||
long long latest_timestamp //最新时间戳
|
||||
)
|
||||
@@ -32,7 +31,7 @@ long long latest_timestamp //最新时间戳
|
||||
//IMM算法
|
||||
model_interaction(trust_track,tas_track_idx);
|
||||
|
||||
model_filter(trust_track, rdp_parameter,tas_track_idx, latest_timestamp);
|
||||
model_filter(trust_track,tas_track_idx, latest_timestamp);
|
||||
|
||||
model_output(trust_track,tas_track_idx);
|
||||
|
||||
@@ -256,7 +255,6 @@ void Track_Asso_Tas:: model_interaction( std::vector<Trust_Track> *trust_track
|
||||
}
|
||||
|
||||
void Track_Asso_Tas::model_filter( std::vector<Trust_Track> *trust_track, //滤波
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
int tas_track_idx,
|
||||
long long latest_timestamp //最新时间戳
|
||||
)
|
||||
@@ -322,7 +320,7 @@ void Track_Asso_Tas::model_filter( std::vector<Trust_Track> *t
|
||||
|
||||
//计算统计距离d
|
||||
double d1,d2,d3;
|
||||
IMM_d_cal(v_track,X1,P1,X2,P2, X3,P3,Z,prt,freq_ind,delta_T,&d1,&d2,&d3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_d_cal(v_track,X1,P1,X2,P2, X3,P3,Z,prt,freq_ind,delta_T,&d1,&d2,&d3);
|
||||
|
||||
//判定统计距离门限，thd_d
|
||||
bool thd_d = false;
|
||||
@@ -418,7 +416,7 @@ void Track_Asso_Tas::model_filter( std::vector<Trust_Track> *t
|
||||
// Z[1]=point_process[point_index-1].Range*sin(point_process[point_index-1].Azimuth);
|
||||
double delta_T = (point_process[point_index-1].CPI_time - T_track)/1000.0;
|
||||
double F[6][6], Q1[6][6], Q2[6][6], Q3[6][6];
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3);
|
||||
|
||||
double X1_filter[6],X2_filter[6],X3_filter[6],P1_filter[6][6],P2_filter[6][6],P3_filter[6][6];
|
||||
double S1[3][3] = {{0}},S2[3][3] = {{0}},S3[3][3] = {{0}};
|
||||
@@ -426,9 +424,9 @@ void Track_Asso_Tas::model_filter( std::vector<Trust_Track> *t
|
||||
// Kalman.kalman_filter(F,Q1,X1,P1,Z,X1_filter,P1_filter,S1);
|
||||
// Kalman.kalman_filter(F,Q2,X2,P2,Z,X2_filter,P2_filter,S2);
|
||||
// Kalman.kalman_filter(F,Q3,X3,P3,Z,X3_filter,P3_filter,S3);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q1,X1,P1,Z,X1_filter,P1_filter,S1, prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q2,X2,P2,Z,X2_filter,P2_filter,S2, prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q3,X3,P3,Z,X3_filter,P3_filter,S3, prt, freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q1,X1,P1,Z,X1_filter,P1_filter,S1, prt, freq_ind);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q2,X2,P2,Z,X2_filter,P2_filter,S2, prt, freq_ind);
|
||||
Kalman.kalman_filter_EKF(F,Q3,X3,P3,Z,X3_filter,P3_filter,S3, prt, freq_ind);
|
||||
Matrix3f S1_out,S2_out,S3_out;
|
||||
for (int ii=0;ii<3;ii++)
|
||||
for (int jj=0;jj<3;jj++)
|
||||
@@ -511,7 +509,7 @@ void Track_Asso_Tas::model_filter( std::vector<Trust_Track> *t
|
||||
std::memcpy((*trust_track)[i].range_dim, point_process[point_index-1].range_dim, sizeof((*trust_track)[i].range_dim));
|
||||
|
||||
//更新高度
|
||||
track_hight_update(tas_track_idx,point_index,trust_track,rdp_parameter);
|
||||
track_hight_update(tas_track_idx,point_index,trust_track);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -539,7 +537,7 @@ void Track_Asso_Tas::model_filter( std::vector<Trust_Track> *t
|
||||
if (delta_T <= 0)
|
||||
continue;
|
||||
double F[6][6], Q1[6][6], Q2[6][6], Q3[6][6];
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T, F, Q1, Q2, Q3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T, F, Q1, Q2, Q3);
|
||||
|
||||
double X1_pred[6],X2_pred[6],X3_pred[6],P1_pred[6][6],P2_pred[6][6],P3_pred[6][6];
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
@@ -648,7 +646,7 @@ void Track_Asso_Tas::model_output(std::vector<Trust_Track> *trust_track, int
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 产生 F Q 矩阵
|
||||
void Track_Asso_Tas::IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6],const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
void Track_Asso_Tas::IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6])
|
||||
{
|
||||
|
||||
//F
|
||||
@@ -764,27 +762,25 @@ double X2[6], double P2[6][6],
|
||||
double X3[6], double P3[6][6],
|
||||
double Z[3], double prt,double freq_ind,
|
||||
double delta_T,
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3)
|
||||
{
|
||||
double F[6][6], Q1[6][6], Q2[6][6], Q3[6][6];
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3,rdp_parameter);
|
||||
IMM_F_Q_gen( v_track, delta_T,F, Q1, Q2, Q3);
|
||||
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
// *d1=Kalman.d_cal_with_doppler(F,Q1,Z,X1,P1,v_point,prt,freq_ind);
|
||||
// *d2=Kalman.d_cal_with_doppler(F,Q2,Z,X2,P2,v_point,prt,freq_ind);
|
||||
// *d3=Kalman.d_cal_with_doppler(F,Q3,Z,X3,P3,v_point,prt,freq_ind);
|
||||
*d1=Kalman.d_cal_EKF(F,Q1,Z,X1,P1,prt,freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
*d2=Kalman.d_cal_EKF(F,Q2,Z,X2,P2,prt,freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
*d3=Kalman.d_cal_EKF(F,Q3,Z,X3,P3,prt,freq_ind, rdp_parameter);
|
||||
*d1=Kalman.d_cal_EKF(F,Q1,Z,X1,P1,prt,freq_ind);
|
||||
*d2=Kalman.d_cal_EKF(F,Q2,Z,X2,P2,prt,freq_ind);
|
||||
*d3=Kalman.d_cal_EKF(F,Q3,Z,X3,P3,prt,freq_ind);
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
//高度维更新
|
||||
void Track_Asso_Tas::track_hight_update(int tas_track_idx, //更新的航迹号
|
||||
int asso_point_index, //点迹号
|
||||
std::vector<Trust_Track> *trust_track, //航迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
std::vector<Trust_Track> *trust_track //航迹
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
for(size_t i=0; i<trust_track->size(); i++)
|
||||
|
||||
@@ -15,7 +15,6 @@ public:
|
||||
std::vector<Trust_Track> *trust_track, //航迹文件
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10], //更新航迹信息
|
||||
int *Trust_track_num_Output, //更新航迹数
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter, //工作参数
|
||||
int tas_track_idx,
|
||||
long long latest_timestamp //最新时间戳
|
||||
);
|
||||
@@ -31,7 +30,6 @@ private:
|
||||
void model_interaction(std::vector<Trust_Track> *trust_track, int tas_track_idx); //模型交互
|
||||
|
||||
void model_filter(std::vector<Trust_Track> *trust_track, //滤波
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
int tas_track_idx,
|
||||
long long latest_timestamp //最新时间戳
|
||||
);
|
||||
@@ -44,18 +42,16 @@ private:
|
||||
double X3[6], double P3[6][6],
|
||||
double Z[3], double prt,double freq_ind,
|
||||
double delta_T,
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
double *d1,double *d2,double *d3);
|
||||
|
||||
void IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6],const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
void IMM_F_Q_gen(double v_track, double delta_T,double F[6][6], double Q1[6][6], double Q2[6][6], double Q3[6][6]);
|
||||
|
||||
double Pt[3][3]; //模型转移概率
|
||||
|
||||
//高度维更新
|
||||
void track_hight_update(int tas_track_idx, //更新的航迹号
|
||||
int asso_point_index, //点迹号
|
||||
std::vector<Trust_Track> *trust_track, //航迹
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter //工作参数
|
||||
std::vector<Trust_Track> *trust_track //航迹
|
||||
);
|
||||
|
||||
};
|
||||
|
||||
@@ -8,8 +8,7 @@ using namespace std;
|
||||
|
||||
void Track_Die::track_die_process( std::vector <Trust_Track> *trust_track,
|
||||
int Track_die_Index_Output[],
|
||||
int *Track_die_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
int *Track_die_num_Output)
|
||||
{
|
||||
|
||||
std::vector <Trust_Track>::iterator Iter;
|
||||
|
||||
@@ -11,8 +11,7 @@ class Track_Die
|
||||
public:
|
||||
void track_die_process( std::vector <Trust_Track> *trust_track,
|
||||
int Track_die_Index_Output[],
|
||||
int *Track_die_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
int *Track_die_num_Output);
|
||||
|
||||
};
|
||||
#endif // TRACK_DIE_H
|
||||
|
||||
@@ -11,8 +11,7 @@ using namespace std;
|
||||
|
||||
void Track_Die_Tas::track_die_process_tas( std::vector <Trust_Track> *trust_track,
|
||||
int Track_die_Index_Output[],
|
||||
int *Track_die_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
int *Track_die_num_Output)
|
||||
{
|
||||
|
||||
std::vector <Trust_Track>::iterator Iter;
|
||||
|
||||
@@ -11,8 +11,7 @@ class Track_Die_Tas
|
||||
public:
|
||||
void track_die_process_tas( std::vector <Trust_Track> *trust_track,
|
||||
int Track_die_Index_Output[],
|
||||
int *Track_die_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
int *Track_die_num_Output);
|
||||
|
||||
};
|
||||
#endif // TRACK_DIE_TAS_H
|
||||
|
||||
@@ -11,8 +11,7 @@ void Track_Ind_Mangement::reset()
|
||||
lastest_index = 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
int Track_Ind_Mangement::track_ind_get( std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
int Track_Ind_Mangement::track_ind_get( std::vector<Trust_Track> *trust_track)
|
||||
{
|
||||
|
||||
int isempty = 1;
|
||||
|
||||
@@ -10,7 +10,7 @@ class Track_Ind_Mangement
|
||||
{
|
||||
public:
|
||||
|
||||
int track_ind_get( std::vector<Trust_Track> *trust_track, const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
int track_ind_get( std::vector<Trust_Track> *trust_track);
|
||||
void reset();
|
||||
|
||||
private:
|
||||
|
||||
@@ -13,8 +13,7 @@ int Track_Init::track_init_process_logic( std::vector <PointRecv>
|
||||
std::vector<Trust_Track> *trust_track, //可靠航迹
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter
|
||||
int *Trust_track_num_Output
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
|
||||
@@ -35,10 +34,10 @@ int Track_Init::track_init_process_logic( std::vector <PointRecv>
|
||||
if(point_process.size()>0)
|
||||
{
|
||||
//点迹与临时航迹关联
|
||||
point_temp_track_asso(temp_track,rdp_parameter);
|
||||
point_temp_track_asso(temp_track);
|
||||
|
||||
//点迹与航迹头关联
|
||||
point_track_head_asso(temp_track,rdp_parameter);
|
||||
point_track_head_asso(temp_track);
|
||||
|
||||
//删除关联上的点迹
|
||||
std::vector <PointRecv>::iterator Iter;
|
||||
@@ -118,7 +117,7 @@ int Track_Init::track_init_process_logic( std::vector <PointRecv>
|
||||
#endif
|
||||
|
||||
//临时航迹满足起始长度 转为可靠航迹
|
||||
tmp_track_to_trust_track(trust_track,temp_track,Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output,rdp_parameter);
|
||||
tmp_track_to_trust_track(trust_track,temp_track,Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output);
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -129,8 +128,7 @@ int Track_Init::track_init_process_logic( std::vector <PointRecv>
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
void Track_Init::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
void Track_Init::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track)
|
||||
{
|
||||
|
||||
//关联信息
|
||||
@@ -179,7 +177,7 @@ void Track_Init::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>>
|
||||
{
|
||||
//计算d
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
double d = Kalman.d_cal_track_init_EKF(Z,X,P,delta_T,prt,freq_ind,rdp_parameter);
|
||||
double d = Kalman.d_cal_track_init_EKF(Z,X,P,delta_T,prt,freq_ind);
|
||||
//double d = Kalman.d_cal_track_init_with_doppler(Z,X,P,delta_T,vr_point,prt,freq_ind);
|
||||
//double d = Kalman.d_cal_track_init(Z,X,P,delta_T);
|
||||
//计算夹角
|
||||
@@ -251,7 +249,7 @@ void Track_Init::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>>
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
double T = ( point_process[asso_info[i].point_idx-1].CPI_time - (*temp_track)[asso_info[i].track_idx-1][L-1].CPI_time)/1000.0;
|
||||
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_2dots(Z0,Z1,T,X,P,rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_2dots(Z0,Z1,T,X,P);
|
||||
memcpy(asso_track_info_tmp.X, X, 4*sizeof(double));
|
||||
memcpy(asso_track_info_tmp.P, P, 4*4*sizeof(double));
|
||||
(*temp_track)[(*temp_track).size()-1].push_back(asso_track_info_tmp);
|
||||
@@ -314,8 +312,7 @@ void Track_Init::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>>
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
void Track_Init::point_track_head_asso( std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
void Track_Init::point_track_head_asso( std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track)
|
||||
{
|
||||
|
||||
//关联上的信息
|
||||
@@ -434,7 +431,7 @@ void Track_Init::point_track_head_asso( std::vector <std::vector<Temp_track>>
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
double T = (point_process[asso_info[i].point_idx-1].CPI_time - (*temp_track)[asso_info[i].track_idx-1][0].CPI_time)/1000.0;
|
||||
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_2dots(Z0,Z1,T,X,P,rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_2dots(Z0,Z1,T,X,P);
|
||||
memcpy(asso_track_info_tmp.X, X, 4*sizeof(double));
|
||||
memcpy(asso_track_info_tmp.P, P, 4*4*sizeof(double));
|
||||
(*temp_track)[(*temp_track).size()-1].push_back(asso_track_info_tmp);
|
||||
@@ -473,8 +470,7 @@ double Track_Init::alpha_cal_track_init(double x0,double y0,double x1,double y1,
|
||||
void Track_Init::tmp_track_to_trust_track(std::vector<Trust_Track> *trust_track,
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
int *Trust_track_num_Output)
|
||||
{
|
||||
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> Track_to_start;
|
||||
@@ -519,7 +515,7 @@ void Track_Init::tmp_track_to_trust_track(std::vector<Trust_Track> *trust_tra
|
||||
}
|
||||
|
||||
//航迹起批禁止区域判断
|
||||
if(track_init_prohibit(range,azi,rdp_parameter)!=0)
|
||||
if(track_init_prohibit(range,azi)!=0)
|
||||
{
|
||||
track_init_flag = false;
|
||||
}
|
||||
@@ -634,7 +630,7 @@ void Track_Init::tmp_track_to_trust_track(std::vector<Trust_Track> *trust_tra
|
||||
if (Track_to_start[i].size() < 3) continue;
|
||||
if(trust_track->size() < static_cast<std::size_t>(rdp_parameter.track_index_max))
|
||||
{
|
||||
int index = track_index_mangement.track_ind_get(trust_track, rdp_parameter);
|
||||
int index = track_index_mangement.track_ind_get(trust_track);
|
||||
if(index>0)
|
||||
{
|
||||
|
||||
@@ -647,7 +643,7 @@ void Track_Init::tmp_track_to_trust_track(std::vector<Trust_Track> *trust_tra
|
||||
double T1=(Track_to_start[i][L-2].CPI_time-Track_to_start[i][L-3].CPI_time)/1000.0;
|
||||
double T2=(Track_to_start[i][L-1].CPI_time-Track_to_start[i][L-2].CPI_time)/1000.0;
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_3dots(Z0, Z1, Z2, T1,T2, X ,P,rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_3dots(Z0, Z1, Z2, T1,T2, X ,P);
|
||||
|
||||
Trust_Track trust_track_tmp = {};
|
||||
memcpy(trust_track_tmp.X, X, 6*sizeof(double));
|
||||
@@ -783,7 +779,7 @@ void Track_Init::tmp_track_die(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_t
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
int Track_Init::track_init_prohibit(double r, double azi, const RDP_parameter& rdp_parameter)
|
||||
int Track_Init::track_init_prohibit(double r, double azi)
|
||||
{
|
||||
|
||||
for (int i=0;i<rdp_parameter.track_init_prohibite_area_num;i++)
|
||||
|
||||
@@ -18,8 +18,7 @@ public:
|
||||
std::vector<Trust_Track> *trust_track, //可靠航迹
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter
|
||||
int *Trust_track_num_Output
|
||||
);
|
||||
|
||||
Track_Init();
|
||||
@@ -31,23 +30,20 @@ private:
|
||||
|
||||
std::vector<PointRecv> point_process; //要处理的点迹
|
||||
|
||||
void point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter); //临时航迹与点迹关联
|
||||
void point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track); //临时航迹与点迹关联
|
||||
|
||||
void point_track_head_asso( std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter); //航迹头与点迹关联
|
||||
void point_track_head_asso( std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track); //航迹头与点迹关联
|
||||
|
||||
void tmp_track_to_trust_track( std::vector <Trust_Track> *trust_track, //临时航迹转可靠航迹
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter);
|
||||
int *Trust_track_num_Output);
|
||||
|
||||
void tmp_track_die(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track);//临时航迹消亡
|
||||
|
||||
double alpha_cal_track_init(double x0,double y0,double x1,double y1,double x2,double y2); //计算夹角
|
||||
|
||||
int track_init_prohibit(double r, double azi, const RDP_parameter& rdp_parameter); //判断目标是否位于航迹起始屏蔽区 是返回1 否返回0
|
||||
int track_init_prohibit(double r, double azi); //判断目标是否位于航迹起始屏蔽区 是返回1 否返回0
|
||||
|
||||
Track_Ind_Mangement track_index_mangement;
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -13,7 +13,6 @@ int Track_Init_Direct_Tracking::track_init_process_logic( std::vector<PointRecv>
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
int track_ID
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
@@ -22,8 +21,7 @@ int Track_Init_Direct_Tracking::track_init_process_logic( std::vector<PointRecv>
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
void Track_Init_Direct_Tracking::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter) //临时航迹与点迹关联
|
||||
void Track_Init_Direct_Tracking::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track) //临时航迹与点迹关联
|
||||
{
|
||||
//关联信息
|
||||
struct Asso_info
|
||||
@@ -70,7 +68,7 @@ void Track_Init_Direct_Tracking::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<
|
||||
{
|
||||
//计算d
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
double d = Kalman.d_cal_track_init_EKF(Z,X,P,delta_T,prt,freq_ind,rdp_parameter);
|
||||
double d = Kalman.d_cal_track_init_EKF(Z,X,P,delta_T,prt,freq_ind);
|
||||
//double d = Kalman.d_cal_track_init_with_doppler(Z,X,P,delta_T,vr_point,prt,freq_ind);
|
||||
//double d = Kalman.d_cal_track_init(Z,X,P,delta_T);
|
||||
//计算夹角
|
||||
@@ -134,7 +132,7 @@ void Track_Init_Direct_Tracking::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
double T = ( point_process[asso_info[i].point_idx-1].CPI_time - (*temp_track)[asso_info[i].track_idx-1][L-1].CPI_time)/1000.0;
|
||||
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_2dots(Z0,Z1,T,X,P,rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_2dots(Z0,Z1,T,X,P);
|
||||
memcpy(asso_track_info_tmp.X, X, 4*sizeof(double));
|
||||
memcpy(asso_track_info_tmp.P, P, 4*4*sizeof(double));
|
||||
(*temp_track)[(*temp_track).size()-1].push_back(asso_track_info_tmp);
|
||||
@@ -163,8 +161,7 @@ void Track_Init_Direct_Tracking::point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
void Track_Init_Direct_Tracking::point_track_head_asso( std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter) //航迹头与点迹关联
|
||||
void Track_Init_Direct_Tracking::point_track_head_asso( std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track) //航迹头与点迹关联
|
||||
{
|
||||
//关联上的信息
|
||||
struct Asso_info
|
||||
@@ -270,7 +267,7 @@ void Track_Init_Direct_Tracking::point_track_head_asso( std::vector <std::vector
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
double T = (point_process[asso_info[i].point_idx-1].CPI_time - (*temp_track)[asso_info[i].track_idx-1][0].CPI_time)/1000.0;
|
||||
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_2dots(Z0,Z1,T,X,P,rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_2dots(Z0,Z1,T,X,P);
|
||||
memcpy(asso_track_info_tmp.X, X, 4*sizeof(double));
|
||||
memcpy(asso_track_info_tmp.P, P, 4*4*sizeof(double));
|
||||
(*temp_track)[(*temp_track).size()-1].push_back(asso_track_info_tmp);
|
||||
@@ -299,7 +296,6 @@ void Track_Init_Direct_Tracking::tmp_track_to_trust_track( std::vector<Trust_Tr
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
int track_ID)
|
||||
{
|
||||
//temp_track中的临时航迹转为可靠航迹
|
||||
@@ -326,7 +322,7 @@ void Track_Init_Direct_Tracking::tmp_track_to_trust_track( std::vector<Trust_Tr
|
||||
double T1=((*Iter)[L-2].CPI_time-(*Iter)[L-3].CPI_time)/1000.0;
|
||||
double T2=((*Iter)[L-1].CPI_time-(*Iter)[L-2].CPI_time)/1000.0;
|
||||
kalman Kalman;
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_3dots(Z0, Z1, Z2, T1,T2, X ,P,rdp_parameter);
|
||||
Kalman.kalman_filter_init_3dots(Z0, Z1, Z2, T1,T2, X ,P);
|
||||
Trust_Track trust_track_tmp = {};
|
||||
memcpy(trust_track_tmp.X, X, 6*sizeof(double));
|
||||
memcpy(trust_track_tmp.P, P, 6*6*sizeof(double));
|
||||
|
||||
@@ -14,7 +14,6 @@ public:
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
int track_ID
|
||||
);
|
||||
|
||||
@@ -25,17 +24,14 @@ private:
|
||||
|
||||
std::vector<PointRecv> point_process; //要处理的点迹
|
||||
|
||||
void point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter); //临时航迹与点迹关联
|
||||
void point_temp_track_asso(std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track); //临时航迹与点迹关联
|
||||
|
||||
void point_track_head_asso( std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter); //航迹头与点迹关联
|
||||
void point_track_head_asso( std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track); //航迹头与点迹关联
|
||||
|
||||
void tmp_track_to_trust_track( std::vector<Trust_Track> *trust_track, //临时航迹转可靠航迹
|
||||
std::vector <std::vector<Temp_track>> *temp_track,
|
||||
struct Track Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10],
|
||||
int *Trust_track_num_Output,
|
||||
const RDP_parameter& rdp_parameter,
|
||||
int track_ID
|
||||
);
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -532,7 +532,7 @@ flowchart TD
|
||||
|
||||
## 9. 参数脉络（决定行为的旋钮）
|
||||
|
||||
> **参数配置方式改造后**：雷达工作参数不再来自 `parameters.h` 编译期宏或宿主下发的 `RadarPara`，而是由 TOML 配置文件（样例 `config/config_tmp.toml`）加载到 `struct.h::RDP_parameter`，经公开接口 `parameters_reload(配置文件路径)` 在运行期一次性加载（失败返回 -1 且不改变当前参数；严格校验规则与完整参数表见 README 第 10 节）。下表「样例值」为相扫配置；**机扫需在配置中改**的 5 项（`scan_mode` 及 4 个原按体制区分的参数）已单独标注。
|
||||
> **参数配置方式改造后**：雷达工作参数不再来自 `parameters.h` 编译期宏或宿主下发的 `RadarPara`，而是由 TOML 配置文件（样例 `config/config_tmp.toml`）加载到**全局工作参数对象 `rdp_parameter`**（`struct.h` 中 `extern RDP_parameter rdp_parameter;` 声明、`data_process.cpp` 定义并零初始化），经公开接口 `parameters_reload(配置文件路径)` 在运行期一次性加载（失败返回 -1 且不改变当前参数；严格校验规则与完整参数表见 README 第 10 节）。各处理模块直接访问该全局对象，不再经函数形参逐层传递；全局对象为 DLL 内单实例、非线程安全，配置重载应与处理互斥。下表「样例值」为相扫配置；**机扫需在配置中改**的 5 项（`scan_mode` 及 4 个原按体制区分的参数）已单独标注。
|
||||
|
||||
### 9.1 配置文件参数（`[段] 键`，样例值 = 相扫）
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -226,7 +226,7 @@ void WriteTrackHeights(std::vector<Trust_Track> v); //RdpRecTrackHeight
|
||||
|
||||
| # | 记录点 | 位置（文件:行） | 记录宏 | 表 | 说明 |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| ① | 输入点迹（TWS + TAS） | `data_process.cpp:72`（TWS 分支，判圈 return 之前）/ `data_process.cpp:150`（TAS 分支，`circle_id++` 之前） | `RDP_RECORD_POINTS` | `RdpRecPoint` | TWS/TAS **共用一张表**，用 `point_type` 区分；每个输入点迹一行，含 `point_id` / `frame_id` / `circle_id` 三个链路标识 |
|
||||
| ① | 输入点迹（TWS + TAS） | `data_process.cpp:75`（TWS 分支，判圈 return 之前）/ `data_process.cpp:153`（TAS 分支，`circle_id++` 之前） | `RDP_RECORD_POINTS` | `RdpRecPoint` | TWS/TAS **共用一张表**，用 `point_type` 区分；每个输入点迹一行，含 `point_id` / `frame_id` / `circle_id` 三个链路标识 |
|
||||
| ② | TWS 凝聚后点迹 | `dot_coh.cpp:239`（`data_input_buff` 输出到 `point_recv` 的循环之后） | `RDP_RECORD_COHESION_TWS` | `RdpRecPointCohesionTWS` | 两帧滑窗凝聚后进入关联的点迹 |
|
||||
| ③ | TAS 凝聚后点迹 | `dot_coh_tas.cpp:82`（输出到 `point_recv_tas` 的循环之后） | `RDP_RECORD_COHESION_TAS` | `RdpRecPointCohesionTAS` | 单帧凝聚后的 TAS 点迹 |
|
||||
| ④ | 临时航迹 | `track_init.cpp:117`（TWS 圈内**转为可靠航迹之前**，清空点迹之后、`tmp_track_to_trust_track()` 之前，双层遍历 `temp_track` 收集） | `RDP_RECORD_TEMP_TRACKS` | `RdpRecTempTrack` | 每条临时航迹的每个点一行，含 `temp_track_id` / `point_id` / `circle_id`；记录时机于 e982804 前移，因此表中包含**本圈参与起始判定但可能随即起批转走**的临时航迹（原先在消亡之后记录会丢失这部分数据） |
|
||||
|
||||
+10
-10
@@ -45,14 +45,14 @@ flowchart LR
|
||||
调用点（`data_process.cpp`）：
|
||||
|
||||
```cpp
|
||||
// L130-161，仅 model==1（TWS 满一圈）时执行
|
||||
// track_process()（data_process.cpp L167 起），仅 model==1（TWS 满一圈）时执行
|
||||
track_asso.track_asso_process(&point_recv, &trust_track, ...); // 入口删除 Use_Flag==1 的点
|
||||
track_die.track_die_process(&trust_track, ...);
|
||||
track_init.track_init_process_logic(&point_recv, &trust_track, &temp_track,
|
||||
Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output, rdp_parameter);
|
||||
Trust_Track_Output, Trust_track_num_Output);
|
||||
```
|
||||
|
||||
> `rdp_parameter` 为 `Data_Process` 成员（`const RDP_parameter&` 传入），由公开接口 `parameters_reload(配置文件路径)` 从 TOML 配置文件加载（参数来源见 README 第 10 节；改造前为宿主下发 `RadarPara` + `parameters.h` 宏）。
|
||||
> 工作参数为**全局对象 `rdp_parameter`**（`struct.h` 中 `extern` 声明、`data_process.cpp` 定义并零初始化），由公开接口 `parameters_reload(配置文件路径)` 从 TOML 配置文件加载；各模块直接以 `rdp_parameter.<field>` 访问，不再作为函数形参逐层传递（参数来源见 README 第 10 节；改造前为宿主下发 `RadarPara` + `parameters.h` 宏，更早则由 `const RDP_parameter&` 形参传入）。
|
||||
|
||||
### 1.2 调用频率 = 扫描圈
|
||||
|
||||
@@ -116,7 +116,7 @@ track_init.track_init_process_logic(&point_recv, &trust_track, &temp_track,
|
||||
| `temp_track` | 输入/输出 | 临时航迹表（跨圈状态） |
|
||||
| `Trust_Track_Output[MAX_TRACK_NUM][10]` | 输出 | 与 `track_asso` **共用同一数组与同一计数**；起始流程在 `track_asso` 已写入的行之后追加新航迹的历史点 |
|
||||
| `Trust_track_num_Output` | 输出 | 累计行数（track_asso 输出 N 行后，track_init 在其后继续追加） |
|
||||
| `const RDP_parameter& rdp_parameter` | 输入 | 工作参数（由 TOML 配置加载；改造前为宿主下发的 `RadarPara`） |
|
||||
| 全局 `rdp_parameter` | 读取 | 工作参数（TOML 配置加载的全局对象，`struct.h` 声明、`data_process.cpp` 定义）；**不再经函数形参传入**，模块直接访问 |
|
||||
|
||||
> **输出行数核算**：`track_asso` 先为当圈**有更新**的可靠航迹写 N 行（输出循环判 `Track_Update_Flag==1` 并清零，即只含关联到实点或成功外推的航迹）；`track_die` 随后删除 D 条（已写出的行与计数不变）；起始流程每次起批前判 `trust_track->size() < track_index_max`（配置项，默认 500），故最多再追加 `499 − N + D` 行，**合计最多 499 + D 行**。正常情况下 D 很小，远小于 500；但理论上当 D ≥ 2 且当圈起批数量恰好占满配额（需数百条同时起批）时，行号会超过第一维容量 500，存在越界写入风险（极端场景，见 15.14）。第二维 `[j]`（j < L ≤ 10）始终安全。代价是可靠航迹数达 `track_index_max` 时不再允许新起批。
|
||||
|
||||
@@ -385,7 +385,7 @@ double azi = (*Iter)[L-1].azi/PI*180; // 转度，供屏蔽区比较
|
||||
double quality = (*Iter)[L-1].quality; // V1.5.8：末点航迹质量
|
||||
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if( L <= 10 && L >= rdp_parameter.track_init_point_num_min
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&& track_init_prohibit(range, azi, rdp_parameter) == 0
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&& track_init_prohibit(range, azi) == 0
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&& quality >= 按长度取的质量门限 ) // V1.5.8 新增
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{ 复制到 Track_to_start; 从 temp_track 中 erase; }
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else
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@@ -428,7 +428,7 @@ for (i: 0 .. size-2) for (j: i+1 .. size-1) {
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```cpp
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if (Track_to_start[i].size() < 3) continue; // 防御
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if (trust_track->size() < rdp_parameter.track_index_max) { // 默认 500 条上限
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int index = track_index_mangement.track_ind_get(trust_track, rdp_parameter);
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int index = track_index_mangement.track_ind_get(trust_track);
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if (index > 0) { ... }
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}
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```
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@@ -438,7 +438,7 @@ if (trust_track->size() < rdp_parameter.track_index_max) { // 默认 500 条上
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```cpp
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Z0 = 极坐标→直角(点[L-3]); Z1 = (点[L-2]); Z2 = (点[L-1]);
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T1 = (点[L-2].T − 点[L-3].T)/1000.0; T2 = (点[L-1].T − 点[L-2].T)/1000.0;
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Kalman.kalman_filter_init_3dots(Z0, Z1, Z2, T1, T2, X, P, rdp_parameter); // 6 维 [x,vx,ax,y,vy,ay]
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Kalman.kalman_filter_init_3dots(Z0, Z1, Z2, T1, T2, X, P); // 6 维 [x,vx,ax,y,vy,ay]
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```
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> ⚠ **不一致点**：初始化用「最后三点」，而输出历史点（8.4）只写「前 `L` 个点」。当航迹长度 = `track_init_point_num_min` 时两者一致；当因屏蔽区滞留使长度 > 阈值时，输出的历史点里**不包含**用于初始化的那三个点。
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@@ -786,6 +786,6 @@ $$
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| `kalman.cpp` L780-789 | `Bind_speed` | 盲速计算 |
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| `coor_trans.cpp` L8-20 | `polar2cart` / `cart2polar` | 坐标转换 |
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| `track_index_mangement.cpp` L14-77 | `track_ind_get` | 航迹号分配 |
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| `data_process.cpp` L51 | `data_preprocess` | 一圈完成 → `model=1` |
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| `data_process.cpp` L154-159 | `track_process` | 起始流程调用点 |
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| `data_process.cpp` L204-222 | 参数加载 | `parameters_reload()`：TOML 配置 → `rdp_parameter`（原「参数初始化/修改」已删除） |
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| `data_process.cpp` L22 | `data_preprocess` | 一圈完成 → `model=1` |
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| `data_process.cpp` L167 起 | `track_process` | 起始流程调用点（L187-201 调用 `track_asso`/`track_die`/`track_init`） |
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| `data_process.cpp` L246-258 | 参数加载 | `parameters_reload()`：TOML 配置 → 全局对象 `rdp_parameter`（原「参数初始化/修改」已删除） |
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@@ -1,23 +1 @@
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# 雷达数据处理项目修改说明
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## 概述
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本次修改主要是改进雷达数据处理的参数配置方式，由原来的通过宿主程序下发参数结构体（struct RadarPara），改为通过配置文件读取参数。
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## 说明
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* 新的参数结构体已经定义好，在struct.h文件中的（struct RDP_parameter），该结构体包含了所有的工作参数，包括原struct RadarPara结构体的参数以及parameters.h文件中的参数宏定义，已经将不需要和未用到的参数排除。
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* 配置文件采用toml格式，配置文件中的参数和struct RDP_parameter中的成员一一对应。预定义了一个[配置文件](config\config_tmp.toml)用于测试。读取配置文件使用[tomlplusplus库](https://github.com/marzer/tomlplusplus)，该库的头文件已经下载保存到[目录](third_party\toml\toml.hpp)。
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## 具体需求
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### 参数加载函数
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* 将data_process.h中的track_process_parameters_initial和track_process_parameters_modify删除；
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* 新增一个parameters_reload函数，原型为：int parameters_reload(const char* parameter_file_path)；输入为配置文件路径，输出为读取是否成功，成功返回0，失败返回-1。该函数将输入的配置文件加载到Data_Process::rdp_parameter中。
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### 参数替换
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* 将原有的struct RadarPara Work_Parameter删除，同时将所有引用到struct RadarPara Work_Parameter的参数替换为RDP_parameter rdp_parameter。
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* 将原来使用parameters.h中的宏定义参数的地方也替换为RDP_parameter rdp_parameter中的参数。
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* 如果有不确定的参数，直接向我提问，我来决定。
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