# 示意代码，不可直接运行
class FourDRadarFusion:
    """
    4D雷达多模态融合策略（综述总结）
    
    三种融合范式：
    1. 雷达主导：摄像头辅助雷达
    2. 摄像头主导：雷达辅助摄像头
    3. 对等融合：两者平等贡献
    
    座舱场景的融合：
    - 4D雷达（高度+运动） + 摄像头（纹理+语义）
    - 雷达做粗定位/分类，摄像头做精细识别
    """
    
    FUSION_STRATEGIES = {
        'early_fusion': {
            'method': '输入级融合：雷达张量+图像拼接',
            'advantage': '保留全部信息',
            'disadvantage': '计算量大',
            'cabin_use': '雷达点云+图像拼接做乘员分类'
        },
        'mid_fusion': {
            'method': '特征级融合：各自backbone+特征融合',
            'advantage': '平衡精度和速度',
            'disadvantage': '需要标注对齐',
            'cabin_use': '雷达特征+图像特征融合做DMS+OMS'
        },
        'late_fusion': {
            'method': '决策级融合：各自检测+结果合并',
            'advantage': '简单灵活',
            'disadvantage': '信息损失',
            'cabin_use': '雷达检测+摄像头检测投票'
        }
    }
    
    # 跨模态蒸馏（论文重点）
    DISTILLATION = {
        'LiDAR→4D雷达': '用LiDAR监督4D雷达模型训练',
        '相机→4D雷达': '用图像语义指导雷达语义分割',
        'cabin_application': '用摄像头DMS标签训练雷达DMS（去掉摄像头）'
    }

# 示意代码，不可直接运行
class FourDRadarPreprocessing:
    """
    4D雷达预处理框架（arXiv:2609.18542）
    
    三大模块：
    1. P3DP: 百分位3D形状保留 → 从雷达张量提取点云
    2. MF-KDE: 多帧核密度估计 → 去噪+增密
    3. ENS: 嵌入式适配评估 → 精度+实时性+天气+复杂度
    """
    
    def P3DP(self, radar_tensor, percentile=95):
        """
        Percentile-based 3D Shape Preservation
        
        传统方法：CFAR（固定阈值）→ 噪声多
        P3DP：百分位数自适应 → 保留形状信息
        
        Args:
            radar_tensor: (Range, Azimuth, Elevation, Doppler)
            percentile: 百分位阈值
            
        Returns:
            point_cloud: (N, 5) [x,y,z, intensity, doppler]
        """
        # 沿Doppler维度取百分位
        intensity = np.percentile(
            np.abs(radar_tensor), percentile, axis=3
        )
        
        # 非零位置即为检测点
        mask = intensity > np.mean(intensity) * 2
        points = []
        
        for r, a, e in np.argwhere(mask):
            x = r * np.cos(e) * np.cos(a)
            y = r * np.cos(e) * np.sin(a)
            z = r * np.sin(e)
            d = np.argmax(np.abs(radar_tensor[r, a, e, :]))
            points.append([x, y, z, intensity[r, a, e], d])
        
        return np.array(points)
    
    def MF_KDE(self, point_clouds, num_frames=5):
        """
        Multi-frame Kernel Density Estimation
        
        跨多帧点云做KDE → 提高密度 + 去除孤立噪声
        
        座舱价值：
        - 多帧累积 → 儿童呼吸检测信号增强
        - KDE去噪 → 去除座椅金属反射
        """
        from scipy.stats import gaussian_kde
        
        all_points = np.concatenate(point_clouds[-num_frames:])
        
        if len(all_points) < 10:
            return point_clouds[-1]
        
        # KDE估计密度
        kde = gaussian_kde(all_points[:, :3].T)
        densities = kde(all_points[:, :3].T)
        
        # 保留高密度点
        threshold = np.percentile(densities, 50)
        filtered = all_points[densities > threshold]
        
        return filtered
    
    def ENS_score(self, accuracy, latency, weather_robustness, complexity):
        """
        Embedded & NetScore (ENS)
        
        综合评估嵌入式部署适配性：
        - 精度 (accuracy)
        - 实时性 (latency)
        - 天气鲁棒性 (weather_robustness)
        - 模型复杂度 (complexity)
        """
        alpha = 0.3  # 精度权重
        beta = 0.3   # 实时性权重
        gamma = 0.2  # 鲁棒性权重
        delta = 0.2  # 复杂度权重
        
        score = (
            alpha * accuracy / 100 +
            beta * (1 / latency) +
            gamma * weather_robustness +
            delta * (1 / complexity)
        )
        
        return score

# 示意代码，不可直接运行
class CabinCrossModalDistillation:
    """
    座舱场景的跨模态蒸馏
    
    核心思路：
    1. 用摄像头DMS标注训练"教师模型"（精度高）
    2. 用教师模型监督4D雷达"学生模型"训练
    3. 部署时只用4D雷达（去掉摄像头）
    
    优势：
    - 隐私保护（去掉摄像头）
    - 全天候（雷达不受光照影响）
    - 成本降低（一个雷达替代摄像头+雷达）
    """
    
    def __init__(self):
        self.teacher_model = None  # 摄像头DMS模型
        self.student_model = None  # 4D雷达DMS模型
        
    def train_distillation(self, paired_data):
        """
        跨模态蒸馏训练
        
        Args:
            paired_data: [(camera_frame, radar_pc, camera_label)]
        """
        for camera, radar, label in paired_data:
            # 教师模型（摄像头）输出软标签
            teacher_output = self.teacher_model(camera)
            
            # 学生模型（雷达）前向
            student_output = self.student_model(radar)
            
            # 蒸馏loss = 硬标签 + 软标签
            hard_loss = nn.CrossEntropyLoss()(
                student_output, label
            )
            soft_loss = nn.KLDivLoss()(
                nn.LogSoftmax()(student_output / 3),
                nn.Softmax()(teacher_output / 3)
            ) * 9  # 温度=3
            
            total_loss = hard_loss + 0.5 * soft_loss
            # 反向传播...

# 示意代码，不可直接运行
"""
4D雷达感知测试
"""
import numpy as np

def test_P3DP():
    """测试P3DP点云提取"""
    preprocessor = FourDRadarPreprocessing()
    
    # 模拟4D雷达张量 (Range, Azimuth, Elevation, Doppler)
    tensor = np.random.randn(50, 30, 20, 64) + 1j * np.random.randn(50, 30, 20, 64)
    # 添加模拟目标
    tensor[25, 15, 10, :] = 10  # 目标在R=25,A=15,E=10
    
    points = preprocessor.P3DP(tensor, percentile=95)
    assert points.shape[1] == 5
    print(f"✓ P3DP: 提取 {len(points)} 个点")

def test_MF_KDE():
    """测试多帧KDE去噪"""
    preprocessor = FourDRadarPreprocessing()
    
    # 模拟5帧点云
    frames = [np.random.randn(100, 5) for _ in range(5)]
    
    filtered = preprocessor.MF_KDE(frames, num_frames=5)
    assert len(filtered) > 0
    print(f"✓ MF-KDE: {sum(len(f) for f in frames)} → {len(filtered)} 点")

if __name__ == "__main__":
    print("=" * 60)
    print("4D雷达感知测试套件")
    print("=" * 60)
    test_P3DP()
    test_MF_KDE()
    print("=" * 60)
    print("所有测试通过 ✓")
    print("=" * 60)