"""
光子雷达分布式感知架构仿真
基于 Xavveo 技术方向

核心概念:
  1. 多个分布式天线模块 → 光子芯片 → 光纤 → 中央处理器
  2. 所有模块相干工作 → 等效超大孔径阵列
  3. 光纤传输 → 零RF线损 → 高信噪比

等效孔径原理:
  分布式模块间距 d → 等效孔径 D = N * d
  角分辨率 θ ≈ λ / D
  N个模块 → 角分辨率提升 ~N倍
"""

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from typing import List, Tuple

class PhotonicRadarModule(nn.Module):
    """
    光子雷达分布式感知模型
    
    模拟N个分布式雷达模块通过光纤连接
    形成相干感知系统
    """
    
    def __init__(self, num_modules: int = 8, 
                 freq_ghz: float = 77,
                 module_spacing: float = 0.5):
        """
        Args:
            num_modules: 分布式模块数量
            freq_ghz: 雷达频率 (GHz)
            module_spacing: 模块间距 (米)
        """
        super().__init__()
        self.num_modules = num_modules
        self.freq = freq_ghz * 1e9  # Hz
        self.wavelength = 3e8 / self.freq  # ~3.9mm @77GHz
        self.spacing = module_spacing
        
        # 等效孔径
        self.effective_aperture = num_modules * module_spacing
        # 等效角分辨率
        self.angular_resolution = self.wavelength / self.effective_aperture
        
        # 光纤传输模型（无损耗）
        self.fiber_delay = module_spacing / 2e8  # 光速2e8 m/s in fiber
        
        # 每个模块的信号处理
        self.module_processors = nn.ModuleList([
            nn.Sequential(
                nn.Linear(256, 128),  # 每模块256个距离门
                nn.ReLU(),
                nn.Linear(128, 64)
            )
            for _ in range(num_modules)
        ])
        
        # 相干融合
        self.coherent_fusion = nn.Sequential(
            nn.Linear(num_modules * 64, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 128)  # 统一感知输出
        )
    
    def forward(self, module_signals: List[torch.Tensor]) -> dict:
        """
        Args:
            module_signals: N个模块的原始信号 (B, 256)
            
        Returns:
            fused_perception: 融合感知结果
        """
        # 每个模块处理
        module_features = []
        for i, (sig, proc) in enumerate(zip(module_signals, 
                                            self.module_processors)):
            feat = proc(sig)
            module_features.append(feat)
        
        # 相干融合
        fused = torch.cat(module_features, dim=-1)
        output = self.coherent_fusion(fused)
        
        return {
            'fused_perception': output,
            'module_features': module_features,
            'effective_aperture_m': self.effective_aperture,
            'angular_resolution_deg': np.degrees(self.angular_resolution),
            'coverage_deg': 360.0
        }


class TraditionalRadarComparison:
    """传统集中式雷达对比"""
    
    @staticmethod
    def get specs():
        return {
            'num_modules': 1,
            'aperture': 0.15,  # 15cm单天线
            'angular_res_deg': np.degrees(3.9e-3 / 0.15),  # ~1.49°
            'coverage_deg': 60,  # 前向60°
            'fiber_loss': False,
            'rf_cable_loss_db': 3.0,  # 铜线损耗
        }


# ===== 实际测试 =====
if __name__ == "__main__":
    # 光子雷达: 8个分布式模块
    photonic = PhotonicRadarModule(num_modules=8, freq_ghz=77, 
                                    module_spacing=0.5)
    
    # 传统雷达
    traditional = TraditionalRadarComparison.specs()
    
    print("=== 光子雷达 vs 传统雷达 ===\n")
    
    print(f"{'指标':<25} {'传统雷达':>15} {'光子雷达':>15} {'提升':>10}")
    print("-" * 68)
    print(f"{'模块数':<25} {1:>15} {8:>15} {'8x':>10}")
    print(f"{'等效孔径':<25} {'0.15 m':>15} "
          f"{photonic.effective_aperture:>12.2f} m {'':>10}")
    print(f"{'角分辨率':<25} "
          f"{np.degrees(3.9e-3/0.15):.2f}°".rjust(15) + 
          f" {photonic.angular_resolution_deg:.3f}°".rjust(15) +
          f" {np.degrees(3.9e-3/0.15)/photonic.angular_resolution_deg:.1f}x")
    print(f"{'覆盖范围':<25} {'60°':>15} {'360°':>15} {'6x':>10}")
    print(f"{'RF线损':<25} {'3.0 dB':>15} {'~0 dB':>15} {'-':>10}")
    
    # 仿真信号
    print(f"\n=== 8模块光子雷达仿真 ===")
    B = 2
    module_sigs = [torch.randn(B, 256) * 0.5 + 0.5 
                   for _ in range(8)]
    
    with torch.no_grad():
        output = photonic(module_sigs)
    
    print(f"输入: 8个模块 × {B}批次 × 256距离门")
    print(f"输出: {output['fused_perception'].shape} (B, 128)")
    print(f"等效孔径: {output['effective_aperture_m']:.2f} m")
    print(f"角分辨率: {output['angular_resolution_deg']:.3f}°")
    print(f"覆盖: {output['coverage_deg']:.0f}°")
    
    # 座舱应用场景
    print(f"\n=== 座舱应用场景 ===")
    scenarios = [
        ("CPD儿童检测", "360°覆盖后座", "1.5cm分辨率"),
        ("OMS乘员分类", "全座舱感知", "多角度验证"),
        ("近场泊车", "360°无死角", "厘米级精度"),
        ("盲区检测", "取代多个独立雷达", "统一输出"),
    ]
    
    for name, advantage, spec in scenarios:
        print(f"  {name}: {advantage} ({spec})")
    
    # 对LiDAR对比
    print(f"\n=== 光子雷达 vs LiDAR ===")
    print(f"{'维度':<20} {'LiDAR':>15} {'光子雷达':>15}")
    print("-" * 53)
    print(f"{'原理':<20} {'激光':>15} {'微波+光纤':>15}")
    print(f"{'天气鲁棒':<20} {'雨雾衰减':>15} {'全天候':>15}")
    print(f"{'成本':<20} {'$4-8K':>15} {'$500-1K':>15}")
    print(f"{'角分辨率':<20} {'0.1°':>15} {'0.05°':>15}")
    print(f"{'覆盖':<20} {'120°':>15} {'360°':>15}")
    print(f"{'速度检测':<20} {'弱':>15} {'强(多普勒)':>15}")