def append(self, trace: SourceTrace) -> None:
"""Добавление трассы в ЕМТ
:param trace: Трасса ЕМТ, которую необходимо добавить
:type trace: SourceTrace
:return: None
"""
# Создаём новую трассу ЕМТ
new_cta_trace = CTATrace(head_source_trace=trace)
# Добавляем в ЕМТ
super().append(new_cta_trace)
# Даём новой трассе новый номер
new_cta_trace.number = self.index(new_cta_trace)
# Добавляем информацию и номер трассы ЕМТ в трассу источника
trace.append_cta_info_and_number(num=new_cta_trace.number, is_head=True)
class TestSourceTrace(TestCase):
"""Тест для класса SourceTrace"""
def setUp(self) -> None:
"""Создадим трассу ЕМТ с данными по-умолчанию
:return: None
"""
self.source_trace = SourceTrace()
def test_registration(self) -> None:
"""Проверка записи регисрации
:return: None
"""
# Определим нужные для функции данные
self.source_trace.target_number = 34
self.source_trace.coordinates = np.array([34_840, 23_000, 2_013])
self.source_trace.velocities = np.array([230, 435, 544])
self.source_trace.coordinate_covariance_matrix = np.array([[34_000, 45, 34],
[45, 45_665, 2300],
[34, 2300, 74_990]])
self.source_trace.is_bearing = True
self.source_trace.cta_number = 2
self.source_trace.probability_measure = 2.98
# Регистрация вычисленная вручную
real_registration = [34,
34_840, 23_000, 2_013,
230, 435, 544,
34_000, 45_665, 74_990, 45, 34, 2_300,
True,
2,
2.98]
# Расчет регистрации через свойство
registration = self.source_trace.registration
# Проверка
self.assertEqual(real_registration, registration, "Регистрация записывается неверно")
def test_identified_cta_trace_numbers(self) -> None:
"""Проверка получения номера трасс с которыми отождествилась трасса
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict = dict(zip([1.25, 8.65], [5, 2]))
# Получение номеров трасс ЕМТ вручную
real_cta_numbers = [5, 2]
# Получаем номеров трасс ЕМТ через свойство
cta_numbers = self.source_trace.identified_cta_trace_numbers
# Проверка
self.assertEqual(real_cta_numbers, cta_numbers, "Номера трасс ЕМТ определены неверно")
def test_clear_identified_number_cta_trace_dict(self) -> None:
"""Тестирует обнуление словаря
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict = dict(zip([1.25, 8.65], [5, 2]))
# Очистим словарь функцией
self.source_trace.clear_identified_number_cta_trace_dict()
# Словарь, очищенный функцией
dictionary = self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict
# Пустой словарь
real_dictionary = {}
# Проверка
self.assertDictEqual(real_dictionary, dictionary, "Словарь не очистился")
def test_num_cta_trace_with_min_distance(self) -> None:
"""Тестирование получения номера трассы ЕМТ с минимальным расстоянием
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict = dict(zip([5.78, 1.25, 8.65], [3, 5, 2]))
# Получение номера трассы ЕМТ с минимальным расстоянием через свойство
number = self.source_trace.num_cta_trace_with_min_distance
# Номер трассы ЕМТ с минимальным расстоянием оцененный вручную
real_number = 5
# Проверка
self.assertEqual(real_number, number, "Номер трассы ЕМТ оценен неверно")
def test_append_cta_info_and_number(self) -> None:
"""Тестирование добавления информации и номера трассы ЕМТ
:return: None
"""
self._test_append_cta_info_and_number_when_source_is_head()
self._test_append_cta_info_and_number_when_source_is_additional()
def _test_append_cta_info_and_number_when_source_is_head(self):
"""Тестирование добавления информации и номера трассы ЕМТ в случае, когда источник головной
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict = {1.23: 10, 4.87: 32}
# Добавим информацию функцией
self.source_trace.append_cta_info_and_number(num=10, is_head=True)
# Проверка для номера трассы ЕМТ
number_cta_trace = self.source_trace.cta_number
real_number_cta_trace = 10
self.assertEqual(real_number_cta_trace, number_cta_trace, "Номер трассы ЕМТ определён неверно")
# Проверка для признака головного источника
is_head_source = self.source_trace.is_head_source
self.assertTrue(is_head_source, "Неверно выставлен признак головного источника")
# Проверка для признака наличия трассы в ЕМТ
is_in_common_trace_array = self.source_trace.is_in_common_trace_array
self.assertTrue(is_in_common_trace_array, "Неверно выставлен признак наличия трассы источника в ЕМТ")
# Проверка для обобщённого расстояния
probability_measure = self.source_trace.probability_measure
real_probability_measure = 0
self.assertEqual(real_probability_measure, probability_measure, "Обобщённое расстояние указано неверно")
def _test_append_cta_info_and_number_when_source_is_additional(self) -> None:
"""Тестирование добавления информации и номера трассы ЕМТ в случае, когда источник дополнительный
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict = {1.23: 10, 4.87: 32}
# Добавим информацию функцией
self.source_trace.append_cta_info_and_number(num=10, is_head=False)
# Проверка для номера трассы ЕМТ
number_cta_trace = self.source_trace.cta_number
real_number_cta_trace = 10
self.assertEqual(real_number_cta_trace, number_cta_trace, "Номер трассы ЕМТ определён неверно")
# Проверка для признака трассы головного источника
is_head_source = self.source_trace.is_head_source
self.assertFalse(is_head_source, "Неверно выставлен признак головного источника")
# Проверка для признака наличия трассы в ЕМТ
is_in_common_trace_array = self.source_trace.is_in_common_trace_array
self.assertTrue(is_in_common_trace_array, "Неверно выставлен признак наличия трассы источника в ЕМТ")
# Проверка для обобщенного рассстояния
probability_measure = self.source_trace.probability_measure
real_probability_measure = 1.23
self.assertEqual(real_probability_measure, probability_measure, "Обобщённое расстояние указано неверно")
def test_delete_cta_info_and_number(self) -> None:
"""Тестирование удаления информации и номера трассы ЕМТ
:return: None
"""
# Определим нужные данные для функции
self.source_trace.cta_number = 89
self.source_trace.is_head_source = True
self.source_trace.is_in_common_trace_array = True
self.source_trace.probability_measure = 3.47
# Удаление информации тестируемой функцией
self.source_trace.delete_cta_info_and_number()
# Проверка для номера трассы ЕМТ
cta_number = self.source_trace.cta_number
real_cta_number = -1
self.assertEqual(real_cta_number, cta_number, "Номер трассы ЕМТ удален неверно")
# Проверка для обощенного расстояния
probability_measure = self.source_trace.probability_measure
real_probability_measure = 0
self.assertEqual(real_probability_measure, probability_measure, "Обобщённое расстояние удалено неверно")
# Проверка для признака наличия трассы в ЕМТ
is_in_common_trace_array = self.source_trace.is_in_common_trace_array
self.assertFalse(is_in_common_trace_array, "Неверно удален признак наличия трассы источника в ЕМТ")
# Проверка для признака головного источника
is_head_source = self.source_trace.is_head_source
self.assertFalse(is_head_source, "Неверно удален признак головного источника")
def test_extrapolate_coordinates_to_tick(self) -> None:
"""Тестирование экстраполяции координат на заданное время
:return: None
"""
# Определим нужные для функции данные
self.source_trace.estimate_tick = 20
self.source_trace.coordinates = np.array([20., 40., 12.])
self.source_trace.velocities = np.array([2., -8., 9.])
# Эктраполируем координаты функцией
self.source_trace.extrapolate_coordinates_to_tick(tick=30)
# Проверка для координат
coordinates = self.source_trace.coordinates.tolist()
real_coordinates = [21., 36., 16.5]
self.assertEqual(real_coordinates, coordinates, "Координаты экстраполированы неверно")
def test_true_identification_jammer_and_target(self) -> None:
"""Проверка отождествления постановщика АШП и чистой цели, в случае, когда это одна цель
:return: None
"""
# Определим необходимые данные
# Пусть сохраненная трасса будет трассой чистой цели
self.source_trace.coordinates = np.array([0., 0., 1_100.])
self.source_trace.is_bearing = False
self.source_trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([22_443., 258., 3_344.])
# А трасса с которой происходит отождествление - трасса постановщика АШП
trace = SourceTrace()
trace.cta_number = 4
trace.coordinates = np.array([0., 0, 550.])
trace.is_bearing = True
trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([243., 659., 496])
# Отождестлвяем функцией
self.source_trace.identification_jammer_and_target(trace)
# Проверка для словаря с отождествишмися трассами
dictionary = self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict
real_dictionary = {0.: 4}
self.assertDictEqual(real_dictionary, dictionary, "Словарь с отождествившимися трассами определён неверно")
def test_false_identification_jammer_and_target(self) -> None:
"""Проверка отождествления постановщика АШП и чистой цели, в случае, когда это разные цели
:return: None
"""
# Определим необходимые данные
# Пусть сохраненная трасса будет трассой чистой цели
self.source_trace.coordinates = np.array([0., 0., 1_100.])
self.source_trace.is_bearing = False
self.source_trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([22_443., 258., 3_344.])
# А трасса с которой происходит отождествление - трасса постановщика АШП
trace = SourceTrace()
trace.cta_number = 4
trace.coordinates = np.array([4_540., 3_330, 53_450.])
trace.is_bearing = True
trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([243., 659., 496])
# Отождестлвяем функцией
self.source_trace.identification_jammer_and_target(trace)
# Проверка для словаря с отождествишимися трассами
dictionary = self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict
real_dictionary = {}
self.assertDictEqual(real_dictionary, dictionary, "Словарь с отождествившимися трассами не пуст")
def test_true_identification_target_and_target(self) -> None:
"""Тестирование отождествления двух трасс по одной чистой цели
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.coordinates = np.array([0., 0., 1_100.])
self.source_trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([22_443., 258., 3_344.])
# Трасса, с которой будет проводиться отождествление
trace = SourceTrace()
trace.cta_number = 4
trace.coordinates = np.array([0., 0, 1_100.])
trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([243., 659., 496])
# Отождествляем функцией
self.source_trace.identification_target_and_target(trace)
# Проверка для словаря с отождествишмися трассами
dictionary = self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict
real_dictionary = {0.: 4}
self.assertDictEqual(real_dictionary, dictionary, "Словарь с отождествившимися трассами определён неверно")
def test_false_identification_target_and_target(self) -> None:
"""Тестирование отождествления двух трасс по двум разным чистым целям
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.coordinates = np.array([0., 0., 1_100.])
self.source_trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([22_443., 258., 3_344.])
# Трасса, с которой будет проводиться отождествление
trace = SourceTrace()
trace.cta_number = 4
trace.coordinates = np.array([45_860., 0, 1_100.])
trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([243., 659., 496])
# Отождествляем функцией
self.source_trace.identification_target_and_target(trace)
# Проверка для словаря с отождествишимися трассами
dictionary = self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict
real_dictionary = {}
self.assertDictEqual(real_dictionary, dictionary, "Словарь с отождествившимися трассами не пуст")
def test_true_identification_jammer_and_jammer(self) -> None:
"""Проверка отождествления двух трасс по одному и тому же постановщику АШП
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.mfr_position = np.array([1_100., 0., 0.])
self.source_trace.coordinates = np.array([550., 0., 5_500.])
self.source_trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([22_443., 258., 3_344.])
# Трасса, с которой будет проводиться отождествление
trace = SourceTrace(mfr_position=np.array([-1_100., 0., 0.]))
trace.cta_number = 4
trace.coordinates = np.array([-550., 0, 550.])
trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([243., 659., 496])
# Отождествляем функцией
self.source_trace.identification_jammer_and_jammer(trace)
# Проверка для словаря с отождествишмиися трассами
dictionary = self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict
real_dictionary = {0.: 4}
self.assertDictEqual(real_dictionary, dictionary, "Словарь с отождествившимися трассами определён неверно")
def test_false_identification_jammer_and_jammer(self) -> None:
"""Проверка отождествления двух трасс по двум разным постановщикам АШП
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.mfr_position = np.array([1_100., 0., 0.])
self.source_trace.coordinates = np.array([550., 0., 5_500.])
self.source_trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([22_443., 258., 3_344.])
# Трасса, с которой будет проводиться отождествление
trace = SourceTrace(mfr_position=np.array([-1_100., 0., 0.]))
trace.coordinates = np.array([-34_550., 43_430, -43_550.])
trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([243., 659., 496])
# Отождествляем функцией
self.source_trace.identification_jammer_and_jammer(trace)
# Проверка для словаря с отождествиишимимся трассами
dictionary = self.source_trace.identified_number_cta_trace_dict
real_dictionary = {}
self.assertDictEqual(real_dictionary, dictionary, "Словарь с отождествившимися трассами не пуст")
def test_calculate_est_anj_coords_and_cov_matrix_for_jammer_and_jammer(self) -> None:
"""Проверка вычисления координат и ковариационной матрциы ближайшей точки на пеленге
при отождествлении двух трасс постановщиков АШП
:return: None
"""
# Определим нужные для функции параметры
self.source_trace.coordinates = np.array([1., 0., 0.])
self.source_trace.mfr_position = np.ones(3)
self.source_trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([1., 1., 0.])
# Вторая трасса по постановщику АШП
trace = SourceTrace(mfr_position=np.zeros(3))
trace.coordinates = np.array([0., 0., 1.])
trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([1., 0., 1])
# Расчет тестируемой функцией
coordinates, cov_matrix = self.source_trace.calc_est_anj_coords_and_cov_matrix_for_jammer_and_jammer(trace)
# Проверка для координат
coordinates = coordinates.tolist()
real_coordinates = [1, 0, 0]
self.assertEqual(real_coordinates, coordinates, "Расчет координат неверный")
# Проверка для ковариационной матрицы
cov_matrix = cov_matrix.tolist()
real_cov_matrix = [[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 0.]]
self.assertEqual(real_cov_matrix, cov_matrix, "Расчет ковариационной матрицы неверный")
def test_calculate_est_anj_coords_and_cov_matrix_for_jammer_and_target(self) -> None:
"""Расчет координат и ковариационной матрицы в случае отождествления чистой трассы и постановщика АШП
:return: None
"""
# Определим необходимые для функции данные
self.source_trace.coordinates = np.array([1., 0., 0.])
self.source_trace.mfr_position = np.ones(3)
self.source_trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([1., 1., 0.])
# Трасса постановщика АШП
trace = SourceTrace()
trace.coordinates = np.array([0., 0, 1.])
trace.coordinate_covariance_matrix = np.diag([1., 0., 1])
# Расчет тестируемой функцией
coordinates, cov_matrix = self.source_trace.calc_est_anj_coords_and_cov_matrix_for_jammer_and_target(trace)
# Проверка для координат
coordinates = coordinates.tolist()
real_coordinates = [1., 0.5, 0.5]
self.assertEqual(coordinates, real_coordinates, "Расчет координат неверный")
# Проверка для ковариационной матрицы
cov_matrix = cov_matrix.tolist()
real_cov_matrix = [[0.25, 0.0, 0.0],
[0.0, 0.25, 0.0],
[0.0, 0.0, 0.0]]
self.assertEqual(cov_matrix, real_cov_matrix, "Расчет ковариационной матрицы неверный")
def test_calculate_generalized_distance(self) -> None:
"""Проверка вычисления обобщённого расстояния
:return:
"""
# Определение входных параметров для функции
covariance_matrix = np.diag([25, 1, 0.01])
distance = np.array([9, 3, 1])
# Расчет обобщённого рассстояния тестируемой функцией
generalized_distance = SourceTrace.calculate_generalized_distance(covariance_matrix, distance)
# Проверка для обобщенного расстояния
real_generalized_distance = 112.24
self.assertEqual(real_generalized_distance, generalized_distance, "Обобщённое расстояние оценено неверно")