2021华为杯建模E题信号干扰下的超宽带(UWB)精确定位问题思路分析

该博客探讨了在信号干扰下的超宽带(UWB)精确定位问题,包括数据预处理、定位模型设计、场景应用、分类模型建立以及运动轨迹定位。通过对实验数据的清洗和分析,建立了适用于不同场景的定位和分类模型,并验证了在有无干扰条件下的定位精度。此外,还提出了动态靶点的运动轨迹定位方法。

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信号干扰下的超宽带(UWB)精确定位问题

任务1:数据预处理(清洗)

无论是信号无干扰下采集数据,或信号干扰下采集数据,Tag在同一坐标点上都采集多组数据(见附件1中648个数据文件),请用某种方法把每个数据文件相应数值抓取出来,并转换成二维表(矩阵)形式(txt、Excel或其他数据格式),每一行代表一组数据(即一个样品),然后对这些数据文件进行预处理(清洗),删除掉一些“无用”(异常、缺失、相同或相似)的数据(样品)。经处理后,“正常数据”所有数据文件和“异常数据”所有数据文件最后各保留多少组(多少个样品)数据,并重点列出以下4个数据文件,经处理后保留的数据(矩阵形式);

“正常数据”文件夹中:      24.正常.txt、  109.正常.txt

“异常数据”文件夹中:      1.异常.txt、   100.异常.txt

任务2: 定位模型

利用任务1处理后的数据,分别对“正常数据”和“异常数据”,设计合适的数学模型(或算法),估计(或预测)出Tag的精确位置,并说明你所建立的定位模型(或算法)的有效性;同时请利用你的定位

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