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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模型（或算法）分别对附件2中提供的前5组（信号无干扰）数据和后5组（信号有干扰）数据进行精确定位（3维坐标）；
注意：（1）定位模型必须体现实验场景信息；
（2）请同时给出定位模型的3维（x，y，z）精度、2维（x，y）精度以及1维的各自精度。
任务3：不同场景应用
我们的训练数据仅采集于同一实验场景（实验场景1），但定位模型应该能够在不同实际场景上使用，我们希望你所建立的定位模型能够应用于不同场景。附件3中10组数据采集于下面实验场景2（前5组数据信号无干扰，后5组数据信号有干扰），请分别用上述建立的定位模型，对这10
组数据进行精确定位（3维坐标）；
实验场景2：
靶点（Tag）范围：5000mm*3000mm*3000mm
锚点（anchor）位置（单位：mm）：
A0（0，0，1200）、 A1（5000，0，1600）、
A2（0，3000，1600），A3（5000，3000，1200）
任务4: 分类模型
上述定位模型是在已知信号有、无干扰的条件下建立的，但UWB在采集数据时并不知道信号有无干扰，所以判断信号有无干扰是UWB精确定位问题的重点和难点。利用任务1处理后的数据，建立数学模型(或算法)，以便区分哪些数据是在信号无干扰下采集的数据，哪些数据是在信号干扰下采集的数据？并说明你所建立的分类模型(或算法)的有效性；同时请用你所建立的分类模型（或算法）判断附件4中提供的10组数据（这10组数据同样采集于实验场景1）是来自信号无干扰或信号干扰下采集的？
任务5: 运动轨迹定位
运动轨迹定位是UWB重要应用之一，利用静态点的定位模型，加上靶点自身运动规律，希望给出动态靶点的运动轨迹。附件5是对动态靶点采集的数据（一段时间内连续采集的多组数据），请注意，在采集这些数据时，会随机出现信号干扰，请对这个运动轨迹进行精确定位，最终画出这条运动轨迹图（数据采集来自实验场景1）。
本题为轨迹规划题，欢迎大佬加群讨论