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无监督深度聚类筛选有效UWB CIR信号，剔除多径畸变样本
文章摘要：
无监督深度聚类筛选有效UWB CIR信号：剔除多径畸变样本的商业价值分析 1. 行业痛点与商业价值：UWB定位的“信号污染”问题 在工业物联网、智慧仓储、自动驾驶和医疗机器人等高精度室内定位场景中，超宽带（UWB）技术凭借其厘米级的测距精度和抗多径能力，已成为核心基础设施。然而，实际部署中，UWB信号在非视距（NLOS）、多径反射和电磁干扰环境下，其信道冲激响应（CIR）会包含大量畸变样本。这些畸变样本直接导致到达时间（TOA）或到达时间差（TDOA）的测量值产生数十厘米甚至米级的误差，严重破坏定位算法的稳定性。 传统解决方案（如基于阈值的CIR首径检测、卡尔曼滤波平滑）在面对
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