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README.md

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+# 作战体系数据清洗与标准化系统
+
+## 项目简介
+本项目用于处理异质作战体系节点的原始JSON数据。系统能够自动识别并修复数据中的噪声、缺失值、异常值，并将关键效能指标标准化至 [0, 1] 区间，最终输出符合建模要求的高质量数据集。
+
+## 目录结构
+```
+project/
+├── data/
+│ ├── raw_data.json # 原始输入数据（包含噪声和错误）
+│ └── cleaned_data.json # 清洗后的输出数据
+├── src/
+│ └── cleaner.py # 清洗运行程序
+├── report/
+│ └── cleaning_report.json # 详细清洗报告
+└── README.md # 项目说明文档
+```
+
+## 功能特性
+*   **去噪处理**：使用卡尔曼滤波算法平滑连续数值（如通信范围），消除测量噪声。
+*   **异常检测与修复**：
+    *   自动修正负数、极端值。
+    *   强制将效能指标（如打击精度、机动性）限制在 [0, 1] 范围内。
+    *   修复无效的地理坐标。
+*   **缺失值填充**：基于同类型（Role）单位的统计均值进行智能插值。
+*   **标准化**：统一文本格式、时间格式及数值精度。
+
+## 快速开始
+
+### 1. 环境依赖
+本项目仅依赖 Python 标准库及 NumPy/Pandas：
+
+```bash
+pip install numpy pandas
+```
+
+
+### 2. 运行清洗
+直接运行主程序即可：
+
+```bash
+python src/main.py
+```
+
+程序默认读取 `data/raw_data.json`，处理后生成 `data/cleaned_data.json` 和 `report/cleaning_report.json`。
+
+## 输出结果示例
+**清洗前 (Raw):**
+```json
+{
+"MOBILITY": -0.5,
+"STRIKE_ACCURACY": 1.5,
+"COMMUNICATION_RANGE": 102.8116 // 含噪声
+}
+```
+
+**清洗后 (Cleaned):**
+```json
+{
+"MOBILITY": 0.5,
+"STRIKE_ACCURACY": 1.0,
+"COMMUNICATION_RANGE": 102.81 // 平滑后
+}
+```