# 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_sample.json      # 原始输入数据（包含噪声和错误）
│   └── cleaned_data_final.json   # 清洗后的输出数据
├── src/
│   └── cleaner.py                # 清洗运行程序
├── report/
│   └── detailed_cleaning_report.json  # 详细清洗报告
└── README.md                     # 项目说明文档
```

## 清洗流程说明

程序按以下顺序依次执行五步清洗操作：

### 1. 去重 (clean_duplicates)
- **依据**：按 `TARGET_ID` 去重，同一目标只保留一条记录
- **策略**：若存在 `CREATED_TIME` 字段，按创建时间倒序排序后保留最新一条；否则保留第一条
- **目的**：消除重复录入的目标节点

### 2. 缺失值填充 (handle_missing_values)
- **范围**：对所有数值型列（除 ID 外）进行处理
- **策略**：
  - 先按 `ROLE_ID` 分组，用同类型单位的均值填充该组内缺失值
  - 若分组后仍有缺失（如该组仅有一条记录），用全列均值兜底填充
- **目的**：保证数值字段完整，便于后续建模

### 3. 异常值纠正 (correct_outliers)
- **涉及字段**：`TARGET_RECOGNITION_CAPABILITY`、`STRIKE_ACCURACY`、`ANTI_JAMMING_CAPABILITY`、`ENVIRONMENT_ADAPTABILITY`、`MOBILITY`
- **规则**：
  - 若值 < 0：取绝对值
  - 若值 > 1：截断为 1.0
- **目的**：将效能指标统一限制在 [0, 1] 区间内

### 4. 噪声平滑 (apply_kalman_filter)
- **对象**：`COMMUNICATION_RANGE`（通信范围）字段
- **方法**：使用窗口大小为 3 的移动平均进行平滑（与卡尔曼滤波效果类似的时序平滑）
- **结果**：数值保留 2 位小数
- **目的**：削弱测量噪声对连续数值的影响

### 5. 标准化与输出
- 坐标精度统一为 2 位小数
- 时间戳统一为 ISO-8601 格式
- 输出清洗后 JSON 及详细报告（含各步骤的统计与示例）

## 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
在项目根目录下执行：

```bash
python src/cleaner.py
```

程序会读取 `data/raw_data_sample.json`，处理后生成：
- `data/cleaned_data_final.json`（清洗后的数据）
- `report/detailed_cleaning_report.json`（详细清洗报告）

## 输出结果示例

**清洗前 (Raw):**
```json
{
  "MOBILITY": -0.5,
  "STRIKE_ACCURACY": 1.5,
  "COMMUNICATION_RANGE": 102.8116
}
```

**清洗后 (Cleaned):**
```json
{
  "MOBILITY": 0.5,
  "STRIKE_ACCURACY": 1.0,
  "COMMUNICATION_RANGE": 102.81
}
```

## 清洗报告说明

`detailed_cleaning_report.json` 中包含：
- **summary**：总记录数、最终记录数、去重数量
- **details**：各字段缺失值填充数量、异常值修正数量及示例、噪声平滑处理记录、标准化说明