出了名的“脏”。品牌不同，精度参差不齐，数据更新频率以分钟甚至小时计，地理分布不均。
用这种垃圾数据搞探测？简直是天方夜谭。
他耐着性子，继续往下看。
报告详细论述了，如何捕捉“热尾流”、“电磁逸散”、“声波微扰”。
这些名词，他都懂。
飞行器划过空气，必然会留下温度变化的痕迹，是为“热尾流”。
其内部的电子设备运转，必然会有无法完全屏蔽的电磁信号泄露，是为“电磁逸散”。
其引擎与空气摩擦，必然会产生人耳无法分辨，但客观存在的声波扰动，是为“声波微扰”。
这些都是物理学上的常识。
但也是被所有主流雷达和探测技术，直接忽略的“环境噪音”。
因为这些信号太微弱，太混乱，太容易被各种环境因素干扰。
想要从一座数千万人口的超级城市所产生的、无穷无尽的“数据噪音”里，把它们精确地剥离出来，无异于在雷暴天气里，分辨一只蝴蝶扇动翅膀的声音。
这不可能。
王建国的指尖，滑动得越来越快。
他的表情，从审阅，开始向惊讶转变。
报告的核心部分，出现了。
那是一套算法模型。
一套他从未见过的，结构堪称鬼斧神工的算法模型。
它没有采用任何一种现有的数据清洗框架，而是构建了一套全新的、基于“动态贝叶斯网络”和“卡尔曼滤波”融合的交叉验证体系。
王建国的大脑，开始以惊人的速度运转。
他是一位顶级的科学家，他只看了一眼这套算法的逻辑架构，全身的血液就开始加速。
他看懂了。
他完全看懂了！
这套算法，它……它竟然不是去“清洗”那些驳杂的数据。
它是在“利用”这些数据的“不纯粹”！
不同品牌的传感器，对同一种环境变化，会有不同的“反应偏差”。
在传统的数据处理中，这叫“误差”，是需要被清洗掉的垃圾。
可在这套算法里，这种“误差”，竟然被定义成了一种……“数据指纹”！
它能通过对比数万个不同“数据指纹”的微小差异，反向推导出，造成这种环境变化的那个“源头”的真实物理形态！
这……
这简直是把
…。。