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什么是弱监督学习？监督学习技术通过学习大量标记的训练样本来构建预测模型，在很多领域获得了巨大成功。但由于数据标注的本身往往需要很高成本，在很多任务上都很难获得全部真值标签这样比较强的监督信息。而无监督学习由于缺乏制定的标签，在实际应用中的性能往往存在很大局限。针对这一问题，相关研究者提出了弱监督学习的概念，弱监督学习不仅可以降低人工标记的工作量，同时也可以引入人类的监督信息，在很大程度上提高无监督

模型的显著性检验是指构成因变量的线性组合是否有效，即整个模型中是否至少存在一个自变量能够真正影响到因变量的波动。该检验是用来衡量模型的整体效应。回归系数的显著性检验是为了说明单个自变量在模型中是否有效，即自变量对因变量是否具有重要意义。这种检验则是出于对单个变量的肯定与否。模型的显著性检验和回归系数的显著性检验分别使用统计学中的F检验法和t检验法，接下来将介绍有关F检验和t检验的理论知识和实践操作

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实验在实验场景1中采集了Tag在324个不同位置，在信号无干扰和信号干扰下的UWB数据，即每个位置各测试（采集）2次，一次信号无干扰，另一次信号有干扰（锚点与靶点间有遮挡），注意：每次采集数据时，由于Tag在同一位置会停留一会儿时间，而锚点与Tag之间每0.2—0.3秒之间就会发送、接收信号一次，所以在同一位置点，UWB会采集到多组数据（多组数据都代表同一位置的信息），组数的多少视Tag在同一位置