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本文提出了GAIA，一种面向UWB去噪与工作区域重建的几何感知学习框架，该框架将时序距离建模与潜在锚点布局估计相结合。在真实户外数据上的评估表明，GAIA将距离MSE降低了18.4%，并将多边形IoU相较于基线提高了15.5%，展示了在非视距条件下的有效边界级重建。