Method for Detecting Anomalous Bearing Measurements Based on the Analysis of Distribution Density Histogram

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorStarodubtsev, Illia
dc.contributor.authorPysarchuk, Oleksii
dc.date.accessioned2026-02-05T13:41:07Z
dc.date.available2026-02-05T13:41:07Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractSubject of the research. Statistical models and algorithmic techniques for processing bearing-measurement datasets with the goal of detecting and filtering anomalous values. Object of the research. Methods for handling outliers in bearing-measurement datasets. Purpose of the work. To develop a method that improves the reliability of determining the direction to a radio-emission source in a single-station radio direction-finding system. The article proposes a method for detecting anomalous measurements by analysing the histogram of their probability-density distribution. Propagation characteristics of very-high-frequency radio waves complicate radio direction finder operation, producing both random and systematic anomalies. The approach examines bearing-density histogram intervals rather than individual measurements, enabling an integrated assessment of sample structure and anomaly identification. The method’s performance was assessed on bearing datasets of 100, 500 and 1000 measurements at confidence levels of 80–95 %. The evaluation of the method’s robustness was made for small and large arrays. The study analysed the influence of systematic and random anomalies on histogram construction and confidence-interval determination. Key metrics were bearing-estimation accuracy, root-mean-square error and method stability across varying confidence levels. Results show the method minimises the impact of anomalous measurements at the tails and within the main cluster. Experiments demonstrate a reduced root-mean-square error and a consistent rise in direction-finding accuracy after anomaly removal. These findings confirm the technique’s potential for further development and integration into synthesised radio direction-finding systems, where bearing reliability and precision are critical.
dc.description.abstractotherПредметом дослідження є статистичні моделі та методи обробки вибірки вимірювань пеленгів з метою виявлення й фільтрації аномальних значень. Об’єктом дослідження є методи обробки аномальних значень у вибірках вимірювань пеленгів. Метою роботи є розробка методу для підвищення достовірності визначення напрямку на джерело радіовипромінювання у однопозиційній радіопеленгаторній системі. Стаття присвячена розробці методу виявлення аномальних вимірів за аналізом гістограми щільності їх розподілу. Природа поширення радіохвиль у діапазоні УКХ формує чинники, що ускладнюють роботу радіопеленгаторів і зумовлюють випадкові та систематичні аномалії. Підхід базується на аналізі інтервалів гістограми щільності пеленгів замість ізольованої обробки окремих вимірювань, що дозволяє комплексно оцінювати структуру вибірки і виявляти аномалії. Ефективність методу перевірено на вибірках пеленгів 100, 500 і 1000 вимірів у діапазоні довіри 80–95 %. Такий набір експериментальних умов дав змогу оцінити стійкість методу для малих та великих масивів. Проаналізовано вплив систематичних і випадкових аномалій на побудову гістограм і визначення довірчого інтервалу. Ключові метрики: точність оцінювання пеленгу, середньоквадратична похибка й точність методу при різних рівнях довіри. Результати показали, що метод мінімізує вплив аномальних вимірів на кінцях і всередині основного кластера. Експерименти демонструють зниження середньоквадратичної похибки та стабільне зростання точності визначення напряму на джерело радіовипромінювання після виключення аномалій. Отримані результати підтверджують перспективність подальшого розвитку методики й її інтеграцію у синтезовані системи радіопеленгації, де вирішальними є надійність і точність визначення пеленгу.
dc.format.pagerangeP. 203-216
dc.identifier.citationStarodubtsev, I. Method for Detecting Anomalous Bearing Measurements Based on the Analysis of Distribution Density Histogram / Illia Starodubtsev, Oleksii Pysarchuk // Information, Computing and Intelligent systems. – 2025. – No. 6. – P. 203-216. – Bibliogr.: 8 ref.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2786-8729.6.2025.326821
dc.identifier.orcid0009-0007-0361-6870
dc.identifier.orcid0009-0007-0361-6870
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78673
dc.language.isoen
dc.publisherNational Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
dc.publisher.placeKyiv
dc.relation.ispartofInformation, Computing and Intelligent systems, No.6, 2025
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectradio direction finding
dc.subjectVHF range
dc.subjectstatistical learning
dc.subjectanomalies
dc.subjecthistogram
dc.subjectрадіопеленгація
dc.subjectУКХ діапазон
dc.subjectстатистичне навчання
dc.subjectаномалії
dc.subjectгістограма
dc.subject.udc004.8
dc.titleMethod for Detecting Anomalous Bearing Measurements Based on the Analysis of Distribution Density Histogram
dc.title.alternativeМетод виявлення аномальних вимірів пеленгу за результатами аналізу гістограми щільності їх розподілу
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
203-216.pdf
Розмір:
1009.33 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information, Computing and Intelligent systems, No. 6